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数据要素对生产关系的解构与重塑，改变了流通生产力要素的基本形态与组合方式，进而催生出流通新质生产力。在系统梳理流通新质生产力的内涵特征、理清其与生产领域新质生产力的联系与区别的基础上，从理论和实证两个层面研究数据要素对流通新质生产力的影响及其作用机制。基于2007—2023年流通业上市公司面板数据，研究发现：数据要素显著促进了流通新质生产力的提升，且这一结论在考虑模型设定偏误、测量误差和样本选择偏差等混杂因素后依旧稳健。机制分析表明，数据要素主要通过促进技术创新和改善公司治理发挥作用。进一步分析发现，数据要素对批发零售业新质生产力的赋能效应显著高于物流运输业，且在更激烈的市场竞争环境中，数据要素的价值释放更为充分。
Abstract：Data elements deconstruct and reshape production relations, transforming the fundamental forms and combinations of circulation productivity factors, thereby giving rise to new quality productive forces in circulation. On the basis of a systematic review of the conceptual connotations of new quality productive forces in circulation and a clarification of their linkages with and differences from those in the production sector, this study investigates the impact of data elements on new quality productive forces in circulation and the underlying mechanisms from both theoretical and empirical perspectives. Using panel data of listed circulation firms in China from 2007 to 2023, we find that data elements significantly promote the enhancement of new quality productive forces in circulation, and this conclusion remains robust after accounting for confounding factors such as model specification errors,measurement errors, and sample selection bias. Mechanism analysis indicates that data elements primarily facilitate new quality productive forces through two channels: promoting technological innovation and improving corporate governance. Further analysis reveals that the empowering effect of data elements on new quality productive forces is significantly stronger in the wholesale and retail industry than in the logistics and transportation industry. Moreover, the value of data elements is more fully unleashed in more competitive market environments.
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(1)资料来源:山东省大数据局,详见http://bdb.shandong.gov.cn/art/2025/7/2/art_187953_10335118.html。
(2)资料来源:中国政府网,详见https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202308/content_6900857.htm。
(3)资料来源:人民网,详见http://sc.people.com.cn/n2/2025/0409/c379469-41191037.html。
(4)资料来源:中国金融信息网,详见https://thinktank.cnfin.com/szjj-lb/detail/20260128/4372708_1.html。
(5)本文将样本限定为流通行业上市公司,其主营业务围绕商流与物流活动展开。这意味着,本文所衡量的各项新质生产力指标,其观测对象与作用场景均内生于流通环节。例如,“研发人员”及其创造的新技术,主要服务于提升供应链协同效率、优化仓储物流路径、创新电商平台模式等流通职能;“新质固定资产”与“新质无形资产”也主要体现为无人仓、智能分拣系统等流通基础设施的升级。这种基于样本属性的界定,使得相关指标体系内在地具备了流通产业的本质属性。
(6)借鉴刁海璨(2025)[27]的做法,本文分别构建新质固定资产词典和无形固定资产词典,从固定资产明细和无形资产明细中识别出新质固定资产项目和新质无形资产项目进行计算。
(7)在词条遴选过程中,我们纳入了蕴含流通领域特征的关键词,如:“智慧物流”“智能仓储”“冷链服务”代表流通环节在物流执行上的智能化与专业化,旨在提升商品的空间与时间效用;“电子商务”“跨境电商”代表现代流通的数字化交易渠道,体现其突破时空限制、拓展市场边界的能力;“供应链管理”“供应链金融”“供应链管理系统(SCM)”等标志着流通服务向高附加值化和集成化的演进。这些词条共同确保了流通新质生产力指标体系具有较强的流通领域识别力。
(8)为排除量纲差异对测算结果的干扰,本文在构建流通企业新质生产力指标体系时,对所有初始数据进行了标准化处理。为便于展示,本文将最终合成的流通企业新质生产力综合指数放大了100倍。
(9)囿于篇幅,未在此展示主要变量之间的相关性分析结果,留存备索。
(10)以事件前后4年为窗口,事前第一年为基准年,本文进行了平行趋势检验,结果显示数据要素交易平台设立前处理组和对照组公司的新质生产力水平变化趋势不存在显著差异,满足DID分析要求的平行趋势假设。简洁起见,未在此报告相关结果。
(11)向前外推至2011年而未继续延伸至2007—2010年,主要基于以下两点考虑:第一,过长的外推时间窗口会增大估算偏差,影响指标的可靠性与稳定性;第二,相关实证研究多以2011年为起点展开分析,这一设定与主流文献的时间范围保持一致,增强了结果的可比性。
(12)囿于篇幅,具体测度方式不在此介绍,留存备索。
(13)表9中第(1)和第(2)列样本量差异源于固定效应面板泊松模型估计过程中对完全分离观测值的自动剔除。该处理符合Correia等(2020)[32]提出的ppmlhdfe估计方法,不会引入选择偏误,剩余样本仍具有代表性。
基本信息:
DOI：10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.06.002
中图分类号:F49;F721;F832.51
引用信息:
[1]陈薇,唐红涛.数据要素赋能流通新质生产力：理论逻辑与微观证据[J].商业经济与管理,2026,No.416(06):18-33.DOI:10.14134/j.cnki.cn33-1336/f.2026.06.002.
基金信息:
国家社会科学基金重点项目“数据要素赋能农村电商高质量发展的机制、效应与对策研究”(25AJY032)
2025-11-28
2025
2026-07-30
2026
1
2026-06-15
2026-06-15