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(dòng)引擎的生產(chǎn)力。打造高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置，能夠?yàn)閿?shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和創(chuàng)新思路，以推動(dòng)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(tái)設(shè)立這一準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請(qǐng)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(chǎng)建設(shè)通過推動(dòng)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(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度更強(qiáng)和社會(huì)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)在促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ)上，還能夠顯著改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，從而幫助企業(yè)塑造未來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(hào)：F124""文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A""文章編號(hào)：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(jí)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(dòng)生產(chǎn)力的質(zhì)變躍遷以重塑經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能。具體來說，一方面，通過對(duì)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(jī)效的作用［2-3］；另一方面，數(shù)據(jù)要素還能夠與資本、勞動(dòng)、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(shì)，推動(dòng)整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“質(zhì)量變革、效率變革和動(dòng)力變革”［4］。從中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢(shì)，數(shù)據(jù)要素對(duì)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(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎（見圖1）。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)，市場(chǎng)主體對(duì)數(shù)據(jù)要素的交易需求也隨之?dāng)U張，據(jù)國(guó)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(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)的發(fā)展前景十分廣闊。

總體來看，我國(guó)數(shù)據(jù)資源雖然總量豐富，但對(duì)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(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)分割仍然存在，這都會(huì)制約數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)體系建設(shè)為抓手，加快推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化體制機(jī)制改革，完善數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(dòng)提供更為豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和更為開放的創(chuàng)新思路，對(duì)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(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)規(guī)模（及估算）與數(shù)據(jù)要素對(duì)GDP貢獻(xiàn)率趨勢(shì)

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

鑒于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新在推動(dòng)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(chǎng)建設(shè)能否有效賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)？其中的作用傳導(dǎo)機(jī)制如何？數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響是否會(huì)受到其他內(nèi)外部邊界條件的制約？尚未有研究對(duì)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(chǎng)化配置效率與數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)在地區(qū)層面的相關(guān)性，本文首先繪制出2020年中國(guó)各省份數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(qǐng)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(chǎng)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(chǎng)化配置與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(chǎng)化配置與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(shí)別。

為加快推動(dòng)我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展，我國(guó)從2014年起就陸續(xù)在地區(qū)層面開展數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)的有益探索和實(shí)踐，截至2022年底，我國(guó)共建立起58家數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（或交易機(jī)構(gòu)）。鑒于2014年以來數(shù)據(jù)交易平臺(tái)在地區(qū)層面的分批次設(shè)立對(duì)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(duì)照組在政策沖擊發(fā)生前后的潛在變化趨勢(shì)是相同的，這為我們考察數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(shí)別出數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的因果效應(yīng)及其內(nèi)在作用機(jī)理。與此同時(shí)，借鑒已有研究的做法［6］，對(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)的詳細(xì)文本信息加以識(shí)別后所提取出的數(shù)字專利申請(qǐng)數(shù)量能夠刻畫企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(tái)這一外生沖擊作為自然實(shí)驗(yàn)，通過構(gòu)建交錯(cuò)雙重差分模型識(shí)別出數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)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(gè)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(chǎng)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(píng)估。第二，本文從數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)角度為激勵(lì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)拓寬了政策的可行空間。近年來，如何激勵(lì)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(chǎng)建設(shè)的關(guān)鍵性作用。本研究從推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(dòng)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(chǎng)化配置對(duì)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(dòng)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(píng)估了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(duì)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)政策效應(yīng)實(shí)現(xiàn)條件的認(rèn)識(shí)。

