知识产权保护与企业数据资产水平

【摘 要】 文章基于2007—2022年沪深A股上市公司数据，采用逐年PSM-DID方法检验国家知识产权示范城市政策对企业数据资产水平的影响。研究发现，知识产权保护能显著提高企业数据资产水平。机制检验发现，知识产权保护政策能够发挥信息纾困效应和财务预期效应，即提高企业信息披露质量、稳定企业财务预期，进而提升数据资产水平。拓展性研究表明，在地方政府引导力度强、行业自律水平高的企业中，国家知识产权示范城市政策对数据资产的积极影响更加明显；进一步的，知识产权保护在提升企业数据资产水平基础上，能有效激励企业增加研发投入、提升创新质量。研究结论为国家知识产权保护体系完善、企业数据资产发展水平提升提供借鉴意义。

【关键词】 知识产权保护； 数据资产水平； 研发创新； 国家知识产权示范城市； 准自然实验

【中图分类号】 F273.4；F49 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2025）01-0011-10

一、引言

数据资产作为经济社会数字化进程中的新兴资产，通过其转化成有价值的信息和知识，积极塑造新的生产关系和经济结构，在推动新质生产力发展中发挥重要作用。但现阶段，市场上数据资产的真实产值，以及数据资产建设体系的完备程度均与之在数字经济中的重要地位并不相称。究其原因，数据资产权属划分和权益保护问题成为阻碍数据资产价值充分释放的重要原因[1]。权属不明则主体权责不明，妨碍数据资产的有效配置与流通，易引发交易纠纷与侵权行为，降低企业数据资产投资意愿；数据资产产权保护难点在于，数据资产具有共享性，竞争对手能以较低成本获取用于自身价值创造，且数据侵权行为呈现隐蔽性、复杂性和多发性特征，企业举证难度和维权成本攀升。因此，如何加强数据资产保护成为进一步提高企业数据资产水平、释放数据资产价值所面临的关键问题。

知识产权保护制度是一种兼顾公平与效率、功能性与普惠化的“有形之手”，数据资产具备成为知识产权保护客体的合理性。理论上，数据资产是由企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的资源，鉴于数字经济相较知识经济拥有更小的“颗粒度”，数据资产是相较于知识“更细微”的无形资产[1]。因而，数据资产与知识产权类似，具有“客体共享、利益排他”的智力成果属性。实践中，数据知识产权是目前正在试点流通交易的一种数据权。例如，神州数码（深圳）有限公司在地方知识产权局的指导下完成数据知识产权登记，并将其登记数据作为数据资产，纳入企业财务报表，形成知识产权保护赋能数据资产价值化的典型示范。现有理论和实践典例均表明，可通过发挥知识产权保障作用，引导企业积累、运用数据资源，将“软知识”变为“硬资产”，推动数据资产赋能实体经济。然而，关于知识产权保护与企业数据资产水平的因果关系未被探究，现有数据资产相关实证分析较少且集中于经济后果方面。鉴于此，本文主要探讨地区知识产权保护能否成为企业提高数据资产水平的驱动因素。

作为近年来最为典型的知识产权保护制度建设举措，国家知识产权示范城市政策根植于对产权规则及关系的调节、保护制度，是探究知识产权保护与企业数据资产水平关系的有效切入点。首先，国家知识产权示范城市政策可强化数据资产产权的宣传教育，或将成为加强数据资产保护的重要一环。其次，知识产权保护目的是促进知识信息的创新创造，知识产权信息化平台等可矫正侵权者与权利人的信息盲区，降低信息不对称程度。当知识产权保护较强时，企业被侵权概率较低，无形资源带来的垄断利润将会提高，进而提升企业的未来财务绩效[2]。借鉴已有研究，本文从信息纾困和财务预期效应出发，探究知识产权保护对企业数据资产水平的影响。最后，知识产权保护体系日益完善、“大保护”格局全面形成，而这类社会共治体系重点在于政府引导和行业自律。本文进一步探究国家知识产权示范城市政策与地方政府引导、行业自律的协同配合作用。此外，知识产权保护能够发挥创新效应已形成广泛共识，而数据资产也是产业创新的重要支撑，应在注重知识产权保护基础上，提升数据复用价值、助力企业自主创新①。可见，研究知识产权保护制度供给对数据资产的影响，对创新突破也具有一定启示作用。鉴于此，本文以国家知识产权示范城市政策作为准自然实验，采用逐年PSM-DID检验知识产权保护对企业数据资产水平的因果效应、中介路径、作用场景以及经济后果。

