数据资产与工业企业绿色创新

毛维

摘要：在数字经济繁荣发展的背景下，数据资产能否促进工业企业绿色创新水平提升，帮助企业突破资源与环境的约束走绿色高质量发展之路？文章以2016～2020年中国工业企业上市公司为样本，实证检验了数据资产对绿色创新的影响。研究发现，数据资产作为企业的关键生产要素之一，能够显著促进工业企业的绿色创新水平提升。因此，企业应当重视数据资产的管理，不断提升绿色创新水平，从而实现以绿色发展为导向，生态环境优先的高质量发展之路。

关键词：数据资产;绿色创新;高质量发展

一、引言

污染防治是党的十九大提出的全面建成小康社会决胜阶段必须坚决打好的三大攻坚战之一。近年来，通过大力开展生态环境保护和修复，改革完善生态环境治理体系，推动形成绿色发展方式和生活方式，扎实推进蓝天、碧水、净土三大保卫战，全國生态环境质量持续向好。而从长期看，以创新推动绿色发展是打好污染防治攻坚战的根本途径，这就需要充分发挥绿色创新的支撑作用。实现绿色创新的关键是让企业成为创新的主体。尤其是对于在绿色发展过程中发挥重要作用的工业企业来说，如何不断提升工业企业的绿色创新水平，成为污染防治攻坚战的关键所在。

然而大部分工业企业在发展过程中面临着信息传递滞后，能源利用水平低下等问题，严重制约了企业绿色创新发展。现阶段，数字经济繁荣发展，党的十九届四中全会首次提出了要将数据作为新型生产要素纳入分配。可以看出，数据在企业的生产经营中发挥着重要的作用，数据资产化成为不可阻挡的趋势。数据资产所具有的流通性强、紧密结合其他要素等优点，能够为工业企业绿色创新提供有力的要素供给与环境支撑。中国工业企业如何搭上数据资产发展的快车，充分发挥出数据资产的作用，已成为关乎自身发展与绿色创新的关键。因此，伴随着中国数字经济的不断发展，本文主要考察数据资产与工业企业绿色创新之间的关系，为中国实现以生态优先与绿色发展为主导的高质量发展提供理论依据。

二、文献综述

现有与绿色创新相关的研究主要集中于分析绿色创新的影响因素，学者们指出研发投入、环境规制、制度压力、绿色供应链管理、内部环境都会对企业的绿色创新产生影响。伴随着互联网与大数据技术的不断发展，学者们开始关注到企业数字化对企业绿色创新的影响。现有研究指出重污染企业的数字化水平能够显著提升企业的绿色创新水平，主要是通过知识整合和信息共享促进绿色创新水平;也有学者通过对资源型上市公司展开研究，指出加快地区数字化水平的提升及企业整合能力的增强，能够促进资源型企业的绿色创新，进而帮助企业实现绿色高质量发展。可以看出，现有研究已经关注到数字化环境对企业绿色创新的影响，然而数据资产作为数字化发展的关键因素如何影响企业的绿色创新水平有待进一步探索。

现有关于数据资产相关的研究主要集中于内涵界定与确认计量，学者们从资产的定义出发，指出了数据资产具有共享性、时效性、多样性和无形性等特点，认为数据资产是由企业拥有或控制的，预期给企业带来经济利益的数据资源。对于数据资产的确认问题，学术界现在仍有争议，主要集中在是否应该将数据资产确认为无形资产，部分学者认为应当单独设置数据资产科目，不应当将其确认为数据资产;也有学者指出数据资产具有可辨认性，应当将其视为无形资产来进行后续核算。可以看出，对于数据资产的确认与计量还处于初期的探索阶段，仍存在很大的不确定性，现有的研究成果还无法支撑企业实践的需求。现阶段关于数据资产实证也较为缺乏，有学者关注到数据资产与企业高质量发展之间的关系，也有学者研究了数据资产信息披露与分析师盈余预测之间的关系。对于企业绿色创新的发展，较少有学者关注到数据资产所发挥的作用。因此，本文主要分析数据资产与企业绿色创新之间的关系，为企业提高绿色创新水平提供新的视角。

三、理论分析与研究假设

数据资产作为企业的关键资源，在企业的绿色创新活动中发挥着关键的作用。一方面，拥有数据资产的企业能加速企业内外部信息的交流和融合。其中，内部数据资产共享是企业不同部门之间信息的获取与传递，通过加快各部门之间的交流从而促进企业内部资源的整合;外部数据资产是企业与外部利益相关者之间合作交流时所能捕获的数据。企业对内外部数据资产的有效集成共享，能提升绿色创新效率。尤其是绿色创新需要结合制造的各个环节的资源消耗和环境影响信息，对企业数据资产质量要求较高，对于相关数据的高效获取与处理也能够提高企业的绿色创新水平;另一方面，数据资产能够与其他生产要素进行结合，优化企业创新所需的资源，由于绿色创新活动较为复杂，涉及企业生产、消耗、排放等多个方面，仅依靠单一的数据信息难以高效开展绿色创新，这就需要企业整合多个领域的数据，对其进行资产化管理，充分释放出其内在价值，进而实现企业的绿色创新。基于此，本文提出假设1。

