基于机器学习的中国企业数字化转型的驱动力
Qi-An Chen1, Xu Zhao2,3, Xinyi Zhang4
1School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing, People's Republic of China.
Scientific reports
|March 15, 2024
概括
数字化转型推动了企业的可持续发展. 组织因素,特别是股权集中和高管知识,是关键驱动因素,在预测模型中表现优于技术和环境方面.
科学领域:
- 工商管理 工商管理
- 信息系统信息系统信息系统
- 应用经济学应用经济学
背景情况:
- 数字化转型对于企业的可持续性至关重要,但先前的研究往往忽视了多维特征的影响.
- 现有的研究往往侧重于单个特征与数字化转型之间的线性关系.
研究的目的:
- 通过机器学习探索多维特征对企业数字化转型的预测效应.
- 根据技术-组织-环境 (TOE) 理论,确定数字化转型的关键驱动因素.
- 将机器学习模型的预测精度与传统方法进行比较.
主要方法:
- 利用了中国A股上市公司 (2010-2020) 的数据.
- 使用机器学习技术,包括XGBoost和LightGBM,用于预测建模.
- 应用了技术-组织-环境 (TOE) 框架来分析特征.
主要成果:
- 集体学习方法 (XGBoost,LightGBM) 显示出比传统线性回归更优越的预测能力.
- 组织驱动力对数字化转型的影响比技术或环境因素更大.
- 股权集中和高管的知识水平被确定为最具影响力的组织特征.
结论:
- 机器学习模型为数字化转型研究提供了增强的解释和预测能力.
- 组织因素,特别是股权集中和高管知识,对于成功的数字化转型至关重要.
- 调查结果为企业提供了理论基础和实际见解,旨在改善数字化转型战略.
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