本文的边际贡献在于：（1）研究视角方面，现有文献大多关注数据资产经济后果，尚未有文献涉足数据资产的影响因素研究。本文关注国家知识产权示范城市政策对数据资产的影响及作用机制，不仅为知识产权保护作为“他山之石，可以攻玉”提供经验证据，也为企业数据资产发展的相关研究提供新视角。（2）指标设计方面，已有学者采用虚拟变量[3]、深度学习法[4]对企业数据资产测度进行了有益尝试。本文利用机器学习法完善数据资产词典，利用文本分析法并结合情感极性分析法，度量企业数据资产水平，为后续实证研究提供借鉴。（3）实践意义方面，本研究证明国家知识产权示范城市政策能显著提高企业数据资产水平，不仅有助于启发企业利用促进数据资产水平提升的有效环境条件，也有助于扩大国家知识产权示范城市政策的效用范围，加快构建全链条知识产权保护体系。

二、政策背景、理论分析与研究假设

（一）政策背景与文献回顾

《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》指出，知识产权作为国家发展战略性资源和国际竞争力核心要求的作用更加凸显。2011年，国家知识产权局印发《国家知识产权试点和示范城市（城区）评定办法》（国知发管字〔2011〕160号），依照中央授权、地方自主推动的原则，于2012年遴选出23个入选试点的首批城市名单。2014年出台《国家知识产权试点、示范城市（城区）评定和管理办法》（国知发管字〔2014〕34号），随后知识产权示范城市建设范围不断扩大，目前已评选出六批共77个国家知识产权示范城市。具体来讲，知识产权保护示范城市受国家、省级和市级三级联动监督、考核与管理，每三年动态调整一次，同时设定了明确且严格的考核要求和标准，主要考核内容包括政府知识产权制度建设、社会知识产权软环境建设及企业知识产权意识培育等知识产权工作。总之，知识产权保护示范城市建设旨在提高地区知识产权服务水平，促进市场公平竞争和企业高质量发展。

现有文献主要从地区和企业两个层面展开对知识产权示范城市政策的效果评估。在区域层面，知识产权保护不仅能提高城市创新水平与质量[5]，还能有效推动地区产业结构升级，提高地区经济增长质量[6]。在企业层面，现有研究已从不同角度验证国家知识产权示范城市政策对企业创新的积极作用，其他方面的经济后果研究较少。例如，知识产权保护政策可有效提高企业创新意愿和创新能力[7]、实现企业创新质量和创新效率提升[8]等。在其他方面，知识产权保护政策能够提升企业的信息披露意愿，降低信息披露成本，帮助企业克服外部性和信息不对称问题[9]；同时，有效的知识产权保护制度通过排除模仿者的非法侵犯而产生垄断利润，此时企业专利产出对未来财务绩效的提升作用更大[2]。此外，许为宾等[10]与曹薇等[11]均将国家知识产权示范城市政策视为准自然实验，得出知识产权保护显著促进企业数字化转型的一致结论。

上述文献为本文提供了丰富的理论基础与启发意义。尽管现有研究已验证知识产权保护对企业数字化转型的积极影响，但是数字化转型的底层逻辑是数字技术应用，而数据资产更强调价值创造。企业从业务、流程等数字化转型中发现有价值的信息、趋势和模式，洞察数据隐藏价值，并形成数据资产是发展微观新质生产力的重要基础。然而，鲜有文献关注企业数据资产水平的影响因素，知识产权保护对企业数据资产水平的关系也尚未被有效证明。与已有文献重点关注政策的创新效应不同，本文从数据资产角度出发，将企业信息困境和财务困境的纾解作为分析国家知识产权示范城市政策微观作用的逻辑起点和基本支撑点，并在已有基础上更深一步探究政策的创新效应。

（二）理论分析与研究假设

1.知识产权保护对企业数据资产水平的影响

目前，数据资产发展存在三个现实问题：其一，制度不适应性。现有制度体系安排和法律框架难以适应数据资产发展过程中的权属划分、产权登记等新问题。其二，司法维权成本高。数据资产侵权行为的复杂性给数据资产司法判决带来困难。其三，概念认知不深入。企业对数据资产定位不明产生数据资产合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等难题。因此，本文将从数据资产的制度供给、司法保护和企业认知三方面，分析知识产权保护影响企业数据资产的直接效应。

