一、引　言

在数字经济的浪潮中，数据资产已经成为企业竞争的新高地，其价值创造和转换能力日益受到重视。据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024）》所示，2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重达到42.8%，可见，数据已成为我国第五大生产要素。2023年，财政部制定并印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》，这两项政策的出台标志着我国数据资产化迈出了实质性一步，为企业数据资产的确认、计量和报告提供了规范，从而推动了数据资产的市场化进程。在实践层面，各行各业已经开始探索数据资产的管理和披露。根据Wind统计的数据，截至2024年8月31日，在已披露2024年上半年业绩报告的5346家A股上市公司中，有44家公司开展了数据资产入表工作。相关实践案例也为数据资产信息披露的作用提供了重要证据。比如，浙江五疆科技发展有限公司使用“化纤制造质量分析数据服务”系统后，数据要素驱动的品控体系日臻完善，质量管理效率和管理水平持续提升，每吨质量成本每年下降约6.81%，每年客户投诉比率下降约35.72%。贵州勘设生态环境科技有限公司实现“污水厂仿真AI模型运行数据集/供水厂仿真AI模型运行数据集”作为数据资产入表，为环保企业在设计、施工、能耗管理和运行管理等方面提供了强有力的支持。由此可见，尽管企业数据资产信息目前尚不属于监管部门强制性要求披露的内容，但此类信息对于实现企业高质量发展、构建合作互信格局具有相当重要的作用。

与此同时，学术界对企业数据资产相关话题给予了高度关注。相关研究主要围绕以下两方面展开：一是从理论层面探讨企业数据资产的本质内涵（秦荣生，2020；陈雪萍，2025）、数据资产入表的战略意义（赵治纲，2024）和数据资产的价值评估等（Wang和Zhao，2020；许宪春等，2022；罗玫等，2023）。二是从实证层面系统考察数据资产及其信息披露可能产生的经济效应（苑泽明等，2022；Li等，2024；陈晓珊等，2024）。相关研究表明，数据资产能够改善要素配置、提升企业运营效率，进而赋能企业高质量发展（Hu等，2022；陆岷峰等，2023）。譬如，企业积极披露数据资产信息既能够向市场传递企业具备良好数字化能力的信号，降低噪声交易者的比例和减少股票价格的异常波动（Wei等，2025），与此同时，也能够帮助企业获得更具竞争力的融资条件，增强债权人对企业生产经营的信任度（王文彦等，2024）。遗憾的是，上述文献并未关注到企业的数据资产信息披露行为可能也会在无形中对企业文化和价值观产生一定的影响。

文化具有人本性，即在世界万物中，我们始终以人为本。无论是改善用户体验、提升员工工作效率，还是优化决策过程、降低企业内外信息不对称程度，企业自愿披露数据资产信息，归根结底是服务于人的需求。并且，通过数据资产的共享和交流，企业能够与合作伙伴建立基于数据互信的合作关系，推动合作双方在数据利用上的深度融合，从而提升合作效率和合作质量。文化具有实践性，即以生存发展实践为根基，讲究心口如一和言行一致的坚守。数据资产的披露不仅是企业对外传递信息的重要手段，更是一种内在的价值观体现。企业在数据处理和信息披露过程中坚持高质量信息的理念，会自然渗透到企业文化的各个层面，从而形成一种以数据驱动为核心的企业合作文化。文化也具有历史性，即以其主体在实践过程中的不断凝聚和升华，进而积累形成的产物。因此，数据资产披露行为也可能重塑企业的资源配置和发展能力。在这个过程中，企业可能会重新审视并调整其合作模式、管理模式以及战略方向，以更好地利用数据资产的价值。由此可以大胆设想，企业积极披露数据资产信息或许能成为培育企业合作文化的内生动力。

合作文化是指企业在运营过程中形成的共同价值观、信仰体系以及行为准则，旨在通过合作实现共赢。具体而言，企业合作文化强调在内部员工之间、企业与外部合作伙伴之间以及企业与社会之间的互利合作，并试图构建一个团结、合作、共同发展的营商环境‌。早期国内外绝大部分文献集中于从整体层面探讨企业文化的经济后果，并指出强有力的企业文化会影响员工积极性、凝聚力、知识流动、商业信用和经营策略等，进而影响企业财务绩效（Farh等，2007；Leenders和Gabbay，2014；翟胜宝等，2015）。随着相关理论的发展和研究的深入，近年来少部分文献发现企业推崇的文化会潜移默化地影响管理者的偏好和行为决策，在实践中体现出“内化于心”和“外化于行”（Afzali，2023；Dang等，2024；Datta等，2024）。与此同时，有学者开始关注到企业合作文化能够在企业创新活动和社会责任活动中发挥重要的传导作用。譬如，潘健平等（2019）、Sun等（2021）均认为，企业文化越推崇合作，企业的创新产出越多，创新效率也越高。Hasan等（2024）研究发现，诚信文化和团队合作文化促使企业追求更多的环境可持续项目，并能有效降低企业直接碳排放和间接碳排放。综合上述文献发现，企业积极培育属于自己的合作文化具有重要的现实价值。然而，目前仍未有文献建立起关于数据资产信息披露与企业合作文化之间关系的研究框架。

