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作者：王璐璐;凌爱凡;黄飞鸣;
单位：江西财经大学金融学院;江西飞行学院经济与管理学院;上海外国语大学国际金融贸易学院;
摘要：基于2013—2022年中国A股上市公司年报文本数据，采用机器学习文本分析方法，构建数据要素文本指数，以量化企业的数据要素水平，并系统探讨其对企业全要素生产率的影响。研究结果显示，数据要素的披露程度与企业全要素生产率的提升呈现显著的正向相关。具体而言，企业年报中数据要素信息含量越高，其生产率提升的幅度也越大。这种影响机制通过企业内部与外部环境的双重路径得以实现：在企业内部，数据要素通过增强技术创新能力，优化产能利用率，从而显著提高全要素生产率；在企业外部，数据要素信息披露提升了信息透明度，有效缓解融资约束，同时通过吸引政府补助等方式，提高外源资金的使用效率，进一步促进全要素生产率的增长。进一步研究表明，数据要素对非国有企业、小规模企业和高科技行业企业的全要素生产率提升作用尤为显著。
关键词：数据要素;;全要素生产率;;数据要素文本指数;;信息披露
