数据要素价值化生态系统建构与市场化配置机制研究

数据要素作为推动经济高质量发展的新动能，如何应用整体观和系统观理论构建数据要素价值化生态系统，成为推进数据要素市场化配置、释放数据要素价值的关键议题。针对数据要素价值化面临的理论与实践挑战，引入创新生态系统理论，系统探究多元主体参与数据要素价值化过程的生态系统联动机制，深入剖析数据要素市场化配置动态过程机制，有助于深化数据要素价值化和市场化配置理论研究，为探索数据要素价值化过程中多元主体协同共创、优化数据要素市场化配置机制、加强数据要素监管与治理、打造数字驱动型区域创新生态系统、激活数字创新生态活力与成效、加快数字中国建设提供理论和决策启示。     

构建以数据为关键要素的数字经济

当下，数据要素进入经济系统并逐步成为数字经济的关键生产要素。从数据作为关键生产要素的角度，数字经济的发展可以划分为五个阶段或过程，从数字技术使用开始，之后经历要素化、市场化、制度化，最后形成新的文明形态。在技术运用阶段，网络化和数字化等技术在生产和生活中广泛运用，实现了数据资源的生产、存储、流通和积累，为产生数字经济的技术—经济范式奠定了基础。在数据要素化阶段，通过数字技术的广泛应用，数据资源成为数据要素进入经济决策系统，成为驱动经济增长的关键生产要素。在数据要素配置市场化阶段，规范的场外交易和有序的场内交易相结合的市场化配置，逐步成为数据要素流通的主要方式，数据要素与其他生产要素协同联动，加快了产业数字化步伐。在数据要素制度化阶段，围绕着数字技术、数据要素和数据市场的一系列制度不断完善、成熟和定型，数据要素潜能得到进一步激发，市场化和制度化的数据要素为深化创新驱动、推动高质量发展、推进国家治理体系和治理能力现代化提供了有力支撑。在文明化阶段，数字技术、数据要素、数据市场和数字治理等共同形塑了人类社会的经济、社会、政治、文化和生态，形成了人人全面发展、人类命运休戚与共的数字文明。这五个...     

数据要素市场化的理论阐释

数据要素市场化是数字经济的新现象,也是我国社会主义市场经济面临的新问题.数据是数字技术的基础,也是数字经济乃至国民经济的“细胞”.数据成为生产要素是生产力发展的结果,体现了生产要素从传统向现代的转变.数据要素市场化是市场经济条件下资源优化配置的需要.数据要素作为数据资产,既是过去劳动产品,也是生产投入和生产成本.数据赋能产业是数据应用的特殊功能.我国数据要素市场化建设要求加快数据标准化制定、健全数据评估和定价机制、拓展数据市场交易平台、优化数据资源配置、完善数据交易系统.数据要素市场健康运行需要加快数据要素市场的制度建设.     

数据要素价值化与实体经济高质量发展

选取2011—2020年中国30个省区市面板数据，利用空间杜宾模型实证检验数据要素价值化对实体经济高质量发展的影响及作用机制。研究结果显示：数据要素价值化对本地区实体经济高质量发展的影响呈现“U”型非线性特征，但空间溢出效应尚不显著；数据要素价值化对实体经济高质量发展的影响存在地区异质性，东部地区为线性上升趋势，中部、西部地区则表现出显著的“U”型趋势。进一步分析发现，数据要素价值化通过技术创新渠道影响实体经济高质量发展。就此，从制度框架制定、差异化区域发展战略以及技术创新三方面提出对策建议，助力中国经济高质量发展。     

数据要素:倍增效应与人均产出影响——基于数据要素流动环境的视角

本文使用2012-2018年中国30个省(直辖市)的面板数据,通过构建"数据要素流动环境指数"和绿色全要素生产率,并以NPP/VIIRS夜间灯光数据为工具变量,从理论和实证两个维度论证了数据要素的倍增效应和数据要素对人均产出的影响.研究发现,数据要素对其他要素生产率的提升存在"倍增效应",其表现形式为数据要素通过与其他要素(主要是劳动力和资本)的非线性协同作用,促使全要素生产率实现几何增长;数据要素对人均产出带来正向的促进作用,且该作用不因区位的差异而消失;通过促进全要素生产率实现人均产出增长是数据要素影响人均产出的传导机制.本文的政策启示是,各地应该加大重视数据作为生产要素的关键作用和抢抓"新基建"机遇,通过大力推动经济社会数字化转型来加速释放"数字红利",最终实现区位劣势地区的跨越式发展和中国经济的高质量发展.     

