★研究逻辑
本研究遵循“基础设施建设—要素成本降低/资源获取便利—企业行为改变”的逻辑链条。具体而言，将企业智算中心的设立视为一次外生的准自然实验，利用多期双重差分模型（DID），识别其对企业数字化转型程度的因果效应 。逻辑推演在于：智算中心作为公共品，通过提供低成本、高效率的算力服务，降低了企业进行数字化转型的边际成本（特别是昂贵的AI算力成本），解决了中小企业“不敢转、不会转”的技术门槛问题；同时，算力的充沛供给加速了数据要素的流通与应用，促使企业从简单的信息化向更深层次的智能化生产和管理迈进。
★创新点
本研究的边际贡献主要体现在三个方面：第一，视角新颖，区别于以往关于宽带、光纤等传统通信基础设施的研究，本文聚焦于“算力”这一新质生产力的核心载体，从“计算赋能”的独特视角拓展了基础设施经济学的研究边界；第二，度量精细，依托数据集中丰富的文本分析变量，不仅使用了通用的数字化转型指标，还能具体考察 人工智能词频 、大数据应用指数 以及 智能化转型等细分维度，从而更精准地捕捉企业在算法和数据层面的实质性转型，而非仅仅是硬件设备的购置；第三，机制深入，不仅关注转型结果，还试图打开“黑箱”，结合 数据要素 和 研发投入 等变量，深入揭示智算中心通过“数据价值化”和“技术溢出”驱动企业转型的内在机理，为政府优化算力布局和企业制定数字化战略提供更具针对性的经验证据。
#DID #提供思路和创新点 #算法 #数字化 #数字化转型 #经济学 #经管类论文 #实证分析 #经管 #实证不显著
本研究遵循“基础设施建设—要素成本降低/资源获取便利—企业行为改变”的逻辑链条。具体而言，将企业智算中心的设立视为一次外生的准自然实验，利用多期双重差分模型（DID），识别其对企业数字化转型程度的因果效应 。逻辑推演在于：智算中心作为公共品，通过提供低成本、高效率的算力服务，降低了企业进行数字化转型的边际成本（特别是昂贵的AI算力成本），解决了中小企业“不敢转、不会转”的技术门槛问题；同时，算力的充沛供给加速了数据要素的流通与应用，促使企业从简单的信息化向更深层次的智能化生产和管理迈进。
★创新点
本研究的边际贡献主要体现在三个方面：第一，视角新颖，区别于以往关于宽带、光纤等传统通信基础设施的研究，本文聚焦于“算力”这一新质生产力的核心载体，从“计算赋能”的独特视角拓展了基础设施经济学的研究边界；第二，度量精细，依托数据集中丰富的文本分析变量，不仅使用了通用的数字化转型指标，还能具体考察 人工智能词频 、大数据应用指数 以及 智能化转型等细分维度，从而更精准地捕捉企业在算法和数据层面的实质性转型，而非仅仅是硬件设备的购置；第三，机制深入，不仅关注转型结果，还试图打开“黑箱”，结合 数据要素 和 研发投入 等变量，深入揭示智算中心通过“数据价值化”和“技术溢出”驱动企业转型的内在机理，为政府优化算力布局和企业制定数字化战略提供更具针对性的经验证据。
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