數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展

楊艷 王理 廖祖君

〔摘要〕數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建設(shè)是當(dāng)前推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的重要手段之一，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的有效性與可推廣性在一定程度上體現(xiàn)了數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置效率的高低。2015—2017年間，地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的大量涌現(xiàn)，為探究數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因果關(guān)系提供了很好的研究素材。本文從地方數(shù)據(jù)要素交易平臺(tái)的視角出發(fā)，使用2009—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶107個(gè)地級(jí)（直轄）市的面板數(shù)據(jù)，將DMSP/OLS與NPP/VIIRS的一致校正燈光強(qiáng)度作為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，運(yùn)用多期DID實(shí)證評(píng)估了建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，地方政府參與建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能夠顯著推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)整體上不能促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展;從業(yè)務(wù)模式上看，混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)要優(yōu)于第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。此外，地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)可以通過(guò)降低企業(yè)決策成本、改善就業(yè)環(huán)境以及帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等途徑促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率不是地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳導(dǎo)機(jī)制。

〔關(guān)鍵詞〕數(shù)據(jù)要素;數(shù)據(jù)交易平臺(tái);經(jīng)濟(jì)發(fā)展;衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)

〔中圖分類號(hào)〕F127〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1000-4769（2021）06-0038-15

一、問(wèn)題的提出

2020年4月9日發(fā)布的《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱《意見(jiàn)》），首次將數(shù)據(jù)認(rèn)定為可以與土地、勞動(dòng)力、資本和技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素并列的、并能參與分配的新型生產(chǎn)要素。隨著新一代信息技術(shù)逐漸進(jìn)入大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用階段，數(shù)據(jù)開(kāi)始快速大量積累。國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC在其研究報(bào)告《數(shù)據(jù)時(shí)代2025》中指出，2010年以來(lái)全球新增數(shù)據(jù)資源規(guī)模以年均27%左右的速度增長(zhǎng)，2018年全球新增數(shù)據(jù)總量約33ZB，其中中國(guó)新增數(shù)據(jù)占比23%，超過(guò)美國(guó)新增數(shù)據(jù)占比的21%，成為全球數(shù)據(jù)資源最大的“生產(chǎn)工廠”。①2017年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到4700億元，同比增長(zhǎng)30%;2018年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破6000億元。②數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，在促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)、培育新業(yè)態(tài)和催生新模式上的作用前所未有，已逐漸成為能夠類比土地和能源的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源③，是助力中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合、加速“中國(guó)制造”向“中國(guó)智造”轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵抓手。因此，積極探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制，對(duì)于推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、構(gòu)建新發(fā)展格局和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

建設(shè)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是近年來(lái)地方政府與數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)在思索“如何推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置”進(jìn)程中做出的實(shí)踐性探索。數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交易為核心，促進(jìn)數(shù)據(jù)融通、交易、設(shè)計(jì)、服務(wù)協(xié)同發(fā)展的數(shù)據(jù)交易場(chǎng)所，通過(guò)平臺(tái)可以保障數(shù)據(jù)提供方的變現(xiàn)需求、豐富數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)平臺(tái)以及拓展數(shù)據(jù)需求方的數(shù)據(jù)獲取渠道。相較于歐美日韓等發(fā)達(dá)國(guó)家，中國(guó)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)起步較晚，發(fā)展至今大致出現(xiàn)了三個(gè)階段：階段Ⅰ是中國(guó)剛剛跨入大數(shù)據(jù)元年（2013年）④、全球數(shù)據(jù)增長(zhǎng)大爆發(fā)的重要節(jié)點(diǎn)⑤，并于2014年2月成立了首個(gè)地方參與性質(zhì)的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)——中關(guān)村數(shù)海大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，成為中國(guó)探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)配置關(guān)鍵一環(huán);階段Ⅱ出現(xiàn)在國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》前后（2015—2017年），即大數(shù)據(jù)開(kāi)始逐步深入影響全球生產(chǎn)、流通、分配和消費(fèi)活動(dòng)，以及社會(huì)生活方式、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制和國(guó)家治理能力的時(shí)期，這期間成立了以貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所為代表的眾多地方政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái);階段Ⅲ主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的多樣化，即以部分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)為主導(dǎo)的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)公司開(kāi)始參與到數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。這類企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，既有衍生于大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的，例如淘數(shù)據(jù)（2014年）、京東萬(wàn)象（2015年）等，也有數(shù)據(jù)服務(wù)公司、信息科技公司自建的，例如萬(wàn)維易源（2015年）、聚合數(shù)據(jù)（2018年）等。⑥

政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)”）曾是地方政府推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展與探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目，但短短幾年，這種數(shù)據(jù)交易模式就處于停滯狀態(tài)。除2015—2017年集中建立的12個(gè)地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)外，2017年以后再?zèng)]有新增地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，直到《意見(jiàn)》的發(fā)布，天津、廣西等地區(qū)又才開(kāi)始宣布建立平臺(tái)。地方政府主導(dǎo)建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)這一模式是否有效并可推廣，是現(xiàn)階段中國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的重要作用是促進(jìn)數(shù)據(jù)要素自主有序流動(dòng)，從而更好發(fā)揮其倍增效應(yīng)以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，能否促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展就成為數(shù)據(jù)交易平臺(tái)有效性與可推廣性的關(guān)鍵體現(xiàn)。目前，關(guān)于認(rèn)清建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響還存在以下三個(gè)待解決的重要問(wèn)題：一是地方政府參與建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能否推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。中國(guó)在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置上的探索才剛剛起步，在沒(méi)有制定市場(chǎng)布局規(guī)劃、完善行業(yè)發(fā)展指導(dǎo)和缺乏有力研究論證的當(dāng)下，一些地方政府基于政績(jī)導(dǎo)向，鼓勵(lì)并參與建設(shè)了一大批數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，這類地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能否真正帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)迫切需要得到回答的問(wèn)題。二是企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)進(jìn)入市場(chǎng)能否推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著國(guó)家對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的重點(diǎn)支持，企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)開(kāi)始出現(xiàn)，這類為“搶抓”政策紅利而生的平臺(tái)，往往在資金、技術(shù)、人力等方面投入不足，數(shù)據(jù)交易服務(wù)缺乏專業(yè)化、精細(xì)化，難以為用戶提供長(zhǎng)期有效的數(shù)據(jù)服務(wù)。在這種情況下，企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的作用就有待思考。三是政府參與型數(shù)據(jù)平臺(tái)與企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)相比誰(shuí)更有效。目前，企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)與地方政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)并存于數(shù)據(jù)要素交易市場(chǎng)，后者在政務(wù)數(shù)據(jù)的獲取上有著絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)交易服務(wù)中的監(jiān)管力度也較大，而前者的服務(wù)范圍更加寬泛多樣，在滿足客戶差異化需求方面具有一定優(yōu)勢(shì)。因此，對(duì)這一問(wèn)題的回答不僅可以知道現(xiàn)階段應(yīng)該重點(diǎn)建設(shè)以誰(shuí)為主體的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，也能為地方政府進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置提供參考。

