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。

大数据综合试验区建设与产业链现代化——影响效应与作用机理

选取2000—2021年中国30个省级面板数据,利用多期DID方法(Time-varying DID),实证检验国家级大数据综合试验区设立对产业链现代化的影响效应、作用机理与重要条件。研究结果表明,国家级大数据综合试验区建设能够推动产业链现代化,从动态效应来看,随着年份推移,试点政策对产业链现代化的促进效果逐渐增强。该结论在经过PSM-DID检验、缩尾处理等一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明,技术进步、产业结构升级和人力资本积累是国家级大数据综合试验区建设赋能产业链现代化的有效路径。核心结论为实现数据要素与产业链现代化深度融合的政策愿景提供了经验证据和决策参考。

国家级大数据综合试验区能否驱动外贸高质量发展——基于准自然实验的实证研究

基于2010—2019年我国269个城市面板数据,以国家级大数据综合试验区为准自然实验,使用多时点双重差分法实证检验了大数据试验区设立对外贸高质量发展的影响效应及作用机制。研究发现:大数据试验区设立可以显著促进外贸高质量发展,经过一系列稳健性检验后结果依然成立;机制分析发现,市场化水平、能源利用效率和绿色技术创新是大数据试验区促进外贸高质量发展的主要渠道;异质性分析表明,在不同地理位置、不同经济基础以及不同政策环境的城市,大数据试验区设立对外贸高质量发展的作用效果存在显著差异;扩展性分析发现,城市人力资本与信息基础设施在大数据试验区设立驱动外贸高质量发展进程中存在显著的正向调节效应。

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。

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.

双碳背景下企业金融化与绿色发展的“多言寡行”——基于金融改革政策的治理效应评估

新时代双碳背景下的企业金融化行为会对发展质量产生重要影响。基于中国沪深两市A股上市企业2007-2021年数据集,实证检验企业金融化对绿色发展“多言寡行”的影响和机制问题。实证结果发现,随着企业金融化水平的提升,企业在绿色发展领域上越有可能采用“多言寡行”的策略行为,即在年报披露较多的绿色信息但实际绿色治理绩效较差,这类行为有着较强的“声誉管理”动机并会降低企业的真实生产率水平。进一步研究发现,企业金融化会扭曲企业的投资行为、提升企业风险并降低企业责任评分等,都会导致企业绿色发展“多言寡行”问题的出现。在国家级金融综合改革试验区支持下,企业金融化对绿色发展“多言寡行”行为特征明显淡化。本文研究在更深层次上展现出企业金融化有悖绿色发展的冲击作用,并为推动实体经济绿色转型提供了重要的政策解决方案。

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。

大数据发展如何影响企业全要素生产率?——基于内外部双重视角的分析

加快数字经济与实体经济深度融合是实现经济高质量发展的必然要求,探索大数据发展影响企业全要素生产率背后的机制和规律具有重要意义。以国家级大数据综合试验区设立为准自然实验,利用多期双重差分模型检验大数据发展对企业全要素生产率的影响、潜在机制及作用异质性,主要发现如下:大数据发展能有效提升企业全要素生产率,该结论在经过安慰剂检验、倾向得分匹配、替换被解释变量等一系列稳健性检验后依然成立;大数据发展能通过在企业内部优化人力资本结构和提升内部控制质量、从企业外部降低企业金融错配程度和环境不确定性,进而提升企业全要素生产率;异质性分析表明,大数据发展对高融资约束度、高管理层持股比例的企业以及非国有企业全要素生产率提升效应更加明显,与此同时,大数据发展仅提升了成熟期和衰退期企业的全要素生产率而对成长期企业影响不显著。本研究为推动企业进行更加广泛深入的数字化变革、运用大数据技术赋能高质量发展提供了新的思路。

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。

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。

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。

国家级金融综合改革试验区设立与企业实质性创新

如何提升金融服务实体经济水平是当前金融供给侧结构性改革的重要议题。以国家级金融综合改革试验区设立作为准自然实验,借助2007—2021年中国上市企业数据,探究了试验区设立对企业创新质量的影响及其作用机制。研究发现,试验区设立有利于企业实质性创新,这一核心结论在多维度的稳健性检验后保持不变;机制检验结果显示,融资约束缓解与行业竞争加剧是试验区设立提高企业创新质量的两条渠道;异质性分析表明,试验区设立对企业实质性创新的正向影响主要集中于非国有、规模较小、外部融资依赖度较高及生产率较高企业,与上述作用渠道在逻辑上保持了一致。进一步研究发现,以金融创新与支持产业升级为导向的试验区对企业实质性创新的促进效应更显著。研究表明,在更大范围内推广和布局以制度创新为核心的金融改革试验区是提高金融服务实体经济水平的有效途径,这为金融供给侧结构性改革方向提供了一定政策启示。

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。

数据要素集聚赋能数字新质生产力研究

数字经济时代数据要素渗透于社会生产全过程,促使劳动者、劳动资料和劳动对象等生产力中诸多要素发生变革,成为赋能新质生产力发展的重要引擎。对此,基于2011-2021年中国278个城市的数据,测算数字新质生产力指标,并运用双重差分模型识别国家大数据综合试验区建设的数据要素集聚对数字新质生产力的影响。研究结果表明:数据要素集聚显著地促进了数字新质生产力的发展。经过安慰剂检验、PSM-DID、内生性处理等一系列稳健性检验后,结论依然成立。机制分析表明,数据要素集聚通过驱动人力资本升级、提升技术创新水平和增强数字基础设施服务效能,赋能数字新质生产力发展。进一步分析发现,国家大数据综合试验区建设的数据要素集聚对数字新质生产力具有显著的正向空间溢出效应,且该效应在不同区域表现出一定的异质性。基于研究结论,建议持续推进国家大数据综合试验区建设,因地制宜进行定位和布局;同时,应完善人才培养机制、加强数据安全防护、创建区域技术创新联盟平台,以充分释放数字新质生产力。

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。

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。

数据要素发展赋能产业结构转型升级:理论机制与实证检验

数据要素作为数字经济时代的关键生产要素,是推动产业结构转型升级、实现经济高质量发展的新动能。本文利用国家大数据综合试验区这一准自然实验,使用2004—2019年243个地级市平衡面板数据,采用多时点双重差分模型考察了数据要素发展对产业结构转型升级的影响。研究发现:数据要素发展促进了产业结构的转型升级。数据要素通过驱动创新和促进社会分工深化,推动产业结构转型升级。数据要素的产业结构优化效应在城市行政等级较高、人力资本水平较低、中西部地区的城市更为显著,数据要素发展不存在“马太效应”,有助于实现跨越式发展,缩小区域差距。因此,应积极推动大数据综合试验区扩容,健全数据要素发展的硬件设施和软件支撑,充分释放数据要素价值,推动经济转型升级。

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。