數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)賦能數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力

摘"要：數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力是以數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動引擎的生產(chǎn)力。打造高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)要素市場體系，推動數(shù)據(jù)要素市場化配置，能夠?yàn)閿?shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動提供豐富的應(yīng)用場景和創(chuàng)新思路，以推動數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的形成?；?008—2022"年滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)要素交易平臺設(shè)立這一準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場景，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)如何影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請量和數(shù)字專利被引用量提升。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)通過推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用、降低企業(yè)交易成本和糾正傳統(tǒng)要素配置扭曲的機(jī)制促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，政策效果在公共數(shù)據(jù)開放水平更高、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度更強(qiáng)和社會信用環(huán)境更完善的地區(qū)以及技術(shù)更迭速度更快、頭部企業(yè)帶動引領(lǐng)作用更強(qiáng)的行業(yè)中更為明顯。經(jīng)濟(jì)后果分析還發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的基礎(chǔ)上，還能夠顯著改善企業(yè)經(jīng)營績效，從而幫助企業(yè)塑造未來競爭優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)；數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力

中圖分類號：F124""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""文章編號：1001-148X（2024）06-0100-13

一、引"言

隨著以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算為代表的新興數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)和現(xiàn)有技術(shù)迭代升級，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動引領(lǐng)生產(chǎn)力飛速躍遷并賦予生產(chǎn)力以新的內(nèi)涵，已成為數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵內(nèi)核和重要引擎［1］。數(shù)據(jù)要素為數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的形成提供了新的生產(chǎn)力基礎(chǔ)，已成為支撐數(shù)字技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的核心要素。從理論角度出發(fā)，作為新質(zhì)生產(chǎn)要素和數(shù)字技術(shù)發(fā)展的核心要素，數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素能夠推動生產(chǎn)力的質(zhì)變躍遷以重塑經(jīng)濟(jì)增長新動能。具體來說，一方面，通過對數(shù)據(jù)要素所包含的有價(jià)值信息的有效提取及應(yīng)用，能夠直接起到改善微觀運(yùn)行效率和企業(yè)創(chuàng)新績效的作用［2-3］；另一方面，數(shù)據(jù)要素還能夠與資本、勞動、土地等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)，克服傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的“報(bào)酬遞減”趨勢，推動整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“質(zhì)量變革、效率變革和動力變革”［4］。從中國經(jīng)濟(jì)增長的具體實(shí)踐來看，數(shù)據(jù)要素的貢獻(xiàn)日益突出。根據(jù)相關(guān)研究估算，近年來數(shù)據(jù)要素對我國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢，數(shù)據(jù)要素對GDP貢獻(xiàn)率從2016年的119%上升到2022年的1473%，數(shù)據(jù)要素已經(jīng)成為拉動我國經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎（見圖1）。隨著我國經(jīng)濟(jì)增長模式逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動型增長，市場主體對數(shù)據(jù)要素的交易需求也隨之?dāng)U張，據(jù)國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心提供的數(shù)據(jù)顯示，2022年我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模達(dá)到815億元，預(yù)計(jì)2025年可望超過1749億元（見圖1），數(shù)據(jù)要素市場的發(fā)展前景十分廣闊。

總體來看，我國數(shù)據(jù)資源雖然總量豐富，但對數(shù)據(jù)資源的挖掘不足，特別是優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)要素供給不足、數(shù)據(jù)流通環(huán)節(jié)缺位、數(shù)據(jù)交易所存續(xù)能力差等問題較為突出［5］。究其原因，主要在于當(dāng)前我國數(shù)據(jù)要素市場尚處于建設(shè)初期，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度體系尚未建立，數(shù)據(jù)要素的區(qū)域壁壘和市場分割仍然存在，這都會制約數(shù)據(jù)要素市場配置效率的提升和數(shù)據(jù)要素價(jià)值的進(jìn)一步釋放?；诖?，以高標(biāo)準(zhǔn)市場體系建設(shè)為抓手，加快推動數(shù)據(jù)要素市場化體制機(jī)制改革，完善數(shù)據(jù)要素市場制度，破除數(shù)據(jù)要素交易的供給側(cè)和需求側(cè)障礙因素，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素高效流通，有助于為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動提供更為豐富的應(yīng)用場景和更為開放的創(chuàng)新思路，對培育壯大數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力和賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提質(zhì)增效具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圖1"我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模（及估算）與數(shù)據(jù)要素對GDP貢獻(xiàn)率趨勢

［資料來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報(bào)告（2021—2022）》］

鑒于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新在推動數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力形成上的關(guān)鍵性作用，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能否有效賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動？其中的作用傳導(dǎo)機(jī)制如何？數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響是否會受到其他內(nèi)外部邊界條件的制約？尚未有研究對上述問題在實(shí)證層面上給予正式檢驗(yàn)。為直觀體現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場化配置效率與數(shù)字創(chuàng)新活動在地區(qū)層面的相關(guān)性，本文首先繪制出2020年中國各省份數(shù)據(jù)要素市場化配置效率與地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”（分別采用地區(qū)數(shù)字專利申請量及被引用量衡量）之間的散點(diǎn)關(guān)系圖及回歸線［見圖2（a）和圖2（b）］，可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場化配置效率與地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。盡管如此，散點(diǎn)關(guān)系圖并不能證明數(shù)據(jù)要素市場化配置與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動間存在特定的因果含義。因此，如果要準(zhǔn)確揭示出數(shù)據(jù)要素市場化配置與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動之間的因果關(guān)系，還需要借助更為外生的研究情景方能加以識別。

為加快推動我國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展，我國從2014年起就陸續(xù)在地區(qū)層面開展數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)的有益探索和實(shí)踐，截至2022年底，我國共建立起58家數(shù)據(jù)交易平臺（或交易機(jī)構(gòu)）。鑒于2014年以來數(shù)據(jù)交易平臺在地區(qū)層面的分批次設(shè)立對于微觀企業(yè)而言可以被近似視為隨機(jī)發(fā)生，因此有理由認(rèn)為處理組和對照組在政策沖擊發(fā)生前后的潛在變化趨勢是相同的，這為我們考察數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的經(jīng)濟(jì)后果提供了難得的“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)”環(huán)境，有助于我們更為準(zhǔn)確地識別出數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的因果效應(yīng)及其內(nèi)在作用機(jī)理。與此同時，借鑒已有研究的做法［6］，對企業(yè)專利申請的詳細(xì)文本信息加以識別后所提取出的數(shù)字專利申請數(shù)量能夠刻畫企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的基本狀況，從而被相關(guān)研究所廣泛采用。在此基礎(chǔ)上，我們還利用企業(yè)數(shù)字專利的被引用次數(shù)作為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量的衡量指標(biāo)。綜上所述，本文利用2008—2022年滬深A(yù)股上市公司共計(jì)3921家的數(shù)據(jù)，借助2014年以來的各地區(qū)分批設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺這一外生沖擊作為自然實(shí)驗(yàn)，通過構(gòu)建交錯雙重差分模型識別出數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對于企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”的影響效應(yīng)及其內(nèi)在作用機(jī)理。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，本文從促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的維度，豐富了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)文獻(xiàn)。已有研究證實(shí)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對城市創(chuàng)業(yè)活力［7］、企業(yè)全要素生產(chǎn)率［8］、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化［9］等的影響，但缺乏企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新方面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)評估。第二，本文從數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)角度為激勵企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動拓寬了政策的可行空間。近年來，如何激勵企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。已有研究從稅收政策［10］、產(chǎn)權(quán)保護(hù)［11］、企業(yè)家精神培育［12］等維度提供了多種政策選擇方案，但均在一定程度上忽視了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的關(guān)鍵性作用。本研究從推動數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的視角出發(fā)，為進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值以推動企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力形成提供了政策參考。第三，厘清了數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)理和內(nèi)外部邊界條件，從推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用、降低企業(yè)交易成本和糾正傳統(tǒng)要素配置扭曲的角度評估了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制，并分析了上述影響的異質(zhì)性，從而深化了對數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)政策效應(yīng)實(shí)現(xiàn)條件的認(rèn)識。

