<?xml version="1.0"?>
<ArticleSet>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>KMAN Publication Inc.</PublisherName>
      <JournalTitle>تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک</JournalTitle>
      <Issn>3041-8585</Issn>
      <Volume>4</Volume>
      <Issue>پیاپی 14</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>1404</Year>
        <Month>09</Month>
        <Day>10</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Estimating Organizational Readiness for Digital Transformation Using Disclosed Financial Data: Development of a Proxy Index and Panel Data Analysis</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>برآورد آمادگی سازمان‌ها برای تحول دیجیتال با استفاده از داده‌های مالی افشاشده: طراحی شاخص جانشین و تحلیل داده‌های تابلویی</VernacularTitle>
    <FirstPage>1</FirstPage>
    <LastPage>18</LastPage>
    <Language>FA</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>سلمان</FirstName>
        <LastName>حسینی صفا</LastName>
        <Affiliation>دکترای آینده پژوهی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>احسان</FirstName>
        <LastName>مقبلی</LastName>
        <Affiliation>کارشناس ارشد مدیریت مالی ، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>امیرحسین</FirstName>
        <LastName>منطقی</LastName>
        <Affiliation>کارشناس ارشد کامپوتر نرم افزار، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران</Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>مهدی</FirstName>
        <LastName>ایزدپناهی</LastName>
        <Affiliation>کارشناس ارشد مدیریت IT کسب و کار الکترونیک،  پردیس فارابی دانشگاه تهران، تهران، ایران</Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType>Journal Article</PublicationType>
    <History>
      <PubDate PubStatus="received">
        <Year>1404/06/29</Year>
        <Month/>
        <Day/>
      </PubDate>
    </History>
    <Abstract><p>The purpose of this study was to develop and validate a financial-data-based proxy index for estimating organizational readiness for digital transformation and to examine the predictive role of financial indicators in explaining such readiness. This applied study employed panel data analysis using audited financial statements of publicly listed companies in Iran between 2020 and 2024. The final sample consisted of 29 firms, yielding 145 firm-year observations. A Digital Transformation Readiness Index (DTI) was constructed by combining standardized measures of return on assets, return on equity, revenue growth, firm size, and capital structure. Panel regression models were used to test the proposed relationships, while machine-learning techniques, including Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting, and Support Vector Regression, were applied to evaluate predictive performance and reproduce the proposed index. The fixed-effects panel model demonstrated the best fit and explained approximately 64% of the variation in the DTI. Return on assets, return on equity, revenue growth, and firm size exhibited significant positive effects on digital transformation readiness, whereas financial leverage showed a significant negative effect. The average DTI increased from 0.47 in 2020 to 0.58 in 2024, indicating a gradual improvement in firms’ financial readiness for digital transformation. Among predictive models, Linear Regression achieved perfect reconstruction of the index (R² = 1.00), while Gradient Boosting outperformed other nonlinear approaches with an R² of approximately 0.86. The findings suggest that disclosed financial information can serve as a reliable signal of organizational readiness for digital transformation. Strong profitability, organizational growth, and larger firm size enhance readiness, whereas excessive leverage constrains investment flexibility and digital transformation capacity. The proposed proxy index provides an objective, data-driven tool for identifying organizations with greater potential to undertake successful digital transformation initiatives.</p></Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA"><p>هدف این پژوهش طراحی و اعتبارسنجی یک شاخص جانشین مبتنی بر داده‌های مالی افشاشده برای برآورد آمادگی سازمان‌ها در مسیر تحول دیجیتال و بررسی قدرت تبیین متغیرهای مالی در پیش‌بینی این آمادگی بود. این پژوهش از نوع کاربردی و مبتنی بر تحلیل داده‌های تابلویی بود. جامعه پژوهش شامل شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس و فرابورس ایران بود که اطلاعات مالی حسابرسی‌شده آن‌ها طی سال‌های 1399 تا 1403 در دسترس قرار داشت. در نهایت، 29 شرکت (145 مشاهده شرکت–سال) وارد تحلیل شدند. شاخص آمادگی تحول دیجیتال (DTI) بر اساس ترکیبی استانداردشده از بازده دارایی‌ها، بازده حقوق صاحبان سهام، رشد درآمد، اندازه شرکت و ساختار سرمایه طراحی شد. برای آزمون فرضیه‌ها از مدل‌های رگرسیون داده‌های تابلویی و برای مقایسه توان پیش‌بینی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، تقویت گرادیانی و رگرسیون بردار پشتیبان استفاده شد. نتایج نشان داد مدل اثرات ثابت بهترین برازش را برای داده‌ها دارد و حدود 64 درصد از تغییرات شاخص آمادگی تحول دیجیتال را تبیین می‌کند. بازده دارایی‌ها، بازده حقوق صاحبان سهام، رشد درآمد و اندازه شرکت دارای اثر مثبت و معنادار بر آمادگی تحول دیجیتال بودند، در حالی که اهرم مالی اثر منفی و معناداری نشان داد. همچنین میانگین شاخص DTI از 0.47 در سال 1399 به 0.58 در سال 1403 افزایش یافت. در بخش یادگیری ماشین، رگرسیون خطی بالاترین دقت را در بازتولید شاخص نشان داد (R²=1.00) و در میان مدل‌های غیرخطی، الگوریتم Gradient Boosting با ضریب تعیین حدود 0.86 عملکرد برتری داشت. یافته‌ها نشان می‌دهد داده‌های مالی افشاشده می‌توانند به‌عنوان سیگنال‌های معتبر برای برآورد آمادگی سازمان‌ها در مسیر تحول دیجیتال مورد استفاده قرار گیرند. سودآوری، رشد و اندازه شرکت ظرفیت تحول دیجیتال را تقویت می‌کنند، در حالی که فشار بدهی می‌تواند مانع این فرایند شود. بنابراین، شاخص پیشنهادی می‌تواند ابزاری عینی و داده‌محور برای ارزیابی اولیه آمادگی دیجیتال سازمان‌ها باشد.</p></OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="keyword">
        <Param Name="value">تحول دیجیتال، آمادگی تحول دیجیتال، شاخص جانشین، داده‌های تابلویی، یادگیری ماشین</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/download/471/461</ArchiveCopySource>
  </Article>
</ArticleSet>
