新質生產力視角下數(shù)據(jù)資產對能源企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響研究

【摘 要】 文章聚焦數(shù)據(jù)富集型行業(yè)的能源企業(yè)，如何借助新質生產力的重要生產工具——數(shù)據(jù)資產，實現(xiàn)能源企業(yè)綠色創(chuàng)新。選取2013—2022年A股能源上市公司數(shù)據(jù)，實證分析數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的影響。研究結果表明：數(shù)據(jù)資產能夠顯著提高能源企業(yè)綠色創(chuàng)新水平；高管信息技術背景與綠色環(huán)保背景對數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的關系有顯著的正向調節(jié)作用；基于企業(yè)產權性質、所屬能源性質以及劃分區(qū)域性質的異質性結果，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)非國有新能源企業(yè)使用數(shù)據(jù)資產實現(xiàn)綠色創(chuàng)新的效果較好。文章豐富了數(shù)據(jù)資產在微觀層面的研究，為推動能源企業(yè)綠色高質量發(fā)展提供新的理論證據(jù)和借鑒依據(jù)。

【關鍵詞】 新質生產力； 數(shù)據(jù)資產； 能源企業(yè)； 綠色創(chuàng)新

【中圖分類號】 F406.72；F49" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）16-0020-09

一、引言

新質生產力是創(chuàng)新起主導作用，以數(shù)字化、智能化、綠色化為基本特征的先進生產力[ 1 ]。它是智力資源的開發(fā)與利用，表現(xiàn)特征是知識、數(shù)據(jù)、信息成為關鍵的生產要素。2024年1月，國務院國有資產監(jiān)督管理委員會要求中央及國有企業(yè)加快推進財務數(shù)智化轉型，深挖價值創(chuàng)造潛力。大數(shù)據(jù)、人工智能以及區(qū)塊鏈等正加速推動生產形態(tài)向數(shù)智化轉型，促進經濟高質量發(fā)展。借助數(shù)智化技術將資產以另一種形式呈現(xiàn)，有利于數(shù)智時代高端會計人才及管理人才的培養(yǎng)，進而更好實現(xiàn)新質生產力下企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

黨的二十大報告指出，要堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位，加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。能源是經濟社會發(fā)展的基礎支撐，能源產業(yè)與數(shù)字技術融合發(fā)展是新時代推動我國能源產業(yè)基礎高級化、產業(yè)鏈現(xiàn)代化的重要引擎。面對日益嚴峻的能源危機與環(huán)境問題，綠色創(chuàng)新無疑成為能源企業(yè)在環(huán)境保護壓力下獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要戰(zhàn)略。能源企業(yè)的綠色創(chuàng)新在于高管團隊的決策與執(zhí)行力，因此高管團隊的背景對于創(chuàng)新改革至關重要。面對當前“綠色+技術”發(fā)展趨勢，擁有信息技術背景以及綠色環(huán)保背景的高管能夠脫穎而出。此外，對提升能源產業(yè)核心競爭力、推動能源領域依托新質生產力走上綠色高質量發(fā)展道路具有重要意義。

能源行業(yè)是數(shù)據(jù)富集型行業(yè)，在生產、銷售等各個領域都擁有大量的數(shù)據(jù)資產。《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》中指出，鼓勵建設各級各類能源數(shù)據(jù)中心，制定數(shù)據(jù)資源確權、開放、流通、交易相關制度，加強能源數(shù)據(jù)資源開放共享，發(fā)揮能源大數(shù)據(jù)在行業(yè)管理和社會治理中的服務支撐作用。2021年，中國南方電網有限責任公司發(fā)布了能源行業(yè)首個數(shù)據(jù)資產管理白皮書，制定了“1+N+n”的數(shù)據(jù)資產管理制度體系，率先實現(xiàn)了能源行業(yè)的數(shù)據(jù)資產管理。數(shù)據(jù)資產是指特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來經濟利益或社會效益的數(shù)據(jù)資源①。現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產實證分析較少，尤其是能源行業(yè)，尚未有研究指出能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新產生何種影響。同時，高管雙元背景在二者之間產生的作用機制也尚未有學者進行研究。基于此，本文從新質生產力的視角出發(fā)，將高管的信息技術背景與綠色環(huán)保背景分別納入分析中，探討其對能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新產生的影響。

