數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響

摘" "要：新質(zhì)生產(chǎn)力以高科技、高效能、高質(zhì)量為鮮明特征。在數(shù)字經(jīng)濟背景下，關(guān)于數(shù)據(jù)要素能否提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的研究具有較強的理論與實踐價值。基于2011—2022年中國A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習的文本分析法，研究數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響。研究結(jié)果表明：數(shù)據(jù)要素能夠顯著提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力，經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后，該結(jié)論依舊成立；機制檢驗結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素能夠通過降低信息不對稱、優(yōu)化資源配置來推動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展；異質(zhì)性檢驗結(jié)果表明，數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的促進作用在大型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)及高ICT強度行業(yè)企業(yè)中表現(xiàn)得更為明顯；進一步分析表明，數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的協(xié)同效應能夠助力企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素；新質(zhì)生產(chǎn)力；信息不對稱；資源配置

中圖分類號：F830" "文獻標識碼：A" "文章編號：1674-2265（2025）06-0022-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2025.06.003

一、引言

2023年，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“新質(zhì)生產(chǎn)力”的概念，并在2024年中共中央政治局第十一次集體學習時強調(diào)，要“培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的新動能”。新質(zhì)生產(chǎn)力是將云計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)與新型生產(chǎn)要素緊密結(jié)合的新形態(tài)，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征。企業(yè)作為社會運行的微觀基礎(chǔ)，培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力不僅能夠增加自身經(jīng)濟效益，還能夠產(chǎn)生“頭雁效應”，輻射上下游企業(yè)，加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，成為驅(qū)動經(jīng)濟增長的有效突破口（李建軍和吳周易，2024）[1]。在全球化深入發(fā)展、科技創(chuàng)新日新月異的時代背景下，促進企業(yè)從傳統(tǒng)生產(chǎn)力到新質(zhì)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)變，是增強我國產(chǎn)業(yè)核心競爭力、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵所在。

數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，是數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的基礎(chǔ)，更是經(jīng)濟增長的新引擎與國際競爭的新抓手。2023年12月，國家數(shù)據(jù)局等印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在發(fā)揮數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素的放大、疊加、倍增作用，實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟效率的提升。數(shù)據(jù)要素不僅可以獨立作為生產(chǎn)要素產(chǎn)生價值，還可以作用于其他生產(chǎn)要素，從而提高勞動、資本、技術(shù)的配置效率，找到企業(yè)、行業(yè)、產(chǎn)業(yè)在要素資源約束下的“最優(yōu)解”。隨著數(shù)據(jù)要素深度嵌入企業(yè)內(nèi)部，勞動者、勞動資料及勞動對象的組合得以優(yōu)化，生產(chǎn)力得以實現(xiàn)技術(shù)變革、效率變革、質(zhì)量變革，企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力也得以提升。基于此，本文試圖探討：數(shù)據(jù)要素能否有效推動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力提升？背后的作用機制是什么？數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素能否協(xié)同助力企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展？回答以上問題，將為企業(yè)釋放數(shù)據(jù)要素紅利以及加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力提供重要的理論與實踐啟示。

新質(zhì)生產(chǎn)力是由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級而催生的先進生產(chǎn)力，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的質(zhì)變?yōu)榛緝?nèi)涵，符合新發(fā)展理念和高質(zhì)量發(fā)展要求，是生產(chǎn)力的高級形態(tài)。新質(zhì)生產(chǎn)力理論一經(jīng)提出便受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注，學者們對新質(zhì)生產(chǎn)力的理論探索主要聚焦于形成邏輯、實現(xiàn)路徑、時代意義（高帆，2023；胡瑩和方太坤，2024）[2，3]等內(nèi)容上。新質(zhì)生產(chǎn)力影響因素的研究則集中在人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和政府數(shù)字化治理（張夏恒和馬妍，2024；郭強華和郭斐斐，2025；趙斌等，2024）[4-6]等方面。

數(shù)據(jù)要素作為數(shù)字時代經(jīng)濟社會發(fā)展的基礎(chǔ)性生產(chǎn)要素，在促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用。現(xiàn)有文獻主要對數(shù)據(jù)要素的影響效應做了深入分析。從宏觀層面來看，數(shù)據(jù)要素能夠提升社會整體創(chuàng)新水平（范德成和肖文雪，2023）[7]，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展（何偉等，2024）[8]，是推動經(jīng)濟增長以及高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵動力（徐野等，2024）[9]；從中觀層面來看，數(shù)據(jù)要素可以賦能制造業(yè)發(fā)展（鈔小靜和王宸威，2022）[10]，是服務業(yè)發(fā)展的新動能（于柳箐和高煜，2023）[11]；從微觀層面來看，數(shù)據(jù)要素不僅能推動企業(yè)在產(chǎn)品技術(shù)上的創(chuàng)新，增強創(chuàng)新過程中的創(chuàng)造力（李曉梅和張子薇，2024）[12]，還能夠顯著增強企業(yè)供應鏈的韌性（李曉梅和劉姍姍，2025）[13]，為企業(yè)的長期可持續(xù)發(fā)展提供堅實支撐。

