胡澤鵬

（南開(kāi)大學(xué)馬克思主義學(xué)院，天津 300350）

引 言

2020年突如其來(lái)的新冠肺炎疫情席卷全球，為中國(guó)乃至世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)帶來(lái)了巨大的不確定性，中國(guó)政府通過(guò)強(qiáng)有力的制度性優(yōu)勢(shì)，有效抑制了疫情蔓延，并在短時(shí)間內(nèi)恢復(fù)了生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。根據(jù)中國(guó)通信研究院測(cè)算，在新冠肺炎疫情的沖擊下，盡管我國(guó)名義GDP增速只有3%，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度卻依然維持在9.7%左右①，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已逐漸成為頂住外部風(fēng)險(xiǎn)、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要源動(dòng)力[1，2]，這其中，數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的形成和繁榮。

黨的十九屆四中全會(huì)指明數(shù)據(jù)可作為生產(chǎn)要素按貢獻(xiàn)參與分配，習(xí)近平總書(shū)記也曾多次強(qiáng)調(diào)，要 “構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，要 “加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)”，這足以看出數(shù)據(jù)在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮的重要作用，根據(jù)中國(guó)信息通信研究院的界定，數(shù)字經(jīng)濟(jì)②包含數(shù)據(jù)價(jià)值化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理4個(gè)方面，而發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，需要構(gòu)建以數(shù)字價(jià)值化為基礎(chǔ)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為核心、數(shù)字化治理為保障的新業(yè)態(tài)，其中價(jià)值化的數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過(guò)程中作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用。從2014年開(kāi)始，北京、杭州、鄭州和重慶等11個(gè)城市相繼建立了14個(gè)大數(shù)據(jù)交易中心，加速了數(shù)據(jù)價(jià)值化的發(fā)展。梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，已有研究多為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響，而數(shù)據(jù)價(jià)值化作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，鮮有文獻(xiàn)從數(shù)據(jù)價(jià)值化的角度探究其對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制，大數(shù)據(jù)交易中心的建立為探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了天然的 “準(zhǔn)自然”實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)進(jìn)一步分析價(jià)值化的數(shù)據(jù)如何影響區(qū)域全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了前提條件。為此，本文首先通過(guò)理論分析將數(shù)據(jù)價(jià)值化、全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)串成一條完整的鏈條；其次，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)考察建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)提升區(qū)域全要素生產(chǎn)率和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，同時(shí)還將全要素生產(chǎn)率作為中介變量，探究其對(duì)建立大數(shù)據(jù)交易中心提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制，以證明國(guó)家允許各城市建立大數(shù)據(jù)交易中心政策的有效性；最后為地方政府如何廣泛建立大數(shù)據(jù)交易中心提供政策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

由于近年來(lái)人口紅利消失[3，4]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不相適應(yīng)[5]以及勞動(dòng)生產(chǎn)率的降低[6]等因素，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度逐年放緩，為頂住經(jīng)濟(jì)下行壓力，保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，需要堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，全面塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)，為此國(guó)家將數(shù)據(jù)作為除勞動(dòng)、土地、資本和技術(shù)外的第五大生產(chǎn)要素，“十三五”發(fā)展規(guī)劃更是提出 “實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略”，“十四五”發(fā)展規(guī)劃綱要也指出 “促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”，因而通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成為保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方式主要有兩個(gè)方面：①數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身的發(fā)展會(huì)直接影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；②數(shù)字經(jīng)濟(jì)衍生產(chǎn)品以及對(duì)數(shù)字技術(shù)的投資間接影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。對(duì)于直接影響，Choi和Yi（2009）[7]利用1991～2000年207個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向作用。Czernich等（2011）[8]估計(jì)了 1996～2007 年 OECD 國(guó)家寬帶基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響發(fā)現(xiàn)，寬帶普及率每提高10個(gè)百分點(diǎn)，人均GDP增長(zhǎng)率則會(huì)提高 0.9～1.5 個(gè)百分點(diǎn)。 Chu（2013）[9]利用世界銀行201個(gè)國(guó)家的調(diào)查數(shù)據(jù)研究了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，指出互聯(lián)網(wǎng)普及率每提高10個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際人均GDP就會(huì)提高0.57～0.63個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)還指出當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于衰退期間時(shí)，正向促進(jìn)作用依然顯著。 何仲等（2013）[10]通過(guò)2001～2010年的數(shù)據(jù)估算出當(dāng)寬帶滲透率每提升10%，國(guó)民經(jīng)濟(jì)將提升0.424%。但鄭世林等（2014）[11]的研究發(fā)現(xiàn)在20世紀(jì)90年代期間，無(wú)論是移動(dòng)電話還是固定電話都顯著促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，不過(guò)在2000年以后，固定電話對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響反而為負(fù)。