本文的主要貢獻為：（1）豐富了新質生產力的研究視角。本文從新質生產力的視角出發(fā)，將數(shù)據(jù)資產作為新質生產工具，發(fā)揮數(shù)據(jù)乘數(shù)效應，提高綠色創(chuàng)新水平。（2）補充了能源行業(yè)數(shù)據(jù)資產相關實證研究。目前對數(shù)據(jù)富集型的能源行業(yè)有關數(shù)據(jù)資產的實證研究較少，本文嘗試做些補充，為后續(xù)數(shù)據(jù)資產的實證研究提供更多借鑒。（3）深化了高管雙元背景在能源企業(yè)中發(fā)揮的作用。把高管作為使用數(shù)據(jù)資產實現(xiàn)新質生產力的橋梁，將能源企業(yè)中高管信息技術背景與高管綠色環(huán)保背景納入機制分析中，為綠色創(chuàng)新的后續(xù)研究奠定基礎。

二、文獻綜述及理論假設

能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間主要存在三個問題：一是能源企業(yè)進行綠色創(chuàng)新的風險較高。綠色創(chuàng)新活動具有高風險性和長周期性，傳統(tǒng)融資渠道難以滿足企業(yè)長期獲取充足資金的需求，這意味著能源企業(yè)需要承擔較高的財務風險。二是能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產的保護力度不足。由于缺乏足夠的安全意識以及專業(yè)的技術培訓，業(yè)務人員對能源數(shù)據(jù)安全的重視程度不高，加之數(shù)據(jù)安全制度的不完善，導致個人憑證泄露、數(shù)據(jù)訪問權限濫用等問題出現(xiàn)。三是能源消耗量的急劇增加。由于數(shù)據(jù)資產需要依托數(shù)據(jù)中臺這樣的媒介存在，在各個環(huán)節(jié)頻繁使用數(shù)據(jù)資產，可能會造成企業(yè)電力資源的浪費。

現(xiàn)有文獻對數(shù)據(jù)資產的研究，主要分為理論層面及實證層面。理論層面數(shù)據(jù)資產的研究較為成熟，學者們主要探討了企業(yè)數(shù)據(jù)資產估值方法[ 2 ]、信息披露方式[ 3 ]以及入表形式[ 4 ]；實證層面有關數(shù)據(jù)資產的研究較少，多數(shù)文獻關注于數(shù)據(jù)資產對企業(yè)高質量發(fā)展[ 5 ]以及企業(yè)價值[ 6 ]產生的影響。同時，已有研究分別證實了數(shù)據(jù)資產對企業(yè)員工擁有的知識與技能在企業(yè)研發(fā)、生產、管理、決策[ 7 ]以及對企業(yè)創(chuàng)新投入的提升作用[ 8 ]，但尚未有研究證明能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的關系，更多的實證研究傾向于企業(yè)數(shù)字化轉型[ 9 ]或大數(shù)據(jù)[ 10 ]對綠色創(chuàng)新產生的影響。此外，也有研究分別證實了高管信息技術背景對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新[ 11 ]以及高管綠色環(huán)保背景對企業(yè)綠色創(chuàng)新[ 12 ]的促進作用，但忽視了高管信息技術背景與綠色環(huán)保背景在企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的作用機制。基于能源行業(yè)高波動性、不確定性、復雜性和模糊性的特點以及當前“綠色+技術”的發(fā)展趨勢，如何對企業(yè)員工做好信息技術培訓和安全管理，如何讓綠色環(huán)保理念深入人心，都需要企業(yè)中擁有雙元背景的高管團隊進行決策。數(shù)據(jù)資產作為新質生產工具，憑借高管團隊的雙元背景，能夠被更好地應用于能源企業(yè)綠色創(chuàng)新。因此，本文從新質生產力的視角展開分析。

（一）數(shù)據(jù)資產與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新

資源基礎理論表明，企業(yè)的競爭優(yōu)勢可以通過創(chuàng)造有價值的、稀有的、不可轉移的或不可模仿的戰(zhàn)略和能力來實現(xiàn)。而數(shù)據(jù)資產是企業(yè)中最具競爭力的關鍵生產要素和戰(zhàn)略資產，這意味著數(shù)據(jù)正在成為企業(yè)資產的一種象征[ 13 ]。此外，信號傳遞理論表明，高質量的信息披露可以向市場釋放積極的綠色發(fā)展信號，有利于外部投資者更好地掌握企業(yè)環(huán)境績效和競爭優(yōu)勢[ 14 ]。由于綠色創(chuàng)新屬于風險性活動，傳統(tǒng)融資渠道難以滿足企業(yè)綠色創(chuàng)新活動的長期資金支持。而數(shù)據(jù)資產能夠提升企業(yè)外部資金的籌集能力，有助于銀行等金融機構充分掌握企業(yè)的生產經營狀況與資信能力，進而緩解銀行等金融機構與企業(yè)之間的信息不對稱問題與信貸風險，實現(xiàn)對傳統(tǒng)資產的有效補充[ 8 ]。此外，外部投資者更傾向于擁有數(shù)據(jù)資產的企業(yè)，這些企業(yè)往往在生產經營管理中具有較大的競爭優(yōu)勢，并且對企業(yè)進行綠色創(chuàng)新的意愿和信心較強，最終能夠為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供長期穩(wěn)定的現(xiàn)金流。由此，本文提出假設1。