首先，在制度供给方面，国家知识产权示范城市政策有力督促政府部门关注企业数据资产产权保护需求。该政策加速布局法律监管、金融服务等相关制度体系，提高了数据资产相关规范性制度安排的出台效率，促进了数据资产相关服务体制的完善和服务质量的提升。而全面的规范性制度安排不仅有助于政府部门统筹协调，为数据资产相关审批、扶持工作保驾护航，还能形成重视数据资产、尊重企业数据资产权益的社会认知，提高企业数据资产投资积极性。其次，在司法保护方面，构建具备高水平专业技能、公正高效的司法体系是知识产权示范城市建设的重要任务之一。公平高效的司法体系能够在数据资产侵权行为发生时快速立案、取证与审理，及时挽回企业经济损失，提升企业对法律保护的信任程度和诉诸法律保护的概率，为企业营造长期稳定的发展预期，激励企业进一步投资数据资产的信心。同时，严格的司法保护能有效震慑数据资产潜在侵权者，降低数据资产侵权行为发生的概率，解决企业投资数据资产的外部性问题。最后，在企业认知方面，加强企业知识产权保护宣传教育是知识产权保护示范城市政策的考核目标之一。知识产权示范城市政策督促政府积极搭建知识产权宣传教育和交流互动平台，不仅有助于提升企业数据资产保护意识，明确数据资产价值定位，激活数据市场供需主体的积极性，为企业对数据进行深度开发利用提供动力，还能提高企业员工的数据资产相关知识认知，促进人才队伍提档升级，便于企业深入推进数据资产确权、价值评估等工作，提高数据资产水平。

综上所述，本文提出假设1。

H1：在其他条件不变的情况下，知识产权保护示范城市建设可提高企业数据资产水平。

2.知识产权保护影响企业数据资产水平的中介效应

（1）信息纾困效应

国家知识产权示范城市政策能够提高企业信息披露质量进而影响企业数据资产水平。数据资产投资离不开数据库、数据专利等知识产权构建，但这极有可能引发竞争对手的模仿或抄袭行为，为企业带来系列维权成本，限制企业价值信息披露选择；同时，市场中信息传递失真等因素造成的信息不对称问题会严重影响企业间知识转移效率和技术合作，造成信息披露困境。而知识产权保护政策能够发挥契约治理效能，在市场中形成侵权惩罚机制，有效防止企业数据资产相关创新信息被非法窃取，降低企业诉讼成本和保护成本等数据资产投资的溢出损失，有效提高企业高质量信息披露意愿[12]，不仅使得企业得以聚焦数据资产长线建设进程，持续提高数据资产水平，还便于信息需求方获得企业在技术创新、数据资产投资规划等方面的完全信息，吸引有共同发展目标的企业主动合作，分散企业数据资产投资成本，提高数据资产水平。

（2）财务预期效应

国家知识产权示范城市政策能够稳定长期财务预期进而影响企业数据资产水平。数据资产投资并非一蹴而就，不仅对企业资金周转和盈利能力有较高的要求，更需要企业有稳定的财务预期，方能保障企业具有持续充足的现金流和长远规划。产权的基本功能是给企业提供追求长期利益的稳定预期，知识产权保护示范城市政策从多方面明确企业拥有的知识产权，并采取切实行动保护企业合法知识产权权益。企业更愿意向投资者展示其核心竞争力以及收益的可预见性，从而增强外部投资者对企业的投资信心，尤其是吸引稳定型机构投资者和银行等耐心资本的长期支持，降低企业财务风险。而企业资本要素的长效积累和稳定的长期财务预期进一步表现为企业的长期发展信心，助力统筹企业资源进行数据资产建设的长期规划的系统布局，保障数据资产投资从战略设计到开发利用的有效执行，促进数据资产价值长期开发，充分释放数据资产红利。