基于此，本文试图从信号传递理论和利益相关者理论出发，并基于非正式制度视角，全面探讨数据资产信息披露对企业合作文化的影响效应及作用机制。与既有文献相比，本文的研究贡献体现在：第一，本文聚焦企业合作文化这一非正式制度，系统考察数据资产信息披露对企业合作文化的影响效应及作用机制，研究结论揭示了前瞻性信息披露在增强企业合作文化过程中的重要作用，既为企业合作文化的驱动机制研究提供了新视角，为企业重视数据资产信息的规范性披露和巩固合作关系等提供了有益借鉴，同时也拓展和丰富了数据资产信息披露领域的研究文献。第二，结合利益相关者理论和信号传递理论深入挖掘“数据资产信息披露—企业合作文化”之间的作用渠道与调节机制，并基于企业异质性的特征事实，进一步分析数据资产信息披露影响企业合作文化的边界条件，为异质性企业加强数据资产的优化管理和信息披露等提供了重要参考。第三，本文的研究包含丰富的政策含义，既可为企业重视数据资产积累与开发、数据资产信息规范披露、加强培育合作文化等提供理论依据和经验证据，同时也可为监管部门进一步完善数据资产信息披露制度、保障数据资产安全和推动数字经济健康发展等提供政策参考。

二、理论分析与研究假设 (一) 数据资产信息披露与企业合作文化

财政部在《关于加强数据资产管理的指导意见》文件中将数据资产定义为“个人或企业拥有或控制的，能为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源”。数据资产作为信息与事实的载体，其生成过程涉及人类在数据收集、处理、分析和存储环节中的劳动投入。由此可见，数据资产的潜在价值并非孤立存在，而是与数据的实际应用模式和具体场景紧密相连，这些因素共同决定了数据资产如何转化为实际的价值输出。数据资产信息披露作为企业将其所拥有或控制的、能带来经济利益的数据资产信息对外公开的过程，能够直接增加市场中的数据资产信息供给。这既有助于为企业利益相关者了解企业数据资产价值、提升决策效率和加强外部监督等提供有用信息，同时也能够促使企业自身更加清晰地识别和评估数据资产的价值，进而提升治理水平和优化企业内外合作环境，并最终实现有效增强企业合作文化。

第一，基于信号传递理论，数据资产信息披露能够发挥信息共享效应，进而增强企业合作文化。从企业内部的角度看，企业定期发布数据资产报告，展示各部门在数据资产管理和应用方面的成果，能够有效激励员工积极参与数据资产管理和创新过程。这有助于促进跨部门之间的沟通和协作，推动形成更加紧密和高效的团队合作模式，从而增强团队凝聚力和合作文化。与此同时，在企业积极披露数据资产信息的过程中，所展现出的对数据资产披露规范性的重视、诚信经营的理念以及对利益相关者的关注等价值观，会被内部员工所感知。这些价值观的传递能够潜移默化地增强员工对企业共同价值观的理解与认同，促使员工自觉地将个人行为与企业价值观保持一致。这种一致性能形成强大的企业凝聚力和向心力，进而推动全体员工共同努力，朝着既定的战略目标稳步迈进（陈晓珊，2024）。此外，企业数据资产信息披露将促使企业更清晰地识别自身的数据资产价值，并通过加强内部控制和提高自身监管能力来向市场展示企业依规经营和具备良好治理水平的积极形象，从而提升企业声誉和市场估值。由此，数据资产信息披露较好的企业往往具有更高的治理水平，使其会更加重视平衡员工利益和帮助员工实现自我价值，通过多种举措激发员工的创造力，并在一定程度上增强员工对企业的归属感和使命感，不断增强企业内部的合作文化。

从企业外部的角度看，企业积极披露数据资产信息有助于向市场传递企业重视数据资产开发和开展数字化转型的特有信号，为市场潜在合作者提供更多有关企业的特质信息和前瞻性信息。这能够有效降低外部市场与企业内部的信息不对称程度，帮助潜在的合作伙伴更多地了解企业产生现金流和实现价值提升的能力（Wei等，2025），推动建立更稳固和更高效的合作关系，不断增强企业外部的合作文化。与此同时，外部分析师等信息中介也会更倾向于关注数据资产信息披露程度较高的企业，并试图利用此类信息来完善对企业的估值以降低分析误差。因此，数据资产信息披露程度较高的企业能够吸引更多的投资者参与股票交易，提高股票流动性和企业价值（唐勇军等，2021）。进一步地，随着企业抗风险能力和市场适应能力的提升，企业开展和执行合作项目的能力也会得到增强。此外，企业积极披露数据资产信息的行为也向外界传递了企业发展战略紧跟国家发展数字经济的政策导向，积极响应国家对于数据透明度与信息安全保护的号召。这将有助于提升企业在资本市场和政府监管部门中的形象，此时，潜在投资者也会更倾向于将目标企业的数据资产等特定信息整合到其投资决策中，提高与目标企业的合作意愿，从而不断稳固企业外部的合作文化。

