戴艷娟　沈偉鵬　譚偉杰

摘要：數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用使數(shù)據(jù)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展又會推動數(shù)字技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。將國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立作為一項準(zhǔn)自然實驗，用數(shù)字技術(shù)專利來衡量企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平，采用多期雙重差分模型對2007—2020年滬深兩市A股上市公司的分析發(fā)現(xiàn)：設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)顯著促進(jìn)了試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，該結(jié)論在控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素及其他政策干擾、替換被解釋變量、安慰劑檢驗、PSM-DID檢驗、工具變量法等穩(wěn)健性檢驗中均成立；設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生了顯著的信息改善效應(yīng)、治理改進(jìn)效應(yīng)和資源獲取效應(yīng)，從而有效促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)對風(fēng)險承擔(dān)能力較強(qiáng)企業(yè)、非衰退期企業(yè)、與ICT關(guān)聯(lián)度較高行業(yè)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)作用較大。各地區(qū)應(yīng)積極推動大數(shù)據(jù)發(fā)展，并充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的示范引領(lǐng)作用與輻射帶動作用，形成以數(shù)字技術(shù)進(jìn)步推動大數(shù)據(jù)發(fā)展、以大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。

關(guān)鍵詞：

數(shù)據(jù)要素；大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)；數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施；大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)

中圖分類號：F273.1；F127文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1674-8131（2023）02-0016-13

一、引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)據(jù)要素成為新的核心生產(chǎn)要素，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新則成為驅(qū)動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的新動能。企業(yè)是市場經(jīng)濟(jì)的微觀主體，也是數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新最重要的行為主體，因而促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力和水平提升是推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本路徑。然而，目前相關(guān)文獻(xiàn)大多側(cè)重于研究如何實現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而對如何促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的探究相對不足。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新具有不同的內(nèi)涵和驅(qū)動因素，前者強(qiáng)調(diào)企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)來創(chuàng)造新產(chǎn)品、改進(jìn)生產(chǎn)過程、變革組織模式以及創(chuàng)新商業(yè)模式等（劉洋 等，2020）［1］，而后者是指數(shù)字技術(shù)本身的新突破和新變化?？梢哉J(rèn)為，企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)支撐，決定著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度和效果。數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新項目往往具有高投入、高風(fēng)險、長周期等特點，導(dǎo)致企業(yè)開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的意愿和行為受到較多約束，同時，由于相關(guān)信息的龐雜籠統(tǒng)導(dǎo)致資本市場難以對企業(yè)不同的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新行為產(chǎn)生有針對性的激勵，從而需要制定相關(guān)政策措施來改善企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境，以更有效地激勵企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。因此，有必要深入研究影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的各種因素及其作用機(jī)制。

關(guān)于影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素已有大量研究。雖然數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是技術(shù)創(chuàng)新中的一種，影響技術(shù)創(chuàng)新的因素同樣也會影響數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，但數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的特殊性使其可能受到特殊因素的影響，探究這些特殊因素的影響將更有利于科學(xué)把握數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的特殊規(guī)律，進(jìn)而更有效地促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。然而，已有文獻(xiàn)大多關(guān)注企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及全要素生產(chǎn)率等的影響（謝謙 等，2022；羅佳 等，2023；黃勃 等，2023）［2-4］，鮮有研究對影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的因素進(jìn)行專門探討，更缺乏相關(guān)經(jīng)驗證據(jù)。對此，本文基于數(shù)據(jù)要素本身在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新中的特殊作用，試圖分析地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響。2015年8月國務(wù)院印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》（國發(fā)〔2015〕50號，以下簡稱《綱要》）對“大數(shù)據(jù)”的定義是：以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。目前，關(guān)于大數(shù)據(jù)發(fā)展包括哪些具體內(nèi)容以及如何評價大數(shù)據(jù)發(fā)展水平還未形成統(tǒng)一認(rèn)識，但從《綱要》提出的三大主要任務(wù)和10個重點工程來看，大數(shù)據(jù)發(fā)展至少包括數(shù)據(jù)要素市場和大數(shù)據(jù)（數(shù)字）基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善以及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的集聚和發(fā)展等多方面的內(nèi)容，而相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺乏也導(dǎo)致關(guān)于大數(shù)據(jù)發(fā)展的實證研究不足。