關(guān)于數(shù)據(jù)要素對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響研究，學者們多是從理論的角度進行探討。部分學者認為數(shù)據(jù)要素有助于推動新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。微觀層面，企業(yè)能夠發(fā)揮場景嵌入優(yōu)勢，驅(qū)動數(shù)據(jù)要素作用于生產(chǎn)經(jīng)營等各個環(huán)節(jié)，推動生產(chǎn)技術(shù)發(fā)展和商業(yè)模式融合創(chuàng)新（尹西明等，2024）[14]。宏觀層面，數(shù)據(jù)要素作為科學技術(shù)上的又一次革命性突破，能夠滲透入生產(chǎn)、流通、消費、分配等社會再生產(chǎn)環(huán)節(jié)，催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新動能，從而推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展（許中緣和鄭煌杰，2024）[15]。但也有部分學者認為數(shù)據(jù)要素在賦能新質(zhì)生產(chǎn)力作用的發(fā)揮上面臨著一定挑戰(zhàn)。當數(shù)據(jù)要素與應用場景中價值活動不匹配時，數(shù)據(jù)要素難以在企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、制度等層面發(fā)揮提高生產(chǎn)效率的乘數(shù)作用和倍增作用（歐陽日輝和劉昱宏，2024）[16]，從而導致新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展疲軟、后勁不足。

綜上，現(xiàn)有文獻已經(jīng)關(guān)注到數(shù)據(jù)要素在推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展中的積極作用與重要價值，但鮮有學者從實證的角度探究數(shù)據(jù)要素與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力之間的關(guān)系，兩者的作用機制研究有待完善，且未就數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素的協(xié)同效應對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響進行有效分析。基于此，本文可能存在的邊際貢獻為：第一，豐富了數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響研究。現(xiàn)有研究多側(cè)重于數(shù)據(jù)要素對宏觀經(jīng)濟增長或微觀技術(shù)創(chuàng)新影響的探討，數(shù)據(jù)要素對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響研究還比較少，且相關(guān)研究主要集中于理論推演和定性分析，缺少基于定量分析的實證檢驗。本文在理論和實證上深入探討了數(shù)據(jù)要素如何影響企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。第二，拓寬了綜合指標法在企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力測度領(lǐng)域的實際應用。現(xiàn)有研究對新質(zhì)生產(chǎn)力的衡量比較單一，主要從生產(chǎn)力三要素或內(nèi)涵角度出發(fā)構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力指標體系。本文聚焦于新質(zhì)生產(chǎn)力的基礎(chǔ)特征和時代特征，即高科技、高效能、高質(zhì)量，構(gòu)建企業(yè)層面的新質(zhì)生產(chǎn)力指標體系。第三，厘清了數(shù)據(jù)要素影響企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)在機制。本文不僅從信息不對稱、資源配置的視角分析了數(shù)據(jù)要素提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的路徑，還根據(jù)企業(yè)特征、要素特征和數(shù)字技術(shù)特征考察了數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的異質(zhì)性作用，為數(shù)據(jù)要素助力企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力提升提供了有力的經(jīng)驗證據(jù)。

二、理論分析與研究假設

（一）數(shù)據(jù)要素對新質(zhì)生產(chǎn)力的直接效應

首先，數(shù)據(jù)要素催生出企業(yè)新質(zhì)勞動者，從而提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。勞動者作為生產(chǎn)力的主體，為企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展注入了活力。從勞動需求來看，數(shù)據(jù)要素與企業(yè)各環(huán)節(jié)的深度融合對勞動者提出了更高水平的技能要求，將催生出勞動者更強的求知欲和探索精神，使其在生產(chǎn)過程中扮演更加主動和更具創(chuàng)造性的角色（單純等，2024）[17]，從簡單的執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)過程中的創(chuàng)新者。從勞動供給來看，產(chǎn)業(yè)信息化與生產(chǎn)數(shù)字化水平的提高大大降低了勞動者學習新技術(shù)、掌握新工具的成本，賦予了勞動者更多數(shù)字技能。勞動者能夠充分發(fā)揮人力資本優(yōu)勢，運用精密儀器與智能設備，對工作流程、產(chǎn)品開發(fā)等進行更為精準的分析和預測，從而提高勞動的邊際產(chǎn)出和再生產(chǎn)水平（Baldwin和Forslid，2020）[18]。

其次，數(shù)據(jù)要素催生出企業(yè)新質(zhì)勞動資料，從而提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。新質(zhì)勞動資料體現(xiàn)著數(shù)字技術(shù)與生產(chǎn)過程的有機結(jié)合，其創(chuàng)新與應用直接推動新質(zhì)生產(chǎn)力的提升。一是數(shù)據(jù)要素推動了勞動資料的顛覆性創(chuàng)新。數(shù)據(jù)要素與數(shù)字技術(shù)的結(jié)合使傳統(tǒng)設備實現(xiàn)智能化改造，并具備更先進的技術(shù)能力，為生產(chǎn)連續(xù)性和穩(wěn)定性提供有力保障（何小鋼等，2024）[19]。二是新質(zhì)勞動資料的應用賦予了企業(yè)生產(chǎn)更高的靈活性。數(shù)字化和網(wǎng)絡化打破了傳統(tǒng)勞動工具使用過程中時間與空間的限制，新型勞動工具得以利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)信息共享與互聯(lián)互通，并形成高效協(xié)同的生產(chǎn)網(wǎng)絡，增強對復雜生產(chǎn)流程的信息處理能力及掌控能力。