第二，基于利益相关者理论，数据资产信息披露能够发挥公司治理效应，进而增强企业合作文化。企业将数据资产纳入会计处理范畴并在财务报表中进行适当披露的负责任经营态度和行为充分体现了企业对其利益相关者的重视。数据资产的信息披露不仅能够展示企业的创新能力和技术实力，还能体现企业对数据资源的积累和开发管理能力，这些都是市场和利益相关者所看重的。由此，较好的数据资产信息披露有助于企业与其利益相关者维持健康的互动关系，持续增强企业合作文化。

从内部治理的角度看，数据资产信息披露能够提高企业内外的信息透明度，帮助投资者量化企业发展潜力，提高企业外部合作方对企业声誉和可持续发展能力的感知度，从而增强企业与外部群体的长期合作关系。与此同时，数据资产信息披露通过推动企业进一步完善治理机制也有助于保护股东合法权益和约束管理层短视行为，在此情况下，企业间合作面临的风险得到有效控制，能够明显增强企业间的合作信心，不断塑造企业合作文化。此外，企业敢于主动披露数据资产信息且接受外部市场监督会被认为是企业主动适应市场需求而积极开展数字化建设的结果，此举更容易提升利益相关者对企业的信任感以及帮助企业获得政府监管部门的背书。这不仅体现了企业重视履行社会责任的良好品德，更是反映了企业诚信经营的价值观和推崇合作文化的价值理念。

从外部治理的角度看，数据资产信息披露能够强化利益相关者的监督作用，而企业积极应对外部监督能够促使其与供应商、客户、投资者等利益相关者之间建立更加紧密的合作关系，且企业通过完善的数据管理过程和较为全面的信息披露可以展现其独特的市场敏锐度以及从数据资产信息披露中创造价值的信心。这有助于满足利益相关者的信息需求（Li等，2024）和提高利益相关者对企业的评价（Sun和Du，2024），增强外部合作伙伴与企业之间的信任。与此同时，企业通过建立与外部利益相关者之间有效的沟通渠道和反馈机制，可以帮助企业更好地理解合作方的需求和期望，使得双方的合作过程更加顺畅，合作根基更加稳固，从而不断塑造合作文化。基于上述分析，本文提出以下研究假说：

H1：数据资产信息披露能够增强企业合作文化。

(二) 数据资产信息披露、企业价值与企业合作文化

根据价值链理论，企业价值是通过“价值链”创造出来的，而企业积极进行数据资产信息披露有助于突破企业组织边界的限制，促进跨界合作、价值共创与增值以及动态适应与灵活调整等新型价值创造模式的形成，不断推动企业运营方式变革与生产效率的提高，进而促进企业合作文化的发展。

第一，数据资产信息披露促使企业深入挖掘数据在各个业务环节中的潜在价值，从单纯的数据存储转变为有目的的数据应用规划。这种转变不仅提升了企业的创新能力，还增强了企业在市场中的竞争力和提高了企业的市场估值。例如，企业可以通过数据分析和优化，更有效地管理业务流程，降低成本、提高效率。具体而言，一方面，企业通过向市场传递企业数据资产规模、技术支持以及价值创造等特定信息，能够有效降低投资者的信息搜集成本与决策成本，帮助投资者有效评估目标企业的价值提升空间，从而做出科学合理的投资决策。此时企业更容易获得耐心资本认同（张悦等，2025），进而缓解企业融资约束（牛彪等，2024）和提升企业价值（Wei等，2025）。另一方面，企业通过详细披露数据资产的范围、构成和管理场景，有助于市场更好地理解企业持有的数据资产及其潜在价值，增强市场对数据资产价值的认可，从而有效提高对企业的市场价值估值。此外，在我国全面提倡发展新质生产力、推动企业高质量发展的大背景下，企业数据资产的开放共享能够向社会展现出企业开展技术创新和数字化转型的决心，进而提升企业的社会形象。由此，企业积极披露数据资产信息的行为能够向社会传递出企业重视数据资产开发和积累以及经营负责的积极信号，从而吸引更多的技术型人才加盟，促进企业人力资本结构的优化升级（苑泽明等，2024），并共同推动企业价值提升。

第二，企业价值的提升能够增强企业与外部合作伙伴的合作意愿，推动企业不断培育合作文化。事实上，高价值的企业通常具有更强的市场竞争力、资源获取能力和合作吸引力，同时它们也更注重市场中的品牌建设和声誉管理，这促使它们在合作中会更重视诚信、信息透明度和合作效率。一方面，企业价值的提升通常伴随着内部管理效率的提高和资源配置的优化。这些改进不仅有助于企业自身的运营效率，还能在合作中体现出来。例如，企业可以通过优化内部流程和提升技术水平来提高合作项目的执行效率和成功率，进而增强合作文化中的信任和协同效应。另一方面，具备高价值的企业也可能会通过建立长期稳定的合作关系、提供高质量的产品和服务，以及积极履行社会责任等方式，来提升自身的价值和形象。这些行为不仅有助于企业自身的可持续发展，还能在合作中形成积极的合作文化，促进合作伙伴之间的信任和合作。