在《綱要》中提到，要“推進(jìn)貴州等大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設(shè)”。2016年2月，國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦發(fā)函批復(fù)，同意建設(shè)國家大數(shù)據(jù)（貴州）綜合試驗區(qū)，貴州省成為首個國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)；同年10月，第二批國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)獲批建設(shè)（包括京津冀、珠江三角洲、上海、河南、重慶、沈陽和內(nèi)蒙古）。國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)將在大數(shù)據(jù)制度創(chuàng)新、公共數(shù)據(jù)開放共享、大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聚集、大數(shù)據(jù)要素流通、數(shù)據(jù)中心整合利用、大數(shù)據(jù)國際交流合作等方面進(jìn)行試驗探索，并通過示范效應(yīng)帶動全國的大數(shù)據(jù)發(fā)展。因此，在相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)還不完善的情況下，國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立使我們可以通過分析其政策效應(yīng)來探究大數(shù)據(jù)發(fā)展的各種經(jīng)濟(jì)社會效應(yīng)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)也對此進(jìn)行了一些探討，其中，在企業(yè)發(fā)展層面主要分析了國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)設(shè)立對企業(yè)“脫虛向?qū)崱薄?chuàng)新及數(shù)字化轉(zhuǎn)型等的影響（孫哲遠(yuǎn)，2022；陳文 等，2022；王曉紅 等，2022；侯林岐 等，2022）［5-8］，而對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響還未論及。鑒于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，以國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立為準(zhǔn)自然實驗，基于其政策效應(yīng)探究地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響及其機(jī)制。

與已有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于：一是將支持大數(shù)據(jù)發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動置于同一分析框架內(nèi)，探究地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響，豐富了大數(shù)據(jù)發(fā)展的政策效應(yīng)研究和企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響因素研究；二是探討了地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的信息改善、治理改進(jìn)、資源獲取效應(yīng)以及企業(yè)和行業(yè)異質(zhì)性，有利于深入認(rèn)識大數(shù)據(jù)發(fā)展的積極作用進(jìn)而充分利用其紅利；三是基于數(shù)字技術(shù)專利測度企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平，為國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)提供了經(jīng)驗證據(jù)，也為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)研究提供了方法借鑒。

二、理論分析與研究假說

從各個大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的建設(shè)方案和政策實踐來看，主要是著力于以下三個方面：一是持續(xù)加快數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)以有效破除數(shù)據(jù)要素流通壁壘、提高數(shù)據(jù)資源交易和配置效率，二是積極完善和升級大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施以促進(jìn)各經(jīng)濟(jì)主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，三是大力激勵和支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展以為經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展提供新動能和新增長點。無論是數(shù)據(jù)要素市場的建設(shè)和完善，還是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的改善和升級，抑或是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的集聚和發(fā)展，都需要先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)的支持，因而在政府主導(dǎo)和推進(jìn)的大數(shù)據(jù)試驗區(qū)建設(shè)中，地方政府必然會通過一定的調(diào)控措施支持本地區(qū)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，其中對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的政策激勵和資源配置等是支持的重點。與此同時，地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展也為企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供了更好的市場環(huán)境和資源條件，從而可以更有效地促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。比如：作為新型生產(chǎn)要素，大數(shù)據(jù)的增量提質(zhì)能夠打破信息壁壘和數(shù)據(jù)孤島，為企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新帶來更多路徑和收益，同時，大數(shù)據(jù)的易復(fù)制、零邊際成本和非損耗等特性顛覆了傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)的定義，降低了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新成本，使企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的效益和全要素生產(chǎn)率得以提升（邱子迅 等，2021）［9］，從而激發(fā)企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新來增強(qiáng)競爭優(yōu)勢的意愿和活力；數(shù)據(jù)資源開放共享、數(shù)據(jù)中心整合等將推進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和跨行業(yè)融合（陳文 等，2022）［6］，形成數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚，這為企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新合作提供了便利，同時，大數(shù)據(jù)簡化了知識轉(zhuǎn)移的流程，重塑數(shù)據(jù)要素整合、數(shù)字技術(shù)共創(chuàng)方式，弱化數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新合作的時空約束，而不同企業(yè)間的合作能夠大幅減少數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的成本和周期；大數(shù)據(jù)軟硬件設(shè)施的建設(shè)和完善通過制度激勵、服務(wù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)交易通暢等為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供了優(yōu)越環(huán)境，有利于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新要素的高效整合，從而顯著降低企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的成本和阻礙。

基于此，提出假說H1：設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)可以產(chǎn)生促進(jìn)試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平提升的政策效應(yīng)。