針對(duì)上述三個(gè)問(wèn)題，本文將數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的設(shè)立作為一項(xiàng)擬自然實(shí)驗(yàn)，利用2009—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶107個(gè)地級(jí)（直轄）市的面板數(shù)據(jù)，使用夜間連續(xù)燈光數(shù)據(jù)作為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，運(yùn)用多期雙重差分法首次實(shí)證評(píng)估建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

數(shù)據(jù)要素的概念通常有廣義與狹義之分，對(duì)于廣義的數(shù)據(jù)要素，大多數(shù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者都傾向于將其界定為信息。數(shù)據(jù)通常包括未經(jīng)處理的數(shù)字、詞語(yǔ)、聲音、圖像等，對(duì)數(shù)據(jù)按照某種有意義的方式進(jìn)行排列組合就成為信息。蔡躍洲等指出，數(shù)據(jù)最初就是在測(cè)量或統(tǒng)計(jì)中產(chǎn)生，并可以被記錄下來(lái)用于計(jì)算、討論和決策的信息和事實(shí)。⑦對(duì)于狹義的數(shù)據(jù)要素，則專指在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，通過(guò)二進(jìn)制編碼轉(zhuǎn)化成比特形式并被計(jì)算機(jī)設(shè)備進(jìn)行處理和存儲(chǔ)的字符串信息。⑧

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的研究仍處于起步階段，且大多集中在數(shù)據(jù)要素的確權(quán)、價(jià)值估算與定價(jià)、收益分配機(jī)制等方面。李剛等運(yùn)用現(xiàn)代產(chǎn)權(quán)理論對(duì)數(shù)據(jù)要素確權(quán)進(jìn)行了研究，認(rèn)為平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的要素化起關(guān)鍵作用，理應(yīng)獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)，同時(shí)應(yīng)當(dāng)通過(guò)外部規(guī)制來(lái)避免數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)歸屬出現(xiàn)扭曲。⑨Shen等基于數(shù)據(jù)用戶獲利最大化，提出了一種基于元組粒度的個(gè)人數(shù)據(jù)定價(jià)模型，通過(guò)對(duì)影響數(shù)據(jù)價(jià)值屬性的調(diào)查，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的定價(jià)。⑩方元欣和郭驍然在借鑒實(shí)物資產(chǎn)評(píng)估的方法基礎(chǔ)上，從市場(chǎng)法、收益法和成本法的角度對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)要素價(jià)值評(píng)估方法進(jìn)行了歸類。Acquisti等認(rèn)為需要建立一種合理的數(shù)據(jù)分紅機(jī)制，才能保證數(shù)據(jù)所有者與使用者的社會(huì)福利最大化。蔡躍洲和馬文君認(rèn)為數(shù)據(jù)處理和使用過(guò)程中的收益分配，應(yīng)基于對(duì)數(shù)據(jù)要素價(jià)值或其創(chuàng)造價(jià)值能力的合理準(zhǔn)確估算。

在數(shù)據(jù)要素與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系層面， Goldfarb和Trefler認(rèn)為在效率提升與價(jià)值創(chuàng)造方面，數(shù)據(jù)要素所表現(xiàn)出來(lái)的邊際收益遞增會(huì)在某個(gè)特定階段開(kāi)始顯現(xiàn)。Farboodi和Veldkamp則認(rèn)為企業(yè)運(yùn)行效率的提升存在“天花板”，新增或積累的數(shù)據(jù)要素同其他要素一樣，在提升效率上依然遵循邊際報(bào)酬遞減規(guī)律。Streel等指出在金融市場(chǎng)上，憑借大數(shù)據(jù)分析可以更好地預(yù)測(cè)企業(yè)價(jià)值，降低了金融機(jī)構(gòu)因掌握企業(yè)信息不足所產(chǎn)生的信用投資風(fēng)險(xiǎn)和融資企業(yè)的資金成本，進(jìn)而提高了資本要素配置效率。Jones和Tonetti認(rèn)為數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素結(jié)合所表現(xiàn)出來(lái)的倍增效應(yīng)，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)要素非競(jìng)爭(zhēng)性特征實(shí)現(xiàn)的規(guī)模效應(yīng)，并通過(guò)構(gòu)建不變替代彈性的生產(chǎn)函數(shù)對(duì)該機(jī)制進(jìn)行了解釋。于施洋等認(rèn)為數(shù)據(jù)要素對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門都具有輻射和帶動(dòng)效應(yīng)，能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。蔡躍洲和馬文君指出，數(shù)據(jù)要素與人工智能技術(shù)結(jié)合可以提升企業(yè)研發(fā)效率，這種知識(shí)創(chuàng)造效率的提升成為全要素生產(chǎn)率提升的重要原因之一，同時(shí)，深度使用數(shù)據(jù)要素的新一代信息技術(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也會(huì)帶來(lái)重要影響。

數(shù)據(jù)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展除了有促進(jìn)作用，其負(fù)面影響也不容忽視。由于數(shù)據(jù)要素在市場(chǎng)中的價(jià)值體現(xiàn)愈發(fā)明顯，一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)始憑借自身優(yōu)勢(shì)囤積數(shù)據(jù)并減少共享，以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壟斷而獲取超額利潤(rùn)。Yan和Haksar認(rèn)為數(shù)據(jù)壟斷將嚴(yán)重阻礙數(shù)據(jù)要素流動(dòng)，影響經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行。另外，數(shù)據(jù)要素的非排他性與易復(fù)制性可能使得同一種數(shù)據(jù)同時(shí)泄露給多個(gè)個(gè)體，而數(shù)據(jù)要素的非（部分）競(jìng)爭(zhēng)性又會(huì)造成數(shù)據(jù)被這些個(gè)體應(yīng)用于不同場(chǎng)景，導(dǎo)致數(shù)據(jù)所有者福利受損的風(fēng)險(xiǎn)。Jia等通過(guò)實(shí)證研究了歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的頒布對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響，發(fā)現(xiàn)該條例的實(shí)施導(dǎo)致了歐盟境內(nèi)企業(yè)融資金額下降約265%，并減少就業(yè)崗位約30000個(gè)。

