数字经济对制造业转型升级的影响——基于国家大数据综合试验区的拟自然实验

将国家大数据综合试验区设立视为数字经济发展的一个拟自然实验,利用我国31个省(自治区、直辖市)2003—2020年的面板数据,从制造业结构合理化和制造业结构高级化两个维度,实证分析了数字经济发展对地区制造业转型升级的影响及作用机制。研究结果显示:无论是否纳入控制变量,数字经济发展对制造业转型升级具有显著正向效应;在替换被解释变量和剔除部分样本后,数字经济对制造业转型升级的促进作用仍然非常稳健;数字经济发展主要通过创新激励效应和需求拉动效应促进制造业结构合理化和高级化。

大数据综合试验区对企业创新的影响研究——来自中国上市公司的经验证据

本文以2007—2021年我国上市公司为样本,采用多期双重差分法(DID)检验大数据综合试验区对企业创新的影响及作用机制。实证结果显示,大数据综合试验区可以有效提升企业创新水平;在进行平行趋势检验、安慰剂检验以及更换被解释变量等一系列稳健性检验后,该结论依然成立。机制检验发现,企业数字化转型意愿、企业高技能人才集聚水平以及政策支持力度可以正向调节大数据综合试验区与企业创新之间的关系。此外,大数据综合试验区设立对企业创新的促进作用存在异质性,本文发现大数据综合试验区建设赋能企业创新的政策效应在知识密集型行业和东部地区、高管具有海外经验与金融背景以及两职分离的企业更加显著。本文有助于厘清大数据综合试验区建设对企业创新的影响,为我国以数字技术驱动企业创新、建立区域协调发展新机制提供理论支持与政策建议。

数字经济对全要素生产率的影响研究——来自国家级大数据综合试验区的证据

基于国家级大数据综合试验区的准自然实验,运用2014—2019年280个地级市的面板数据,采用多期双重差分法实证检验数字经济对全要素生产率的影响。研究结果表明:数字经济显著提升了全要素生产率,这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立;中介效应检验表明,数字经济通过提高资源配置效率和促进技术创新来提升全要素生产率;异质性分析表明,数字经济对低资源禀赋城市、低数字经济发展水平城市以及智慧城市的全要素生产率具有促进作用,抑制高资源禀赋、高数字经济城市的全要素生产率,而对非智慧城市的作用则不明显。因此,应基于大数据综合试验区深度挖掘数字经济的直接作用与间接作用,同时采取差异化发展战略,培育壮大全要素生产率增长新动能。

数据要素赋能对人力资本升级的作用机制分析--基于国家级大数据综合试验区数据

以国家级大数据综合试验区作为实证场域,基于2011—2021年沪深A股上市公司数据,采用基准回归分析平行趋势检验方法检验了数据要素赋能对于企业人力资本升级的促进作用并进行相关的稳健性与异质性分析,在此基础上,对数据赋能效果的创新激励效应和规模扩张效应两者作用机制以及对企业低技能劳动力组别、雇佣规模以及人力资本相对结构的影响进行进一步探讨。研究结果表明,国家级大数据综合试验区建设的数据要素赋能功效有力推动了企业人力资本升级与人才队伍扩张,一系列的稳健性检验有力支撑了上述结论;企业层面产权性质与创新属性的不同、区域层面的地理区位与行政层级的区别导致了经营策略与资源禀赋差异,对企业人力资本升级产生了异质性影响;国家级大数据综合试验区建设畅通了企业数字化转型渠道,通过创新激励效应和规模扩张效应作用于人力资本升级进程;扩展性讨论表明,数据要素赋能也会增加部分低技能劳动力岗位,带来企业雇佣规模的扩张。因此,需要充分发挥数据要素的赋能功效,推动数据要素与企业生产经营过程的深度耦合,最终实现人力资本的优化升级,为培育壮大企业发展的新动能注入人才动力。

大数据政策治理企业“脱实向虚”——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

文章基于2007—2022年我国沪深两市A股上市公司数据,实证检验国家级大数据综合试验区政策对企业金融化的作用、机制和外部重要条件的影响。实证结果发现:国家级大数据综合试验区政策对企业金融化具有显著的治理作用;对非高科技企业、国有企业、东部地区企业的金融化具有较为突出的治理作用;能够有效改善企业信息不对称、提升企业发展质效以及平滑企业风险,从而能够有效治理企业金融化;进一步研究发现,在较强金融监管支撑下,国家级大数据综合试验区政策对企业金融化的治理效果更为明显。

大数据试验区建设助推经济绿色发展的机制与实现路径

数字经济是推动经济结构转型、实现经济绿色发展的全新动能.综合运用EBM模型、双重差分模型等,以国家级大数据综合试验区设立为准自然实验,基于中国271个地级及以上城市面板数据,实证检验了大数据试验区建设对经济绿色发展的影响.研究结果表明:(1)大数据试验区的建设显著促进了经济绿色发展,经过一系列稳健性检验后依旧显著;(2)机制检验发现,地区创新水平与产业协同集聚在主回归中发挥中介效应;(3)异质性分析表明,大数据试验区建设对经济绿色发展的助推作用在地理区位、人力资本水平、城镇化水平不同的地区影响效果不同.通过分析得出了大数据试验区建设助推经济绿色发展的作用机制,提出了完善西部地区数字基础设施的建设、加大科研资金投入等对策建议,以期对当前研究有一定借鉴意义.

