數(shù)據(jù)要素市場化配置能促進就業(yè)嗎？

摘"要：隨著數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)要素已成為驅(qū)動經(jīng)濟增長的重要動能。本文以數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立作為準(zhǔn)自然實驗，基于2007—2023年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分方法，系統(tǒng)考察了數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響及其作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化配置顯著提升了企業(yè)就業(yè)規(guī)模。機制分析表明，數(shù)據(jù)要素市場化配置通過加大研發(fā)投入、緩解融資約束和擴大產(chǎn)出規(guī)模三條路徑促進企業(yè)就業(yè)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化配置對非國有企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)、非資源型地區(qū)以及東部地區(qū)企業(yè)的就業(yè)促進作用更為顯著。此外，政策聯(lián)動效應(yīng)檢驗顯示，“政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺設(shè)立”和“國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)”政策與“數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立”政策之間存在協(xié)同效應(yīng)，能夠放大政策的就業(yè)促進效果。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)交易平臺；數(shù)據(jù)要素；市場化配置；就業(yè)

中圖分類號：F49；F249.2；F123.9文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2025）02-0063-09

收稿日期：2024-10-10

作者簡介：胡斌紅（1986—），男，山西萬榮人，副教授，博士，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)；趙嘉儀（1999—），女，山西臨汾人，碩士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟與就業(yè)。

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量充分就業(yè)的影響及路徑研究”，項目編號：23BJY257。

一、引"言

就業(yè)作為最大的民生工程，始終是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的核心議題。從黨的十八大提出“實現(xiàn)更高質(zhì)量的就業(yè)”，到十九大強調(diào)“實現(xiàn)更高質(zhì)量和更充分就業(yè)”，再到黨的二十大要求“促進高質(zhì)量充分就業(yè)”，就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略在政策體系中的地位不斷提升。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的時代背景下，數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，正日益成為驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵動能。為培育數(shù)據(jù)要素市場，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的放大、疊加和倍增效應(yīng)，我國陸續(xù)出臺了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》等一系列與數(shù)據(jù)要素市場化配置相關(guān)的重要政策文件，標(biāo)志著數(shù)據(jù)要素市場化配置這一重要工作已進入到全面推進的新階段。數(shù)據(jù)要素市場化配置不僅直接影響生產(chǎn)活動，還通過加速數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的深度融合，改變勞動力、資本等要素的投入方式和配置效率，進而對企業(yè)勞動力需求產(chǎn)生深遠影響。在高度重視就業(yè)民生問題和推進“數(shù)字中國”建設(shè)的時代背景下，探究如何有效發(fā)揮數(shù)據(jù)要素市場化配置的就業(yè)促進效應(yīng)，提升企業(yè)就業(yè)吸納能力，對實現(xiàn)高質(zhì)量充分就業(yè)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

已有研究對數(shù)據(jù)要素市場化配置的經(jīng)濟效應(yīng)進行了深入探討。研究表明，數(shù)據(jù)要素市場化配置通過促進地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合、提升技術(shù)創(chuàng)新水平和強化數(shù)字人力資本積累，有效推動了數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展［1-2］。同時，數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)顯著提高了市場整合能力，降低了交易成本，進而促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［3］。特別是數(shù)據(jù)交易平臺的建設(shè)，通過降低交易成本、提升創(chuàng)新效率和提高生產(chǎn)效率等機制，顯著提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率，其中對大規(guī)模、高智能化和高技術(shù)企業(yè)的促進作用尤為明顯［4］。

自《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布以來，數(shù)據(jù)要素領(lǐng)域獲得了強有力的政策支持。多項研究表明，數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)政策對就業(yè)產(chǎn)生了顯著影響?！爸腔鄢鞘性圏c”政策通過促進人力資本積累和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動了城市就業(yè)的量質(zhì)齊升［5］。“跨境電子商務(wù)綜合試驗區(qū)”政策則通過促進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級和優(yōu)化人力資本供給，顯著擴大了制造業(yè)就業(yè)規(guī)模［6］?！皣译娮由虅?wù)示范城市”政策推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用電子商務(wù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級，促進了新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造了大量就業(yè)機會?！皣壹壌髷?shù)據(jù)綜合試驗區(qū)”政策通過擴大企業(yè)規(guī)模和強化產(chǎn)品創(chuàng)新，有效促進了企業(yè)就業(yè)增長［7］。盡管“智能制造試點”政策對部分勞動力產(chǎn)生了替代效應(yīng)，但其創(chuàng)造的就業(yè)崗位效應(yīng)更為顯著，整體上促進了勞動力就業(yè)［8］。此外，“寬帶中國”試點政策通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進人力資本投資和緩解勞動力配置扭曲，顯著提升了城市勞動力就業(yè)水平［9］。

在傳統(tǒng)生產(chǎn)要素市場化配置與就業(yè)關(guān)系研究方面，現(xiàn)有文獻已形成較為系統(tǒng)的理論框架。但生產(chǎn)要素既包括勞動、資本、土地、技術(shù)等傳統(tǒng)要素，也涵蓋數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素［10］。新古典理論認為，工資的自由調(diào)整作為勞動力市場發(fā)展的重要標(biāo)志，能夠?qū)崿F(xiàn)充分就業(yè)。技術(shù)要素市場化通過促進技術(shù)供需對接和創(chuàng)新成果變現(xiàn)，激勵企業(yè)增加創(chuàng)新投入，進而擴大勞動力需求［11］。土地要素市場化配置一方面將土地資源配置到高效率企業(yè)，支持其發(fā)展壯大；另一方面通過土地價格機制為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供資金支持，促進經(jīng)濟發(fā)展和就業(yè)增長［12］。利率市場化改革通過緩解融資約束、擴大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，有效提升了企業(yè)勞動力雇傭水平。資本市場開放則通過緩解代理沖突、改善信息透明度和增加股價信息含量等機制影響企業(yè)就業(yè)規(guī)模［13］。

