張欣怡

（安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽蚌埠 233030）

隨著信息時代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的高度覆蓋以及信息技術(shù)與人類生產(chǎn)生活關(guān)系日益密切，人類活動帶來的信息導(dǎo)致全球數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，信息時代進入了新階段——大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)則是在這種背景下，基于各種來源廣泛、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)資源而形成的數(shù)據(jù)存儲、價值提煉、智能服務(wù)與應(yīng)用的新興產(chǎn)業(yè)，并且近些年隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為經(jīng)濟增長新的制高點，引起各級政府的高度重視。2014年，大數(shù)據(jù)首次寫入政府工作報告；2015年，國務(wù)院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動綱要》，成為中國發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性指導(dǎo)文件；2016年發(fā)布的《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》闡釋了國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，成為各級政府制定大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃和配套措施時的重要指導(dǎo)。目前總體來看中國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨著前所未有的發(fā)展機遇和向好的發(fā)展趨勢，與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)的企業(yè)數(shù)量也在逐年遞增，除少數(shù)能夠自己生產(chǎn)數(shù)據(jù)并將其作為企業(yè)發(fā)展驅(qū)動力的大數(shù)據(jù)“巨頭”企業(yè)，這些企業(yè)多為大數(shù)據(jù)第三方服務(wù)公司，他們專業(yè)針對大數(shù)據(jù)抓取、處理、分析、挖掘，可以通過將網(wǎng)絡(luò)上和現(xiàn)實中散亂分布的信息集中起來，通過強大的處理功能，準(zhǔn)確挖掘出所需數(shù)據(jù)并提煉其深層價值為需求者提供服務(wù)。經(jīng)營能力評價可以判斷這些企業(yè)的經(jīng)營效益和未來發(fā)展的支撐能力，分析大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)的經(jīng)營能力創(chuàng)造的經(jīng)濟效益的有效程度，可以為不同經(jīng)營能力的比較、論證和尋求提高的途徑提供依據(jù)。

查閱現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，目前對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的學(xué)術(shù)研究主要分為三類：第一類是在大數(shù)據(jù)層面上的研究，一些學(xué)者用理論論證了大數(shù)據(jù)當(dāng)下的應(yīng)用價值、技術(shù)壁壘并構(gòu)想了大數(shù)據(jù)在各個部門和產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用手段[1-2]；第二類是直接基于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的研究，一些學(xué)者以發(fā)達國家對比，從政策、技術(shù)、人才、法律和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等角度用理論論證對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀進行了分析與評價[3-5]；第三類則是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)績效與效率實證研究，這類研究較為少見，根據(jù)目前搜集到的文獻，韓先鋒等[6]首次運用DEA方法對中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)上市公司的技術(shù)效率及分解指標(biāo)變動趨勢進行了測度和分析；張鐵山等[7]使用因子分析方法研究了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)公司經(jīng)營績效與研發(fā)投入的關(guān)系；茶洪旺等[8]則從創(chuàng)新能力的層面對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)上市公司再次進行了DEA技術(shù)效率評價。歸納以上文獻，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)研究多集中于理論上的對于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化、規(guī)范化的論證，缺乏定量化的實證分析，而僅有的實證研究也多是對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力方面的探討，缺少基于經(jīng)營能力評價指標(biāo)體系的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀評價，另外，大數(shù)據(jù)企業(yè)由于數(shù)據(jù)處理技術(shù)和提供的數(shù)據(jù)服務(wù)側(cè)重點不同，可以劃分在不同的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈層級，而以上研究多側(cè)重于地區(qū)差異的探討，缺少對產(chǎn)業(yè)鏈層級的分析。有鑒于此，本文將運用因子分析法，根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)的43個上市企業(yè)2017年度的17個指標(biāo)數(shù)據(jù)對企業(yè)進行經(jīng)營能力評價，并且基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對樣本大數(shù)據(jù)企業(yè)進行層級劃分，得出研究結(jié)果并給出相應(yīng)的發(fā)展建議。

1 經(jīng)營能力評價指標(biāo)體系和分析方法

1.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

企業(yè)經(jīng)營能力是一個系統(tǒng)反映企業(yè)運營現(xiàn)狀和健康可持續(xù)發(fā)展?jié)摿Φ母拍?，包括企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流能力和技術(shù)支持能力6個方面，根據(jù)這6個方面，選取17個指標(biāo)，構(gòu)造經(jīng)營能力評價指標(biāo)體系，見表1。

表1 經(jīng)營能力評價指標(biāo)體系

1.2 產(chǎn)業(yè)鏈層級劃分與數(shù)據(jù)選取

依據(jù)數(shù)據(jù)處理流程，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)一般劃分為以下層級[8]：