H1：數(shù)據(jù)資產能夠促進能源企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（二）數(shù)據(jù)資產、高管信息技術背景與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新

高階梯隊理論表明，企業(yè)高管的個人特質會映射到企業(yè)的決策制定與戰(zhàn)略選擇之中[ 15 ]。擁有信息技術背景的高管能夠充分利用信息技術手段獲取綠色創(chuàng)新所需的關鍵信息，如資本、勞動以及數(shù)據(jù)要素的存量、分布及價格。數(shù)據(jù)資產對企業(yè)而言具有高價值性、高競爭性以及低成本性，信息技術背景的高管能夠更為敏銳地捕捉到該類信息，以此對企業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展起到關鍵作用。對于能源企業(yè)，高管的信息技術背景有助于能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產的保護，加強各環(huán)節(jié)業(yè)務人員的技術培訓以及能源數(shù)據(jù)安全意識，有利于改進能源企業(yè)的生產技術工藝流程，進而通過提高能源產品的質量獲得更多的經濟利潤，為需要大量資源投入的綠色創(chuàng)新活動做好準備。因此，本文將高管信息技術背景作為調節(jié)變量，進一步對二者之間的聯(lián)系展開研究。據(jù)此，本文提出假設2。

H2：高管的信息技術背景在能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮正向調節(jié)作用。

（三）數(shù)據(jù)資產、高管綠色環(huán)保背景與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新

新質生產力視角下的能源三角理論表明，新型能源體系兼具綠色性、經濟性和安全性，其理論發(fā)展就是能源綠色科技創(chuàng)新[ 16 ]。數(shù)據(jù)資產在一定程度上支持了企業(yè)進行綠色創(chuàng)新的融資需求，而擁有綠色環(huán)保背景的高管團隊本身對環(huán)境保護具有較高的關注度，當企業(yè)通過數(shù)據(jù)資產獲取到長期穩(wěn)定的資金后，擁有此類背景的高管更愿意將資金用于企業(yè)的環(huán)保項目中，進而提升企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平。在能源企業(yè)中，一方面，擁有綠色環(huán)保背景的高管能夠減少非必要環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)資產的使用，有效降低電力資源的消耗量；另一方面，擁有綠色環(huán)保背景的高管可以及時發(fā)現(xiàn)生產經營過程中的環(huán)保問題，提高綠色能源產品的產量，促進能源企業(yè)綠色高質量發(fā)展。因此，在新質生產力的發(fā)展情境下，數(shù)據(jù)資產能夠兼顧新型能源體系的特性，進而更好實現(xiàn)能源綠色科技創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出假設3。

H3：高管的綠色環(huán)保背景在能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮正向調節(jié)作用。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取2013—2022年作為研究范圍②，將A股能源上市公司作為研究對象，能源行業(yè)的篩選依據(jù)參考證監(jiān)會《2021年第三季度上市公司行業(yè)分類結果》。參考Pan et al.[ 17 ]的做法，篩選出能源上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)，剔除了以下不符合樣本要求的數(shù)據(jù)：（1）剔除了金融行業(yè)的相關數(shù)據(jù)；（2）剔除了ST、*ST的相關數(shù)據(jù)；（3）剔除了上市不滿一年或者已經退市的相關數(shù)據(jù)；（4）剔除了北京證券交易所的相關數(shù)據(jù)③；（5）剔除了數(shù)據(jù)存在大量缺失的樣本。數(shù)據(jù)來源于巨潮資訊網、CSMAR數(shù)據(jù)庫和CNRDS數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)的收集與處理使用了PythonCharm、Excel以及Stata18.0軟件，同時對變量進行了1%～99%的縮尾處理，最終經過數(shù)據(jù)篩選和處理后得到399家能源上市公司共2 862個樣本觀測值。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是綠色創(chuàng)新（Gre_app），利用上市公司綠色專利申請數(shù)進行測度。參考Wang et al.[ 18 ]的做法，得到上市公司綠色專利申請數(shù)量。將上市公司綠色專利申請數(shù)加1后取對數(shù)得到最終的被解釋變量。后續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗時，本文將原被解釋變量替換為綠色創(chuàng)新（Gre_giv），利用上市公司的綠色專利獲得數(shù)量進行計算。采取和上述相同的方法對數(shù)據(jù)進行處理，得到最終替換的被解釋變量。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)據(jù)資產（DataAssets）。參考Hu et al.[ 19 ]的做法，查閱了具有行業(yè)代表性的能源上市公司年報，手工整理提取數(shù)據(jù)資產詞匯。利用Python文本分析中的jieba分詞模塊，構建能源行業(yè)數(shù)據(jù)資產詞典。將提取到的單個詞進行詞頻加總，得到能源上市公司當年的數(shù)據(jù)資產詞頻數(shù)量。最終，將數(shù)據(jù)資產詞頻數(shù)量加1取對數(shù)，得到本文的核心解釋變量。

