數(shù)據(jù)要素市場化何以釋放資源紅利

摘要：數(shù)據(jù)要素市場化是數(shù)字經(jīng)濟高質量發(fā)展的核心驅動力，能夠重塑資本配置格局，助力經(jīng)濟轉型升級。以2007—2023年中國滬深A股上市公司為研究樣本，借助數(shù)據(jù)交易平臺設立準自然試驗，考察數(shù)據(jù)要素市場化對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響及作用機理。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化能夠有效增加企業(yè)商業(yè)信用融資；信息賦能與創(chuàng)新驅動是數(shù)據(jù)要素市場化影響企業(yè)商業(yè)信用融資的核心邏輯；外部信息環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平以及企業(yè)生命周期均會對數(shù)據(jù)要素市場化和企業(yè)商業(yè)信用融資之間的關系產(chǎn)生顯著影響。據(jù)此提出應加快制定和完善相關法律法規(guī)，推動數(shù)據(jù)要素市場基礎設施建設，加大對數(shù)據(jù)相關技術創(chuàng)新的支持力度，采用智能化工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集自動化，探索數(shù)據(jù)權益融資等政策建議。

關鍵詞：商業(yè)信用融資；數(shù)據(jù)要素市場化；信息披露質量；金融科技；數(shù)字技術創(chuàng)新；企業(yè)主業(yè)績效

文獻標識碼：A""""" 文章編號：1002-2848-2025（04）-0051-14

一、問題提出

在數(shù)智時代，數(shù)據(jù)要素的重要價值日益凸顯，成為推動經(jīng)濟社會發(fā)展的新引擎。它不僅是企業(yè)競爭的核心資源，也是國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要組成部分。2020年4月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出，要“加快培育數(shù)據(jù)要素市場”和“健全要素市場運行機制”^[①]，為數(shù)據(jù)要素市場化指明了方向。《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》明確指出，“聚焦重點行業(yè)和領域，結合場景需求，研究數(shù)據(jù)資源持有權、數(shù)據(jù)加工使用權、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營權等分置的落地舉措，探索數(shù)據(jù)流通交易模式”^[②]。數(shù)據(jù)不再是單純的信息記錄載體，而轉化為洞察市場趨勢、優(yōu)化決策過程、創(chuàng)新商業(yè)模式的寶貴資產(chǎn)，成為企業(yè)破局成長、突破傳統(tǒng)資源束縛的關鍵要素。

根據(jù)中國人民銀行2023年第一季度《中國貨幣政策執(zhí)行報告》^[③]，盡管金融支持實體經(jīng)濟的政策持續(xù)發(fā)力，但在全球經(jīng)濟波動及國內(nèi)經(jīng)濟結構調(diào)整的背景下，銀行信貸資源向優(yōu)質企業(yè)和項目集中，中小企業(yè)及部分新興行業(yè)在獲取銀行貸款方面仍面臨一定挑戰(zhàn)。商業(yè)信用融資作為一種基于交易信用的融資模式，憑借其靈活性和高效性，成為企業(yè)突破銀行貸款限制、拓寬融資路徑的關鍵選項。在數(shù)智化時代潮流中，數(shù)據(jù)要素作為一種關鍵性資源，正以前所未有的深度和廣度重塑企業(yè)的運營模式與市場競爭格局。在數(shù)據(jù)要素市場蓬勃興起的背景下，企業(yè)商業(yè)信用融資面臨新的機遇與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的融資模式逐漸顯現(xiàn)出局限性，而新興的數(shù)據(jù)要素市場蘊含著巨大潛力。那么，數(shù)據(jù)要素市場究竟能在多大程度上改變企業(yè)商業(yè)信用融資的現(xiàn)狀，又該如何科學合理地利用這一新興市場，充分發(fā)揮其獨特優(yōu)勢，增強企業(yè)商業(yè)信用融資能力呢？這已成為當前學術界與實務界亟待探討的重要研究問題。

本文邊際貢獻有三個方面。第一，以商業(yè)信用融資為切入點，深入探討數(shù)據(jù)要素市場化所釋放的資源紅利。區(qū)別于學者們有關數(shù)據(jù)要素對創(chuàng)新能力、綠色發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚等影響的研究^[1-3]，本文聚焦數(shù)據(jù)要素在企業(yè)層面發(fā)揮的資源效應。通過這一獨特的研究視角，揭示數(shù)據(jù)在現(xiàn)代經(jīng)濟體系中的關鍵作用。第二，深刻解析數(shù)據(jù)要素市場化影響企業(yè)商業(yè)信用融資的機理。基于信息賦能、創(chuàng)新驅動兩大核心邏輯，論證數(shù)據(jù)要素在拓寬融資渠道、優(yōu)化資源配置中的作用機制。從外部信息環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平、企業(yè)生命階段3個維度，全面剖析數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)揮作用的具體條件，為實證分析提供豐富的場景和證據(jù)。第三，本文為解決企業(yè)融資難題提供有效策略，促進數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合，有助于推動經(jīng)濟結構優(yōu)化升級，對指導企業(yè)融資實踐、優(yōu)化融資生態(tài)、促進經(jīng)濟高質量發(fā)展具有重要的實踐價值和深遠意義。

