网络基础设施能否驱动数据资产信息披露

关键词：网络基础设施；“宽带中国”；数据资产信息披露；双重机器学习

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20241018.002

一、引言

随着人工智能、云计算、大数据的盛行，数字经济时代悄然而至，数字技术与人类生产生活深入融合，使得“用数据说话”成为新的经济发展态势。《中国数字经济发展白皮书》显示，中国数字经济规模在2005-2020期间累计增长了1407.7%，年均增长率高达19.8%，在数字经济时代推动国民经济发展的过程中数据创造出的价值功不可没。在2020年国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，已经明确将数据列为了除资本、劳动力以外的另一生产要素，并且提出要充分发展数据要素市场。数据要素与其他生产要素不同，具有可复制、非竞争和规模报酬递增的属性。数据要素可以与其他生产要素深度相融带来事半功倍的效果。为支持数据发展，国家发改委、国土资源部、交通运输部等出台了多项政策，各行各业逐渐认同数据是一项重要资产，从而数据资产信息披露成为了学术界和实务界关注的热点。研究数据资产信息披露的影响因素，有利于更好地发挥数据乘数效应，显著地催生新质劳动资料、孕育新质劳动对象、创造新质劳动力，推动中国式现代化经济体系下新质生产力涌现（张夏恒和刘彩霞，2024）。

数据资产作为数字经济蓬勃发展的产物，帮助企业提高核心竞争力已经成为不可否认的事实。对于企业而言，不同于固定资产、流动资产等一般意义上的资产，数据资产属于不具备实物形态的新兴产物，它必须依存于数据平台网络载体，通过网络基础设施搭建的信息系统对企业拥有的资源进行整合，经过数据搜集、整理和脱敏等一系列加工处理才能转换为企业的数据资产。数据资产所特有的属性导致企业进行数据资产信息披露时存在两点局限性：首先是在传统生产方式、商业逻辑下很难创造出数据资产；其次是企业间现实存在的组织边界不利于信息流通，阻碍了数据潜在价值的发挥。在此背景下，网络基础设施的推广和普及无异于破冰之举。网络基础设施为数字经济发展搭建了平台，提供了技术保障，有效促进企业由传统发展方式向数字化转型，为数据资产的大力发展创造良好的环境，从而使数据资产信息披露成为可能。除此之外，网络基础设施促进了互联网与经济社会各主体的深度融合（牛子恒和崔宝玉，2022），使企业间组织边界模糊化，打破了“数据孤岛”的局面，有利于数据要素的流通。相较于获取并吸收传统知识的途径，科研人员可以利用由网络基础设施搭建的平台，以更低的代价获取外部数据和知识（李金城和周咪咪，2017；金环等，2021），省略不必要的中间渠道，极大降低了交易与运营成本，占据成本优势（孙早和徐远华，2018）。国家不断出台关于网络基础设施的相关文件和方案。2013年国务院发布了“宽带中国”战略实施方案，并于2014年发布了“宽带中国”示范城市（城市群）名单，要求示范城市名单中的地区政府加大网络建设资金投入，达到宽带网络速度速率提升和宽带用户规模增大的双目标，做好服务数字经济发展工作，在全国范围内起到引领带头作用。在2021年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，又一次明确指出，“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”“宽带中国”战略实施在提升各地区数字经济发展水平的同时，企业作为经济发展的主体自然而然能较大程度上享受网络基础设施建设带来的政策红利，着力打造企业信息化和数字化，加快数据资产化进程，带动企业数据资产信息披露。

以往关于数据资产信息披露的研究，学者们主要从会计和统计两个视角出发。会计方面，Perrons（2015）提出对于大数据分析领域的公司来说，数据是一种有价值的资产。数据资产信息披露相关研究主要在于如何对数据资产进行确认、计量与报告（吕玉芹等，2003；张俊瑞等，2020；秦荣生，2020）。统计方面，学者们侧重于数据资产的核算与估价，就数据资产纳入国民经济核算体系展开探讨，但是相关研究较少。王勇等（2023）从数据资产与统计现代化的关系出发，研究发现数据资产对统计现代化的赋能主要从路径和应用两个角度实现。此外，现有研究还关注到了数据资产信息披露的经济后果：首先，企业数据资产本身会积极影响企业决策、全要素生产率、创新和转型升级以及管理能力。其次，数据资产信息披露能够提高分析师预测准确度（危雁麟等，2022）；数据资产信息披露能够通过提升信息透明度、吸引技术型人力资本、缓解融资约束，进而促进企业价值提升（苑泽明等，2022）；同时，数据资产信息披露可以促进数据资产共享，对于提高企业业绩具有重要意义。整理相关文献可以看出，以往关于数据资产信息披露的研究较少涉及其影响因素，为了弥补数据资产信息披露影响因素研究的不足，本文主要验证两个问题：网络基础设施能否促进数据资产信息披露？如果能，其机制路径如何？