可以看出，目前針對(duì)數(shù)據(jù)要素交易平臺(tái)的研究很少，從實(shí)證層面探討中國(guó)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)有效性與可推廣性的研究更是寥寥無(wú)幾。基于此，本文以2015—2017年初長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線地區(qū)建立的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)為研究對(duì)象，探討其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）夜間燈光數(shù)據(jù)的一致性校正

本文研究的重點(diǎn)是探討建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。相較于傳統(tǒng)的GDP指標(biāo)，夜間燈光數(shù)據(jù)常被用來(lái)表征人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布與城市空間擴(kuò)張，用夜間燈光強(qiáng)度衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在其不受主觀統(tǒng)計(jì)誤差、市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)等因素干擾，同時(shí)它也包括了市場(chǎng)與非市場(chǎng)提供的商品和服務(wù)的價(jià)值量，因此夜間燈光數(shù)據(jù)能較為真實(shí)地表征一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。目前，應(yīng)用最多的夜間燈光數(shù)據(jù)主要包括兩類：一類是前美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星捕獲的數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱DMSP/OLS），另一類是美國(guó)國(guó)家極軌衛(wèi)星捕獲的數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱NPP/VIIRS）。前者受限于自身OLS傳感器的逐漸失效與設(shè)計(jì)缺陷，現(xiàn)階段能獲取到的DMSP/OLS最終截止時(shí)間為2013年，自2013年起NPP/VIIRS開(kāi)始替代DMSP/OLS并被廣泛應(yīng)用。

使用夜間燈光數(shù)據(jù)研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提是該數(shù)據(jù)具有長(zhǎng)時(shí)間序列的一致性，即2009—2013年不同OLS傳感器之間的數(shù)據(jù)要連續(xù)穩(wěn)定，DMSP/OLS與NPP/VIIRS也要連續(xù)一致。由于本文研究所用樣本數(shù)據(jù)跨越了兩類燈光數(shù)據(jù)的斷點(diǎn)期，且DMSP/OLS和NPP/VIIRS數(shù)據(jù)本身并不可比，因此本文借鑒李雪萍和貢璐、梁麗等的校正方法，同時(shí)對(duì)DMSP/OLS內(nèi)部以及DMSP/OLS與NPP/VIIRS之間進(jìn)行一致性校正。具體校正流程如圖1所示：

圖2給出了一致性校正后2009—2019年樣本地區(qū)的夜間平均燈光強(qiáng)度（平均DN值），可以看出，該數(shù)據(jù)的平滑性已經(jīng)具備了其作為長(zhǎng)時(shí)間序列研究分析的基礎(chǔ)。

圖3顯示了2009—2019年樣本地區(qū)的校正平均DN值與地區(qū)人均實(shí)際GDP（以2008年為不變價(jià)）之間的線性擬合關(guān)系。從擬合優(yōu)度以及相關(guān)系數(shù)的顯著性來(lái)看，本文使用一致性校正后的夜間平均燈光數(shù)據(jù)作為樣本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的表征是合理的。

（二）綠色全要素生產(chǎn)率及其計(jì)算

新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)涵在于提升全要素生產(chǎn)率，數(shù)據(jù)要素可以在宏觀層面放大微觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的提高，進(jìn)而通過(guò)提高全要素生產(chǎn)率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。那么，探索建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能否作用到地區(qū)全要素生產(chǎn)率進(jìn)而影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是本文研究的重要一環(huán)。區(qū)別于傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率，綠色全要素生產(chǎn)率考慮到期望產(chǎn)出中的污染排放、垃圾排放等問(wèn)題，能夠更加客觀、全面地評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)各種要素（通常是資本和勞動(dòng)）的綜合生產(chǎn)率，其生產(chǎn)率的測(cè)算值也更加逼近于真實(shí)值。綠色發(fā)展理念是新時(shí)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，也是高質(zhì)量發(fā)展的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則之一，因此本文用綠色全要素生產(chǎn)率替代傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率，并運(yùn)用到數(shù)據(jù)交易平臺(tái)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)制檢驗(yàn)中。

參考Tone的做法，本文計(jì)算綠色全要素生產(chǎn)率的步驟如下：假設(shè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)部門擁有n個(gè)決策單元（DMU），各個(gè)決策單元都有相應(yīng)的投入向量、期望產(chǎn)出向量和非期望產(chǎn)出向量，分別用x∈Rm，yg∈Rs1，yb∈Rs2來(lái)表示，并定義矩陣：X=（xij）∈Rm×n，Yg=（ygij）∈Rs1×n，Yg=（ybij）∈Rs2×n。根據(jù)生產(chǎn)的實(shí)際情況，假設(shè)X>0，Yg>0，Yb>0，則本文將生產(chǎn)可能性集合P定義如下：

P={（x，yg，yb）|x≥Xλ，yg≥Ygλ，yb≥Ybλ，λ≥0}（31）

結(jié)合上文，SBMUndesirable模型的具體形式設(shè)定如下：

TFP=min1-1m∑mi=1S-iXi01+1S1+S2（∑S1r=1Sgrygr0+∑S2r=1Sbrybr0）

stx0=Xλ+S-;yg0=Ygλ+Sg;yb0=Ybλ+Sb

S-≥0，Sg≥0，Sb≥0，λ≥0（32）

其中，S-i、Sgr、Sbr分別表示第i0個(gè)決策單元的投入冗余量、正產(chǎn)出不足量和副產(chǎn)出超標(biāo)量，S-，Sg，Sb為對(duì)應(yīng)的向量;λ表示權(quán)重向量;TFP*為目標(biāo)函數(shù)，且0≤TFP*≤1，當(dāng)S1=Sb=Sg=0時(shí)，TFP*=1，決策單元有效率;當(dāng)S-∪Sg∪Sb≠0時(shí)，TFP*<1，決策單元無(wú)效率;st為約束條件。最終，將所有指標(biāo)的數(shù)值帶入式（32）即可計(jì)算得到綠色全要素生產(chǎn)率。

（三）其他數(shù)據(jù)及變量的描述性統(tǒng)計(jì)

