上市公司数据资产入表百强榜单揭晓软件和信息技术服务业成“赢家”

　　日前，上海数据交易所与上海交通大学上海高级金融学院在中国企业数据价值化高峰论坛上共同发布“上市公司数据价值化研究榜单”，为市场提供全新的、前瞻性的评价视角。作为国内首个系统性评价上市公司数据价值化进程的研究成果，榜单分为数据资源入表上市公司100强和数据资源未入表上市公司100强，同时按照行业、地区等维度做了区分。

　　“本次榜单的发布有助于明晰数据资产化的发展方向，为行业实践提供重要参考与指引。”上海数据交易所总经理汤奇峰在接受《证券日报》记者采访时表示，通过榜单不仅能够识别出在数据资产化工作中处于领先地位的企业，还能借此剖析其面临的挑战，为其他企业未来的发展提供可借鉴的示范路径。同时，鉴于上市公司在市场中具有重要的标杆作用，该榜单亦从侧面反映了作为中国数字经济重要主体的上市公司在推动数字经济发展中的贡献，以及其在数据要素化、产品化和资产化过程中的发展情况。

　　随着2024年1月1日《企业数据资源相关会计处理暂行规定》落地实施，一场关乎数据价值觉醒的变革在A股市场悄然发生——对比2024年一季报和2024年年报可以看到，A股公司数据资产入表提速扩围：参与企业数量已从17家跃升至100家；披露规模从0.79亿元增长至21.64亿元。同时，涉及行业也快速扩围，由之前的6类行业拓展到目前的34类行业。

　　在这场如火如荼的变革浪潮中，2024年度上市公司数据价值化究竟谁强谁弱？这份“上市公司数据价值化研究榜单”提供了较为直观的答案。据悉，该榜单构建了多维度指标体系，融合多种方法分配权重，经数据预处理验证及专家动态反馈调整，以确保评价体系科学权威、覆盖全面。

　　“上市公司数据价值化研究榜单”显示，拓尔思信息技术股份有限公司(以下简称“拓尔思”)以95.86的分数位列第一，上海合合信息科技股份有限公司(以下简称“合合信息”)和每日互动股份有限公司分别以95.63分和94.73分的成绩紧随其后。

　　从行业来看，软件和信息技术服务业成为“赢家”，共有5家企业跻身榜单前十。除拓尔思、合合信息外，航天宏图信息技术股份有限公司、北京海天瑞声科技股份有限公司和罗克佳华科技集团股份有限公司均取得佳绩。在电信、广播电视和卫星传输服务领域，中国移动有限公司、中国联合网络通信股份有限公司、中国电信股份有限公司三大巨头分列榜单第七位至第九位；互联网和相关服务行业的山东卓创资讯股份有限公司位列榜单第五，也在数据价值化进程中表现亮眼。

　　值得关注的是，此次发布的榜单不仅对已实现数据资产入表企业的价值化程度进行了评估，还特别评选出100家未入表企业的数据价值化程度，以便更全面地洞察整个市场在数据价值化进程中的发展态势。

　　榜单结果显示，万达信息股份有限公司(以下简称“万达信息”)(94.28分)、深圳市桑达实业股份有限公司(89.45分)和交信(浙江)信息发展股份有限公司(以下简称“信息发展”)(87.64分)分列前三位。其中，万达信息和信息发展属于软件和信息技术服务业。

　　北京邮电大学经济管理学院教授曾雪云对《证券日报》记者表示，当前，众多企业对数据能否转化为实际价值仍持观望与疑虑态度。在此背景下，该榜单遴选出具有行业头部代表性的企业案例，不仅为投资者、相关方及国内上市公司提供了极具参考价值的实践样本，更以直观方式呈现了数据实现价值转化的完整路径。此举为行业发展树立了标杆，助力消除市场疑虑，引领企业把握数据价值化机遇，推动数字经济生态的健康、可持续发展。

　　事实上，数据开发和利用已成为数字时代背景下上市公司提升竞争力的重要抓手。数据价值化，一方面能够为企业带来新的增长点，另一方面，还能够推动经济结构的优化升级，为培育新质生产力、推动高质量发展提供有力支撑。

　　上海交通大学上海高级金融学院副院长李峰在接受《证券日报》记者采访时表示，数据价值化对上市公司经营与业绩的改善作用可从两个层面理解：其一，在数据资产入表层面，当数据资源满足相关条件并确认为资产后，能够直接扩充企业资产规模，提升当期利润，同时在后续摊销过程中，数据资产的成本分摊与经济利益流入可实现更合理的匹配，进而从边际上优化企业财务报表结构；其二，数据资产入表，为数据价值的深度挖掘创造了有利条件。通过规范的数据估值体系，数据资源得以在合规框架下开展流通交易，这不仅在形式上改善企业财务指标，更在实质上激活数据要素潜能，通过推动数据的广泛使用与高效流转，为上市公司创造持续增长的企业价值。

　　不过，上市公司在推动数据资产入表的过程中，还面临着产权边界模糊、公共数据与商业数据的界定尚不明确等挑战。因此，上市公司如何突破数据资产入表的现实瓶颈，最大化释放数据价值至关重要。

　　曾雪云建议，在以产业数字化与数字产业化为主导的发展浪潮中，企业需精准定位自身在产业链中的位置，明晰上下游协同关系与价值传递路径，同时深度洞察所属行业的数据化特性，挖掘数据应用场景，制定适配的数字化转型策略，实现数据价值最大化，推动企业高质量发展。

　　李峰表示，数据价值化是一个长期且系统性的工程，需扎实做好数据治理、确权等前置工作，在保障数据来源合法合规的前提下，严格遵循法律法规，兼顾公共数据安全与个人隐私保护，全方位维护各方参与者的合法权益；同时应积极探索多元化数据价值实现路径，既可以通过数据交易直接获取经济收益，也能在数据应用过程中赋能业务创新，还可挖掘数据在金融征信等领域的潜在价值，以多渠道、多形态的方式释放数据要素的最大效能。

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