基于加权平均法的我国数据要素市场发展水平测度研究
Research on Measuring the Development Level of China’s Data Factor Market Based on the Weighted Average Method
摘要: 数据要素现如今发挥着越来越重要的作用。为了能够科学系统地评价我国数据要素市场的发展水平,本文建立了4个一级指标和12个二级指标,用加权平均法对我国10个省市2023年的数据要素发展水平进行测度和比较。结果表明,我国数据要素市场整体发展水平呈现“东高西低、南优北劣”的空间格局。研究认为,加权平均法能够很好地整合多维的指标信息,提升测度结果的准确性和可靠性。本文为我国政府制定区域差异化数据要素市场发展政策提供了实证参考,也为后续开展动态监测和国际比较研究奠定了方法基础。
Abstract: Data factor nowadays plays an increasingly important role. In order to scientifically and systematically evaluate the development level of China’s data factor market, this paper establishes 4 level 1 indicators and 12 level 2 indicators, and measures and compares the development level of China’s data factor in 10 provinces and cities in 2023 by weighted average method. The results show that the overall development level of China’s data factor market presents a spatial pattern of “high in the east, low in the west, excellent in the south and poor in the north”. The study concludes that the weighted average method can well integrate multi-dimensional indicator information and improve the accuracy and reliability of the measurement results. This paper provides empirical references for the Chinese government to formulate policies for the development of regional differentiated data factor markets, and also lays the methodological foundation for subsequent dynamic monitoring and international comparative studies.
文章引用:龙凌艳. 基于加权平均法的我国数据要素市场发展水平测度研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(9): 1418-1427. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.1493059

参考文献

[1] 洪永淼, 林滔, 史九领. 数据要素的基本属性、价值形成与市场构建[J]. 中国经济问题, 2025(3): 1-16.
[2] 许中缘, 郑煌杰. 数据要素价值化驱动新质生产力: 何以可能与何以可行[J]. 宁夏社会科学, 2025(3): 116-125.
[3] 陈伟光, 韩雪莹, 明元鹏. 数据要素与数据治理: 基于新质生产力与新型生产关系的理论思考[J]. 学术研究, 2025(5): 97-106.
[4] 李长英, 张帅, 王曼. 数据要素市场建设对企业创新的影响研究[J/OL]. 科研管理, 1-17.
https://link.cnki.net/urlid/11.1567.g3.20250722.1443.002, 2025-08-07.
[5] 王海森, 李纲. 数据要素市场化对颠覆性技术的影响研究[J]. 情报学报, 2025, 44(5): 535-548.
[6] 杨蕙宁, 谷彦芳. 数据要素市场建设赋能高质量就业的效应研究[J]. 统计与决策, 2025, 41(13): 94-98.
[7] 杨瑞仙, 郭诗语, 李雪萌, 等. 我国数据要素市场发展水平测度研究: 区域差异、动态演进与结构分解[J]. 情报理论与实践, 2025, 48(8): 32-43.
[8] 伊尔潘∙艾尼瓦尔, 艾萨∙伊斯马伊力, 张桉赫, 等. 基于加权平均法提取定日MS6.8地震热红外异常[J/OL]. 大地测量与地球动力学, 1-10.
https://link.cnki.net/doi/10.14075/j.jgg.2025.02.025, 2025-09-11.
[9] 黄鑫, 严良俊, 谢兴兵, 等. 基于电导率加权平均法的频率域航空电磁三维谱元正演模拟研究[J]. 石油物探, 2024, 63(6): 1259-1273.
[10] 郑洪龙, 庹先国, 杨剑波, 等. 体素效率加权平均法求解核废物桶SGS效率[J]. 核电子学与探测技术, 2024, 44(4): 648-653.
[11] 张小玲, 殷高方, 赵南京, 等. 基于加权平均法的活体藻类三维荧光标准光谱构建[J]. 光学学报, 2018, 38(7): 360-366.
[12] 朱珍, 王旭春, 袁永才, 等. 基于加权平均法的岩溶隧道突涌水风险评估[J]. 公路工程, 2015, 40(6): 51-54.
[13] 钱学森, 等. 论系统工程[M]. 长沙: 湖南科学技术出版社, 2009.