主要观点总结
本文探讨了数据要素利用如何刺激企业全要素生产率的问题，解析了生产率悖论。研究以中国A股上市公司2011-2022年数据为样本，分析了数据要素对企业全要素生产率的直接影响以及通过缓解投资低效和减少资源冗余的作用机制。同时，考察了企业不同特征和产权性质的异质性影响。研究结果表明数据要素利用能显著提升企业全要素生产率，尤其在成熟期和衰退期企业、经营绩效较低的企业以及国有企业中表现更明显。基于此，提出了推动数据化转型、完善政策支持与市场建设、优化资源配置与人才培养等建议。研究存在测量误差风险和机制内在逻辑挖掘不足等不足之处。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
随着数字化转型的深入推进，数据被视为重要的生产要素，对企业生产经营模式、资源配置和决策效率产生深远影响。但企业在实践中面临生产率悖论，即数据要素投入增加并未如预期显现其促进生产率的作用。
关键观点2: 研究方法
本文以中国A股上市公司2011-2022年数据为样本，分析了数据要素对企业全要素生产率的直接影响，并进一步分析了其作用机制。同时，考察了企业不同特征和产权性质的异质性影响。
关键观点3: 研究结果
研究发现数据要素显著提升企业全要素生产率，主要通过缓解投资低效和减少资源冗余来促进生产率提升。不同特征和产权性质的企业在数据要素利用方面存在异质性影响。
关键观点4: 研究建议
建议企业应积极构建数据管理和分析平台，深度挖掘数据应用潜力，提升全要素生产率。政府应完善数据要素市场建设，鼓励企业加速数字化转型。企业还应优化资源配置，减少资源冗余，加大对数据科学人才的引进和培养力度。
关键观点5: 研究不足
研究通过企业财务报告中的关键字频率来衡量数据要素的利用水平存在测量误差风险。对数据要素利用的具体机制的内在逻辑尚未深入挖掘，缺乏对数据要素在企业管理实践中的更详细阐述。
文章预览
文献来源 原文题目： How does data factor utilization stimulate corporate total factor productivity: A discussion of the productivity paradox 原文作者： Yuheng Ren ； Jue Zhang ； Xin Wang * 第一作者单位： University of Cambridge, Storey ’ s Way, Cambridge, CB3 0DS, England, United Kingdom 通讯作者单位： Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, 233030, China 原载期刊： International Review of Economics and Finance 发表时间 ： 2024 年 10 月 14 日 关键词：数据要素利用 全要素生产率 投资效率 资源冗余 观点摘要 随着数字化转型全球范围内的深入推进，数据被视为继土地、资本和劳动力之后的 “第五生产要素”，对企业的生产经营模式、资源配置和决策效率产生了深远影响。企业如何高效利用数据要素，已成为企业保持竞争优势、实现可持续增长的关键问题。然而，许多企业在实践中面临“生产率悖论”，即尽管
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