對(duì)于間接影響，Jorgenson 和 Vu（2016）[12]指出半導(dǎo)體技術(shù)的指數(shù)級(jí)進(jìn)步加快推動(dòng)了信息通信技術(shù)（ICT）革命，成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?，而且以中?guó)和印度為代表的發(fā)展中國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)將對(duì)世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更大的影響。Oliner和Sichel（2000）[13]通過(guò)測(cè)算2000年以后信息技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，其貢獻(xiàn)并沒(méi)有從1999年的歷史高點(diǎn)回落。 Jorgenson 和 Motohashi（2005）[14]通過(guò)比較日本和美國(guó)1975～2003年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力來(lái)源發(fā)現(xiàn)，日本國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中對(duì)信息技術(shù)（IT）的投資自1995年以后逐漸攀升，而且信息技術(shù)普及同時(shí)提高了全要素生產(chǎn)率。 Hofman等（2016）[15]同樣發(fā)現(xiàn)1995年以來(lái)對(duì)信息通信技術(shù)的投資加速了美國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。 Erumban 和 Das（2016）[16]研究了印度20世紀(jì)80年代以來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)源發(fā)現(xiàn)，信息通信技術(shù)投資在推動(dòng)印度總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面的作用越來(lái)越大，但僅限于服務(wù)業(yè)，同時(shí)，利用市場(chǎng)服務(wù)的信息和通信技術(shù)的行業(yè)其生產(chǎn)率增長(zhǎng)有所改善。 Jorgenson和 Vu（2007）[17]研究發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)投資對(duì)1989～2004年間世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇有重要影響。張紅歷等（2010）[18]利用省域數(shù)據(jù)得出信息技術(shù)能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論。周勤等（2012）[19]通過(guò)構(gòu)建地理加權(quán)回歸模型研究發(fā)現(xiàn)，信息技術(shù)對(duì)我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)會(huì)越來(lái)越大，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的重要推動(dòng)力。韓寶國(guó)和李世奇（2018）[20]采用動(dòng)態(tài)面板經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型發(fā)現(xiàn)，軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)發(fā)展促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。根據(jù)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，知識(shí)的積累和溢出導(dǎo)致的技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要內(nèi)生變量[21-23]，由此，隨著數(shù)據(jù)價(jià)值化的推進(jìn)，以信息為載體的知識(shí)的生產(chǎn)和傳播效率會(huì)加快，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率

梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響主要通過(guò)加快技術(shù)進(jìn)步、降低交易成本、提升效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和減少資源錯(cuò)配等。楊慧梅和江璐（2021）[24]通過(guò)主成分分析法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)體系分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)省際全要素生產(chǎn)率的影響發(fā)現(xiàn)，總體來(lái)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，但進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，相較于生產(chǎn)率高的地區(qū)，較低生產(chǎn)率地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響更為顯著。黃群慧等（2019）[25]考察了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)效率的內(nèi)在機(jī)制發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展降低了交易成本、減少了資源錯(cuò)配以及促進(jìn)了創(chuàng)新，肖利平（2018）[26]的研究同樣也得出了 “互聯(lián)網(wǎng)+”顯著促進(jìn)了裝備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率的結(jié)論。李春發(fā)等（2020）[27]分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)動(dòng)力來(lái)源于降低交易成本和轉(zhuǎn)移價(jià)值分配等方面，Brynjolfsson 和 Hitt（2000）[28]指出在商品交換中互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，突破了時(shí)間和空間限制，在降低交易成本的同時(shí)提高了效率。郭家堂和駱品亮（2016）[29]、Solow（1987）[30]利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，總體上互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展顯著促進(jìn)了中國(guó)的全要素生產(chǎn)率，但這種促進(jìn)作用是非線性的，同時(shí)文章的結(jié)論有效回應(yīng)了 “索洛悖論”。