進(jìn)一步從阻礙企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)自身因素來看，地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展還可以通過影響這些阻礙因素來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，主要體現(xiàn)在以下方面：一是信息改善效應(yīng)。信息不對稱是阻礙企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的重要因素之一，而地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展能夠有效緩解企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱。大數(shù)據(jù)發(fā)展改善了企業(yè)的信息披露渠道與方式（Liu et al，2011）［10］，有利于外部投資者了解和掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新活動信息，從而改善企業(yè)的信息環(huán)境與市場預(yù)期（吳非 等，2021）［11］，為企業(yè)帶來更多創(chuàng)新資源，還可以促使企業(yè)將更多資源投入數(shù)字技術(shù)研發(fā)。同時，大數(shù)據(jù)、云計算等能夠增強(qiáng)企業(yè)的信息處理能力（Dalenogare et al，2018）［12］，一方面可以更敏銳地識別和捕獲市場信息，另一方面內(nèi)部不同部門間的信息傳遞與資源整合也得以優(yōu)化，進(jìn)而通過提高資源利用效率、降低生產(chǎn)管理成本等提高經(jīng)濟(jì)效益（申明浩 等，2023）［13］，為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供更多資金保障。二是治理改進(jìn)效應(yīng)。內(nèi)部治理不善也會阻礙企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，而大數(shù)據(jù)發(fā)展可以提高企業(yè)財務(wù)管理與內(nèi)部控制的透明度，緩解逆向選擇和委托代理問題（Goldfarb ?et al，2019）［14］，提高內(nèi)部控制質(zhì)量與資源配置效率（Cohen et al，2013）［15］。此外，大數(shù)據(jù)發(fā)展還有利于外部利益相關(guān)者參與公司治理和監(jiān)督企業(yè)經(jīng)營，并通過完善市場機(jī)制降低價格扭曲和外部交易成本，有利于企業(yè)治理能力的提升（Clemons et al，1993）［16］。三是資源獲取效應(yīng)。創(chuàng)新資源短缺，尤其是融資約束會對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新形成較大抑制，大數(shù)據(jù)發(fā)展則可以提高企業(yè)的資源獲取能力，降低融資成本，進(jìn)而賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)能否獲得充足的資金來進(jìn)行數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新取決于其自身的融資能力和外部金融市場有效性（解維敏 等，2011）［17］，而大數(shù)據(jù)發(fā)展降低了企業(yè)獲得金融服務(wù)的門檻（Fuster et al，2019）［18］，并通過實時信息交換降低金融服務(wù)風(fēng)險（黃靜如 等，2020）［19］，從而有效緩解企業(yè)的融資約束。此外，大數(shù)據(jù)試驗區(qū)內(nèi)的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新不僅響應(yīng)了政策號召，還回應(yīng)了市場期待，這也將有利于降低企業(yè)的融資成本。

基于此，提出假說H2：設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)會對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生信息改善效應(yīng)、治理改進(jìn)效應(yīng)和資源獲取效應(yīng)，進(jìn)而有利于企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。

由于企業(yè)自身特征、行業(yè)特性的不同，地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展對不同類型企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響也可能不同。首先，從企業(yè)特征來看：一方面，由于企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新具有高風(fēng)險、高投入和長周期等特點，不僅需要企業(yè)具備統(tǒng)籌調(diào)配各方資源的能力和經(jīng)驗，也需要企業(yè)擁有較強(qiáng)的抗風(fēng)險能力，因此在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新方面，風(fēng)險承擔(dān)能力較高的企業(yè)將更容易獲取和利用地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展帶來的紅利；另一方面，相比成長期和成熟期的企業(yè)，處于衰退期的企業(yè)往往財務(wù)狀況欠佳、內(nèi)部治理水平較低且制度僵化（李云鶴 等，2011）［20］，導(dǎo)致其在技術(shù)創(chuàng)新方面較為保守，盡管有大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策的外部激勵，也較難處于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的最前沿（童錦治 等，2018）［21］。其次，從行業(yè)特征來看：不同行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)的關(guān)聯(lián)性不同。不同行業(yè)使用信息與通信技術(shù)（Information and Communications Technology，ICT）的強(qiáng)度是不同的，與ICT關(guān)聯(lián)度較高行業(yè)的企業(yè)往往數(shù)字化程度較高，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用較多，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的能力和意愿較強(qiáng)，因而受地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展的影響也較大。

基于此，提出假說H3：設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響存在異質(zhì)性，表現(xiàn)為對風(fēng)險承擔(dān)能力較強(qiáng)企業(yè)、非衰退期企業(yè)、與ICT關(guān)聯(lián)度較高行業(yè)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)較大。