圖2"數(shù)據(jù)要素市場化配置效率與地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動間的散點(diǎn)關(guān)系圖

［資料來源：地區(qū)數(shù)據(jù)要素市場化配置效率來自喬晗和李卓倫（2022）對我國30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)據(jù)要素市場化

配置效率的測算結(jié)果；各地區(qū)數(shù)字專利申請量及被引用量來自CNRDS數(shù)據(jù)庫，并經(jīng)作者手工整理得到。］

二、理論分析

（一）推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用

數(shù)據(jù)要素既是數(shù)字時代的新產(chǎn)物，也是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力。特別地，在企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建中，數(shù)據(jù)要素更是發(fā)揮著不可替代的作用。首先，數(shù)據(jù)要素應(yīng)用能夠引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新方向，通過利用數(shù)據(jù)要素，企業(yè)能夠精準(zhǔn)描繪消費(fèi)者深層次、個性化需求，從而降低企業(yè)所面臨外部需求的不確定性［13］，引導(dǎo)企業(yè)優(yōu)化技術(shù)創(chuàng)新模式、調(diào)整企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新方向；其次，數(shù)據(jù)要素應(yīng)用能夠助力企業(yè)識別數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會，創(chuàng)新機(jī)會是創(chuàng)新活動的起點(diǎn)，數(shù)據(jù)要素中所蘊(yùn)含的消費(fèi)、生產(chǎn)等市場信息有助于企業(yè)更迅速地捕捉到潛在供、需缺口，從而識別出產(chǎn)品更新迭代和商業(yè)模式變革中的數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會；最后，數(shù)據(jù)要素應(yīng)用有助于豐富企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新資源，與傳統(tǒng)創(chuàng)新模式不同，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新更加依賴于對不同領(lǐng)域?qū)Ｓ兄R的集成式開發(fā)［14］，數(shù)據(jù)要素市場廣泛匯聚起行業(yè)知識經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)特征、市場信息等專有知識并加以有效融合，從而幫助企業(yè)跨越傳統(tǒng)組織邊界的限制，拓寬其知識范圍、降低互補(bǔ)性知識的獲取成本，從而推動企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的持續(xù)提升。

作為保障數(shù)據(jù)要素優(yōu)化配置的制度基礎(chǔ)，統(tǒng)一開放、競爭有序的數(shù)據(jù)要素市場能夠促成數(shù)據(jù)要素的共建、共享及其交易機(jī)制的實(shí)現(xiàn)，從而推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素獲取成本降低和使用效率提升。具體如下：其一，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠降低企業(yè)數(shù)據(jù)要素的獲取成本。作為一種生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素所擁有的價(jià)值不僅在于量的累積，還在于其開放利用價(jià)值，只有通過一定的市場交易，才能完成其潛在價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)通過制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和交易規(guī)則，突破“數(shù)據(jù)壁壘”和“信息鴻溝”，降低了企業(yè)間以及企業(yè)與其他市場主體間的數(shù)據(jù)交易成本，為企業(yè)提供了更多的數(shù)據(jù)獲取渠道，提升了企業(yè)的外部數(shù)據(jù)資源獲取能力，從而極大促進(jìn)了數(shù)據(jù)要素的流通和共享。其二，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠提升企業(yè)數(shù)據(jù)要素的利用效率。不同于資本、勞動等生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素的應(yīng)用需要依賴于特定的應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)要素與場景需求間的融合不足已成為制約企業(yè)數(shù)據(jù)要素利用效率提升的關(guān)鍵因素［15］。作為數(shù)據(jù)要素市場化配置的重要制度性基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)交易平臺能夠發(fā)揮重要的生態(tài)建構(gòu)者作用，已成為世界各國探索數(shù)據(jù)場景匹配（Context-Data-Match，CDM）機(jī)制和生態(tài)建設(shè)的重要實(shí)踐載體。CDM機(jī)制匯聚起政府、企業(yè)、用戶等在內(nèi)的多元數(shù)據(jù)要素市場主體、打造數(shù)據(jù)要素資源聚集高地，使得企業(yè)能夠瞄準(zhǔn)特定交易場景下的個性化需求，更加靈活地選擇適合自身需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)，提高數(shù)據(jù)要素使用的靈活性和效率［15］。

（二）降低企業(yè)交易成本

不同于傳統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新活動，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新具有更為明顯的研發(fā)投入高、迭代速度快、不確定性程度高等特征，這使得企業(yè)在開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動中需要面臨更為高昂的“創(chuàng)新失敗成本”，甚至使企業(yè)陷入“不敢創(chuàng)新”“不愿創(chuàng)新”的困境之中。更為重要的是，數(shù)字創(chuàng)新過程所涉及的技術(shù)信息具有較低的復(fù)制成本，極易被反向工程和功能重建［16］，特別是在信息不對稱的市場環(huán)境下，開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)極容易受到一系列潛在機(jī)會主義行為的威脅，如非法模仿或竊取創(chuàng)新企業(yè)的核心技術(shù)、侵犯商業(yè)秘密、信息泄露、惡意隱瞞關(guān)鍵數(shù)據(jù)、不履行約定義務(wù)等［17］，這都會降低企業(yè)開展數(shù)字創(chuàng)新活動的潛在收益，制約其數(shù)字創(chuàng)新意愿的提升。