国家大数据综合试验区设立能缓解城市经济发展不平衡吗?

以设立大数据综合试验区为冲击设计准自然实验,结合2013—2021年我国284个地级及以上城市的宏观数据和县域夜间灯光数据,运用交叠双重差分模型检验后发现:设立大数据综合试验区显著改善了城市经济发展不平衡程度。异质性分析发现,大数据综合试验区平衡城市经济发展的作用在行政等级较低、中西部区域和经济发展水平较低的城市中更为显著。机制检验表明,大数据综合试验区通过促进城市产业非空间集聚、优化城市要素配置效率和提升城市创业活跃度等渠道缓解城市经济发展不平衡。结论表明,大数据综合试验区在平衡经济发展、促进共同富裕方面具有正外部性,这为政府加快大数据发展,推动数据要素与实体经济深度融合,实现共同富裕提供了经验证据。

数字经济、环境规制与减霾效应--基于国家级大数据综合试验区的实证研究

数字经济是新时期实现绿色发展、低碳发展的新动能。借助国家级大数据综合试验区的准自然实验,本文构建环境规制理论分析框架,分析数字经济对减霆效应的影响。基于2006一2021年282个城市的面板数据,利用多期双重差分模型、工具变量法与空间计量模型等研究方法进行实证研究。研究表明:数字经济会显著促进减霆效应的提升;在影响机制方面,数字经济会通过正式环境规制和非正式环境规制,提升减霆效应;数字经济对减霾效应的提升作用在东部地区城市、小城市和老工业基地城市更为显著;数字经济对减霆效应的提升作用存在空间溢出效应。因此,应进一步推进大数据试验区的建设、完善数字基础设施体系建设等,充分发挥数字经济对城市减霾治理的促进作用。

数字经济、资本聚集效应与区域创新

文章以2016年国家级大数据综合试验区的设立这一准自然实验作为数字经济代理变量,利用2008—2021年我国30个省份的面板数据,采用倾向得分匹配和双重差分法评估了数字经济发展对区域创新的影响。研究发现:数字经济能显著促进区域创新的发展,经过一系列稳健性检验后依然成立。作用机制分析结果表明,数字经济能通过提升研发投入水平和金融深化水平提升区域创新能力。异质性分析结果表明,数字经济对特大城市和东部地区的区域创新效应更加显著,同时高研发投入强度的地区也更加受益于政策的实施。

数字化改革如何赋能经济高质量发展——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

数字化改革正深刻改变着传统的生产关系,在经济高质量发展中起着关键性作用。与传统的技术治理模式和路径不同,数字化改革是要建构一种以新兴技术为支撑的治理形态。以国家级大数据综合试验区为准自然实验,采用双重差分模型,研究揭示数字化改革赋能经济高质量发展的异质性特征。研究发现,数字化改革通过强化技术创新能力、优化技术资源配置、提升技术使用效率三条路径,对经济高质量发展产生积极的促进效应。从区域地理位置、营商环境和人力资本的差异来看,数字化改革带来的经济高质量发展效应在东部地区、营商环境相对差的地区和高水平人力资本地区表现较为明显。此外,制度环境良好的地区,数字化改革对经济高质量发展的促进效应尤为突出。

大数据试验区建设对城市创新效率的影响——基于国家大数据综合试验区试点的准自然试验

加快以大数据中心等为代表的数字基础设施建设对实现高质量发展、推进城市创新发展意义重大。本文以“国家大数据综合试验区”设立为准自然实验,基于2011—2019年中国285个地级市研究样本,运用双重差分法考察大数据试验区建设对城市创新效率的影响及作用机制。研究发现:国家大数据试验区建设能显著促进城市创新效率的提升,且主要表现为促进城市技术研发效率提升,但对城市成果转化效率的影响不明显;作用机制检验发现,国家大数据试验区建设可通过强化企业信息化建设、促进数据资源共享和激发城市创业活跃度促进城市创新效率提升;异质性检验发现,在经济发展水平较高城市、大规模城市、低数字产业集聚水平城市和低创新水平城市中,大数据试验区建设促进了城市创新效率提升;相比于非跨区域布局模式,跨区域布局模式的国家大数据综合试验区政策试点对城市创新效率的促进作用更加明显。