在實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建立影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，本文使用經(jīng)過(guò)一致性校正后的夜間平均燈光強(qiáng)度變量作為被解釋變量來(lái)表征地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是否建立的虛擬變量作為核心解釋變量。另外，為盡可能地緩解遺漏變量偏誤，本文結(jié)合現(xiàn)有研究并選取如下指標(biāo)作為控制變量：第二產(chǎn)業(yè)增加值占比、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比、移動(dòng)電話年末用戶數(shù)、從業(yè)總?cè)丝?、資本存量、工業(yè)企業(yè)數(shù)、公共財(cái)政收入、電信業(yè)務(wù)收入、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶、科學(xué)技術(shù)支出、年末常住人口、普通高等學(xué)校教師數(shù)。以上所有指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2009—2019）》、各地級(jí)（直轄）市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、互聯(lián)網(wǎng)，部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法補(bǔ)齊。表1是相關(guān)數(shù)據(jù)說(shuō)明以及變量描述性統(tǒng)計(jì)。

（四）基準(zhǔn)模型設(shè)定

由于地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建立的年份不盡相同，為探究建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，參考Beck等的方法，本文構(gòu)建如下多期雙重差分基準(zhǔn)模型：

pDNit=β0+β1Treati×Periodit+φ1Xit+αi+λt+εit（33）

其中，i代表地級(jí)（直轄）市，t代表年份，被解釋變量pDNit代表i市在t年的夜間平均燈光強(qiáng)度。Treati是處理組虛擬變量，如果城市i所在省份（或直轄市）建立了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)Treati=1（該類城市以下簡(jiǎn)稱“平臺(tái)市”），否則為0（該類城市以下簡(jiǎn)稱“非平臺(tái)市”）;Periodit是實(shí)驗(yàn)期虛擬變量，若i市所在省份在t年建立了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)Periodit=1，否則為0。交乘項(xiàng)Treati×Periodit為核心解釋變量，其系數(shù)β1反映了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的平均效應(yīng)。Xit表征了一系列的城市特征，是其他影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的控制變量。αi和λt分別為城市和年份的固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

表2報(bào)告了式（33）的估計(jì)結(jié)果，其中模型（1）僅控制了城市與年份固定效應(yīng)，而模型（2）則報(bào)告了在控制一系列城市特征以及城市與年份固定效應(yīng)后的結(jié)果。可以看到，變量Treati×Periodit的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，表明地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立顯著提高了平臺(tái)市的夜間平均燈光亮度。根據(jù)表1模型（2），相對(duì)于非平臺(tái)市，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立使得平臺(tái)市夜間平均燈光亮度增加了約202，2009—2019年平臺(tái)市的夜間平均燈光亮度均值為2415，這意味著相對(duì)于非平臺(tái)市，建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)平臺(tái)市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)約為83%。

（二）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

運(yùn)用多期雙重差分法的重要前提是實(shí)驗(yàn)組與控制組要滿足“平行趨勢(shì)假設(shè)”。圖4比對(duì)了平臺(tái)市與非平臺(tái)市夜間平均燈光強(qiáng)度的變化趨勢(shì)，其中虛線左邊是未建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的夜間平均燈光強(qiáng)度變化。可以看出，2009—2013年平臺(tái)市與非平臺(tái)市夜間平均燈光變化趨勢(shì)基本平行，但2014—2015年卻出現(xiàn)了差距擴(kuò)大的趨勢(shì)，因此需進(jìn)行更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭?dòng)態(tài)效應(yīng)分析加以判斷。

結(jié)合事件研究法，參考Beck等構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)效應(yīng)模型：

pDNit=β0+∑4k≥-6，k≠0θkDkit+φ1∑Xit+αi+λt+νit（35）

其中，Dkit代表設(shè)立地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)這一事件的虛擬變量，當(dāng)k>0時(shí)，若i市處于成為平臺(tái)市后的k年時(shí)Dkit=1，否則Dkit=0;當(dāng)k<0時(shí)，若i市是平臺(tái)市且在建立平臺(tái)前的-k年時(shí)Dkit=1，否則Dkit=0。在具體的分析中，本文以平臺(tái)市建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的當(dāng)年作為基準(zhǔn)年，即k≠0。此時(shí)式（35）中Dkit系數(shù)θk的顯著性就反映了實(shí)驗(yàn)組和控制組的夜間平均燈光強(qiáng)度是否存在顯著性差異。圖5報(bào)告了θk隨時(shí)間變化的情況，其中橫軸表示距離成為平臺(tái)市前后的相對(duì)年份，縱軸表示θk估計(jì)值的大小，上下虛線為95%的置信區(qū)間。可以看出，在建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)基準(zhǔn)年之前的年份里，θk的估計(jì)值不顯著異于0，因此實(shí)驗(yàn)組與控制組滿足平行趨勢(shì)的假設(shè)不能被拒絕。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.使用PSMDID緩解選擇性偏差

由于平臺(tái)市（41個(gè)）與非平臺(tái)市（66個(gè)）在城市數(shù)量上存在一定差距，為緩解可能存在的選擇性偏差，本文利用傾向得分匹配方法（PSM），對(duì)控制組重新進(jìn)行高斯核匹配。表3揭示了PSM前后相關(guān)變量在控制組與實(shí)驗(yàn)組中均值的差異情況，可以看出，匹配后控制組中的個(gè)體在各種變量上的特征都更加接近于實(shí)驗(yàn)組，這一點(diǎn)通過(guò)變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差（圖6）和傾向得分共同取值范圍（圖7）均可以得到印證。

為了在有效匹配的前提下使用多期DID，本文只采用匹配上的樣本進(jìn)行估計(jì)以保證條件重疊假定的滿足，估計(jì)結(jié)果如表4所示，其中模型（1）和（2）的設(shè)定與基準(zhǔn)回歸中一致。從回歸結(jié)果可以看出，雖然核心解釋變量系數(shù)的估計(jì)結(jié)果有所變化，但地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立對(duì)平臺(tái)市夜間平均燈光強(qiáng)度依然有顯著的正向影響。

2.改變因變量衡量指標(biāo)

（1）選用人均實(shí)際GDP。前文已經(jīng)表明夜間平均燈光強(qiáng)度與人均實(shí)際產(chǎn)出具有高度的相關(guān)性，另外，文獻(xiàn)也常常將人均實(shí)際產(chǎn)出作為表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，因此本文將人均實(shí)際GDP作為被解釋變量來(lái)考察建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。回歸結(jié)果如表5模型（1）和（2）所示，平臺(tái)市數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立顯著促進(jìn)了該區(qū)域人均實(shí)際產(chǎn)出增加。

（2）選用地區(qū)全年人均用電量?？紤]到夜間平均燈光亮度與用電量之間的天然聯(lián)系，本文進(jìn)一步考慮選取全年人均用電量作為夜間平均燈光亮度的替代指標(biāo)。從表5模型（3）和（4）可以看出，核心解釋變量的回歸系數(shù)為正，表明無(wú)論模型中是否控制城市特征，建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)平臺(tái)市全年人均用電量都有顯著的正向影響。

