（一）《流程数字化、数据质量与企业竞争优势》导读
作者：甄杰，山东科技大学经济管理学院；谢宗晓，中金金融认证中心有限公司；董坤祥，山东财经大学管理科学与工程学院；陈琳，山东科技大学文法学院。
简介：在数据要素化进程加速的背景下，数据质量已经成为企业构筑竞争壁垒的战略性资源。文章选取167家国内企业进行两阶段问卷调查，综合运用Smart PLS 2.0与SPSS 22.0的Process插件进行结构方程模型与Bootstrap中介效应检验。研究发现，流程数字化显著提升数据完整性与准确性，但对数据安全性的促进作用有限，表明技术部署需要与管理制度协同推进；数据完整性与准确性在流程数字化与企业竞争优势之间起到部分中介作用，而数据安全性的中介作用并不显著，说明企业现阶段更关注数据可用性，对数据安全风险的系统管控仍有提升空间。文章进一步验证了“流程数字化—数据质量—企业竞争优势”的传导逻辑，拓展了资源基础理论在数据要素化背景下的解释边界，也为企业分阶段推进流程数字化、优先提升数据完整性和准确性、动态平衡数据安全投入提供了实践启示。
引用：甄杰, 谢宗晓, 董坤祥, 陈琳. 流程数字化、数据质量与企业竞争优势[J]. 上海财经大学学报, 2025, 27(5): 19-32.
（二）《数据资产化与供应链集中度——基于链主企业视角的考察》导读
作者：李健，山东财经大学金融学院；丁紫茵，山东财经大学金融学院；步晓宁，山东财经大学金融学院。
简介：数据作为一种资产，已成为企业发展过程中不可忽视的关键要素。文章以链主企业视角，选取2013—2023年上市公司数据，考察链主企业数据资产化对供应链决策的影响。研究发现，链主企业数据资产化显著降低了供应链集中度，推动实现供应链多元化。机制分析表明，数据资产通过缓解信息不对称、提高资源配置效率以及加强监督治理的方式，推动供应链多元化。基于TOE框架的进一步研究显示，链主企业的技术能力、管理层数字化背景以及地区数字基础设施能够增强数据资产化对供应链多元化的推动作用。拓展性分析发现，在链主企业数据资产化推动供应链多元化进程中，数据要素市场化水平能够发挥显著正向调节作用。文章不仅丰富了数据资产与供应链管理领域的理论研究，也为链主企业运用数据资产优化供应链结构、提升产业链供应链韧性提供了经验证据。
引用：李健, 丁紫茵, 步晓宁. 数据资产化与供应链集中度——基于链主企业视角的考察[J]. 上海财经大学学报, 2025, 27(5): 33-47, 92.
（三）《数据资产何以助力企业“革绿出新”》导读
作者：苑泽明，天津财经大学会计学院；黄灿，天津财经大学会计学院；谢枚玲，中南财经政法大学会计学院。
简介：在绿色低碳发展背景下，数据资产对企业绿色创新的赋能机制亟待深入研究。文章利用2008—2023年A股上市企业数据，实证检验数据资产对企业绿色创新的影响及其作用机制。研究发现，数据资产显著促进企业绿色创新，其作用路径主要通过吸引股权耐心资本、促进战略资源重组和强化内部绿色治理三条路径实现。异质性分析表明，数据资产对合作式绿色创新的驱动效应显著强于独立式绿色创新，且供应链协同机制和产学研实践能够强化这一促进作用。经济后果检验显示，数据资产通过推动绿色创新实现碳强度下降和绿色专利引用量提升的“数绿”协同效应。文章为理解数字经济时代企业绿色创新的驱动机制提供了新的理论视角，也为推动数字化绿色化协同转型提供了实践启示。
引用：苑泽明, 黄灿, 谢枚玲. 数据资产何以助力企业“革绿出新”[J]. 广东财经大学学报, 2025, 40(6): 69-81.
（四）《Data Element, Big Data and Enterprise Innovation: Evidence from Data Trading Platforms and National Big Data Comprehensive Pilot Zones》导读
中译：《数据要素、大数据与企业创新：来自数据交易平台和国家大数据综合试验区的证据》导读（翻译来源：知网学术翻译）
作者：Ruifeng Jing，中国科学院大学经济与管理学院；Yanmei Xu，中国科学院大学经济与管理学院；Ruizhi Liu，中国海洋大学管理学院。
简介：本文发表于International Review of Financial Analysis，围绕数据要素市场化配置和大数据发展如何影响企业创新能力展开研究。文章以2009—2022年上市公司为样本，将数据交易平台建设与国家大数据综合试验区设立相结合，构造准自然实验，并采用双重差分模型检验数据要素和大数据市场发展对企业创新能力的影响。研究发现，数据交易平台和国家大数据综合试验区的双重政策能够显著提升企业创新能力，且双重政策协同效果强于单一政策实施效果。调节效应检验表明，在产业结构优化、金融发展水平较高和人力资本积累较好的地区，政策促进企业创新的效果更加明显。异质性检验显示，政策影响在企业所有制、企业规模、技术水平和地区市场竞争程度等维度存在差异。文章认为，数据要素市场建设与大数据发展能够共同激发企业创新活力，为地方政府完善数据交易平台、推动大数据综合试验区建设和培育数字经济新增长点提供了政策参考。
引用：JING R, XU Y, LIU R. Data element, big data and enterprise innovation: Evidence from data trading platforms and national big data comprehensive pilot zones[J]. International Review of Financial Analysis, 2025, 105: 104426.
