文献类型：期刊文章

作　　者：史丹[1,2] 孙光林[3,4]

SHI Dan;SUN Guanglin(Institute of Industrial Economics,Chinese Academy of Social Sciences;Collaborative Innovation Center for Emissions Trading System Co-Constructed by the Province and Ministry;School of Finance,Nanjing University of Finance and Economics)

机构地区：[1]中国社会科学院工业经济研究所 [2]浙江财经大学-中国社会科学院大学浙江研究院 [3]中国社会科学院工业经济研究所-上海研究院,碳排放权交易省部共建协同创新中心 [4]南京财经大学金融学院,210023

出　　处：《经济理论与经济管理》

基　　金：国家自然科学基金专项项目“面向碳中和的中国经济转型模式构建研究”(72140001);中国社会科学院登峰战略优势(产业经济)项目、中国社会科学院高端智库基础项目“产业发展新态势的理论分析方法及经济分析智能化能力建设”(21CKJC001)的资助。

年　　份：2024

卷　　号：44

期　　号：4

起止页码：12-30

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：新质生产力以全要素生产率提升为标志、核心是创新,数据要素对于提升创新水平与全要素生产率具有重要意义。本文将国家级大数据综合试验区试点作为一次准自然实验,基于我国2009—2021年制造业和服务业上市公司面板数据,利用双重差分模型识别数据要素影响企业全要素生产率的因果效应与作用机制。研究发现:数据要素显著提升了企业全要素生产率,且对服务业企业全要素生产率的影响大于制造业企业;经过一系列稳健性检验后上述结论依然成立。机制分析结果表明,数据要素主要通过数字化变革和创新对企业全要素生产率产生间接影响。调节效应表明,产业融合与数据要素会共同发挥作用、提升企业全要素生产率,且在中、高产业融合区域的作用效果没有显著差异,在低产业融合区域的效果不显著。

关 键 词：数据要素  新质生产力  企业全要素生产率  创新  产业融合

分 类 号：F719] F425F49