（3）全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

當(dāng)前我國(guó)面臨百年未有之大變局，這與我國(guó)目前發(fā)展的階段、環(huán)境和條件變化相契合。推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為 “十四五”時(shí)期發(fā)展的主題，落實(shí)速度換擋、動(dòng)力轉(zhuǎn)換和創(chuàng)新體制是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要舉措，其核心要義是通過(guò)提升全要素生產(chǎn)率水平助推經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。田國(guó)強(qiáng)（2019）[31]指出當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨增長(zhǎng)速度持續(xù)下滑的壓力，為提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，需要依靠技術(shù)進(jìn)步和優(yōu)化人力資本來(lái)提高全要素生產(chǎn)率。孫祁祥和周新發(fā)（2020）[32]在討論科技創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理中指出，通過(guò)優(yōu)化資源的合理配置，使得整個(gè)社會(huì)的全要素生產(chǎn)率趨勢(shì)向上，將加速推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。肖宏偉和牛犁（2021）[33]指出通過(guò)加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，提高全要素生產(chǎn)率，為實(shí)現(xiàn) “十四五”規(guī)劃提供動(dòng)力支撐。鄭江淮和冉征（2021）[34]利用中國(guó) 1985～2015 年發(fā)明專(zhuān)利數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，只有走出創(chuàng)新 “舒適區(qū)”，即不相關(guān)技術(shù)多樣化、維持 “進(jìn)步部門(mén)”產(chǎn)業(yè)占比，才能通過(guò)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高進(jìn)而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)更快增長(zhǎng)。任保平和鄒起浩（2021）[35]指出要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，需要通過(guò)對(duì)生產(chǎn)要素的有效整合和對(duì)其創(chuàng)新性的挖掘來(lái)穩(wěn)步提升全要素生產(chǎn)率。

綜上，上述文獻(xiàn)僅單純研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域全要素生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩兩變量之間的相關(guān)關(guān)系，而未將三者之間的聯(lián)系和邏輯結(jié)合起來(lái)加以分析，而且也鮮有利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)予以驗(yàn)證，而本文進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)細(xì)化為數(shù)據(jù)價(jià)值化，以 “是否建立大數(shù)據(jù)交易中心”作為數(shù)據(jù)價(jià)值化的表征變量，探討建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)區(qū)域全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，同時(shí)將區(qū)域全要素生產(chǎn)率作為中介變量探討這一邏輯鏈條的內(nèi)在機(jī)理和作用機(jī)制，以驗(yàn)證建立大數(shù)據(jù)交易中心的政策有效期以及為數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供檢驗(yàn)證據(jù)。

2 理論分析和研究假說(shuō)

2.1 數(shù)據(jù)價(jià)值化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)越來(lái)越大。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2005年的2.6萬(wàn)億元躍升到2020年的39.3萬(wàn)億元，其占GDP的比重從2005年的14.2%提升為2020年的38.6%。不難看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿薮?，在助推?jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局中具有關(guān)鍵作用。大數(shù)據(jù)交易中心的建立使數(shù)據(jù)作為商品可以進(jìn)行買(mǎi)賣(mài)，促進(jìn)了信息的流通和共享，降低了 “信息孤島”現(xiàn)象，類(lèi)比于信息經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，本文認(rèn)為大數(shù)據(jù)交易中心的建立對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響也可以分為兩個(gè)方面，直接影響方面，大數(shù)據(jù)交易中心的建立使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部可以通過(guò)數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字信息服務(wù)的生產(chǎn)和最終需求直接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即消費(fèi)傳導(dǎo)路徑；間接影響方面，大數(shù)據(jù)交易中心的建立可以通過(guò)數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字信息服務(wù)的生產(chǎn)和投資與中間需求間接影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即投資傳導(dǎo)路徑。另外，除了通過(guò)內(nèi)含于資本品本身的技術(shù)而作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之外，大數(shù)據(jù)交易中心的建立還可以以?？怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步的方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而提升經(jīng)濟(jì)的配置效率和運(yùn)行效率。綜上，本文提出以下假設(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)交易中心的建立促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.2 數(shù)據(jù)價(jià)值化和全要素生產(chǎn)率

梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)率影響的結(jié)論鮮有分歧，學(xué)者們從不同角度分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)率提高的作用機(jī)理。本文認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率主要通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、降低交易成本、減少資源錯(cuò)配、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素結(jié)合的倍乘效應(yīng)。（1）大數(shù)據(jù)交易中心的建立使得數(shù)據(jù)之間的流通更為快速，有利于消除科技創(chuàng)新中的 “孤島現(xiàn)象”，通過(guò)形成各方面、各環(huán)節(jié)和各渠道的信息共享局面，通過(guò)構(gòu)建技術(shù)共享數(shù)據(jù)庫(kù)推動(dòng)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，加快技術(shù)進(jìn)步發(fā)展； （2）Harris（1998）[36]指出，互聯(lián)網(wǎng)作為一種通用技術(shù)（GPT），能夠顯著降低交易成本以及消除特定類(lèi)型服務(wù)的障礙，通過(guò)突破時(shí)空的限制促進(jìn)知識(shí)和信息的傳播。大數(shù)據(jù)交易中心的建立通過(guò)降低經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的信息不對(duì)稱(chēng)程度降低了單位產(chǎn)品交易成本，黃群慧等（2019）[25]通過(guò)推導(dǎo)理論模型指出，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)展到專(zhuān)業(yè)化生產(chǎn)階段時(shí)，一些制造業(yè)生產(chǎn)商為了降低交易成本直接選擇在市場(chǎng)上購(gòu)買(mǎi)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，通過(guò)提高生產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)化水平來(lái)提高生產(chǎn)率；（3）在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程中，由于邊際收益遞減規(guī)律的限制，當(dāng)要素的使用量超過(guò)一定范圍之后，要素的利用效率會(huì)隨著要素投入的增加而降低。因此，可以將數(shù)據(jù)與其他生產(chǎn)方式結(jié)合對(duì)生產(chǎn)要素進(jìn)行有效整合，通過(guò)減少資源錯(cuò)配和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)消除收益遞減的限制，進(jìn)而提高生產(chǎn)率；（4）隨著大數(shù)據(jù)交易中心的建立，有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源催生出了眾多經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)，通過(guò)與其他傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的深度結(jié)合，加快了產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新速度，提高了資本周轉(zhuǎn)速度和價(jià)值創(chuàng)造效率，同時(shí)企業(yè)通過(guò)開(kāi)發(fā)手機(jī)應(yīng)用和購(gòu)物網(wǎng)站可以大量獲取消費(fèi)者信息，這使得企業(yè)可以在發(fā)現(xiàn)顧客需求、細(xì)分市場(chǎng)、輔助決策支持、商務(wù)模式／產(chǎn)品／服務(wù)創(chuàng)新等方面進(jìn)行更科學(xué)的決策，進(jìn)而提高了全要素生產(chǎn)率。有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)帶來(lái)全要素生產(chǎn)率的提高是美國(guó)單位勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要原因[13]，這樣商品生產(chǎn)者在單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)的物質(zhì)財(cái)富增加，生產(chǎn)單位物質(zhì)財(cái)富的時(shí)間減少，其結(jié)果是促進(jìn)了商品利潤(rùn)率的提高和財(cái)富的積累，為經(jīng)濟(jì)保持高質(zhì)量發(fā)展奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)據(jù)價(jià)值化能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。

2.3 數(shù)據(jù)價(jià)值化、全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

全要素生產(chǎn)率的提高直接反映了技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步的本質(zhì)是通過(guò)改進(jìn)生產(chǎn)設(shè)備、調(diào)整生產(chǎn)要素的組合比例，提高要素的投入產(chǎn)出比，使得在既定成本下產(chǎn)出最大或在既定產(chǎn)出下要素投入最小。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，價(jià)值化的數(shù)據(jù)逐漸成為助推技術(shù)進(jìn)步提升全要素生產(chǎn)率和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的催化劑。大數(shù)據(jù)交易中心的建立促進(jìn)了數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、流通和消費(fèi)，使得數(shù)據(jù)作為有價(jià)值的商品可以進(jìn)行交易和利用，廠商通過(guò)將交易的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整合，能有效降低交易成本、減少資源錯(cuò)配和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提高全要素生產(chǎn)率，而一定時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的改善是全要素生產(chǎn)率提高的結(jié)果。為此本文認(rèn)為，數(shù)據(jù)價(jià)值化除直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)外，還可以通過(guò)提升區(qū)域全要素生產(chǎn)率的方式間接提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，故提出以下假設(shè)：

