基于主成分分析的企業數字化轉型影響因素探究

【摘" 要】隨著全球化和數字化進程的加速，數字化轉型已成為企業以及國家提升競爭力的關鍵。企業數字化轉型不僅可以提升其在產品、技術等多方面的創新能力，還能推動國家持續優化產業結構，實現經濟的高質量發展。基于此，論文構建出4個二級指標和17個三級指標，建立了企業數字化轉型影響因素的評價模型，使用Pearson相關系數將對企業數字化轉型中被解釋變量影響不大的解釋變量予以剔除，剩余15個解釋變量，然后使用主成分分析將剩余15個解釋變量降維成2個主要成分。結果發現，技術驅動評分、資產合計、第一大股東持股比率等因素均對企業數字化轉型有重要影響，據此提出了具有針對性的建議。

【關鍵詞】企業數字化轉型；主成分分析；Pearson相關系數；江蘇省；影響因素

【中圖分類號】F49；F270.7" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）05-0031-04

1 引言

近年來，隨著科技的迅速發展，促使互聯網、大數據與實體經濟進行深度融合，興起了新一輪的科技革命和產業變革。黨的二十大報告中明確指出要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。《數字中國發展報告（2022年）》指出：2022年我國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二，占國內生產總值比重提升至41.5%[1]。《2023數字江蘇發展報告》顯示：全省數字經濟核心產業增加值占地區生產總值比重達11%，工商注冊區塊鏈相關企業超過1.2萬家，農業、制造業、服務業數字化轉型顯著加快，兩化融合發展水平連續8年保持全國第一[2]。如今數字經濟已成為國民經濟高質量發展的重要支撐，而數字經濟建設的核心是數字化轉型，在此背景下，企業作為社會生產的主體，如何能夠更好地適應數字化發展趨勢，從而進行數字化轉型升級已成為關鍵。

基于此，本文首先構建企業數字化轉型影響因素，共構建二級基本指標4個，三級指標17個，其次使用Pearson相關系數，將對被解釋變量影響不大的解釋變量剔除，最后使用主成分分析將指標降維成2個主要成分，以探究影響企業數字化的關鍵因素，達到為政府建言獻策的作用。

2 文獻綜述

2.1 企業數字化轉型影響因素

Wang Ye et al.[3]運用fsQCA和PSM法對其進行研究，發現高效創新、穩健適應和前瞻性創新者3種配置可以導致高成熟度的數字化轉型，由此提出企業應從戰略變革頻次、創新能力等多方面進行提升等建議。Jin Xuejun et al.[4]運用熵權法對其進行研究，發現政府關注對區域內企業數字化轉型有顯著促進作用，由此提出政府應組建一支專業的數字經濟團隊，協調各部門以促進數據共享和開放，增加科技財政支出等建議。孫偉增等[5]運用雙重差分法、異質性分析等對其進行分析，發現大數據試驗區的設立能有效激發企業數字化轉型發展動力，由此提出政府應逐步推進大數據試驗區的試點范圍，推進底層技術和商業應用場景的融合創新等建議。王應歡和郭永禎[6]運用傾向得分匹配法、工具變量法對其進行研究，發現企業數字化轉型程度與ESG表現呈明顯的“倒U形”關系，由此提出企業應提高對ESG的重視程度以及在環境保護、公司治理等方面的管理投入，政府應進一步指導企業積極踐行ESG理念等建議。

2.2 文獻綜述評述

綜上所述，國外學者從創新水平、適應能力等方面對企業數字化轉型影響因素進行了研究，國內學者從政策支持、企業ESG表現等方面對其進行分析。然而在閱讀中發現，多數研究僅針對大范圍進行，沒有關注地區層面，且研究中時效性不足，針對近年來的研究還較為匱乏。基于此，本研究中首先采用Pearson相關系數將影響不大的解釋變量進行剔除，并使用主成分分析將指標降維，以探究影響江蘇省企業數字化轉型的決定性因素來彌補前人研究的不足。

3 Pearson相關系數

Pearson相關系數是一種衡量兩個變量之間線性相關程度的統計量，常用于當研究中有多個解釋變量時，由于其解釋能力的大小不同，可以剔除對結果影響不大的解釋變量，從而提高研究的精度，其取值介于-1到1之間，公式如下所示：

r=■" " " （1）

3.1 指標構建及數據來源

指標構建如表1所示，一級指標為數字化轉型指數，二級指標共有4個，分別為組織因素、技術因素、環境因素、經濟因素，三級指標共有17個。

本文數據來源為CSMAR國泰安數據庫（cn.gtadata.com）、中國統計年鑒以及相關新聞報道或學術文獻，數據年份為2011-2022年。

3.2 Pearson相關系數實證分析

Pearson相關系數如表2所示，表2結果顯示，董事人數、所在城市專利申請授權量以及第一大股東持股比率三者相關系數低于0.4，代表他們的相關系數與Y值的相關系數是不顯著的。可以認為他們對企業數字化轉型的影響程度較小，予以剔除。剩余14個解釋變量的相關系數均大于0.4，且相關性顯著，故予以保留，能進一步進行主成分分析。