数据财政加速数字经济高质量发展

数据已经成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素,是打造新质生产力的重要战略性资源。本文讨论了数字中国背景下中央地方协同推进数据财政体系建设,加快数字经济高质量发展的战略与路径。推进数据财政体系建设关键在于以数据财政制度设计引领数据资源有效汇聚和有序开放为基石,以有为政府和有效市场双轮驱动为战略抓手,以新型数字化人才队伍、创新载体和新“两化”协同发展为主要支撑。同时需要央地协同,加快建立健全数据收储制度、数据激励政策、数据返还制度,推进政务数据资产评估与授权运营。释放政府侧建设需求和数据场景,引育并举打造数字产业化企业,构建主体汇聚、活力高效的数据要素产业生态体系,激活数字经济新动力。此外,需要多管齐下,建设本地化数字产业队伍,打造数据要素产业创新载体,协同推进数字产业化与产业数字化,释放数字经济赋能高质量发展的新动能。     

数据要素倍增效应的理论机制、制约因素与政策建议

近年来,数据要素已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节,逐渐成为数字时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。构建以数据为关键要素的数字经济,充分发挥数据要素的放大、叠加和倍增作用,是经济高质量发展的必然要求。本文界定了数据要素倍增效应的概念,基于转换倍增和循环倍增路径推导了数据要素倍增效应的模型,构建了链式决策优化的分析框架,论证了数据要素通过在宏观层面驱动要素配置决策和在微观层面驱动企业运行决策两条路径产生倍增效应。在实践中,数据要素积累不充分、运用不完善和规制不健全等因素制约了数据要素的价值释放。为充分发挥数据要素倍增效应,释放数据要素价值,必须在要素层健全数据整合机制、在产业层丰富数据应用场景、在制度层完善规章制度,强化数据要素供给和利用。     

数据要素促进数字经济和实体经济深度融合的理论逻辑与分析框架

数据是数字经济的关键生产要素,在促进数字经济和实体经济深度融合中发挥重要引擎作用,并畅通国民经济循环。数据进入实体经济循环系统,快速融入生产、流通、消费、分配等各环节,优化资源配置,畅通流通渠道,促进供需精准匹配,激发新兴需求,形成数字技术应用—传统实体企业转型—科技创新的良性循环。融合发展是数字经济的重要特征,数据驱动要素融合、产品融合、企业融合、产业融合和市场融合,培育数字经济和实体经济深度融合的循环系统。促进数字经济和实体经济深度融合,政府和各类经营主体应更加重视数据驱动发展的作用,着力提升企业构建数据能力和开发利用水平,探索多元化的企业数据流通模式,打造典型应用场景和产业数据空间,提升数字经济和实体经济的循环效率。     

平台企业加速数据要素向新质生产力转化的逻辑与进路

如何推动数据这一新型要素向新质生产力转化成为推进高质量发展的重要议题。然而,数据要素的供给、流通和使用仍存在卡点堵点,突出表现为缺少有效的生态连接主体和价值共创机制。平台企业是数据要素向生产力转化、推动数字经济创新发展的有力主体,但鲜有研究关注到平台企业如何发挥资源、技术与场景等优势,以新机制加速数据要素向重大场景转化,催生新质生产力。本研究立足于数据赋能新质生产力的新使命、新要求和短板痛点,基于场景驱动创新理论,系统论述平台企业牵引多维场景和多元主体构建数据要素创新联合体这一新质主体,推动形成数据要素“收-存-治-易-用”价值链良性循环,加速数据要素向新质生产力转化的理论逻辑。进一步,结合典型实践提炼总结平台企业构建数据要素赋能新质生产力转化“生态飞轮”的四个实践路径,旨在以平台企业这一新质主体,探索新型生产关系,推动数据要素这一新型生产要素向新质生产力转化,释放数据要素放大、叠加、倍增价值,赋能千行百业万企场景创新,培育加快发展新质生产力的新动能。     

数据要素与企业创新：基于研发竞争的视角

进入数字经济时代，数据成为关键生产要素。本文区分两类研发创新活动：突破性创新与迭代式创新，通过构建研发创新竞争模型探讨数据要素如何影响企业创新活动选择与市场份额。理论研究发现，相比于传统经济环境，数字经济中的大企业更倾向于依赖生产过程中伴生的数据要素进行迭代式创新，突破性创新动力不足；中小企业的突破性创新亦遇困局，社会整体创新水平下降，数据要素“陷阱”逐渐形成。在引入企业退出等机制后，数据要素陷阱问题更加严重；在引入网络效应、多元竞争、二手产品市场等机制之后，数据要素陷阱问题得到一定化解。本文指出，通过有针对性地增强数据隐私保护，建立健全数据交易市场，搭建“数据—创新”联合协作平台，完善优化二手产品市场，促使企业将研发重心转回突破性创新，显著提升社会整体创新水平，助推数字经济高质量发展。     