3.剔除多平臺(tái)地區(qū)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上建立地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的直轄市或省份包括上海、重慶、貴州、湖北、浙江、江蘇，截止到2018年，除湖北與浙江建立了多處地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)外（其中湖北三處，分別是東湖大數(shù)據(jù)交易中心、長(zhǎng)江大數(shù)據(jù)交易中心、華中大數(shù)據(jù)交易平臺(tái);浙江兩處，分別是浙江大數(shù)據(jù)交易中心、錢塘江大數(shù)據(jù)交易中心），其余地區(qū)均只建立了一處地方平臺(tái)，這種差別可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果帶來(lái)潛在干擾。因此，本文將湖北與浙江從樣本中剔除并重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5模型（5）和（6）所示，平臺(tái)市建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響仍然顯著為正。

4.安慰劑檢驗(yàn)

（1）來(lái)自提前實(shí)驗(yàn)期的檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果是否會(huì)受到平臺(tái)建立時(shí)點(diǎn)的影響，假定將地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建立的時(shí)間依次提前至2010—2013年中的每一年，并同時(shí)構(gòu)造相應(yīng)的交乘項(xiàng)Treati×Periodit進(jìn)行回歸。若交乘項(xiàng)的系數(shù)不受平臺(tái)建立時(shí)間設(shè)定的影響，則表明平臺(tái)市夜間平均燈光亮度的變化是由建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)引起的。表6的回歸結(jié)果顯示，在將地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建立的時(shí)間提前2—5年時(shí)，交乘項(xiàng)Treati×Periodit的系數(shù)均不顯著。

（2）來(lái)自隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組的檢驗(yàn)。從樣本107個(gè)地級(jí)（直轄市）中隨機(jī)抽取41個(gè)城市作為新的實(shí)驗(yàn)組，同時(shí)假設(shè)這41個(gè)城市建立了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，而其他城市進(jìn)入控制組，隨后在新樣本的基礎(chǔ)上采用表2模型（2）進(jìn)行估計(jì)。將上述隨機(jī)抽樣與估計(jì)的過(guò)程重復(fù)500次，由此得到500個(gè)Treati×Periodit系數(shù)的估計(jì)值，圖8揭示了這些系數(shù)估計(jì)值的分布及其P值。圖中，水平虛線表示10%的顯著性水平，豎直虛線與橫軸的交點(diǎn)是表2模型（2）中Treati×Periodit系數(shù)的真實(shí)估計(jì)值（20158）。從圖8可以看出，500個(gè)抽樣交乘項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值都分布在真實(shí)估計(jì)值的左邊，且絕大多數(shù)的P值大于01，由此可以認(rèn)為，地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建立對(duì)平臺(tái)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向影響是顯著且穩(wěn)健的。

5.工具變量回歸

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明建立地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能夠顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但這種基于OLS回歸的方法不能解決可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。本文的內(nèi)生性主要有兩個(gè)來(lái)源：一是雙向因果影響，某個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)尤其是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展勢(shì)必加速數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，數(shù)據(jù)交易會(huì)隨之增加，在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系不成熟的階段，個(gè)人或企業(yè)出于對(duì)數(shù)據(jù)交易安全的憂慮，往往希望通過(guò)地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)這類具有合規(guī)性保障性的渠道進(jìn)行交易，因而日益增多的數(shù)據(jù)交易需求就成為各個(gè)地方建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)潛在的內(nèi)生動(dòng)力;二是遺漏變量偏誤，盡管面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)和雙重差分法能在一定程度上緩解那些不可觀測(cè)的隨時(shí)間或不隨時(shí)間變換的因素影響，但仍不能完全排除目前難以刻畫和度量的因素，例如各地區(qū)數(shù)據(jù)要素總量的變化等。

為緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文嘗試采用工具變量法來(lái)進(jìn)一步討論估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。借鑒Nunn and Qian的相關(guān)研究，本文用1969—1979年各省份固定電話總量與各市行政面積的比值構(gòu)造了“年地均固話量”來(lái)作為地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)建立的工具變量。其原因如下：第一，數(shù)據(jù)要素的爆炸式增長(zhǎng)依托于互聯(lián)網(wǎng)的全面普及，而中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)接入方式大致經(jīng)歷了通過(guò)電話線撥號(hào)的窄帶接入（如PSTN、ISDN等）、寬帶接入（如ADSL）再到現(xiàn)在的光纖寬帶接入，可以看到歷史上互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與固話業(yè)務(wù)的發(fā)展密切相關(guān)，固定電話普及率高的地區(qū)其互聯(lián)網(wǎng)普及率也可能較高。第二，1969—1979年各地開(kāi)通固定電話的原因往往并不是以服務(wù)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，這些改革開(kāi)放前的固話數(shù)量對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響已微乎其微。第三，本文計(jì)量模型中包含了城市與年份雙固定效應(yīng)，由于行政面積一般是外生且很難隨時(shí)間變化，因此，本文用省級(jí)固話總量與下屬地級(jí)市的行政面積之比構(gòu)造工具變量，避免了省級(jí)數(shù)據(jù)直接運(yùn)用到市級(jí)層面而出現(xiàn)的冗余問(wèn)題。

表7報(bào)告了工具變量法的回歸結(jié)果，模型設(shè)定與表2一致。具體而言，在內(nèi)生性是否存在以及工具變量的有效性等問(wèn)題上，Hausman、DWH、DavidsonMacKinnon的檢驗(yàn)結(jié)果均表明上述內(nèi)生性問(wèn)題是存在的，同時(shí)模型（1）和（2）一階段的F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于10，排除了弱工具變量問(wèn)題。第二階段的回歸結(jié)果顯示，無(wú)論是否控制城市特征，建立地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響均與表2的基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似。

五、進(jìn)一步探討

（一）不同類型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的異質(zhì)性分析

政府主導(dǎo)的政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)與企業(yè)主導(dǎo)的企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，是中國(guó)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的主要類型。盡管政府參與型平臺(tái)與企業(yè)主導(dǎo)型平臺(tái)之間的差別很明確，但兩者在現(xiàn)實(shí)中依然均可開(kāi)展以下兩種業(yè)務(wù)模式：一是第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，在平臺(tái)注冊(cè)會(huì)員中進(jìn)行數(shù)據(jù)買賣雙方的匹配，平臺(tái)本身不參與交易，數(shù)據(jù)的定價(jià)、購(gòu)買期限、使用方式和轉(zhuǎn)讓條件完全由提供方和需求方協(xié)商;二是混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，該類平臺(tái)不僅是數(shù)據(jù)買賣雙方進(jìn)行交易的場(chǎng)所，其自身常常也會(huì)以數(shù)據(jù)提供方和服務(wù)商的身份參與數(shù)據(jù)交易。因此，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)交易平臺(tái)可以進(jìn)一步細(xì)分為如下四類，即政府參與型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)、政府參與型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)、企業(yè)主導(dǎo)型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)和企業(yè)主導(dǎo)型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（如表8示例）。