具体而言，企业间的合作行为涉及资源和业务的重组，可能会出现违约、项目资源不足、市场环境变化等合作风险。因此，企业之间很难完全依靠市场化机制来达成合作，此时更需要依靠彼此之间的信任关系（李霁友，2023）。而高价值的企业往往能够建立风险共担机制来降低合作中的风险，增强合作伙伴的信心和合作意愿，从而有助于形成稳定的合作文化。并且具备较高价值的企业一般具有较强的营利能力和可持续发展能力，其能够有效降低利益相关者对合作利益损失的担忧，帮助企业搭建多边信任关系。进一步地，企业通过与利益相关者建立更加紧密的合作关系，能够促进彼此在技术、人才、市场等多方面的资源共享与优势互补，实现合作双方的互利共赢。此外，拥有较高价值的企业通常能够为其员工提供优厚的条件和晋升渠道，这有助于增强员工满意度和团队凝聚力，有效增强员工团队稳定性，降低由人员变动带来的团队合作成本，稳固合作文化根基。基于上述分析，本文提出以下研究假说：

H2a：数据资产信息披露通过提升企业价值，进而增强企业合作文化。

(三) 数据资产信息披露、管理层短视与企业合作文化

企业积极披露数据资产信息能够降低信息搜集成本，强化内部与外部利益相关者的监督作用，从实施条件角度抑制管理层短视倾向；与此同时，也能够降低企业经营过程中的资金缺口，缓解管理层压力，从实施动机角度抑制管理层短视主义。随着管理层短视行为被有效约束，企业透明度、声誉形象和治理水平均有所提升，从而可通过不断重塑合作理念和推动合作文化建设，并最终实现有效增强企业合作文化。

第一，数据资产信息披露能够引导企业内部员工和外部利益相关者发挥相应的监督作用，有效约束管理层的短视主义行为，促使管理层从追求短期利益转向长期战略规划（陈晓珊等，2024）。一方面，数据资产的形成是一个动态、持续的价值增长过程，其虚拟特征促使海量的数据资源在企业内部跨部门间流动，这有助于加强内部员工对企业采购、生产、销售等全流程的监督，防范管理层短视决策的风险（路征等，2023）。进一步地，企业通过建立规范的数据资产管理制度和信息披露制度，并主动向市场披露有关企业数据资产的管理、使用场景和价值创造等前瞻性信息，能够吸引来自投资者、债权人和其他利益相关者的外部监督，从而有效增加管理层实施短视决策的难度。另一方面，数据资产信息披露能够有效缓解企业融资约束（牛彪等，2024），促使管理层在决策时能够更加注重长期利益，而不是为了短期资金需求而采取短视行为（Zhang等，2023）。此外，企业通过披露数据资产信息来充分展示数据资产的长期价值也会影响管理层的激励机制，从而鼓励管理层更加重视长期发展而非追求短期业绩。

第二，抑制管理层短视行为能够促使管理层在决策时更加注重长期合作带来的价值，推动企业积极与合作伙伴共享资源，共同开展研发项目或市场推广活动。这种资源共享和协同创新不仅有助于企业提升竞争力，还能在合作中形成积极的合作文化，提升合作效率和成功率。此外，抑制管理层短视行为也有助于增强企业内部和外部的信任与透明度。比如，决策视域较宽广的管理层在决策时会更加注重企业长期利益，能够有效减少因短期利益驱动而产生的不透明行为，如隐瞒信息或误导合作伙伴等。而这种透明度的提升有助于增强合作伙伴之间的信任，不断稳固企业合作文化根基。基于上述分析，本文提出以下研究假说：

H2b：数据资产信息披露通过抑制管理层短视，进而增强企业合作文化。

(四) 数据资产信息披露、信息透明度与企业合作文化

根据信息不对称理论，企业积极披露数据资产信息能够减少无效或冗余的公司信息在市场上的传播，提高信息透明度，降低企业内外的信息不对称程度（Li等，2022）。此时，投资者能够专注于企业的创新能力和未来增长潜力，企业能够与利益相关者实现良性互动，进而增强企业合作文化。

从信息供给角度看，财务报表尚未充分捕捉并传达那些构成企业核心竞争力的无形资产信息（Tsai等，2012），此时企业积极披露数据资产信息有助于向市场传递企业重视数据资产开发和开展数字化转型的特有信息，缓解财务报表价值相关性的不足，吸引潜在合作者的关注。同时，数据资产信息的披露并非完全独立于会计信息，投资者可以比较两种信息，以确定企业非传统金融资产的价值（Sun和Du，2024）。因此，其为分析师和审计师提供了更多的分析基础（Orens和Lybaert，2007），有助于降低投资者的信息甄别成本，为企业获取更多合作机会，进而增强企业合作文化。

从信息需求角度看，数字经济背景下，投资者在选择合作企业时越来越关注企业数据资产信息（Wei等，2025）。譬如，投资者会考察企业数据资产的规模、质量以及应用场景，分析企业如何有效利用数据资产来推动产品、技术和服务的创新，从而评估投资的合理性；也会考察企业是否愿意并有能力与其他企业共享数据资源，构建数据生态合作体系。因此，企业披露数据资产信息可以满足利益相关者的信息需求（Li等，2024），提高投资决策效率，也能够扩大企业合作对象范围，增强企业合作文化。基于上述分析，本文提出以下研究假说：