盡管現(xiàn)有文獻對數(shù)據(jù)要素市場化配置的經(jīng)濟效應(yīng)、數(shù)字經(jīng)濟政策的就業(yè)影響以及傳統(tǒng)生產(chǎn)要素市場化配置的就業(yè)促進效應(yīng)進行了深入探討，但關(guān)于數(shù)據(jù)要素這一新型生產(chǎn)要素市場化配置對就業(yè)影響的研究仍顯不足。本文基于2007—2023年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立作為準(zhǔn)自然實驗，構(gòu)建多期雙重差分模型，系統(tǒng)考察數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響及其作用機制。與現(xiàn)有研究相比，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下四個方面：第一，已有文獻主要關(guān)注傳統(tǒng)生產(chǎn)要素市場化改革對就業(yè)的影響，本文則聚焦數(shù)據(jù)要素這一新型生產(chǎn)要素，豐富了生產(chǎn)要素市場化配置的就業(yè)效應(yīng)研究；第二，本文通過理論推導(dǎo)和實證檢驗，揭示了數(shù)據(jù)要素市場化配置影響企業(yè)就業(yè)的傳導(dǎo)機制，為緩解當(dāng)前就業(yè)壓力提供了新的思路和方法；第三，本文從企業(yè)所有制、行業(yè)屬性和區(qū)域特征等維度進行異質(zhì)性分析，為制定精準(zhǔn)化的就業(yè)促進政策提供了實證依據(jù)；第四，本文考察了數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立政策與其他經(jīng)濟政策的協(xié)同效應(yīng)，為優(yōu)化政策組合、提升政策效果提供了有益參考，對推進數(shù)據(jù)要素市場化配置、促進高質(zhì)量充分就業(yè)具有重要的理論和實踐意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)的直接影響

隨著全國范圍內(nèi)數(shù)據(jù)交易平臺的建設(shè)與運營，該平臺逐漸彰顯出越來越大的社會價值與經(jīng)濟價值。首先，數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立有利于實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素在各區(qū)域間的高效流通與匹配，提高數(shù)據(jù)要素的市場化配置效率，加快數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的結(jié)合，有效實現(xiàn)各地區(qū)及各企業(yè)間生產(chǎn)要素的互補，促進各類企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，擴大企業(yè)的就業(yè)規(guī)模。其次，數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立強化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)應(yīng)用場景等數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，通過“數(shù)實融合”提高企業(yè)的生產(chǎn)和創(chuàng)新效率［4］。同時，數(shù)據(jù)要素市場化配置能夠幫助企業(yè)多渠道獲取重要的案例和行業(yè)信息，以成功轉(zhuǎn)型案例為引導(dǎo)形成示范效應(yīng)，推動企業(yè)改進生產(chǎn)設(shè)備、提高產(chǎn)品研發(fā)效率，不僅創(chuàng)造了新的高技能就業(yè)崗位，還通過智能化拓展了中低技能勞動者的就業(yè)空間。再次，數(shù)據(jù)要素市場化配置規(guī)范了數(shù)據(jù)交易流程，降低了企業(yè)的數(shù)據(jù)搜集及應(yīng)用成本，為企業(yè)科學(xué)決策提供了有力的支持［14］，進而促進企業(yè)快速發(fā)展，擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模。最后，開放的數(shù)據(jù)交易過程可以引導(dǎo)企業(yè)將生產(chǎn)和經(jīng)營環(huán)節(jié)逐步實現(xiàn)規(guī)范化和透明化發(fā)展，幫助企業(yè)塑造良好的品牌形象，為企業(yè)帶來更多的市場資源和政策支持［2］，助力企業(yè)實現(xiàn)良好發(fā)展從而帶動就業(yè)規(guī)模的擴大。為此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立可以擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模。

（二）數(shù)據(jù)要素市場化配置、研發(fā)投入與企業(yè)就業(yè)

數(shù)據(jù)要素市場化配置有利于提高企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新水平。一方面，數(shù)據(jù)要素市場化配置有利于提升市場上關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息的開放共享程度，提高企業(yè)數(shù)據(jù)要素獲取與投入的“量”與“質(zhì)”，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新注入新的優(yōu)質(zhì)資源，促進企業(yè)加大研發(fā)創(chuàng)新投入［15］。另一方面，數(shù)據(jù)要素市場化配置能夠促進企業(yè)利用數(shù)據(jù)要素打通日常運營、銷售、管理及研發(fā)創(chuàng)新等環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)實現(xiàn)自主研發(fā)及智能創(chuàng)新模式［16］。除此之外，數(shù)據(jù)要素市場化配置還有利于企業(yè)打破要素流動壁壘，降低要素遷移成本，更易獲取分散在全國各地的異質(zhì)性研發(fā)創(chuàng)新要素，促進企業(yè)加大研發(fā)投入［17］。進一步看，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新水平的提高可以有效促進企業(yè)就業(yè)。從創(chuàng)業(yè)視角來看，企業(yè)加大研發(fā)投入會對公司創(chuàng)業(yè)行為產(chǎn)生顯著的正向影響，特別是可以鼓勵新興科技企業(yè)的創(chuàng)業(yè)行為，加快企業(yè)新事業(yè)的開發(fā)從而擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模。從人力資本角度考慮，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的增加勢必需要更多創(chuàng)新型人才作為支撐，特別是對于非常規(guī)性、非重復(fù)性及富有創(chuàng)造力的高技能人才的需求量將大幅增加，這種就業(yè)拉動作用在中低技術(shù)行業(yè)尤為明顯［18］。從市場角度來看，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新水平的提高能夠在產(chǎn)品的性能、功能和設(shè)計等方面有所優(yōu)化和突破，有利于增加市場對產(chǎn)品的需求量，推動企業(yè)擴大現(xiàn)有生產(chǎn)規(guī)?；蛘唛_發(fā)新產(chǎn)品從而創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位［19］。當(dāng)經(jīng)營主體通過創(chuàng)新獲益時，企業(yè)會繼續(xù)加大研發(fā)創(chuàng)新投入，進一步發(fā)揮研發(fā)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H2：數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立通過加大研發(fā)投入促進企業(yè)就業(yè)。