三、研究設(shè)計與數(shù)據(jù)說明

1.模型構(gòu)建與變量測度

為檢驗國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)設(shè)立對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的影響，構(gòu)建如下多期DID模型：

Dinnov_i，t=α+βBigdata_i，t+γX_it+Year+Firm+City+Industry×year+u_i，t

其中，i代表企業(yè)，t代表年度，Year、Firm、City和Industry×year分別表示年度、企業(yè)、城市和行業(yè)×年度固定效應(yīng)，u_i，t為隨機(jī)擾動項。

（1）被解釋變量（Dinnov）：“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”。參考Chen等（2019）和Yang（2022）的研究方法［22-23］，采用與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的專利申請數(shù)量來衡量企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平。具體而言，首先利用Python軟件基于《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》、《浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類目錄》以及近年政府工作報告等文件提取出數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞，然后與中國專利文本信息進(jìn)行匹配得到與數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的IPC（International Patent Classification，國際專利分類）分類號，剔除異常數(shù)據(jù)后將其與中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）數(shù)據(jù)庫中上市公司發(fā)明專利和實用新型專利的IPC分類號進(jìn)行匹配，最終得到樣本企業(yè)的數(shù)字技術(shù)專利申請數(shù)目，并進(jìn)行加1后取自然對數(shù)處理，以盡可能克服專利數(shù)據(jù)的右偏分布問題。

（2）核心解釋變量（Bigdata）：“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”。雙重差分項為企業(yè)是否位于國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的虛擬變量（政策虛擬變量與時間虛擬變量的交乘項）。其中，貴州省雖于2016年獲批，但在2015年9月就已開始布局，故設(shè)定2015年為貴州省的政策時間節(jié)點，其余試驗區(qū)的政策時間節(jié)點設(shè)定為2016年。

（3）控制變量（X）。參考向海凌等（2022）的研究［24］，選取以下控制變量：一是“企業(yè)規(guī)?！保捎每傎Y產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量；二是“現(xiàn)金流水平”，采用經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額與負(fù)債總額的比值來衡量；三是“兩職合一”，若董事長與總經(jīng)理兩職合一賦值為1，否則賦值為0；四是“員工規(guī)?！?，采用員工人數(shù)的自然對數(shù)來衡量；五是“企業(yè)成長性”，采用固定資產(chǎn)增長率來衡量；六是“財務(wù)杠桿”，采用資產(chǎn)負(fù)債率來衡量；（7）七是“盈利能力”，采用總資產(chǎn)回報率來衡量；八是“董事會規(guī)模”，采用董事會人數(shù)加1取自然對數(shù)來衡量；九是“委員會個數(shù)”；十是“企業(yè)價值”，采用托賓Q值來衡量。

2.數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文的研究樣本為2007—2020年滬深兩市A股的上市公司，選擇2007年作為研究起點是因為從當(dāng)年開始數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模開始加速擴(kuò)張，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用也快速增長（吳非 等，2021）［11］。剔除金融保險等行業(yè)以及主要數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重、上市時間不足三年、經(jīng)營異常的企業(yè)樣本，最終得到包含2 485個企業(yè)的25 111個觀測值，其中來自試驗區(qū)的有10 678個，來自非試驗區(qū)的有14 433個。為了克服極端值對回歸結(jié)果的影響，對所有連續(xù)型變量進(jìn)行雙側(cè)1%水平的縮尾處理。本文所用企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫，城市層面數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年度的《中國城市統(tǒng)計年鑒》，專利數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）數(shù)據(jù)庫。主要變量的描述性統(tǒng)計見表1，可以發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)之間的數(shù)字技術(shù)專利產(chǎn)出水平具有較大的差距。此外，試驗區(qū)樣本和非試驗區(qū)樣本的“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”變量的均值分別為1.028 4和0.718 4，表明試驗區(qū)樣本企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平總體上明顯高于非試驗區(qū)的樣本企業(yè)。