3.控制變量

借鑒Hu et al.[ 19 ]和Li et al.[ 20 ]的研究，根據(jù)企業(yè)基本特征以及公司治理屬性選取如下控制變量：成立年限（Age）、資產負債率（Lev）、市賬比（Mbr）、產權性質（Prn）、盈利能力（Prf）、成長性（Growth）、企業(yè)規(guī)模（Eps）、第一大股東持股比例（Top）、股權制衡度（Shb）、兩職合一（Ccp）、董事會規(guī)模（Bs）和獨立董事占比（Idr）。

4.調節(jié)變量

本文的調節(jié)變量分別為高管信息技術背景（Dig）和高管綠色環(huán)保背景（Gre）。高管信息技術背景的原始數(shù)據(jù)采用袁蓉麗等[ 21 ]的做法，篩選出高管學歷中包含“電子信息類、電子商務類、信息與計算科學類、信息管理與信息系統(tǒng)、信息資源管理”和高管從業(yè)經歷中包含“信息技術、信息管理、信息系統(tǒng)、信息化建設、ERP建設、軟件開發(fā)、互聯(lián)網/網絡開發(fā)、計算機/電腦、電子工程、系統(tǒng)工程、系統(tǒng)構建、電子商務和電子政務、物聯(lián)網、云計算”等關鍵詞的樣本；高管綠色環(huán)保背景的原始數(shù)據(jù)采用王輝等[ 22 ]的做法，篩選出高管簡歷中包含“環(huán)境、環(huán)保、可再生能源、清潔能源、生態(tài)、低碳、可持續(xù)、節(jié)能、綠色”等關鍵詞的樣本。之后分別加總出當年擁有信息技術背景的高管和擁有綠色環(huán)保背景的高管數(shù)量，將二者的數(shù)量分別除以當年企業(yè)中的高管總數(shù)，得到本文的兩個調節(jié)變量。

各變量定義如表1所示。

（三）模型構建

1.數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新的回歸模型

根據(jù)上述描述的變量指標，建立了數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新的基準回歸模型以及更換被解釋變量后的回歸模型：

其中，i代表公司，t代表年份，Gre_appi，t和Gre_givi，t分別被解釋變量，DataAssetsi，t為核心解釋變量，Controlsi，t為控制變量，Year為固定年份效應，Ind為固定行業(yè)效應，εi，t為殘差項。

2.數(shù)據(jù)資產、高管雙元背景與綠色創(chuàng)新的調節(jié)效應模型

將高管信息技術背景和高管綠色環(huán)保背景作為數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的調節(jié)變量，構建了以下調節(jié)效應模型：

其中Digi，t和Grei，t為調節(jié)變量，DataAssets×Digi，t和DataAssets×Grei，t為核心解釋變量與調節(jié)變量的交互作用項。為了避免可能存在的多重共線性問題，形成交互作用項之前已將核心解釋變量和調節(jié)變量的數(shù)據(jù)分別進行了去中心化處理。

四、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

如表2所示，列出了各變量之間的描述性統(tǒng)計的結果。綠色創(chuàng)新的最大值為5.583，均值為0.831，說明能源企業(yè)的綠色創(chuàng)新水平差異性較大。數(shù)據(jù)資產的最大值為5.263，最小值為0，均值為2.181，說明能源企業(yè)的管理層對數(shù)據(jù)資產的理解和重視程度存在著顯著差異，使得各上市公司擁有的數(shù)據(jù)資產數(shù)量也存在差異。此外，方差膨脹因子（VIF）的結果均小于5且遠小于10，說明變量之間不存在多重共線性問題。

