（一）《数字普惠金融、数据资产化与专精特新企业》导读

作者：文学舟，江南大学商学院教授；亓羽彤，江南大学商学院硕士生；俞园园，江南大学商学院副教授。

简介：探讨数字普惠金融对专精特新企业新质生产力的影响机制，有助于推动科技创新和产业创新融合发展。本文选取2016—2023年沪深主板以及深圳创业板专精特新企业为研究对象，探讨数字普惠金融对专精特新企业新质生产力的影响及其作用机制。结果表明：数字普惠金融有助于促进专精特新企业新质生产力发展；机制检验表明，数字普惠金融通过提升专精特新企业的数据资产化水平进而促进新质生产力发展。同时，企业价值链升级、企业透明度提升能够增强数字普惠金融对新质生产力的促进作用。异质性分析得出，在弱市场竞争水平、强数字基础设施条件下，数字普惠金融对专精特新企业新质生产力的驱动作用更加强烈。研究结论为因地制宜培育专精特新企业新质生产力与优化数字普惠金融作用效果提供政策启示。

引用：文学舟,亓羽彤,俞园园.数字普惠金融、数据资产化与专精特新企业新质生产力[J/OL].财经论丛,1-16[2025-12-14].

（二）《三权分置下数据要素流通的现实困境、体系建构与推进路径》导读

作者：朱前涛，兰州财经大学经济学院副教授，博士。

简介：随着人工智能技术加速数据资产化进程，数据作为新型生产要素的产权制度与市场化流通机制成为全球性难题。我国在“数据二十条”中创新性提出三权分置制度，旨在通过分离数据资源持有权、加工使用权和产品经营权，破解数据要素流通中的权属困境，为构建中国特色数据基础制度提供基石。围绕“三权分置破解数据要素流通困境”这一核心命题，构建权利市场双维融合的理论框架，系统剖析数据要素流通体系在确权与流通环节面临的现实困境。在数据确权层面，存在确权保障与流通效率之间的协调失衡，多元主体间的收益分配机制不健全，导致“反公地悲剧”风险；在流通交易层面，面临信任机制缺失、跨区域合规挑战突出、交易规范不统一、监管体系薄弱等现实难题。此外，现有试点案例存在区域与行业覆盖不均衡、对三权协同运作机制分析不足等局限，制约了三权分置与流通制度的有效落地。破解上述困境，应从体系建构与推进路径两方面提出系统解决方案。在体系上，应构建以三权分置为制度基础、市场主体行为规范为核心、标准与安全体系为支撑的数据要素流通框架，形成“权利—市场—技术”三层协同的运作机制。在推进路径上，应创新数据确权制度，构建分类分级的确权与收益分配机制；建设合规可信的数据流通体系，完善全国一体化登记标准与跨域合规衔接；培育受监管的交易规范，建立承诺备案与社会信用机制；开展多层次、多场景的试点示范，构建全域覆盖、机制深化的案例开发体系。这些举措共同为数据要素市场的高效、安全、有序发展提供理论支撑与实践参考。

引用：朱前涛.三权分置下数据要素流通的现实困境、体系建构与推进路径[J].中国流通经济,2025,39(12):43-57.

（三）《数据资产对企业融通创新的影响研究》导读

作者：朱磊，山东财经大学会计学院教授、博士生导师，博士；李彤，中央财经大学会计学院博士研究生；王春燕，山东财经大学会计学院副教授、硕士生导师，博士；张茜，山东财经大学会计学院硕士研究生。

简介：数据资产已成为经济发展和社会变革的关键驱动力，其可以整合外部创新资源、共享创新要素、建立创新网，对企业开展融通创新具有重要意义。运用Word2Vec神经网络模型生成数据资产关键词词典的基础上，以2013-2022年中国A股上市公司数据为样本，实证检验了数据资产对企业融通创新的影响以及信息壁垒和知识吸收能力在二者关系间的中介作用。研究结果表明：数据资产显著提升企业融通创新水平；数据资产通过打破信息壁垒和提升企业知识吸收能力来促进企业融通创新；所在地要素市场较完善、融资约束较重、成长性较高的企业中，数据资产对企业融通创新的促进作用更明显。研究揭示了数据资产促进企业融通创新的微观过程，为数字经济下企业开展融通创新提供策略建议，并为进一步释放数据资产价值提供了实证依据和政策启示。

引用：朱磊,李彤,王春燕,等.数据资产对企业融通创新的影响研究[J/OL].科学学与科学技术管理,1-31[2025-12-14].

（四）《A Framework for Data Valuation and Monetisation》导读

中译：《数据估值与货币化框架》（翻译来源：知网翻译助手）

作者：Eduardo Vyhmeister，爱尔兰科克大学学院；Bastien Pietropaoli，爱尔兰科克大学学院；UdoBub，1001 Lakes 公司；Rob Schneider，亚琛工业大学 FIR 研究所；Andrea Visentin，爱尔兰科克大学学院。

简介：随着各组织日益将数据视为战略资源，如何将信息资产转化为可衡量的商业价值成为其面临的关键挑战。现有的数据价值评估方法较为零散，往往将经济、治理和战略视角相互割裂，且缺乏适用于真实场景的可操作机制。本文提出一个统一的价值评估框架，将这些视角整合为连贯的决策支持模型。

基于欧盟地平线计划DATAMITE项目中的两项成果——一套数据质量与性能指标的归类体系，以及用于推导相对重要性的网络分析法工具——我们开发了一个混合价值评估模型。该模型综合定性评分、基于成本和效用的估算、相关性/质量指数以及多标准加权方法，以透明、系统的方式界定数据价值。该框架以平衡计分卡为锚点，将各项指标与价值评估结果同组织战略对齐，使企业能够评估数据即服务、信息即服务和答案即服务等多种路径的变现潜力。

在方法论上，本研究遵循设计科学研究范式，并结合与工业合作伙伴开展的嵌入式案例研究，从而持续完善模型。由于评估过程与一个高层级的归类体系相关联，该方法还能揭示价值评估的考量如何映射到平衡计分卡的各个维度。在所分析的各类应用案例中，该框架均展现出灵活性、透明性，并减少了价值评估的随意性，为组织提供了一个将数据资产与战略及经济成果系统连接起来的结构化基础。

引用：Vyhmeister, E., Pietropaoli, B., Schneider, R., & Visentin, A. (2025). A Framework for Data Valuation and Monetisation. arXiv preprint arXiv:2512.07664.