综上所述，本文提出假设2。

H2：知识产权保护示范城市建设通过发挥信息纾困效应和财务预期效应，激励企业提升数据资产水平。

三、研究设计

（一）样本与数据来源

2007年，党的十七大首次提出“实施知识产权战略”，本文选取2007—2022年Ａ股上市企业数据为研究样本，并做如下处理：剔除ST、*ST和PT特殊处理的样本；剔除北京、上海、天津和重庆4个直辖市相关数据②；剔除在样本期间内进行过行政区划调整的样本和试点期间内在试点城市与非试点城市之间进行搬迁的企业样本；进行逐年PSM匹配，仅保留处于共同支撑域的样本。经上述筛选后，共得到26 001个企业-年度观测值。本文所用企业层面数据源自国泰安（CSMAR）数据库和中国研究数据服务平台（CNRDS）数据库，城市层面数据源自《中国城市统计年鉴》。

（二）变量定义与测度

1.解释变量

知识产权保护（DID）：本文以国家知识产权示范城市政策为知识产权保护的代理变量，当企业注册地所处的城市在某一年被认定为知识产权示范城市，则当年及之后年份的DID均赋值为1，否则赋值为0。

2.被解释变量

数据资产（DA）：本文采用“种子词+Autophrase相似词扩充+Snownlp情感极性分析”的方法度量企业数据资产水平。具体步骤如下：第一，构建底层逻辑选取种子词，并利用机器学习法扩充种子词，形成“数据资产”文本词典。首先，本文以“数据资产获取-数据资产处理-数据资产应用”价值链为底层逻辑，初步选取数据资产种子词；其次，数据资产是以电子或其他方式记录的结构化或非结构化数据③，因此本文补充检验数据记录方式相关关键词是否纳入种子词；再次，通过对比分析《“十四五”大数据产业发展规划》等官方文件以及向学术界、大数据行业协会以及相关企业人员征询意见等方式，进一步调整、完善种子词。最后，采用Autophrase方法扩展种子词并形成数据资产词典。第二，利用企业年报文本信息，经文本分析、情感极性分析得到数据资产词频，形成数据资产测度指标。根据数据资产词典，使用计算机编程语言（Python）对企业年度报告进行相关词汇的词频统计，并利用情感极性分析技术（Snownlp）逐一分析相关词汇，最终得到经情感极性分析（正向、中立与负向）调整后的词汇词频。第三，将正向与中立的词汇词频加总，除以企业年报总词频数并乘以100，得到刻画企业数据资产水平的整体指标。

3.控制变量

本文从企业基本特征、公司治理属性和区域发展水平三方面选取控制变量。

具体变量定义见表1。

（三）模型设计

传统倾向得分匹配方法往往将面板数据转化为截面数据进行匹配，从而产生控制组和处理组“跨期匹配”偏误问题。因此，本文采用逐期倾向得分匹配（PSM）和多时点双重差分（DID）结合的方法来验证前文假设：第一，将全部控制变量作为逐期匹配的协变量，采用Logit模型计算样本企业的倾向得分值。第二，分年度采用1■1近邻匹配原则，将未被设立为知识产权保护示范城市，与实验组倾向得分差值小于0.05的企业作为控制组。第三，将各年份匹配后数据纵向合并至一个数据集中生成回归需要的面板数据，并对生成的面板数据集进行平衡性检验和匹配效果分析。第四，保留落在共同支撑域的样本，并运用多时点DID方法重新估计知识产权示范城市试点政策对企业数据资产水平的影响。回归模型如下：

DAi，t=β0+β1DIDi，t+■βkControlsi，t+∑Year+∑Ind+εi，t

（1）

其中，DAi，t为企业数据资产水平，DIDi，t为双重差分项，Controlsi，t为控制变量组，εi，t为随机误差项。本文控制行业与年份固定效应，并进行企业层面的聚类稳健标准误处理。

四、实证分析

（一）逐期倾向得分匹配结果检验

本文参考谢申祥等[13]的研究，对逐年PSM匹配结果进行平衡性检验，结果发现，匹配后各年份绝大多数匹配变量的系数值减小且变得不显著，同时伪R2明显减小，这说明在不同年份两组的匹配变量不存在系统性偏差，满足平衡性检验要求④。同时，对比匹配前后的核密度图发现，匹配后的均值线距离明显缩短，说明逐年PSM存在降低样本选择性偏差的处理效果。

（二）描述性统计

主要变量描述性统计结果如表2所示。企业数据资产水平最小值为0，最大值为3.8564，标准差为0.2328，可见上市公司整体数据资产水平较低，不同企业间存在一定差距。