（1）數(shù)據(jù)組織與管理層，是利用云儲存、分布式文件系統(tǒng)以及各種數(shù)據(jù)庫對收集到的數(shù)據(jù)進行組織與管理的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營層級。

（2）數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)層，是對數(shù)據(jù)使用多種分析手段以獲取大數(shù)據(jù)潛在信息并為其他經(jīng)營單位提供分析工具、分析技術(shù)、分析服務(wù)和數(shù)據(jù)可視化服務(wù)的經(jīng)營層級。

（3）數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)層，是利用大數(shù)據(jù)來賦予模型價值，并利用獲取的模型對現(xiàn)實問題進行預(yù)測或指導(dǎo)，包括機器學(xué)習(xí)、人工智能、空間信息流等技術(shù)手段，從而基于大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用、維護應(yīng)用運營或?qū)A(chǔ)應(yīng)用二次開發(fā)的經(jīng)營層級。

（4）全產(chǎn)業(yè)鏈，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中，有一部分企業(yè)的業(yè)務(wù)和能力覆蓋了整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，這些企業(yè)包括傳統(tǒng)的IT廠商和大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，將其定義為全產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。

基于以上分類，本文選取了比較有影響力的43家開展大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的上市公司2017年度經(jīng)營數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為Wind數(shù)據(jù)庫，這43家企業(yè)的信息及分類如表2所示。

表2 中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈層級劃分與代表企業(yè)

2 大數(shù)據(jù)企業(yè)經(jīng)營能力實證結(jié)果與分析

本文所選指標(biāo)均為比率指標(biāo)，因此不存在企業(yè)規(guī)模造成的差距問題，但指標(biāo)中存在正指標(biāo)（x4～x15）和適度指標(biāo)（x1～ x3），通過公式-|X-K|將適度指標(biāo)正向化，其中X是該適度指標(biāo)變量的值，K是適度值，根據(jù)經(jīng)驗，x1、x2、x3的適度值分別為 200%、100%、50%。然后使用R軟件對處理后的數(shù)據(jù)進行因子分析，主成分的提取使用的是主成分法，旋轉(zhuǎn)方法使用的是最大方差法。

2.1 確認(rèn)待分析的原變量是否適合做因子分析

因子分析要求變量之間存在較強的相關(guān)關(guān)系，對各個指標(biāo)變量進行相關(guān)分析，得出相關(guān)系數(shù)矩陣，由該矩陣觀察得到大部分變量間的相關(guān)系數(shù)都大于0.5，比較適合做因子分析。另外，各指標(biāo)數(shù)據(jù)間的KMO檢驗值為0.703＞0.7，因子分析效果較好；Bartlett球形度檢驗值為973.180，相應(yīng)的sig.值為0，小于給定的顯著性水平0.05，因此可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為各指標(biāo)變量適合做因子分析。

2.2 構(gòu)造因子變量

根據(jù)企業(yè)經(jīng)營能力屬性的個數(shù)選擇提取6個主成分因子，提取后的6個主成分因子的方差累積貢獻率為88.56%（見表4），大于85%，說明這6個主成分因子構(gòu)成的模型對本文所選企業(yè)經(jīng)營能力的評價能夠達到88.56%的解釋度，符合因子分析要求。

表3 KMO和Bartlett的檢驗

表4 使用最大方差法旋轉(zhuǎn)前后的因子貢獻

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

2.3 主成分因子的經(jīng)濟意義解釋

由表5的旋轉(zhuǎn)成分矩陣的成分構(gòu)成觀察可得，第一個因子F1的主要構(gòu)成指標(biāo)為現(xiàn)金流量比率、債務(wù)保障率和營業(yè)收入現(xiàn)金比率，對應(yīng)現(xiàn)金流能力F1；第二個因子F2的主要構(gòu)成指標(biāo)為凈利潤增長率和主營業(yè)務(wù)，認(rèn)為是發(fā)展能力因子F2；同理F3、F4、F5、F6、根據(jù)各自的主要構(gòu)成指標(biāo)，分別對應(yīng)營運能力因子、償債能力因子、盈利能力因子、技術(shù)支持能力因子。

再結(jié)合表4觀察每個因子對樣本的方差貢獻率，得到根據(jù)每個因子的方差貢獻率數(shù)值對6個因子由大到小的排序如下：現(xiàn)金流能力因子、盈利能力因子、償債能力因子、營運能力因子、發(fā)展能力因子、技術(shù)支持能力因子，此排序代表了每個能力在企業(yè)經(jīng)營能力評價中的重要性，這一結(jié)論基本符合現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營理論，可以用于企業(yè)經(jīng)營能力評價。

2.4 基于各個主成分因子得分的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈層級經(jīng)營評價