最后，數(shù)據(jù)要素催生出企業(yè)新質(zhì)勞動對象，從而提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)要素的運用引起勞動對象的深刻變革和巨大進步，驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)生質(zhì)的躍遷。一方面，數(shù)據(jù)要素的廣泛應用極大地拓展了傳統(tǒng)勞動對象的范圍，勞動對象不再局限于簡單的自然物，而是包括手機應用程序、人工智能模型等數(shù)字產(chǎn)品與服務。而企業(yè)借助新型勞動對象不僅能夠生產(chǎn)出傳統(tǒng)方法難以加工的新產(chǎn)品，而且能夠產(chǎn)出多種類、多樣化的產(chǎn)品，改變了企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)模式（黃靜秋，2023）[20]。另一方面，數(shù)據(jù)要素通過實體數(shù)字化、知識顯性化以及虛擬仿真等方式實現(xiàn)了勞動對象的虛擬化，即信息、知識和數(shù)字模型等非實體化產(chǎn)物成為勞動對象。非物質(zhì)形態(tài)的新勞動對象突破了時空的限制，將對產(chǎn)品優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級發(fā)揮出傳統(tǒng)勞動對象所無法比擬的價值功能（胡瑩和方太坤，2024）[3]。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：數(shù)據(jù)要素有利于提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。

（二）信息不對稱的中介作用

數(shù)據(jù)要素可以緩解企業(yè)與外部利益相關(guān)者之間的信息不對稱，從而推動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。信息不對稱理論指出，信息不對稱所產(chǎn)生的信息鴻溝、信息壁壘會干擾市場主體的選擇和判斷。當外部利益相關(guān)者無法及時、準確地了解企業(yè)內(nèi)部信息時，監(jiān)督者將難以充分踐行監(jiān)督職能，投資者將無法作出合理研判與理性決策。而企業(yè)可運用數(shù)據(jù)要素改變這一信息困境。一方面，數(shù)據(jù)要素可以幫助企業(yè)改善信息質(zhì)量。數(shù)據(jù)要素的流動有效降低了以往多環(huán)節(jié)、多層次傳播回路導致的信息質(zhì)量衰退和內(nèi)部隱匿問題，政府、媒體等信息中介能夠更高效地監(jiān)督和識別企業(yè)的不端行為，有效削弱管理層隱藏壞消息的動機及能力（李健等，2024）[21]，從而鼓勵企業(yè)真實反映其創(chuàng)新水平與實際需求。另一方面，數(shù)據(jù)要素可以幫助企業(yè)提升信息傳遞效率。企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)驗證系統(tǒng)對經(jīng)營數(shù)據(jù)與財務信息進行標準化、編碼化，并準確地將生產(chǎn)、經(jīng)營和管理信息推送到外部市場（呂靜，2024）[22]。銀行等利益相關(guān)者可以更及時地了解企業(yè)內(nèi)部情況，更精準地評估企業(yè)價值和風險，提高企業(yè)融資的可行性（陳曄婷等，2025）[23]。由此可見，企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)要素改善信息質(zhì)量、提升信息傳遞效率，有效緩解與政府、媒體、投資者等外部利益相關(guān)者之間的信息不對稱，從而為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供更多的信息和資金支持。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：數(shù)據(jù)要素可以降低企業(yè)與外部利益相關(guān)者之間的信息不對稱，進而提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。

（三）資源配置的中介作用

數(shù)據(jù)要素可以優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源配置，從而推動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。資源基礎(chǔ)理論說明，企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營是一項資源消耗性活動，具有很強的資源依賴性，而高效地運用和配置內(nèi)部資源是企業(yè)塑造競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵（Holzmayer和Schmidt，2020）[24]。在資源有限的情況下，企業(yè)內(nèi)部普遍存在資源配置效率低下的問題。而企業(yè)可利用數(shù)據(jù)要素改變這一資源困境。一方面，數(shù)據(jù)要素可以幫助企業(yè)促進管理創(chuàng)新。數(shù)據(jù)要素將現(xiàn)有的數(shù)字技術(shù)引入企業(yè)管理框架、管理方式、運營機制和生產(chǎn)過程，能夠揭示內(nèi)部資源供需狀況的深層次模式和規(guī)律（郭強華和郭斐斐，2025）[5]。企業(yè)可依據(jù)資源供需狀況，優(yōu)化內(nèi)部資源的分配及管理，克服傳統(tǒng)管理模式下的資源路徑依賴，推動資源管理模式發(fā)生系統(tǒng)性重塑（傅元海和熊豪，2024）[25]。另一方面，數(shù)據(jù)要素可以幫助企業(yè)促進技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)要素可引導勞動、知識、資本等要素突破時空壁壘，向根本性技術(shù)創(chuàng)新項目集聚（史本葉等，2024）[26]，從而為創(chuàng)新活動提供更加豐富的資源支持。同時，要素間的協(xié)同性、聯(lián)動性和互補性將顯著增強，確保技術(shù)能與現(xiàn)有資源有機融合，推動技術(shù)革命性突破。由此可見，企業(yè)可利用數(shù)據(jù)要素促進管理創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新，推動企業(yè)資源的優(yōu)化配置，從而有助于企業(yè)將有限的資源投入更具回報潛力的領(lǐng)域，提高資源的邊際效用，實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)力的技術(shù)變革、效率變革、質(zhì)量變革。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：數(shù)據(jù)要素可以優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部資源配置，進而提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。

三、實證設計

（一）模型設定

為研究數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響，構(gòu)建如下計量模型：

[Nproit=α0+α1DEit+αcControlsit+φi+φt+εit]（1）

為驗證信息不對稱與資源配置在數(shù)據(jù)要素與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力關(guān)系中的中介作用，利用兩步法構(gòu)建如下的中介效應檢驗模型：