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

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

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

二、理論分析

（一）推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)要素應(yīng)用

數(shù)據(jù)要素既是數(shù)字時(shí)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(dòng)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(gè)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(shí)別數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會(huì)，創(chuàng)新機(jī)會(huì)是創(chuàng)新活動(dòng)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(chǎng)信息有助于企業(yè)更迅速地捕捉到潛在供、需缺口，從而識(shí)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(huì)；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(duì)不同領(lǐng)域?qū)Ｓ兄R(shí)的集成式開發(fā)［14］，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)廣泛匯聚起行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)特征、市場(chǎng)信息等專有知識(shí)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(shí)范圍、降低互補(bǔ)性知識(shí)的獲取成本，從而推動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)有序的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(dòng)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)景，數(shù)據(jù)要素與場(chǎng)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(chǎng)化配置的重要制度性基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能夠發(fā)揮重要的生態(tài)建構(gòu)者作用，已成為世界各國(guó)探索數(shù)據(jù)場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)景下的個(gè)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(dòng)，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(dòng)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(duì)稱的市場(chǎng)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(huì)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(huì)降低企業(yè)開展數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)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(chǎng)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(huì)主義行為威脅，降低數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中的內(nèi)外部交易成本。其一，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)建設(shè)能夠推動(dòng)不同市場(chǎng)主體以數(shù)據(jù)要素為載體，實(shí)現(xiàn)知識(shí)、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(dòng)的信息，如技術(shù)更迭變化、市場(chǎng)應(yīng)用前景、前沿發(fā)展趨勢(shì)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(chǎng)建設(shè)能夠降低企業(yè)外部交易成本。近年來，我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(duì)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(huì)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(shí)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(duì)數(shù)字創(chuàng)新潛在收益的積極預(yù)期，從而更有動(dòng)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(chǎng)建設(shè)能夠降低企業(yè)內(nèi)部交易成本。通過推動(dòng)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(duì)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(jiǎn)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(huì)抑制生產(chǎn)率提升［19］，還會(huì)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(dòng)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(shí)代下，數(shù)據(jù)要素通過與勞動(dòng)和資本等傳統(tǒng)要素間實(shí)現(xiàn)迭代組合，從而對(duì)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(chǎng)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(dòng)的開展。

一方面，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)建設(shè)能夠提升市場(chǎng)透明度，優(yōu)化市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(duì)資本配置的直接干預(yù)和對(duì)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)能夠糾正勞動(dòng)要素配置扭曲。具體而言，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)能夠改善勞動(dòng)力市場(chǎng)的信息條件和搜尋、匹配效率，提升個(gè)人就業(yè)信息獲取能力，減少勞動(dòng)力信息摩擦所帶來的就業(yè)職位時(shí)空錯(cuò)位［22］。事實(shí)上，勞動(dòng)力市場(chǎng)信息摩擦作為一種“扭曲稅”不僅會(huì)限制勞動(dòng)力供給規(guī)模，還會(huì)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)通過提供靈活多樣的崗位和就業(yè)信息，克服勞動(dòng)力市場(chǎng)信息摩擦，有助于降低由勞動(dòng)力錯(cuò)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(tái)為自然實(shí)驗(yàn)，識(shí)別數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)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(guó)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(tái)的詳細(xì)信息，手工整理得到各城市數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的具體設(shè)立時(shí)間。企業(yè)數(shù)字專利申請(qǐng)相關(guān)數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)、上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）。城市層面的失信被執(zhí)行人數(shù)據(jù)主要來自“全國(guó)法院被執(zhí)行人信息查詢”平臺(tái)，我們通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式從該平臺(tái)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(shí)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(kù)中的各地知識(shí)產(chǎn)權(quán)審判案件信息。此外，本文還利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)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(duì)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(gè)“企業(yè)-年份”層面的觀測(cè)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(qǐng)來刻畫企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)，與一般性的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)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(duì)企業(yè)專利申請(qǐng)的詳細(xì)文本信息進(jìn)行細(xì)致識(shí)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(qǐng)數(shù)量（取對(duì)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(duì)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(qǐng)的每項(xiàng)數(shù)字專利自申請(qǐng)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(qǐng)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(qǐng)數(shù)字專利的總被引用次數(shù)（取對(duì)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(chǎng)建設(shè)（DTM）