在此背景下，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠有效緩解企業(yè)所面臨的“創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)”和潛在機(jī)會主義行為威脅，降低數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動中的內(nèi)外部交易成本。其一，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠有效分?jǐn)偲髽I(yè)研發(fā)成本，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠推動不同市場主體以數(shù)據(jù)要素為載體，實(shí)現(xiàn)知識、技術(shù)上的交流與合作，幫助創(chuàng)新企業(yè)更加全面準(zhǔn)確地掌握數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的信息，如技術(shù)更迭變化、市場應(yīng)用前景、前沿發(fā)展趨勢等，從而有效分?jǐn)偲髽I(yè)獨(dú)立開展數(shù)字技術(shù)研發(fā)的成本，緩解企業(yè)所面臨的創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)。其二，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠降低企業(yè)外部交易成本。近年來，我國數(shù)據(jù)要素市場逐漸建立數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度和數(shù)據(jù)安全審查制度，極大地強(qiáng)化了對數(shù)據(jù)要素?fù)碛姓叩臋?quán)益保護(hù)，這有助于確保數(shù)據(jù)交易安全性，降低創(chuàng)新企業(yè)遭受機(jī)會主義行為侵害，從而帶來數(shù)字創(chuàng)新溢出損失的可能性。隨著創(chuàng)新企業(yè)的數(shù)字知識產(chǎn)權(quán)和數(shù)字技術(shù)信息得到保護(hù)，企業(yè)將重新形成對數(shù)字創(chuàng)新潛在收益的積極預(yù)期，從而更有動力在數(shù)字創(chuàng)新項(xiàng)目上開展投資［17］。其三，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠降低企業(yè)內(nèi)部交易成本。通過推動企業(yè)內(nèi)部流程再造，數(shù)據(jù)要素資源的整合能夠解決企業(yè)數(shù)字技術(shù)研發(fā)過程中信息部門化、碎片化和信息不對稱的問題［3］，使得業(yè)務(wù)流程（包括生產(chǎn)、銷售、財(cái)務(wù)、人事和決策等）趨于簡潔化、緊湊化［18］，這有助于提高企業(yè)管理效率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新效率提升。

（三）糾正傳統(tǒng)要素配置扭曲

已有研究指出，生產(chǎn)要素配置扭曲不僅會抑制生產(chǎn)率提升［19］，還會進(jìn)一步導(dǎo)致創(chuàng)新資源的非效率配置，從而阻礙創(chuàng)新活動的開展［20］。作為一種“橋梁型”生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素只有與其他傳統(tǒng)生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)協(xié)同配合，才能釋放其經(jīng)濟(jì)價(jià)值。不僅如此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下，數(shù)據(jù)要素通過與勞動和資本等傳統(tǒng)要素間實(shí)現(xiàn)迭代組合，從而對傳統(tǒng)要素投入比例以及資源配置方式產(chǎn)生深刻影響?；诖?，本文認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素的市場化配置能夠有效糾正傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的配置扭轉(zhuǎn)狀況，從而提升企業(yè)創(chuàng)新資源的配置效率，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的開展。

一方面，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠糾正資本要素配置扭曲。其一，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠提升市場透明度，優(yōu)化市場競爭環(huán)境。數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)有助于規(guī)范政府部門的信息公開行為［21］，這有助于約束政府對資本配置的直接干預(yù)和對低效率企業(yè)的行政保護(hù)，從而加速低效率企業(yè)的市場出清，從而釋放出被低效率企業(yè)所占據(jù)的資本要素。其二，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)還能夠優(yōu)化企業(yè)的資本配置決策。具體來說，通過數(shù)據(jù)要素的開放和共享，企業(yè)可以更便捷地獲取有關(guān)信貸資源供給狀況、市場需求變化等方面的信息，隨著上述數(shù)據(jù)信息得到更為充分的挖掘和利用，企業(yè)將傾向于采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策模式，這有助于幫助企業(yè)制定更加科學(xué)合理的資本配置策略，從而優(yōu)化企業(yè)資本配置效率，緩解資本要素配置扭曲狀況。

另一方面，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠糾正勞動要素配置扭曲。具體而言，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠改善勞動力市場的信息條件和搜尋、匹配效率，提升個人就業(yè)信息獲取能力，減少勞動力信息摩擦所帶來的就業(yè)職位時空錯位［22］。事實(shí)上，勞動力市場信息摩擦作為一種“扭曲稅”不僅會限制勞動力供給規(guī)模，還會成為企業(yè)招工過程所付出的額外成本，這將使企業(yè)面臨更高的勞動要素使用價(jià)格［23］，從而降低均衡的就業(yè)水平。因此，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)通過提供靈活多樣的崗位和就業(yè)信息，克服勞動力市場信息摩擦，有助于降低由勞動力錯配所帶來的額外效率損失。

三、數(shù)據(jù)來源、變量定義與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源

本文實(shí)證研究所用樣本主要涵蓋2008—2022年滬深A(yù)股共計(jì)3921家上市公司，以各地區(qū)建立數(shù)據(jù)交易平臺為自然實(shí)驗(yàn)，識別數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的因果影響。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《大數(shù)據(jù)白皮書（2021）》中披露的各城市數(shù)據(jù)交易平臺的詳細(xì)信息，手工整理得到各城市數(shù)據(jù)交易平臺的具體設(shè)立時間。企業(yè)數(shù)字專利申請相關(guān)數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫、上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。城市層面的失信被執(zhí)行人數(shù)據(jù)主要來自“全國法院被執(zhí)行人信息查詢”平臺，我們通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式從該平臺獲得了失信人被執(zhí)行人的全量信息，并依據(jù)執(zhí)行法院信息判斷失信被執(zhí)行人所在地區(qū)。城市層面知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度數(shù)據(jù)主要來自北大法寶司法案例庫中的各地知識產(chǎn)權(quán)審判案件信息。此外，本文還利用自然語言處理技術(shù)對上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析，并提取相應(yīng)信息作為企業(yè)數(shù)據(jù)要素使用程度的度量指標(biāo)。

為增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可靠性和代表性，我們對初始樣本進(jìn)行如下預(yù)處理：第一，刪除了樣本期間內(nèi)財(cái)務(wù)狀況異常的企業(yè)，例如ST類企業(yè)；第二，剔除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失較多的樣本。經(jīng)過上述處理后，我們一共得到36891個“企業(yè)-年份”層面的觀測值。

（二）變量定義

1被解釋變量：數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量（DigitPat_Num）和數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量（DigitPat_Qua）

數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量：現(xiàn)有文獻(xiàn)大多采用企業(yè)專利申請來刻畫企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動，與一般性的技術(shù)創(chuàng)新活動不同，企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新涉及更為具體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用，因此需要對企業(yè)專利申請的詳細(xì)文本信息進(jìn)行細(xì)致識別方能加以度量。本文借鑒黃勃等（2023）［6］的做法，使用經(jīng)文本信息提取后的上市公司各年度內(nèi)的數(shù)字專利申請數(shù)量（取對數(shù)）作為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量的衡量指標(biāo)。