[Interit=β0+β1DEit+βcControlsit+φi+φt+εit]（2）

其中，被解釋變量[Nproit]代表第[i]家企業(yè)在第[t]年的企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力，核心解釋變量[DEit]代表第[i]家企業(yè)在第[t]年的數(shù)據(jù)要素水平，中介變量[Interit]為信息不對稱與資源配置的代理變量，[Controlsit]表示控制變量。模型還加入了企業(yè)固定效應[φi]、時間固定效應[φt]，[εit]代表隨機擾動項。

（二）變量定義

1. 解釋變量：數(shù)據(jù)要素（DE）。數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)要素，無法從上市企業(yè)披露的數(shù)據(jù)獲取。因此，本文參考李曉梅和張子薇（2024）[12]的研究思路，利用Python軟件從2011—2022年的上市企業(yè)年報中抓取關(guān)鍵詞，并將關(guān)鍵詞的詞頻作為數(shù)據(jù)要素的一個直觀反映，數(shù)值越大表明企業(yè)數(shù)據(jù)要素水平越高。其中，數(shù)據(jù)要素關(guān)鍵詞以《數(shù)據(jù)要素白皮書（2023年）》《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告（2021—2022）》為藍本，并借鑒李曉梅和劉姍姍（2025）[13]的研究，劃分出數(shù)據(jù)生產(chǎn)階段與數(shù)據(jù)應用階段兩個維度。具體如表1所示。

2. 被解釋變量：企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力（Npro）。新質(zhì)生產(chǎn)力是一種擺脫了傳統(tǒng)生產(chǎn)力發(fā)展路徑的先進生產(chǎn)力，以高科技、高效能、高質(zhì)量為特征，與傳統(tǒng)生產(chǎn)力存在鮮明區(qū)別。因此，本文基于新質(zhì)生產(chǎn)力的基本特征，同時借鑒胡佳霖和徐俊（2024）[27]的研究思路，從高科技、高效能、高質(zhì)量三個維度構(gòu)建企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力指標體系，并運用熵值法確定各指標的權(quán)重，測算出企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平。其中，高科技方面參考韓文龍等（2024）[28]的研究，聚焦企業(yè)的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新產(chǎn)出；高效能方面包括了企業(yè)投入與企業(yè)產(chǎn)出；高質(zhì)量方面則是以新發(fā)展理念為指導，包含了創(chuàng)新發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展與共享發(fā)展四個層面。具體如表2所示。

3. 控制變量。企業(yè)層面的控制變量分為以下兩個方面：企業(yè)一般層面包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE，虛擬變量，國企取值為1，非國企取值為0）、股權(quán)集中度（Top1，第一大股東持股比例）、獨立董事占比（BI，獨立董事人數(shù)/董事人數(shù)）、兩職合一（Dual，虛擬變量，董事長兼任總經(jīng)理時取1，否則取0）；企業(yè)財務層面包括營業(yè)收入增長率（Growth，本年營業(yè)收入增量/上年營業(yè)收入）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Tat，營業(yè)收入/總資產(chǎn)）、現(xiàn)金流水平（Cash，經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/總資產(chǎn)）。此外，本文還引入了企業(yè)所在城市層面的控制變量，包括經(jīng)濟發(fā)展水平（Lngdp，地區(qū)生產(chǎn)總值取對數(shù)）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Stru，第三產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值）。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文選取我國2011—2022年A股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，并對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。參考通用的做法，對數(shù)據(jù)進行了以下處理：第一，剔除非正常上市的企業(yè)樣本；第二，剔除ST、*ST等經(jīng)營異常的企業(yè)樣本；第三，剔除銀行、保險等金融類的企業(yè)樣本；第四，剔除帶缺失值的企業(yè)樣本。最終得到14791個企業(yè)樣本的觀測值。上市企業(yè)年報信息通過python從巨潮資訊網(wǎng)爬取而來，企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、銳思數(shù)據(jù)庫等，城市層面數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》。各變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

四、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸結(jié)果分析

1.基于數(shù)據(jù)要素水平總體的回歸分析。表4報告了數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力影響的檢驗結(jié)果。其中，列（1）顯示在不考慮任何控制變量的情況下，回歸系數(shù)為0.0719，在5%的水平上顯著為正。列（2）—（4）分別顯示依次加入企業(yè)一般層面控制變量、企業(yè)財務層面控制變量和城市層面控制變量后，回歸系數(shù)均為正且至少在5%的水平上顯著為正。可見，基準回歸結(jié)果均表現(xiàn)出較強的顯著性，這證實了數(shù)據(jù)要素可以推動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展，H1得到驗證。

2.基于數(shù)據(jù)要素水平分項的回歸分析。數(shù)據(jù)要素兩個維度中關(guān)于數(shù)據(jù)生產(chǎn)（DE1）與數(shù)據(jù)應用（DE2）側(cè)重點的不同決定了其對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的貢獻可能有所差異。為此，進一步探討數(shù)據(jù)要素的細分維度對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的差異化影響，具體結(jié)果如表5所示。數(shù)據(jù)生產(chǎn)的估計系數(shù)為0.0643，數(shù)據(jù)應用的估計系數(shù)為0.0694，均在5%的水平上顯著為正，這表明數(shù)據(jù)生產(chǎn)與數(shù)據(jù)應用均可以有效提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1. 排除企業(yè)策略性行為。本文利用機器學習的文本分析法構(gòu)建數(shù)據(jù)要素詞典，可能會受到企業(yè)策略性信息披露行為的影響。為排除企業(yè)可能夸大信息披露的行為，本文參考馬慧和陳勝藍（2022）[29]的研究，做了以下嘗試：一是剔除數(shù)據(jù)要素水平為0的企業(yè)樣本；二是剔除樣本期內(nèi)因信息披露等問題受到中國證券監(jiān)督管理委員會或證券交易所處罰的企業(yè)樣本；三是僅保留信息披露考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好的企業(yè)樣本。結(jié)果見表6列（1）—（3），數(shù)據(jù)要素的回歸系數(shù)均顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致。

