花儿·翟有学者从中国研究数据服务平台和国泰安数据库选取 2013—2023 年共10年的中国 A 股上市公司数据，在数据预处理阶段，排除金融类、房地产类、ST 和*ST 企业；同时，对主要连续变量执行了1% 和 99% 水平的截尾操作，以剔除异常值影响。经过以上步骤，最终获得 6688 个有效观测值。
研究发现：①数据资产对提升企业新质生产力具有正向影响；②企业数字化转型的门槛效应显示，当企业数字化转型程度跨越一定门槛值后，数据资产对企业新质生产力的促进程度更高；③数据资产能够通过化解财务困境、提高资源配置效率、降低信息不对称程度来提升企业新质生产力；④异质性分析结果表明，企业积累数据资产对国有企业、非重污染企业以及高科技企业提升新质生产力具有更显著的效果。
根据上述研究结果，本文提出以下政策建议：
一是企业应高度重视数据资产的战略地位，制定全面且长远的数据资产发展战略规划。明确数据资产在提升企业新质生产力过程中的核心作用，将数据资产的管理与运营纳入企业整体战略管理体系，确保数据资产战略与企业业务战略、创新战略等紧密协同。持续推进企业数字化转型进程，加大对数字化技术的投入，包括大数据、人工智能、物联网、云计算等技术的应用与升级，进一步提升企业的数据处理能力、业务创新能力和运营管理效率，从而强化数字化转型对数据资产与新质生产力关系的积极影响作用。
二是企业需构建基于数据的财务风险预警系统，通过实时监测与分析财务数据、市场数据和行业数据，提前识别潜在的财务风险因素，充分利用数据资产化解财务困境。同时，运用大数据分析技术深入洞察企业资源使用及市场需求变化，构建资源配置优化模型，并依据模型指导，精确配置人力、物力、财力等资源至高附加值、潜力大的业务领域和项目。另外，企业可以建立跨部门的数据共享平台，整合财务、销售、生产和研发等部门的数据资源，实现数据的实时交互与共享，通过制定数据共享激励机制和考核机制，鼓励各部门积极参与数据共享与协同工作。
三是非国有企业应制定符合自身发展的数字化战略，从基础数据收集、整理入手，逐步提升数据资产质量与应用能力。在此基础上，积极推进企业数字化转型，优先改造业务痛点环节，借助产业集群平台降低转型成本，加速跨越数字化门槛，释放数据资产对企业新质生产力的促进效能。重污染企业则需建立先进的环境监测系统，实时收集和分析生产过程中的污染物排放数据；通过数据管理系统的应用，优化生产流程，减少污染物排放，提高环保绩效。对于非高科技企业而言，企业应制定明确的数字化转型战略以及详细的数据资产积累和应用计划，并通过技术升级和设备更新，提升数据处理和分析能力，充分发挥数据资产在提升企业新质生产力方面的作用。