国家级大数据综合试验区与新质生产力——基于230个城市的经验证据

社会形态更替本质上是生产力从低质到高质的发展过程,生产力水平提升是人类社会发展的根本动力。新质生产力以“新”为起点,以“质”为重点,以“生产力”为落脚点,培育新质生产力着力点在新科技、新产业和新要素。数据要素作为数字时代战略性生产要素,是实现企业数字化、智能化的关键。国家级大数据综合试验区深耕数据蓝海,培育大数据产业,释放强劲生产力效能。探究大数据试验区依托数据要素助力现代化经济体系建设的现实路径,对加快形成新质生产力,利用科技创新实现经济高质量增长,推进中国式现代化建设具有重要意义。文章梳理现有新质生产力的概念与内涵,引入数据要素,理清大数据综合试验区赋能新质生产力理论机制,基于2011—2021年全国230个地级市面板数据,以科技生产力、绿色生产力和数字生产力三维度构建城市层面新质生产力指标体系,将国家级大数据综合试验区试点政策视为准自然实验,构建多期双重差分模型实证检验试点政策效应,并从多维度刻画试点政策效应异质性。研究结果发现:国家级大数据综合试验区显著赋能新质生产力提升,且这一结论在多种稳健性检验下仍然成立。维度异质性分析表明,试点政策在科技生产力、绿色生产力和数字生产力三个维度均存在显著赋能;地域异质性分析表明,在东部沿海地区和长江经济带地区政策赋能效应更为明显;经济特征异质性分析表明,拥有较高水平产业结构、人力资本和数字基础设施的城市政策赋能作用突出。机制分析表明,试点政策激励企业加大研发投入进而赋能新质生产力。据此提出政策建议:依据新质生产力子维度优化试点政策驱动数据要素渠道;针对地区产业结构异质性,有的放矢推进大数据综合试验区改革;政策实施环节充分发挥地方政府引导和企业模范带头作用。

国家级大数据综合试验区对城市数字创新能力的影响研究

将国家级大数据综合试验区的设立视作准自然实验,基于中国282个地级市2011—2020年的面板数据,构建双重差分模型,实证检验了试验区政策对城市数字创新的影响效应,并从城市区位和行政等级两个方面入手,探究大数据试验区政策的异质性影响。结果表明:第一,大数据试验区的建设能够显著提升城市数字创新能力;第二,通过安慰剂检验、倾向得分匹配法和排除宽带中国政策等方法证明基准回归结果是稳健可靠的;第三,异质性分析结果表明,大数据试验区对东部城市和一般地级市数字创新能力的提升作用更显著。

国家大数据综合试验区对数字经济的影响研究--基于双重差分的实证分析

设立大数据试验区能够有效畅通数据资源的开放和共享,有助于提升数字技术创新水平,也为发展数字经济营造良好的氛围。采用2011—2020年我国31个省级面板数据,实证研究大数据试验区对数字经济的影响及其内在机理。研究结果表明,建立大数据试验区能够有效推进区域数字经济的发展,改善数字创新水平。异质性实证结果显示,大数据试验区对东部区域省份的数字经济推动效果要好于中西部地区,且该试点政策的跨区域试验区产生的政策协同效应要优于区域类试验区产生的政策针对效应。空间效应表明,大数据试验区对本区域和相邻区域数字经济发展都能够产生积极显著的空间溢出效应。在此基础上,提出完善网络基础设施、增加大数据试点数量和加强试验区协同发展的政策建议。

国家级大数据综合试验区设立对城乡收入差距的影响研究

文章基于国家级大数据综合试验区设立的准自然实验,使用2010—2019年中国202个地级市面板数据,构建多期双重差分模型,实证分析国家级大数据综合试验区设立对城乡收入差距的影响及其作用机制。研究发现:国家级大数据综合试验区设立显著缩小了城乡收入差距,该结论经一系列稳健性检验后仍成立。机制检验表明,加快数字基础设施建设和提高城镇化水平是大数据综合试验区设立缩小城乡收入差距的两个重要机制。异质性分析发现,国家级大数据综合试验区设立缩小城乡收入差距的效应主要集中在东部地区和行政等级低的城市,而在中西部地区和行政等级高的城市未见显著影响。研究结论为推动数字经济发展助力实现共同富裕提供了经验证据。

大数据战略对制造业高质量发展的影响研究

文章以国家级大数据综合试验区的设立作为准自然试验,考察大数据战略对制造业高质量发展的影响、作用机制以及空间效应。研究发现:国家级大数据综合试验区建设整体上促进了制造业高质量发展,且对邻近地区的制造业高质量发展具有空间溢出效应;试验区建设通过改善资本要素错配促进制造业高质量发展,而劳动力要素错配的中介作用不显著;产业结构升级增强了试验区建设推动制造业高质量发展的正向促进作用;在技术创新、互联网和人力资本发展水平高的地区试验区建设对区域内制造业高质量发展的积极作用更明显。

