数字经济

本文探讨了数据要素在数字经济时代如何通过规模效应推动产业结构转型和生产率提升。

本文探讨了数据要素如何通过技术创新和资源优化驱动新质生产力的发展，提出了实现路径和理论框架。

公共数据开放显著提升城市创业活力，通过降低制度性交易成本和优化信息搜寻效率实现。

本文通过之江实验室的案例，揭示了创新联合体如何驱动智能计算领域关键核心技术的持续突破，提出了‘同题共答’的理论框架。

本文探讨了数据要素如何赋能新质生产力，提出了理论逻辑与实践路径，助力经济高质量发展。

数据要素通过乘数效应推动新质生产力的形成，但面临供给不足、市场化缓慢等挑战。

数据要素市场化通过提升企业风险承担能力、缓解融资约束和提高环境信息披露质量，显著促进企业绿色创新。

本文提出了一种基于场景驱动的数据要素市场化配置新机制，旨在通过多元主体共建生态，提升数据要素的市场化和价值化效能。

本研究构建了数据要素发展水平的综合评价体系，揭示了我国数据要素发展的时空演变特征及其区域差异。

数据要素市场化配置显著促进数字经济与实体经济的融合，推动经济增长新动能。

本文探讨了数据作为关键生产要素如何促进数字经济与实体经济的深度融合，提出了双循环分析框架。

本文综述了数据要素价值化的研究现状，探讨了其内涵、实现机理、驱动因素及未来发展方向，为数据要素市场建设提供了理论支撑。

开放公共数据通过资源补给和创新动力激发机制显著促进企业创新，尤其在数字产业化领域效果显著。

ChatGPT 等生成式人工智能技术正在重塑教育与就业市场，带来效率提升的同时也引发数据隐私等法律道德问题。

数据要素通过提升企业全要素生产率，推动新质生产力的形成与发展。

数据要素显著提升企业供应链韧性，通过创新效应和信息效应增强主体与关系韧性。

政府数据开放显著提升企业全要素生产率，尤其对年轻企业和非国有企业影响更大。

本文探讨了人工智能时代开启的经济结构条件和有为政府的作用，揭示了机器应用和劳动供给转变对生产结构和收入分配的影响。

本文通过构建研发创新竞争模型，揭示了数据要素如何影响企业创新活动，并提出了数据要素陷阱的概念。

数据要素通过直接和中介效应显著促进制造业高质量发展，尤其对资本要素影响最大。