H2c：数据资产信息披露通过提升信息透明度，进而增强企业合作文化。

三、研究设计 (一) 样本选择与数据来源

本文选取2010—2022年沪深A股上市公司数据为研究样本。考虑到2010年是移动互联网元年，并且随着互联网技术的发展和普及，中国数字经济增长迅速，数字化工具也开始广泛应用，因而选择2010年为样本起始点。本文对初始样本作如下处理：（1）剔除核心变量数据缺失严重的样本；（2）考虑到金融和保险类行业的业务模式与其他行业存在明显差异，故剔除金融和保险类的样本；（3）剔除ST、*ST、资产负债率大于1以及上市不足1年等类型的样本。经过整理，得到公司-年度样本观测值共23008个。为降低极端值影响，对所有连续变量进行了1%和99%分位上的winsorize处理。无特别说明时，本文的样本数据均来源于CNRDS数据库和CSMAR数据库。

(二) 模型设计与变量定义

为检验数据资产信息披露与企业合作文化之间的关系，本文构建如下计量模型进行实证分析：

$ cultur{e_{i,t}} = {\delta _0} + {\delta _1}dadi{s_{i,t}} + \sum {con{t_{i,t}}} + {\mu _t} + {\sigma _i} + {\varepsilon _{i,t}}$

(1)

式（1）中，被解释变量culture代表企业合作文化。本文参考陈晓珊（2024）的做法，采用样本公司年报中管理层讨论与分析（MD&A）部分与合作文化相关的包括“分享、共享、沟通、合力、合作、互助、交流、联合、配合、双赢、同舟共济、团结、协力、协同、协作”15个关键词出现的总频数来刻画。考虑到数据呈现明显的右偏分布，我们在回归中对相关关键词总频数加1取自然对数处理。

解释变量dadis代表企业数据资产信息披露。数据资产是企业数字化转型的重要结果，其全方位渗入企业生产、组织和管理运营中，蕴含着企业核心竞争力和未来发展前景等前瞻性信息，是难以复制的竞争性资源。企业为了在竞争中脱颖而出，往往会在其业绩报告中披露其难以模仿的数据资产信息，使利益相关者能够识别并给予更多关注（何瑛等，2024）。基于上述分析，本文结合中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》，高度聚焦“数据资产”的种子词汇，并参考牛彪等（2024）的做法，采用“种子词集+相似词扩充”的方法挖掘与数据资产这一种子词汇的相似度严格高于0.5的关键词，进而运用Python软件对样本公司年报文本中涉及大数据、海量数据、数据分析系统、数据共享、数据平台、数据挖掘、数据源、数据资产、数据资源、信息资源和知识库11个与数据资产相关的关键词进行词频搜索和爬取，最后统计相关关键词的精确词频总数占年报总词频（不包括英文单词、标点符号和无意义中文单词等）的比重乘以100来衡量数据资产信息披露水平。考虑到数据右偏明显，本文在具体的回归过程中将dadis加1取自然对数处理。dadis的值越大，代表企业数据资产信息披露水平越高。

∑cont为一组可能影响企业合作文化的控制变量，主要参考陈晓珊（2024）的做法，控制企业规模、企业资产报酬率、内部控制质量、资产负债率、第一大股东持股比例、高管薪酬激励、董事会规模、企业现金流水平、代理成本、成长性、上市年龄和审计意见等代表性指标。此外，还控制时间和个体固定效应。上述变量的详细定义如表1所示。

四、实证分析 (一) 描述性统计分析

表2报告了变量描述性统计信息。可以看到，企业合作文化的均值为2.694，最小值为0.693，最大值为4.454，表明原词频的均值约为14，最小值约为2，最大值约为86，这反映了样本公司间在合作文化价值观方面存在一定的差异，且仅有少部分样本较为推崇合作文化。数据资产信息披露的均值为0.054，标准差为0.150，最小值为0，最大值为2.169，表明样本中存在未披露数据资产信息的企业，且样本间的数据资产信息披露水平相对较低。控制变量的波动范围基本符合预期。

(二) 多元回归分析

表3报告了模型（1）的基准回归结果。其中，列（1）为不加入任何控制变量的回归结果，显示数据资产信息披露变量（dadis）的回归系数为1.578，且在1%的统计水平上显著；列（2）和列（3）为加入控制变量和依次控制年份-个体固定效应的回归结果，显示数据资产信息披露变量（dadis）的回归系数依然在1%的统计水平上显著为正。上述结果表明企业积极披露数据资产信息能够增强企业合作文化，验证了本文的研究假设H1。从经济意义上看，在保持其他条件不变的情况下，平均而言，数据资产信息披露每增加一个标准差，企业合作文化将增强4.40%，反映了企业应重视数据资产信息披露，提升市场信任感，发挥数据资产信息披露对企业合作文化的正向作用。控制变量的估计结果与已有文献基本一致。