二、政策背景與文獻回顧

（一）政策背景

隨著信息技術的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素的價值日益受到重視。2015年，《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》的出臺標志著國家層面對大數(shù)據(jù)發(fā)展的高度重視，為數(shù)據(jù)交易市場的培育奠定了政策基礎。伴隨《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》（2017年）、《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》（2021年）及《中華人民共和國個人信息保護法》（2021年）等一系列法律法規(guī)的頒布實施，中國逐步構建起數(shù)據(jù)安全與合規(guī)使用的法律框架，為數(shù)據(jù)交易市場的規(guī)范化發(fā)展提供了法律依據(jù)。這些法規(guī)強調(diào)數(shù)據(jù)交易的合法性、安全性與有序性，為數(shù)據(jù)交易平臺的建設指明了方向。2022年，《關于構建數(shù)據(jù)基礎制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》審議通過，明確了數(shù)據(jù)確權、流通和交易的制度設計，為數(shù)據(jù)要素市場的健康發(fā)展提供了更加詳盡的制度支撐。2014年2月20日，中關村數(shù)海大數(shù)據(jù)交易平臺的啟動成為數(shù)據(jù)要素市場健康發(fā)展的重要里程碑。作為全國首個大數(shù)據(jù)交易平臺，它不僅為數(shù)據(jù)供需雙方提供了公平、透明的交易場所，還為后續(xù)的數(shù)據(jù)交易平臺建設提供了寶貴經(jīng)驗。此后，數(shù)據(jù)交易市場進入探索與快速增長階段，2015—2020年全國范圍內(nèi)陸續(xù)成立了近30家數(shù)據(jù)交易所。2021年以后，數(shù)據(jù)交易所建設迎來新高峰，多家交易機構如北方大數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易所等密集啟動建設并投入運營^[④]。從區(qū)域分布來看，華東地區(qū)、華南地區(qū)和華中地區(qū)的數(shù)據(jù)平臺建設較為活躍，廣東、北京、上海、浙江、江蘇、福建、山東、四川、湖北和河南等地的數(shù)據(jù)交易規(guī)模位列前十^[⑤]。根據(jù)《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》，2022年中國數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場規(guī)模達到876.8億元，占全球數(shù)據(jù)市場交易規(guī)模的13.4%，占亞洲市場的66.5%。

（二）文獻回顧

企業(yè)商業(yè)信用融資作為一種在商業(yè)活動中廣泛存在的融資方式，其核心在于企業(yè)利用商品交易或服務提供過程中形成的延期付款、預收賬款等信用關系來籌集資金，這一融資途徑對企業(yè)的資金運作至關重要?，F(xiàn)有研究對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響因素進行了深入探討，主要聚焦外部環(huán)境與企業(yè)行為兩大維度。在外部環(huán)境方面，非正式制度環(huán)境和正式制度環(huán)境均扮演著舉足輕重的角色，它們共同影響著企業(yè)商業(yè)信用融資的可獲得性及成本。非正式制度環(huán)境，如地區(qū)社會信用環(huán)境和儒家文化，對商業(yè)信用的獲取具有顯著的正向推動作用^[4-5]。而正式制度環(huán)境，特別是政策環(huán)境，如智慧法院建設等，亦對企業(yè)商業(yè)信用融資的增加起到了關鍵作用^[6]。徐小晶等^[7]發(fā)現(xiàn)，新能源汽車財政補貼政策實施后，新能源汽車上下游企業(yè)間商業(yè)信用融資水平明顯調(diào)整，商業(yè)信用供給期限縮短、資金周轉加快。與此同時，相關研究考察了企業(yè)行為對商業(yè)信用融資的深遠影響。方紅星等^[8]從需求與供給的雙重角度出發(fā)，檢驗了公司戰(zhàn)略對商業(yè)信用融資的影響，結果顯示，相較于采取防御型戰(zhàn)略的企業(yè)，采取進攻型戰(zhàn)略的企業(yè)通常擁有更高的商業(yè)信用水平。

然而，隨著新興技術的迅猛發(fā)展和數(shù)字化轉型的加速推進，企業(yè)所面臨的融資環(huán)境正在發(fā)生深刻變化。在此背景下，推進數(shù)據(jù)要素市場化改革顯得尤為重要。一方面，各行各業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正以驚人的速度增長，這些數(shù)據(jù)不僅是信息的集合，更是洞察市場趨勢、優(yōu)化決策和創(chuàng)新商業(yè)模式的寶貴資源^[9-11]。金騁路等^[12]詳細分析了數(shù)據(jù)要素的價值化進程及其衍生的金融屬性，并建議建立多層次的數(shù)據(jù)交易市場，以平衡數(shù)據(jù)的商品屬性和金融屬性。另一方面，隨著數(shù)據(jù)要素市場化改革的深入推進，其對經(jīng)濟的影響也日益顯著。學者們從供需結構調(diào)整、審計質量、綠色發(fā)展、產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新等多個維度，對數(shù)據(jù)要素市場化的經(jīng)濟后果進行了廣泛的研究。徐朝陽等^[13]強調(diào)了要素市場化改革在解決供需結構矛盾中的關鍵作用。數(shù)據(jù)要素市場化能夠通過信息優(yōu)化、數(shù)智賦能兩大機制有效提高審計質量^[14]。陳曉佳等^[15]采用量化空間經(jīng)濟學理論，分析了數(shù)據(jù)要素在交通基礎設施支持下如何促進產(chǎn)業(yè)結構升級，提高勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率。徐翔等^[1]通過區(qū)分突破性創(chuàng)新與迭代式創(chuàng)新，深入探討了數(shù)據(jù)要素對企業(yè)創(chuàng)新活動選擇與市場份額的影響，并提出了優(yōu)化產(chǎn)品市場等建議，以促進突破性創(chuàng)新。

綜上所述，盡管學者們對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響因素進行了一系列研究，但面對新興的數(shù)據(jù)要素市場化趨勢，其對企業(yè)行為的影響仍值得深入探討。因此，本文從企業(yè)融資行為的視角出發(fā)，旨在詳細分析數(shù)據(jù)要素市場化如何釋放金融資源紅利，進而對企業(yè)商業(yè)信用融資產(chǎn)生深遠影響。

三、理論分析與研究假設

數(shù)據(jù)要素市場化是指將數(shù)據(jù)轉化為交易品或資產(chǎn)，借助市場機制實現(xiàn)其價值的最大化，并促使數(shù)據(jù)在市場中自由流動和交換的過程^[16]。隨著新興技術的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)運營與決策中不可或缺的重要資源^[17]。數(shù)據(jù)要素流通能夠為企業(yè)提供市場趨勢、消費者偏好、競爭對手動態(tài)等多方面的關鍵信息與資源，幫助企業(yè)做出更精準有效的決策。具體而言，數(shù)據(jù)要素市場化能夠借助信息賦能和創(chuàng)新驅動兩大機制，為企業(yè)帶來顯著的商業(yè)信用融資優(yōu)勢，進而為企業(yè)發(fā)展提供堅實的金融支撐。