（三）基准回归分析

表3报告逐年PSM匹配后样本的回归结果。本文采用逐步加入控制变量及固定效应的方式，回归结果中知识产权保护示范城市政策的回归系数均通过了1%水平上的显著性检验，表明知识产权示范城市政策对企业数据资产存在显著的正向作用，验证H1。

（四）平行趋势检验

本文将知识产权示范城市试点政策前后相对年份信息的虚拟变量纳入主回归模型进行检验，并将试点政策实施的前一期设定为基期。平行趋势检验结果如图1所示，在知识产权示范城市试点政策实施之前，实验组和控制组企业的数据资产水平无显著差异，满足平行趋势假设。

（五）安慰剂检验

为消除不可观测的遗漏因素造成的政策评估效果偏差，借鉴Yiming et al.[14]的思路，从总样本无放回地随机抽取若干“伪处理个体”进行回归，并重复进行500次。图2报告安慰剂检验结果，随机试验组中知识产权示范城市政策对企业数据资产的估计系数以正态分布形式集中分布在0值附近，表明前文基准回归结果并非偶然，验证基准回归结果的稳健性。

（六）异质性处理效应检验

由于知识产权示范城市试点项目采取逐年试点推广的方式进行，本文进行异质性处理效应检验。本文采用Goodman-bacon[15]的思路，将基准回归中知识产权示范城市政策的估计系数分解为若干个2×2-DID组合，Bacon分解结果如表4所示。组1和组3分别是以“尚未接受处理组”和“从未接受处理组”作为对照的“好”控制组，平均处理效应分别为0.003和0.029，占比之和为85.5%，说明本文估计结果受异质性处理效果影响较小。

进一步的，本文分别采用组别-时期平均处理效应、插补估计量、堆叠估计量和交互权重估计量四类“异质性稳健估计量”重新进行回归[16-19]。如表5所示，估计结果均显著为正，表明在考虑异质性处理效应引致的估计偏误后，知识产权保护依然对企业数据资产有显著正向作用。

（七）其他稳健性检验⑤

1.改进回归模型

第一，考虑到数据资产变量的数值分布具有右侧截尾特征，本文选择Tobit模型重新回归。第二，分别控制城市和个体固定效应，以消除区域层面和个体层面可能的遗漏因素所导致的估计偏误。第三，控制“年份×行业”高阶联合固定效应，以剔除行业随时间变化的不可观测因素影响。第四，增加控制财政预算支出（BE）、产业结构（IS）、工业化水平（IL）作为地区层面控制变量，以减少非时变区域特征对结果产生的内生性影响。以上回归结果的估计系数均在1%的水平上显著为正，表明本文结论稳健。

2.工具变量法

考虑到数据资产和风险承担水平之间可能存在逆向因果问题，即企业数据积累、运用水平提升导致相关产权保护需求增大，最终推动知识产权保护政策出台。本文参考吴翟等[20]的研究，以企业所在省份“中华老字号”企业数目作为工具变量，并采用政策实施时间体现工具变量的时变性，进而构造交乘项（CTH×Post），并采用2SLS方法进行内生性检验。一方面，“中华老字号”等地理标志与知名商标品牌建设较好的城市，通常较为重视知识产权制度建设；而一个地区的老字号企业数目，往往与具体企业的数据资产水平没有直接关联，满足外生性条件。第一阶段回归结果显示，工具变量在1%的水平上显著，说明工具变量满足强相关性。有效性检验结果表明，工具变量具备可识别性且通过弱工具变量检验，具有一定的合理性和可靠性。第二阶段回归结果表明，在考虑内生性问题后，知识产权示范城市试点政策对企业数据资产水平仍在1%的显著性水平上产生正向影响。

3.排除其他政策影响

本文考察期内地方政府实施的其他政策可能同样会影响企业数据资产水平，从而导致估计结果偏误。首先，知识产权法庭（法院）通过建立专门的司法途径，帮助企业高效解决知识产权纠纷，从而对企业数据资产流通、共享产生影响。其次，样本期内国家陆续出台“创新型城市”“宽带中国”“大数据综合试验区”等影响地区数据要素利用的政策，也可能对估计结果产生影响。为此，本文进一步加入“知识产权法庭（法院）”“创新型城市”“宽带中国”“大数据综合试验区”政策的虚拟变量Law、Innovation、KDZG和DSJ，以控制其他政策对估计结果的影响。结果证明在排除相关政策影响后，知识产权示范城市政策对数据资产仍具有显著正向影响。

