数据要素市场化对金融资源配置效率的影响：基于省级面板数据的研究

《Economic Analysis and Policy》：The impact of data element marketization on the financial resource allocation efficiency: a study based on provincial panel data

数据要素市场化通过扩大贷款规模和降低区域金融风险提升资源配置效率，东部地区效果更显著。

　　

刘久标|范海阳|胡流浩

中国天津财经大学金融学院

摘要

随着数据要素市场化的不断推进，其流通效率和应用潜力得到了进一步释放。在金融领域，数据要素的市场化已成为提高金融资源配置效率的关键途径。本研究利用了2014年至2023年间覆盖中国30个省份（含直辖市）的省级面板数据集。通过熵加权方法构建数据要素市场化指数，并采用超效率BCC模型（Banker-Charnes-Cooper模型）来衡量金融资源配置效率。利用双重固定效应模型，我们实证研究了数据要素市场化对金融资源配置效率的影响及其潜在作用机制。实证结果表明，数据要素市场化显著提升了金融资源配置效率。结论的稳健性通过内生性检验、解释变量的替代度量方法、异常年份的剔除以及Winsor化处理得到了验证。机制分析表明，数据要素市场化通过扩大金融机构的贷款规模和降低区域金融风险水平来影响资源配置效率。异质性分析显示，数据要素市场化在东部地区的促进作用更为显著。因此，政府应进一步推进数据要素的市场化改革；同时，金融机构也应加强数据驱动的业务创新，以共同提升金融资源配置效率。

引言

随着数字经济的不断扩展，数据已从辅助工具发展成为推动经济增长和优化资源配置的关键生产要素。然而，传统的数据收集和组织方式往往导致数据信息碎片化及流通效率低下。在此背景下，数据要素的市场化对于促进数据流通和资源共享至关重要（Yan等人，2025年）。数据要素的市场化包括将未被市场充分配置的数据要素纳入市场调节范围内。这一过程的目标是通过市场机制改善数据的发展、流通和应用，最终实现其标准化和大规模利用。在金融活动中，借贷双方的信息不对称导致资源配置不当：金融机构可能将资金错误地分配给高风险借款人，而一些高质量借款人则因信息披露不足而面临融资困难。因此，将数据要素市场化与金融行业相结合尤为重要。基于现有实践，通过收集企业的运营和交易等多维度数据，已缓解了中小企业（SMEs）融资过程中的信息不对称问题（Tao等人，2024年）。2024年17个政府部门联合发布的《数据要素三年行动计划（2024–2026）》进一步明确了利用数据要素提升金融服务的政策框架。该计划旨在发挥数据要素的乘数效应，从而大幅提升金融服务的规模和效率。

文献综述

数据要素具有非排他性和非竞争性，这使得它们能够突破传统生产要素的限制，为金融机构、企业和个人等各方提供共享的数据资源（李强等人，2023年）。数据要素的市场化通过数据交易平台和行业特定数据产品促进了数据资源的流通和共享。

信息不对称理论

信息不对称理论的核心观点是，在市场交易中，信息优势方具有决策优势，从而获得更多收益；而信息劣势方则处于不利地位，这引发了逆向选择和道德风险问题。从信息经济学的角度来看，逆向选择和道德风险是制约金融资源高效配置的关键因素。

运作机制

数据要素的市场化提升了金融资源配置效率，这一过程基于数据产业的发展。数据要素的市场化导向发展促进了数据产品市场的增长。具体而言，金融机构将数据产品融入金融产品的开发中，从而优化了传统金融服务模式。通过利用数字技术，金融机构实现了服务升级和

样本选择与数据来源

在数字发展方面，西藏远远落后于中国内地发达地区，数据要素市场化相关的数据也存在严重不足。鉴于数据完整性，本研究聚焦2014年至2023年间中国的30个省份（含直辖市）。数据来源包括《中国统计年鉴》《中国科学技术统计年鉴》《中国金融年鉴》及各省份的统计年鉴。采用线性插值方法进行处理

描述性统计

表4展示了关键变量的基本特征。如表4所示，各省金融资源配置效率的平均值（0.700）接近中位数（0.688），表明大多数省份的效率水平接近平均水平。然而，最大值与最小值之间的显著差距表明，虽然大多数地区的效率高于平均水平且发展较为均衡，但仍有一部分地区滞后。

内生性检验

本研究采用两阶段最小二乘法（2SLS）来缓解模型设定中的内生性问题。具体而言，选择1984年各省每百人拥有的固定电话数量与年份之间的交叉项作为工具变量。经过标准化处理后，构建了工具变量IV。1984年建立的固定电话基础设施为后续研究奠定了坚实基础

稳健性分析

本文从以下几个方面进行了稳健性检验：首先，更换了核心解释变量的测量方法。鉴于数据要素市场化指数的测量方法存在多样性，采用变异系数法重新测量了被解释变量。表8的第（1）列展示了调整数据要素市场化指数权重方法后的回归结果。基线结果表明该方法具有稳健性

异质性分析

考虑到数字基础设施和金融市场发展的差异，数据要素市场化对金融资源配置的影响在中国东部、中部和西部地区存在明显差异。本研究比较了东部、中部和西部地区的子样本，以捕捉数据要素市场化对资源配置效率影响的潜在异质性。各区域的回归结果详见表9。

结论与启示

在数字经济快速发展和信息革命持续演进的背景下，信息不对称引发的问题（如逆向选择和道德风险）已成为制约金融机构精准客户尽职调查和合理定价的主要障碍。随着以数据为核心要素的市场化机制的形成与发展，金融机构加快了数据流通

未引用的参考文献

李强等人，2023年；李强等人，2026年

CRediT作者贡献声明

刘久标：撰写——审稿与编辑、监督、方法论构建、概念化设计。

范海阳：撰写——初稿撰写、正式分析、数据整理。

胡流浩：验证。