從信息賦能機制來看，數(shù)據(jù)要素市場化通過深度挖掘和高效利用信息資源，在降低交易成本、增加市場機會方面顯著增強了商業(yè)信用融資的可獲取性。信息不對稱理論指出，在市場交易中，買賣雙方所掌握的信息存在差異，這種信息不對稱會降低市場效率，增加交易成本。從降低交易成本角度來看，數(shù)據(jù)要素市場化讓市場中的信息流動更加順暢和高效。傳統(tǒng)商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)間的信息不對稱問題較為突出，尋求商業(yè)信用融資時，合作伙伴為全面了解企業(yè)的經(jīng)營狀況、信用水平等信息，需投入大量的人力、物力和時間成本進行調(diào)查和評估^[18]。而數(shù)據(jù)要素市場化能夠整合各類數(shù)據(jù)資源，通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術手段，將企業(yè)的相關信息進行深度挖掘和精準呈現(xiàn)。金融機構能夠更便捷快速地獲取經(jīng)整理分析的數(shù)據(jù)，準確評估企業(yè)信用風險，減少重復的調(diào)查環(huán)節(jié)和成本。在增加市場機會方面，數(shù)據(jù)要素市場化打破了傳統(tǒng)市場的信息壁壘，拓寬了企業(yè)的商業(yè)視野，與資源基礎理論中企業(yè)依靠獨特資源獲取競爭優(yōu)勢的觀點相契合。借助豐富的數(shù)據(jù)資源和先進的數(shù)據(jù)分析技術，企業(yè)能夠更精準地把握市場需求，了解競爭對手動態(tài)，并發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)合作伙伴。依據(jù)市場競爭理論，深入分析市場數(shù)據(jù)能使企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的市場需求，及時調(diào)整產(chǎn)品或服務策略，開發(fā)出符合市場需求的新產(chǎn)品或服務，吸引更多的客戶和合作伙伴，提升企業(yè)競爭力。這能夠增強企業(yè)在融資市場的吸引力，使合作伙伴更愿意為其提供信用支持。良好的市場表現(xiàn)和發(fā)展?jié)摿τ兄谄髽I(yè)在商業(yè)信用融資市場中獲得更多的機會，提高商業(yè)信用融資的可獲取性。據(jù)此，本文提出以下研究假設：

H1：當其他條件一定時，數(shù)據(jù)要素市場化能夠有效增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

H1a：當其他條件一定時，數(shù)據(jù)要素市場化通過降低交易成本增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

H1b：當其他條件一定時，數(shù)據(jù)要素市場化通過增加市場機會增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

就創(chuàng)新驅動機制而言，熊彼特創(chuàng)新理論強調(diào)創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的核心動力，數(shù)據(jù)要素市場化促進了金融科技發(fā)展與數(shù)字技術應用，為企業(yè)獲取融資奠定了良好的基礎。首先，數(shù)據(jù)要素市場化促進了金融科技發(fā)展，為企業(yè)獲取商業(yè)信用融資提供了便利^[19]。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的應用，創(chuàng)新性金融產(chǎn)品和服務不斷涌現(xiàn)?；跀?shù)據(jù)分析的信用評分模型能更精準地評估企業(yè)信用狀況，提供更個性化的融資方案；區(qū)塊鏈技術的應用提升了金融交易的透明度和安全性；大數(shù)據(jù)風控等基于數(shù)據(jù)的創(chuàng)新融資工具，不僅提高了融資決策的精準度，還降低了融資門檻，使更多企業(yè)能享受到便捷高效的金融服務。通過將不同類型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)打包成可交易的金融產(chǎn)品，企業(yè)能夠將其轉化為流動資金，拓寬融資渠道^[20]。其次，數(shù)據(jù)要素市場化能夠提升企業(yè)的數(shù)字技術創(chuàng)新能力，幫助企業(yè)獲取更多商業(yè)信用融資。數(shù)據(jù)要素市場化通過優(yōu)化數(shù)據(jù)資源的獲取、處理和利用等流程，有效增強了企業(yè)的數(shù)字技術創(chuàng)新能力，使企業(yè)能開發(fā)出更符合市場需求的產(chǎn)品和服務，并實現(xiàn)運營效率的大幅提升^[21]。通過收集和分析用戶瀏覽、購買及反饋的數(shù)據(jù)，企業(yè)能更準確地預測市場趨勢和消費者需求。同時，利用大數(shù)據(jù)技術優(yōu)化庫存管理和物流配送，可大幅提高運營效率。這不僅提升了用戶體驗，還可以降低運營成本，增加企業(yè)盈利能力，同時還提高了企業(yè)市場競爭力，使其財務狀況更加穩(wěn)健透明，更容易贏得上下游企業(yè)的信任。因此，數(shù)據(jù)要素市場化不僅直接推動了企業(yè)技術的進步，也為它們贏得了更多商業(yè)信用融資機會，支持其持續(xù)發(fā)展與擴張。據(jù)此，本文提出以下研究假設：

H1c：當其他條件一定時，數(shù)據(jù)要素市場化通過促進金融科技發(fā)展增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

H1d：當其他條件一定時，數(shù)據(jù)要素市場化通過推動企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

四、研究設計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

鑒于新《企業(yè)會計準則》自2007年起實施，因此，本文選取2007—2023年中國滬深A股上市企業(yè)作為研究樣本，并進行如下篩選：剔除金融行業(yè)的樣本；剔除ST、*ST的樣本；剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本。為降低極端值的影響，對所有連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。數(shù)據(jù)要素市場化相關數(shù)據(jù)通過手工搜集獲取，商業(yè)信用融資及控制變量的基礎數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義

1.商業(yè)信用融資

借鑒潘越等^[6]的研究，本文采用企業(yè)的預收賬款、應付賬款和應付票據(jù)之和占期末總資產(chǎn)的比例（Cr）衡量企業(yè)的商業(yè)信用融資水平。