H3：全要素生產(chǎn)率作為中介變量，中介了數(shù)據(jù)價(jià)值化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于本文考察數(shù)據(jù)價(jià)值化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響及其作用機(jī)理，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取2012～2020年238個(gè)地級(jí)市的非平衡面板數(shù)據(jù)，盡管2020年經(jīng)歷了新冠肺炎疫情的沖擊，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占GDP比重仍持續(xù)增長(zhǎng)，有效支撐了疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展③，因而可將2020年數(shù)據(jù)納入回歸模型。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒和EPS數(shù)據(jù)庫(kù)。共得到有效樣本1875個(gè)。

3.2 研究方法與變量界定

3.2.1 研究方法

本文旨在探求數(shù)據(jù)價(jià)值化影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的政策沖擊和作用機(jī)制，而大數(shù)據(jù)交易中心的建立則為本文提供了一個(gè)良好的準(zhǔn)自然環(huán)境。由于省域內(nèi)市場(chǎng)要素的充分流動(dòng)性，建立大數(shù)據(jù)交易中心能有效促進(jìn)其所在省域的數(shù)據(jù)要素流動(dòng)，故本文以省域內(nèi)是否建立大數(shù)據(jù)交易中心作為政策處理變量。在傳統(tǒng)經(jīng)典DID的模型設(shè)定中，一個(gè)隱含的假設(shè)是，處理組的所有個(gè)體受到政策沖擊的時(shí)間均完全相同，但本文研究的是各省域不同時(shí)間建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)本省域內(nèi)城市全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，故本文選用異時(shí)DID回歸模型，在選用該方法時(shí)，模型中不再加入處理啞變量和政策年份啞變量。

3.2.2 變量界定

結(jié)合本文研究目標(biāo)和樣本特點(diǎn)，對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了界定和量化。

被解釋變量。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Gdpper）用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)衡量，并以2006年為基期進(jìn)行了平減。

解釋變量。雙重差分變量（Treatpost），處理啞變量和政策啞變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)用以反應(yīng)政策實(shí)施的凈效應(yīng)。

中介變量。全要素生產(chǎn)率（Tfpch），梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)計(jì)算宏觀全要素生產(chǎn)率的方法主要有兩種：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）和隨機(jī)前沿分析（SFA）。 借鑒楊慧梅和江璐（2021）[24]、邱子迅和周亞虹（2021）[37]研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的方法，本文選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法計(jì)算地級(jí)市的全要素生產(chǎn)率，該方法對(duì)于生產(chǎn)函數(shù)形式和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況均無(wú)要求，直接由數(shù)學(xué)規(guī)劃模型根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)生成投入產(chǎn)出變量的權(quán)重，能有效地避免人為主觀因素對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的影響。其中涉及的產(chǎn)出變量和投入變量分別為地級(jí)市實(shí)際GDP、地級(jí)市固定資本存量④和城鎮(zhèn)就業(yè)總?cè)丝?，其中地?jí)市GDP參考了余泳澤等（2019）[38]的方法，以2006年為基期對(duì)名義 GDP進(jìn)行平減得到，地級(jí)市的固定資本存量參考張軍等（2004）[39]用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算，具體計(jì)算公式為：

其中I為固定資產(chǎn)投資實(shí)際數(shù)額，PI為以2006年為基期的省級(jí)固定資產(chǎn)投資指數(shù)，K為以2006年為基期的地級(jí)市固定資本存量，其中各地級(jí)市2006年的固定資本存量是通過(guò)所在省域的省級(jí)固定資本存量計(jì)算得到，因?yàn)閱魏澜埽?008）[40]已經(jīng)計(jì)算得到2006年的省級(jí)固定資本存量，具體估算方法為：

控制變量。 借鑒韓先鋒等（2019）[41]、邱子迅和周亞虹（2021）[37]的做法，同時(shí)參考鄭世林等（2014）[11]、Barro 和 Sala-i-Martin（1991）[42]、Islam（1995）[43]的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，回歸模型中涉及的控制變量主要有地級(jí)市和省級(jí)兩個(gè)層面，具體的，地級(jí)市層面為企業(yè)規(guī)模（Firms）和產(chǎn)業(yè)升級(jí)（Str）；省級(jí)層面有城市化水平（Urb）、萬(wàn)人域名數(shù)（Lnint）和市場(chǎng)化水平（Market）。所有變量描述如表1所示。