（二）基準回歸結果

表3列示了數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的基準回歸結果。列（1）為不加入其他控制變量，數(shù)據(jù)資產的回歸系數(shù)為0.182，在1%水平上顯著。列（2）—列（7）是逐次增加2個控制變量后分別得到的結果，列（1）—列（5）在加入企業(yè)屬性相關的控制變量后，數(shù)據(jù)資產的回歸系數(shù)從0.182降至0.129，但始終在1%的水平顯著，說明數(shù)據(jù)資產能夠顯著促進能源企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的提升，H1得證；列（5）—列（7）在加入公司治理屬性相關的控制變量后，數(shù)據(jù)資產的回歸系數(shù)從0.129上升至0.132，依然在1%的水平顯著。上述結果可以說明，高管團隊的介入加強了對企業(yè)數(shù)據(jù)資產的治理，將企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新緊密地連接起來，從而形成良好的“紐帶”作用。

本文以列（7）為例，對估計結果的經濟顯著性進行說明。結合前文描述性統(tǒng)計的結果可知，數(shù)據(jù)資產每提高1個單位標準差，企業(yè)綠色創(chuàng)新水平平均提高17.81（=0.132× 1.349）個百分點，能夠解釋樣本均值83.1%的21.43%（=17.81%/83.1%）[ 23 ]。由此可見，在高管團隊的治理之下，數(shù)據(jù)資產的增加對企業(yè)綠色創(chuàng)新存在顯著的正相關關系。

（三）調節(jié)效應的實證結果

表4為數(shù)據(jù)資產、高管雙元背景與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新的調節(jié)效應結果。其中，Dig與Gre分別為高管信息技術背景與高管綠色環(huán)保背景，DataAssets×Dig與DataAssets×Gre分別為數(shù)據(jù)資產與高管信息技術背景、高管綠色環(huán)保背景之間的交互作用項。列（2）和列（4）的結果顯示，交互作用項DataAssets×Dig與DataAssets×Gre的符號與數(shù)據(jù)資產一致且顯著正相關，與表3中列（7）所示的基準回歸結果中數(shù)據(jù)資產的回歸系數(shù)0.132相比，回歸系數(shù)的絕對值有所增加。因此，這也滿足了本文先前所提出的H2與H3，即高管的雙元背景在能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮正向調節(jié)作用。

上述結果再次印證了高管團隊的介入加強了數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新之間的“紐帶”關系。同時，信息技術背景以及綠色環(huán)保背景的加入對高管團隊存在顯著的增益效果，進一步加強了數(shù)據(jù)資產對企業(yè)綠色創(chuàng)新水平的促進作用。由此，企業(yè)在進行高管團隊人員的遴選時，更會傾向于這三類人才：擁有信息技術知識和實操經驗的應用型人才、擁有綠色環(huán)保意識以及綠色投資經歷的管理型人才、二者兼顧的應用管理型人才。通過吸納這些人才成為企業(yè)高管，能夠為企業(yè)作出恰當?shù)娜谫Y決策，吸引綠色外部投資者進入，樹立企業(yè)良好的綠色聲譽，為企業(yè)未來綠色發(fā)展前景尋求機遇。

（四）穩(wěn)健性檢驗

通過替換被解釋變量、滯后一期被解釋變量、剔除異常行業(yè)數(shù)據(jù)、Heckman兩階段模型和傾向得分匹配模型，進一步驗證回歸結果的穩(wěn)健性。

1.替換被解釋變量

表5列（1）為替換被解釋變量前后的回歸結果。數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，說明回歸結果是穩(wěn)健的。

2.滯后一期被解釋變量

對于能源企業(yè)的綠色專利，往往具有一定的滯后性[ 24 ]。表5列（2）所示，數(shù)據(jù)資產對滯后一期綠色創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.120，在1%的水平上顯著，證明得到的結果是穩(wěn)健的。

3.剔除異常行業(yè)數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)樣本中，涉及上市公司創(chuàng)立初期所屬行業(yè)代碼不屬于能源行業(yè)范疇的情況。因此剔除了異常行業(yè)的數(shù)據(jù)，重新進行了回歸。表5列（3）所示，在剔除異常行業(yè)的數(shù)據(jù)之后，得到的回歸系數(shù)為0.135，在1%的水平上顯著。由此可以驗證回歸結果的穩(wěn)健性。

4.Heckman兩階段模型

為了控制檢驗中選擇性偏誤問題，本文采用Heckman兩階段法中的處置效應模型做了進一步檢驗。表5列（4）為第二階段的回歸結果。逆米爾斯比率（IMR）的檢驗系數(shù)為0.136，不顯著，說明原回歸存在的樣本選擇偏誤問題不大。數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的檢驗系數(shù)為0.134，在1%的水平上顯著，說明在考慮到樣本選擇偏誤問題可能存在的情況下，能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產依然能夠促進綠色創(chuàng)新水平的提升，證明回歸結果是穩(wěn)健的。