2. 其他穩(wěn)健性檢驗。為進一步確保研究結(jié)論的可信度，本文做了以下幾種嘗試：一是剔除直轄市樣本。鑒于直轄市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平顯著高于普通地級市，為排除其中可能存在的差異性影響，將北京、天津、上海、重慶四個直轄市的企業(yè)樣本剔除后重新回歸。二是調(diào)整樣本范圍。在本文2011—2022年的實證樣本期間，2015年的股災與2020年的新冠疫情對國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展造成巨大的沖擊，因此，將重大宏觀事件影響的年份樣本剔除后進行回歸檢驗。三是替換核心解釋變量。參考陳麗莉等（2024）[30]的做法，從數(shù)據(jù)要素價值實現(xiàn)的角度出發(fā)，將數(shù)據(jù)要素劃分為數(shù)據(jù)要素存量、數(shù)據(jù)開發(fā)能力、數(shù)據(jù)驅(qū)動商業(yè)應用、數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)四個維度，使用文本分析法衡量企業(yè)數(shù)據(jù)要素水平（DE_）。結(jié)果見表6列（4）—（6），數(shù)據(jù)要素的回歸系數(shù)仍顯著為正，說明研究結(jié)論穩(wěn)健。

3. 內(nèi)生性檢驗。為緩解逆向因果可能帶來的內(nèi)生性問題，一方面，考慮到數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響在傳導過程中可能存在一定程度上的時滯，因此，將滯后一期的數(shù)據(jù)要素（DEnew）作為核心解釋變量重新進行回歸。另一方面，采取工具變量法進行兩階段最小二乘法回歸。一是直接構(gòu)建有效的內(nèi)部工具變量，即采用同省同期其他企業(yè)數(shù)據(jù)要素水平的平均值（IV1）作為工具變量。二是參考賀梅和王燕梅（2023）[31]的做法，利用地理因素與經(jīng)濟發(fā)展的聯(lián)系構(gòu)建工具變量，即采用滯后一期的企業(yè)數(shù)據(jù)要素水平與城市地形起伏度的交叉項（IV2）作為工具變量。結(jié)果如表7所示，列（1）展示了滯后一期的數(shù)據(jù)要素回歸結(jié)果，在5%的水平上正相關(guān)。列（2）和列（3）報告了基于工具變量的兩階段最小二乘法回歸結(jié)果，核心解釋變量的估計系數(shù)在1%的顯著性水平上為正。Kleibergen-Paap rk LM與Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量在1%和5%水平上顯著，說明所選取的工具變量通過了弱工具變量檢驗和不可識別檢驗，進一步驗證了基準結(jié)果的穩(wěn)健性。

（三）影響機制檢驗

1. 信息不對稱。借鑒于蔚等（2012）[32]的做法，利用主成分分析法選取流動性比率、非流動性比率和收益率反轉(zhuǎn)三個指標，從股票流動性的視角構(gòu)建信息不對稱指標體系。該指標值越大，說明股票流動性越差，信息不對稱程度越高。表8列（1）報告了數(shù)據(jù)要素對信息不對稱影響的估計結(jié)果，其估計系數(shù)在1%的水平下具有統(tǒng)計顯著性，這說明數(shù)據(jù)要素能夠降低企業(yè)與外部利益相關(guān)者之間的信息不對稱，而信息不對稱的緩解能夠提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。一方面，信息不對稱程度越低，企業(yè)受到的外部監(jiān)督越大，媒體與政府的關(guān)注將促使企業(yè)主動約束自身行為，積極提高信息披露質(zhì)量，更好地發(fā)揮信息共享效應，從而提高新質(zhì)生產(chǎn)力水平（田冠軍等，2024）[33]。另一方面，信息不對稱的緩解意味著銀行等金融機構(gòu)可以更及時地掌握企業(yè)的經(jīng)營情況并進行風險評估，從而簡化融資流程，提高融資效率，為企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升提供了堅實的資金保障（朱寶和翟世婷，2025）[34]。由此，H2成立。

2. 資源配置。參考倪婷婷和王躍堂（2022）[35]的做法，用投資效率衡量企業(yè)資源配置水平，并用Richardson模型估計的殘差絕對值來計算過度投資（Richardson，2006）[36]。過度投資說明企業(yè)將過多的資金和資源投入回報率低的項目，造成資源浪費。這種資源浪費降低了企業(yè)內(nèi)部的資源配置效率，迫使企業(yè)在其他領(lǐng)域采取更保守的策略。殘差絕對值越大，說明企業(yè)投資效率越低，資源配置效率越差。表8列（2）報告了數(shù)據(jù)要素對資源配置影響的估計結(jié)果，其估計系數(shù)在5%的水平下具有統(tǒng)計顯著性，可知資源配置的中介效應顯著。這說明了數(shù)據(jù)要素能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的資源配置，而資源配置的優(yōu)化能夠提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。一方面，資源配置高效的企業(yè)往往具備更好的組織基礎(chǔ)，管理者能夠在戰(zhàn)略、資源投入及溝通等環(huán)節(jié)實現(xiàn)高度協(xié)同與共振（柳儀等，2025）[37]，為新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展提供了良好的基礎(chǔ)。另一方面，企業(yè)資源的優(yōu)化配置意味著各類要素可流向高科技、高生產(chǎn)效率、高邊際產(chǎn)出的領(lǐng)域，從而支撐企業(yè)的科技創(chuàng)新，推動技術(shù)革命性突破，實現(xiàn)生產(chǎn)力質(zhì)的飛躍（歐陽日輝，2024）[38]。由此，H3成立。