表1 變量描述

3.3 回歸模型構(gòu)建

本文基于理論分析和研究假說(shuō)，構(gòu)建了以下雙重差分回歸計(jì)量模型：

其中，α為截距，β0～β7為回歸系數(shù)，Gdpper為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，Treatpost為分組和政策虛擬變量的交乘項(xiàng)，Tfpch為全要素生產(chǎn)率，Gdpperi，t-1為地級(jí)市人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)的滯后項(xiàng)，X為地級(jí)市層面控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Firms）和產(chǎn)業(yè)升級(jí)（Str），C表示省級(jí)層面控制變量，包括城市化水平（Urb）、萬(wàn)人域名數(shù)（Lnint）和市場(chǎng)化水平（Market），λ為地級(jí)市固定效應(yīng)，μ為年份固定效應(yīng)，ε為殘差項(xiàng)。

鑒于全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的滯后性以及潛在的內(nèi)生性，模型（Ⅰ）～（Ⅵ）分別對(duì)Tfpch和Gdpper滯后1期。 同時(shí)，借鑒 Petersen（2009）[44]的方法，在城市層面對(duì)回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了聚類(lèi)（Cluster）調(diào)整，以降低殘差項(xiàng)不服從正態(tài)分布對(duì)回歸結(jié)果的影響。

4 研究結(jié)論

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

為了更為直觀了解各變量的總體情況，表2列示了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，可以看到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Gdpper）的均值為10.567，最小值為8.659，最大值為12.861，說(shuō)明我國(guó)各城市間的人均GDP仍存在較大差距。全要素生產(chǎn)率（Tfpch）均值為0.957，最小值為0.511，最大值為1.581，這與邱子迅和周亞虹（2021）[37]的計(jì)算較為接近。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

4.2 相關(guān)性檢驗(yàn)

在回歸前，本文對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)和多重共線性檢驗(yàn)，如表3所示，所有變量中，方差膨脹因子最大值不高于2，遠(yuǎn)小于經(jīng)驗(yàn)法則所要求的臨界值10，因此不必?fù)?dān)心變量間的多重共線性問(wèn)題。

表3 相關(guān)性檢驗(yàn)

4.3 回歸結(jié)果與分析

基于前文研究設(shè)計(jì)，模型（Ⅰ）～（Ⅳ）采用面板數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，故使用固定效應(yīng)模型回歸分析。所用軟件為Stata 16.0，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 回歸結(jié)果

根據(jù)模型（Ⅰ）和（Ⅱ）的回歸結(jié)果，交互項(xiàng)（Treatpost）分別與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Gdpper）和全要素生產(chǎn)率（Tfpch）顯著正相關(guān)，假設(shè)H1和H2得到驗(yàn)證，說(shuō)明大數(shù)據(jù)交易中心的建立使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部可以通過(guò)數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字信息服務(wù)的生產(chǎn)和最終需求直接提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，同時(shí)通過(guò)降低經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的信息不對(duì)稱(chēng)程度降低了單位產(chǎn)品交易成本，通過(guò)減少資源錯(cuò)配和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)消除收益遞減的限制，進(jìn)而提高了全要素生產(chǎn)率。結(jié)合模型（Ⅰ）、（Ⅲ）和（Ⅳ）并根據(jù)溫忠麟等（2004）[45]關(guān)于中介效應(yīng)的檢驗(yàn)，可以看到模型（Ⅳ）的回歸結(jié)果中，雙重差分交互項(xiàng)和全要素生產(chǎn)率的滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率部分中介了建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基于本文的回歸方法，借鑒相關(guān)研究，主要采用以下兩種思路檢驗(yàn)了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

（1）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

盡管本文選擇異時(shí)DID能夠降低回歸模型的內(nèi)生性，但其重要的前提是必須符合平行趨勢(shì)假設(shè)，即在大數(shù)據(jù)交易中心建立之前，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的被解釋變量的變化趨勢(shì)是相同的，而在建立大數(shù)據(jù)交易中心之后，處理組和實(shí)驗(yàn)組會(huì)出現(xiàn)明顯的差別，為此本文進(jìn)行了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5和圖1所示，可以看到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Gdpper）在大數(shù)據(jù)交易中心前3年的回歸系數(shù)不顯著，而在當(dāng)年以及建立之后的5年內(nèi)，回歸系數(shù)均顯著為正，因此可以證明大數(shù)據(jù)交易中心的建立促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，故平行趨勢(shì)檢驗(yàn)得證。