地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的合理性與可推廣性，即數(shù)據(jù)交易平臺(tái)模式能否真正發(fā)揮社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，是現(xiàn)階段中國(guó)探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置所關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。前文已經(jīng)論證了政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在正向影響，但在更加細(xì)分的層面，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是否也是如此。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題的探究將有助于理解當(dāng)前的政府參與型平臺(tái)與企業(yè)主導(dǎo)型平臺(tái)誰(shuí)更有效。因此，本文將分別從政府參與型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“政府第三方平臺(tái)”）、政府參與型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“政府混合平臺(tái)”）、企業(yè)主導(dǎo)型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“企業(yè)第三方平臺(tái)”）以及企業(yè)主導(dǎo)型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“企業(yè)混合平臺(tái)”）等四個(gè)層面，討論不同類型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的異質(zhì)性。

表9報(bào)告了異質(zhì)性的情況，模型（1）和（2）的回歸結(jié)果顯示，政府第三方平臺(tái)和政府混合平臺(tái)對(duì)夜間平均燈光亮度的影響均是正向顯著的，而且后者的影響要比前者高出約6698%。模型（3）的回歸結(jié)果表明，在政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)存在的前提下，企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)進(jìn)入市場(chǎng)后會(huì)對(duì)夜間平均燈光亮度產(chǎn)生負(fù)向影響，但不顯著。模型（4）和（5）分別匯報(bào)了企業(yè)第三方平臺(tái)和企業(yè)混合平臺(tái)對(duì)夜間平均燈光亮度的影響結(jié)果，其中，企業(yè)第三方平臺(tái)與企業(yè)混合平臺(tái)的影響效應(yīng)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上分別顯著為負(fù)和為正，并且也存在混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響要大于第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的情況。同時(shí)，無(wú)論平臺(tái)類型是否細(xì)分，政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)都要比對(duì)應(yīng)的企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)更加有效。

對(duì)于上述異質(zhì)性的出現(xiàn)，本文認(rèn)為主要有兩方面原因：一是在不同平臺(tái)的主體層面，政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)依托政府資源，不僅可以獲取政務(wù)數(shù)據(jù)，還可以為政府部門提供數(shù)據(jù)清洗、定制、建模、分析、解決方案等服務(wù)。企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的產(chǎn)生和發(fā)展，基本依靠市場(chǎng)的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)，以盈利為主要目的，并采取市場(chǎng)化運(yùn)行，政府不參與平臺(tái)管理。因而，在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置剛剛起步以及數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系還很不成熟的階段，政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)無(wú)論是在數(shù)據(jù)采集、政策紅利、職責(zé)履行還是運(yùn)行機(jī)制上都要優(yōu)于企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也更加積極。二是在不同平臺(tái)的細(xì)分層面，第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的職能本應(yīng)是平臺(tái)運(yùn)營(yíng)，僅承擔(dān)平臺(tái)安全維護(hù)和交易監(jiān)督的責(zé)任工作，但部分平臺(tái)卻在為數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供數(shù)據(jù)清洗、分析和定制的服務(wù)，有違第三方管理身份的定位職責(zé)，平臺(tái)運(yùn)行制度疏于形式。混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)既具有第三方管理身份又能自主運(yùn)營(yíng)，既是參與平臺(tái)管理又是數(shù)據(jù)服務(wù)商，因此，混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)出于自身利益考量，時(shí)常嚴(yán)格遵守平臺(tái)的既定制度與規(guī)則，較第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)而言往往能夠發(fā)揮更強(qiáng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

（二）數(shù)據(jù)交易平臺(tái)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)制檢驗(yàn)

上述研究結(jié)果表明，地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用，那么，影響發(fā)展的傳導(dǎo)機(jī)制是什么？目前，關(guān)于數(shù)據(jù)要素影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)制的實(shí)證文獻(xiàn)幾乎沒(méi)有，從已有的理論研究中可以看到，數(shù)據(jù)要素可能會(huì)通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、提升全要素生產(chǎn)率、降低決策成本、改善就業(yè)環(huán)境、影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等途徑來(lái)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的目的是促進(jìn)數(shù)據(jù)要素自主有序流動(dòng)，因此，本文選取了一組變量作為機(jī)制檢驗(yàn)的中介變量，它們包括：專利授權(quán)總量（千件），用來(lái)衡量技術(shù)創(chuàng)新程度;綠色全要素生產(chǎn)率，用來(lái)替代傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率;城鎮(zhèn)失業(yè)率（%），用來(lái)描述就業(yè)環(huán)境;限額以上內(nèi)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值（十億元），用來(lái)衡量因信息不足引致不確定性而帶來(lái)的決策成本;第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占GDP比重（%），用來(lái)表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

構(gòu)建如下數(shù)據(jù)交易平臺(tái)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

Zit=β0+aTreati×Periodit+φ0Xit+αi+λt+δit（51）

pDNit=β1+cTreati×Periodit+bZit+φ1Xit+αi+λt+εit（52）

其中，中介效應(yīng)變量Zit包括專利授權(quán)總量、綠色全要素生產(chǎn)率、城鎮(zhèn)失業(yè)率、限額以上內(nèi)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值、第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占比。Xit是一系列控制變量，由資本存量、工業(yè)企業(yè)數(shù)、公共財(cái)政收入、電信業(yè)務(wù)收入、從業(yè)總?cè)丝谝约盎ヂ?lián)網(wǎng)寬帶接入用戶等指標(biāo)組成。pDNit為夜間燈光平均亮度，αi和λt分別為城市和年份固定效應(yīng)。

