数据要素市场化水平3种测算方法(2000-2024年)

01、数据简介

数据要素的市场化程度,是指数据由单纯的“资源”状态转变为具有市场价值的“要素”状态,并在市场机制作用下实现优化配置的成熟度及运行效率。在评估这一程度时,常用的衡量指标涵盖多个方面,包括市场化交易在整体交易中的占比以及具体的成交金额、数据价格的波动情况与透明程度、数据确权工作的进展以及合同执行的效率、数据资产纳入财务报表的规模以及凭借数据资产进行融资的规模、从事数据交易场所的数量以及相关数据服务商的数量、数据合规审核的严格程度以及违规事件的发生率等。

数据要素的市场化水平越高,就越能借助价格信号的引导作用以及市场竞争的推动作用,来提升数据资源的配置效率,进而激发创新活力,推动生产率的提高。

本文参考徐晔等(2024)、周杰琦等(2023)、赵涛等(2020)、张辽等(2023)分别采用地方数据交易平台、互联网普及率、软件业务销售收入对数据要素市场化水平进行测算和衡量

数据名称:数据要素市场化水平3种测算方法

数据年份:2000-2024年

数据整理:众鲤数据网

参考文献:1.数据交易平台[1]郑国强,张馨元,赵新宇.数据要素市场化如何驱动企业数字化转型?[J].产业经济研究,2023,(02):56-68.

[2]徐晔,王志超.数据要素市场化建设与企业数字化转型——基于数据交易平台的准自然实验[J].软科学,2024,38(09):24-29+39.

[3]郑威,陈辉.数据要素市场化配置对城市经济韧性的影响:促进还是抑制?——基于数据交易平台设立的准自然实验[J].现代财经(天津财经大学学报),2023,43(12):78-92.

2.互联网普及率[1]黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升:内在机制与中国经验[J].中国工业经济,2019,(08):5-23.

[2]赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76.

[3]周杰琦,陈达,夏南新.人工智能的绿色发展效应:技术赋能和结构优化[J].当代经济科学,2023,45(05):30-45.

3.地区数据要素化水平[1]张辽,胡忠博.数据要素化对共同富裕程度的影响研究[J/OL].软科学,1-12[2024-08-02].

02、相关数据

互联网普及率(2000-2024年):年份 省份 城市 省份代码 城市代码 所属地域 胡焕庸线 互联网宽带接入用户_千户 常住人口数_千人 户籍人口数_千人 互联网普及率_常住人口口径 互联网普及率_户籍人口口径

中国地区数据要素化水平(2000-2023年):年份 行政区划代码 地区 数据要素化水平 软件业务收入(万元)

数据交易平台DID(2000-2024年):年份 股票代码 股票简称 中文全称 行业名称 行业代码 省份 城市 区县 省份代码 城市代码 区县代码 首次上市年份 上市状态 数据交易平台最早成立年份 Treat Post DID

03、数据截图

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