數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量：專利的被引用量是反映某項(xiàng)專利經(jīng)濟(jì)價(jià)值和影響力的重要依據(jù)，企業(yè)所擁有專利的被引用量越多，則企業(yè)自身的整體創(chuàng)新質(zhì)量也相對更高。事實(shí)上，已有研究也廣泛采用專利被引次數(shù)來度量創(chuàng)業(yè)質(zhì)量［24］。據(jù)此，本文利用企業(yè)所申請的每項(xiàng)數(shù)字專利自申請日起3年內(nèi)的被引用次數(shù)來刻畫數(shù)字專利質(zhì)量水平，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)每項(xiàng)數(shù)字專利的申請年份在“企業(yè)-年份”層面進(jìn)行分類匯總，從而得到企業(yè)當(dāng)年申請數(shù)字專利的總被引用次數(shù)（取對數(shù)），并以此作為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的衡量指標(biāo)。

2核心解釋變量：數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)（DTM）

對于數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)（DTM），本文基于數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)這一近年來我國數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的關(guān)鍵政策舉措的事實(shí)，參考戴魁早等（2023）［8］的做法，將各地區(qū)數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立作為一項(xiàng)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)水平提升的外生政策沖擊。據(jù)此，構(gòu)建政策處理變量（DTM）若企業(yè)所在地當(dāng)年設(shè)立或已經(jīng)設(shè)立數(shù)據(jù)要素交易平臺，則DTM取值為１，反之則為0。

3控制變量：

參考以往研究的做法，引入如下控制變量：（1）企業(yè)規(guī)模（LnSizei，t），采用企業(yè)當(dāng)年總資產(chǎn)的對數(shù)值來衡量；（2）企業(yè)年齡的對數(shù)（LnAgei，t）；（3）杠桿率（Levi，t），以企業(yè)總資產(chǎn)比總負(fù)債予以衡量；（4）企業(yè)資本密集度（Capitali，t）以固定資產(chǎn)凈值占總資產(chǎn)的比重度量；（5）企業(yè)成長能力（Growthi，t）以企業(yè)營業(yè)收入增長率進(jìn)行刻畫；（6）股權(quán)集中度（Top1it），通過企業(yè)當(dāng)年第一大股東持股占比作為代理變量。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（三）模型設(shè)定

本文將2014年以來各地區(qū)數(shù)據(jù)交易平臺的分批設(shè)立視為數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)水平變化的一場“自然實(shí)驗(yàn)”，采用交錯雙重差分方法研究了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”的影響。構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型以識別數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動的因果效應(yīng)，具體如式（1）所示：

DigitPat_Numi，t（DigitPat_Quai，t）=α0+α1·DTMi，t+γXi，t+μi+λt+εit"（1）

其中，下標(biāo)i表示企業(yè)，下標(biāo)t表示年份；被解釋變量DigitPat_Numi，t和DigitPat_Quai，t分別表示企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和數(shù)字創(chuàng)新“質(zhì)量”，本文分別使用企業(yè)當(dāng)年數(shù)字專利申請量和被引用量對其進(jìn)行衡量；DTMi，t為政策處理變量，若企業(yè)i所在地區(qū)于年度t設(shè)立了數(shù)據(jù)交易平臺，則DTMi，t=1，否則DTMi，t=0；Xi，t表示由控制變量組成的向量集合，具體包括如下公司特征變量：企業(yè)規(guī)模（LnSizei，t）、企業(yè)年齡（LnAgei，t）、企業(yè)杠桿率（Levi，t）、企業(yè)資本密集度（Capitali，t）和企業(yè)成長能力（Growthi，t）；μi和λt表示企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，分別控制不隨時間而變的企業(yè)個體不可觀測因素以及不隨企業(yè)個體變化的宏觀趨勢性因素對本文檢驗(yàn)系數(shù)可能造成的偏差；εi，t為隨機(jī)擾動項(xiàng)；α1是本文關(guān)心的模型核心參數(shù)，反映了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”影響的因果效應(yīng)。此外，本文對系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在城市層面進(jìn)行了聚類穩(wěn)健處理。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2展示了以數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立來度量的數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響。表2列（1）和列（2）的被解釋變量為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量，以企業(yè)數(shù)字專利申請量（取對數(shù)）作為度量指標(biāo)，表2列（3）和列（4）的被解釋變量為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量，以企業(yè)數(shù)字專利被引用量（取對數(shù)）作為度量指標(biāo)。其中，表2列（1）和列（3）列示了不加入控制變量，只保留企業(yè)效應(yīng)、年份以及行業(yè)-年份聯(lián)合固定效應(yīng)的結(jié)果，列（2）和列（4）則同時包含了控制變量和固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果顯示，在列（1）—列（4）中，DTM的系數(shù)估計(jì)值均在5%的水平下顯著為正，這表明，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)不僅能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量提升，還能帶動企業(yè)改進(jìn)數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量，推動數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“量”“質(zhì)”齊升。對于估計(jì)系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義，以表2列（2）和列（4）的結(jié)果為例，在列（2）和列（4）中，DTM的系數(shù)估計(jì)值分別為00261和00222，這表明數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請量和數(shù)字專利被引用量分別提升261%和222%，考慮到因變量DigitPat_Num和DigitPat_Qua的樣本均值分別為05188和03719，這說明由數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立來度量的數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)水平提升能夠分別解釋企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量均值水平的503%（=00261/0519）和601%（=00222/0372），經(jīng)濟(jì)意義顯著性較為明顯。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1事前平行趨勢檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺地區(qū)內(nèi)的企業(yè)與未設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺地區(qū)內(nèi)的企業(yè)在政策實(shí)施前后的潛在結(jié)果具有相同的變化趨勢。本文進(jìn)行了事前平行趨勢檢驗(yàn)，這也是雙重差分方法所依賴的識別假設(shè)得以成立的重要前提。具體來說，本文采用事件研究法進(jìn)行平行趨勢檢驗(yàn)，以考察隨時間而變的政策影響，回歸模型設(shè)定如下：

DigitPat_Numi，t（DigitPat_Quai，t）=+∑4k=-4τk·Dkit+γXi，t+μi+λt+εit"（2）

結(jié)合樣本數(shù)量和時間跨度，本文將研究的窗口期取為政策沖擊發(fā)生前4年至政策沖擊發(fā)生后4年。Dki，t（k=-4，-3，…，4）是一系列用來指示政策發(fā)生前后的虛擬變量，下標(biāo)i和t表示城市和年份，而上標(biāo)k則代表單個虛擬變量標(biāo)記，具體定義為：假設(shè)企業(yè)i開始受政策影響的年份為T，如果k=t-T，Dki，t取1，對于k≠t-T，Dki，t取0。其余變量含義及固定效應(yīng)設(shè)定方式與基準(zhǔn)回歸模型保持一致。本文對公式（2）進(jìn)行回歸，在此基礎(chǔ)上繪制了Dki，t（k=-4，-3，…，4）的系數(shù)估計(jì)值及其95%水平的上、下置信區(qū)間，具體如圖3所示。