（三）數(shù)據(jù)要素市場化配置、融資約束與企業(yè)就業(yè)

數(shù)據(jù)要素市場化配置可以緩解企業(yè)的融資約束問題。第一，數(shù)據(jù)要素市場化配置有利于金融機構(gòu)更加全面準(zhǔn)確地掌握企業(yè)信用等級、財務(wù)狀況及經(jīng)營情況等信息，金融機構(gòu)可以針對不同企業(yè)的實際情況提供差異化的金融服務(wù)，提高信貸資金的匹配效率［20］。第二，數(shù)據(jù)要素市場化配置有利于金融機構(gòu)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)型后的金融機構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)優(yōu)化信貸評價體系，提高金融機構(gòu)對于有信貸需求企業(yè)的風(fēng)險甄別與控制能力，降低金融機構(gòu)信貸風(fēng)險，擴大信貸規(guī)模，從而緩解企業(yè)融資約束難題。第三，數(shù)據(jù)要素市場化配置可以提高企業(yè)的信息透明度，促進企業(yè)內(nèi)部資源實現(xiàn)“可視化”，助力外部投資者實時、準(zhǔn)確地掌握企業(yè)的過往信息及當(dāng)前發(fā)展動態(tài)，從而降低投資風(fēng)險并增強投資信心，幫助企業(yè)將內(nèi)部的數(shù)據(jù)流和信息流轉(zhuǎn)化為外部的資金流［21］。第四，企業(yè)面臨融資約束的另一個重要原因是，企業(yè)很難在市場中搜集到有效的融資信息并找到合適的融資路徑，而數(shù)據(jù)要素市場化配置可以使企業(yè)利用數(shù)據(jù)交易平臺快速獲得有價值的融資信息，并及時開展工作，提高企業(yè)融資效率［22］?？傊?，數(shù)據(jù)要素市場化配置降低了借貸雙方的信息不對稱程度，提高了金融機構(gòu)的決策效率，緩解了企業(yè)的融資約束難題。進一步看，企業(yè)融資約束的緩解可以使企業(yè)獲取足夠的流動資金，充分滿足勞動力雇傭所需的資金要求。同時，企業(yè)融資約束的緩解有利于企業(yè)拓寬外源融資渠道，為企業(yè)的經(jīng)營與創(chuàng)新活動提供長期而持續(xù)的動力源泉，增加企業(yè)的勞動力雇傭。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)據(jù)要素市場化配置通過融資約束緩解效應(yīng)促進企業(yè)就業(yè)。

（四）數(shù)據(jù)要素市場化配置、產(chǎn)出規(guī)模與企業(yè)就業(yè)

數(shù)據(jù)要素市場化配置可以促進企業(yè)擴大產(chǎn)出規(guī)模。第一，數(shù)據(jù)要素市場化配置引導(dǎo)人才、技術(shù)以及資本等重要生產(chǎn)要素向企業(yè)集聚，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，降低產(chǎn)品生產(chǎn)成本和銷售價格，使得消費者對相關(guān)產(chǎn)品的需求量增加，擴大企業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模［23］。第二，試點地區(qū)率先構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)要素市場化配置體系，可以帶動優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)要素向試點地區(qū)企業(yè)集聚，助力企業(yè)在對數(shù)據(jù)要素進行分析和應(yīng)用后生產(chǎn)出多樣化和個性化的特色產(chǎn)品，進一步提高消費者滿意度，提升消費者對產(chǎn)品的需求量，從而帶動企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模。試點地區(qū)良好的政策環(huán)境還可以保障企業(yè)具有穩(wěn)定的經(jīng)營預(yù)期，降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，促進企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模的擴大［24］。第三，數(shù)據(jù)要素市場化配置可以促進數(shù)據(jù)要素在產(chǎn)業(yè)鏈與供應(yīng)鏈上下游的充分流動和優(yōu)化配置，助推企業(yè)間供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，使企業(yè)在合作與競爭中實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展，擴大企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模［25］。企業(yè)產(chǎn)出規(guī)模的擴大有利于提高企業(yè)的就業(yè)規(guī)模。這是因為，產(chǎn)出規(guī)模的擴大需要企業(yè)增加各個環(huán)節(jié)中生產(chǎn)要素的投入，包括勞動力要素的投入，從而增進企業(yè)對勞動力要素的需求，擴大企業(yè)的就業(yè)規(guī)模［26］。基于以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H4：數(shù)據(jù)要素市場化配置通過產(chǎn)出規(guī)模擴大效應(yīng)促進企業(yè)就業(yè)。

三、研究設(shè)計

（一）變量選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業(yè)就業(yè)規(guī)模（Employment），使用A股上市公司i在t年的員工人數(shù)的對數(shù)表示。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)據(jù)要素的市場化配置（Datatrans）。數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立是實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素市場化配置的重要方式之一，本文將數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立作為一項“準(zhǔn)自然實驗”，將地區(qū)數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立當(dāng)年及以后年份賦值為1，設(shè)立以前年份賦值為0，作為實驗組。將未設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺的地區(qū)全部賦值為0，作為對照組。