4.子样本回归

第一，省会城市行政级别较高，不仅在资源获取能力和经济发展水平上优于普通地级市，也有可能执行更为严格的知识产权保护政策，干扰对知识产权示范城市试点政策效应识别。因此本文将剔除省会城市后的样本重新回归。第二，考虑到不同上市板块的企业在财务状况、企业规模等方面存在差异，对知识产权保护的重视程度也有所不同，可能影响实证结果，故仅以主板上市公司数据为样本重新回归。以上回归结果的估计系数均在1%的水平上显著为正，表明本文研究结论稳健。

（八）影响机制分析

本文参考江艇[21]关于因果识别的机制检验方法，尝试验证知识产权示范城市政策促进企业数据资产水平过程中可能存在的信息纾困和财务预期效应。

一方面，参考马连福等[22]的做法，以上交所和深交所公布的上市公司信息披露质量评级来表征企业信息披露质量（IQ），评级分为“优秀”“良好”“合格”“不合格”4类，分别对应赋予分值4至1分。回归结果如表6列（1）所示，回归系数在1%水平上显著为正，表明知识产权示范城市政策对于提高企业信息披露质量有显著正向作用，进而推动数据资产发展。另一方面，参考伊志宏等[23]的做法，采用修正的财务风险指标表征企业长期财务预期（FE）。回归结果如表6列（2）所示，回归系数显著为正，表明知识产权保护政策营造宽裕灵活的资金环境，保持企业财务柔性，助力企业数据资产水平提高，H2得到验证。

五、进一步分析

（一）异质性分析

前文理论分析和实证结果表明，知识产权示范城市政策对企业数据资产水平具有显著的促进作用，继续深入探讨如何进一步落实顶层设计、放大政策效能。2024年，国家知识产权局等发布的《知识产权保护体系建设工程实施方案》（国知发保字〔2024〕10号）中将社会共治列为知识产权保护体系建设的重要内容之一，其关键在于坚持“政府引导、行业自律”。因此，本文检验知识产权示范城市政策能否与地方政府引导、行业自律产生协同配合作用，进而叠加、放大该政策对于企业数据资产发展水平的促进作用。

1.地方政府引导

地方政府引导作用体现在知识产权行政保护职能上，发挥着知识产权侵权保护第一道防线和司法保护“分流阀”作用，优化知识产权示范城市政策对企业数据资产水平的治理效果。一方面，政府行政部门无需企业提供担保即可依据职权采取实质性行动，能够在侵权行为发生后及时作出罚款、没收违法所得等行政裁决，维护企业数据资产产权。另一方面，数据资产侵权等复杂产权纠纷对执法人员水平提出一定要求，此时知识产权行政保护能与司法体系相配合，弥补司法审判治理效率偏低、流程较长等不足，促成复杂知识产权纠纷快速解决，保护数据资产所有者合法权益，激励企业数据资产投资。本文参考甄红线等[24]的研究，以专利侵权结案率乘以当年地区专利授权总量并加1取自然对数来度量地方政府的知识产权行政保护水平（IPRE）。表7列（1）结果表明，知识产权示范城市政策与知识产权行政保护水平的交乘项（DID×IPRE）回归系数在5%的水平上显著为正，表明知识产权保护政策与知识产权行政保护水平有效发挥协同作用，促进企业数据资产水平提升。

2.行业自律

行业自律以行业内企业自我监管为目的、以自觉遵守规范或标准为准绳，能够有效弥补政府监管不足问题，助力知识产权示范城市对企业数据资产积极效用的有效发挥。一方面，拥有自律意识的企业会通过自主开展知识产权保护培训，调动员工知识产权保护意识，形成尊重其他企业成果、注重捍卫自身知识产权利益的产权保护思路，保障本企业的数据资产权利。另一方面，较高的行业自律水平有助于形成健康的市场竞争秩序，提升行业社会形象，增强企业市场竞争力，为企业投资数据资产提供支撑。本文以是否被列为失信被执行企业为标准考察企业自律水平（SD），若企业在当年被列为失信被执行企业，则赋值为0，否则赋值为1。本文构建知识产权示范城市政策与企业自律水平的交乘项（DID×SD），结果如表7列（2），交乘项系数在5%水平上显著为正，表明企业所在行业自律水平越高时，越能有效响应知识产权示范城市政策号召，更有利于企业数据资产水平提高。