2.數(shù)據(jù)要素市場化

數(shù)據(jù)要素市場化包含“生產(chǎn)要素化”與“配置市場化”雙重內(nèi)涵^[22]。一方面，數(shù)據(jù)交易平臺的設立為數(shù)據(jù)交易提供了必要基礎設施，促進了數(shù)據(jù)供需匹配，反映了“配置市場化”^[23]。另一方面，本文引入城市層面的數(shù)據(jù)要素配置水平（All）這一核心變量，精確描述了不同城市在數(shù)據(jù)要素整合與運用上的差異，體現(xiàn)了“生產(chǎn)要素化”。參考李治國等^[24]的研究，本文從數(shù)據(jù)要素管理、開發(fā)應用、傳播共享及應用環(huán)境等方面對城市層面的數(shù)據(jù)要素配置水平進行綜合測度。Treat作為處理組標識，用于區(qū)分受數(shù)據(jù)交易平臺影響的企業(yè)與未受影響的企業(yè)；Post則作為時間標識，界定平臺設立前后的時間段。在樣本企業(yè)所在城市設立數(shù)據(jù)交易平臺的當年及后續(xù)年份，Treat×Post取值為1，否則為0。All×Treat×Post即為本文的核心解釋變量，簡記為Data。

3.控制變量

參考方紅星等^[8]的相關研究，本文選取企業(yè)規(guī)模（Size）、財務杠桿（Lev）、盈利能力（Roa）、企業(yè)成長性（Grow）、經(jīng)營活動現(xiàn)金流（Flow）、董事會規(guī)模（Boa）、董事獨立性（Ind）、股權集中度（Con）、銀行信貸（Bank）、抵押能力（Mort）作為控制變量。具體而言，企業(yè)規(guī)模（Size）為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)；財務杠桿（Lev）為總負債與總資產(chǎn)的比值；盈利能力（Roa）為凈利潤與總資產(chǎn)的比值；企業(yè)成長性（Grow）使用營業(yè)收入增長率衡量；經(jīng)營活動現(xiàn)金流（Flow）為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值；董事會規(guī)模（Boa）為董事總人數(shù)的自然對數(shù)；董事獨立性（Ind）為獨立董事人數(shù)占董事總人數(shù)的比重；股權集中度（Con）為第一大股東持股比例；銀行信貸（Bank）為長期借款與短期借款之和與總資產(chǎn)的比值；抵押能力（Mort）為固定資產(chǎn)凈額與總資產(chǎn)的比值。變量定義如表1所示。

（三）模型構建

為了深入剖析數(shù)據(jù)要素市場化對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響，本文構建強度雙重差分模型進行檢驗，如式（1）所示：

其中，Cr表示商業(yè)信用融資；Data表征數(shù)據(jù)要素市場化，可細化為All×Treat×Post；X代表控制變量；F和Y分別為企業(yè)和年份固定效應；ε為殘差；i 用于區(qū)分不同企業(yè)，t 用于標識不同年份?？紤]到不同企業(yè)間的差異，本文在企業(yè)層面進行聚類調(diào)整。若系數(shù)α₁為正，則表明研究假設成立，即數(shù)據(jù)要素市場化能夠有效增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

五、實證結果

（一）描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結果如表2所示。商業(yè)信用融資的均值為0.171，表明樣本企業(yè)的商業(yè)信用融資能力總體偏低。從控制變量來看，企業(yè)成長性的最大值達到8.445，而最小值僅為-0.757，表明不同樣本企業(yè)的成長能力差異顯著；董事獨立性的均值為0.372，表明獨立董事在樣本企業(yè)中的占比約為40%；銀行信貸的最大值和最小值分別為0.594和0，反映出樣本企業(yè)在獲取銀行信貸能力上存在明顯差異。

（二）基礎回歸結果

基礎回歸結果見表3。結果顯示，數(shù)據(jù)要素市場化（Data）的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，初步驗證了前文的研究假設，即數(shù)據(jù)要素市場化能夠有效增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

（三）穩(wěn)健性檢驗^[⑥]

1.平行趨勢檢驗

雙重差分法依賴平行趨勢假設，即在不存在政策干擾的自然狀態(tài)下，處理組和對照組的結果變量應呈現(xiàn)相似變化軌跡。本文基于錯層準自然實驗對平行趨勢假設進行檢驗，B₅、B₄、B₃、B₂、B₁分別表示政策發(fā)生的前1～5年產(chǎn)生的影響，Cur表示政策發(fā)生當年產(chǎn)生的影響，A₁、A₂、A₃、A₄分別表示政策發(fā)生的后1～4年產(chǎn)生的影響。為避免出現(xiàn)多重共線性，本文將政策發(fā)生的前1年（B₁）作為基期并予以剔除。實證結果顯示，在數(shù)據(jù)要素市場化政策實施前，處理組與控制組的估計系數(shù)在0附近波動且不顯著，表明政策介入前兩組企業(yè)在商業(yè)信用融資能力上具有同質性，滿足平行趨勢假設。隨著數(shù)據(jù)要素市場化政策的實施，估計系數(shù)顯著為正，表明數(shù)據(jù)要素市場化政策有效提升了企業(yè)商業(yè)信用融資能力。

2.安慰劑檢驗

為排除其他因素對實證結果的干擾，本文采用假設政策提前兩年發(fā)生和隨機化樣本兩種方式進行安慰劑檢驗。一方面，假設政策提前兩年發(fā)生并重新計算政策處理效應（Datap）。結果顯示，Datap的回歸系數(shù)不顯著，表明安慰劑檢驗通過。另一方面，對樣本進行500次隨機化處理，每次隨機抽取交互項。基于抽樣結果繪制的系數(shù)分布如圖1所示，隨機抽樣產(chǎn)生的系數(shù)均值為0且呈正態(tài)分布，表明隨機抽樣未對實證結果產(chǎn)生顯著影響，驗證了研究結論的穩(wěn)健性。綜上，安慰劑檢驗已通過，進一步增強了實證結果的可信度。