對(duì)于數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)（DTM），本文基于數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)這一近年來我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(tái)的設(shè)立作為一項(xiàng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(tái)，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(duì)數(shù)值來衡量；（2）企業(yè)年齡的對(duì)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(zhǎng)能力（Growthi，t）以企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)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(tái)的分批設(shè)立視為數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)水平變化的一場(chǎng)“自然實(shí)驗(yàn)”，采用交錯(cuò)雙重差分方法研究了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)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(shí)別數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)影響企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新活動(dòng)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(qǐng)量和被引用量對(duì)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(tái)，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(zhǎng)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(shí)間而變的企業(yè)個(gè)體不可觀測(cè)因素以及不隨企業(yè)個(gè)體變化的宏觀趨勢(shì)性因素對(duì)本文檢驗(yàn)系數(shù)可能造成的偏差；εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(duì)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(tái)設(shè)立來度量的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)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(qǐng)量（取對(duì)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(duì)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(shí)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(chǎng)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(dòng)企業(yè)改進(jìn)數(shù)字創(chuàng)新質(zhì)量，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“量”“質(zhì)”齊升。對(duì)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(chǎng)建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請(qǐng)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(tái)設(shè)立來度量的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(shì)檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)地區(qū)內(nèi)的企業(yè)與未設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)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(shì)。本文進(jìn)行了事前平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，這也是雙重差分方法所依賴的識(shí)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(shì)檢驗(yàn)，以考察隨時(shí)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(shí)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(gè)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(duì)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(duì)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(tái)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(duì)照組的企業(yè)在數(shù)據(jù)交易平臺(tái)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(shì)假設(shè)的成立性。此外，在數(shù)據(jù)交易平臺(tái)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(tái)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(duì)沖擊發(fā)生前平行趨勢(shì)的存在性進(jìn)行了評(píng)估，但依然可能存在著其他未被觀測(cè)到且隨時(shí)間而變化的變量對(duì)本文的因果關(guān)系識(shí)別造成干擾。對(duì)此，本文采用安慰劑檢驗(yàn)的方法對(duì)這一遺漏變量問題進(jìn)行探討。

（1）隨機(jī)化政策實(shí)施時(shí)間的安慰劑檢驗(yàn)。該做法的思路是采用虛構(gòu)政策時(shí)間進(jìn)行回歸，本文將地區(qū)設(shè)立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)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(tái)之前的時(shí)間段。結(jié)果顯示在假定政策時(shí)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(tái)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(shí)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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。考慮到2014年以來數(shù)據(jù)交易平臺(tái)設(shè)立的政策效應(yīng)極易受到同時(shí)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(shí)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(tái)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(cè)度：對(duì)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(shí)間趨勢(shì)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)是否會(huì)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(guó)信息通信研究院對(duì)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(gè)維度出發(fā)，篩選出20個(gè)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(gè)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)建設(shè)是否會(huì)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(tái)建設(shè)所帶來的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(píng)估交易對(duì)象的價(jià)值和潛在風(fēng)險(xiǎn)，減少因信息不對(duì)稱導(dǎo)致的交易成本。因此，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(duì)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(duì)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(chǎng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)能夠推動(dòng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)是否對(duì)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(dòng)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(yíng)業(yè)收入、固定資產(chǎn)投入和勞動(dòng)力投入，因此，當(dāng)每個(gè)行業(yè)中企業(yè)的資本產(chǎn)出彈性αKj與勞動(dòng)產(chǎn)出彈性αLj均相等時(shí)，RevenueitKit和RevenueitLit提供了企業(yè)資本和勞動(dòng)邊際收益產(chǎn)品（MRPK、MRPL）的近似度量。

其次，我們測(cè)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(chǎng)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(dòng)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(dòng)邊際收益產(chǎn)品的對(duì)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(chǎng)建設(shè)使得那些事前高M(jìn)RPK（MRPL）的企業(yè)的資本與勞動(dòng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)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(duì)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(chǎng)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(tái)被更多企業(yè)所非競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素支持。本文根據(jù)《中國(guó)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(chǎng)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(chǎng)建設(shè)在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的開展。

（2）知識(shí)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(tái)，還必須建立在一定的數(shù)據(jù)知識(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制下，各類市場(chǎng)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(kù)收集了全部知識(shí)產(chǎn)權(quán)審判案件信息，利用各城市人民法院對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)審判案件結(jié)案數(shù)來度量城市層面知識(shí)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(chǎng)建設(shè)在不同知識(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的提升，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)在促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)上的作用變得更為明顯。

