注意：此数据是老师带领我们课题组一起弄的，数据内容均来源于官方，和官方内容保持一致！此外，我们课题组一直关注此类数据，并应用此类数据进行过多次研究，截至2026，该数据官方更新至2024年。目前网上有一些非常不负责任的人，号称有2025年数据的，官方都没更新，也不知道他的数是哪来的，估计连同他别的年份数据也都是不真实的，数据对于科研是非常重要的，大家一定注意甄别！我们的数据是课题组自用数据，已有成果产出，是经过验证的真实数据，大家可以放心使用！

数据范围：上市公司、地级市、省级

时间范围：2000-2024年

样本数量：数据交易平台，68852条；互联网普及率，7450条；软件业务销售收入，776条。


数据要素的市场化程度，是指数据由单纯的“资源”状态转变为具有市场价值的“要素”状态，并在市场机制作用下实现优化配置的成熟度及运行效率。在评估这一程度时，常用的衡量指标涵盖多个方面，包括市场化交易在整体交易中的占比以及具体的成交金额、数据价格的波动情况与透明程度、数据确权工作的进展以及合同执行的效率、数据资产纳入财务报表的规模以及凭借数据资产进行融资的规模、从事数据交易场所的数量以及相关数据服务商的数量、数据合规审核的严格程度以及违规事件的发生率等。

数据要素的市场化水平越高，就越能借助价格信号的引导作用以及市场竞争的推动作用，来提升数据资源的配置效率，进而激发创新活力，推动生产率的提高。

本文参考徐晔等（2024）、周杰琦等（2023）、赵涛等（2020）、张辽等（2023）分别采用地方数据交易平台、互联网普及率、软件业务销售收入对数据要素市场化水平进行测算和衡量

参考文献：
1.数据交易平台
[1]郑国强,张馨元,赵新宇.数据要素市场化如何驱动企业数字化转型?[J].产业经济研究,2023,(02):56-68.
[2]徐晔,王志超.数据要素市场化建设与企业数字化转型——基于数据交易平台的准自然实验[J].软科学,2024,38(09):24-29+39.
[3]郑威,陈辉.数据要素市场化配置对城市经济韧性的影响：促进还是抑制?——基于数据交易平台设立的准自然实验[J].现代财经(天津财经大学学报),2023,43(12):78-92.

2.互联网普及率
[1]黄群慧,余泳泽,张松林.互联网发展与制造业生产率提升：内在机制与中国经验[J].中国工业经济,2019,(08):5-23.
[2]赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76.
[3]周杰琦,陈达,夏南新.人工智能的绿色发展效应：技术赋能和结构优化[J].当代经济科学,2023,45(05):30-45.

3.地区数据要素化水平
[1]张辽,胡忠博.数据要素化对共同富裕程度的影响研究[J/OL].软科学,1-12[2024-08-02].

相关数据指标：
互联网普及率（2000-2024年）：年份 省份 城市 省份代码 城市代码 所属地域 胡焕庸线 互联网宽带接入用户_千户 常住人口数_千人 户籍人口数_千人 互联网普及率_常住人口口径 互联网普及率_户籍人口口径

中国地区数据要素化水平（2000-2023年）：年份 行政区划代码 地区 数据要素化水平 软件业务收入(万元)

数据交易平台DID（2000-2024年）：年份 股票代码 股票简称 中文全称 行业名称 行业代码 省份 城市 区县 省份代码 城市代码 区县代码 首次上市年份 上市状态 数据交易平台最早成立年份 Treat Post DID

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