圖3"事件研究法結(jié)果

圖3展示了事件研究法（公式（2））的結(jié)果。其中，圖3左圖被解釋變量為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量、圖3右圖被解釋變量為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量。如圖3所示，在數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立前1年之前（基準(zhǔn)線左邊），系數(shù)均不顯著，表明處理組和對照組的企業(yè)在數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立之前，在數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量上沒有呈現(xiàn)顯著差異。事前變量的系數(shù)顯著性也驗(yàn)證了雙重差分法的事前平行趨勢假設(shè)的成立性。此外，在數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立當(dāng)年及之后（即基準(zhǔn)線右邊），系數(shù)均為正，并從第一期開始系數(shù)顯著異于0，說明數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立后處理組企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量有了明顯的提升，且政策效應(yīng)呈現(xiàn)一定的持續(xù)性。

2安慰劑檢驗(yàn)

上文使用事件研究法對沖擊發(fā)生前平行趨勢的存在性進(jìn)行了評估，但依然可能存在著其他未被觀測到且隨時間而變化的變量對本文的因果關(guān)系識別造成干擾。對此，本文采用安慰劑檢驗(yàn)的方法對這一遺漏變量問題進(jìn)行探討。

（1）隨機(jī)化政策實(shí)施時間的安慰劑檢驗(yàn)。該做法的思路是采用虛構(gòu)政策時間進(jìn)行回歸，本文將地區(qū)設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺的年份統(tǒng)一提前1年、2年和3年，并將樣本限制在各地區(qū)設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺之前的時間段。結(jié)果顯示在假定政策時點(diǎn)提前1期、2期和3期后，處理組企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量表現(xiàn)均未出現(xiàn)顯著的上升"限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果未作報(bào)告，如有需要可向作者索取。。

（2）隨機(jī)化處理組樣本的安慰劑檢驗(yàn)。該做法的思路是將處理組中所在地區(qū)設(shè)立了數(shù)據(jù)交易平臺的原處理組企業(yè)視為新的控制組；并在原控制組中選取與原處理組樣本數(shù)相同的企業(yè)作為新的處理組，并且保持新處理組樣本中企業(yè)的接受處理時間、批次與原處理組一致。在此基礎(chǔ)上，本文重新估計(jì)基準(zhǔn)回歸模型（公式（1）），并重復(fù)運(yùn)行300次，系數(shù)估計(jì)值的核密度圖如圖4所示。結(jié)果顯示，隨機(jī)化后的DID項(xiàng)系數(shù)集中分布于0附近，且隨機(jī)系數(shù)大多位于真實(shí)估計(jì)值的左側(cè)，表明數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量的影響不是由于常規(guī)性的隨機(jī)因素導(dǎo)致的。（3）排除同期其他混淆因素的干擾?？紤]到2014年以來數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立的政策效應(yīng)極易受到同時間段發(fā)生的其他政策沖擊的干擾，這可能混淆本文想要著重識別的政策效應(yīng)。據(jù)此，本文還引入了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策和大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)這三類可能影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新行為且又易與數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立相混淆的代表性政策沖擊。結(jié)果顯示，在控制住上述三類政策的影響后，核心自變量系數(shù)大小和顯著性并未發(fā)生劇烈變化，這強(qiáng)化了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性"限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果未作報(bào)告，如有需要可向作者索取。。

（4）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。我們還進(jìn)行了其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其一，更換被解釋變量測度：對因變量進(jìn)行反雙曲正弦變換；其二，改變樣本容量：將樣本中的直轄市城市剔除后重新進(jìn)行回歸；其三，變更聚類方式：將估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在省份層面進(jìn)行聚類；其四，更換固定效應(yīng)設(shè)定：進(jìn)一步添加省份與時間趨勢的交互項(xiàng)后重新進(jìn)行回歸。采用上述方式檢驗(yàn)后，基準(zhǔn)回歸結(jié)論依然成立"限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果未作報(bào)告，如有需要可向作者索取。。

（三）作用機(jī)制檢驗(yàn)

1"推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用機(jī)制

本部分主要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)是否會通過提升企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用水平進(jìn)而影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“質(zhì)量”。本文借鑒馬淑琴等（2024）［13］的做法，利用文本分析方法來刻畫企業(yè)的數(shù)據(jù)要素應(yīng)用程度。具體而言，我們首先根據(jù)中國信息通信研究院對數(shù)據(jù)要素的定義，從數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)應(yīng)用過程、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)等四個維度出發(fā)，篩選出20個與企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用相關(guān)的關(guān)鍵詞；其次，抓取企業(yè)年報(bào)中出現(xiàn)的上述數(shù)據(jù)要素關(guān)鍵詞，最終構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用總頻數(shù)（DTM_Apl）以及四個維度各自的分項(xiàng)詞頻數(shù)。

圖4"隨機(jī)生成處理組樣本的安慰劑檢驗(yàn)圖

表3列（1）—列（5）分別匯報(bào)了以企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用的總頻數(shù)（DTM_Apl）、數(shù)據(jù)資源維度詞頻數(shù)（DTM_Apl1）、數(shù)據(jù)應(yīng)用過程維度詞頻數(shù)（DTM_Apl2）、數(shù)字技術(shù)維度詞頻數(shù)（DTM_Apl3）和數(shù)字業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)維度詞頻數(shù)（DTM_Apl4）作為因變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，核心變量（DTM）的系數(shù)均顯著為正，這表明數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)水平提升能夠促進(jìn)企業(yè)提升數(shù)據(jù)要素應(yīng)用水平。基于此，本文理論分析部分所探討的“數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)-企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用水平提升-企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量提升”這一機(jī)制，能夠在經(jīng)驗(yàn)層面獲得實(shí)證支持。

2降低企業(yè)交易成本機(jī)制

本部分主要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)是否會通過降低交易成本來影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新行為，并促進(jìn)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”的同步提升?？紤]到數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)所帶來的數(shù)據(jù)要素市場化配置水平提升能夠促進(jìn)各類信息的有效傳遞，這有助于企業(yè)更準(zhǔn)確地評估交易對象的價(jià)值和潛在風(fēng)險(xiǎn)，減少因信息不對稱導(dǎo)致的交易成本。因此，數(shù)據(jù)要素市場化配置所引致的交易成本的下降能夠降低企業(yè)的各類非生產(chǎn)性支出，減少各類非生產(chǎn)性支出對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新資源的擠占，從而促進(jìn)企業(yè)提升數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”并改進(jìn)數(shù)字創(chuàng)新“質(zhì)量”。"本文使用企業(yè)管理費(fèi)用、銷售費(fèi)用和財(cái)務(wù)費(fèi)用（均取自然對數(shù)）來度量企業(yè)所面臨的各類交易成本。表4列（1）—列（3）分別匯報(bào)了以企業(yè)管理費(fèi)用（LnGLFY）、銷售費(fèi)用（LnYSFY）和財(cái)務(wù)費(fèi)用（LnCWFY）作為企業(yè)交易成本代理變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，核心變量（DTM）的系數(shù)均顯著為負(fù)，這表明數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)水平提升能夠顯著降低企業(yè)所面臨的交易成本。因而本文理論分析部分所探討的“數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)-企業(yè)交易成本降低-企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量提升”這一機(jī)制能夠在經(jīng)驗(yàn)層面獲得實(shí)證支持。

