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。

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。

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。

大数据在采煤沉陷区综合治理中的应用

围绕采煤沉陷区多源大数据、数据整合与处理、综合治理评价几个关键环节,研究多源大数据在采煤沉陷区进行综合治理的应用。基于上报数据、国家自然资源和地理空间基础信息库资源本地数据等资料,结合多时相多类型遥感动态监测信息,利用地理信息系统(GIS)、人工智能等新型技术,实现全方位、多尺度、多时相的信息采集与融合,进一步摸清特殊类型地区总体情况,设计有效的指标体系和综合评价分析方法,为采煤沉陷区的综合治理提供全面客观的数据支持和治理依据。

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。

大数据战略对电力消费碳排放的影响——基于国家级大数据综合试验区的准自然实验

全面实施国家大数据战略是助推高质量发展的重要引擎。本文以国家级大数据综合试验区作为切入点,聚焦研究大数据综合试验区建设的减排效果。基于中国2011—2019年161个地级市的面板数据,以国家级大数据综合试验区作为一项准自然实验,采用双重差分法,考察大数据战略对城市电力消费碳排放的影响及其潜在机制。研究结果表明,国家级大数据综合试验区建设能够有效降低电力消费碳排放水平,该结论在进行一系列稳健性检验后仍然成立;机制检验表明,大数据综合试验区建设主要通过促进技术创新和数字普惠金融发展降低电力消费碳排放水平;异质性分析结果表明,试验区对于资源型城市电力消费碳排放具有更强的影响效应,并且除内蒙古、广东、沈阳外,其余试验区均对电力消费碳排放的降低产生了积极作用。本文的研究结果对于进一步推动大数据战略,促进数字经济高质量发展具有政策参考价值。

数字技术能否助力科技创新?--基于国家级大数据综合试验区的分析

以大数据引领推动科技创新是实施大数据战略行动的关键一环。基于2007-2019年的中国城市面板数据,以国家级大数据综合试验区为准自然实验,从理论和实证两方面,通过多期双重差分模型,系统分析数字技术对科技创新的影响。为证明结果的可靠性,进行一系列稳健性检验。研究结果显示,提升数字技术水平会显著促进科技创新水平,且数字技术的作用强度具有区域异质性,呈现南部地区>北部地区、高行政等级城市>一般地市的情况。基于以上结果,提出对策建议:进一步推动大数据试验区建设,优化创新制度环境,完善人才流动机制,充分发挥数字技术对科技创新的促进作用。

基于云教育大数据平台的高校英语课程学生综合素养测试与评价路径研究

云教育依托云计算、大数据、互联网对大学英语学习过程产生巨大的影响。通过问卷星对大学生英语综合素养测试与评价的现状、特点进行抽样调查,旨在积极探讨大数据背景下学生英语综合素养测试与评价方式的构建路径,提出从动机、态度、品质、评价本身等多维度建构测评体系,并对基于大数据测评中出现的问题提出合理化建议。

数字经济发展与流通业绩效优化--来自大数据综合试验区的证据

文章采用空间双重差分(SDID)模型对数字经济与流通业绩效的动态关联及其内在传导机制进行考察。研究发现,以大数据综合试验区建设所表征的数字经济发展对于流通绩效提升具有显著的促进作用,但这一促进作用具有明显的时滞性,在政策实施1~2年后才显现;数字经济发展对于周边地区流通业绩效优化同时具有显著的正向溢出效应;数字经济发展能够通过市场一体化和劳动力要素优化配置等途径实现流通业绩效优化。据此,研究认为应着力推动数字经济建设与流通业发展的深度融合,从而加速流通业转型发展和质效提升。

基于大数据技术的高速铁路综合试验数据管理

大数据技术为提升高速铁路综合试验数据管理,支持试验数据采集、传输、存储、分析、应用和共享等提供了有效手段。分析我国高速铁路综合试验管理现状和需求,并结合大数据技术特点,为充分挖掘高速铁路综合试验数据的大数据价值和实现综合试验数据管理体系建设和数据共享,给出基于大数据技术的各类试验数据管理方法论,并形成一套能在综合试验现场实施应用的服务系统。该研究为保障综合试验数据的安全和高效管理、挖掘试验数据价值、实现试验数据共享提供支持,可提高高速铁路综合试验数据管理水平,具有重要的应用价值。

大数据分析应用下的台区线损综合治理排查模型研究

本文采用大数据分析技术,针对违约窃电行为、表计电量采集数据频繁缺失等原因导致的四类线损进行分析挖掘,构建了台区线损综合治理排查模型。应用层次聚类分析法对四类线损问题关键变量进行识别。将该模型部署于移动作业应用平台,实现对线损疑似问题的现场核查,完成线损治理工作的闭环管理。

