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论文中文题名:

 数字政府建设对工业企业全要素生产率的影响及路径研究    

姓名:

 张钰坤    

学号:

 22302230150    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 125600    

学科名称:

 管理学 - 工程管理    

学生类型:

 硕士    

学位级别:

 工程管理硕士    

学位年度:

 2025    

培养单位:

 西安科技大学    

院系:

 管理学院    

专业:

 工业工程与管理    

研究方向:

 质量管理与可靠性    

第一导师姓名:

 张洽    

第一导师单位:

 西安科技大学    

第二导师姓名:

 张志升    

论文提交日期:

 2025-06-16    

论文答辩日期:

 2025-06-04    

论文外文题名:

 The Impact and Mechanisms of Digital Government Development on Total Factor Productivity of Industrial Enterprises    

论文中文关键词:

 数字政府建设 ; 工业企业全要素生产率 ; 新质生产力 ; 数据要素流通 ; 数字化转型    

论文外文关键词:

 Construction of the Digital Government ; Total Factor Productivity of Industrial Enterprises ; New Productive Forces ; Circulation of Data Elements ; Digital Transformation    

论文中文摘要:

随着数字中国战略深入推进,数字政府作为重要支柱正加速构建,其对实体经济特别是工业领域的赋能作用日益凸显。本研究聚焦数字政府建设与工业企业全要素生产率的关联机制,旨在揭示数字政府如何影响工业新质生产力培育过程。

在理论基础上,基于交易成本理论、资源基础理论、制度变迁理论和技术扩散理论,运用双重差分模型和中介效应分析方法,并采用2010-2022年3,550家A股工业企业25,480个观测值进行实证研究。通过双重差分模型和中介效应分析,系统考察了数字政府建设影响工业企业的时序特征、作用路径及其协同效应。研究发现,数字政府建设使工业企业全要素生产率平均提高约12.7%,且这一影响呈现明显的时滞特性,第二年达到峰值后趋于稳定。从作用路径看,优化营商环境、促进数据要素流通和推动工业企业数字化转型三条路径对全要素生产率的贡献率分别约为23.34%、19.56%和13.25%,影响差异显著。此外,数字政府对不同类型工业企业的影响存在明显异质性,民营企业、竞争性行业、东部地区和高技术产业受益更为明显。尤为值得关注的是,不同地区间效果差异显著,东部地区的促进效应约为西部地区的2.5倍。

基于这些发现,本研究提出优化数字政府建设路径、实施差异化策略、促进工业数据要素流通、加强政企数字协同等建议,期望为数字时代工业领域新质生产力培育提供有益启示。

论文外文摘要:

With the deepening implementation of the Digital China strategy, the construction of digital government—an essential pillar—is accelerating, increasingly demonstrating its empowering effects on the real economy, particularly within the industrial sector. This study focuses on the mechanism linking digital government development to the total factor productivity (TFP) of industrial enterprises, aiming to uncover how digital government fosters the cultivation of new productive forces in industry.

Grounded in theoretical analysis, based on transaction cost theory, resource-based theory, institutional change theory, and technology diffusion theory, this study employs the difference-in-differences (DID) model and mediation effect analysis. Using an empirical dataset comprising 25,480 observations from 3,550 A-share listed industrial firms over the period 2010–2022, the study employs a difference-in-differences (DID) model and mediation analysis to systematically examine the temporal characteristics, causal pathways, and synergistic effects of digital government on industrial enterprises. The findings indicate that digital government construction improves the total factor productivity of industrial enterprises by an average of approximately 12.7%, with the effect peaking in the second year and stabilizing thereafter. In terms of mechanisms, three primary pathways—optimization of the business environment, facilitation of data factor circulation, and promotion of industrial digital transformation—contribute to TFP improvement by approximately 23.34%, 19.56%, and 13.25%, respectively, highlighting significant differences in their impact. Moreover, the effects of digital government display marked heterogeneity across firm types, with private enterprises, firms in competitive industries, those located in eastern regions, and high-tech industries benefiting more prominently. It is especially worth noting that the effects vary significantly across regions, with the boost in the eastern areas being about 2.5 times greater

 

than in the western areas.

Based on these findings, this study proposes targeted strategies including optimizing the pathways of digital government development, implementing differentiated policy approaches, facilitating the circulation of industrial data factors, and strengthening digital collaboration between government and enterprises, with the aim of providing valuable insights into fostering new productive forces in the industrial sector in the digital era.

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中图分类号:

 D035;F273    

开放日期:

 2025-06-17    

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