3糾正傳統(tǒng)要素配置扭曲機(jī)制

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)據(jù)要素作為一種新興生產(chǎn)要素，不僅能夠發(fā)揮與資本、勞動等要素間的協(xié)同效應(yīng)，還能夠?qū)鹘y(tǒng)要素投入比例及配置方式產(chǎn)生深刻影響。數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠推動數(shù)據(jù)要素資源整合，激發(fā)數(shù)據(jù)要素的組合功能，改善傳統(tǒng)要素配置結(jié)構(gòu)和使用效率，緩解企業(yè)所面臨的生產(chǎn)要素市場扭曲狀況，從而為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新意愿的提升注入動力。為了檢驗(yàn)上述機(jī)制，本文遵循Bau和Matray（2023）［25］所采用的框架，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)是否對事前面臨不同要素扭曲程度（具有不同的要素邊際收益產(chǎn)品）企業(yè)的生產(chǎn)要素配置產(chǎn)生差異化的影響。

首先，估計(jì)出企業(yè)資本和勞動投入的邊際收益產(chǎn)品（MRPK、MRPL），具體如下：

MRPK=RevenueitKit=αKjRevenueitKit（3）

MRPL=RevenueitLit=αLjRevenueitLit"（4）

其中，Revenueit、Kit和Lit分別為企業(yè)i在第t年的營業(yè)收入、固定資產(chǎn)投入和勞動力投入，因此，當(dāng)每個行業(yè)中企業(yè)的資本產(chǎn)出彈性αKj與勞動產(chǎn)出彈性αLj均相等時，RevenueitKit和RevenueitLit提供了企業(yè)資本和勞動邊際收益產(chǎn)品（MRPK、MRPL）的近似度量。

其次，我們測算出政策實(shí)施前（2008—2013年）企業(yè)的事前平均MRPK和事前平均MRPL水平，并定義指示變量IHighMRPKi（IHighMRPLi），若某企業(yè)的事前平均MRPK（MRPL）高于所在兩位數(shù)行業(yè)的中位數(shù)水平則賦值為1，否則賦值為0。

最后，構(gòu)建下列計(jì)量模型：

Outcomei，t=β0DTMi，t+β1DTMi，t×IHighMRPKi（IHighMRPLi）+γXi，t+μi+λt+εit（5）

其中i表示企業(yè)，t表示年份，因變量Outcomeijt由企業(yè)當(dāng)年的資本投入（lnK）、勞動力投入（lnL）和企業(yè)當(dāng)年的要素邊際收益產(chǎn)品（lnMRPK、lnMRPL）所組成。核心變量DTM與基準(zhǔn)回歸保持一致，IHighMRPKi和IHighMRPLi為分組變量。Xit為企業(yè)層面控制變量。系數(shù)β1衡量了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對面臨不同要素扭曲程度（企業(yè)要素邊際收益產(chǎn)品事前平均水平不同）企業(yè)的生產(chǎn)要素配置所產(chǎn)生的差異化影響。

表5列（1）—列（4）匯報(bào)了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)傳統(tǒng)要素配置效率影響的估計(jì)結(jié)果。列（1）和列（3）結(jié)果顯示，政策變量與指示變量的交互項(xiàng)（DTM×IHighMRPK和DTM×High_MRPL）系數(shù)顯著為正，這表明數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)，使得那些事前高M(jìn)RPK（MRPL）的企業(yè)相較于事前低MRPK（MRPL）的企業(yè)，物質(zhì)資本投入提高了819%，勞動投入提高了1164%。在列（2）和列（4）中，我們將因變量更換為企業(yè)當(dāng)年資本和勞動邊際收益產(chǎn)品的對數(shù)值（lnMRPK"、lnMRPL），結(jié)果顯示，相較于事前低MRPK（MRPL）企業(yè)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)使得那些事前高M(jìn)RPK（MRPL）的企業(yè)的資本與勞動邊際收益產(chǎn)品在政策實(shí)施后分別下降了1227%和2236%，這一結(jié)果也與高M(jìn)RPK（MRPL）企業(yè)在政策實(shí)施后要素投入擴(kuò)張的事實(shí)相吻合。

上述結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠使事前具有更高生產(chǎn)效率的企業(yè)物質(zhì)資本投資更多，勞動投入更多，從而生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張也更快，這間接證明了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠改善企業(yè)傳統(tǒng)要素配置效率，糾正生產(chǎn)要素在低效率企業(yè)的過度配置，從而為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新效率的提升創(chuàng)造先決條件。

（四）異質(zhì)性分析

1基于地區(qū)特征的異質(zhì)性分析

（1）公共數(shù)據(jù)開放程度的異質(zhì)性。相對而言，政府部門所擁有的公共數(shù)據(jù)資源數(shù)量龐大、種類豐富，能夠在商業(yè)決策過程中釋放出極大的潛在價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)要素市場化配置程度的提升，地方政府所開放的公共數(shù)據(jù)資源能夠通過數(shù)據(jù)交易平臺被更多企業(yè)所非競爭性地共享使用［26］，從而促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的傳播與擴(kuò)散，這將為企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素支持。本文根據(jù)《中國地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報(bào)告（2022）》中各城市政府公共數(shù)據(jù)開放水平綜合指數(shù)的得分，構(gòu)建地方公共數(shù)據(jù)開放水平變量（Gj），并通過交互項(xiàng)DTM×Gj檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在不同公共數(shù)據(jù)開放程度下的政策效應(yīng)。表6列（1）和列（4）顯示，交互項(xiàng)DTM×Gj系數(shù)均顯著為正，這表明較高的公共數(shù)據(jù)開放程度能夠強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的開展。

