探索中国港口和航运企业数字化转型的驱动力:一种机器学习方法

科学领域:

• 海洋经济与物流 海洋经济与物流
• 信息系统和技术管理信息系统和技术管理
• 企业中的环境可持续性

背景情况:

• 全球向绿色,低碳经济的转变需要港口和航运部门的数字化转型,以提高效率和可持续性.
• 中国的港口和航运企业对全球集装箱贸易至关重要,面临着应对环境挑战和通过数字化提高竞争力的压力.

研究的目的:

• 调查中国港口和航运企业如何实现数字化转型,以减轻环境问题并提高其竞争优势.
• 分析技术,组织和环境因素对该行业数字化转型的影响.

主要方法:

• 从2008年到2023年,利用了83家A股上市的中国港口和航运公司的数据集.
• 采用先进的建模技术,包括Ridge回归,LightGBM和XGBoost,基于技术-组织-环境 (TOE) 框架.
• 进行敏感性和稳定性检查以验证发现.

主要成果:

• 与线性模型相比,非线性模型 (LightGBM,XGBoost) 在分析数字化转型驱动因素方面表现优越.
• 一个有利的环境,特别是绿色金融,对于成功实现数字化转型和可持续发展目标至关重要.
• 数字化转型举措是提高中国港口和航运企业竞争力的关键.

结论:

• 数字化转型是中国港口和航运公司在绿色经济中导航,提高可持续性和获得竞争优势的重要战略.
• 政策和行业领导人应该促进有利于数字创新和绿色金融的环境,以支持这一转型.
• 这些发现为协调数字进步与海事部门绿色发展目标提供了实际指导.