3.控制變量

考慮到企業(yè)其他特征可能對就業(yè)規(guī)模產(chǎn)生影響，本文選取了資產(chǎn)負債率（Lev，用企業(yè)負債總計與資產(chǎn)總計的比值表示）；資產(chǎn)回報率（Return，選取企業(yè)凈利潤與資產(chǎn)總計之比表示）；股權(quán)集中度（Top10，用企業(yè)前十大股東的持股比例表示）；企業(yè)年齡（Age，用企業(yè)當(dāng)前年份與企業(yè)成立年份差額的對數(shù)表示）；企業(yè)規(guī)模（Size，用企業(yè)資產(chǎn)總計的對數(shù)表示）；資本密集度（Capital，用企業(yè)資產(chǎn)總計與營業(yè)總收入的比值表示）；企業(yè)工資水平（Wage，用企業(yè)應(yīng)付職工薪酬除以員工人數(shù)，并取對數(shù)來表示）；企業(yè)成長能力（Growth，用企業(yè)營業(yè)總收入的增長率表示）；企業(yè)性質(zhì)（Nature，將國有企業(yè)賦值為1，非國有企業(yè)賦值為0）等變量進行控制。

（二）模型構(gòu)建

鑒于考察期內(nèi)各地區(qū)設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺的年份不同，多期雙重差分模型可以有效解決傳統(tǒng)差分模型的限制，因此，本文構(gòu)建如式（1）所示的多期雙重差分模型：

Yit=α+βDatatransit+θj∑Controljit+γt+μi+εit（1）

其中，i表示城市，t表示年份；被解釋變量Y表示企業(yè)i在時間t的就業(yè)規(guī)模；α為截距項；Datatransit為核心解釋變量，衡量不同地區(qū)在不同年份是否設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺，β是本文重點關(guān)注的系數(shù)，若β大于0，則表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立對于提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模具有顯著的正向影響；Controljit為控制變量，θ為對應(yīng)的回歸系數(shù)；γ表示時間固定效應(yīng)，μ表示個體固定效應(yīng)；ε為隨機誤差項。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文上市公司數(shù)據(jù)來源于"CSMAR"數(shù)據(jù)庫，考慮到2007年中國會計準(zhǔn)則進行了大規(guī)模修訂，本文選取2007—2023年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，剔除金融類、ST類、關(guān)鍵變量缺失以及明顯不符合公認會計準(zhǔn)則（GAAP）的樣本，并對連續(xù)變量進行"1%"縮尾處理。數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立地區(qū)及時間數(shù)據(jù)來源于中國信通院發(fā)布的《大數(shù)據(jù)白皮書》以及各地區(qū)數(shù)據(jù)交易平臺網(wǎng)站的公開信息。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

在表2基準(zhǔn)回歸結(jié)果中，列（1）是僅控制企業(yè)個體及年份，不加入任何控制變量，列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入了資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)回報率等六個控制變量?？梢钥闯?，前兩列中核心解釋變量Datatrans的估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。列（3）在加入所有控制變量后，數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模仍然具有顯著的正向影響。在逐步加入控制變量的過程中，核心解釋變量系數(shù)逐漸減小，且R-squard逐步變大，最終回歸系數(shù)為0.045，且在1%的水平上顯著，表明數(shù)據(jù)要素市場化配置使得該地區(qū)上市公司員工人數(shù)的對數(shù)提高了約4.5%。

（二）平行趨勢檢驗

為開展平行趨勢檢驗，本文根據(jù)數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立時間分別設(shè)置以下變量：Pre1表示數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立前的第一個年度取值為1，否則取值為0，以此類推。Current表示數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立當(dāng)年取值為1，否則取值為0。Post1表示數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立后的第一個年度取值為1，否則取值為0，以此類推?？紤]到樣本期較長，本文將平行趨勢檢驗的窗口期設(shè)定為數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立前五年和后九年，將觀測期處于政策實施5年前的數(shù)據(jù)歸并到Pre5。

從圖1平行趨勢檢驗結(jié)果可以看出，Pre5到Pre2的效應(yīng)值置信區(qū)間均包括0，表明本文的處理組和控制組在數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立之前，均無明顯的差異變化，滿足平行趨勢假定。從數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立后的第四年開始，其效應(yīng)值的置信區(qū)間均大于0，且隨著時間推移，數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立對于企業(yè)就業(yè)規(guī)模的促進效應(yīng)呈上升趨勢，說明數(shù)據(jù)要素市場化配置可以持續(xù)且穩(wěn)定的提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模，但該效應(yīng)存在一定的時滯性。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

本文通過安慰劑檢驗進一步排除其他因素對于提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模的可能影響。具體來講，隨機抽取實驗組和政策發(fā)生時間，通過虛構(gòu)處理組和政策時間的方式進行多期DID安慰劑測試，以驗證當(dāng)隨機分配數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立地區(qū)和時間時，影響結(jié)果是否會消失。若前文基準(zhǔn)結(jié)論無誤，則隨機構(gòu)造的偽Datatrans估計所得到的回歸系數(shù)應(yīng)顯著的異于表2中的回歸結(jié)果。

圖2報告了安慰劑檢驗回歸系數(shù)的分布情況（垂直線對應(yīng)的橫坐標(biāo)為表2中的系數(shù)）?？梢钥闯觯?00次隨機試驗的Datatrans系數(shù)值和P值均以正態(tài)形式分布于零值附近，模型系數(shù)均值近于零，且表2中基準(zhǔn)回歸估計系數(shù)顯然位于這些系數(shù)分布之外，多數(shù)安慰劑檢驗的政策虛擬變量系數(shù)的P值大于0.1，表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立對企業(yè)就業(yè)的影響不是由未觀察到的遺漏變量等其他因素驅(qū)動的，通過了安慰劑檢驗。