四、實證結(jié)果與分析

1.基準(zhǔn)模型回歸分析

應(yīng)用雙重差分法的前提條件是實驗組和控制組在政策沖擊前具有相同的發(fā)展趨勢，就本文而言，需要滿足試驗區(qū)設(shè)立前實驗組與控制組企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平變化趨勢基本相同的條件。本文采用事件研究法進(jìn)行平行趨勢檢驗，并考察政策實施后的動態(tài)效應(yīng)。平行趨勢檢驗結(jié)果如圖1所示（置信區(qū)間為95%）。在試驗區(qū)設(shè)立之前，實驗組與控制組的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平變化趨勢并無顯著差異，滿足平行趨勢假設(shè)；從動態(tài)效應(yīng)看，試驗區(qū)設(shè)立以后，實驗組與控制組出現(xiàn)明顯差異，政策效應(yīng)較為穩(wěn)定且持續(xù)性較強(qiáng)。表2報告了基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，核心解釋變量“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立顯著促進(jìn)了試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提高，假說H1得到驗證。

2.穩(wěn)健性檢驗

為了確保前文分析結(jié)果穩(wěn)健，進(jìn)行以下穩(wěn)健性檢驗：

（1）控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素和其他政策的影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)因素方面，選取6個變量：企業(yè)所在城市的“人均GDP（取自然對數(shù)）”“第二產(chǎn)業(yè)占比”“實際利用外資額（取自然對數(shù)）”“1985年郵政所數(shù)與互聯(lián)網(wǎng)普及率的交乘項”、企業(yè)所在省份的“市場化指數(shù)”和企業(yè)所在行業(yè)的“赫芬達(dá)爾指數(shù)”。在其他政策的影響方面，選取同時期對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新影響較大的3個國家政策，即國家創(chuàng)新型城市試點政策、“寬帶中國”示范城市政策、國家知識產(chǎn)權(quán)試點和示范城市政策，并分別構(gòu)建雙重差分項。在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上加入上述變量的估計結(jié)果見表3，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”的估計系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正。

（2）安慰劑檢驗。首先，通過改變政策實施時間進(jìn)行反事實檢驗，即將設(shè)立試驗區(qū)的時間提前2年重新構(gòu)建雙重差分項來進(jìn)行模型檢驗。回歸結(jié)果見表4的（1）列，反事實的政策變量估計系數(shù)并不顯著，表明真實的政策效應(yīng)是顯著存在的。然后，通過隨機(jī)生成實驗組的方法進(jìn)行1 000次回歸，1 000次回歸結(jié)果的t統(tǒng)計量分布見圖2。t統(tǒng)計量均在0值附近，與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相差較大，且近似于正態(tài)分布，說明基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果幾乎沒有受到隨機(jī)因素的干擾，本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（3）刪除特殊樣本和替換被解釋變量。一是考慮到直轄市擁有較高的經(jīng)濟(jì)管理權(quán)限和較多的政治經(jīng)濟(jì)資源，因而剔除注冊地位于直轄市的樣本企業(yè)重新進(jìn)行模型檢驗，估計結(jié)果見表4的（2）列；二是考慮到創(chuàng)業(yè)板上市公司多為高新技術(shù)企業(yè)，因而剔除創(chuàng)業(yè)板的樣本企業(yè)重新進(jìn)行模型檢驗，估計結(jié)果見表4的（3）列；三是考慮到專利從申請到授權(quán)需要經(jīng)過一定的審查程序，因而采企業(yè)數(shù)字技術(shù)專利的獲批數(shù)量（加1取自然對數(shù)）來替換原被解釋變量，重新估計的結(jié)果見表4的（4）列。上述檢驗的核心解釋變量估計系數(shù)仍然顯著為正，表明本文分析結(jié)果較為穩(wěn)健。

（4）PSM-DID檢驗。本文采用傾向得分匹配方法（PSM）來克服樣本自選擇可能導(dǎo)致的“篩選效應(yīng)”內(nèi)生性問題，即采用1∶1的最近鄰匹配法進(jìn)行PSM-DID檢驗。PSM模型采用前文所有控制變量作為預(yù)測變量，平衡性檢驗結(jié)果顯示，預(yù)測變量的配對偏差均小于5%，且實驗組與控制組至少在10%的水平上無顯著差異，表明匹配效果較好。經(jīng)過1∶1最近鄰匹配后，獲得12 251個觀測值，重新進(jìn)行回歸檢驗，結(jié)果見表4的（5）列，政策效應(yīng)仍然在1%水平上顯著。進(jìn)一步按照1∶2和1∶3的比例進(jìn)行匹配，估計結(jié)果依然穩(wěn)健（分析結(jié)果略，備索）。