在對每個企業(yè)各個因子的得分進行分析時，以0為分界點，認(rèn)為企業(yè)的因子高于0且得分越高代表該企業(yè)在此項因子代表的能力表現(xiàn)越好，反之則認(rèn)為表現(xiàn)較差，接下來將基于單個因子得分對每個產(chǎn)業(yè)鏈層級的企業(yè)進行各項經(jīng)營能力的評價。

圖1 基于產(chǎn)業(yè)鏈層級差異的現(xiàn)金流能力因子與發(fā)展能力因子得分散點圖

如圖1所示，觀察這43家企業(yè)各個因子得分的散點圖，首先，在現(xiàn)金流能力方面大部分企業(yè)的得分都大于0，表示它們的現(xiàn)金流能力能夠維持企業(yè)正常運轉(zhuǎn)，組織與管理層和應(yīng)用與服務(wù)層的企業(yè)現(xiàn)金流能力大于0的公司占比最高，且組織管理層的一家公司得分為2.19，遠超其他企業(yè)，可以認(rèn)為這兩個層級的企業(yè)在現(xiàn)金流運轉(zhuǎn)方面較好。

其次，在發(fā)展能力方面，4個層級得分大于0的公司均不多，應(yīng)用與服務(wù)層的企業(yè)表現(xiàn)相對突出，有1家企業(yè)得分為5.38，得分大于0的企業(yè)也相對較多。

圖2 基于產(chǎn)業(yè)鏈層級差異的營運能力因子與償債能力因子得分散點圖

如圖2所示，在營運能力方面大部分企業(yè)得分小于0，在發(fā)展能力與現(xiàn)金流能力方面得分不高的分析與發(fā)現(xiàn)層營運能力大于0的企業(yè)反而最多，其中還包括了一家營運能力得分為3.59的企業(yè)，可以認(rèn)為分析與發(fā)現(xiàn)層企業(yè)在營運能力這一項表現(xiàn)最好。

在償債能力方面，觀察到得分大于0的企業(yè)較多，其中大部分是應(yīng)用與服務(wù)層的企業(yè)，其他三個層級的企業(yè)在償債能力因子F4得分上均呈現(xiàn)“對半分”的情況。

圖3 基于產(chǎn)業(yè)鏈層級差異的盈利能力因子與技術(shù)支持能力因子得分散點圖

如圖3所示，在盈利能力方面，大部分企業(yè)的盈利能力得分都大于0，在盈利能力方面表現(xiàn)較好的是分析與發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)，盈利能力得分大部分都大于0并且其中幾家企業(yè)此項得分較高；表現(xiàn)較差的是全產(chǎn)業(yè)鏈層級的企業(yè)，僅有1家企業(yè)的得分大于0，其余的幾家均小于0。

在技術(shù)支持能力方面，觀察到除了分析與發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)之外，各個層級表現(xiàn)較好的企業(yè)相對于該層級企業(yè)個數(shù)都較少，另外，在此項能力評價中有2家企業(yè)在此項得分遠遠領(lǐng)先于其他企業(yè)，它們分別來自應(yīng)用與服務(wù)層和組織與管理層，說明這兩家企業(yè)對技術(shù)的投入力度較大。

2.5 基于因子綜合得分的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈層級經(jīng)營評價

根據(jù)每個主成分因子的貢獻率加權(quán)計算43家企業(yè)的綜合得分，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈層次劃分對各企業(yè)綜合得分進行排序，結(jié)果見表6。

由表6可得，從總體上看，在選取的43家大數(shù)據(jù)上市企業(yè)中，經(jīng)營能力綜合得分大于0的企業(yè)有23家，占企業(yè)總數(shù)的58.13%，綜合經(jīng)營能力小于0的企業(yè)有18家，占總數(shù)的41.87%，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)整體經(jīng)營能力一般。

從不同產(chǎn)業(yè)鏈上看，分析與發(fā)現(xiàn)層的平均企業(yè)得分排在第一，而后全產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)、應(yīng)用與服務(wù)層企業(yè)和組織與管理層企業(yè)排名依次下降。一方面分析與發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)綜合得分方差最小，離散程度最小，企業(yè)發(fā)展最平衡；另一方面，應(yīng)用與服務(wù)層的企業(yè)綜合得分方差遠大于其他產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)，離散程度最大，企業(yè)發(fā)展程度最不平衡，經(jīng)過觀察，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用與服務(wù)層內(nèi)存在一家綜合得分為-2.412 7的企業(yè)“數(shù)據(jù)堂”，使得該層級的企業(yè)綜合得分離散程度變大。

表6 基于產(chǎn)業(yè)鏈層級差異的因子綜合得分與排名

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

通過對選取的43家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的17個經(jīng)營指標(biāo)劃分為6個方面的經(jīng)營能力的因子分析，得到了以這些企業(yè)為代表的我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營能力的相關(guān)結(jié)論。