5.傾向得分匹配

借鑒Zhang et al.[ 25 ]的研究，為確保研究結果的穩(wěn)健性，采用最近鄰匹配方法，評估了傾向得分匹配。結果表明，所有選定的協(xié)變量標準化偏倚在匹配之后急劇下降，其數(shù)值均在0附近，表明匹配之后實現(xiàn)了平衡。此外，匹配之后兩組樣本的分布趨勢相較于匹配之前更加趨于一致化④。結合表5列（5）所示的結果，發(fā)現(xiàn)核心解釋變量依然顯著，證明結果是穩(wěn)健的。

（五）異質性分析

前文已逐一驗證了能源企業(yè)數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的假設，接下來從產權性質、能源性質、區(qū)域性質三個方面驗證異質性。

1.區(qū)分企業(yè)性質的異質性分析

根據(jù)企業(yè)產權性質的不同，將現(xiàn)有樣本中的能源企業(yè)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)進行分組樣本回歸。根據(jù)表6列（1）和列（2）的結果，非國有企業(yè)與國有企業(yè)數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為0.156和0.055，在1%和10%的水平上顯著。從結果來看，在非國有能源企業(yè)的數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新發(fā)揮的作用比國有能源企業(yè)發(fā)揮的作用要好。可能的原因在于：國有能源企業(yè)的高管團隊按照財政部《關于加強行政事業(yè)單位數(shù)據(jù)資產管理的通知》（財資〔2024〕1號）中的要求，對部分國有企業(yè)數(shù)據(jù)資產進行保護，不對外部使用者披露重要數(shù)據(jù)資產信息。由政府控股管轄的國有企業(yè)按照上述要求，監(jiān)督上市公司高管對數(shù)據(jù)資產信息披露情況。而非政府控股管轄的非國有企業(yè)，則擁有更多自主權。此時高管團隊更傾向于對企業(yè)數(shù)據(jù)資產信息進行披露，吸引外部投資者的進入，以獲取充足的資源投入到企業(yè)綠色創(chuàng)新。但這種情況的出現(xiàn)，可能并不意味著國有企業(yè)使用數(shù)據(jù)資產的效果比非國有企業(yè)使用數(shù)據(jù)資產的效果差。因此，也從另一個角度證明，上述結果的出現(xiàn)符合現(xiàn)有數(shù)據(jù)的真實性。

2.區(qū)分能源性質的異質性分析

根據(jù)能源性質的不同，將能源企業(yè)歸集為傳統(tǒng)能源與新能源。表6列（3）和列（4）是按照能源性質不同進行分組回歸后得到的結果。列（3）中傳統(tǒng)能源企業(yè)的數(shù)據(jù)資產與綠色創(chuàng)新相關，但回歸系數(shù)不顯著。列（4）中新能源企業(yè)的數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.141，在1%的水平上顯著。原因在于像電力行業(yè)這樣的新能源產業(yè)，涉及到大量的數(shù)據(jù)資源，能夠在各個應用場景中發(fā)揮優(yōu)勢。而像石油及天然氣行業(yè)這樣的傳統(tǒng)能源產業(yè)，生產加工的工藝流程較為復雜，難以在各個應用場景中發(fā)揮優(yōu)勢。石油與天然氣是國家重要的戰(zhàn)略儲備資源，政府部門高度關注其安全性，傳統(tǒng)能源企業(yè)的高管團隊在使用數(shù)據(jù)資產時較為謹慎，因此難以在數(shù)據(jù)資產使用初期發(fā)揮出與新能源企業(yè)同樣顯著的效果。隨著傳統(tǒng)能源企業(yè)數(shù)智化、綠色化發(fā)展，數(shù)據(jù)資產將逐漸顯露出強大的競爭優(yōu)勢，工藝流程的創(chuàng)新發(fā)展將是驅動企業(yè)綠色創(chuàng)新的關鍵。