数字经济对绿色全要素生产率的影响研究——基于创新环境的调节作用

文章以经济高质量发展为背景，基于2011—2019年中国省级面板数据，运用DDF模型和ML生产率指数测度各地区绿色全要素生产率，并通过构建面板固定效应模型，实证研究数字经济对绿色全要素生产率的影响，进一步分析了创新环境的调节作用。研究结果表明，数字经济的发展显著提升了地区绿色全要素生产率水平，并且创新环境在数字经济影响绿色全要素生产率的过程中发挥了正向调节作用，从区域层面上，东部地区数字经济发展水平领先于中西部地区，引领着中国绿色全要素生产率的增长。本研究有利于探索数字经济的创新价值和绿色价值，有利于发挥其对经济高质量发展的推动作用。     

数据要素市场化配置研究:内涵解构、运行机理与实践路径

数据要素作为数字经济时代信息流的新载体,已深度渗透至生产各领域,被誉为"未来的新石油".数据要素市场化配置是充分挖掘数据"新"要素潜能的内在要求与必然选择.总的来看,这一进程是"生产要素化"与"配置市场化"双重内涵的叠加;关键在于赋予数据以"商品"属性,发挥市场配置的决定性作用,推动利益主体内部的封闭式流通向不同利益主体间开放式流通的转型过渡.以可交易数据范围的合理界定为前提,竞争、供求和价格等因素相互作用,共同构成了数据要素市场化配置的内生驱动;而数据双边网络效应、成本结构及效用敏感性等特征,使市场机制的运行呈现出鲜明的特色.中国数据要素"新"市场体系的构建,要在尊重市场规律的基础上,着力于产权界定不清晰、市场秩序不完善、监管体系缺位等症结,构建起"内生演化+外部培育"双轮驱动的运行范式,以推动数据要素市场化配置体制机制的创新与完善.     

数字经济推动经济高质量发展的理论机制与实现路径

推动中国经济实现高质量发展,需要塑造经济发展新优势。作为新的经济形态,数字经济具有技术性、互联性和倍增性等典型特征,通过创新要素的高效集聚与创新组织的精准匹配,重塑经济高质量发展的新动能;通过促进产业变革调整与贸易转型提升,构建经济高质量发展的新格局;通过提升全要素生产率并形成网络效应,实现经济高质量发展新成效;数字经济的发展加速了经济高质量发展不同维度的相互渗透、相互反馈及协同演化的进程。当前,数字经济推动中国经济高质量发展的重点任务在于提高数字创新能力、深化数实融合、增强数字普惠共享及完善数字治理体系。具体需要促进数字创新的加速发展,塑造经济高质量发展的全新动能;加快数字经济与实体经济深度融合,构筑经济高质量发展的主体基石;营造数字网络的生态体系,促进经济高质量发展的绩效倍增;构建数字经济发展的政策支撑体系,提供经济高质量发展的体制保障。     

数据要素影响绿色生态效率的机制与效应研究

数据要素已成为新发展格局中除劳动、资本、土地、技术之外的基础性生产要素,为分析数据要素对绿色生态效率的影响和作用路径,采用熵值法、SBM方向距离函数、Malmquist-Luenberger函数等方法测度了数据要素指数和数据要素视角下的绿色生态效率,并考察数据要素对绿色生态效率的影响机制和影响效应。研究发现:(1)数据要素对绿色生态效率的提升效应明显,工具变量两阶段最小二乘法(IV-2SLS)、系统GMM方法和多种稳健性检验结果依然显著。(2)影响机制结果表明,数据要素对绿色生态效率的提升主要通过产业结构升级效应、市场规模效应和技术进步效应来实现,即数据要素通过促进地区产业结构的高级化进程、扩大数据要素市场信息化应用的规模和推动技术进步来实现绿色生态效率的提升。(3)异质性结果显示,在低水平区域,数据要素的流动性和市场规模较小,数据要素水平提升带来的市场冲击性更大,效果更加显著。在市场要素集中程度较高的东部区域以及与其他生产要素融合较好的地区,数据要素的市场影响效应大且显著。     