本文可能的边际贡献：第一，基于交易成本理论与规模效应理论，全面探究并验证了网络基础设施对数据资产信息披露的积极作用。已有数据资产信息披露相关文献主要关注数据资产的计量与披露方式及其经济后果，鲜少关注到影响数据资产信息披露的各项因素。本文围绕“宽带中国”战略探讨网络基础设施对数据资产信息披露的影响，丰富了数据资产信息披露相关研究，为国家和各地区层面加快网络基础设施建设、推进数据资产信息披露提供了理论支持与有益探索。第二，从内外部治理两个视角出发，识别出影响网络基础设施与数据资产信息披露之间关系的关键路径。具体来看，以往关于数据资产信息披露的研究，忽略了外部治理因素所起的关键作用。网络基础设施作为外部治理，通过提供技术保障、促进数据流通助力数据资产信息披露，它是关键的制度力量。因此，本文选择网络基础设施作为一种关键外部治理因素，探究网络基础设施与数据资产信息披露之间的关系，在完善现有关于影响数据资产信息披露研究的同时，也拓展了交易成本理论和规模效应理论的应用情境。另一方面，客户集中度与信息披露质量作为内部治理因素，是网络基础设施与数据资产信息披露之间的逻辑链条，客户集中度与信息披露质量的提高，在企业内部对于促进数据资产信息披露起到了推动作用。因此，本文选择客户集中度与信息披露质量作为内部治理因素，拓展了现有对于影响数据资产信息披露的内部情境因素的探究。第三，不同于以往的传统计量回归模型，本文使用前沿的双重机器学习方法评估网络基础设施对数据资产信息披露的政策效果，避免传统线性回归模型所面临的不适用大样本多变量、维数诅咒、多重共线性、线性模型设定等产生的估计偏误问题，保证估计的有效性与无偏性，得到更为稳健的研究结果。

二、理论分析与研究假设

（一）网络基础设施与数据资产信息披露

一方面，交易成本理论认为推动经济发展的关键是降低交易成本，在交易成本中首先要关注的是信息搜寻成本。资本市场中降低交易成本需要建立一种无期限、半永久性的阶层性关系，这种阶层性关系包括体制组织、契约以及政策等制度。数字经济不同于传统经济，有其独特的发展模式，5G、云计算、区块链等数字技术嵌入到传统经济体系中，解构传统商业结构，明显表现为在新兴经济形式下数据成为了核心生产要素，互联网成为数字经济蓬勃发展的强劲引擎。网络基础设施作为国家战略，是新的经济形式下降低交易成本的主要制度依赖，通过提升信息传递速度从而降低信息获取成本。“宽带中国”战略的实施，主要从以下两点大大降低信息获取成本：第一，网络基础设施的基本特征包括连通性和共享性，具体反映为网络基础设施的推广和普及，依据其连通性能够显著提升城市之间的泛在连接能力，而共享性能够提升经济主体之间的数据资源共享与交换能力，从而有利于降低信息获取成本。第二，对于入选“宽带中国”的城市要求提高其互联网普及率，具体表现为增加互联网用户的规模，互联网普及率的提升形成集聚效应，加强数据互联互通，打破了企业间数据共享的地理障碍，从而降低了信息获取成本。综上两点，互联网作为大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术发展必不可少的技术保障，降低了传统资源使用中的信息壁垒和技术约束，有利于企业在生产、开发等各个环节进行数字化转型（Yang et al.，2021），由此产生的爆发式增长数据在企业间实现共享，更加有利于数据资产的信息披露。

另一方面，根据规模效应理论，随着网络运营边际收益逐渐增加，其运营边际成本是逐渐下降的，产生规模效应的情况下企业家扩大企业规模的欲望愈加强烈。并且梅特卡夫法则认为，网络价值是以用户数量平方的速度增长。网络基础设施作为数字经济发展的技术保障和平台，它的完善将规模效应与梅特卡夫法则二者之间的叠加效果发挥到最大。因此，网络基础设施将从两方面推动数据资产信息披露：首先，网络基础设施的普及将极大增加互联网用户规模，城市互联网用户数量的不断增长，有利于增强城市数字经济活力，从而促使城市数字企业的规模不断增大，在规模效应下企业创新积极性得到激发，为数据资产信息披露创建了有利的大环境。其次，网络基础设施完善带来用户数量显著增加，依据梅特卡夫法则，网络价值将发挥到极致，信息传递效率大幅上升。综上所述，网络基础设施带来的信息传递速度和效率的提升，能够助力数据的产生和传递，从而促进数据资产信息披露。基于此，本文提出：