2.排除其他政策影響

為避免前述結(jié)論受其他數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)政策的影響，本文將“國家信息消費示范城市建設(shè)”政策（Inforconsum）、“國家電子商務(wù)示范城市”政策（E-commerce）與“國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)”政策（Intelligence）的虛擬變量加入到基準(zhǔn)回歸模型中進行估計，結(jié)果如表3列（1）所示。可以看出，核心解釋變量的估計系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，證實了前文核心結(jié)論的可靠性與穩(wěn)健性。

3.剔除中心城市檢驗

不同行政級別的城市在經(jīng)濟、政治、文化等多方面往往存在較大差異，為檢驗基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文在剔除中心城市（省會城市和直轄市）中的企業(yè)樣本后再進行估計。表3列（2）的回歸結(jié)果顯示，在剔除中心城市樣本后，數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立仍然對企業(yè)就業(yè)規(guī)模產(chǎn)生了顯著的正向影響，進一步鞏固了前文的研究結(jié)論。

4.PSM-DID方法檢驗

為緩解不同樣本間的系統(tǒng)性差異及選擇性偏差問題，本文運用傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID），采用1∶2近鄰匹配法對兩類樣本進行匹配，得出一批各方面特征與實驗組“盡可能相似”的“非試驗區(qū)企業(yè)”作為控制組，在通過平衡性檢驗的基礎(chǔ)上重新進行回歸，表3列（3）的回歸結(jié)果顯示，Datatrans的回歸系數(shù)仍然顯著為正。

5.平衡面板檢驗

本文所選取的初始樣本為2007—2023年數(shù)據(jù)，考慮到雙重差分模型要求樣本企業(yè)盡可能在事件發(fā)生前后均存在觀測值，為保障數(shù)據(jù)的對稱性與事件窗口的合理統(tǒng)一，我們剔除了各地區(qū)2008—2023年新上市企業(yè)的樣本觀測值，形成平衡面板數(shù)據(jù)并重新進行多期雙重差分模型檢驗。表3列（4）的檢驗結(jié)果顯示，核心解釋變量的估計系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，至此，假設(shè)H1得到驗證。

五、作用機制檢驗與異質(zhì)性分析

（一）作用機制檢驗

1.研發(fā)投入加大效應(yīng)

基于前文理論分析，加大研發(fā)創(chuàng)新投入可能在數(shù)據(jù)要素市場化配置與提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模的關(guān)系中扮演著重要的傳遞作用。本文采用各上市公司的研發(fā)投入額與營業(yè)總收入的比值來度量各企業(yè)的研發(fā)投入水平，表4列（1）的回歸結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素市場化配置可以促進企業(yè)增加研發(fā)投入。列（2）企業(yè)研發(fā)投入水平（RD）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明研究投入的增加可以擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模。以上分析表明數(shù)據(jù)要素市場化配置可以刺激企業(yè)內(nèi)部研發(fā)創(chuàng)新積極性，增加企業(yè)研發(fā)投入，擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模。據(jù)此，假設(shè)H2得到驗證。

2.融資約束緩解效應(yīng)

對于融資約束緩解效應(yīng)的檢驗，本文參考現(xiàn)有文獻的做法，構(gòu)建了上市企業(yè)的SA指數(shù)并取絕對值，絕對值越大表明企業(yè)面臨的融資約束越嚴重，表4列（3）的回歸結(jié)果中，Datatrans變量的系數(shù)顯著為負，表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立有效緩解了企業(yè)融資約束問題。列（4）中SA指數(shù)的系數(shù)也顯著為負，意味著企業(yè)融資約束的緩解有利于企業(yè)就業(yè)規(guī)模的擴大。以上分析表明政策影響可以通過降低企業(yè)融資約束水平進而對就業(yè)產(chǎn)生有益影響。據(jù)此，假設(shè)H3得到驗證。

3.產(chǎn)出規(guī)模擴大效應(yīng)

本文選取上市企業(yè)銷售總額的自然對數(shù)來量化企業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模并進行作用機制檢驗，在表4列（5）的檢驗結(jié)果中，核心解釋變量Datatrans的估計系數(shù)為0.023，且在5%的水平上顯著，表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立可以顯著提高試點地區(qū)企業(yè)的產(chǎn)出水平。列（6）中企業(yè)產(chǎn)出水平變量（Output）的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明產(chǎn)出規(guī)模的擴大有利于企業(yè)就業(yè)規(guī)模的提高。以上分析表明產(chǎn)出規(guī)模擴大效應(yīng)是數(shù)據(jù)要素市場化配置影響企業(yè)就業(yè)規(guī)模的作用機制，假設(shè)H4得到驗證。

（二）異質(zhì)性分析

1.企業(yè)特征異質(zhì)性

（1）企業(yè)所有制異質(zhì)性。為驗證不同所有制企業(yè)之間的影響差異，本文將所有上市公司劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩類樣本并分別進行檢驗，從表5列（1）和列（2）的檢驗結(jié)果可以看出，非國有企業(yè)組別中核心解釋變量的影響系數(shù)顯著為正，而這一影響在國有企業(yè)組別中并不顯著，表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立對于試點地區(qū)內(nèi)非國有企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)更大?？赡艿脑蚴牵环矫?，國有企業(yè)由于自身的規(guī)模和地位優(yōu)勢，受到的融資約束較弱，而非國有企業(yè)受到的融資約束更強，因此非國有企業(yè)在數(shù)據(jù)要素市場化配置緩解融資約束的作用中受益更大。另一方面，國有企業(yè)的數(shù)據(jù)要素應(yīng)用能力較弱，數(shù)字化管理能力仍待加強［27］。而非國有企業(yè)面臨更大的市場競爭壓力和資源限制，對數(shù)字信息和數(shù)據(jù)交易的需求更為強烈，響應(yīng)數(shù)據(jù)交易的積極性也更高，因而政策的就業(yè)驅(qū)動效應(yīng)在非國有企業(yè)中更為明顯。