3.熵平衡后再回歸

本文運用熵平衡法以增強回歸結果的可信度，將全部控制變量作為協(xié)變量，并施加三階矩約束，旨在實現(xiàn)處理組與控制組在協(xié)變量層面的平衡。經(jīng)熵平衡處理后，處理組與控制組在協(xié)變量的均值和方差上高度一致，表明熵平衡法有效消除了兩組間的系統(tǒng)性差異。隨后，本文對平衡處理后的樣本進行再次回歸分析，結果顯示，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正，表明在排除潛在干擾因素后，數(shù)據(jù)要素市場化對企業(yè)商業(yè)信用融資的促進作用依然顯著。

4.考慮同時期其他政策及事件的影響

鑒于其他同期政策和事件可能影響實證結果，本文分別對其進行檢驗。一方面，考慮同期智慧城市建設政策對實證結果的影響，將政策虛擬變量（Sma）納入實證模型予以檢驗，若企業(yè)受智慧城市建設政策影響，Sma取值為1，否則為0。另一方面，鑒于新冠病毒感染疫情的潛在影響，將樣本時間區(qū)間調(diào)整至2007—2019年。實證結果顯示，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)仍顯著為正，表明本文的研究結論穩(wěn)健。

5.穩(wěn)定單位處理效應假設檢驗

穩(wěn)定單位處理效應假設（SUTVA）是雙重差分法的重要前提，要求個體潛在結果不受其他個體處理狀態(tài)影響^[25]。本文從回歸樣本中剔除試點地區(qū)周邊城市的樣本企業(yè)后重新進行雙重差分估計。實證結果顯示，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)仍顯著為正，與本文的研究結論相一致。

6.替換變量衡量方式

本文通過替換被解釋變量和解釋變量的衡量方式進行檢驗。其中，被解釋變量按企業(yè)所處的供應鏈位置將商業(yè)信用融資進行細分：從上游供應商獲得的商業(yè)信用融資（Cr_up）=（應付賬款+應付票據(jù)）/總資產(chǎn)；從下游客戶獲得的商業(yè)信用融資（Cr_down）=預收賬款與總資產(chǎn)的比值。解釋變量則參考李原等^[26]研究，將軟件業(yè)務銷售收入（Mark）作為數(shù)據(jù)要素市場化的替代變量，其數(shù)值越大，地區(qū)數(shù)據(jù)要市場化程度越高。替換變量后的實證結果與主回歸一致，再次驗證了前文的研究假設。

（四）作用機制分析

1.信息賦能機制

本文從信息可得性視角出發(fā)，考察信息賦能機制。依據(jù)Kong等^[27]的相關研究，從交易成本和市場機會維度構建機制變量。從交易成本來看，使用銷售費用率作為代理變量（Fee）。當銷售費用率較高時，企業(yè)交易成本較高，信息可得性較差；從市場機會來看，當企業(yè)面臨的市場競爭程度較低時，其市場運作更自由，市場機會更多，也更容易獲取和利用信息資源。因此，選用勒納指數(shù)作為市場機會的代理變量（Cha）^[⑦]。該指標越大，表明企業(yè)面臨的市場競爭程度較低，市場機會更多。本文通過構建式（2）（3）進行檢驗。信息賦能機制實證結果如表4第（1）（2）列所示，當被解釋變量為Fee時，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為負；當被解釋變量為Cha時，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正。這表明數(shù)據(jù)要素市場化政策能夠增強企業(yè)獲取信息的能力，為企業(yè)獲取商業(yè)信用融資創(chuàng)造條件。

2.創(chuàng)新驅動機制

本文從金融科技的應用和企業(yè)數(shù)字技術創(chuàng)新兩方面反映創(chuàng)新驅動機制。具體來看，參考趙忠濤等^[28]的研究，選取企業(yè)所在城市累計注冊金融科技企業(yè)數(shù)量加1的自然對數(shù)、上市企業(yè)當年數(shù)字專利申請的數(shù)量加1的自然對數(shù)兩項指標作為代理變量，分別記為Fin和Dig，并構建式（4）（5）進行檢驗。實證結果如表4第（3）（4）列所示，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)據(jù)要素市場化政策有效推動了地區(qū)金融科技和企業(yè)數(shù)字技術的發(fā)展，從而幫助企業(yè)獲得更多商業(yè)信用融資。

六、進一步分析

（一）異質性分析

1.基于外部信息環(huán)境的異質性分析

對于企業(yè)而言，外部信息環(huán)境的重要性不容忽視。健康、透明且有效的外部信息環(huán)境對企業(yè)的運營、發(fā)展以及獲取商業(yè)信用融資至關重要。然而，從實際情況來看，企業(yè)面臨的外部信息環(huán)境仍存在一些不足。本文將從媒體報道和分析師關注維度進行分析。

一是媒體報道。媒體報道可以傳遞關于企業(yè)的信息，影響投資者和市場對企業(yè)的認知和評價，是連接企業(yè)與公眾、投資者的重要橋梁。媒體報道內(nèi)容及角度直接影響投資者認知。投資者借此獲取企業(yè)的最新動態(tài)，評估投資價值和風險。高質量的報道有助于投資者作出全面、客觀的判斷，促進理性投資；片面或誤導性報道可能扭曲市場認知，引發(fā)非理性情緒，進而影響股票價格和融資能力。當媒體報道較少時，企業(yè)的知名度和曝光率降低，可能導致投資者和金融機構對企業(yè)了解不足，減少企業(yè)融資機會。本文基于企業(yè)當年媒體報道總數(shù)反映媒體報道水平，并按該指標中位數(shù)將樣本企業(yè)劃分為媒體報道低組和媒體報道高組。分組回歸結果如表5第（1）（2）列所示，在媒體報道低組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正；在媒體報道高組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)不顯著。這表明，當企業(yè)的媒體報道水平較低時，數(shù)據(jù)要素市場化能夠彌補外部信息環(huán)境不足，更有效地增加企業(yè)商業(yè)信用融資。