表10第（1）和（2）列分別報(bào)告了以專利授權(quán)總量和綠色全要素生產(chǎn)率為中介變量的機(jī)制檢驗(yàn)情況，通過(guò)式（51）中交Treati×Periodit估計(jì)系數(shù)的顯著性來(lái)看，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)專利授權(quán)總量和綠色全要素生產(chǎn)率均沒(méi)有顯著影響，結(jié)合Sobel檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)通過(guò)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新以及提升全要素生產(chǎn)率來(lái)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的這兩種理論上的傳導(dǎo)機(jī)制并不存在。第（3）列匯報(bào)了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)夜間平均燈光亮度增長(zhǎng)率的回歸結(jié)果，交乘項(xiàng)Treati×Periodit的估計(jì)系數(shù)并不顯著，這也從側(cè)面印證了第（2）列的估計(jì)結(jié)果。以上結(jié)果表明，目前數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響仍屬于規(guī)模驅(qū)動(dòng)而非效率驅(qū)動(dòng)。

表11第（1）—（3）列分別匯報(bào)了以城鎮(zhèn)失業(yè)率、限額以上內(nèi)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值以及第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占比為中介變量的機(jī)制檢驗(yàn)情況。第（1）列的回歸結(jié)果顯示Treati×Periodit對(duì)城鎮(zhèn)失業(yè)率的估計(jì)系數(shù)顯著為正，并且Soble檢驗(yàn)在10%的顯著性水平上拒絕了中介效應(yīng)不存在的原假設(shè)，說(shuō)明數(shù)據(jù)交易平臺(tái)可以通過(guò)降低當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)失業(yè)率來(lái)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第（2）列中交乘項(xiàng)Treati×Periodit對(duì)限額以上內(nèi)資企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的估計(jì)系數(shù)顯著為正以及Soble檢驗(yàn)在10%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)均表明，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)可以提高限額以上內(nèi)資企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值即降低企業(yè)決策成本，從而推動(dòng)平臺(tái)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第（3）列中交乘項(xiàng)Treati×Periodit對(duì)第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占比的回歸系數(shù)以及Soble檢驗(yàn)的結(jié)果揭示了，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)而推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一機(jī)制是成立的。

六、結(jié)論與政策啟示

市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)要求是生產(chǎn)要素的市場(chǎng)化配置，隨著數(shù)據(jù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用日益關(guān)鍵，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置滯后于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已成為中國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)面臨的新問(wèn)題。當(dāng)前，中央還沒(méi)有在地方開(kāi)展數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的正式試點(diǎn)，政府參與型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)就成為地方政府探索數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的重要實(shí)踐。因此，系統(tǒng)探究數(shù)據(jù)交易平臺(tái)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在關(guān)系，對(duì)于認(rèn)清地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)這一模式的有效性與可推廣性至關(guān)重要。本文將數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的設(shè)立作為一項(xiàng)擬自然實(shí)驗(yàn)，基于2009—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶107個(gè)地級(jí)（直轄）市的面板數(shù)據(jù)，并使用DMSP/OLS與NPP/VIIRS兩種衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)相互校正后的連續(xù)一致數(shù)據(jù)作為地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量，運(yùn)用多期雙重差分法實(shí)證分析了地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

主要結(jié)論包括：（1）地方政府參與建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)能夠顯著推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的一系列回歸估計(jì)中，核心交乘項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)據(jù)交易平臺(tái)促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并且政府參與型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的促進(jìn)作用要比政府參與型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)高出約6698%。（2）企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)進(jìn)入市場(chǎng)后，其整體上并不能促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但在平臺(tái)的細(xì)分領(lǐng)域，企業(yè)主導(dǎo)型第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)顯著抑制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而企業(yè)主導(dǎo)型混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)卻能夠推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。（3）從目前對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效果來(lái)看，地方政府參與建立數(shù)據(jù)交易平臺(tái)要比企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)更加有效，在平臺(tái)的細(xì)分領(lǐng)域也是如此。（4）現(xiàn)階段，地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)可以通過(guò)降低企業(yè)決策成本、改善就業(yè)環(huán)境以及帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等途徑來(lái)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率并不是地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的傳導(dǎo)機(jī)制，這也印證了Farboodi和Veldkamp的部分觀點(diǎn)。

本文的相關(guān)研究為充分認(rèn)清數(shù)據(jù)交易平臺(tái)這一現(xiàn)行數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置模式的有效性，提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)與政策啟示。自2015年貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所成立以來(lái)，受國(guó)家大力支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，地方政府基于政績(jī)導(dǎo)向鼓勵(lì)并主導(dǎo)了一大批數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的建設(shè)。由于缺乏合理的市場(chǎng)布局規(guī)劃和行業(yè)發(fā)展指導(dǎo)，部分平臺(tái)存在重復(fù)建設(shè)、服務(wù)領(lǐng)域同質(zhì)化等現(xiàn)象;同時(shí)，受限于數(shù)據(jù)權(quán)屬的界定困難，數(shù)據(jù)成交量也難以形成預(yù)期規(guī)模。然而，政府主導(dǎo)的無(wú)論是混合數(shù)據(jù)交易平臺(tái)還是第三方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，均可以通過(guò)降低企業(yè)決策成本、改善就業(yè)環(huán)境以及帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等途徑對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正面影響。因而，這種早期探索模式的有效性與可推廣性應(yīng)該是值得肯定的。此外，目前企業(yè)主導(dǎo)建立的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用不大。按照國(guó)外先進(jìn)地區(qū)企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)，這種產(chǎn)生和發(fā)展來(lái)源于市場(chǎng)需求，且完全采取市場(chǎng)化運(yùn)作機(jī)制同時(shí)政府不參與管理的模式，理應(yīng)更能適應(yīng)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展，但在中國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)剛剛起步以及體量最大的政務(wù)數(shù)據(jù)尚未開(kāi)放的階段，地方政府主導(dǎo)建立的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)往往更加有效，而企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)交易平臺(tái)有待在發(fā)展模式上做進(jìn)一步探索。同時(shí)可以看到，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制不健全、監(jiān)管體系不完善以及相關(guān)法律法規(guī)缺失等問(wèn)題是阻礙數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置順利推進(jìn)的“攔路虎”。盡管這些問(wèn)題的解決依然有較長(zhǎng)的路要走，但唯有破解上述問(wèn)題，中國(guó)的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)才有可能推進(jìn)下去且不會(huì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤，國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方能行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

① 《美媒：中國(guó)將在數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)中超過(guò)美國(guó)》，2019年2月15日，https：//baijiahaobaiducom/s？id=1625493670611894982&wfr=spider&for=pc，2021年9月8日。

② 中商產(chǎn)業(yè)研究院：《〈2019年中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)前景研究報(bào)告〉發(fā)布》，2019年8月8日，https：//wwwaskcicom/news/chanye/20190808/1703001151070_2shtml，2021年9月8日。