（2）企業(yè)所屬行業(yè)異質(zhì)性。為檢驗數(shù)據(jù)要素市場化配置對不同行業(yè)上市企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)是否存在差異，本文選取制造業(yè)與服務(wù)業(yè)兩大類企業(yè)，采用分組回歸方法進行檢驗。表5列（3）和列（4）的回歸結(jié)果顯示，制造業(yè)上市企業(yè)組中數(shù)據(jù)要素市場化配置的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而服務(wù)業(yè)上市企業(yè)組中的估計系數(shù)僅在10%的水平上顯著為正，表明數(shù)據(jù)要素市場化配置對制造業(yè)上市企業(yè)的就業(yè)賦能效果更好?？赡艿脑蚴牵环矫?，制造業(yè)是技術(shù)創(chuàng)新的“土壤”和“基地”，制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新是服務(wù)業(yè)實現(xiàn)技術(shù)進步的基礎(chǔ)［28］，因而制造業(yè)企業(yè)對于數(shù)據(jù)要素市場化配置的研發(fā)投入效應(yīng)更為敏感。另一方面，與服務(wù)業(yè)相比，制造業(yè)企業(yè)在現(xiàn)實中受到的融資約束更強，在數(shù)據(jù)交易市場化配置緩解企業(yè)融資約束的過程中受益更大，因而政策效應(yīng)在制造業(yè)中的就業(yè)賦能效果也就更好。

2.地區(qū)特征異質(zhì)性

（1）資源稟賦異質(zhì)性。為探究數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響效應(yīng)在資源型城市和非資源型城市之間的差異性，本文依據(jù)國務(wù)院印發(fā)的《全國資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2022）》，對資源型和非資源型兩類地區(qū)的企業(yè)樣本分別進行檢驗。表6列（1）非資源型城市組中Datatrans變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而列（2）資源型城市組中Datatrans變量的系數(shù)不顯著，表明數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立對于非資源型城市組中上市公司就業(yè)規(guī)模的促進作用更強。可能的原因是，資源型城市對于資源要素的依賴性過強，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為薄弱，加之運行機制低效問題的存在，限制了數(shù)據(jù)要素作用的發(fā)揮，一定程度上抑制了數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的促進作用。而非資源型城市更加注重數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善，且在數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立后，會積極地引導(dǎo)數(shù)據(jù)資源流動共享，深化產(chǎn)業(yè)分工和產(chǎn)業(yè)鏈延伸，增加企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入，更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素市場化配置的就業(yè)促進效果［29］。

（2）區(qū)位異質(zhì)性。為驗證不同區(qū)位企業(yè)之間的影響差異，本文對東部城市和中西部城市兩類城市的企業(yè)樣本分別進行檢驗，表6列（3）即東部城市組別中，核心解釋變量的估計系數(shù)為0.031，且在1%水平上顯著。而列（4）中西部地區(qū)企業(yè)的就業(yè)規(guī)模受數(shù)據(jù)交易政策的影響系數(shù)較小，且僅在10%的水平上顯著，表明數(shù)據(jù)要素市場化配置的企業(yè)就業(yè)效應(yīng)在東部地區(qū)更為明顯。這可能是因為，東部地區(qū)在實體經(jīng)濟發(fā)展、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政策保障機制的設(shè)計等方面都更為完善，可以更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立的經(jīng)濟效應(yīng)，更大程度提高企業(yè)的就業(yè)規(guī)模。

六、政策聯(lián)動效應(yīng)分析

前文分析證明了數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立可以顯著提高企業(yè)的就業(yè)規(guī)模，現(xiàn)基于基準(zhǔn)模型進一步檢驗數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立與相關(guān)政策間的聯(lián)動效應(yīng)?！罢?dāng)?shù)據(jù)開放平臺”（Dataopen）的設(shè)立旨在為社會主體獲取政府在行使公共權(quán)利過程中收集的原始數(shù)據(jù)提供平臺，“國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)”政策（Bigdata）旨在推進大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的整合及數(shù)據(jù)資源的匯聚應(yīng)用。不難看出，前者可以推動相關(guān)信息技術(shù)企業(yè)在對政府開放的原始數(shù)據(jù)進行加工處理，創(chuàng)造新的價值后再次進行交易，為數(shù)據(jù)要素市場化配置提供豐富的數(shù)據(jù)資源。后者可以為數(shù)據(jù)交易的順利實施提供基礎(chǔ)設(shè)施及數(shù)據(jù)資源，這兩項政策可能會放大數(shù)據(jù)要素市場化配置的就業(yè)促進效果，發(fā)揮政策間的聯(lián)動效應(yīng)。

為檢驗這種效應(yīng)，本文分別將Datatrans與兩種政策虛擬變量的交互項加入到基準(zhǔn)回歸模型中，回歸結(jié)果如表7所示。在表7列（1）中交互項Dataopen"and"Datatrans的系數(shù)符號和顯著性表明，數(shù)據(jù)交易政策在提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模上與數(shù)據(jù)開放政策存在顯著的正向聯(lián)動效應(yīng)，數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的促進作用隨數(shù)據(jù)開放政策的建設(shè)而增強。表7列（2）的回歸結(jié)果同樣表明數(shù)據(jù)交易政策在擴大企業(yè)就業(yè)規(guī)模上與國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策存在顯著的正向聯(lián)動效應(yīng)。即相較于僅設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺的地區(qū)，同屬于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)和數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立地區(qū)的企業(yè)在兩類政策實施后具有更高的就業(yè)水平。