（1）縱觀我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)的綜合經(jīng)營能力，數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)綜合經(jīng)營能力最好，企業(yè)之間發(fā)展最平衡；其次是全產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)，企業(yè)綜合經(jīng)營能力較好，企業(yè)間發(fā)展水平較平衡；第三則是數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)層，企業(yè)間的綜合經(jīng)營能力有優(yōu)有劣，發(fā)展非常不平衡；最后則是數(shù)據(jù)組織與管理層的企業(yè)，這些企業(yè)的綜合經(jīng)營能力都比較一般。

（2）在經(jīng)營能力的不同方面，每個層級的企業(yè)有著不同表現(xiàn)。首先，數(shù)據(jù)組織與管理層的企業(yè)現(xiàn)金流能力最好，部分技術(shù)支持能力較強，然而其他方面表現(xiàn)均不理想，這意味著該層級的發(fā)展中經(jīng)濟支撐能力強，經(jīng)濟投入力度也比較大，但收效甚微，資本市場效率和技術(shù)效率并不高，這可能與我國數(shù)據(jù)開放度低、數(shù)據(jù)壁壘嚴(yán)重、數(shù)據(jù)安全法律和市場規(guī)范不完善存在很大關(guān)系。其次，數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)層在因子得分中整體呈現(xiàn)的經(jīng)營特點是盈利能力良好，其他方面表現(xiàn)一般；值得注意的是，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)整體水平低下的營運能力方面，數(shù)據(jù)分析與發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)仍然保持穩(wěn)定良好水平，這說明該層級的大部分企業(yè)經(jīng)營能力各方面發(fā)展均衡，從而在綜合能力的評價中能夠獲得最優(yōu)。這一現(xiàn)象表現(xiàn)了社會對數(shù)據(jù)中潛在信息的需求之大，使得數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)層的企業(yè)得以在現(xiàn)金流能力一般的情況下獲得較高的盈利水平。再次，數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)層的企業(yè)整體上與數(shù)據(jù)組織與管理層的企業(yè)類似，現(xiàn)金流能力和償債能力較強，部分企業(yè)技術(shù)投入力度很大，然而其他能力一般。數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)層是基于大數(shù)據(jù)進行應(yīng)用開發(fā)和運營，主要靠技術(shù)推動，這種經(jīng)營情況能夠反映出資本市場效率和技術(shù)效率的低下，以至于無法較好推動企業(yè)良好盈利和運營。最后，全產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)有兩家企業(yè)浪潮信息和阿里巴巴表現(xiàn)較為突出，在現(xiàn)金流能力、償債能力、營運能力、發(fā)展能力、技術(shù)支持能力等方面均表現(xiàn)優(yōu)異，其余的企業(yè)在各項能力上表現(xiàn)一般，但整體上發(fā)展比較平穩(wěn)。

3.2 啟示

（1）完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展保障機制。一方面要加快大數(shù)據(jù)相關(guān)法律的立法進程，結(jié)合我國大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，推進全國和地方大數(shù)據(jù)法律和市場規(guī)范的完善，對數(shù)據(jù)的采集、共享、安全等方面建立相應(yīng)的規(guī)章制度并納入法律范疇；另一方面，在大數(shù)據(jù)重點發(fā)展地區(qū)成立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)部門，負(fù)責(zé)開展各地區(qū)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃、扶持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)和建設(shè)大數(shù)據(jù)綜合實驗基地等工作。

（2）加大核心技術(shù)自主研發(fā)財政投入力度。設(shè)立大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)專項資金，提高核心技術(shù)的自主研發(fā)創(chuàng)新效率，支持突破一批關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新與應(yīng)用，打造屬于我國的具有核心技術(shù)自主權(quán)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈，形成自主可控的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，從而突破制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。

（3）鼓勵大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與推廣。完善政府部門、事業(yè)單位采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的配套政策，鼓勵社會各界部門、經(jīng)營企業(yè)采購大數(shù)據(jù)技術(shù)，推廣大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)在各個產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，讓大數(shù)據(jù)共享理念引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)更好發(fā)展。

（4）加強大數(shù)據(jù)專項人才培養(yǎng)。各地政府要主動引領(lǐng)，以當(dāng)?shù)卮髷?shù)據(jù)領(lǐng)域研發(fā)項目及產(chǎn)業(yè)化項目做載體的基礎(chǔ)上實施大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的吸引，并且聯(lián)合高校與科研院所，大力培養(yǎng)一批懂?dāng)?shù)據(jù)采集、懂?dāng)?shù)學(xué)算法、懂?dāng)?shù)學(xué)軟件、懂?dāng)?shù)據(jù)分析、懂預(yù)測分析、懂市場應(yīng)用的復(fù)合型“數(shù)據(jù)科學(xué)家”隊伍。