二是分析師關注。分析師在金融市場中扮演著重要角色，其研究和觀點為投資者提供參考。分析師通過對大量數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，能夠揭示市場動態(tài)和企業(yè)狀況，為投資者提供深度研究報告，助力其作出更理性的投資決策。通過持續(xù)的市場監(jiān)測和公開分享研究成果，分析師能夠促進信息的快速傳播和廣泛共享，減少市場參與者間的信息不對稱，提升市場的整體透明度。如果分析師關注較少，投資者可能因信息不充分而難以做出準確決策，進而增加企業(yè)融資的不確定性，降低債權人對企業(yè)的信任度，使企業(yè)更難獲得商業(yè)信用融資。本文使用關注該企業(yè)的分析師數(shù)量加1的自然對數(shù)反映分析師關注，并按中位數(shù)將樣本劃分為分析師關注低組和分析師關注高組。分組回歸結果如表5第（3）（4）列所示，在分析師關注低組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正，而在分析師關注高組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)并未達到顯著水平。以上數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)要素市場化能夠緩解跟蹤分析師偏少產(chǎn)生的消極影響，從而增加企業(yè)獲取商業(yè)信用融資的機會。

2.基于經(jīng)濟發(fā)展水平的異質性分析

經(jīng)濟發(fā)展水平對企業(yè)健康發(fā)展至關重要，穩(wěn)定的金融環(huán)境和市場需求可為企業(yè)提供更多發(fā)展機會與資源。本文將從數(shù)字普惠金融和信任環(huán)境兩方面進行詳細考察。

一是數(shù)字普惠金融。作為金融科技領域的創(chuàng)新實踐，數(shù)字普惠金融正重塑金融服務格局，在解決企業(yè)融資難、融資貴等問題上展現(xiàn)出巨大潛力。借助大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術，數(shù)字普惠金融可更精準、全面地評估企業(yè)信用狀況和經(jīng)營能力，顯著降低傳統(tǒng)金融體系的信息不對稱性，為企業(yè)提供更便捷、低成本的融資服務。在數(shù)字普惠金融水平較低時，企業(yè)難以通過數(shù)字化手段降低融資成本。傳統(tǒng)融資方式往往需要較高的交易成本和時間成本，增加了企業(yè)的負擔。本文基于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量地區(qū)數(shù)字普惠金融水平，并依據(jù)該指標的中位數(shù)將樣本劃分為數(shù)字普惠金融低組和數(shù)字普惠金融高組。實證結果如表6第（1）（2）列所示，在數(shù)字普惠金融低組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正，但在高組中不顯著。這表明在數(shù)字普惠金融水平較低時，數(shù)據(jù)要素市場化能夠幫助企業(yè)獲取更多的商業(yè)信用融資。

二是信任環(huán)境。信任與誠信構成信任環(huán)境的核心。良好的信任環(huán)境是企業(yè)間建立穩(wěn)定合作關系的基石，能顯著降低交易風險，促進商業(yè)生態(tài)健康發(fā)展。在這樣的環(huán)境中，企業(yè)憑借誠信行為、準時支付和嚴格履行合同，建立起彼此信任，減少對交易伙伴的疑慮，降低對額外擔保或法律保護的依賴，降低交易成本和風險。倘若信任環(huán)境處于較低水平，意味著市場上存在較高的信用風險和不確定性。在這種環(huán)境下，企業(yè)間信任關系變得脆弱，難以獲得其他企業(yè)或金融機構的信任與支持。本文使用中國管理科學研究院編制的《中國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)藍皮書》中的“中國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)”作為信任環(huán)境的代理變量，并按該指標的中位數(shù)水平將樣本劃分為信任環(huán)境低組和信任環(huán)境高組。表6第（3）（4）列結果顯示，在信任環(huán)境低組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正，而在信任環(huán)境高組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)不顯著。因此，當企業(yè)所在地區(qū)的信任環(huán)境較差時，數(shù)據(jù)要素市場化能夠在一定程度上彌補信任不足，有助于增強企業(yè)的商業(yè)信用融資能力。

3.基于企業(yè)生命周期的異質性分析

為了快速擴張，成長期企業(yè)需持續(xù)投入資金用于擴大規(guī)模、拓展業(yè)務及創(chuàng)新研發(fā)，因此融資訴求較大。此階段企業(yè)通常需要增加生產(chǎn)線、購置新設備、租賃或購買更大空間的辦公場所以及增加原材料采購，以滿足市場需求，這些活動均需要大量的初期投資。此外，為擴大市場份額，企業(yè)需加強市場營銷，包括廣告宣傳、品牌建設、市場調(diào)研以及銷售網(wǎng)絡的構建與維護，這些活動均依賴資金支持。本文采用現(xiàn)金流分類法衡量企業(yè)生命周期，將樣本劃分為成長期企業(yè)組和非成長期企業(yè)組。表6第（5）（6）列的實證結果顯示，在成長期企業(yè)組中，數(shù)據(jù)要素市場化的回歸系數(shù)顯著為正，而在非成長期企業(yè)組中，該系數(shù)不顯著。由此可見，對于成長期企業(yè)而言，數(shù)據(jù)要素市場化帶來的融資紅利更為明顯。

（二）數(shù)據(jù)要素市場化、商業(yè)信用融資與企業(yè)主業(yè)績效

數(shù)據(jù)要素市場化政策為企業(yè)帶來新機遇，企業(yè)可以更便捷地獲取市場趨勢、消費者行為、供應鏈動態(tài)等數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供了堅實的信息基礎。數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術使得企業(yè)能夠深度挖掘數(shù)據(jù)價值，優(yōu)化運營流程，提高決策效率，增強市場競爭力。商業(yè)信用融資的增長拓寬了企業(yè)融資渠道，降低了資金獲取門檻。在傳統(tǒng)的銀行貸款之外，企業(yè)可以通過商業(yè)票據(jù)、應收賬款融資、供應鏈金融等方式獲得資金支持，用于擴大生產(chǎn)、設備升級、技術研發(fā)，提升產(chǎn)品質量和市場競爭力。商業(yè)信用融資的靈活性和多樣性，也為企業(yè)在面對市場波動時提供了更強的財務彈性。由此可見，數(shù)據(jù)要素市場化政策的開展為企業(yè)提供了更加豐富的數(shù)據(jù)資源和更加高效的數(shù)據(jù)利用手段，商業(yè)信用融資的增加則為企業(yè)提供了更多的資金支持，有助于企業(yè)擴大規(guī)模、技術升級、質量改進，為優(yōu)化企業(yè)主業(yè)績效創(chuàng)造了條件。本文用剔除金融收益的資產(chǎn)收益率衡量企業(yè)主業(yè)績效（Main）。構建式（6）進行檢驗的實證結果^[⑧]表明，交乘項Cr×Data在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)據(jù)要素市場化和商業(yè)信用融資的協(xié)同作用明顯提升了企業(yè)主業(yè)績效。