七、結(jié)論與政策啟示

本文以各地區(qū)數(shù)據(jù)交易平臺的設(shè)立作為準(zhǔn)自然實驗，基于2007—2023年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，運用多期雙重差分模型，系統(tǒng)考察了數(shù)據(jù)要素市場化配置對企業(yè)就業(yè)規(guī)模的影響及其作用機制。研究得出以下主要結(jié)論：（1）數(shù)據(jù)要素市場化配置顯著提升了企業(yè)就業(yè)規(guī)模，這一結(jié)論經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性處理后依然成立；（2）機制檢驗發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化配置通過加大研發(fā)投入、擴大產(chǎn)出規(guī)模和緩解融資約束等三條路徑促進企業(yè)就業(yè)增長；（3）異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化配置對非國有企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)、非資源型地區(qū)和東部地區(qū)企業(yè)的就業(yè)促進作用更為顯著；（4）進一步分析發(fā)現(xiàn)，“政府?dāng)?shù)據(jù)開放”和“國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)”政策與“數(shù)據(jù)交易平臺”政策存在協(xié)同效應(yīng)，能夠放大數(shù)據(jù)要素市場化配置的就業(yè)促進效果。

基于以上結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，加快推進數(shù)據(jù)要素市場化配置。研究表明，數(shù)據(jù)要素市場化配置可以顯著提高企業(yè)就業(yè)規(guī)模。由此，我國應(yīng)構(gòu)建綜合性數(shù)據(jù)交易平臺、完善數(shù)據(jù)交易配套機制來促進數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)，充分釋放中國數(shù)據(jù)要素紅利。一方面，加速構(gòu)建全國統(tǒng)一的數(shù)據(jù)要素市場，建設(shè)綜合性較強的數(shù)據(jù)交易平臺，制定數(shù)據(jù)要素標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，增強平臺風(fēng)險防控能力，采用多種方式鼓勵數(shù)據(jù)供給方和需求方積極參與到數(shù)據(jù)交易過程中。另一方面，從數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)確立、流通交易、市場治理、安全監(jiān)管、收益分配等方面著手，完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)確權(quán)和保護制度，建立權(quán)責(zé)清晰的數(shù)據(jù)要素流通交易機制，健全數(shù)據(jù)資源質(zhì)量評估和信用評級體系，出臺數(shù)據(jù)市場監(jiān)管法律法規(guī)，建立數(shù)據(jù)要素收益分配制度，不斷推進和完善數(shù)據(jù)要素市場化體系建設(shè)。

第二，強化數(shù)據(jù)要素市場化賦能就業(yè)的作用機制。上述實證檢驗表明，加大研發(fā)投入、擴大產(chǎn)出規(guī)模和緩解融資約束是數(shù)據(jù)要素市場化配置促進企業(yè)就業(yè)的作用機制。一是政府應(yīng)采取研發(fā)補貼、稅收優(yōu)惠等措施鼓勵企業(yè)實現(xiàn)自主創(chuàng)新，企業(yè)則需要加大研發(fā)創(chuàng)新投入，提高對大數(shù)據(jù)、人工智能與智能化生產(chǎn)等新型技術(shù)的基礎(chǔ)研發(fā)和應(yīng)用能力。二是完善企業(yè)并購政策和投資激勵政策，引導(dǎo)企業(yè)適度擴大生產(chǎn)規(guī)模。企業(yè)需要充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟下的低邊際成本特征，通過不斷擴大生產(chǎn)規(guī)模來持續(xù)降低企業(yè)的長期平均成本，實現(xiàn)規(guī)模報酬遞增，持續(xù)創(chuàng)造就業(yè)崗位。三是進一步優(yōu)化融資環(huán)境，發(fā)展多元化、多層次的金融體系，加大數(shù)字金融發(fā)展力度，提高金融市場融資效率。企業(yè)自身應(yīng)加強信用評級建設(shè)，不斷提高防御和化解經(jīng)濟風(fēng)險的能力，提升自身融資實力。

第三，制定差異化的數(shù)據(jù)要素市場化配置策略。我國應(yīng)根據(jù)區(qū)位和企業(yè)異質(zhì)性制定差異化的數(shù)據(jù)要素市場化配置方案。一是在非資源型地區(qū)和東部地區(qū)增加數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立數(shù)量，豐富數(shù)據(jù)要素在非國有企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)應(yīng)用場景，更大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立的就業(yè)效應(yīng)。二是加大力度改造傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，培育現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。健全國有企業(yè)推進原始創(chuàng)新制度安排，鼓勵國有企業(yè)充分利用數(shù)據(jù)要素加強研發(fā)創(chuàng)新及推廣應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展激發(fā)中西部地區(qū)創(chuàng)新活力，推動資源型地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。三是優(yōu)化政策聯(lián)動路徑，更好發(fā)揮政府?dāng)?shù)據(jù)開放政策、國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策與數(shù)據(jù)交易平臺政策間的疊加放大效應(yīng)，更大程度上發(fā)揮數(shù)據(jù)要素市場化配置的就業(yè)賦能效果。

參考文獻：

［1］"陳寒鈺，趙紫鳳，劉超.數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)促進了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展嗎——基于數(shù)據(jù)交易平臺的準(zhǔn)自然實驗［J］.宏觀經(jīng)濟研究，2024（1）：61-74.

