PDF(1142 KB)
A study of the impact of big data policies on total factor productivity of manufacturing enterprises: A quasi-natural experiment of the National Big Data Comprehensive Pilot Area
Tu Jian, Peng Jiangqin, Hu Beibei
Science Research Management ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (10) : 52-61.
PDF(1142 KB)
PDF(1142 KB)
A study of the impact of big data policies on total factor productivity of manufacturing enterprises: A quasi-natural experiment of the National Big Data Comprehensive Pilot Area
Based on data from Chinese manufacturing listed companies from 2010 to 2023, this study takes the establishment of the National Big Data Comprehensive Pilot Zone as a quasi-natural experiment and employs a multi-period difference-in-differences model to empirically analyze the effects of big data policies on the total factor productivity (TFP) of manufacturing firms, including their impact mechanisms and heterogeneity across different types of enterprises. The findings indicate that big data policies significantly and effectively promote the improvement of TFP in manufacturing firms. Mechanism tests reveal that big data policies enhance TFP by strengthening internal control and management efficiency, intensifying market competition, and improving supply chain resilience. Heterogeneity analysis shows that the promoting effect of big data policies on TFP is more pronounced in state-owned enterprises and non-regulated industries. Additionally, the policies significantly boost TFP in enterprises located in the eastern and central regions, while their impact on firms in the western region is not significant. The research conclusions provide decision-making support for the government in promoting corporate digital transformation and facilitating high-quality economic development.
big data policy / manufacturing enterprises / total factor productivity / National Big Data Comprehensive Pilot Zone / multi-period difference-in-differences model
| [1] |
钞小静, 王宸威. 数据要素对制造业高质量发展的影响:来自制造业上市公司微观视角的经验证据[J]. 浙江工商大学学报, 2022 (4):109-122.
|
| [2] |
周名丁, 胡春生. 数字创新推动制造业企业高质量发展的机理与路径研究[J]. 贵州社会科学, 2024(3):127-134.
|
| [3] |
韦庄禹. 数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2022, 39 (3):66-85.
|
| [4] |
赵超, 曾庆铎. 国家大数据综合试验区如何影响制造业企业高质量发展:基于资源配置效率视角[J]. 深圳大学学报(人文社会科学版), 2024, 41 (5):71-83.
|
| [5] |
|
| [6] |
焦勇. 数字经济赋能制造业转型:从价值重塑到价值创造[J]. 经济学家, 2020(6):87-94.
|
| [7] |
戴艳娟, 沈伟鹏. 大数据发展如何影响企业全要素生产率?:基于内外部双重视角的分析[J]. 云南财经大学学报, 2024, 40 (2):78-94.
|
| [8] |
张优智, 卞如梦, 王菁怡, 等. 数字经济对制造业绿色全要素生产率的影响研究:基于国家级大数据综合试验区的准自然试验[J]. 技术与创新管理, 2025, 46 (1):1-11.
|
| [9] |
段忠贤, 滕仁玉. 数字化改革如何赋能经济高质量发展:基于国家级大数据综合试验区的准自然实验[J]. 贵州财经大学学报, 2024(2):50-60.
|
| [10] |
支宇鹏, 卢潇潇. 国家大数据综合试验区设立与城市创业活跃度:基于284个城市的经验证据[J]. 中国流通经济, 2023, 37(3):84-96.
|
| [11] |
张修凡, 范德成. 数字经济发展赋能我国低碳经济转型研究:基于国家级大数据综合试验区的分析[J]. 科技进步与对策, 2023, 40(19):118-128.
中国积极推进碳达峰与碳中和的“双碳”目标,推动数字经济发展并支持我国向低碳经济发展模式转型。基于2016年2月我国建设“国家级大数据综合试验区”这一事件进行准自然实验,分析数字经济发展赋能我国低碳经济转型的机理与路径。实证结果表明:数字经济发展显著提高我国资源配置与能源利用效率,激励产业结构升级,优化生态环境,从而促进我国向低碳经济发展模式转型。异质性分析结果表明,数字经济发展的赋能效果在经济欠发达、技术创新水平较低和绿色金融发展水平较高的地区更强,信息化水平和财政支持对低碳经济转型具有边际作用。最后,提出进一步发展数字经济的对策建议。
|
| [12] |
周东亚. 数据要素、人力资本与共同富裕:基于国家级大数据综合试验区的准自然实验[J]. 技术经济与管理研究, 2025(1):63-68.
|
| [13] |
陆扬, 王育宝. 数据要素市场化与新质生产力发展:基于双重机器学习的因果推断[J]. 城市问题, 2024(7):80-90.
|
| [14] |
陈剑, 黄朔, 刘运辉. 从赋能到使能:数字化环境下的企业运营管理[J]. 管理世界, 2020, 36(2):117-128+222.
|
| [15] |
王今, 李均艳, 武建龙. 大数据综合试验区对区域科技创新能力的影响:基于多期DID的政策效应评估[J]. 科学学研究, 2026, 44(1):166-177.
|
| [16] |
谢贤君, 郁俊莉. 大数据如何影响企业全要素生产率:来自《促进大数据发展行动纲要》实施的准自然试验[J]. 当代经济管理, 2023, 45(8):22-32.
|
| [17] |
杨彩虹, 梁宏志. 数字经济与地方财政可持续性:基于国家级大数据综合试验区的准自然实验[J]. 财经论丛, 2024(5):39-48.