(三) 稳健性检验

1. 内生性问题。数据资产信息披露会影响企业合作文化，但推崇合作文化的企业也可能会更加积极主动地披露数据资产信息来获取更多合作机会，由此，两者间可能存在内生性问题，需要采用工具变量法加以控制。参考郑晓佳等（2024）的做法，本文采用样本公司是否位于大数据综合试验区（bigare）作为数据资产信息披露的工具变量。一方面，大数据综合试验区的设立能够推动区域内大数据产业发展，提升区域内上市公司发展智能化和积累数据资产的意愿和动力，满足相关性要求；另一方面，建立大数据综合试验区属于地区层面的外生政策，是否入选试验区并不会直接影响到企业文化，满足外生性要求。表4中列（1）−（2）报告了2SLS估计结果。第一阶段结果显示工具变量在1%的统计水平上与企业数据资产信息披露显著正相关，且通过工具变量不可识别和弱识别检验。第二阶段结果显示数据资产信息披露变量（dadis）的回归系数在1%的统计水平上显著为正，表明在控制内生性问题之后，数据资产信息披露与企业合作文化之间的正向关系依然成立。

2. PSM估计。为进一步控制内生性，我们采用倾向得分匹配方法（PSM）估计数据资产信息披露对企业合作文化的“处理效应”。具体地，选择基准模型中的所有控制变量作为可能影响数据资产信息披露的协变量集合。表4中列（3）和列（4）报告了数据资产信息披露对企业合作文化采用一对一匹配和邻近匹配（k=2）的估计结果，显示处理效应的回归系数基本上均在1%的统计水平上显著为正，表明在对全样本进行倾向得分匹配后，本文的基准回归结论依旧稳健。

3. 样本选择偏误。基准研究中仅考虑推崇合作文化的样本，可能存在样本选择偏误问题。对此，本文采用Heckman两阶段模型加以控制。首先，基于企业合作文化的中位数构建虚拟变量，并采用probit模型估计样本公司推崇合作文化的概率，计算出逆米尔斯比率（imr）；其次，在第二阶段中将逆米尔斯比率作为控制变量代入基准模型并进行OLS回归。结果如表4列（5）所示，逆米尔斯比率显著为负，而数据资产信息披露变量的回归系数在1%的统计水平上显著为正，表明在控制样本选择偏误后，数据资产信息披露确实能够增强企业合作文化。

4. 替换核心变量和估计方法 ¹。首先，分别采用剔除上市公司年报中MD&A文本部分的表格后涉及合作的15个关键词词频总数加1取自然对数、企业合作文化虚拟变量（依据企业合作文化变量的中位数构建虚拟变量）、企业伦理文化 ²等变量替换因变量。其次，分别采用滞后一期的数据资产信息披露变量和数据资产信息披露虚拟变量（依据企业是否披露数据资产信息构建虚拟变量）替换解释变量。最后，考虑到企业数据资产信息披露和合作文化的样本数据均存在明显右偏，故分别采用Tobit模型和分位数方法重新进行估计。综上，保持其他条件不变，重新进行基准回归。结果显示本文的研究结论并未发生实质性改变。

5. 其他稳健性检验 ³。一是控制遗漏变量问题。实践中影响企业合作文化的因素非常多，为避免遗漏变量，本文进一步在基准模型中引入包括ESG信息披露、高管持股比例、员工薪酬、审计质量、媒体关注、公众环境关注和环境规制强度等更多控制变量。二是控制自相关问题。企业合作文化一般比较稳定，故将滞后一期的因变量加入控制变量中以控制自相关。三是控制高维固定效应。考虑到行业和地区异质性，为捕捉更多异质因素的影响，本文进一步控制时间、行业和地区交互固定效应。最后，剔除特殊样本。一方面，本文的样本区间内包含2015年股灾与2020年新冠疫情等不可抗力事件会明显影响企业合作文化，故剔除2015年和2020年的样本；另一方面，本文的样本中存在部分未披露数据资产信息的样本，故剔除此类零值样本；此外，考虑到数据资产具有较强的行业属性，故剔除信息技术服务业的样本。综上，保持其他条件不变，重新进行基准回归。回归结果与基准结论高度一致。

(四) 作用机制检验

前文理论分析指出，企业积极披露数据资产信息能够提升企业价值、抑制管理层短视和提高信息透明度，进而增强企业合作文化。在此基础上，本文进一步构建以下中介效应模型进行实证检验：

$ me{d_{i,t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}dadi{s_{i,t}} + \sum {con{t_{i,t}}} + {\mu _t} + {\sigma _i} + {\varepsilon _{i,t}}$

(2)

$ cultur{e_{i,t}} = {\beta _0} + {\beta _1}dadi{s_{i,t}} + {\beta _2}me{d_{i,t}} + \sum {con{t_{i,t}}} + {\mu _t} + {\sigma _i} + {\varepsilon _{i,t}} $

(3)