（四）異質(zhì)性檢驗

1. 企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性。考慮到數(shù)據(jù)要素水平會受到企業(yè)規(guī)模的影響，本文根據(jù)企業(yè)總資產(chǎn)的中位數(shù)，將樣本劃分為大型企業(yè)與中小型企業(yè)進行異質(zhì)性分析，并進行了組間系數(shù)差異檢驗。結(jié)果如表9列（1）和列（2）所示，大型企業(yè)與中小型企業(yè)數(shù)據(jù)要素的估計系數(shù)均顯著為正，但前者的估計系數(shù)絕對值大于后者，且組間系數(shù)差異顯著，這說明數(shù)據(jù)要素對大型企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升效果更明顯。可能的原因是，與中小型企業(yè)相比，規(guī)模較大的企業(yè)往往在資源獲取、市場占有等方面有著天然的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)要素能夠為大型企業(yè)提供重要的資源，大型企業(yè)也有能力充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的價值，推進數(shù)據(jù)要素的高效率交互、交易和使用，推動數(shù)據(jù)要素運用到企業(yè)的各種實際場景中解決問題，從而實現(xiàn)新質(zhì)生產(chǎn)力的數(shù)字化發(fā)展。

2. 生產(chǎn)要素異質(zhì)性。本文借鑒《上市公司行業(yè)分類指引》（2012年修訂），將所有樣本按生產(chǎn)要素密集度的差異分為技術(shù)密集型、資本密集型和勞動密集型三種類型進行異質(zhì)性分析，并進行了組間系數(shù)差異檢驗。回歸結(jié)果如表9列（3）—（5）所示，技術(shù)密集型企業(yè)的估計系數(shù)顯著為正，而勞動密集型企業(yè)、資本密集型企業(yè)的系數(shù)并不顯著，這說明數(shù)據(jù)要素僅對技術(shù)密集型企業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力存在顯著的積極作用。可能的原因是，技術(shù)密集型企業(yè)本身以創(chuàng)新為發(fā)展重點，而數(shù)據(jù)要素的利用需要較強的創(chuàng)新基礎(chǔ)支撐，技術(shù)密集型企業(yè)的創(chuàng)新力量促進了新質(zhì)生產(chǎn)力的涌現(xiàn)與發(fā)展。

3.數(shù)字技術(shù)異質(zhì)性。數(shù)字技術(shù)應用越頻繁、受數(shù)字技術(shù)影響越深的行業(yè)，數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響可能越大。本文借鑒黨琳等（2021）[39]的做法，從ICT（信息與通信技術(shù)）的角度出發(fā)，依據(jù)2018年全國投入產(chǎn)出表對各行業(yè)的ICT投入強度進行計算，利用均值將樣本劃分為高ICT強度行業(yè)與低ICT強度行業(yè)進行異質(zhì)性分析，并進行了組間系數(shù)差異檢驗。結(jié)果如表9列（6）和列（7）所示，高ICT強度行業(yè)和低ICT強度行業(yè)的估計系數(shù)均顯著為正，但前者的估計系數(shù)絕對值大于后者，且組間系數(shù)差異顯著，這說明數(shù)據(jù)要素對高ICT強度行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的提升作用更明顯。可能的原因在于高ICT強度行業(yè)具備良好的數(shù)字化基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)要素更易于轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的生產(chǎn)要素，企業(yè)間的要素協(xié)同效應也更易于實現(xiàn)，進而提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量，實現(xiàn)生產(chǎn)力的質(zhì)態(tài)飛躍。

五、進一步分析

數(shù)據(jù)要素不同于傳統(tǒng)的勞動要素、資本要素和技術(shù)要素，其正外部性和規(guī)模報酬遞增性等特征有利于形成聚集、積累和乘數(shù)效應。而數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的協(xié)同可以打破傳統(tǒng)資源限制，提高單一要素的使用效率和生產(chǎn)效率（Jones和Tonetti，2020）[40]，并通過明確人才、資金、技術(shù)等應用方向，實現(xiàn)生產(chǎn)力從低科技領(lǐng)域向高科技領(lǐng)域、低效率領(lǐng)域向高效率領(lǐng)域、低質(zhì)量領(lǐng)域向高質(zhì)量領(lǐng)域的轉(zhuǎn)移。因此，本文認為，數(shù)據(jù)要素可以與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素形成協(xié)同效應，并通過發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的放大、疊加、倍增作用，帶動企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的能級躍遷。

為驗證數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的協(xié)同效應對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響，本文借鑒韓永彩等（2025）[41]的做法，構(gòu)建如下計量模型：

[Nproit=γ0+γ1DEit+γ2DEit×TPFit+γ3TPFit+γcControlsit+φi+φt+εit]" （3）

其中，[DEit×TPFit]為數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的交乘項；[TPFit]為傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，包括[Tit]、[Kit]和[Lit]，分別代表技術(shù)要素、資本要素、勞動要素。技術(shù)要素用研發(fā)費用衡量，資本要素用固定資產(chǎn)賬面價值衡量，勞動要素用本科學歷以上員工人數(shù)所占比例來衡量。

