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摘要：文章以工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素1998—2016年的數(shù)據(jù)為樣本，建立面板數(shù)據(jù)模型，分析不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量對(duì)不同的企業(yè)大數(shù)據(jù)的影響差異性。結(jié)果表明：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)資產(chǎn)和利潤(rùn)，人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)全部影響因素，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入影響顯著，其他影響則不顯著；人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)企業(yè)資產(chǎn)、利潤(rùn)和稅費(fèi)，人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)全部影響因素，GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)利潤(rùn)、成本和收入，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入的影響是正向，其他影響則是負(fù)向。

關(guān)鍵詞：企業(yè)大數(shù)據(jù)；經(jīng)濟(jì)發(fā)展；面板數(shù)據(jù)模型

引言

企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素是衡量一個(gè)企業(yè)的重要因素，如企業(yè)財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)（資產(chǎn)、銷售、所有者權(quán)益、成本等）都反映了一個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的方方面面。企業(yè)大數(shù)據(jù)的好壞跟所處的社會(huì)壞境有關(guān)，如社會(huì)的政策環(huán)境和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)壞境等[1-3]。研究企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系，可以有助于企業(yè)提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)越辦越好。關(guān)于企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的研究，主要集中于企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和影響企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的各種可能的因素方面[4]，如董曉萌[5]認(rèn)為統(tǒng)計(jì)流程、方法等因素導(dǎo)致了企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量低下。Fernandes和Guedes認(rèn)為上市公司自身數(shù)據(jù)較差，可能會(huì)影響到其在金融市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，因而公司可能要調(diào)整銷售數(shù)據(jù)[6，7]。Cai和Liu發(fā)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)調(diào)整收入數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)虛假是由于競(jìng)爭(zhēng)和避稅導(dǎo)致的[8，9]。Michalski和Stoltz認(rèn)為企業(yè)、國(guó)家數(shù)據(jù)“作弊”有一定的策略目的，與國(guó)家的經(jīng)濟(jì)政策和制度環(huán)境有關(guān)。Gava和Vitiello以巴西的數(shù)據(jù)證實(shí)了宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有一定的影響[10]。研究結(jié)果表明，外部和內(nèi)部的因素可能會(huì)影響到企業(yè)的大數(shù)據(jù)，總體而言研究較少，并且主要采用了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)、計(jì)量方式進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量甄別[11]。本文利用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行研究，選取資產(chǎn)、利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入5組作為工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素和人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率和城鎮(zhèn)人口所占比例作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，建立面板數(shù)據(jù)模型，分析不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變量（人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率和城鎮(zhèn)人口）對(duì)不同的工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素（資產(chǎn)、利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入）的影響及其影響的差異性。

1研究設(shè)計(jì)

1.1指標(biāo)選取

（1）企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素（QY）。企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素有很多，一般而言分為財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù),財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)包括（資產(chǎn)、銷售額、利潤(rùn)、成本等），非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)包括（成立年份、行業(yè)、地址等）。由于非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與很多因素有關(guān)，因此選取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，本文選取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的資產(chǎn)（CAP）、利潤(rùn)（PRF）、稅費(fèi)（TAX）、成本（COST）、收入（SALE）5組作為企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的數(shù)據(jù)。（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是指一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模、速度和所達(dá)到的水準(zhǔn)。反映一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的常用指標(biāo)有國(guó)民生產(chǎn)總值、國(guó)民收入、人均國(guó)民收入、經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度等等。本文選取人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（PERGDP）、人均工業(yè)生產(chǎn)值（PERIND）、GDP年均增長(zhǎng)率（AAGR）、城鎮(zhèn)人口所占比例（UPR）作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。

