数字经济专题库应用案例 |《管理世界》：数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级—行业层面数据
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💡 本文使用了企研·社科大数据平台热点专题数据库中的人工智能产业专利授权数对数、5G产业专利授权数对数、区块链产业专利授权数对数（读者可在社科大数据平台（https://r.qiyandata.com/）-前沿产业中下载该专题数据），作为智能化分项指标。
📌特别提醒：企研数据已经发布更能揭示区域数智化水平的数据资源：
① 数字经济产业企业微观库：该库参考国家统计局发布的《统计分类》以及国家知识产权局发布的《数字经济核心产业分类与国际专利分类参照关系表（2023）》等指导性文件构建而成。全库涉及2000余万家数字经济产业微观企业，包括这些微观企业的基本信息、投融资信息、专利信息、上市信息、招聘信息等等。
数据使用方式：云桌面
② 数字经济产业特色统计库：基于数字经济产业企业微观库分时间、分行业、分地区等进行多维统计而得，区域维度最细到县域，指标包括企业存量、融资笔数、投资笔数、每年新增分支机构数量等。
数据使用方式：数字经济产业特色统计库（县域）需在云桌面使用；数字经济产业特色统计库（省市）数据可直接在企研·社科大数据平台（https://r.qiyandata.com/）获取。
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数据使用方式：云桌面
以下是文章的主要内容：
数智化如何影响双循环参与度与收入差距——基于省级—行业层面数据
《管理世界》2023年第10期张云（中南财经政法大学经济学院）柏培文（厦门大学经济学院）摘要：数智化与双循环参与度、收入差距具有怎样的内在联系？本文选用2012年、2015年、2017年中国碳核算数据库（CEADs）的区域间非竞争型投入产出表，研究发现：其一，从产品市场一体化、要素市场一体化以及全球价值链参与度的视角，数智化推动了国内大循环、国内国际双循环。其二，数智化通过引致上下游价值链产品与要素市场融合，降低交易成本，提升全要素生产率，进而畅通双循环。其三，数智化主要提升了省际间全球与国内价值链下游参与度，而下游参与度的提升效应与行业本身的价值链位置无直接关联，且主要改善了“以最终产品形式流出”的国内大循环，地理区位的联动效应仅促进了“东部—东部”省份内部的国内大循环以及东部省份的国内国际双循环。其四，双循环背景下，数智化使得“省份—行业—往来省份”相对收入差距下降得更多，在不同经济结构、市场结构与制度环境下具有差异性。
关键词：数智化 双循环参与度 收入差距一、论文概要
本研究通过分析中国碳核算数据库的数据，研究了数智化与双循环参与度、收入差距之间的内在联系。研究发现，数智化推动了国内大循环和国内国际双循环，通过降低交易成本和提升生产率来促进双循环。数智化还提高了省际间全球与国内价值链下游参与度，减少了相对收入差距。然而，数智化对不同经济结构、市场结构和制度环境下的收入差距影响存在差异。
二、背景信息
论文背景: 数智化作为新一轮技术革命和产业革命的新型战略性组织形态，对实现中国式现代化具有重要作用。双循环作为国家重大发展战略，依赖于有机循环的各个环节。然而，中国仍然存在发展不平衡、不充分的问题，包括产业链竞争能力不足、国内大循环活力不足以及全球产业链收缩等。此外，巨大的收入差距也是优化收入分配结构的主要障碍。 过去方案: 过去的研究主要集中在数智化的概念和发展趋势上，缺乏对数智化与双循环参与度、收入差距之间关系的深入研究。 论文的Motivation: 本研究旨在探究数智化与双循环参与度、收入差距之间的内在联系，以深入了解数智化的内在动力和双循环顺利运行的现实经济条件，推动全体人民共同富裕。
三、方法
通过构造不同维度的面板数据，本文分别采用如下模型验证了数智化与双循环参与度、收入差距之间的 关系。
▲图片来源于原文
其中，
分别表示国内大循环的产品市场一体化、数智化；
表示国内大循环的要素市场一体化；
表示全球价值链参与度；
四、数据
数字化：从数字基础设施、数字用户、数字平台等 3 个角度对数字化进行衡量，其中数字基础设施主要考察数字化基础设施发展程度，利用信息传输、计算机服务和软件业就业人数占比，企业平均软件业务收入对数，信息传输、计算机服务和软件业占全社会固定资产比重等指标测算；数字用户主要测算用户数字化水平，利用移动电话普及率、人均互联网宽带接入用户数、电子商务企业平均交易额、人均电信业务量等指标表示；数字平台则主要凸显网络平台数字化水平，选用省份互联网用户数占省份常住人口数比重（网民数占比）、省份网站数占全国网站数比重（网站数占比）、省份域名数占全国域名数比重（域名数占比）等进行估算。数据取自中国碳核算数据库（CEADs）公布的 2012 年、2015 年、2017 年中国 30 个省区市（西藏除外）区域间非竞争型投入产出表、世界银行公布的世界投入产出表（WIOD）、《中国统计年鉴》、《中国电子商务年鉴》、 《中国固定资产投资统计年鉴》、《CNNIC 中国互联网络信息中心报告》等。
智能化：选用企研·中国社科大数据平 台中热点专题数据库的人工智能产业专利授权数对数、5G 产业专利授权数对数、区块链产业专利授权数对数利用主成分分析法合成智能化指标。
▲图片来源于原文
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（一） 人工智能产业专题数据库（数据更新到2020年）
基于人工智能产业智能感知、数据标签与标注、深度学习、决策与执行、AI能力评价5个关键技术要素，进一步将人工智能产业划分基础设施、基础理论和核心技术、智能应用3个部分。然后从企业基本信息、创新知识产出、产品应用平台和人力资本投入等多个维度的企业信息，梳理并筛选出人工智能产业相关企业，构建人工智能产业专题数据库。
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