假设1：网络基础设施能够促进数据资产信息披露。

（二）网络基础设施对数据资产信息披露的影响机制

1.网络基础设施、数字化转型与数据资产信息披露

数字经济的迅猛崛起，对生产、生活、生态产生了全面而深刻的影响，进一步促进了信息在市场主体之间的传递，数据价值日益凸显，意味着经济范式在深层次上发生转变（Stiglitz，2002）。传统商业模式在供应链管理下完成供给与需求的匹配，需要耗费一定的时间，并且存在“单点故障”带来的资源浪费，不能及时供应，损害了客户的利益。数字经济时代技术带来的便利性从根源上解决了时间成本问题，交易双方的供给与需求匹配能够通过网络搭建的数字平台快速实现，需求反催供给实现了精准匹配，极大避免了资源的浪费，充分发挥了规模经济效应，有利于形成“长尾理论”（Stiglitz，2002；Brynjolfssonetal.，2011）。网络基础设施是数字经济发展的重要载体与根本基础，《“宽带中国”战略及实施方案》中明确提到：营造安全可信的网络环境，促进宽带应用发展，对企业数字化转型具有重要的作用。基于企业微观层面数据的实证研究表明，网络基础设施建设显著扩展了企业的创新边界（沈坤荣等，2023），通过人才聚集（李金城和周咪咪，2017；金环等，2021）、成本降低（孙早和徐远华，2018）以及技术创新（薛成等，2020）为企业数字化转型保驾护航。企业数字化转型愈加凸显出数据作为基础性战略资源和革命性关键要素的价值，随着企业数字化转型的日益加快，从生产端到客户端数据产生爆发式增长，数据作为一种重要资产的属性逐渐得到印证，推动企业核心竞争力提高的价值不言而喻，为数据资产信息披露创造了条件。综上所述，数字化转型促使数据爆发式增长，数据驱动对企业的数字化赋能彰显了智力资本价值，推动企业经营全流程数字化，重构了传统的商业逻辑，推动着企业目标、治理结构以及内部管理的系统性转变（戚聿东和肖旭，2020），使得数据资产信息披露成为可能。基于此，本文提出：

假设2：网络基础设施能够促使企业数字化转型，进而促进数据资产信息披露。

2.网络基础设施、客户集中度与数据资产信息披露

数字经济时代爆发增长的数据从生产端延伸到用户端，分析处理得到的数据再嵌入到生产的各个环节推动产品、技术的创新，促进传统产业链解构和重组，造成原有经济范式的变革，底层逻辑由原来的生产供给主张逐渐转变为客户价值主张。弱关系强度理论认为想要获得多样性的信息，个体在社会关系中必须具备交往面广、交往对象异质性强的特征。企业作为市场经济的主体，稳定的客户关系网是企业获得长久发展必不可少的条件之一。网络基础设施的推广普及，有利于加深企业与客户的联系，有效缓解信息不对称，提升了信息获取速率，缩短了企业与客户之间的距离；有利于对客户进行精准画像，合理推送产品和各类增值服务，实现客户价值主张推动企业长足发展。具体实现路径表现为网络基础设施在企业需求预测、实时供应链管理方面提供了便利，有助于企业快速进入新的市场获得更加完整的供应链，在这个过程中积累广泛的客户网络（Eaton et al.，2021）。除此之外，网络基础设施打破了时间和空间的限制，降低信息获取成本的同时，与客户实现实时互动，形成“干中学”的模式，提升对客户信息资源的运作与利用效率（Wang et al.，2020）；通过信息反馈、知识溢出来促进企业开展创新活动，提升企业创新能力（徐星美等，2022），为企业创造出更多数据资产提供有利环境，进而促进数据资产信息披露。基于此，本文提出：

假设3：网络基础设施能够提高客户集中度，进而促进数据资产信息披露。

3.网络基础设施、信息披露质量与数据资产信息

披露根据委托代理理论，管理层处于第一层委托代理链上，直接贯彻股东意图，控制企业运营，但是由于委托方和代理方利润目标相悖，在制度安排不完善的情况下代理方出于自身利益考虑，存在管理层操纵信息披露的现象。而网络基础设施作为一种外在治理制度，将其纳入到企业内部治理的架构中，能够有效加快信息的传递和获取，使得信息更加透明，一定程度上缓解了信息不对称，增加了对管理层决策的制度约束；有助于企业得到更多的融资机会并提升企业的现金流动性；企业经营绩效的提升可以减弱管理层操纵信息披露的动机，在一定程度上提升企业信息披露质量，数据资产信息披露水平在企业整体信息披露质量提升的基础上相应得到提高。与此同时，信息披露质量的提高也在一定程度上解决了代理问题，减少了利益相关方与管理层之间的信息不对称，促进了利益相关方之间的沟通交流，使得企业有机会获得更多用于创造数据资产的资源，从而有利于促进数据资产信息披露。不完全契约理论主张企业为了维持现有的优势地位，常用的手段包括利用盈余管理构造信息壁垒达到掩藏真实会计信息的目的（Ramalingegowda et al.，2021），而网络基础设施提高了企业的市场信息可得性（沈坤荣等，2023），能够帮助企业更快地传递和扩散市场信息，有利于企业打破数据信息壁垒，获取更多的数据信息从而促进数据资产信息的披露（Salem et al.，2021）。基于此，本文提出：

假设4：网络基础设施能够提高信息披露质量，进而促进数据资产信息披露。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

通过阅读年报发现，目前众多上市公司年报信息披露中涉及了数据资产信息。鉴于2006年以后数字化工具开始广泛使用，本文以2010—2019年中国A股上市公司为样本，通过构建专业术语词典衡量数据资产信息披露，检验网络基础设施对数据资产信息披露的影响。在样本数据方面，本文从WinGo文本数据库中获取相似词词典数据，从CSMAR数据库获得上市公司相关数据，并且利用Python软件手工统计企业年报总词频与数据资产信息披露专业术语词频。本文对样本进行了如下处理：（1）剔除ST类公司；（2）剔除金融行业企业；（3）剔除任一变量出现缺失值的样本。最终获得21846个样本观测值。对所有连续变量在1%水平上进行了Winsorize处理。表1为变量的描述性统计。