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)圖

表5 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

（2）PSM-DID

傳統(tǒng)DID在評(píng)估政策效果時(shí)，可能會(huì)存在樣本 “自選擇”帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤，由此本文選擇雙重差分傾向得分匹配法（PSM-DID）重新對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，在傾向得分匹配前，本文選擇全要素生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、城市化水平、萬(wàn)人域名數(shù)和市場(chǎng)化水平作為協(xié)變量，同時(shí)選擇1∶2近鄰匹配，匹配后，本文最終得到1170個(gè)有效樣本。根據(jù)模型（Ⅰ）～（Ⅳ）對(duì)其重新回歸，回歸結(jié)果如表6所示，結(jié)果顯示，主要解釋變量除系數(shù)略有變化外，顯著性與主回歸基本一致，說(shuō)明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 PSM-DID回歸結(jié)果

6 研究結(jié)論和政策建議

“十四五”規(guī)劃指出，要加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合，迎接數(shù)字時(shí)代，激活數(shù)據(jù)要素潛能，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。為此數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成為當(dāng)前需要討論的問(wèn)題之一，本文以建立大數(shù)據(jù)交易中心作為 “準(zhǔn)自然”實(shí)驗(yàn)，考察了建立大數(shù)據(jù)交易中心分別對(duì)該省域內(nèi)城市全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，同時(shí)引入全要素生產(chǎn)率作為中介變量，檢驗(yàn)了建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。實(shí)證結(jié)果表明，建立大數(shù)據(jù)交易中心導(dǎo)致的數(shù)據(jù)價(jià)值化直接促進(jìn)了所在地區(qū)的全要素生產(chǎn)率提高和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；另外通過(guò)全要素生產(chǎn)率的傳導(dǎo)間接促進(jìn)了所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。研究結(jié)論證明了國(guó)家允許各城市建立大數(shù)據(jù)交易中心政策的有效性。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，對(duì)于地方政府如何通過(guò)建立大數(shù)據(jù)交易中心使得數(shù)據(jù)價(jià)值化進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域全要素生產(chǎn)率提升和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，提出以下政策建議：

（1）基于建立大數(shù)據(jù)交易中心直接促進(jìn)區(qū)域全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論，可以鼓勵(lì)有條件的省市和地區(qū)建立適合本區(qū)域數(shù)據(jù)特點(diǎn)的大數(shù)據(jù)交易中心，同時(shí)也要限制交易中心的數(shù)量，防止數(shù)據(jù)濫用和隱私泄露，明確數(shù)據(jù)交易主體的權(quán)利和義務(wù)，制定數(shù)據(jù)交易的規(guī)則和監(jiān)管制度，對(duì)交易主體、對(duì)象和活動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管。

（2）基于全要素生產(chǎn)率部分中介了建立大數(shù)據(jù)交易中心對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，政府在制定推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的政策中，不但應(yīng)該鼓勵(lì)和促進(jìn)數(shù)據(jù)交易，而且還要強(qiáng)化對(duì)創(chuàng)新的支持和對(duì)基礎(chǔ)研究的資金支持，從各個(gè)方面提升全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

（3）為保證建立大數(shù)據(jù)交易中心后，數(shù)據(jù)得以有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，還應(yīng)該加快推進(jìn)數(shù)據(jù)確權(quán)和分類(lèi)分級(jí)，只有數(shù)據(jù)確權(quán)才能保證其作為生產(chǎn)要素進(jìn)行市場(chǎng)交易，同時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)從而明確數(shù)據(jù)交易的內(nèi)容和邊界。此外，隨著大數(shù)據(jù)交易規(guī)模的擴(kuò)大，還需要制定法律法規(guī)，強(qiáng)化對(duì)數(shù)據(jù)安全的保障措施，防止進(jìn)行違法交易，損害數(shù)據(jù)所有者權(quán)益。

注釋?zhuān)?/p>

①中國(guó)信息通信研究院.《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)》（2021）。

②數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力量，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體，通過(guò)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，不斷提高經(jīng)濟(jì)社會(huì)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平。加速重構(gòu)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與治理模式的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

③中國(guó)信息通信研究院：http：／／www.caict.ac.cn／kxyj／qwfb／bps／202104／t20210423_374626.htm。

④由于2017年以后，中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒和各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒不再公布固定資本形成總額的數(shù)據(jù)，故本文選擇VAR（向量自回歸模型）對(duì)2017年以后3年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以此通過(guò)測(cè)算得到各城市資本存量。