基于时间序列的我国工商管理文献数量趋势分析

张婷，杨文

（福建农林大学管理学院，福州350001）

基于时间序列的我国工商管理文献数量趋势分析

张婷，杨文

（福建农林大学管理学院，福州350001）

某研究领域每年发表文献数量可以反映出该领域学术研究的理论发展及受关注程度。工商管理是管理学科门类下的一个重要分支，本文通过收集1980-2015年中国知网上以“工商管理”为关键词收录的文献数据，应用Eviews软件进行分析，建立时间序列ARMA模型，并在此基础上对工商管理文献数量进行分析和预测，结果表明，整体而言，我国工商管理领域的文献数量在逐年增多，且在未来五年内，呈现稳步增长的趋势，但增长幅度较为缓慢。

工商管理；时间序列；ARMA模型；文献数量

1 研究背景及意义

作为管理学科门类下一个重要分支——工商管理的出现是西方资本主义特定经济和社会环境下的产物，其演进历史体现了资本主义经济环境下企业管理发展的总体趋势，也是社会进步和企业管理实践不断需求的产物。

目前，工商管理与社会经济的发展密切相关，已经成为一个前沿的应用型学科。中国的经济体制正处于现代企业制度建立和宏观经济制度改革的关键时期，需要大量的高品质经济管理人才使中国的经济得到稳步发展[1]。随着中国与其他国家经济贸易往来越来越频繁，我国经济发展逐渐趋向国际化。在21世纪，工商管理的人力资源遭受全球一体化、信息网络、知识创新、顾客权力、投资者利益，机构速度和能力、改变压力的冲击，以及其他各种各样的影响。这些因素使工商管理专业的理论体系逐渐改进和完善[2]。因此，在今后一段时期，工商管理学科必将依然是学者研究的热点问题。

国内外关于工商管理方面的研究非常丰富，本文主要通过梳理文献数量来研究工商管理相关课题的文献[3-10]。

工商管理领域每年发表文献数量可以反映出该领域学术研究的理论发展及受关注程度[11]。而关键词反映一篇文章的主要思想、讨论的主题、使用的方法和得出的主要结论[12]，因此，本文收集了1980-2015年中国知网上以“工商管理”为关键词收录的文献数量作为数据，建立时间序列ARMA分析模型，来分析和预测我国工商管理文献数量，进一步体现我国工商管理学科学术研究的理论发展及受关注程度。

2 ARMA模型介绍

ARMA模型是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。基本思想是：将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。其模型如下：

其中xt为时间序列，Φt为滑动平均参数；εt为两两相互独立的白噪声输入，该模型被称为P阶自回归模型或Q阶自回归模型，记为ARMA（P，Q）[13]。

3 模型建立

3.1 数据来源

本文的原始数据来源于中国知网，通过检索文献，关键词中含“工商管理”，一词，按照发表年度排列，得到1980-2015年中国知网上收录的有关工商管理的文献数量。

3.2 变量描述

本文运用时间序列模型对1980-2015年中国知网上以“工商管理”为关键词收录的文献数量进行分析，用变量y表示文献数量。首先对序列进行统计性描述，具体数据如图1所示。

图1 y的直方图

其中，具体统计性描述如表1。

表1 文献数量的描述性统计

3.3 数据平稳处理

时间序列模型要求序列是平稳的，所以建模之前要检验序列的平稳性，如图2。

图2 y的时序图

从图2中可以看到序列总体上存在增长的趋势，同时数量级也出现较大的差异，不是平稳序列，且呈现一定的指数趋势。为了消除数据在数量级上的影响，首先对其取自然对数处理，记为LNY，如图3。

图3 LNY的时序图

从图3可以看到，序列已消除数量级的影响，但存在明显的上升趋势，为了初步确定其平稳性，于是对其进行ADF单位根检验，所得结果不能拒绝序列存在单位根的假设。接着对其进行一阶差分，再进行单位根检验，其检验结果表明可以拒绝序列存在单位根的假设。说明D_LNY已达到平稳。