4 主成分分析法

4.1 主成分分析法原理

主成分分析法是一種可將原始數據中多個具有多重共線性的解釋變量轉化為少數幾個綜合指標的統計分析方法，其結果中所得指標不僅能夠保留大部分初始指標所表達的信息，并且相互無關，從而達到數據簡化和特征提取目的。鑒于此，本文選用PCA方法來對企業數字化轉型的影響因素進行降維，以達到構建函數降維，耦合不同種類因素的目的，從而使得所構建評價體系更具有現實意義。以下是關于主成分分析法的基本介紹：

設有n個年份的樣本數據，p個與企業數字化轉型相關的指標數據，則可以得到初始樣本矩陣為：

X=■=（xij）n×p" "（2）

在此，i=（1，2，…，n）表示初始樣本矩陣的第i行，j=（1，2，…，p）表示第j列，后文中i與j的釋義，均與此處相同。

第一，計算相關系數矩陣R=（rij）n×p。

其中rij的計算公式為：

rij=■∑■■■" " " " "（3）

其中，s表示樣本的方差。

第二，計算R的特征值和特征向量。

根據特征方程的表達式|R-？姿I|=0，可以計算得到的值。在此，R表示相關系數矩陣的值，I表示單位矩陣。按照？姿降序排列的方式，可得？姿1，？姿2，…，？姿n，同時還可以計算得到各個特征向量aj。

第三，計算貢獻率和累計貢獻率。

qj=■" " " "（4）

Qm=■" " " "（5）

第四，計算主成分。

zm=？琢mjxj" " " " " （6）

第五，主成分個數的選取。

通過求得的累計貢獻率對主成分個數進行判斷，一般選取＞85%時的所有主成分，從而完成對主成分的提取。最終依據所獲得的指標，構建企業數字化轉型影響因素的指標體系。

4.2 實證檢驗

4.2.1 KMO檢驗和巴特利特球形檢驗

KMO檢驗通過比較各個變量與其他變量之間的相關系數來評估變量之間的相關性，該值越接近1，代表變量間的相關性越強。巴特利特球形檢驗則用于判斷各變量間的相關性，即檢查各個變量間是否互相獨立。當KMO＞0.6，巴特利特球形檢驗的顯著性小于0.05時，說明數據適合做主成分分析。

KMO值和巴特利特球形檢驗結果如表3所示，KMO＞0.6，可以進行下一步的主成分分析。

4.2.2 主成分實證分析

利用Spss25.0軟件通過以下步驟“分析—降維—因子”進行主成分分析得到結果，得到主成分方差解釋如表4所示，繪制碎石圖如圖1所示。

由表4可知，前兩個主成分解釋了總方差的86.195%，說明提取的兩個主成分能夠代表原始15個企業數字化轉型解釋變量總信息的86.195%，故應提取兩個主成分，分別為F1、F2。

由圖1所示，主成分1、2的斜率較大，因為斜率越大，包含信息量越多，故應提取前兩個主成分。

得到得分系數表，如表5所示。

基于表5得到兩個主成分公式分別為：

F1=0.755X1+0.961X2+0.829X3+0.696X4+0.779X5+0.947X6+0.907X7+0.191X9+0.811X11+0.985X12+0.980X13+0.980X14-0.980X15+0.859X16+0.848X17" " " （7）

F2=0.543X1+0.066X2+0.174X3+0.091X4+0.284X5+0.248X6-0.406X7+0.941X9-0.572X11-0.137X12-0.155X13-0.134X14+0.071X15+0.210X16-0.214X17" " " （8）

5 結論

第一，由表5成分得分系數表可知，對企業數字化轉型影響最大的因素為技術驅動評分、資產合計、負債合計、第一大股東持股比率。得分系數分別為0.961、0.985、0.980、-0.980。值得注意的是，第一大股東持股比率這一指標對企業數字化轉型呈現負向影響。

技術驅動評分由企業擁有的人工智能、區塊鏈技術等各細分指標綜合計算后得出。新技術手段是企業進行數字化轉型的重要支撐，擁有先進技術將為其成功轉型帶來良性助力。企業數字化轉型從軟、硬件設施的更新到人才的引進等一系列過程中，耗費資金巨大，故而充足的資金是保障企業轉型成功的關鍵。企業的第一大股東對企業未來發展方向等重大決策均有較大影響，其對于數字化轉型的意愿及措施將直接影響企業轉型的效果。倘若其僅根據自身利益和需求進行決策，將會進一步增加結果的不確定性。

第二，對企業數字化轉型影響比較重要的因素有組織賦能評分、數字化應用評分、所屬省轄市GDP、高級管理人員薪酬總額、營業收入、凈利潤、政府補助。得分系數分別為0.829、0.947、0.907、0.811、0.941、0.859、0.848。