七、研究結論與政策啟示

本文以2007—2023年中國滬深 A 股上市企業(yè)作為研究樣本，基于數(shù)據(jù)交易平臺設立的準自然試驗，深入考察了數(shù)據(jù)要素市場化對企業(yè)商業(yè)信用融資的影響效應。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素市場化有助于增加企業(yè)商業(yè)信用融資，且結論穩(wěn)健。機制檢驗表明，數(shù)據(jù)要素市場化通過信息賦能和創(chuàng)新驅動兩大機制影響企業(yè)商業(yè)信用融資。異質性分析表明，在企業(yè)媒體曝光較低且分析師關注度不足時，數(shù)據(jù)要素市場化對商業(yè)信用融資的促進作用更為顯著。從經(jīng)濟發(fā)展水平來看，當數(shù)字普惠金融處于發(fā)展階段、信任環(huán)境亟待加強時，數(shù)據(jù)要素市場化對企業(yè)商業(yè)信用融資的推動作用更為有效，對于處于快速成長期的企業(yè)，數(shù)據(jù)要素市場化的介入對其商業(yè)信用融資的促進作用尤為關鍵。隨著數(shù)據(jù)要素市場化推進及商業(yè)信用融資規(guī)模持續(xù)擴大，企業(yè)核心業(yè)務表現(xiàn)和綜合競爭力顯著提升。根據(jù)以上結論，本文提出如下政策建議：

第一，政府應著手制定和完善相關法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)權屬、流通規(guī)則、隱私保護和安全標準，為數(shù)據(jù)要素市場的健康發(fā)展提供法律保障。政府在構筑數(shù)據(jù)要素市場的法律基石方面，扮演著至關重要的角色。其首要任務是全面審視并更新現(xiàn)有法律法規(guī)體系，確保其適應數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的需求。這不僅意味著要清晰界定數(shù)據(jù)的所有權、使用權和交易權，解決數(shù)據(jù)權屬模糊問題，還要細化數(shù)據(jù)流通的具體規(guī)則，確保數(shù)據(jù)在流動過程中遵循合法、有序的原則。政府還應建立數(shù)據(jù)交易監(jiān)管體系，確保數(shù)據(jù)交易的公平性、透明性與安全性。強化個人數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全標準的制定至關重要，政府應通過法律手段為個人信息穿上“防護服”，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，維護公眾對數(shù)據(jù)市場的信任。

第二，政府在推動數(shù)據(jù)要素市場基礎設施建設中，不僅要扮演規(guī)劃者的角色，還需成為積極的投資者和促進者。政府應積極投資建設國家級或區(qū)域性的數(shù)據(jù)交易平臺和數(shù)據(jù)中心，營造標準化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)交易環(huán)境，降低交易成本，提高數(shù)據(jù)流動性。通過構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準體系和交易流程，政府能夠顯著降低數(shù)據(jù)交易的復雜性和成本，提升數(shù)據(jù)交互的效率，從而加速數(shù)據(jù)資源的流通與價值轉化。

第三，政府應立足長遠，加大對數(shù)據(jù)相關技術創(chuàng)新的支持力度。鼓勵并資助科研機構、高校及企業(yè)在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)定價算法等關鍵技術領域的研發(fā)工作，推動這些技術從實驗室走向市場應用。通過建立創(chuàng)新孵化器、提供研發(fā)補助、組織技術交流會等形式，激發(fā)創(chuàng)新活力，突破數(shù)據(jù)處理的技術瓶頸，將復雜、海量的數(shù)據(jù)高效轉化為有價值的信息和洞察，為企業(yè)決策、市場預測、社會治理等多方面提供有力支撐。

第四，企業(yè)必須深刻認識到，在當今數(shù)據(jù)驅動的時代，數(shù)據(jù)不僅是信息的載體，更是核心競爭力的關鍵來源。因此，將數(shù)據(jù)視為企業(yè)的戰(zhàn)略性資產(chǎn)，構建一個全方位、高效能的數(shù)據(jù)管理體系至關重要。這要求企業(yè)從數(shù)據(jù)的生命周期管理入手，涵蓋數(shù)據(jù)的精準收集、安全存儲、高效處理、深度分析到嚴格保護的每一個環(huán)節(jié)。企業(yè)應采用智能化工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集的自動化，確保數(shù)據(jù)來源廣泛且準確，同時減少人工干預帶來的誤差。隨后，在存儲環(huán)節(jié)，實施分層存儲策略，平衡成本與效率，確保數(shù)據(jù)的可訪問性和持久性。在處理階段，利用先進的數(shù)據(jù)清洗技術剔除冗余和錯誤信息，提升數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)分析則需結合機器學習和人工智能，深挖數(shù)據(jù)背后的價值，為企業(yè)決策提供科學依據(jù)。尤為關鍵的是，數(shù)據(jù)保護不容忽視。企業(yè)應實施嚴格的訪問控制、加密傳輸、定期備份以及應急響應機制，確保數(shù)據(jù)安全符合法律法規(guī)要求，保護客戶隱私和企業(yè)機密。通過這樣一套閉環(huán)管理，企業(yè)不僅能夠有效提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整體價值，還能在參與數(shù)據(jù)要素市場交易時，憑借高質量、高可信度的數(shù)據(jù)贏得市場青睞，開拓數(shù)據(jù)變現(xiàn)的新路徑，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入強大動能。