（二）研究方法

现阶段学术界广泛接受的因果推断方法包括双重差分法、倾向得分匹配法、合成控制法与工具变量法等等，但囿于此类方法中存在的固有缺陷，会使得模型在很多情况下引入偏误、导致估计结果产生偏差（钱浩祺等，2021）。为了得到更为精确、有效的处理效应估计结果，Chernozhukov等（2018）将机器学习方法与因果推断模型进行了融合，并提出双重机器学习模型估计处理效应。双重机器学习模型克服了主流模型的诸多固有缺陷，即一方面允许变量之间存在非线性、交互影响关系，突破了传统因果推断模型线性设定的基本假设，使得对经济问题的研究更具备现实意义；另一方面可以对高维控制变量进行处理，不但减少了多重共线性等问题对模型产生的影响，而且缓解了因控制变量有限导致的估计偏误。基于此，本文采用双重机器学习模型估计网络基础设施对数据资产信息披露产生的政策影响。

Chernozhukov等（2018）学者提出的双重机器学习模型主要在两个阶段消除处理效应估计偏误：第一阶段利用机器学习算法估计高维控制变量集合的具体形式，以消除控制变量过多产生的估计偏误，但在估计过程中产生了“正则偏误”。为了消除这一偏误，在第二阶段构造辅助回归，再次利用机器学习估计高维控制变量集合的具体形式以消除正则偏误，从而获得无偏、有效的估计量。具体过程如下：

（三）变量设置

1.被解释变量：数据资产信息披露

目前资产负债表还未将数据资产纳入其中列示，数据资产信息披露尚属于自愿性信息披露（苑泽明等，2022）。国内学者对于测度数据资产信息披露采用的是文本分析的方法。本文借鉴危雁麟等（2022）学者的做法，以WinGo文本数据库为平台，运用“种子词集+Word2Vec相似词扩充”方法构建数据资产信息披露专业术语词典。具体步骤如下：首先，将“数据资产”作为种子词汇，并基于《数据资产管理实践白皮书4.0》以及中国信通院2019年发布的“数据资产是能够带来经济利益的数据资源”的观点，将“数据资源”也作为种子词汇，作为扩充词典的依据。其次，依据种子词汇，利用Word2Vec文本分析方法，并运用深度学习技术，用上市公司披露的海量文本语料进行训练，获得种子词汇在WinGo文本数据库中的相似词词集，在此基础上，仅保留相似度高于0.5的相似词以保证词典反映数据资产信息披露的准确度，从而完成词典构建，并基于数据库提供的相似度数据对每个词频进行赋权。最后，利用Python软件统计专业词汇在上市公司年报中出现的频率，评估其披露水平。计算公式如下：

2.解释变量：“宽带中国”政策虚拟变量

将工业和信息化部公布的三批“宽带中国”试点城市名单与企业所在城市数据相匹配，如果企业所在地区在第t期在“宽带中国”试点城市名单中，则政策变量Event在t期之后赋值为1，否则赋值为0。

3.控制变量

参照张俊瑞与李文婷（2023）的做法，本文选取的控制变量主要包括企业层面与企业治理层面，其中企业层面变量包括企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产收益率（ROA）、固定资产占比（FIXED）、账面市值比（BM）、现金流比率（Cash）与企业上市年限（ListAge）。企业治理层面包括独立董事占比（Indep）、董事人数（Board）与管理层持股比例（Mshare），具体变量情况如表2所示。考虑到控制变量可能会对数据资产信息披露产生非线性影响，本文参照何锦安等（2022）的做法，在回归分析中加入各控制变量的二次项，同时进一步考虑时间、企业以及行业与时间的交互项虚拟变量。

四、实证分析

（一）基准回归结果分析

网络基础设施能否驱动数据资产信息披露？为考察网络基础设施对数据资产信息披露的影响，本文基于多期DID和双重机器学习模型进行基准回归，表3第（1）、（2）列为多期DID的估计结果，第（3）、（4）列为双重机器学习的估计结果。由于传统DID模型无法得到高维控制变量情形下的处理效应，无法考察控制变量对数据资产信息披露的非线性影响，在此利用双重机器学习模型会得到更稳健的估计结果。