（5）工具變量法。盡管本文核心解釋變量屬于外生性較強(qiáng)的政策變量，但為排除可能的內(nèi)生性問題，進(jìn)一步采用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。參照趙曉陽和衣長軍（2022）的方法［25］，結(jié)合國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》，以企業(yè)所在城市到沿海港口的距離（取自然對數(shù)）與每年全國數(shù)字企業(yè)存量（取自然對數(shù)）的交互項構(gòu)造工具變量，進(jìn)行工具變量法（2SLS）檢驗。第一階段的檢驗結(jié)果顯示（具體結(jié)果略），F(xiàn)統(tǒng)計量遠(yuǎn)大于經(jīng)驗法則的臨界值，工具變量與核心解釋變量滿足相關(guān)性要求。K-Paaprk Wald F統(tǒng)計量和K-Paaprk LM統(tǒng)計量通過了弱工具變量檢驗和可識別性檢驗。第二階段的估計結(jié)果見表4的（6）列，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”的估計系數(shù)還是顯著為正。上述檢驗表明本文的分析結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

3.影響機(jī)制分析

（1）信息改善效應(yīng)。本文采用兩種方法來衡量企業(yè)的信息不對稱程度：一是“信息不對稱1”，借鑒Dechow等（1995）的方法［26］，利用修正的Jones模型計算可操控應(yīng)計利潤，用其絕對值來衡量外界與企業(yè)間的信息不對稱程度，該指標(biāo)值越小則企業(yè)的信息不對稱程度越低。二是“信息不對稱2”，借鑒李莉等（2014）的研究［27］，以非流動比率來測度企業(yè)的信息不對稱程度，非流動比率越大，意味著企業(yè)股票的流動性越低，則企業(yè)信息不對稱程度越高。分別以上述兩個變量為被解釋變量的檢驗結(jié)果見表5的Panel A，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立顯著降低了企業(yè)內(nèi)外部之間的信息不對稱程度，產(chǎn)生了顯著的信息改善效應(yīng)。

（2）治理改進(jìn)效應(yīng)。本文從外部交易成本和內(nèi)部控制質(zhì)量兩個方面來刻畫企業(yè)的治理狀況：一是借鑒趙璨等（2020）的做法［28］，采用固定資產(chǎn)投資、在建工程、無形資產(chǎn)及長期待攤費(fèi)用合計占總資產(chǎn)之比來度量企業(yè)的資產(chǎn)專用性，并以此作為“外部交易成本”的代理變量，資產(chǎn)專用性越強(qiáng)，變現(xiàn)時價格損失越大，外部交易成本就越高。二是采用迪博企業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)來衡量企業(yè)的“內(nèi)部控制質(zhì)量”，指數(shù)越大內(nèi)部控制質(zhì)量越高。分別以上述兩個變量為被解釋變量的檢驗結(jié)果見表5的Panel B，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“外部交易成本”和“內(nèi)部控制質(zhì)量”的估計系數(shù)分別顯著為負(fù)和顯著為正，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立能顯著降低企業(yè)的外部交易成本并提高企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量，產(chǎn)生了顯著的治理改進(jìn)效應(yīng)。

（3）資源獲取效應(yīng)，本文主要從緩解融資約束的角度來考察企業(yè)的資源獲取情況，選用了權(quán)益融資成本和債務(wù)融資成本兩個指標(biāo)：一是借鑒王翌秋和謝萌（2022）的做法［29］，采用PEG模型估計企業(yè)的“權(quán)益融資成本”；二是用利息支出與短期債務(wù)加長期債務(wù)之和的比值來衡量企業(yè)的“債務(wù)融資成本”，其中，短期負(fù)債為資產(chǎn)負(fù)債表中的短期借款，長期負(fù)債包括1年內(nèi)到期的長期借款、應(yīng)付債券、長期應(yīng)付款、其他長期負(fù)債項。分別以上述兩個變量為被解釋變量的檢驗結(jié)果見表5的Panel C，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“權(quán)益融資成本”和“債務(wù)融資成本”的估計系數(shù)均顯著為負(fù)，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立能顯著降低企業(yè)的融資成本，產(chǎn)生了顯著的融資約束緩解效應(yīng)。由此，假說H2得到驗證。