③? 于施洋、王建冬、郭巧敏：《我國(guó)構(gòu)建數(shù)據(jù)新型要素市場(chǎng)體系面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)策》，《電子政務(wù)》2020年第3期。

④ 吳楊：《大數(shù)據(jù)政策文本與現(xiàn)實(shí)的偏差及完善路徑研究》，《公共管理學(xué)報(bào)》2020年第1期。

⑤ 2014年全球數(shù)據(jù)儲(chǔ)量為66ZB（相當(dāng)于7251億個(gè)1TB容量的移動(dòng)硬盤），同比增長(zhǎng)5349%。數(shù)據(jù)來(lái)源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院https：//xqianzhancom/xcharts/？k=全球數(shù)據(jù)儲(chǔ)量，2021年10月13日。

⑥? ?吳潔、張?jiān)疲骸兑厥袌?chǎng)化配置視域下數(shù)據(jù)要素交易平臺(tái)發(fā)展研究》，《征信》2021年第1期。

⑦? ? 蔡躍洲、馬文君：《數(shù)據(jù)要素對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響與數(shù)據(jù)流動(dòng)制約》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2021年第3期。

⑧ 裴長(zhǎng)洪、倪江飛、李越：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2018年第9期;Maryam Farboodi and Laura Veldkamp，“A Growth Model of the Data Economy，”NBER Working Papers，2020.

⑨ 李剛、張欽坤、朱開(kāi)鑫：《數(shù)據(jù)要素確權(quán)交易的現(xiàn)代產(chǎn)權(quán)理論思路》，《山東大學(xué)學(xué)報(bào)》（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）2021年第1期。

⑩ Yuncheng Shen，Bing Guo，Yan Shen，Xuliang Duan，Xiangqian Dong and Hong Zhang，“A Pricing Model for Big Personal Data，”Tsinghua Science and Technology，vol.21，no.5（October，2016），pp.482-490.

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這些地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)包括：貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易中心、西咸新區(qū)大數(shù)據(jù)交易所、武漢東湖大數(shù)據(jù)交易中心、華東江蘇大數(shù)據(jù)交易中心、長(zhǎng)江大數(shù)據(jù)交易中心、浙江大數(shù)據(jù)交易中心、哈爾濱大數(shù)據(jù)交易中心、華中大數(shù)據(jù)交易中心、錢塘大數(shù)據(jù)交易中心、中原大數(shù)據(jù)交易中心、重慶大數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)?？梢钥闯?，這些數(shù)據(jù)交易平臺(tái)80%以上均分布在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線地區(qū)，故本文將研究對(duì)象界定在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。

Elvidge C.，Pettit D.，Imhoff M.，Nemani，R.，Pack，D.and Cinzano，P.，“Observational Considerations for Moderate Resolution Nighttime Lights，”Proc.SPIE 7081，Earth Observing Systems XIII，70810V（August 20，2008）;廖祖君、王理：《城市蔓延與區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的研究》，《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2019年第6期。

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DMSP/OLS與NPP/VIIRS的衛(wèi)星燈光影像下載官網(wǎng)：https：//wwwngdcnoaagov/ngdchtml。

OLS傳感器的設(shè)計(jì)局限常導(dǎo)致DMSP/OLS影像之間不連續(xù)、像元DN值過(guò)飽和等問(wèn)題，與DMSP/OLS相比，NPP/VIIRS的星下空間分辨率更高，對(duì)夜間燈光的探測(cè)能力更強(qiáng)。

采集數(shù)據(jù)的OLS傳感器共6個(gè)，其工作年限存在差異，具體為：F10（ 1992—2014年）、F12（ 1994—1999年）、F14 （ 1997—2003年） 、F15 （ 2000—2007年） 、F16 （ 2004—2009年） 、F18 （ 2010-2013年） 。

李雪萍、貢璐：《DMSP/OLS和VIIRS/DNB夜間燈光影像的校正及擬合》，《測(cè)繪通報(bào)》2019年第7期;梁麗、邊金虎、李愛(ài)農(nóng)、馮文蘭、雷光斌、張正健、左家旗：《中巴經(jīng)濟(jì)走廊DMSP/OLS與NPP/VIIRS夜光數(shù)據(jù)輻射一致性校正》，《遙感學(xué)報(bào)》2020年第2期。

金碚：《關(guān)于“高質(zhì)量發(fā)展”的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第4期。

Kaoru Tone，“A Slacksbased Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis，”European Journal of Operational Research，vol.130，no.3（2001），pp.498-509.

Thorsten Beck，Ross Levine and Alexey Levkov，“Big Bad Banks？ The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States，”The Journal of Finance，vol.65，no.5（October 2010），pp.1637-1667.

現(xiàn)階段建立的地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)服務(wù)的特征都具有明顯的區(qū)域性。以貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易中心為例，貴州省貴陽(yáng)市以外的其他城市也均可通過(guò)該平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交易活動(dòng)。因此，盡管某個(gè)城市并未直接建立地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，但只要其所在省份在2015—2017年間建立了平臺(tái)，則可近似認(rèn)為該城市建立了數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。

陳詩(shī)一、陳登科：《霧霾污染、政府治理與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展》，《經(jīng)濟(jì)研究》2018年第2期。

本文樣本中最早出現(xiàn)的地方數(shù)據(jù)交易平臺(tái)是貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所，建立時(shí)間是2015年4月。

Nathan Nunn and Nancy Qian，“US Food Aid and Civil Conflict，”American Economic Review，vol.104，no.6（2014），pp.1630-1666.

1969—1979年各省份固定電話總量數(shù)據(jù)參見(jiàn)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局國(guó)民經(jīng)濟(jì)綜合統(tǒng)計(jì)司編：《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》，北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2010年。

變量來(lái)源：《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2009-2019）》、各地級(jí)（直轄）市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、互聯(lián)網(wǎng)。部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法補(bǔ)齊。

（責(zé)任編輯：冉利軍）

〔基金項(xiàng)目〕國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“長(zhǎng)江上游生態(tài)大保護(hù)政策可持續(xù)性與機(jī)制構(gòu)建研究”（20&ZD095）;四川省社會(huì)科學(xué)研究“十四五”規(guī)劃2021年度課題重大項(xiàng)目“資源要素市場(chǎng)化配置下城鄉(xiāng)融合發(fā)展的‘成渝方案研究”（SC21ZDCY007）

〔作者簡(jiǎn)介〕楊艷，四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;

王理，四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，四川成都610064;

廖祖君，四川省社會(huì)科學(xué)院區(qū)域經(jīng)濟(jì)與城市發(fā)展研究所研究員、博士生導(dǎo)師，四川成都610071。