表3为本文基准回归结果。第（1）、（2）列为多期DID的估计结果，无论是否加入控制变量，网络基础设施均能显著促进数据资产信息披露。第（3）、（4）列为双重机器学习的估计结果，由于双重机器学习模型能够有效应对高维控制变量下的政策评估问题，其检验命令的程序设定并未涉及披露控制变量，该模型在主回归与辅助回归中均使用随机森林算法处理控制变量与正则偏误带来的估计偏差。对于机器学习算法使用的样本内外交叉验证比例设置，本文参照何锦安等（2022）的做法设置交叉验证折数k=5，即样本分割比例为1：4。第（3）列控制了控制变量一次项、时间固定效应、企业固定效应，同时考虑到不同行业对于政策实施的反应存在差异，增加行业和时间固定效应的交互项，用以控制随行业变化的时间异质性趋势。可以发现回归系数在1%的显著性水平下显著为正，说明网络基础设施能够显著促进数据资产信息披露，假设1得到验证。第（4）列进一步控制了控制变量二次项，可以发现模型的回归系数依旧显著为正，且回归系数之间相差很小，这进一步印证网络基础设施能够显著促进数据资产信息披露，同时也说明基准回归中的遗漏偏误相对较小（Altonji et al.，2005）。与双重机器学习模型估计结果相比，多期DID的估计结果存在明显高估现象，说明多期DID模型政策评估结果稳健性有待进一步提升。

（二）剔除并行政策

在验证网络基础设施对企业数据资产信息披露的政策效应时，不可避免地受到同时期其他政策干扰，为保证政策效应估计的准确性，本文进一步加入同时期其他相似政策变量以剔除并行政策的影响。2013年实施的“智慧城市”和2015年实施的“国家大数据综合试验区”作为两项相似的制度性法规，分别于“宽带中国”政策之前与之后落地实施，且这两项政策同样可能会对企业数据资产信息披露产生影响。据此，本文构建了“智慧城市”和“国家大数据综合试验区”的政策虚拟变量加入回归分析。表4中列（1）至列（3）的回归结果显示，在加入同时期其他相似政策后，网络基础设施对企业数据资产信息披露的正向促进作用依旧显著，足以说明本文结论的稳健性。

（三）其他稳健性检验

1.替换被解释变量

前文主要采用文本分析的方法衡量数据资产信息披露，考虑到在现实中存在企业年报文本信息披露印象管理行为，即“只说不做”的策略性数据资产信息披露，其目的是在大数据背景下，通过在年报文本信息中鼓吹和渲染数据资产，以响应政策号召，保持投资者粘性。基于此，为了进一步保证实证结果的稳健性，本文参照李健等（2023）的研究，采用企业财务报表附注中所披露的年末固定资产、无形资产明细中与数据资产化过程相关的项目占固定资产、无形资产的比例（Data）来测度企业数据资产信息披露（见表5）。

研究结果显示，在控制了不同维度控制变量以及不同固定效应下，可以发现四个模型的回归系数依旧在1%的显著性水平下显著为正，且回归系数之间相差很小，并且表5的回归系数均大于基准回归结果，这不仅进一步印证了网络基础设施能够显著促进数据资产信息披露，并且对于“真实数据资产信息披露”促进效果更加明显。

2.调整研究样本

表6显示了对随机森林的训练样本及双重机器学习模型的研究样本进行调整后的回归结果，为了避免研究结果受到样本分割比例的影响，将交叉验证折数重设为k=3与k=6。可以发现，网络基础设施对数据资产信息披露的影响在1%的显著性水平下显著为正，且与基准回归结果回归系数之间的差异较小。在此基础上，考虑到“宽带中国”战略在不同地域实施基础不同以及实施时间的先后顺序存在差异，本文借鉴张涛与李均超（2023）的做法，剔除实施基础较差的7个省份的城市与实施基础较好的4个直辖市，保留其他城市的企业样本进行回归，并且为了保证政策影响前后的时区对称性，以2012-2018年间的样本进行回归。结果发现，网络基础设施对数据资产信息披露的推动作用依旧显著为正。

3.重设机器学习模型

表7显示了替换机器学习方法与估计模型后的回归结果。分别采用套索回归、梯度提升树、神经网络算法探究对模型估计的影响，进一步将基准回归中所采用的部分线性模型替换为一般性的交互式模型，探究模型设定对回归结果的影响。具体思路如下：

4.内生性检验

本文核心解释变量是基于城市层面的，被解释变量位于企业层面，一定程度上弱化了互为因果的可能（柏培文和喻理，2021），但是基于数据的可获得性，仍然存在遗漏变量而导致的内生性问题。本文利用Chernozhukov等（2018）提出的基于双重机器学习的部分线性工具变量模型，并借鉴Nathan和Nancy（2014）与黄群慧等（2019）的分析思路，采用城市地形起伏度（ldrs）与1984年邮局数与上一年全国移动互联网宽带接入用户数的交互项（user）作为工具变量。一方面从相关性角度来说，企业所在城市的地形起伏度会影响当地的网络基础设施与维护成本，而过去的邮电基础设施建设会对后续的互联网布局产生直接影响。另一方面从排他性角度来说，城市地形起伏度与当地企业数字化进程并不相关，很难对数据资产信息披露水平造成影响，1984年邮电基础设施对属地数据资产信息披露的影响也较为微弱，因此，工具变量的选取满足相关性与排他性要求。如表8所示，在使用工具变量后回归结果仍然在1%的显著性水平下显著为正，这说明在缓解内生性问题后基准回归的结论依旧成立。