結(jié)果如表10所示，列（1）—（3）分別報告了數(shù)據(jù)要素與技術(shù)要素協(xié)同、數(shù)據(jù)要素與資本要素協(xié)同、數(shù)據(jù)要素與勞動要素協(xié)同對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響。數(shù)據(jù)要素與各傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的交互項系數(shù)均為正值且在1%水平上顯著，這說明數(shù)據(jù)要素聯(lián)動傳統(tǒng)的技術(shù)要素、資本要素、勞動要素，可以促進企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

六、結(jié)論及建議

本文以2011—2022年A股上市企業(yè)為樣本，實證研究了數(shù)據(jù)要素對企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響。研究表明：數(shù)據(jù)要素顯著促進企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展，且該作用經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗以及內(nèi)生性檢驗后仍然顯著。影響機制檢驗表明，數(shù)據(jù)要素可以通過降低信息不對稱和優(yōu)化資源配置來提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。異質(zhì)性分析表明，在大型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)及高ICT強度行業(yè)企業(yè)中，數(shù)據(jù)要素對新質(zhì)生產(chǎn)力的提升效應更為顯著。進一步分析表明，數(shù)據(jù)要素能夠與技術(shù)要素、資本要素、勞動要素協(xié)同促進企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

根據(jù)以上研究結(jié)果，提出以下建議：

第一，釋放數(shù)據(jù)要素紅利以提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。企業(yè)應充分認識到數(shù)據(jù)要素的重要性，積極推動數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的深度融合，以實現(xiàn)勞動者、勞動資料、勞動對象的三位一體躍升。企業(yè)一方面需加大對勞動者的培訓和教育力度，提升其數(shù)字技能和創(chuàng)新能力，加強勞動者的數(shù)據(jù)應用能力，讓勞動者成為企業(yè)轉(zhuǎn)型和發(fā)展的核心力量；另一方面要重視對勞動資料和勞動對象的數(shù)字化、智能化改造，將數(shù)據(jù)要素融入企業(yè)的生產(chǎn)、管理和決策過程中，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，促進企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。

第二，降低信息不對稱和優(yōu)化資源配置以提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。企業(yè)一方面應建立數(shù)據(jù)共享機制和開放平臺，加強與外部市場的信息交流，提高信息質(zhì)量和信息傳遞效率，減少與外部利益相關(guān)者間的信息不對稱，為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展奠定基礎(chǔ)；另一方面應積極將數(shù)據(jù)要素引入現(xiàn)有的管理架構(gòu)與生產(chǎn)體系，促進企業(yè)的管理創(chuàng)新及技術(shù)創(chuàng)新，實現(xiàn)管理、研發(fā)、生產(chǎn)等各環(huán)節(jié)資源配置的最優(yōu)化，加速企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的形成和發(fā)展。

第三，采取差異化的數(shù)據(jù)要素發(fā)展策略以提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力。企業(yè)一方面應從自身需求和痛點出發(fā)，通過合理規(guī)劃數(shù)據(jù)要素應用方式，將數(shù)據(jù)要素嵌入企業(yè)生產(chǎn)的全流程，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)模式；另一方面應采取分類發(fā)展、因業(yè)施策的數(shù)字要素發(fā)展策略，這需要通過市場與政策的充分協(xié)同，積極培育新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展營造良好的外部環(huán)境。

參考文獻：

[1]李建軍，吳周易.機器人使用的稅收紅利：基于新質(zhì)生產(chǎn)力視角 [J].管理世界，2024，40（06）.

[2]高帆.“新質(zhì)生產(chǎn)力”的提出邏輯、多維內(nèi)涵及時代意義 [J].政治經(jīng)濟學評論，2023，14（06）.

[3]胡瑩，方太坤.再論新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)涵特征與形成路徑——以馬克思生產(chǎn)力理論為視角 [J].浙江工商大學學報，2024（02）.

[4]張夏恒，馬妍.生成式人工智能技術(shù)賦能新質(zhì)生產(chǎn)力涌現(xiàn)：價值意蘊、運行機理與實踐路徑 [J].電子政務，2024，（04）.

[5]郭強華，郭斐斐.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力：理論機制與實證檢驗 [J].統(tǒng)計與決策，2025，41（01）.

[6]趙斌，汪克亮，劉家民.政府數(shù)字化治理與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力——基于信息惠民國家試點政策的證據(jù) [J].電子政務，2024，（09）.

[7]范德成，肖文雪.數(shù)據(jù)要素配置與區(qū)域創(chuàng)新：賦能效果及作用路徑 [J].科技進步與對策，2023，40（20）.

[8]何偉，董影，孫中原.數(shù)據(jù)要素對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響研究——基于中國279個地級市面板數(shù)據(jù)的實證分析 [J].城市問題，2024，（06）.

[9]徐野，田聰，劉滿鳳，楊杰.數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟增長的影響效應研究 [J].統(tǒng)計與決策，2024，40（06）.

[10]鈔小靜，王宸威.數(shù)據(jù)要素對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響——來自制造業(yè)上市公司微觀視角的經(jīng)驗證據(jù) [J].浙江工商大學學報，2022，（04）.

[11]于柳箐，高煜.數(shù)據(jù)要素是推動中國服務業(yè)增長的新動能嗎——來自機器學習的估計 [J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2023，（09）.