4.異質(zhì)性分析

（1）企業(yè)異質(zhì)性。本文分別對處于不同生命周期的企業(yè)和風(fēng)險承擔(dān)能力不同的企業(yè)進(jìn)行分組檢驗。采用現(xiàn)金流組合法將樣本企業(yè)劃分為“成長期企業(yè)”“成熟期企業(yè)”“衰退期企業(yè)”3個子樣本，分別進(jìn)行模型檢驗，回歸結(jié)果見表6的Panel A?！按髷?shù)據(jù)試驗區(qū)”對“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”的估計系數(shù)在“成長期企業(yè)”和“成熟期企業(yè)”子樣本中均顯著為正，而在“衰退期企業(yè)”子樣本中不顯著，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立能顯著促進(jìn)處于成長期和成熟期的企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，但對衰退期企業(yè)的影響不顯著。借鑒李小榮和張瑞君（2014）的做法［30］，選取企業(yè)近三年滾動的ROA波動程度（近三年經(jīng)行業(yè)調(diào)整的ROA標(biāo)準(zhǔn)差）來度量企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)能力，并將樣本企業(yè)劃分為“低風(fēng)險承擔(dān)企業(yè)”和“高風(fēng)險承擔(dān)企業(yè)”2個子樣本，分別進(jìn)行模型檢驗，回歸結(jié)果見表6的Panel B。在“高風(fēng)險承擔(dān)企業(yè)”子樣本中，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”的估計系數(shù)顯著為正，而在“低風(fēng)險承擔(dān)企業(yè)”子樣本中，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”的估計系數(shù)不顯著，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立能顯著促進(jìn)風(fēng)險承擔(dān)能力較強(qiáng)企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，但對風(fēng)險承擔(dān)能力較低企業(yè)的影響不顯著。

（2）行業(yè)異質(zhì)性。根據(jù)2018年中國投入產(chǎn)出表中數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)對各行業(yè)的直接消耗系數(shù)計算行業(yè)的ICT強(qiáng)度（與ICT的關(guān)聯(lián)程度），并以均值進(jìn)行高ICT行業(yè)與低ICT行業(yè)的劃分，進(jìn)而將屬于高ICT行業(yè)的樣本企業(yè)歸為“高ICT行業(yè)”子樣本，將屬于低ICT行業(yè)的樣本企業(yè)歸為“低ICT行業(yè)”子樣本，分別進(jìn)行模型檢驗，回歸結(jié)果見表6的Panel C。在“高ICT行業(yè)”子樣本中，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”的估計系數(shù)顯著為正，而在“低ICT行業(yè)”子樣本中，“大數(shù)據(jù)試驗區(qū)”對“數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新”的估計系數(shù)不顯著，表明國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立能顯著促進(jìn)與ICT關(guān)聯(lián)度較高行業(yè)的企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，但對與ICT關(guān)聯(lián)度較低行業(yè)的企業(yè)影響不顯著。由此，假說H3得到驗證。

五、結(jié)論與啟示

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新逐漸成為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的重要支撐。作為一種新型生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)要素不僅是基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源，而且也是推動數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的重要因素，因此，地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)該具有促進(jìn)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的基本功能?？茖W(xué)評估設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生的政策效應(yīng)，有助于正確認(rèn)識數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下大數(shù)據(jù)發(fā)展對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的深刻影響。本文將國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立作為一項準(zhǔn)自然實驗，以2007—2020年滬深兩市A股上市公司為研究樣本，運(yùn)用Python軟件對企業(yè)數(shù)字技術(shù)專利進(jìn)行識別，進(jìn)而采用多期雙重差分模型實證考察該政策對企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的影響及其作用機(jī)制，主要結(jié)論如下：（1）設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)顯著促進(jìn)了試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平的提升，該結(jié)論在經(jīng)過控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素及其他政策干擾、替換被解釋變量、

安慰劑檢驗、PSM-DID檢驗、工具變量法等一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立；（2）設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)對試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)產(chǎn)生了顯著的信息改善效應(yīng)、治理改進(jìn)效應(yīng)和資源獲取效應(yīng)，從而有效促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新；（3）設(shè)立國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)，對于處于成長期和成熟期的企業(yè)、風(fēng)險承擔(dān)能力強(qiáng)的企業(yè)、與ICT關(guān)聯(lián)度高行業(yè)的企業(yè)產(chǎn)生了顯著的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)效應(yīng)，而對于處于衰退期的企業(yè)、風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)、與ICT關(guān)聯(lián)度低行業(yè)的企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平?jīng)]有顯著影響。