（二）知识产权保护、数据资产与企业创新

习近平总书记在主持中共中央政治局第二十五次集体学习时强调，“创新是引领发展的第一动力，保护知识产权就是保护创新”。在数字经济时代，数据作为关键生产要素具有战略性地位，不仅发挥着数据的基本资源功能，还具有创新引擎的关键作用[25]。那么，知识产权保护政策在提高企业数据资产水平后，理应进一步有效激励企业创新。

从创新投入来看，国家知识产权示范城市政策减少企业面临的侵权风险，不仅能确保企业依靠高质量创新获得超额经济利润，有效分摊研发成本和降低研发风险，还能助力企业积累和运用高质量数据，适时进行数据资产化。而以数据资产为导向的研发过程便于企业快速发现规律、预测趋势、指导创新。由此，数据资产能够丰富企业研发要素，加之知识产权保护政策以增强企业创新激励，最终表现为企业研发投入水平提升。从创新产出来看，知识产权示范城市的建设有利于以市场逐利为导向的创新资源集聚并形成规模经济，企业能以更低的成本享受到基础知识和共性技术研发成果，盘活企业高质量创新动力。在此过程中，由知识产权保护引致的企业数据资产水平提升与共享，可构筑企业间创新网络，为跨领域融合创新提供可能，催生新的创新思路，提升产出质量。

基于以上分析，本文从创新投入和产出质量两方面，验证知识产权示范城市政策的经济后果。具体的，采用企业研发支持与总资产的比值度量创新投入（IP），采用基于企业专利的IPC分类号信息计算的专利知识宽度测度企业创新质量（IQ）。结果如表7列（3）、列（4）所示，知识产权示范城市政策与企业数据资产水平的交乘项（DID×DA）回归系数均显著为正，表明知识产权示范城市政策有效提高企业数据资产水平，进而激励企业加大研发投入，提高创新产出质量。

六、研究结论与建议

本文基于2007—2022年A股上市公司数据，采用逐年PSM-DID方法实证检验知识产权示范城市政策对企业数据资产水平的影响。研究发现，知识产权保护试点政策能显著提高试点地区企业数据资产发展水平。机制检验发现，知识产权保护政策能够发挥信息纾困效应和财务预期效应，激励企业提高信息披露质量，稳定企业长期财务预期，进而提高企业数据资产水平。拓展性研究表明，知识产权示范城市政策能与地方政府引导、行业自律体系协同配合，强化对数据资产的积极影响。此外，知识产权示范城市政策在促进企业数据资产水平提高的同时，能有效激励企业增大研发投入，对企业创新质量提升产生显著正向影响。基于上述经验结论，本文具有以下政策启示：

第一，强化知识产权保护制度建设，发挥信息赋能效应和财务预期效应，有效赋能数据资产。一方面，对于政府部门来讲，以强有力的知识产权保护措施引导企业走出信息披露困境，降低数据资产侵权行为给企业带来的经济损失和时间成本，促进企业与市场的良性互动，提高企业财务预期，进而构建高质量数据资产。另一方面，企业应自觉成为知识产权保护的主体，利用政策利好、打造自身优势，加强相关人员数据资产产权相关知识的培训工作，实现专业化数据资产保护管理，及时运用政策和法律工具维护自身经济利益，充分实现数据资产价值。

第二，构建知识产权保护社会共治体系，形成知识产权保护合力，协同助力知识产权保护示范城市建设对数据资产政策效用的发挥。知识产权保护是一项手段多样、渠道各异的系统工程，应从各主体合作角度出发，实现知识产权保护协同共治。从政府引导角度，应明晰行政机关与司法机关的职责权限和管辖范围，健全其与司法保护之间的衔接机制，避免重复执法，充分发挥其辅助作用。从行业自律角度，有关部门不仅应严格执法，采取强制措施约束企业侵权行为，还应加强知识产权宣传教育，营造尊重知识产权、尊重创新的良性竞争认知，提高企业自律水平。●

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