1.2模型構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)模型[12，13]，即PanelData，是指在時(shí)間序列上取多個(gè)截面，在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)值所構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)。模型表示為：工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的函數(shù)為：其中，QY、PERGDP、PERIND、AAGR、UPR分別代表企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)人口所占比例。將兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)：將函數(shù)代入模型中：公式中，i=1、2、3、4、5,表示5個(gè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的指標(biāo)，t為時(shí)間，t=1998,1999,2000,…,2016。η、φ、ϕ、ϖ分別為人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)人口所占比例的系數(shù)，μit為殘差項(xiàng)。截面截距則采取可變截距的固定效應(yīng)。

2實(shí)證分析

本文以工業(yè)企業(yè)作為研究對(duì)象，選取1998—2016年的年度數(shù)據(jù)共19個(gè)樣本容量。企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)人口所占比例所有原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，運(yùn)用計(jì)量軟件eviews構(gòu)建模型。

2.1描述性統(tǒng)計(jì)分析

首先對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表1所示。時(shí)間跨度19年（1998—2016年），每個(gè)時(shí)間截面上有5個(gè)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素，觀測(cè)樣本為19*5=95個(gè)。描述性統(tǒng)計(jì)分析能反映出各個(gè)數(shù)據(jù)的集中度，Std.Dev.表示一組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，Std.Dev.越小說(shuō)明數(shù)據(jù)集的離散程度越小，即數(shù)據(jù)集越集中，從表1中看，LNUPR的Std.Dev.值最小，說(shuō)明LNUPR組數(shù)據(jù)的集中度最高，分布最為集中；LNQY的Std.Dev.值最大，說(shuō)明LNQY的數(shù)據(jù)集離散程度最高，分布較散。

2.2變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

要檢驗(yàn)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否是長(zhǎng)期穩(wěn)定的，首先應(yīng)檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性（見表2）。企業(yè)質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。單位根檢驗(yàn)是否平穩(wěn)主要是看是否通過5%的顯著水平下的檢驗(yàn)，若結(jié)果通過檢驗(yàn)，則平穩(wěn)，若結(jié)果未通過檢驗(yàn)，則不平穩(wěn)。從表2中可以發(fā)現(xiàn)，LNUPR的四個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果都通過了5%顯著水平下的檢驗(yàn)，因此變量LNUPR是平穩(wěn)的，LN-PERGDP通過了四個(gè)檢驗(yàn)中的兩個(gè)，并不能判斷LNPERG-DP是平穩(wěn)的。同理，LNPERIND、LNAAGR和LNQ三個(gè)變量未平穩(wěn)，故而要對(duì)這三個(gè)變量做一階差分（見表3）。從表3中可以看出，△LNAAGR和△LNQY的LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)都在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，因此LNAAGR和LNQY的一階差分是平穩(wěn)的。而變量LNPERGDP和LNPERIND的一階差分均未通過四個(gè)檢驗(yàn)中的任何一種，所以這兩個(gè)變量要進(jìn)一步判斷是否平穩(wěn)（見表4）。在二階差分下，變量LNPERGDP和LNPERIND的上述4種檢驗(yàn)結(jié)果趨于一致，通過了5%的顯著性水平的檢驗(yàn)，也就是說(shuō)△2LNPERGDP和△2LNPERIND不存在單位根，這兩個(gè)變量是平穩(wěn)的。因此，二階差分后所有變量都平穩(wěn)，原序列是平穩(wěn)序列。

2.3面板數(shù)據(jù)模型的協(xié)整檢驗(yàn)

各個(gè)變量均平穩(wěn)后，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)面板模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，從而能夠有效地避免模型出現(xiàn)偽回歸的情況，通常采用Pedro-ni(Engle-Grangerbased)面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)（見下頁(yè)表5）。在表5中，組內(nèi)統(tǒng)計(jì)量Panelrho-Statistic在5%的顯著性水平上存在協(xié)整關(guān)系；PanelPP-Statistic和PanelADF-Statistic在1%的顯著性水平上存在協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明存在協(xié)整關(guān)系；且組間統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)量也僅有Panelrho-Sta-tistic在10%的顯著水平上存在協(xié)整關(guān)系，而其他兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量均通過1%的顯著性水平的檢驗(yàn)。因此，可以說(shuō)建立的數(shù)據(jù)面板模型存在協(xié)整關(guān)系。