企业电力征信大数据价值挖掘与应用

针对传统电力征信平台稳定性不足、测试准确性低等缺点,研究设计了一个电力征信大数据平台。使用联机分析法对电力大数据进行分析,并将其分为用户行为、费用细则、用户价值与个人信用四大类。以模块化结构为基础,分别对数据采集模块、数据分析模块、用户交互模块进行优化设计,采用KNN算法和交叉验证法对用电数据进行分类与决策处理,得出区域的用电规律,以此设计和调整配电方案。最后将提出的平台与传统电力征信平台进行对比,实验结果表明,提出的平台的稳定性和准确性都有所提升,在测试过程中准确性高达98.9%。

河南省国家大数据综合试验区发展研究

河南省大数据基础坚实有力,各数据资料较丰富,互联网技术使用者数量处在全国领先地位。文章首先分析河南省大数据综合试验区的建设现状,研究河南省国家大数据的发展重点和应用重点,最后分析在建设河南省国家大数据综合试验区的过程中存在的问题和给出适合河南省国家大数据综合试验区发展的对策及建议。

轨道综合检测车在锦白铁路单线有缝线路设备养护维修中的运用研究

现国内铁路线路设备检查坚持动静态检查相结合的原则,动态检查主要以轨道检查车和钢轨探伤车检测结果为主要依据。基于轨道几何检测系统与钢轨探伤系统在运行速度和作业流程上的不同要求,国内铁路均采用轨道检查车与探伤车独立运行的方式开展线路动态检测工作。锦白铁路轨道综合检测车采用将轨道几何检测系统、钢轨探伤系统等功能融合于同一车辆平台的独特设计,在锦白铁路线路设备动态检查作业中发挥了积极作用。同时,在安全质量、作业效率、经济效益和环保效益等方面均体现了其在地方普速铁路单线有缝线路设备养护维修中的运用价值。

数字经济发展对城市碳排放的影响——基于国家大数据综合试验区的准实验

数字经济作为具有强劲增长动力的新型经济形态,厘清其对碳排放的影响机制是实现中国绿色转型和经济高质量发展的关键。本文以国家大数据综合试验区的设立表征数字经济的发展,基于2011—2019年286个地级市数据,构建交错双重差分模型和考虑空间溢出效应的修正两阶段双重差分模型,探究数字经济发展对城市碳排放的直接效应和其对于其他城市碳排放的溢出效应。研究结论表明,数字经济发展会降低城市的碳排放总量和电能消耗产生的碳排放,对其他方式产生的碳排放无显著影响,且工业用电碳排放的减少是碳排放水平降低的直接原因;数字经济发展会对周围城市产生碳减排的溢出效应,该效应会随着地理距离的增加而递减;异质性分析表明,数字经济发展在不同试验区类型、不同创新环境和经济水平下的降碳效果存在差异;机制分析表明,数字经济发展通过促进消费业态和模式创新、推动产业数字化转型降低城市碳排放水平。

数据要素集聚对企业就业的影响——基于就业规模与就业结构的双重视角

基于2007—2021年的A股上市企业数据,采用双重差分模型探究数据要素集聚对企业就业规模与就业结构的影响。研究表明:数据要素集聚对高、低人力资本劳动者均呈现出显著的促进效应,但对高、中、低等职能劳动者表现出岗位极化效应,并且在劳动密集型部门及非国有制企业中更为显著;数据要素集聚通过推动企业数字化转型、加快劳动力要素流动、提升地区人力资本水平和创新创业活跃度,作用于企业就业规模与就业结构;数据要素集聚未通过就业职能结构的极化效应,加剧企业内部收入不均等现象。

数据要素集聚对科技创新的影响研究——基于大数据综合试验区的准自然实验

数据要素高效集聚对于改善数据要素的配置效率,提升科技创新水平具有重要意义。文章以大数据综合试验区建设为研究对象,从劳动力资源配置、研发投入和人力资本三方面剖析数据要素集聚对科技创新的影响机理并进行实证检验。结果显示,数据要素集聚显著提高了试点地区科技创新水平,且促进作用主要体现在数字基础设施、市场化程度、数字经济发展水平较高的样本组。数据要素集聚通过缓解劳动资源错配、提升研发投入水平和人力资本水平等路径对科技创新产生正向影响。进一步研究发现,数据要素集聚具有显著的空间溢出效应,大数据综合试验区的数据要素集聚存在向邻近地区正向溢出的现象,从而提升了周边地区科技创新水平。因此,为了构筑国家竞争新优势,应积极推动大数据综合试验区梯度式扩容,推进数据要素开放与大数据融合应用,以更好地释放数据要素集聚的红利。

大数据分析在通信系统联调联试中的运用

为了更好地完成通信系统联调联试,基于接口监测数据的GSM-R网络运行数据综合分析系统,对通信系统测试数据进行补充,在综合检测列车联调联试的基础上,能够补充发现无线通信网络存在的隐患并进行克缺;通过加强GSM-R网络优化和精调,无线通信网络在联调联试结束时不仅能够实现检测达标,而且能够完成深度网络优化。以话音质量优化为例,介绍基于GSM-R网络运行数据综合分析系统大数据分析的具体应用情况,得出该系统方法能够提高通信系统联调联试过程中解决问题的效率,并为高铁开通提供更高质量的通信网络。