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数据要素的赋能机制与企业全要素生产率提升——来自国家级大数据综合试验区的证据

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将数据要素引入生产函数,可产生巨大的生产力效应,但数据要素能否以及如何影响企业全要素生产率仍有待深入研究.利用国家级大数据综合试验区设立的准自然实验,运用2010-2022年中国A股制造业上市公司数据和双重差分模型,揭示数据要素对企业全要素生产率的影响机理.研究发现:数据要素能够显著提升企业全要素生产率;在作用机制上,数据要素主要通过创新赋能、营运赋能和投资赋能促进企业全要素生产率提升;异质性分析发现,数据要素对企业全要素生产率的提升效应在数据开放程度高、数据应用场景丰富、数据法治建设完善、数据安全保障强的地区更显著.
Empowerment Mechanism of Data Elements and Improvement of Total Factor Productivity of Enterprises:Evidence from the National Big Data Comprehensive Pilot Zone
The introduction of data elements into the production function will generate significant productivity effects,but whether and how data elements can affect enterprise total factor productivity still requires further research.Using a quasi natural experiment established in the national big data comprehensive pilot zone,this study uses data from Chinese A-share manufacturing listed companies from 2010 to 2022 and a difference in differences model to reveal the impact mechanism of data elements on enterprise total factor productivity.Research has found that data elements can significantly improve enterprise total factor productivity.In terms of mechanism,data elements mainly promote the improvement of enterprise total factor productivity through innovation empowerment,operational empowerment,and investment empowerment Heterogeneity analysis found that the effect of data elements on improving enterprise total factor productivity is more significant in regions with high data openness,rich data application scenarios,sound data rule of law construction,and strong data security guarantees.

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史丹、郑玉

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中国社会科学院学部

中国社会科学院工业经济研究所

郑州轻工业大学经济与管理学院

数据要素 赋能机制 企业全要素生产率 国家级大数据综合试验区

2024

改革
重庆社会科学院

改革

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:2.418
ISSN:1003-7543
年,卷(期):2024.(11)