2.4面板數(shù)據(jù)模型

根據(jù)上述的分析，本文建立的是個(gè)體固定變系數(shù)面板模型，得出面板數(shù)據(jù)模型輸出結(jié)果如表6所示。表6為變系數(shù)面板模型，模型中R2的值為0.99377與1很接近，F(xiàn)值為4346.562，數(shù)值也較大，由此來(lái)看說(shuō)明模型的總體擬合效果較好，D-W的效果較好，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展能較顯著地影響企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素。

2.5影響因素的差異性

從表6中可以看出人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（PERGDP）、人均工業(yè)生產(chǎn)值（PERIND）、城鎮(zhèn)人口所占比例（UPR）和GDP年均增長(zhǎng)率（AAGR）對(duì)衡量企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的五種指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、T-統(tǒng)計(jì)量和概率P值，這些數(shù)值直觀的反應(yīng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)衡量企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的五種指標(biāo)的影響效應(yīng)。（1）資產(chǎn)（CAP）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNPERGDP）對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為1.214476，P值為0.0283，這說(shuō)明人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的影響顯著，且為正相關(guān)。人均工業(yè)生產(chǎn)值（LNPERIND）與企業(yè)資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.003546，P值是0.0045，P值小于0.05，意味著人均工業(yè)生產(chǎn)值的變動(dòng)能夠顯著地影響著企業(yè)資產(chǎn)的變動(dòng)。城鎮(zhèn)人口所占比例（LNUPR）對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的P值為0.6006，他們之間的相關(guān)系數(shù)為-0.339532，城鎮(zhèn)人口所占比例即城鎮(zhèn)化率對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的影響并不顯著。GDP年均增長(zhǎng)率（LNAAGR）與工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)的系數(shù)是-0.019569，P值0.7506，意味著GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)的影響是非顯著的。（2）利潤(rùn)（PRF）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNPERGDP）對(duì)工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)的相關(guān)系數(shù)為3.034904，P值為0.0000，意味著人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)能夠顯著影響著企業(yè)利潤(rùn)的變動(dòng)。人均工業(yè)生產(chǎn)值（LNPERIND）與企業(yè)利潤(rùn)的相關(guān)系數(shù)為3.011503，P值是0.0000，這說(shuō)明人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的影響是顯著的。城鎮(zhèn)人口所占比例（LNUPR）對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的P值為0.0000，他們之間的相關(guān)系數(shù)為8.157327，說(shuō)明城鎮(zhèn)人口所占比例即城鎮(zhèn)化率對(duì)企業(yè)資產(chǎn)的影響是顯著且負(fù)相關(guān)。GDP年均增長(zhǎng)率（LNAAGR）與企業(yè)利潤(rùn)的系數(shù)是0.10588，P值0.0889，GDP年均增長(zhǎng)率與企業(yè)利潤(rùn)之間不存在顯著的聯(lián)系。（3）稅費(fèi)（TAX）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNPERIND）與企業(yè)稅費(fèi)的相關(guān)系數(shù)為0.821514，P值是0.9013，P值大于0.05，意味著人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)不能夠顯著地影響著企業(yè)資產(chǎn)的變動(dòng)。人均工業(yè)生產(chǎn)值（LNPERGDP）對(duì)企業(yè)稅費(fèi)的P值為0.0373，相關(guān)系數(shù)是1.097917，這說(shuō)明人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)企業(yè)稅費(fèi)的影響顯著且為正相關(guān)。