大数据发展、知识产权保护对企业绿色技术创新的影响

大数据提高了信息交流和知识传播的速度与效率,是中国经济高质量发展的重要推手。现有研究针对大数据发展的红利效应进行了一系列的探讨,但鲜有从企业绿色发展视角进行的分析。为系统评估大数据发展对企业绿色技术创新的影响,该研究在理论分析大数据发展影响企业绿色技术创新内在机理和知识产权保护调节作用的基础上,借助“国家大数据综合试验区”的外生政策冲击,以沪深A股上市公司为研究对象,采用双重差分模型评估大数据发展对企业绿色技术创新的影响以及知识产权保护在二者之间发挥的调节效应。研究结果表明,大数据发展显著促进了企业绿色技术创新,经过一系列稳健性检验后结论仍然成立。异质性检验表明,大数据发展对企业绿色技术创新的促进作用在大规模企业、国有企业和地方政府数据开放水平高的企业中更为显著。机制检验表明,大数据发展可以通过提高地区环境规制强度、缓解企业融资约束和提升企业人力资本水平三种渠道促进企业绿色技术创新。调节效应检验表明,知识产权保护在大数据发展与企业绿色技术创新之间发挥了显著的正向调节作用。因此,政府应完善大数据发展政策,持续推进大数据与实体经济深度融合发展;加强大数据发展政策引导企业绿色技术创新的制度设计,将大数据发展与碳达峰、碳中和等绿色发展目标有机结合起来;因地制宜、因企施策,建立支持企业绿色创新发展的长效机制;加强知识产权保护制度体系建设,更有效地促进企业绿色技术创新,推进绿色发展。

大数据发展对企业数字技术创新的影响研究基于国家大数据综合试验区的准自然实验

数字技术的发展和应用使数据成为数字经济的核心生产要素,而大数据的发展又会推动数字技术的进一步发展。将国家大数据综合试验区的设立作为一项准自然实验,用数字技术专利来衡量企业数字技术创新水平,采用多期双重差分模型对2007—2020年沪深两市A股上市公司的分析发现:设立国家大数据综合试验区显著促进了试验区内企业数字技术创新水平的提升,该结论在控制宏观经济因素及其他政策干扰、替换被解释变量、安慰剂检验、PSM-DID检验、工具变量法等稳健性检验中均成立;设立国家大数据综合试验区对试验区内企业产生了显著的信息改善效应、治理改进效应和资源获取效应,从而有效促进了企业数字技术创新;设立国家大数据综合试验区对风险承担能力较强企业、非衰退期企业、与ICT关联度较高行业企业的数字技术创新促进作用较大。各地区应积极推动大数据发展,并充分发挥大数据综合试验区的示范引领作用与辐射带动作用,形成以数字技术进步推动大数据发展、以大数据发展促进数字技术创新的良性循环。

大数据技术如何影响绿色全要素生产率?——来自国家大数据综合试验区试点的经验分析

能源消耗和环境污染已成为约束中国经济高质量发展的重要问题,而大数据技术是改善能源问题和实现绿色发展的重要技术。本文基于国家大数据综合试验区试点政策,结合2007—2019年中国城市面板数据,从大数据技术视角切入,采用双重差分模型,实证分析大数据技术对绿色全要素生产率的影响效应及其作用机制。研究发现:大数据技术能够显著提升绿色全要素生产率,且上述影响通过了稳健性检验。大数据技术对技术效率和技术进步都具有显著的提升作用,且其对沿海地区和绿色全要素生产率较高城市的绿色全要素生产率提升作用更大。大数据技术将通过推动产业结构升级和激发绿色创新活动渠道提升绿色全要素生产率。本文建议重视大数据技术对绿色发展的作用,因地制宜推进大数据技术发展,引导产业结构升级与绿色创新。

数字经济与企业全要素生产率——来自国家级大数据综合试验区的证据

从数据大国到数据强国是我国新时代大数据发展的目标,数据作为一种新型生产要素,其对企业生产效率的影响机理值得深入研究。以2010—2019年283个地级市沪深A股上市公司为研究对象,运用双重差分模型检验了大数据综合试验区试点城市企业全要素生产率的影响效果及其作用机制。研究发现,大数据综合试验区试点政策能够显著提高企业全要素生产率。异质性研究表明,非国有及中小规模企业、成长性及治理水平越高的企业,以及资本密集型和技术密集型的企业全要素生产率在政策实施后提高的更为明显。进一步研究发现,产业数字化转型、融资约束缓解是数字经济政策促进企业全要素生产率提升的两大重要途径,因此,应进一步拓宽大数据综合试验区的政策效果,为实现数字强国战略做好政策保障。