[12]李曉梅，張子薇.數(shù)據(jù)要素對專精特新企業(yè)創(chuàng)新能力的影響 [J].科技管理研究，2024，44（10）.

[13]李曉梅，劉姍姍.數(shù)據(jù)要素賦能企業(yè)供應鏈韌性：理論機制與實證檢驗 [J].科技進步與對策，2025，42（05）.

[14]尹西明，錢雅婷，武沛琦，陳勁.平臺企業(yè)加速數(shù)據(jù)要素向新質(zhì)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的邏輯與進路 [J].技術(shù)經(jīng)濟，2024，43（03）.

[15]許中緣，鄭煌杰.數(shù)據(jù)要素賦能新質(zhì)生產(chǎn)力：內(nèi)在機理、現(xiàn)實障礙與法治進路 [J].上海經(jīng)濟研究，2024，（05）.

[16]歐陽日輝，劉昱宏.數(shù)據(jù)要素倍增效應的理論機制、制約因素與政策建議 [J].財經(jīng)問題研究，" 2024，（03）.

[17]單純，李艷鑫，張潤霖.協(xié)同創(chuàng)新下高校“一環(huán)三措”新質(zhì)科技人才培養(yǎng)模式研究 [J].科技管理研究，2024，44（24）.

[18]Baldwin R，F(xiàn)orslid R. 2020. Globotics and Development：When Manufacturing is Jobless and Services are Tradable [J].CEPR Discussion Papers.

[19]何小鋼，郭曉斌，況雅琴.機器人應用能否促進企業(yè)出口？——基于效率和質(zhì)量雙贏的視角 [J].財經(jīng)問題研究，2024，（04）.

[20]黃靜秋.人工智能算法賦能勞動的新樣態(tài)——基于馬克思勞動價值論視域的研究 [J].經(jīng)濟學家，2023，（10）.

[21]李健，趙樂欣，姚能志，白俊紅.數(shù)字經(jīng)濟與企業(yè)創(chuàng)新迎合行為：信息緩解政策扭曲效應的實證研究 [J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2024，41（07）.

[22]呂靜.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與財務風險緩釋——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù) [J].金融發(fā)展研究，2024，（07）.

[23]陳曄婷，柴藝，黃曾媛，劉金濤.數(shù)據(jù)要素市場化能抑制企業(yè)投資“羊群行為”嗎？——基于數(shù)據(jù)交易平臺設立的準自然實驗 [J].金融發(fā)展研究，2025，（03）.

[24]Holzmayer F，Schmidt S L. 2020. Dynamic Managerial Capabilities，F(xiàn)irm Resources，and Related Business Diversification-Evidence from the English Premier League[J].Journal of Business Research，117（1）.

[25]傅元海，熊豪.數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善資源配置的理論邏輯與路徑選擇 [J].經(jīng)濟學家，2024，（09）.

[26]史本葉，楊馥嘉，王曉娟.國內(nèi)價值鏈與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新 [J].當代財經(jīng)，2024，（01）.

[27]胡佳霖，徐俊.中國新質(zhì)生產(chǎn)力：區(qū)域差距、動態(tài)演進與躍遷趨勢 [J].統(tǒng)計與決策，2024，40（21）.

[28]韓文龍，張瑞生，趙峰.新質(zhì)生產(chǎn)力水平測算與中國經(jīng)濟增長新動能 [J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2024，41（06）.

[29]馬慧，陳勝藍.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、壞消息隱藏與股價崩盤風險 [J].會計研究，2022，（10）.

[30]陳麗莉，張若琪，戎珂.數(shù)據(jù)要素賦能企業(yè)創(chuàng)新：基于內(nèi)外部資源視角 [J].管理評論，2024，36（12）.

[31]賀梅，王燕梅.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響員工工資 [J].財貿(mào)經(jīng)濟，2023，44（04）.

[32]于蔚，汪淼軍，金祥榮.政治關(guān)聯(lián)和融資約束：信息效應與資源效應 [J].經(jīng)濟研究，2012，47（09）.

[33]田冠軍，李尚明，陳余，等.共同機構(gòu)所有權(quán)與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力 [J].證券市場導報，2024，（11）.

[34]朱寶，翟世婷.數(shù)字金融發(fā)展能否提升企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力？——理論邏輯與經(jīng)驗證據(jù) [J].會計之友，2025，（12）.

[35]倪婷婷，王躍堂.區(qū)域行政整合、要素市場化與企業(yè)資源配置效率 [J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2022，39（11）.

[36]Richardson S. 2006. Over-Investment of Free Cash Flow [J].Review of Accounting Studies，11（2-3）.

[37]柳儀，馮海燕，簡兆權(quán).大中小企業(yè)融通創(chuàng)新賦能新質(zhì)生產(chǎn)力的內(nèi)在邏輯與實現(xiàn)路徑 [J].企業(yè)經(jīng)濟，2025，44（02）.

[38]歐陽日輝.激活數(shù)據(jù)要素價值發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力 [J].人民論壇，2024，（11）.

[39]黨琳，李雪松，申爍.數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)新環(huán)境與合作創(chuàng)新績效 [J].山西財經(jīng)大學學報，2021，43（11）.

[40]Jones C I，Tonetti C. 2020. Nonrivalry and the Economics of Data [J].American Economic Review，110.

[41]韓永彩，程麗雯，鐘昌標.數(shù)據(jù)要素和傳統(tǒng)要素協(xié)同配置與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力 [J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2025，44（04）.