3.4 模型识别及定阶

通过LNY的时序图（图4）和自相关图偏自相关图（图5）对模型进行识别。

图4 D_LNY的时序图

图5 D_LNY的自相关图偏自相关图

从图4中可以看到序列1980-1995年期间存在较大的变化趋势，推测可能受到当前期和前期的随机误差项以及前期值的影响，符合ARMA模型的条件。相关图偏自相关图都存在截尾现象，在滞后3阶存在较高的相关性。由于此处无法确定具体的阶数，于是运用软件多建立几个模型进行比较，通过模型主要参数的显著性筛选出最优模型，见表2。

表2 ARMA（3，3）参数显著性检验

通过表2中各系数显著性检验的p值来看，只有ARMA（3，3）模型系数的T检验p值都小于0.05，模型的显著性检验通过。同时，模型的AIC和BIC值都比较小，ARMA（3，3）模型可以视为最优模型。

3.5 白噪声检验

为了进一步了解模型ARMA（3，3）中是否存在伪回归现象，于是对模型拟合的残差进行白噪声检验。通过对残差序列的白噪声检验发现ACF和PACF都没有显著异于零，Q统计量的P值都远远大于0.05，所以可以认为残差序列为白噪声序列。说明模型信息提取比较充分，模型不存在伪回归现象，模型的异方差检验通过。

3.6 模型估计

根据表1参数估计表可得模型的方程为：

4 模型拟合及预测

通过对静态和动态拟合图的观察，静态拟合值和动态预测值都落在95%的区间内，模型的拟合效果相当显著。运用该模型对y值进行预测可得预测值和拟合效果，如表3和图6所示。

表3 ARMA（3 3）模型的预测值

图6 拟合效果图

通过表3预测效果图可知实际值与拟合值走势一致，基本吻合，拟合的效果非常显著。从模型对2016-2020的预测值来看，y出现稳步增长的趋势。

5 结论

本文主要是研究工商管理文献数量的变化规律和发展趋势。从预测结果来看，预测值有明显的增长趋势，这符合我国工商管理学术发展的现状。根据1980-1990年的中国知网上收录的有关“工商管理”的文献数量来看，我国此阶段文献数量非常少，对于工商管理的理论研究处于比较滞后的阶段，究其根源，我国此阶段，更加注重的是经济发展，对于教育的投入较少，工商管理也处于起步阶段，不是学术研究的热门话题；1990年以后，我国经济快速发展，开始注重教育的投入与工商管理人才的培养，因而到2000年，工商管理方面的文献数量急剧增加，我国关于工商管理的学术研究开始蓬勃发展，学者没把目光投向工商管理的发展；2000年以后，文献数量开始出现稳步增长，我国开始建立现代企业制度和宏观经济制度，国家对于高品质经济管理人才的需求不断增大，学者们对于工商管理的研究热情保持持续的高涨。经本文预测，在未来五年内，我国关于工商管理的文献数量增长将延续2000年后的发展势头，呈现稳步增长的趋势，但增长幅度较为缓慢，需进一步提高我国工商管理学术水平和营造更好的学术氛围。

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责任编辑：建德锋

The China’s Industrialand CommercialM anagement Literature Trend Analysis Basing on the Number of Time Series

ZHANG Ting,YANGW en

(Fujian Agriculture and Forestry University College ofManagement,Fuzhou 350001)

Thenumberofpublished literature can reflect theacademic research in the field of theory devel⁃opmentand the degree of attention.In this paper,through collecting 1980-2015 of CNKIonline"businessman⁃agement"as keywords of literature data,through E-views software to carry on the analysis,set up time series ARMAmodel,on the basisof the analysisand forecaston the number ofbusinessmanagement literature,the re⁃sults show that,China's industrialand commercialmanagement literature number increased yearby year,and in the next five years,present the trend ofsteady growth,butgrowth is relatively slow.

industrialand commercialadministration;time series;ARMAmodel;the literaturenumber

F203.9

A

2017-04-15

福建省教育厅中青年教师教育科研项目（JAS150211）

张婷（1990-），女，福建省福州市人，助教，从事企业战略和风险管理研究。