（四）机制分析

上述结果已经证明网络基础设施的确能显著促进数据资产信息披露，本文进一步探讨网络基础设施促进数据资产信息披露的机制路径。整理相关文献后发现，网络基础设施对企业数字化转型、客户集中度以及企业信息披露质量的影响是解释数据资产信息披露的三条可能路径。本文参考江艇（2022）的做法，对网络基础设施和数据资产信息披露之间因果关系的作用机制进行实证检验，具体检验结果见表9，可以看出不同机制路径下的总效应均在1%的水平下显著为正。

1.数字化转型的机制分析

为检验网络基础设施能够通过促进企业数字化转型，进而影响数据资产信息披露的传导机制，本文参照吴非等（2021）的做法，利用文本挖掘技术测度企业数字化转型程度进行回归分析。从表9第一列可以看出网络基础设施显著促进企业数字化转型，从而促进数据资产信息披露，假设2得到验证。在以信息技术为主的第四次工业革命中，数字经济成为社会经济发展的主流，而在市场竞争机制中，企业作为数字经济发展的中流砥柱，数字化转型是大势所趋。网络基础设施为企业数字化转型提供技术支持与平台保障，不断缩小不同区域、不同行业企业间的数字鸿沟，进而打破了信息孤岛的局面，加快了数据在企业间的交换与流通，充分发挥了数据作为基础性战略资源和革命性关键要素所带来的潜在价值。因此，网络基础设施作为国家战略性策略，在为企业数字化转型保驾护航的基础上，促进数据资产信息披露。

2.客户集中度的机制分析

为检验网络基础设施能够通过提高客户集中度，进而影响数据资产信息披露的传导机制，本文以企业对前五大客户的销售额占总销售额的比例来衡量客户集中度（张俊瑞与李文婷，2023）。从表9第二列可以看出网络基础设施显著提高客户集中度，从而促进数据资产信息披露，假设3得到验证。网络基础设施的普及帮助企业快速形成客户关系网，获取稳定现金流，减少管理层信息操纵，为研发创新数据资产的获取提供资金保障，从而促进数据资产信息披露。

3.信息披露质量的机制分析

为检验网络基础设施能够通过提高信息披露质量，进而促进数据资产信息披露的传导机制，本文用交易量对收益率的影响系数来衡量信息披露质量（Kim et al.，2001）。从表9第三列可以看出网络基础设施显著提升信息披露质量，从而促进数据资产信息披露，假设4得到验证。在现阶段以信息披露为核心的注册制全面实施的背景下，信息披露作为资本市场的重要一环，帮助资本市场发挥资本配置的作用，同时也是投资者获取企业信息的主要来源。但由于委托代理导致信息不对称问题，给予了管理层操纵的空间，进而产业信息壁垒。网络基础设施提高了企业信息可得性，能够帮助企业更快地传递和扩散市场信息，有利于企业打破数据信息壁垒，获取更多的数据信息从而促进数据资产信息的披露。

五、异质性分析

为了进一步了解异质性视角下网络基础设施对数据资产信息披露的政策效应，本文分别从微观和宏观两个维度探讨异质性影响。

（一）基于微观层面的异质性分析

1.规模属性异质性

本文从规模异质性视角考察“宽带中国”试点政策与数据资产信息披露的关系。将企业规模大于中位数的认定为大规模企业，反之则认定为小规模企业。表10的列（1）和列（2）根据规模属性将企业分为大规模和小规模两组进行回归，列（1）与列（2）的结果均显示网络基础设施对数据资产信息披露的影响在1%的显著性水平下显著为正，但大规模企业的回归系数相较于小规模企业高出了0.9%。不同规模的企业所掌握的生产资源与技术要素不同，在外生因素冲击下可能产生数字化转型差异。相较于小规模企业，规模大的企业无论在资金、人力还是技术方面都占有优势，对于“宽带中国”政策的承接能力强，具体表现为大规模企业在网络基础设施方面可投入的资金更加宽裕，并且有技术人员保障，更容易突破数字化转型的瓶颈，在产生和获取数据资产方面占据优势，从而数据资产信息披露水平高于小规模企业。

2.高管特征异质性

表10的列（3）和列（4）根据企业高管海外经历特征将企业高管团队分为强海外背景与弱海外背景两组进行回归。列（3）与列（4）的结果均显示网络基础设施对数据资产信息披露的影响在1%的显著性水平下显著为正，但拥有强海外背景的高管团队的回归系数相较于拥有弱海外背景的高管团队高出了0.35%，这表明拥有强海外背景高管团队的企业会以良好的网络基础设施为支撑点，在披露数据资产信息方面的表现更为积极。本文认为，依据高层梯队理论，高管团队的特征会直接或间接地映射至企业的战略实施效果当中，决定着企业未来战略目标的实施高度与实施强度。有更多海外经历的高管受国外思想文化的熏陶，思维方式会更加活跃，对于新兴事物的认知往往更加敏锐，对于新兴技术的学习能力也更强（宋建波和文雯，2016）。因此，此类企业的高管团队步入数字经济时代的步伐更快，把握国家实施“宽带中国”战略带来的政策红利，以此为契机加强企业自身的网络基础设施建设，注重将数据作为一项重要的生产要素，能够更多地包容并解决数据资产信息披露中存在的技术性问题，使之切实用于企业核心竞争力与企业整体价值的提升；通过积极应用数字技术与披露数据资产信息，为企业的可持续发展创造不竭的动力。