3.區(qū)分區(qū)域性質的異質性分析

參考沈小波等[ 26 ]對中國不同地區(qū)的劃分依據(jù)，將能源企業(yè)按所屬省份劃分為東部、西部和中部三個組。表6列（5）—列（7），為劃分東部、西部和中部三個地區(qū)的異質性結果。列（5）和列（7）中，東部地區(qū)和中部地區(qū)的數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的系數(shù)為0.159和0.067，分別在1%和10%的水平上顯著。說明東部地區(qū)和中部地區(qū)數(shù)據(jù)資產促進綠色創(chuàng)新水平提升的效果已經顯現(xiàn)，并且東部地區(qū)的效果要優(yōu)于中部地區(qū)。原因在于東部地區(qū)大部分沿海城市的數(shù)據(jù)基礎設施、經濟發(fā)展水平以及科技發(fā)展水平優(yōu)于中部地區(qū)，有利于數(shù)據(jù)在相關應用場景充分發(fā)揮潛在優(yōu)勢，對于綠色創(chuàng)新的效果自然也是顯著的。列（6）的結果表明，西部地區(qū)的回歸系數(shù)為負相關且不顯著。主要原因在于西部地區(qū)傳統(tǒng)產能技術工藝弱于東部及中部地區(qū)，其擁有的數(shù)據(jù)資源并沒有東部或中部地區(qū)豐富。國家發(fā)展改革委提出“東數(shù)西算”政策⑤，將構建的數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)一體化的新型算力網絡體系建立在西部地區(qū)，讓西部的算力資源更好地支撐東部數(shù)據(jù)資源的運用，從而有效發(fā)揮數(shù)據(jù)資產的未來價值。

六、結論與對策建議

（一）結論

本文以2013—2022年A股能源上市公司為樣本，運用文本分析法構建數(shù)據(jù)資產指標，對數(shù)據(jù)資產與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新之間的影響關系進行全面考察，得到以下結論：第一，數(shù)據(jù)資產能夠顯著提高能源企業(yè)綠色創(chuàng)新水平，在穩(wěn)健性檢驗之下結果依然成立。第二，運用調節(jié)效應模型，發(fā)現(xiàn)高管信息技術背景與高管綠色環(huán)保背景在數(shù)據(jù)資產與能源企業(yè)綠色創(chuàng)新之間發(fā)揮正向調節(jié)作用。第三，通過對比分析產權性質（國有和非國有）、能源性質（傳統(tǒng)能源和新能源）以及區(qū)域性質（東部、中部和西部）三組異質性檢驗結果，發(fā)現(xiàn)能源企業(yè)高管使用數(shù)據(jù)資產在不同分組中對綠色創(chuàng)新的促進作用存在顯著差異，非國有新能源企業(yè)使用數(shù)據(jù)資產對綠色創(chuàng)新的效果在東部地區(qū)發(fā)揮最佳。

（二）對策建議

1.高度關注能源安全與數(shù)據(jù)安全。建議政府及監(jiān)管機構確認外部使用者使用數(shù)據(jù)資源信息的用途，在使用期間加以監(jiān)管，規(guī)定使用數(shù)據(jù)資源的時空范圍，保證數(shù)據(jù)資源信息的安全性。同時，加強能源企業(yè)的員工安全培訓，為企業(yè)各個環(huán)節(jié)的能源數(shù)據(jù)安全營造良好的環(huán)境。

2.對于能源企業(yè)而言，加快企業(yè)財務數(shù)智化轉型，構建合理的數(shù)據(jù)資產管理平臺，推動企業(yè)生產力躍向新臺階。“更高技術含量的勞動資料是新質生產力的動力源泉⑥”，能源企業(yè)應將數(shù)據(jù)資產作為戰(zhàn)略核心資產，通過AI、數(shù)據(jù)中臺等數(shù)智化轉型手段，在雙元背景高管的管理下，提升數(shù)據(jù)資產的使用力度，強化數(shù)據(jù)資源的存量與價值，加速數(shù)據(jù)資產的確權、定價和交易進程，以促進能源行業(yè)的綠色高質量發(fā)展。

3.對于能源行業(yè)高管而言，完善信息技術與綠色環(huán)保雙元管理型人才培養(yǎng)機制，創(chuàng)造新質生產力主導的戰(zhàn)略人才。“更高素質的勞動者是新質生產力的第一要素⑥”，面對當前發(fā)展背景，全面提升能源行業(yè)高管團隊的技術與環(huán)保需求，引導企業(yè)數(shù)智化、綠色化轉型，加強對企業(yè)數(shù)據(jù)資產的運用與管理，助力企業(yè)實現(xiàn)綠色發(fā)展目標。

4.對于西部地區(qū)而言，加快構建西部地區(qū)的算力網絡布局，提高新質生產要素之間的協(xié)同作用。“更廣范圍的勞動對象是新質生產力的物質基礎”，構建西部地區(qū)算力網絡布局，能夠充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資產的價值傳導作用，帶動數(shù)據(jù)產業(yè)鏈的上下游投資，提升中國整體算力水平，大幅度提高綠色能源的使用比例，最大限度發(fā)揮區(qū)域協(xié)同效應，實現(xiàn)綠色集約化發(fā)展。

【參考文獻】

［1］ 尹西明，錢雅婷，武沛琦，等.數(shù)據(jù)要素向新質生產力轉化的理論邏輯與典型實踐路徑研究［J］.科學學與科學技術管理，2024：1-27.