（3）社會(huì)信用環(huán)境的異質(zhì)性。數(shù)據(jù)市場(chǎng)涉及數(shù)據(jù)要素的流通和交易過程，而良好的社會(huì)信用環(huán)境則是數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(dòng)。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(huì)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(chǎng)建設(shè)在不同社會(huì)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(huì)信用環(huán)境建設(shè)水平的地區(qū)，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(dòng)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(dòng)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(shí)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(yíng)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(yíng)業(yè)務(wù)收入排名前30%的企業(yè)數(shù)字專利申請(qǐng)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(chǎng)建設(shè)在具有不同頭部企業(yè)帶動(dòng)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(dòng)作用更強(qiáng)時(shí)，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的激勵(lì)作用也相對(duì)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(chǎng)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(chǎng)信號(hào)變化和同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的技術(shù)進(jìn)展主動(dòng)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(chǎng)建設(shè)對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)效應(yīng)相對(duì)更為明顯。

（3）不同企業(yè)規(guī)模下數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)的政策效應(yīng)。考慮到不同規(guī)模企業(yè)對(duì)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(chǎng)建設(shè)的數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)效應(yīng)也可能呈現(xiàn)一定差異。參考國(guó)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(duì)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(chǎng)建設(shè)對(duì)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(duì)更強(qiáng)。原因可能在于，大型企業(yè)的潛在用戶數(shù)量相對(duì)較多，且對(duì)于市場(chǎng)需求和消費(fèi)者偏好的識(shí)別更為精準(zhǔn)，對(duì)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(chǎng)建設(shè)的政策激勵(lì)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(chǎng)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(gè)重要問題亟須回答，那就是數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(yíng)績(jī)效的提升？對(duì)這一問題的回答將有助于我們更加全面深入地認(rèn)識(shí)和理解，推動(dòng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(yíng)績(jī)效的角度出發(fā)，嘗試考察數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(yíng)績(jī)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(chǎng)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(yíng)業(yè)績(jī)，從而塑造企業(yè)未來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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(tái)設(shè)立這一準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)建設(shè)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字專利申請(qǐng)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(chǎng)建設(shè)能夠通過推動(dòng)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(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度更強(qiáng)和社會(huì)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(dòng)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(chǎng)建設(shè)在促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的基礎(chǔ)上，還顯著改善了企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，從而幫助企業(yè)塑造未來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，對(duì)標(biāo)高標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)體系建設(shè)要求，以數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)為抓手，加快推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(chǎng)價(jià)格為信號(hào)，激勵(lì)市場(chǎng)主體主動(dòng)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(dòng)提供豐富的應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(dòng)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(chǎng)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(shì)，從公共數(shù)據(jù)開放、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、社會(huì)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(chǎng)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(duì)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(chǎng)，同時(shí)要發(fā)揮好行業(yè)頭部企業(yè)在推動(dòng)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(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)，治理潛在的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)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(gè)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(píng)估數(shù)據(jù)壟斷等市場(chǎng)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(huì)福利損失，又要避免挫傷企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)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。

參考文獻(xiàn)：

［1］"任保平.生產(chǎn)力現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型形成新質(zhì)生產(chǎn)力的邏輯［J］．"經(jīng)濟(jì)研究，2024，59（3）：12-19.

［2］"謝康，夏正豪，肖靜華.大數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)要素的企業(yè)實(shí)現(xiàn)機(jī)制：產(chǎn)品創(chuàng)新視角［J］．"中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（5）：42-60.

［3］"戴魁早，王思曼，黃姿.數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)發(fā)展與生產(chǎn)率提升［J］．"經(jīng)濟(jì)管理，2023，45（6）：22-43.

［4］"蔡躍洲，馬文君.數(shù)據(jù)要素對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響與數(shù)據(jù)流動(dòng)制約［J］．"數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（3）：64-83.

［5］"李三希，李嘉琦，劉小魯.數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵特征與推進(jìn)路徑［J］．"改革，2023（5）：29-40.

［6］"黃勃，李海彤，劉俊岐，等.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與中國(guó)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——來自企業(yè)數(shù)字專利的證據(jù)［J］．"經(jīng)濟(jì)研究，2023，58（3）：97-115.

［7］"蔡運(yùn)坤，周京奎，袁旺平.數(shù)據(jù)要素共享與城市創(chuàng)業(yè)活力——來自公共數(shù)據(jù)開放的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．"數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2024，41（8）：5-25.