式中，med表示中介变量，包括企业价值（tq）、管理层短视（myopia）和信息透明度（trans）三个变量。其中，企业价值采用托宾q值衡量；管理层短视参考胡楠等（2021）的做法，采用上市公司年报MD&A部分中的43个短期视域词汇总词频占MD&A总词频的比重乘以100来衡量，值越大表示管理层短视越明显。信息透明度采用上市公司分析师跟踪人数加1取自然对数衡量，值越大表示信息透明度越高。

表5列示了作用机制检验结果。可以看到，列（1）和列（2）中，变量dadis对企业价值的回归系数为0.093，且在5%的统计水平上显著，而变量tq和dadis对企业合作文化的回归系数分别为0.017、0.786，且均在1%的统计水平上显著，表明数据资产信息披露通过提升企业价值，进而增强了企业合作文化。上述信息表明作用路径“数据资产信息披露→（提升）企业价值→（增强）企业合作文化”成立，验证了研究假设H2a。为提高结果的稳健性，本文同时采用Sobel法和Bootstrap法检验中介效应的存在性。从Sobel检验结果来看，z值为2.414，且在5%的统计水平上显著，表明企业价值是数据资产信息披露增强企业合作文化的中介因子。Bootstrap检验显示，95%置信区间不包含0，表明中介效应显著存在。

同理，表5中列（3）至列（6）的回归结果和Sobel法、Bootstrap法的检验结果均表明“数据资产信息披露→（抑制）管理层短视→（增强）企业合作文化”“数据资产信息披露→（提高）信息透明度→（增强）企业合作文化”等作用路径成立，验证了研究假设H2b和H2c。综上，企业应高度重视数据资产信息的规范性披露，充分发挥数据资产信息披露所发挥的价值创造效应、管理层短视抑制效应和信息透明提升效应，进而实现有效增强企业合作文化，推动企业长期可持续发展。

五、进一步分析 ⁴ (一) 异质性分析

前文从整体层面探讨了数据资产信息披露对企业合作文化的积极作用，但企业产权性质、科技属性和所处的生命阶段不同，对数据资产的重视程度、开发能力和管理水平等也会有所不同，尤其是数据资产所隐含的价值导向也可能存在明显差异。基于此，本文接下来将从企业产权性质、科技属性和所处生命阶段等属性特征进一步分析数据资产信息披露影响企业合作文化的边界条件。

1. 产权性质。相较于国有企业而言，非国有企业始终在市场竞争中成长，促使其在面临激烈竞争时往往会更加积极地迎合经济发展形势，并主动适应市场变革。一方面通过加强数据资产开发来吸引外部投资者和债权人关注，塑造积极进取的良好企业形象；另一方面借助数字化手段拓宽交流渠道，打破内外合作屏障，寻求外部合作机会和培育合作文化，进而获取更多有助于推动企业发展的资源。因此，预期数据资产信息披露对企业合作文化的正向作用在非国有企业中更明显。根据样本公司实际控制人的性质，本文将全样本划分为国有企业和非国有企业两个子样本，并重新进行基准回归。结果显示，两组样本中数据资产信息披露变量的回归系数均为正，但仅在非国有企业样本中显著。由此可知，相较于国有企业而言，数据资产信息披露对非国有企业合作文化的强化作用更大。

2. 科技属性。相较于非高科技企业而言，高科技企业需要长期的创新投入和产出以维持其高科技属性，由此，其在数据开发和利用方面有着先天基础和后天优势。一方面，高科技企业往往能获得更多的政策资源倾斜来支撑其创新投入，促使其呈现出更高的数据开发能力和数据资产价值；另一方面，高科技企业经营过程中涉及的研发活动往往以团队为基础，故企业内部会更加推崇合作文化。这也说明，高科技企业可充分利用其数据资产开发能力和负责任的信息披露行为来增强企业合作文化。因此，预期数据资产信息披露对企业合作文化的正向作用在高科技企业中更明显。依据样本企业的科技属性，本文将全样本划分为高科技企业和非高科技企业两个子样本，并重新进行基准回归。结果显示，两组样本中数据资产信息披露变量的回归系数均为正，但仅在高科技企业样本中显著。由此可知，相较于非高科技企业，数据资产信息披露对高科技企业合作文化的强化作用更大。

3. 企业生命周期。企业在不同的生命阶段一般有着不同的经营目标和能力，其所拥有的资源禀赋和面临的资源约束也有所不同。成长期的企业正处于快速扩张阶段，其往往会采取进攻型经营战略，试图通过增强产品技术含量来扩大市场份额，由此会更加重视数据资产开发和积累以及推崇合作文化来获取资源支持。成熟期企业在市场中已经占有一定的市场份额，且行业地位和客户基础均较为稳定，故其更可能通过持续的创新和服务提升来保持甚至增强市场竞争优势，由此也会通过数字化转型来展示其发展潜力。进入衰退期的企业在市场中的竞争能力相对较弱，其已难以应对高投入和长周期的研发活动，故更多是考虑通过转型或重组去适应市场变化。因此，预期数据资产信息披露对企业合作文化的正向作用在成长期和成熟期的企业中更明显。本文采用现金流模式法，即经营、投资、筹资三类现金流净额的正向组合来划分企业生命周期，将全样本划分为成长期、成熟期和衰退期三个子样本，并重新进行基准回归。结果显示，三组样本中数据资产信息披露变量的回归系数均为正，但仅在成长期和成熟期两个样本中显著。由此可知，相较于衰退期企业，数据资产信息披露对非衰退期企业合作文化的强化作用更大。