（2）知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平的異質(zhì)性。數(shù)據(jù)要素資源的高效流通不僅依賴于規(guī)范的數(shù)據(jù)交易平臺，還必須建立在一定的數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的基礎(chǔ)之上。只有運(yùn)轉(zhuǎn)有效的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制下，各類市場主體參與數(shù)據(jù)要素交易的積極性才能得以激發(fā)，數(shù)據(jù)要素的潛在創(chuàng)新價(jià)值才能得到更為充分的發(fā)揮。本文從北大法寶司法案例庫收集了全部知識產(chǎn)權(quán)審判案件信息，利用各城市人民法院對知識產(chǎn)權(quán)審判案件結(jié)案數(shù)來度量城市層面知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度IPPct，并通過交互項(xiàng)DTM×IPP以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在不同知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度下的政策效應(yīng)。表6列（2）和列（5）結(jié)果顯示，交互項(xiàng)DTM×IPP系數(shù)均顯著為正，這意味著，隨著地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的提升，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動上的作用變得更為明顯。

（3）社會信用環(huán)境的異質(zhì)性。數(shù)據(jù)市場涉及數(shù)據(jù)要素的流通和交易過程，而良好的社會信用環(huán)境則是數(shù)據(jù)要素市場得以良好運(yùn)行的關(guān)鍵保障。特別地，如果出現(xiàn)交易方的失信行為，數(shù)據(jù)主體的權(quán)益將可能受到極大侵害，從而制約數(shù)據(jù)要素交易范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大和延伸，最終不利于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動。本文利用城市失信被執(zhí)行人（自然人）數(shù)量占城市年末總?cè)丝诒戎氐牡箶?shù)構(gòu)建社會信用環(huán)境建設(shè)水平指標(biāo)Honest，并通過交互項(xiàng)DTM×Honest檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在不同社會信用環(huán)境建設(shè)水平下的政策效應(yīng)。表6列（3）和列（6）結(jié)果顯示，交互項(xiàng)DTM×Honest系數(shù)均顯著為正，這表明在具有較高地區(qū)社會信用環(huán)境建設(shè)水平的地區(qū)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠發(fā)揮出更強(qiáng)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)。

2基于行業(yè)與企業(yè)特征的異質(zhì)性分析

（1）行業(yè)頭部企業(yè)示范帶動作用的異質(zhì)性。在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動呈現(xiàn)較為明顯的行業(yè)同群效應(yīng)或縱向傳導(dǎo)效應(yīng)。特別地，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，頭部企業(yè)作為行業(yè)技術(shù)的引領(lǐng)者以及行業(yè)格局的主導(dǎo)者，能夠通過“技術(shù)溢出”效應(yīng)影響行業(yè)內(nèi)其他追隨企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新行為。借鑒Adhikari和Agrawal（2018）［27］的做法，將行業(yè)頭部企業(yè)定義為二位數(shù)行業(yè)內(nèi)主營業(yè)務(wù)收入排名前30%的企業(yè)，并構(gòu)造行業(yè)頭部企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新水平變量（Driv），具體通過二位數(shù)行業(yè)中每年主營業(yè)務(wù)收入排名前30%的企業(yè)數(shù)字專利申請量的均值計(jì)算得到。本文通過納入交互項(xiàng)DTM×Driv以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在具有不同頭部企業(yè)帶動能力的行業(yè)中所具有的差異性影響。表7列（1）和列（4）結(jié)果顯示，交互項(xiàng)DTM×Driv系數(shù)均顯著為正，這說明，當(dāng)行業(yè)頭部企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新示范帶動作用更強(qiáng)時，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的激勵作用也相對更強(qiáng)。

（2）不同行業(yè)技術(shù)更迭速度下數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的政策效應(yīng)。行業(yè)技術(shù)的快速更迭能夠促使企業(yè)依據(jù)市場信號變化和同行業(yè)競爭對手的技術(shù)進(jìn)展主動調(diào)整自身技術(shù)進(jìn)步方向，搶占前沿?cái)?shù)字技術(shù)創(chuàng)新高地。借鑒Agrawal等（2019）［28］的做法，將電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)和儀器儀表制造業(yè)歸類為具有較快技術(shù)更迭速度的行業(yè)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建行業(yè)技術(shù)更迭速度指標(biāo)（Tech），若企業(yè)屬于上述行業(yè)，則該指標(biāo)賦值為1，否則為0。本文通過交互項(xiàng)DTM×Tech以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對具有不同技術(shù)更迭速度行業(yè)內(nèi)企業(yè)的差異性影響。表7列（2）和列（5）的結(jié)果顯示，交互項(xiàng)DTM×Tech系數(shù)均顯著為正，這說明，在技術(shù)更迭速度更快的行業(yè)中，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)相對更為明顯。

（3）不同企業(yè)規(guī)模下數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的政策效應(yīng)?？紤]到不同規(guī)模企業(yè)對數(shù)據(jù)要素的獲取和利用能力可能存在較大差異，因而數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)也可能呈現(xiàn)一定差異。參考國家統(tǒng)計(jì)局《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法（2017）》中對大型企業(yè)的界定，構(gòu)建大型企業(yè)分組變量（Scale），若企業(yè)當(dāng)年?duì)I業(yè)收入大于4億元，則將分組變量（Scale）設(shè)為1，否則設(shè)為0。本文通過交互項(xiàng)DTM×Scale以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對不同規(guī)模企業(yè)的差異性影響。表7列（3）和列（6）的結(jié)果顯示，交互項(xiàng)DTM×Scale系數(shù)均顯著為正，這說明，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”的促進(jìn)效應(yīng)在大型企業(yè)中相對更強(qiáng)。原因可能在于，大型企業(yè)的潛在用戶數(shù)量相對較多，且對于市場需求和消費(fèi)者偏好的識別更為精準(zhǔn)，對潛在數(shù)據(jù)要素的使用能力也更加充分，因此數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)的政策激勵也更強(qiáng)。

（五）經(jīng)濟(jì)后果分析

前文研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”同步提升，助力數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的加快培育。那么，隨之而來的一個重要問題亟須回答，那就是數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在提高企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力的基礎(chǔ)上，是否能夠真正幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營績效的提升？對這一問題的回答將有助于我們更加全面深入地認(rèn)識和理解，推動數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)以培育數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力的現(xiàn)實(shí)意義。因此，本部分將從企業(yè)經(jīng)營績效的角度出發(fā)，嘗試考察數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)所帶來的進(jìn)一步經(jīng)濟(jì)后果。本文使用總資產(chǎn)凈利率（ROA）和凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為企業(yè)經(jīng)營績效的度量指標(biāo)，表8列（1）—列（4）顯示，核心變量DTM系數(shù)均顯著為正，這說明，數(shù)據(jù)要素市場化配置在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”同步提升的基礎(chǔ)上，能夠進(jìn)一步改善企業(yè)經(jīng)營業(yè)績，從而塑造企業(yè)未來競爭優(yōu)勢。