［2］"鄭國強，張馨元，趙新宇.數(shù)據(jù)要素市場化能否促進企業(yè)綠色創(chuàng)新？——基于城市數(shù)據(jù)交易平臺設(shè)立的準(zhǔn)自然實驗［J］.上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2024，26（3）：33-48.

［3］"徐曄，王志超.數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型——基于數(shù)據(jù)交易平臺的準(zhǔn)自然實驗［J］.軟科學(xué)，2024，38（9）：24-29+39.

［4］"戴魁早，王思曼，黃姿.數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率［J］.經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2023（12）：58-75.

［5］"夏海波，劉耀彬，邵漢華.智慧城市建設(shè)如何影響勞動力就業(yè)？［J］.經(jīng)濟與管理研究，2024，45（8）：103-124.

［6］"賀梅，王燕梅.數(shù)字貿(mào)易與制造業(yè)就業(yè)——來自中國A股上市公司的證據(jù)［J］.經(jīng)濟與管理研究，2023，44（9）：66-84.

［7］"王智勇，楊金嬌.國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的就業(yè)效應(yīng)研究［J］.勞動經(jīng)濟研究，2024，12（2）：95-118.

［8］"李磊，王小霞，包群.機器人的就業(yè)效應(yīng)：機制與中國經(jīng)驗［J］.管理世界，2021，37（9）：104-119.

［9］"楊冕，劉蕭蕭，李振冉.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能促進勞動力就業(yè)嗎？——來自“寬帶中國”試點政策的證據(jù)［J］.系統(tǒng)工程理論與實踐，2024，44（1）：190-207.

［10］楊俊，李小明，黃守軍.大數(shù)據(jù)、技術(shù)進步與經(jīng)濟增長——大數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的一個內(nèi)生增長理論［J］.經(jīng)濟研究，2022，57（4）：103-119.

［11］廖直東，代法濤.技術(shù)要素市場發(fā)展與技能工資溢價擴大——兼論對扎實推進共同富裕的啟示［J］.西北人口，2024，45（1）：87-97.

［12］Demurger"S."Infrastructure"Development"and"Economic"Growth：An"Explanation"for"Regional"Disparities"in"China［J］."Journal"of"Comparative"Economics，2001，29（1）：95-117.

［13］楊來峰，熊家財.利率市場化、勞動力雇傭與“穩(wěn)就業(yè)”效應(yīng)——來自貸款利率完全放開的準(zhǔn)自然實驗［J］.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2022，44（9）：31-44.

［14］崔蓉，王聿達，陳巖.“錦上添花”還是“雪中送炭”——數(shù)據(jù)要素對股票流動性的區(qū)域異質(zhì)性影響［J］.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2024，46（7）：112-126.

［15］周念利，于美月，孟克.地方數(shù)據(jù)治理與數(shù)字內(nèi)容出口［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2024（5）：79-96.

［16］陳劍，黃朔，劉運輝.從賦能到使能——數(shù)字化環(huán)境下的企業(yè)運營管理［J］.管理世界，2020，36（2）：117-128+222.

［17］黃勃，李海彤，江萍，等.戰(zhàn)略聯(lián)盟、要素流動與企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升［J］.管理世界，2022，38（10）：195-212.

［18］臧旭恒，趙明亮.垂直專業(yè)化分工與勞動力市場就業(yè)結(jié)構(gòu)——基于中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2011（6）：47-57.

［19］Ugur"M".Effects"of"Innovation"and"Markups"on"Employment"and"Labour"Share"in"OECD"Industries［J］.Structural"Change"and"Economic"Dynamics，2024，71（7）：221-234.

［20］Aben，"T.，"Wendy，"V.，"Roehrich，"J.K.，"et"al.Managing"Information"Asymmetry"in"Public-private"Relationships"Undergoing"a"Digital"Transformation："the"Role"of"Contractual"and"Relational"Governance［J］.Int."J."Oper."Prod."Manag，2021，41"（7）：1145-1191.

［21］張勛，萬廣華，張佳佳，等.數(shù)字經(jīng)濟、普惠金融與包容性增長［J］.經(jīng)濟研究，2019，54（8）：71-86.

［22］Xie"W，Wang"R.Application"of"Data"Elements"in"the"Coupling"of"Finance"and"Technology"on"the"Digital"Electronic"Platform［J］.Electronic"Commerce"Research，2023，24（2）：1435-1460.

［23］洪銀興.完善產(chǎn)權(quán)制度和要素市場化配置機制研究［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（6）：5-14.

［24］寇宗來，劉學(xué)悅.中國企業(yè)的專利行為：特征事實以及來自創(chuàng)新政策的影響［J］.經(jīng)濟研究，2020，55（3）：83-99.

［25］陶鋒，王欣然，徐揚，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性與企業(yè)生產(chǎn)率［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（5）：118-136.

［26］Acemoglu"D，"Restrepo"P.Robots"and"Jobs：Evidence"from"US"Labor"Markets［J］."Journal"of"Political"Economy，"2020，28（6）：2188-2244.

［27］李金城，姚毓春.數(shù)字經(jīng)濟賦能國有企業(yè)創(chuàng)新的內(nèi)在機理與實現(xiàn)路徑［J］.經(jīng)濟學(xué)家，2024（6）："95-106.

［28］黃群慧，賀俊.中國制造業(yè)的核心能力、功能定位與發(fā)展戰(zhàn)略——兼評《中國制造2025》［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2015（6）：5-17.

［29］朱乾隆，石曉平，馬賢磊，等.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對工業(yè)用地利用效率的影響——基于國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的準(zhǔn)自然實驗［J］.中國土地科學(xué)，2023，37（11）：41-51.