数据成为新生产要素的政治经济学阐释

数据成为新的生产要素以后引发了一系列基本理论问题，需要用马克思主义政治经济学作出理论阐释。从数据作为新的生产要素的特征来看，数据生产要素化产生于非物质性的数字劳动过程中而具有使用价值和价值，并在重构生产力和重构生产关系方面发挥着重要作用，超越了传统生产要素的基本属性。从数据作为新的生产要素的价值来看，数据作为新的生产要素在生产环节中创造价值、在交换与分配环节中实现价值、在消费环节中倍增价值。从数据作为新的生产要素的资本化来看，数据要素在资本化程度不断加深的同时，在物质属性和社会属性方面表现出了数据资本二重性的新表现。数据资本的二重属性决定了数据要素资本化行为的两面性，数据要素资本化既带来了积极作用，又带来了消极作用。为更好地凸显其有利的一面，首先要厘清作为新的生产数据要素的权属，将其置于马克思产权理论下进行科学阐释，并在我国实践中不断丰富发展，着力解决数据确权问题。随着数据要素市场化程度加深，要不断优化完善数据要素市场的相关政策、积极探索数据要素市场的培育路径；同时还要从治理手段和对象、治理格局、治理主体角度出发，加强对数据要素市场的有效治理，推进数据要素市场健康有序发展。     

释放数据要素价值 促新质生产力发展

<正>当前,全球科技创新进入密集活跃时期,新一代信息、生物、能源、材料等领域颠覆性技术不断涌现,呈现深度交叉融合、高度复杂和多点突破发展态势。“新质生产力”着眼于中国式现代化全局新要求提出,以数字化、网络化、智能化新技术为支撑,是我们增强发展新动能、构筑经济发展新引擎、塑造高质量发展新优势的战略指引。新质生产力以数据为关键生产要素。作为继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,数字经济日益融入经济社会发展各领域全过程,     

数字普惠金融、创新要素流动与共同富裕

选取2005—2021年中国31个省份面板数据，基于系统GMM、门槛效应模型对数字普惠金融、创新要素流动与共同富裕的关系进行探讨。研究表明：数字普惠金融对共同富裕包括经济协调发展、公共服务均等、绿色发展平衡在内的子维度均有正向推动作用。数字普惠金融与创新要素流动融合发展可推动共同富裕发展，且存在创新要素流动的门槛效应。另外，数字普惠金融与创新要素流动二者融合对不同地区精神共同富裕和物质共同富裕的促进作用表现出东部、中部、西部地区依次递减规律。据此，提出激发数字普惠金融新活力、构筑创新要素流动新格局、打造区域协同发展新局面的建议。     

数字经济发展与地区全要素生产率——基于国家级大数据综合试验区的分析

数字经济发展的根本动力是作为通用技术的互联网和大数据技术的进步,这种技术进步提高了信息生产和传播的效率,推动了高质量发展.文章基于国家级大数据综合试验区,利用2013—2017年我国地级市面板数据,采用广义DID模型,研究了数字经济发展对地区全要素生产率的影响.研究发现,大数据试验区的建立显著提高了地区全要素生产率,这种促进作用是由纯技术进步主导的.同时,试验区的建立有助于增加地区和数字产业有关的创新,提升地区制造业企业的智能化意识和研发水平.异质性分析表明,试验区对生产率的促进作用在经济欠发达、创新水平低和产业结构高度高的地区更强.此外,试验区的建立对劳动力净流失地区的全要素生产率的促进作用更大,这为劳动力流失地区的发展提供了一定的参考.     

数字经济、要素市场化配置与共同富裕

数字经济与共同富裕是新时代中国高质量发展中的两个重要议题。选取2010—2021年中国30个省份面板数据,采用面板双向固定效应模型,从要素市场化配置视角探究数字经济对共同富裕的影响。研究结果表明:数字经济对共同富裕存在显著正向影响;数字经济对共同富裕的促进作用可经由要素市场化配置这一机制实现;数字经济通过优化要素市场化配置对共同富裕的影响具有区域异质性,表现为东部地区的正向促进效应更强。基于此,提出完善数字基础设施建设、深化要素市场化配置改革、制定差异化数字经济发展战略的政策建议,为数字经济时代赋能共同富裕提供经验证据。     

数据交易平台建设如何影响企业全要素生产率

本文以政府参与型数据交易平台建设反映数据要素市场发展,在理论分析数据交易平台建设影响企业全要素生产率的基础上,结合数据交易平台建设实践与2011—2020年A股上市公司数据,运用渐进DID方法对理论预期进行了验证。研究发现：数据交易平台建设显著地促进了制造业企业全要素生产率增长,这一结论在安慰剂检验、PSM-DID等一系列稳健性检验后仍然成立;数据交易平台建设的促进作用是通过降低交易成本、提高创新效率与生产效率等机制实现的。数字基础设施、数据应用场景等数据产业链关键环节强化了数据交易平台建设的促进作用;而且数据法治建设、数据安全保障等数据治理水平提高,增强了数据交易平台建设的影响。此外,对于规模较大、智能化水平较高、技术密集度较高以及政府数据开放度较高地区的企业来说,数据交易平台建设的促进作用更强。本文的研究验证了数据交易平台建设在制造业全要素生产率增长中的重要作用,为数据要素市场发展与制造业高质量发展提供了有益的参考。