3.风险属性异质性

表10的列（5）和列（6）根据企业风险属性将研究样本划分为强风险承担能力与弱风险承担能力两组进行回归。列（5）与列（6）的结果均显示网络基础设施对数据资产信息披露的影响在1%的显著性水平下显著为正，但强风险承担能力的企业样本回归系数相较于弱风险承担能力的企业高出了0.2%，这说明拥有强风险承担能力的企业会更为积极地披露数据资产信息。本文认为，“宽带中国”政策的实施提供了技术保障，是企业数字化转型的重要推力，在数字经济迅猛发展的时代背景下，不断构建完善的网络基础设施成为了企业数字化转型战略实施过程中的雪中送炭之举。企业在数字化转型的过程中并不是一帆风顺，相反，转型过程举步维艰，其中面临的一大难题就是技术问题，这是转型过程中的瓶颈。网络基础设施建设，首先为数字化转型提供了“硬件”支持，在很大程度上为转型提供了助力。风险承担能力强的企业无论是在实力还是意愿上更加容易进行数字化转型，而数字化转型会促进数据资产信息披露。除此之外，依据委托代理理论，企业的所有者与经营者之间由于委托代理关系而存在着信息不对称问题，信息传递与交流的不畅通是现代企业治理体系中难以克服的一大弊病。网络基础设施为人工智能、区块链、大数据与云计算提供底层技术保障，重塑着企业内部治理结构，打破企业部门之间的信息壁垒，极大程度缓和了所有者与管理者之间的代理矛盾，降低代理成本，从而提升企业的风险承担水平；另外，数字技术的应用通过提升信息透明度，改善了企业外部投融资环境，不断提升企业的盈利能力，为企业带来更为稳定的现金流，这使得企业风险承担能力进一步提升（黄大禹等，2023）。风险承担能力强的企业更能适应数字经济带来的冲击，在运营过程中更能创造出数据资产，从而促进数据资产信息披露。

（二）基于中观层面的异质性分析

考虑到网络基础设施对数据资产信息披露的影响除了在微观层面表现出差异，同时也会受到行业层面的异质性影响，为了进一步反映网络基础设施对数据资产信息披露在不同行业中的差异化成效，首先，本文根据产业分类标准划分制造业与非制造业，根据《国家重点支持的高新技术领域》划分高科技与非高科技行业，根据中国证券监督管理委员会2012年修订的《上市公司行业分类指引》的二级行业分类划分确定重污染行业和非重污染行业。其次，依据以上划分进行行业异质性检验。检验结果如表11所示。网络基础设施对数据资产信息披露的影响在三组回归中均在1%的显著性水平下显著为正，其中在非制造业、高科技以及非重污染行业中的促进作用更加明显。非制造业、高科技和非重污染行业在数字经济背景下，更倾向于进行数字化转型，改变原有的生产方式，因此对网络基础设施建设投入也更大，而网络基础设施的推广和普及为数字化转型搭建平台的同时提供技术保障，从而促进数据的流通，有利于创造更多的数据资产，进而促进数据资产信息披露。

（三）基于宏观层面的异质性分析

考虑到网络基础设施对数据资产信息披露的影响除了在微观层面表现出差异，同时也会受到宏观层面的异质性影响，为了进一步反映网络基础设施对数据资产信息披露在不同宏观影响因素下的差异化成效，本文分别选取了互联网普及率、科技投入和经济发展水平展开异质性分析。参考任太增和殷志高（2022）的做法，用国际互联网用户数与年末总人口之比衡量互联网普及率，科技投入用科学技术支出与地区GDP之比衡量，经济发展水平用人均GDP取自然对数衡量（张杰和付奎，2021）。研究结果如表12所示。网络基础设施对数据资产信息披露的影响在三组回归中均在1%的显著性水平下显著为正，其中在互联网普及率高、科技投入多以及经济发展快的情况下促进作用更加明显。网络基础设施的推广和普及有利于搭建网络平台，提供技术保障，在互联网普及率高、科技投入多和经济发展水平高的地区，更加有利于网络基础设施的建设，释放数字经济活力推动创新发展，信息传递速度和速率的上升加快了数据的互联互通，从而促进数据资产信息披露。