組織賦能評分由企業的數字資本投入計劃、數字基礎設施建設等各細分指標進行綜合計算后得出。管理者需對企業進行數字化轉型必要性以及重要性擁有全面的認知，同時明確適合企業發展的戰略定位，制定切實可行的轉型措施。GDP是衡量地區經濟活力的重要指標，較高的GDP通常意味著該地區經濟較為發達，企業有更多的機會和資源進行數字化轉型。數據結果顯示，企業中高級管理人員薪酬總額與企業數字化轉型程度之間呈現正相關關系。越高的薪酬總額越可能會吸引更多具有數字化轉型經驗和能力的人才加入企業，從而形成良性助力，對于已經在企業任職的人員，理想的薪酬總額會增加其工作滿意度和忠誠度，減少人才流失的可能性。營業收入是企業運營和發展的重要資金來源，當企業擁有可觀的收入時，可以有更多的資金用于數字化轉型的投資。由于數字化轉型存在風險性，故政府補助這一措施通過為企業提供資金支持，可進一步增強其應對挑戰的能力。

第三，由表5可知對企業數字化轉型影響程度一般的因素為戰略引領評分、環境支撐評分、數字化成果評分，得分系數分別為0.755、0.696、0.779。企業在進行數字化轉型過程中無需過度關注這部分因素。

戰略引領評分由企業的管理層數字職務設立、管理層數字創新導向前瞻性等各細分指標進行綜合計算后得出。管理層的良好的戰略引領代表其能夠根據企業情況制定針對性的自身戰略規劃，有助于企業內部形成統一的認知和行動，進而提高轉型的效率和成功率。環境支撐評分由企業的所在證監會行業數字化技術強度、所在國民經濟行業發明專利數量等各細分指標進行綜合計算后得出。數字化成果評分由企業數字發明專利、數字國家級獎項等各細分指標進行綜合計算后得出。由得分系數結果來看，上述因素均與企業數字化轉型程度呈現正相關關系，即企業及其關聯機構的研發投入越多，發明專利數量越多，越利于轉型的成功。

第四，獨立董事人數這一因素得分系數為0.191，對企業數字化轉型影響最小。由于獨立董事僅在公司內部擔任董事一職，除此之外不再擔任其他職務，故其對公司信息的獲取度不高，對企業進行數字化轉型的影響較小。

6 建議

6.1 深入運用創新技術，助力數字化轉型

創新技術是企業實現數字化轉型的基礎，更是其在市場競爭中獲得優勢的關鍵。在大數據時代，創新技術可以幫助企業從海量數據中提取有價值的信息，并對其進行綜合分析，進一步提高企業決策的準確性和科學性。云計算、人工智能等數字技術亦可幫助企業優化自身工作流程，提高其管理和運營的效率，從而驅動企業進行業務模式創新，實現高質量發展。因此企業應大力推進數字技術的應用，將其與自身生產經營全過程相融合，為轉型升級提供持續動力。

6.2 加強數字人才培養，提升數字化水平

企業應將數字化理念融入企業文化，加大對員工智能化轉型培訓，建立自身人才培養機制。為更好地完成數字化轉型，企業還需注重從外部引進人才。第一，參與校企合作項目，與高校和研究機構之間構建共享機制，著力通過產學研合作培養人才，并為其提供多元化崗位工作機會；第二，提高薪資待遇，制定獎懲制度、股權激勵等符合自身情況的有效措施，激發高素質數字化人才工作的主觀性與積極性。

6.3 營造創新氛圍，著力數字化經營

企業方面，應適當增加研發投入，并通過制定一系列相應的培訓和激勵制度，鼓勵員工敢創新、能創新、會創新。通過運用數字化軟件等新技術，促進不同部門和團隊之間的合作與交流，推動企業運轉實現高效化，在內部形成全員創新的良好氛圍，充分激發自身的創新活力。政府方面，應積極推動數字化基礎設施建設，完善數字化產業布局，與企業間合作搭建公共基礎數據共享平臺，不斷增強數據的準確性與時效性，幫助企業降低數字化轉型成本，為其提供有力環境支撐。

6.4 制定保障政策，推動企業轉型

政府應為企業數字化轉型過程中所需的技術、資金等基礎條件提供相應制度保障。具體包括以下幾個方面：第一，政府直接對企業進行數字化轉型所需的設備升級、研發支出等費用提供部分資金支持；第二，對于發展前景較好的企業，政府可根據其自身資源稟賦情況制定相應的創新補貼政策，如適當減免稅收，設立專項基金等。此外，政府應積極發揮引領作用，鼓勵企業之間加大轉型合作力度，充分釋放企業間數字化轉型的正向溢出效應，為企業的轉型升級提供源動力。

【參考文獻】

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【3】Wang Ye，Jiang Zongzheng，Li Xiao，et al. Research on antecedent configurations of enterprise digital transformation and enterprise performance from the perspective of dynamic capability[J]. Finance Research Letters，2023（57）.

【4】Jin Xuejun，Pan，Xiao. Government Attention， Market Competition and Firm Digital Transformation[J]. Sustainability，2023.

【5】孫偉增，毛寧，蘭峰，等.政策賦能、數字生態與企業數字化轉型——基于國家大數據綜合試驗區的準自然實驗[J].中國工業經濟，2023（09）：117-135.

【6】王應歡，郭永禎.企業數字化轉型與ESG表現——基于中國上市企業的經驗證據[J].財經研究，2023，49（09）：94-108.