H1：数据资产对企业绿色创新具有正向促进作用。

四、研究设计

（一）数据说明

本文使用的财务数据来自国泰安数据服务中心，数据资产相关数据主要采用python技术，判断年报是否存在与数据资产相关的关键词，如信息系统、数据管理、数据中台和数据资产等，如果存在相关关键词则将数据资产赋值为1，否则赋值为0。样本选取2016～2020年上市的工业企业，本文剔除了样本缺失的企业，剔除了ST类企业，最终本文共得到1471家企业的7355个样本。

（二）模型设计

本文使用以下回归模型来分析数据资产对工业企业绿色创新的影响：

GIit=α0+α1Dateit+Controlit+εit

其中，i、t分别表示企业及时间。被解释变量为GIit，表示企业的绿色创新水平;核心解释变量为Datait，表示企业的数据资产水平;Controlit为控制变量。

（三）变量定义

1. 被解释变量

绿色创新水平。本文选用企业的绿色专利数量来进行衡量。专利科技具体分类为发明专利、实用新型专利和外观设计专利。由于外观设计专利无法较好地体现出企业的绿色创新水平。因此，本文只考虑企业的绿色发明专利和实用新型专利数量。

2. 解释变量

数据资产。现有文献主要采用市场法、层次分析法和神经网络法来对数据资产进行衡量，但这几种方法仅适用于小样本的研究，对于大样本的实证研究不具有可行性。因此，本文主要利用python技术，判断企业年报中是否包含数据资产相关关键词，如果具有则赋值为1，否则赋值为0。

3. 控制变量

本文选取可能影响企业绿色创新的变量作为控制变量，包括企业层面的企业规模（size），即企业资产总额的自然对数;企业年龄（age），即企业成立的年限;资产负债率（lev），等于总负债比上总资产;企业的产权性质（own），企业为国有企业时赋值为1，非国有企业赋值为0;企业的股权集中度（first），即第一大股东的持股比例。除此之外，还包括企业所在地的发展水平（GDP），采用当地人均GDP的对数来进行衡量。

五、实证检验

（一）描述性统计

运用Stata16.0软件对相关变量进行描述性统计，结果如表1所示。可以看出，工业企业的绿色创新水平较低，且企业间差异较大;存在数据资产的企业占企业总数的53.6%。国有企业数量占企业总数为31.2%，样本中企业成立年限也存在着较大的差异。

（二）相关性分析

本文的相关性分析结果如表2所示，可以看出，企业的数据资产与绿色创新呈正向相关关系。从控制变量可以看出，企业规模、产权性质、人均GDP、资产负债率和股权集中度对企业的绿色创新水平均具有正向促进作用。

（三）基準回归分析

在基准回归之前，本文采用Hausman检验对固定效应和随机效应进行筛选，最终检验结果为拒绝原假设，因此本文采用固定效应模型进行回归分析。除此之外，本文选用最小二乘法进行回归分析，具体结果如表3所示。可以看出，无论是最小二乘回归还是固定效应回归，数据资产对企业绿色创新水平都有显著促进作用，这就说明拥有数据资产的企业能够更好地开展绿色创新活动。在两个回归模型中，企业规模都对绿色创新具有显著促进作用，这表示规模越大的企业，越具有相关的资金、人才、经验等实力来促进企业实现绿色创新。

六、结论及政策建议

本文探究数据资产与工业企业绿色创新之间的关系，以2016～2020年在中国沪深A股上市的工业企业为样本进行实证检验，样本结果表明：拥有数据资产的企业能够显著促进绿色创新水平的提升。可以看出，数据资产作为企业的关键生产要素，在企业的发展过程中发挥了明显的作用，数据资产能够通过加快企业关键资源的分析效率，及时获取、整合与绿色创新有关的数据，进而提升企业的绿色创新水平。

基于以上结论，本文建议如下：数据资产能够促进工业企业绿色创新水平提升，企业应当加大对数据资产的重视，努力构建企业内部的信息系统与数据中台等基本设施。对数据资产进行充分管理，最大化发挥其作用，巩固数据资产在企业绿色创新中取得的成果;伴随着企业数据资产的多样化，企业要不断提升员工的素质与能力，设立完善的考核与奖惩制度，留住人才，并加强对相关人员的培训，提升数据资产管理人员的水平，充分释放数据资产对企业绿色创新水平提升的贡献能力，帮助企业实现绿色发展。

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*基金项目：河北省社会科学基金项目“提升我省工业企业环境社会责任自觉性研究”（HB19GL057）。

（作者单位：河北工业大学经济管理学院）