第五，企業(yè)應積極把握數(shù)據(jù)要素市場的蓬勃發(fā)展與商業(yè)信用體系日益完善所帶來的機遇，勇于創(chuàng)新，開拓更多元化、高效能的融資渠道。這要求企業(yè)深入挖掘數(shù)據(jù)這一核心生產(chǎn)要素的巨大價值，通過將企業(yè)所擁有的高質量、高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行評估和抵押，申請專項數(shù)據(jù)資產(chǎn)抵押貸款。這種模式能夠將企業(yè)的數(shù)據(jù)財富轉化為流動資金，為企業(yè)的擴張和發(fā)展注入新動力。同時，企業(yè)可以充分利用商業(yè)信用評價系統(tǒng)，憑借自身良好的信用記錄和市場口碑，申請基于信用評分的無抵押貸款。這種方式大大減輕了企業(yè)因缺乏實物資產(chǎn)抵押而面臨的融資難題，使信用成為企業(yè)寶貴的無形資產(chǎn)，進一步降低了融資門檻，加速了資金周轉周期。此外，探索數(shù)據(jù)權益融資也是新時代企業(yè)融資的一個重要方向。企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)權益證明的形式，吸引投資者參與其數(shù)據(jù)項目的開發(fā)與應用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的市場化配置與價值共享。這種模式不僅為企業(yè)開辟了新的資本來源，還促進了數(shù)據(jù)要素的有效流通與價值最大化。

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編輯：張靜，高原

How does Marketization of Data Elements Unleash Resource Dividends？ An Examination from the Perspective of Trade Credit Financing

XU Huaining¹， LIU Shasha¹， TIAN Yanan²

1.School of Management， Jinan University， Guangzhou 510632， China

2.School of Business Administration， South China University of Technology， Guangzhou 510641， China

Summary In the current era of flourishing digital economy， the marketization of data elements has become a core driver for promoting high-quality economic development. Traditional capital allocation focuses on tangible assets， with inherent limitations， while data element marketization has disrupted this model， reshaping capital allocation structures and profoundly impacting corporate financing and development pathways.

This study uses Chinese A-share listed companies from 2007 to 2023 as samples， covering multiple industries with broad representativeness. Using the establishment of data trading platforms as a quasi-natural experiment， this paper thoroughly examines the impact and mechanisms of data element marketization on corporate trade credit financing. In the research process， multiple rounds of data cleaning were conducted to ensure data quality. A difference-in-differences （DID） model was employed for regression analysis， and robustness tests were performed through methods such as variable substitution and placebo tests. The results indicate that data element marketization significantly increases corporate trade credit financing， with the conclusion remaining robust across various tests.

Further analysis reveals that information empowerment and innovation-driven development constitute the core mechanisms. Information empowerment enables enterprises to acquire and utilize information more efficiently， thereby enhancing their transparency and credibility in the trade credit financing market. Innovation-driven development encourages enterprises to explore new business models， products， and services， which in turn strengthens their market competitiveness and attractiveness for credit financing. Additionally， the quality of external information environment， level of economic development， and enterprise life cycle stage all significantly influence the relationship between data element marketization and trade credit financing. As data element marketization accelerates， enterprises show notable improvement in their core business performance.

This research makes significant contributions to the existing literature. First， unlike previous studies focusing on the impact of data element marketization on innovation capacity， green development， and industrial agglomeration， this paper approaches through trade credit financing. It explores resource dividends released at the enterprise level， revealing the critical role of data in the modern economic system. Second， it provides in-depth analysis of internal mechanisms through which data element marketization affects corporate trade credit financing. The study elaborates how data elements expand financing channels and optimize resource allocation. By examining the relationship between data element marketization and trade credit financing from three dimensions—external information environment， economic development level， and enterprise life cycle—it comprehensively analyzes the specific conditions under which these mechanisms operate， providing rich empirical scenarios and robust evidence for future research. Third， the findings offer actionable strategies for addressing corporate financing difficulties， promoting integration of digital technology with the real economy， and optimizing economic structure. These insights hold significant practical value and far-reaching implications for guiding corporate financing practices， improving the financing ecosystem， and fostering high-quality economic development. From the perspective of trade credit financing， this study extends the application scenarios where data elements empower enterprise growth and capital acquisition， contributing to deeper understanding of the role of data in modern business strategy and economic policy.

In conclusion， this study aims to reveal the critical role of data in the modern economic system by examining its impact on trade credit financing. Through rigorous empirical analysis and theoretical exploration， we have identified the key mechanisms and conditions through which data element marketization enhances corporate financing opportunities. This study underscores the importance of effectively utilizing data resources to promote sustainable growth and resilience in the digital economy.

Keywords trade credit financing； data element marketization； information disclosure quality； financial technology； digital technology innovation； enterprise core business performance

收稿日期：2024-09-29。nbsp;" 修回日期：2025-05-08。

基金項目：國家自然科學基金面上項目“基于文本分析與機器學習的分析師行為決策研究”（71972088）；暨南大學博士研究生拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)項目“供應鏈數(shù)字化對‘專精特新’中小企業(yè)高質量發(fā)展的影響研究”（2023CXB030）。

作者簡介：徐懷寧，男，暨南大學管理學院博士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟；劉莎莎，女，暨南大學管理學院教授，博士生導師，研究方向為公司金融；田亞男，女，通信作者，華南理工大學工商管理學院副研究員，研究方向為債券市場與綠色金融，電子郵箱為yananjun@foxmail.com。

^[①]參見https：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5503537.htm。

^[②]參見https：//www.cac.gov.cn/2024-01/05/c_1706119078060945.htm。

^[③]參見https：//www.gov.cn/lianbo/bumen/202305/content_6874050.htm。

^[④]參見https：//www.01caijing.com/article/336270.htm。

^[⑤]參見https：//bg.qianzhan.com/report/detail/300/240507-a30a1bd8.html。

^[⑥]限于篇幅，結果留存?zhèn)渌鳌?/p>

^[⑦]勒納指數(shù)=（營業(yè)收入-營業(yè)成本-銷售費用-管理費用）/營業(yè)收入。

^[⑧]篇幅限制，結果留存?zhèn)渌鳌?/p>