（一）《从数据到价值：企业高质量发展的数字化路径》导读
作者：张恩典，上海社会科学院应用经济研究所；李湛，上海社会科学院应用经济研究所。
简介：数据资产是企业发展的重要生产要素和驱动力。解构企业研发、生产和融资数据，探讨企业数据资产的经济价值，并从微观数据资产角度分析“科技—产业—金融”宏观层面的循环逻辑。采用沪深A股上市企业数据，利用市场价值剩余法评估企业数据资产的价值，从实证角度检验数据资产对企业全要素生产率的影响。研究发现，数据资产通过提升企业的创新能力、管理能力和融资能力，显著提高企业全要素生产率。异质性分析发现，数据流通市场和政府补助对数据资产的作用效果有差异性影响。在数据交易平台较为完善地区以及获得更多政府补助的高新技术企业中，数据资产对全要素生产率的促进作用更强。据此提出企业在数字化转型的过程中，应重视数据资产的积累和管理，同时建立高效有序的数据流通市场，从而促进经济良性循环发展。
引用：张恩典 & 李湛.从数据到价值：企业高质量发展的数字化路径.当代经济科学,1-18.
（二）《数据资产核算：理论、方法与挑战》导读
作者：邓建娣，兰州财经大学统计与数据科学学院。
简介：数据已成为数字时代基础性的战略资源，对数据资产基础理论及核算实践进行探讨也受到了广泛关注。文章基于国民经济核算原理，从数据资产的定义、特征、分类、核算范围、估价方法及现存挑战等方面进行全面分析，系统梳理国内外关于数据资产核算的研究成果，探寻数据资产核算面临的难题与挑战。当前，数据资产统计核算体系仍处于发展阶段，存在数据资产分类标准缺失，数据运营和交易机制尚不健全，数据资产统计核算制度尚未建立等问题。未来的研究与实践需重点关注以上问题，以充实数据要素核算理论，促进数据资产核算实践工作的深入。
引用：邓建娣.数据资产核算：理论、方法与挑战[J/OL].统计与决策,1-6
（三）《数据资产、技术吸收能力与企业创新绩效》导读
作者：胡海晨，石河子大学经济与管理学院教授；刘斌燕，石河子大学经济与管理学院副教授。
简介：在数字经济与实体经济深度融合的现实背景下，数据资产作为企业新的战略资源，成为推动企业发展和创新的核心竞争力来源。以2010—2023年我国沪深A股上市公司为核心研究样本，运用实证研究方法系统检验数据资产要素对企业创新绩效的影响机制。研究结果表明：数据资产对企业的创新绩效提升具有显著的促进作用。机制检验发现，数据资产对企业技术吸收能力具有正向提升作用，能够促进企业的创新绩效。异质性检验发现，在制造业企业以及位于中西部地区、处于成长期和行业竞争程度高的企业，数据资产对企业创新绩效的促进作用更加显著。
引用：胡海晨,刘斌燕.数据资产、技术吸收能力与企业创新绩效[J].技术经济与管理研究,2025,(12):108-115.
（四）Conceptualizing data-driven entrepreneurship: from knowledge creation to entrepreneurial opportunities and innovation
中译：概念化驱动创业：从知识创造到创业机会与创新（翻译来源：知网AI翻译）
作者：Mara Grimaldi，意大利萨勒诺大学商业科学系；Orlando Troisi，萨莱诺大学政治与传播科学系；Armando Papa，萨莱诺大学经济与统计系；Elbano de Nuccio，卢姆大学管理、金融与技术系
简介：数字化转型以及从不同来源收集大量数据（所谓的“大数据”）的可能性，可以导致业务流程、模型和基础设施的重新定义。在此背景下，数据驱动的决策制定（DDDM）强调了重新思考管理实践的必要，将数据视为一种能够提高决策有效性并培育创新的驱动力。随着时间的推移，数据驱动原则被重新构架为一种新思维模式的基础，这种模式将数据视为关键资产，重新设计了创业，并涵盖了方向、文化和人力资源管理，以帮助企业家捕捉、评估和推出能够通过刺激创新来改进技术和知识的创业机会。因此，本研究旨在从文化、人力、知识和技术维度的多层面视角重新概念化创业，以评估数据驱动管理对创业机会创造以及不同类型创新发展的影响力。为了实现这些目标，本研究基于建构主义扎根理论和半结构化访谈的实证研究，通过对一个专注于大数据的意大利公私合作联盟的调查进行。研究结果允许构建一个概念框架，该框架分类了数据驱动创业过程的活动、机会创造的阶段以及联盟中由数据驱动管理所使能的不同类型的创新，从而指导企业家和管理者制定有效的数据分析策略。
引用：Grimaldi M, Troisi O, Papa A, et al. Conceptualizing data-driven entrepreneurship: From knowledge creation to entrepreneurial opportunities and innovation[J]. The Journal of Technology Transfer, 2025: 1-52.