(二) 经济后果分析

前文研究表明，数据资产信息披露能够增强企业合作文化。那么随之而来的问题便是，数据资产信息披露通过增强企业合作文化，进而会产生什么经济后果？本文认为，企业将数据资产纳入会计处理范畴并在财务报表中进行适当披露的负责任经营态度和行为充分体现了企业对其利益相关者的重视，有助于提升企业声誉；与此同时，数据资产信息披露能够提升企业信息透明度，有助于企业向外界树立积极和负责任的企业形象，进而增强企业风险承担水平。此外，拥有数据资产的企业能够通过数据的深度挖掘和分析形成对目标市场的画像，借以洞察市场需求和发展形势，从而有针对性地开展技术研发和产品创新，提升技术创新产出。基于上述分析，预期数据资产信息披露通过增强企业合作文化，进而能够提升企业声誉、提高企业风险承担水平和提升企业技术创新能力。为验证上述预期，我们构建以下计量模型进行实证检验：

$ ef fec{t_{i,t}} = {\beta _0} + {\beta _1}dadi{s_{i,t}} \times cultur{e_{i,t}} + {\beta _2}cultur{e_{i,t}}+{\beta _3}dadi{s_{i,t}} + \sum {con{t_{i,t}}} + {\mu _t} + {\sigma _i} + {\varepsilon _{i,t}} $

(4)

式（4）中，effect表示经济后果，包含企业声誉、企业风险承担水平和企业技术创新三个变量。dadis×culture为数据资产信息披露与企业合作文化的交互项。其余变量与基准模型保持一致。其中，企业声誉参考管考磊和张蕊（2019）的方法，从利益相关者角度选取包括企业资产、营业收入、资产负债率、每股股利、可持续增长率等在内的12个企业声誉评价指标并结合因子分析法测算企业声誉得分，进而按照得分由高到低平均分为10组并依次赋值为10~1来衡量。企业风险承担水平采用企业盈利波动率衡量。企业技术创新能力采用样本企业当年专利申请总量加1取自然对数衡量。模型（4）的回归结果显示，三组样本中数字资产信息披露和企业合作文化交互项的回归系数均至少在5%的统计水平上显著为正，表明数字资产信息披露能够增强企业合作文化对企业声誉、企业风险承担水平和企业技术创新能力的正向作用。上述信息反映了，企业要积极做好数据资产管理和战略管理，充分发挥数据资产对企业合作文化的积极影响，进而释放战略变革赋能企业发展的红利。

六、研究结论与启示

本文以2010—2022年沪深A股上市公司为研究样本，实证检验数据资产信息披露对企业合作文化的影响效应与其作用机制，得到以下研究结论：（1）基准回归结果表明，数据资产信息披露能够增强企业合作文化。（2）机制检验表明，数据资产信息披露通过提升企业价值、抑制管理层短视和提高信息透明度，进而增强企业合作文化。（3）异质性分析结果表明，数据资产信息披露与企业合作文化的正向关系在非国有、高科技和非衰退期企业中更明显。（4）经济后果分析表明，数据资产信息披露可以较好地增强企业合作文化对企业声誉、企业风险承担水平和企业技术创新能力的积极影响。

基于上述研究结论，得到以下启示：第一，企业应充分认识到数据资产信息披露在增强企业合作文化中的关键作用，并将数据资产融入企业的发展战略和文化体系中，通过推动数据资产与企业文化的深度融合，提升企业的文化软实力，进而增强市场竞争力和可持续发展能力。第二，企业需结合数据资产的流通范围、供求关系、应用场景和潜在风险等，不断完善数据资产的全流程管理，并构建科学、合理的数据资产信息披露机制，为每一类数据资产提供详细信息，以确保所披露信息的准确性和及时性，从而促使投资者和合作伙伴能够更加准确地理解数据资产的价值，增强彼此间的合作意愿。第三，企业在推进数据资产信息披露的过程中，也须充分考虑企业属性特征的影响。例如，非国有企业、高科技企业和处于非衰退期的企业等，应更加积极地开发数据资产和加强数据资产信息披露，充分发挥数据资产信息披露对企业合作文化的边际效应，并通过数据资产的高效管理来提升企业的合作能力和市场竞争力。第四，政府及监管部门应加快建立规范统一的数据资产信息披露准则和常态化监管规则，提升信息披露的可比性、可读性和可理解性，为市场参与者提供清晰、透明的信息环境；与此同时，积极引导企业加强合作文化建设，提升企业形象和风险承担能力，共同推动经济社会的可持续发展。

1篇幅所限，检验结果未列示，留存备索。

2该变量的具体衡量指标参考陈晓珊（2024）的做法进行构建。

3篇幅所限，检验结果未列示，留存备索。

4篇幅所限，进一步分析部分的回归结果均未列示，留存备索。