五、結(jié)論與政策建議

基于2008—2022"年滬深A(yù)股上市公司面板數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)要素交易平臺設(shè)立這一準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場景，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)如何影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”，助力數(shù)字新質(zhì)生產(chǎn)力形成。主要結(jié)論如下：（1）數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”和“質(zhì)量”同步提升，從經(jīng)濟(jì)意義上看，本文發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請量和數(shù)字專利被引用量提升；（2）理論分析和機(jī)制檢驗(yàn)均表明，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)能夠通過推動企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用、降低企業(yè)交易成本和糾正傳統(tǒng)要素配置扭曲的機(jī)制，從而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“數(shù)量”“質(zhì)量”同步提升；（3）異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，政策效果在具有公共數(shù)據(jù)開放水平更高、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度更強(qiáng)和社會信用環(huán)境更完善的地區(qū)以及技術(shù)更迭速度更快、頭部企業(yè)帶動引領(lǐng)作用更強(qiáng)的行業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯；（4）經(jīng)濟(jì)后果分析還發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)在促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動的基礎(chǔ)上，還顯著改善了企業(yè)經(jīng)營績效，從而幫助企業(yè)塑造未來競爭優(yōu)勢。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，對標(biāo)高標(biāo)準(zhǔn)市場體系建設(shè)要求，以數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)為抓手，加快推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化改革，引導(dǎo)數(shù)據(jù)要素資源實(shí)現(xiàn)高效流通、規(guī)范交易。一方面，要優(yōu)化數(shù)據(jù)流通交易模式，完善數(shù)據(jù)要素價(jià)格發(fā)現(xiàn)和價(jià)格形成機(jī)制，以市場價(jià)格為信號，激勵市場主體主動進(jìn)行數(shù)據(jù)共享、深入挖掘數(shù)據(jù)要素內(nèi)在價(jià)值，為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動提供豐富的應(yīng)用場景和創(chuàng)新思路；另一方面，還應(yīng)當(dāng)培育專業(yè)性的數(shù)據(jù)要素市場參與主體，通過引入第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)探索數(shù)據(jù)信托模式，激活數(shù)據(jù)主體參與數(shù)據(jù)流通的活力，拓展數(shù)據(jù)要素的價(jià)值空間，使之能夠與具體應(yīng)用場景深度融合，更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在支撐企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動上的獨(dú)特作用。

第二，因地制宜分類施策，積極探索差異化的數(shù)據(jù)要素市場政策保障機(jī)制。就不同區(qū)域而言，各地區(qū)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身特色資源和稟賦優(yōu)勢，從公共數(shù)據(jù)開放、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、社會信用環(huán)境建設(shè)等不同角度入手，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展的外部環(huán)境，不斷降低企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用過程中的各類交易成本；就不同企業(yè)和特定行業(yè)而言，應(yīng)當(dāng)結(jié)合不同行業(yè)的數(shù)據(jù)要素特性和行業(yè)所處的技術(shù)更迭階段，制定有針對性的政策標(biāo)準(zhǔn)和政策體系，貫通不同行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)要素交易市場，同時要發(fā)揮好行業(yè)頭部企業(yè)在推動數(shù)據(jù)要素流通和促進(jìn)數(shù)字技術(shù)發(fā)展中的關(guān)鍵引領(lǐng)作用。

第三，注重保障數(shù)據(jù)要素市場公平競爭，治理潛在的數(shù)據(jù)要素市場失靈問題。其一，要繼續(xù)推進(jìn)數(shù)據(jù)立法和數(shù)據(jù)確權(quán)工作，構(gòu)建多元化的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)體系，通過產(chǎn)權(quán)在個人、企業(yè)等相關(guān)主體間的協(xié)調(diào)分配，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素充分使用、數(shù)據(jù)主體權(quán)益保障和數(shù)據(jù)安全維護(hù)這三大目標(biāo)間的平衡與統(tǒng)一；其二，審慎處理和科學(xué)評估數(shù)據(jù)壟斷等市場失靈問題，既要著力制止和預(yù)防壟斷所帶來的經(jīng)濟(jì)效率和社會福利損失，又要避免挫傷企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新動力；其三，要強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素交易監(jiān)管機(jī)制，不斷完善數(shù)據(jù)要素交易規(guī)則制定，加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素監(jiān)管執(zhí)法，堅(jiān)決打擊非法模仿或竊取創(chuàng)新企業(yè)的核心技術(shù)、泄露或惡意隱瞞關(guān)鍵數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)交易違法行為，切實(shí)維護(hù)數(shù)據(jù)要素的交易安全和使用安全。

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The"Construction"of"Data"Element"Market"Enables"Digital"New"Quality"Productivity

——"Based"on"the"Perspective"of""“Quantity”"and"“Quality”Improvement"of"Enterprise"

Digital"Technology"Innovation

JIANG"Chengtao1，"YING"Jiangbin2，"MA"Ruiguang3

（1"School"of"Economics，"Renmin"University"of"China，"Beijing"100872，"China;"

2"Northwest"Land"and"Resource"Research"Center，"Shannxi"Normal"University，"Xi’an"710119，"China;

3"Western"China"Economic"Development"Research"Center，"Northwest"University，"Xi’an"710069，"China）

Abstract："Digital"new"quality"productivity"is"productivity"driven"by"digital"technology"innovation."Creating"a"high-standard"data"factor"market"system"and"promoting"the"market-oriented"allocation"of"data"factors"can"provide"rich"application"scenarios"and"innovative"ideas"for"digital"technology"innovation"activities，"so"as"to"promote"the"formation"of"digital"new"quality"productivity."Based"on"the"panel"data"of"A-share"listed"companies"in"Shanghai"and"Shenzhen"from"2008"to"2022，"we"utilize"the"quasi-experimental"scenario"of"setting"up"a"data"factor"trading"platform"to"empirically"test"how"the"construction"of"the"data"factor"market"affects"the"“quantity”"and"“quality”"of"enterprises’"digital"technological"innovation."The"study"finds"that"the"construction"of"data"factor"market"can"promote"the"number"of"digital"patent"applications"and"the"number"of"citations"of"digital"patents"by"enterprises."The"mechanism"test"proves"that"the"construction"of"data"factor"market"promotes"enterprises’"digital"technology"innovation"through"the"mechanism"of"promoting"enterprises’"data"factor"application，"reducing"enterprises’"transaction"costs"and"correcting"the"distortion"of"traditional"factor"allocation."Heterogeneity"analysis"finds"that"the"policy"effect"is"more"obvious"in"regions"with"higher"levels"of"public"data"openness，"stronger"intellectual"property"protection"and"better"social"credit"environment，"as"well"as"in"industries"with"faster"technological"iteration"and"stronger"leading"role"of"head"enterprises."The"analysis"of"economic"consequences"also"found"that"the"construction"of"data"factor"markets"can"significantly"improve"the"business"performance"of"enterprises"on"the"basis"of"promoting"digital"technology"innovation"activities，"thus"helping"enterprises"to"shape"their"competitive"advantages"in"the"future.

Key"words：data"factor"market"construction；digital"technology"innovation；digital"new"quality"productivity"

（責(zé)任編輯：趙春江）