［2］ 隋敏，姜皓然，毛思源.數(shù)據(jù)資產價值評估：理論、實踐與挑戰(zhàn)［J］.會計之友，2024（11）：141-147.

［3］ 張俊瑞，危雁麟，宋曉悅.企業(yè)數(shù)據(jù)資產的會計處理及信息列報研究［J］.會計與經濟研究，2020，34（3）：3-15.

［4］ 張素華.數(shù)據(jù)資產入表的法律配置［J］.中國法學，2024（4）：229-249.

［5］ 苑澤明，尹琪，于翔.數(shù)據(jù)資產如何賦能企業(yè)高質量發(fā)展：對傳統(tǒng)生產要素的優(yōu)化機制［J］.西部論壇，2024， 34（3）：54-73.

［6］ 苑澤明，宋雨倩，于翔.數(shù)據(jù)資產共享、供應鏈配置多元化與企業(yè)價值［J］.統(tǒng)計與決策，2024，40（17）：172-177.

［7］ 于翔，牛彪，苑澤明.數(shù)據(jù)資產、人力資本升級與企業(yè)價值［J］.中南財經政法大學學報，2024（2）：109-122.

［8］ 李健，董小凡，張金林，等.數(shù)據(jù)資產對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響研究［J］.外國經濟與管理，2023，45（12）：18-33.

［9］ 宋敬，陳良華，葉濤.數(shù)字化轉型對企業(yè)綠色創(chuàng)新的影響效應研究［J］.軟科學，2023，37（12）：109-114.

［10］ LIU Y，WANG Z，MAI S.Big data development and enterprise green innovation：text analysis of listed companies' annual reports［J］.International Review of Economics amp; Finance，2024，96.

［11］ 吳育輝，張騰，秦利賓，等.高管信息技術背景與企業(yè)數(shù)字化轉型［J］.經濟管理，2022，44（12）：138-157.

［12］ 劉喜和，胡志飛.金融科技、高管環(huán)保背景與企業(yè)綠色創(chuàng)新［J］.經濟體制改革，2024（3）：77-84.

［13］ BRYNJOLFSSON E，MCELHERAN K.The rapid adoption of data-driven decision-making［J］.American Economic Review，2016，106（5）：133-139.

［14］ 雷光勇，王文，金鑫.公司治理質量、投資者信心與股票收益［J］.會計研究，2012（2）：79-86，97.

［15］ HAMBRICK D C.Upper echelons theory：an update［J］.Academy of Management Review，2007，32（2）：334-343.

［16］ 鄒才能，李士祥，熊波，等.新質生產力下“能源綠色轉型”革命及意義：兼論“能源三角”理論認識［J］.石油勘探與開發(fā)，2024，51（6）：1395-1408.

［17］ PAN C，HUANG Y，JIN L.Natural disasters and corporate tax burden：evidence from chinese energy sector［J］.Energy Economics，2024，130.

［18］ WANG Q-J，TANG K，HU H-Q.The impact of digital finance on green innovation：Evidence from provinces in China［J］.Innovation and Green Development，2022，1（1）.

［19］ HU C，LI Y，ZHENG X.Data assets，information uses，and operational efficiency［J］.Applied Economics，2022，54（60）：6887-6900.

［20］ LI Y，WANG X，ZHENG X.Data assets and corporate sustainable development：evidence from ESG in China［J］.Pacific-Basin Finance Journal，2024，85.

［21］ 袁蓉麗，李瑞敬，孫健.董事的信息技術背景能抑制盈余管理嗎［J］.南開管理評論，2021，24（3）：139-151.

［22］ 王輝，林偉芬，謝銳.高管環(huán)保背景與綠色投資者進入［J］.數(shù)量經濟技術經濟研究，2022，39（12）：173-194.

［23］ 劉貫春，葉永衛(wèi)，張軍.社會保險繳費、企業(yè)流動性約束與穩(wěn)就業(yè)：基于《社會保險法》實施的準自然實驗［J］.中國工業(yè)經濟，2021（5）：152-169.

［24］ LIAO Z.Is environmental innovation conducive to corporate financing？The moderating role of advertising expenditures［J］.Business Strategy and the Environment，2020，29（3）：954-961.

［25］ ZHANG Y，HU S，Chen L.Internet technology adoption and firm energy efficiency：evidence from China［J］.Technological Forecasting and Social Change，2024，201.

［26］ 沈小波，陳語，林伯強.技術進步和產業(yè)結構扭曲對中國能源強度的影響［J］.經濟研究，2021，56（2）：157- 173.