尤建新，徐 涛

（同济大学经济与管理学院，上海200092）

随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展，以数字化、网络化、集成化、数据化、智能化为特征的数字化转型浪潮席卷全球［1］。数据已经成为新生产要素和战略资产，为技术创新和产业升级提效增能［2］。如何发挥数据资产价值成为政府、企业和诸多学者关注的问题。其中，数据资产质量是数据价值实现的关键，如果数据资产质量存在瑕疵还被分析、挖掘，不仅不会产生价值，甚至会出现偏差，影响企业正确决策，误导企业投资和产品研发方向［3］。因此，评价和提升数据资产质量对发挥数据资产价值具有重要意义。

目前针对数据资产质量问题的研究仍然较少，现有研究主要关注数据资产的概念和数据资产的运营。中国信通院发布的《数据资产管理实践白皮书》将数据资产定义为由企业拥有或者控制，能够为企业带来未来经济效益，以物理或电子方式记录的数据资源，如文件、电子数据［4］。在大数据时代，王汉生认为数据要形成产业必须有规模化的数据支撑，为了支撑规模化商业应用，数据必须是电子化的［5］。从产业界来看，企业对于数据资产的运营场景主要包括内部使用和外部使用［6］。关于数据资产质量研究中，孙俐丽等采用扎根理论对影响企业的数据资产质量的因素进行研究，指出数据资产质量管理的动机、标准和规范、过程管理、支撑与保障等因素对数据资产质量具有重要影响［7］。……