［8］"戴魁早，王思曼，黃姿.數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率［J］．"經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2023（12）：58-75.

［9］"陳寒鈺，趙紫鳳，劉超.數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展嗎——基于數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)［J］．"宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2024（1）：61-74.

［10］楊鵬，劉航，張柳欽，等.稅收激勵(lì)與企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新——來自固定資產(chǎn)加速折舊政策的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．"財(cái)政研究，2023（9）：86-102.

［11］韓先鋒，肖堅(jiān)，董明放.創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、產(chǎn)權(quán)保護(hù)與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新“量質(zhì)齊升”——基于多重政策組合新視角［J］．"產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2024（1）：29-41+128.

［12］金環(huán)，蔣鵬程.企業(yè)家精神的數(shù)字創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)——基于數(shù)字專利視角［J］．"經(jīng)濟(jì)管理，2024，46（3）：22-39.

［13］馬淑琴，徐苗，張陳宇.數(shù)據(jù)要素應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新效應(yīng)——來自中國(guó)A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．"商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2024（2）：50-67.

［14］Tumbas，"S.，"Berente，"N.，"Brocke，"J.V."Digital"Innovation"and"Institutional"Entrepreneurship：Chief"Digital"Officer"Perspectives"of"Their"Emerging"Role［J］．"Journal"ofnbsp;Information"Technology，"2018，33（3）："188-202.

［15］尹西明，陳勁，王冠.場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)：面向新質(zhì)生產(chǎn)力的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置新機(jī)制［J］．"社會(huì)科學(xué)輯刊，2024（3）：178-188."

［16］Boudreau"K"J，"Jeppesen"L"B，"Miric"M."Profiting"from"Digital"Innovation："Patents，Copyright"and"Performance［J］．"Research"Policy，"2022，51（5）："104477.

［17］鄭攀攀，莊子銀.知識(shí)產(chǎn)權(quán)司法保護(hù)專門化與企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新［J］．"系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2024，44（5）：1501-1521.

［18］Baesens，"B.，"Bapna，"R.，"Marsden，"J."R.，"et"al."Transformational"Issues"of"Big"Data"and"Analytics"in"Networked"Business［J］．"MIS"quarterly，"2016，40（4）："807-818.

［19］Hsieh"C"T，"Klenow"P"J."Misallocation"and"Manufacturing"TFP"in"China"and"India［J］．"The"Quarterly"Journal"of"Economics，"2009，124（4）："1403-1448.

［20］戴魁早，劉友金.要素市場(chǎng)扭曲與創(chuàng)新效率——對(duì)中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)分析［J］．"經(jīng)濟(jì)研究，2016，51（7）：72-86.

［21］趙云輝，張哲，馮泰文，等.大數(shù)據(jù)發(fā)展、制度環(huán)境與政府治理效率［J］．"管理世界，2019，35（11）：119-132.

［22］Yu，"L.，"Ma，"T.，"Wu，"S.，"et"al."How"Does"Broadband"Internet"Affect"Firm-level"Labor"Misallocation："The"Role"of"Information"Frictions［J］．"China"Economic"Review，"2023，"82："102067.

［23］喻理，柏培文，王海蘊(yùn)，等.從窄帶到寬帶：信息摩擦與初次分配［J］．"世界經(jīng)濟(jì)，2023，46（9）：82-107.

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

［25］Bau"N，"Matray"A."Misallocation"and"Capital"Market"Integration："Evidence"from"India［J］．"Econometrica，"2023，91（1）："67-106.

［26］Jones"C"I，"Tonetti"C."Nonrivalry"and"The"Economics"of"Data［J］．"American"Economic"Review，2020，110（9）："2819-2858.

［27］Adhikari"B"K，"Agrawal"A."Peer"Influence"on"Payout"Policies［J］．"Journal"of"Corporate"Finance，2018，48："615-637.

［28］Agrawal"A，"Gans"J"S，"Goldfarb"A."Exploring"the"Impact"of"Artificial"Intelligence："Prediction"versus"Judgment［J］．"Information"Economics"and"Policy，"2019，47："1-6.

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）