城鎮(zhèn)人口所占比例（LNUPR）對(duì)企業(yè)稅費(fèi)的影響系數(shù)為0.773849，P值0.0348，意味著城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)稅費(fèi)的影響是顯著的，方向?yàn)檎颉DP年均增長(zhǎng)率（LNAAGR）與企業(yè)稅費(fèi)的P值為0.9458，說(shuō)明GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)企業(yè)稅費(fèi)產(chǎn)生的影響不是顯著的，他們之間的系數(shù)為-0.002439。（4）成本（COST）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNPERGDP）對(duì)企業(yè)成本相關(guān)系數(shù)是-0.849866，P值0.1214。人均工業(yè)生產(chǎn)總值影響企業(yè)成本的P值為0.0002，對(duì)企業(yè)成本的影響是顯著的，系數(shù)為2.010553。城鎮(zhèn)人口所占比例（LNUPR）對(duì)企業(yè)成本的影響系數(shù)為1.737741，系數(shù)不大，P值是0.0090，城鎮(zhèn)人口所占比例能顯著影響企業(yè)成本的變動(dòng)。GDP年均增長(zhǎng)率（LNAAGR）與企業(yè)成本的之間的P值是0.9458，系數(shù)為0.004186，GDP年均增長(zhǎng)率不能顯著影響企業(yè)成本。（5）收入（SALE）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（LNPERGDP）對(duì)企業(yè)收入的相關(guān)系數(shù)和P值分別為-0.795487和0.1466，從P值來(lái)看，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)值對(duì)企業(yè)收入的產(chǎn)生的影響是不顯著的，從相關(guān)系數(shù)來(lái)看，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)企業(yè)收入的影響是負(fù)向的。人均工業(yè)生產(chǎn)值（LNPERIND）與企業(yè)收入的P值是0.00003，能通過顯著性檢驗(yàn)；系數(shù)為1.961847，數(shù)值為正，說(shuō)明人均工業(yè)生產(chǎn)值能正向影響企業(yè)收入。城鎮(zhèn)人口所占比例（LNUPR）對(duì)企業(yè)收入的P值為0.014，能通過顯著性檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)是1.630506，城鎮(zhèn)人口所占比例影響企業(yè)收入是正向的。GDP年均增長(zhǎng)率（LNAAGR）與工業(yè)企業(yè)收入的系數(shù)是0.005676，P值0.7506，GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)企業(yè)收入的影響是不顯著且為正的。

3結(jié)論

本文采取面板數(shù)據(jù)模型對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果處理之前，對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素和4組衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變量：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、人均工業(yè)生產(chǎn)值、GDP年均增長(zhǎng)率、城鎮(zhèn)人口所占比例進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，隨后進(jìn)行模型的回歸結(jié)果處理，分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)5組企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的變量產(chǎn)生的不同影響。從面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)衡量企業(yè)大數(shù)據(jù)影響因素的5組變量：企業(yè)資產(chǎn)、企業(yè)利潤(rùn)、企業(yè)稅費(fèi)、企業(yè)成本、企業(yè)收入分別產(chǎn)生不同程度的影響，具體不同影響結(jié)果如下：（1）從影響的顯著性來(lái)看，影響顯著的有：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)資產(chǎn)和利潤(rùn)，人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)資產(chǎn)、利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入；影響不顯著的有：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)企業(yè)稅費(fèi)、成本和收入，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)資產(chǎn)，GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)資本、利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入。（2）從影響的方向來(lái)看，影響是正向的有：人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)資產(chǎn)、利潤(rùn)和稅費(fèi)，人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)資產(chǎn)、利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入，GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)利潤(rùn)、成本和收入，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)利潤(rùn)、稅費(fèi)、成本和收入；影響反向的有：人均工業(yè)生產(chǎn)值對(duì)成本和收入，GDP年均增長(zhǎng)率對(duì)資產(chǎn)和稅費(fèi)，城鎮(zhèn)人口所占比例對(duì)資產(chǎn)。

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作者：左芊 洪波 單位：湖南大學(xué)