六、研究结论与政策启示

（一）研究结论

在数字经济蓬勃发展的大背景下，企业已经进入了“数据作为核心竞争力”的时代，各行各业大幅提升了在数据资产获取、整合、分析、应用等方面的需求，数据资产信息披露显得尤为重要和迫切。解决如何发挥数据价值、推动数据资产信息披露、助力数字经济发展问题成为了学术界和实务界的重要议题。作为国家助力数字经济发展的核心举措，网络基础设施为推动数据资产信息披露提供了新思路。在“宽带中国”背景下，本文采用文本挖掘技术测度2010—2019年沪深A股数据资产信息披露水平，以“宽带中国”战略为政策背景，采用双重机器学习模型探究网络基础设施对数据资产信息披露的影响效应及其内在机制，并进一步考察微观和宏观异质性下网络基础设施对数据资产信息披露的影响。实证结果表明：（1）网络基础设施对数据资产信息披露具有显著正向影响，在剔除并行政策和进行其他稳健性检验后结论依然成立；（2）网络基础设施能够促进企业数字化转型，助力数字经济发展，促使数据作为数字经济时代基础性战略资源和革命性关键要素的价值更加凸显，有利于企业创造出更多的数据资产，促进数据资产信息披露；（3）网络基础设施的普及有利于企业建立稳定的客户关系网，稳定的客户群与企业能够形成密切的合作关系，可以通过信息反馈、知识溢出来促进企业开展创新活动，为企业创造出更多数据资产创造有利环境，进而促进数据资产信息披露；（4）网络基础设施提高了企业信息披露质量，企业整体信息披露质量的提升既可以直接提高数据资产信息披露水平，也在一定程度上缓解代理问题，减少了利益相关方与管理层之间的信息不对称，有机会获得更多用于创造数据资产的资源，从而有利于促进数据资产信息披露；（5）微观层面，具有规模大、高管海外经历丰富以及风险承担能力强属性的企业，网络基础设施对于数据资产信息披露的促进作用更加显著。中观层面，在非制造业、高科技以及非重污染行业，网络基础设施对于数据资产信息披露的促进作用更加显著。宏观层面，在互联网普及率高、科技投入多以及经济发展快的地区，网络基础设施对数据资产信息披露促进作用更加明显。

（二）政策启示

通过对网络基础设施与数据资产信息披露之间关系以及可能路径的探究，本文为政府实施“宽带中国”这一政策工具和数据资产信息披露提供了管理启示。基于本文的研究结果，提出如下启示：

对政府而言：（1）促进网络基础设施持续规模化推进，提升企业网络服务能力与应用水平。为加强对5G、大数据、云计算等新一代数字技术的投资和建设力度，国家应在鼓励地方政府积极部署网络宽带设施的同时要求企业成为互联网建设的主体，充分发挥市场力量，以应用需求和场景牵引网络基础设施落地。经过考察，将符合标准的城市加入到“宽带中国”试点名单中，激发城市数字经济活力，提高信息传递速度和速率，加快普及互联网用户规模，最大程度发挥网络基础设施的作用。（2）数字经济时代要注重培育企业数字化转型的内生动力，做到“硬件”和“软件”支持双管齐下。网络基础设施的普及和完善为推进企业数字技术渗透提供“硬件”保障，在此基础上还要确保企业数字化转型的持续推进，解决转型瓶颈问题，为企业提供数字化转型方案、资金等，突破企业数字化转型面临的技术壁垒和资金壁垒，从而使网络基础设施的作用更好发挥，才能切实促使企业创造出更多的数据资产。（3）结合企业实情推动“宽带中国”政策实施落地，网络基础设施普及的同时要体现出侧重点，推进过程中做好科学规划。地方政府不断完善制度建设，在微观层面对于规模大、高管海外经历丰富、风险承担能力强的企业，中观层面对于非制造业、高科技以及非重污染行业，宏观上对于互联网普及率高、科技投入多以及经济发展水平较高的地区加强5G、大数据等新一代网络平台的投资和建设力度，充分利用其资源优势，发挥此类企业的带头作用，带动其他企业利用网络基础带来的技术保障加快数据融通、突破技术壁垒，促进数据资产信息披露。

对企业而言：（1）应注重对网络基础设施的有效应用，把握和激发网络基础设施政策红利。依靠国家层面出台的“宽带中国”战略，在政策倡导下加强自身的网络基础设施建设，吸收高科技人才打造专业团队。与此同时，加大信息化人才培训等举措，解决信息化人才短缺的问题，着力打造数字经济平台，做到“补短板、凸优势”，为创造更多的数据资产提供技术保障。（2）依据互联网带来的信息优势建立客户关系网。在数字经济时代，尤其是在网络基础设施不断完善的情况下，客户价值主张逐渐凸显，此时为了企业长远发展，应通过互联网平台与客户做到有效信息交流，提升对客户信息资源的运作与利用效率，交换与吸收来自客户的数据，从而使创造出更多的数据资产成为可能。（3）提高自身信息披露质量。在股票注册制改革背景下，证监会越来越重视企业信息披露质量。信息披露是投资者决策的依据，提高信息披露质量保障了利益相关方的利益，维护资本市场健康发展。数字经济时代信息获取速度和速率的提升加强了信息透明度，企业要更加注重提高信息披露质量，通过建立和完善内部监督机制，以及明确对管理层的奖罚机制，从根源上扼制管理层的机会主义，利用更加透明的信息交流维护企业信誉，通过提升整体信息披露质量从而促进数据资产信息披露，释放数据资产带来的潜在价值。（4）企业间加强交流学习。针对网络基础设施对数据资产信息披露在不同性质企业中存在异质性的情况，对于规模较小、风险承担能力较弱的企业而言，除了加强自身网络基础设施建设以外，还可以与规模较大的企业交流学习经验，改变管理层的商业思维，加大科技投入，结合自身发展状况引入数字化技术，进一步激发出创造数据的潜能。