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作者：肖永慧;
单位：广东财经大学会计学院;
摘要：在数字经济快速发展的背景下，数据已成为继土地、劳动力、资本之后驱动新质生产力形成和企业价值创造的重要生产要素，如何推动企业数据资源向数据资产转化成为学术界与实务界关注的前沿问题。国家级大数据综合试验区作为我国数字经济政策的重要制度创新平台，为企业数据资产化提供了准自然实验情境。以2010—2023年我国沪深A股上市公司为样本，基于Word2Vec深度学习模型对企业年报文本进行量化，构建数据资产化指标，并采用多期双重差分（DID）模型系统评估试验区政策对企业数据资产化的影响。研究发现，试验区政策作为关键外部制度供给，能够显著提升企业数据资产化水平，该结论在安慰剂检验、倾向得分匹配（PSM）、工具变量（IV）法及多种稳健性测试后依然稳健。机制检验表明，政策通过三条路径赋能企业数据资产化：一是产业集群赋能，通过吸引数字产业链上下游企业入驻，形成技术外溢与协同效应；二是人才集聚赋能，凭借政策优势优化企业数据专业人才结构；三是数字金融赋能，通过完善数字基础设施与创新金融服务缓解企业资金约束。异质性分析揭示该政策的促进效应在东部地区、政府数据开放度高的地区、技术密集型企业及信息技术背景高管占比较高的企业中更为显著。基于此，应健全制度基础与规则体系，为数据资源向数据资产转化提供长期稳定的制度环境，强化要素流通与场景落地，推动数据要素市场建设由试点探索向体系化供给转变。随着制度与市场框架逐步成熟，还应注重差异化政策设计，突出因地制宜、因企施策。
关键词：大数据综合试验区;;数据资产化;;双重差分法;;数字金融;;产业集聚
基金资助：国家数据局2025年重大课题“数字中国建设与发展新质生产力的作用机理、动力机制与实践路径研究”（SJZH2025017）
