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数字经济专题库应用案例 |《管理世界》:数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级—行业层面数据

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💡 本文使用了企研·社科大数据平台热点专题数据库中的人工智能产业专利授权数对数、5G产业专利授权数对数、区块链产业专利授权数对数(读者可在社科大数据平台(https://r.qiyandata.com/)-前沿产业中下载该专题数据),作为智能化分项指标。




📌特别提醒:企研数据已经发布更能揭示区域数智化水平的数据资源:

数字经济产业企业微观库该库参考国家统计局发布的《统计分类》以及国家知识产权局发布的《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表(2023)》等指导性文件构建而成。全库涉及2000余万家数字经济产业微观企业,包括这些微观企业的基本信息、投融资信息、专利信息、上市信息、招聘信息等等。

数据使用方式:云桌面

数字经济产业特色统计库:基于数字经济产业企业微观库分时间、分行业、分地区等进行多维统计而得,区域维度最细到县域,指标包括企业存量、融资笔数、投资笔数、每年新增分支机构数量等。

数据使用方式:数字经济产业特色统计库(县域)需在云桌面使用;数字经济产业特色统计库(省市)数据可直接在企研·社科大数据平台(https://r.qiyandata.com/)获取。

数字专利数据将中国专利数据库与全量工商企业注册数据库进行匹配,得到全量企业专利信息表;根据《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表(2023)》中国际专利IPC分类号与数字经济核心产业的对照关系以及关键词概况,从全量企业专利信息表中根据IPC分类号及关键词筛选出数字经济核心产业相关专利。

数据使用方式:云桌面



以下是文章的主要内容:

数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级—行业层面数据

《管理世界》2023年第10期张云(中南财经政法大学经济学院)柏培文(厦门大学经济学院)

摘要:数智化与双循环参与度、收入差距具有怎样的内在联系?本文选用2012年、2015年、2017年中国碳核算数据库(CEADs)的区域间非竞争型投入产出表,研究发现:其一,从产品市场一体化、要素市场一体化以及全球价值链参与度的视角,数智化推动了国内大循环、国内国际双循环。其二,数智化通过引致上下游价值链产品与要素市场融合,降低交易成本,提升全要素生产率,进而畅通双循环。其三,数智化主要提升了省际间全球与国内价值链下游参与度,而下游参与度的提升效应与行业本身的价值链位置无直接关联,且主要改善了“以最终产品形式流出”的国内大循环,地理区位的联动效应仅促进了“东部—东部”省份内部的国内大循环以及东部省份的国内国际双循环。其四,双循环背景下,数智化使得“省份—行业—往来省份”相对收入差距下降得更多,在不同经济结构、市场结构与制度环境下具有差异性。

关键词:数智化  双循环参与度  收入差距

一、论文概要

  • 本研究通过分析中国碳核算数据库的数据,研究了数智化与双循环参与度、收入差距之间的内在联系。研究发现,数智化推动了国内大循环和国内国际双循环,通过降低交易成本和提升生产率来促进双循环。数智化还提高了省际间全球与国内价值链下游参与度,减少了相对收入差距。然而,数智化对不同经济结构、市场结构和制度环境下的收入差距影响存在差异。

二、背景信息

  • 论文背景: 数智化作为新一轮技术革命和产业革命的新型战略性组织形态,对实现中国式现代化具有重要作用。双循环作为国家重大发展战略,依赖于有机循环的各个环节。然而,中国仍然存在发展不平衡、不充分的问题,包括产业链竞争能力不足、国内大循环活力不足以及全球产业链收缩等。此外,巨大的收入差距也是优化收入分配结构的主要障碍。
  • 过去方案: 过去的研究主要集中在数智化的概念和发展趋势上,缺乏对数智化与双循环参与度、收入差距之间关系的深入研究。
  • 论文的Motivation: 本研究旨在探究数智化与双循环参与度、收入差距之间的内在联系,以深入了解数智化的内在动力和双循环顺利运行的现实经济条件,推动全体人民共同富裕。

三、方法

通过构造不同维度的面板数据,本文分别采用如下模型验证了数智化与双循环参与度、收入差距之间的 关系。

▲图片来源于原文

其中,

分别表示国内大循环的产品市场一体化、数智化;

表示国内大循环的要素市场一体化;

表示全球价值链参与度;

表示数智化与双循环期初水平;

四、数据

数字化:从数字基础设施、数字用户、数字平台等 3 个角度对数字化进行衡量,其中数字基础设施主要考察数字化基础设施发展程度,利用信息传输、计算机服务和软件业就业人数占比,企业平均软件业务收入对数,信息传输、计算机服务和软件业占全社会固定资产比重等指标测算;数字用户主要测算用户数字化水平,利用移动电话普及率、人均互联网宽带接入用户数、电子商务企业平均交易额、人均电信业务量等指标表示;数字平台则主要凸显网络平台数字化水平,选用省份互联网用户数占省份常住人口数比重(网民数占比)、省份网站数占全国网站数比重(网站数占比)、省份域名数占全国域名数比重(域名数占比)等进行估算。数据取自中国碳核算数据库(CEADs)公布的 2012 年、2015 年、2017 年中国 30 个省区市(西藏除外)区域间非竞争型投入产出表、世界银行公布的世界投入产出表(WIOD)、《中国统计年鉴》、《中国电子商务年鉴》、 《中国固定资产投资统计年鉴》、《CNNIC 中国互联网络信息中心报告》等。

智能化:选用企研·中国社科大数据平 台中热点专题数据库的人工智能产业专利授权数对数、5G 产业专利授权数对数、区块链产业专利授权数对数利用主成分分析法合成智能化指标。

▲图片来源于原文

更多详情请查看:《管理世界》|| 张云、柏培文:数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级—行业层面数据

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(一) 人工智能产业专题数据库(数据更新到2020年)

基于人工智能产业智能感知、数据标签与标注、深度学习、决策与执行、AI能力评价5个关键技术要素,进一步将人工智能产业划分基础设施、基础理论和核心技术、智能应用3个部分。然后从企业基本信息、创新知识产出、产品应用平台和人力资本投入等多个维度的企业信息,梳理并筛选出人工智能产业相关企业,构建人工智能产业专题数据库。

更多内容请点击:企研·中国社科大数据平台 | 人工智能产业专题数据库

(二)5G产业专题数据库(数据更新到2022年)

5G产业专题数据库主要采用“产业链分析+专利名称匹配+企业经营范围匹配”等方法来构建,首先在全量的企业数据库中筛选出从事5G业务的所有企业,然后以此为基础融合股权投资及知识产权等信息,最终形成5G产业完整的数据库。

更多内容请点击:企研·中国社科大数据平台 | 5G产业专题数据库

(三) 区块链产业专题数据库(数据更新到2020年)

企研数据基于注册基本信息、创新知识产出、产品应用平台和人力资本投入等多个维度的企业相关信息,梳理并筛选区块链产业相关企业,构建区块链产业专题数据库。

更多内容请点击:企研·中国社科大数据平台 | 区块链产业专题数据库

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