在数字经济时代及地方财政收支压力加大的双重背景下,从财政视角探究数字经济对地方财政可持续性的影响是值得关注的问题。本文选择2016年全国获批建设国家级大数据综合试验区的准自然实验作为数字经济的代理变量,利用2013—2022年31个省份的面板数据,测度了我国各地区的财政可持续能力指数,并采用倾向得分匹配双重差分法评估数字经济对地方财政可持续能力的影响及差异。研究发现:数字经济明显促进了地方财政可持续能力的提升,在进行了安慰剂检验和替换被解释变量后,结论仍然成立。作用机制表明,数字经济发展通过提升财政依存度和财政自给率来影响地方财政可持续性。异质性分析表明,数字经济能够有效改善和提升西部地区、政府负债率高水平地区和政府效率低水平地区的财政可持续能力,有助于减少财政失衡和地区差距。因此,本文建议政府应持续推动大数据产业发展,使地方财政更可持续。
|
| [18] |
何大安. 生成式AI、企业竞争路径与产业组织架构[J]. 求索, 2024(5):61-71.
|
| [19] |
张益豪, 郭晓辉. 大数据发展与企业全要素生产率:基于国家级大数据综合试验区的实证分析[J]. 产业经济研究, 2023(2):69-82.
|
| [20] |
郑宝红, 倪培森, 薛安琪. 大数据应用对制造业企业市场竞争力的影响研究[J]. 管理学报, 2025, 22(1):44-53.
基于2012~2021年中国A股制造业上市公司数据,采用文本挖掘法构建“大数据应用”指标,实证检验大数据应用对制造业企业市场竞争力的影响。研究发现:大数据应用与制造业企业市场竞争力之间存在倒U形关系,生产效率和客户集中度在大数据应用与企业市场竞争力之间发挥部分中介作用。进一步分析发现:资源和能力基础较好、数据安全风险较低的企业,其大数据应用对市场竞争力存在显著正向影响。
Based on the data of manufacturing companies listed on China’s A-share market from 2012 to 2021, a“big data application” indicator is constructed using text mining methods to empirically test the impact of big data application on the market competitiveness of manufacturing enterprises.. The study shows that there is an inverted U-shaped relationship between big data application and market competitiveness of manufacturing enterprises, with production efficiency and customer concentration playing a partial mediating role between big data application and enterprise market competitiveness. Further analysis shows that for enterprises with a better foundation in resources and capabilities, and lower data security risks, the application of big data has a significant positive impact on market competitiveness.
|
| [21] |
狄嘉, 孙朋飞, 苑春荟, 等. 数字经济发展驱动创业活跃度:基于国家大数据综合试验区的准自然实验[J]. 数量经济技术经济研究, 2025, 42(1):157-177.
|
| [22] |
余得生, 杨礼华. 数字普惠金融、供应链金融与企业全要素生产率:以制造业为例[J]. 武汉金融, 2022(4):21-28.
|
| [23] |
蒋惠凤, 刘益平. 数字金融、供应链金融与企业融资约束:基于中小企业板上市公司的经验证据[J]. 技术经济与管理研究, 2021(3):73-77.
|
| [24] |
杨汝岱. 中国制造业企业全要素生产率研究[J]. 经济研究, 2015, 50(2):61-74.
|
| [25] |
赵国庆, 李俊廷. 企业数字化转型是否赋能企业新质生产力发展:基于中国上市企业的微观证据[J]. 产业经济评论, 2024(4):23-34.
|
| [26] |
|
| [27] |
任英华, 刘宇钊, 胡宗义, 等. 大数据发展、知识产权保护对企业绿色技术创新的影响[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(7):157-167.
|
| [28] |
温忠麟, 张雷, 侯杰泰, 等. 中介效应检验程序及其应用[J]. 心理学报, 2004(5):614-620.
|
| [29] |
张钦成, 杨明增. 企业数字化转型与内部控制质量:基于“两化融合”贯标试点的准自然实验[J]. 审计研究, 2022(6):117-128.
|
| [30] |
杨向阳, 李月月, 徐从才. 数字化转型对流通企业全要素生产率的影响[J]. 商业经济与管理, 2023(3):5-21.
|
| [31] |
廖筠, 魏孟华, 赵雪伟. 市场竞争强度对企业开放度的影响:基于吸收能力的调节效应分析[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2023, 43(1):103-121.
|
| [32] |
葛新庭, 谢建国, 杨洪娜. 数字化转型与企业供应链韧性:来自中国上市公司与供应商的证据[J]. 中南财经政法大学学报, 2024(3):136-150.
|
/
| 〈 |
|
〉 |