本文為地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新提供了經(jīng)驗證據(jù)，同時，基于以上結(jié)論，可得出以下啟示：第一，各地區(qū)應(yīng)積極推動大數(shù)據(jù)發(fā)展，并充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和企業(yè)發(fā)展等方面的積極作用。目前我國在大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用方面已具備一定基礎(chǔ)，擁有市場優(yōu)勢和發(fā)展?jié)摿?，但也存在政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享不足、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、缺乏頂層設(shè)計和統(tǒng)籌規(guī)劃、法律法規(guī)建設(shè)滯后、創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域不廣等問題。因此，要通過數(shù)據(jù)要素市場和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；在完善數(shù)據(jù)要素市場和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，要堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，在微觀層面幫助企業(yè)精準(zhǔn)破解在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新過程中的掣肘痛點與難點。第二，要充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的示范引領(lǐng)作用與輻射帶動作用，形成以數(shù)字技術(shù)進(jìn)步推動大數(shù)據(jù)發(fā)展、以大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。第三，要科學(xué)認(rèn)識地區(qū)大數(shù)據(jù)發(fā)展賦能企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的微觀機(jī)制和異質(zhì)性特征，更好發(fā)揮政府引導(dǎo)資源配置的作用。地方政府應(yīng)當(dāng)建立健全數(shù)據(jù)要素市場和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的監(jiān)督和反饋機(jī)制，并針對不同類型企業(yè)制定差異化和個性化的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新幫扶政策。

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Research on the Impact of Big-data Development on

Enterprise Digital Technology Innovation：

Quasi-natural Experiment Based on the

National Big Data Comprehensive Pilot Zone

DAI Yan-juan， SHEN Wei-peng， TAN Wei-jie

（School of Economics and Trade， Guangdong University of Foreign Studies， Guangzhou 510006， Guangdong， China）

Abstract：

As a new factor of production in the era of the digital economy， the data factor is different from the traditional factors of production such as labor， capital， and technology. It is not only the basic strategic resources but also the driving force of factors occupying new advantages in the international digital competition in the new era. In the context of the development of the digital economy， formulating relevant policies and measures， effectively promoting industrial innovation changes， and enterprises increasing their investment in digital technology innovation projects have important theoretical and practical significance. How to effectively promote enterprise digital technology innovation？ The construction and improvement of the data factor market may be a breakthrough. However， the empirical analysis of the effect of big data development on the innovation of digital technology of enterprises is relatively scarce．

In this paper， Python software is used to identify enterprise digital innovation patents， and based on the quasi-natural experiment of the national big data comprehensive pilot zone， the A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2007 to 2020 are taken as research samples， and the multi-period differential method is used to investigate the impact of big data on enterprise digital innovation and its mechanism. The analysis results show that the construction of the big data pilot area significantly improves the digital innovation performance of enterprises， and this conclusion is still valid on the basis of parallel trends， PSM-DID， placebo tests， and a series of robustness tests. In the big data pilot areas， the information effect， governance effect， resource effect， and other mechanisms have contributed significantly to the digital innovation of enterprises. In addition， the construction of a data factor market reduces the degree of information constraints， internal and external governance costs， and financing costs of enterprises， and helps improve enterprises digital innovation ability. Last but not least， heterogeneity analysis shows that the digital technology innovation effect of building enabling enterprises in big data pilot zones is not obvious in declining enterprises， enterprises with low risk-bearing capacity， and industries with low ICT intensity.

Compared with the existing literature， from the perspective of research， this paper puts the macro-economic policies supporting the development of big data and micro-enterprise digital innovation activities in the same analytical framework， explores the dividend effect of big data development on enterprise digital innovation， and enriches the research literature of big data development policy evaluation. In terms of the research content， taking the establishment of the national big data comprehensive pilot zone as the exogenous impact， the paper discusses that the digital innovation of enterprises empowered by the development strategy of big data mainly depends on the “information effect”， “governance effect” and “resource effect”， and identifies the regional， industrial and enterprise heterogeneity influencing characteristics in the process of digital innovation of enterprises empowered by big data， deepening the existing research. In terms of research data， Python software is used to identify the text content of digital economy-related policies， and the obtained keyword frequency information is matched with the patent classification number to obtain the IPC classification number of digital innovation patents， so as to identify the enterprise digital innovation evaluation index more accurately. On this basis， the digital innovation effect of the big data pilot zone policy is further investigated to provide micro evidence for the policy evaluation of the big data comprehensive pilot zone. This study not only reveals the micro policy dividends of big data pilot zone construction， but also has important experience and enlightenment for formulating relevant policies of data factor market construction and promoting high-quality development of the real economy.

Key words：

data factor; big data comprehensive pilot zone; digital technology innovation; digital economy; digital infrastructure; big data industries

CLC number：F273.1；F127Document code：AArticle ID：1674-8131（2023）02-0016-13

（編輯：劉仁芳）