本報記者 田鵬

    日前，上海數據交易所與上海交通大學上海高級金融學院在中國企業數據價值化高峰論壇上共同發布“上市公司數據價值化研究榜單”，為市場提供全新的、前瞻性的評價視角。作為國內首個系統性評價上市公司數據價值化進程的研究成果，榜單分為數據資源入表上市公司100強和數據資源未入表上市公司100強，同時按照行業、地區等維度做了區分。

    “本次榜單的發布有助于明晰數據資產化的發展方向，為行業實踐提供重要參考與指引。”上海數據交易所總經理湯奇峰在接受《證券日報》記者采訪時表示，通過榜單不僅能夠識別出在數據資產化工作中處于領先地位的企業，還能借此剖析其面臨的挑戰，為其他企業未來的發展提供可借鑒的示范路徑。同時，鑒于上市公司在市場中具有重要的標桿作用，該榜單亦從側面反映了作為中國數字經濟重要主體的上市公司在推動數字經濟發展中的貢獻，以及其在數據要素化、產品化和資產化過程中的發展情況。

    百強榜單或引領新風尚

    隨著2024年1月1日《企業數據資源相關會計處理暫行規定》落地實施，一場關乎數據價值覺醒的變革在A股市場悄然發生——對比2024年一季報和2024年年報可以看到，A股公司數據資產入表提速擴圍：參與企業數量已從17家躍升至100家；披露規模從0.79億元增長至21.64億元。同時，涉及行業也快速擴圍，由之前的6類行業拓展到目前的34類行業。

    在這場如火如荼的變革浪潮中，2024年度上市公司數據價值化究竟誰強誰弱？這份“上市公司數據價值化研究榜單”提供了較為直觀的答案。據悉，該榜單構建了多維度指標體系，融合多種方法分配權重，經數據預處理驗證及專家動態反饋調整，以確保評價體系科學權威、覆蓋全面。

    “上市公司數據價值化研究榜單”顯示，拓爾思信息技術股份有限公司（以下簡稱“拓爾思”）以95.86的分數位列第一，上海合合信息科技股份有限公司（以下簡稱“合合信息”）和每日互動股份有限公司分別以95.63分和94.73分的成績緊隨其后。

    從行業來看，軟件和信息技術服務業成為“贏家”，共有5家企業躋身榜單前十。除拓爾思、合合信息外，航天宏圖信息技術股份有限公司、北京海天瑞聲科技股份有限公司和羅克佳華科技集團股份有限公司均取得佳績。在電信、廣播電視和衛星傳輸服務領域，中國移動有限公司、中國聯合網絡通信股份有限公司、中國電信股份有限公司三大巨頭分列榜單第七位至第九位；互聯網和相關服務行業的山東卓創資訊股份有限公司位列榜單第五，也在數據價值化進程中表現亮眼。

    值得關注的是，此次發布的榜單不僅對已實現數據資產入表企業的價值化程度進行了評估，還特別評選出100家未入表企業的數據價值化程度，以便更全面地洞察整個市場在數據價值化進程中的發展態勢。

    榜單結果顯示，萬達信息股份有限公司（以下簡稱“萬達信息”）（94.28分）、深圳市桑達實業股份有限公司（89.45分）和交信（浙江）信息發展股份有限公司（以下簡稱“信息發展”）（87.64分）分列前三位。其中，萬達信息和信息發展屬于軟件和信息技術服務業。

    北京郵電大學經濟管理學院教授曾雪云對《證券日報》記者表示，當前，眾多企業對數據能否轉化為實際價值仍持觀望與疑慮態度。在此背景下，該榜單遴選出具有行業頭部代表性的企業案例，不僅為投資者、相關方及國內上市公司提供了極具參考價值的實踐樣本，更以直觀方式呈現了數據實現價值轉化的完整路徑。此舉為行業發展樹立了標桿，助力消除市場疑慮，引領企業把握數據價值化機遇，推動數字經濟生態的健康、可持續發展。

    上市公司如何打破入表瓶頸

    事實上，數據開發和利用已成為數字時代背景下上市公司提升競爭力的重要抓手。數據價值化，一方面能夠為企業帶來新的增長點，另一方面，還能夠推動經濟結構的優化升級，為培育新質生產力、推動高質量發展提供有力支撐。

    上海交通大學上海高級金融學院副院長李峰在接受《證券日報》記者采訪時表示，數據價值化對上市公司經營與業績的改善作用可從兩個層面理解：其一，在數據資產入表層面，當數據資源滿足相關條件并確認為資產后，能夠直接擴充企業資產規模，提升當期利潤，同時在后續攤銷過程中，數據資產的成本分攤與經濟利益流入可實現更合理的匹配，進而從邊際上優化企業財務報表結構；其二，數據資產入表，為數據價值的深度挖掘創造了有利條件。通過規范的數據估值體系，數據資源得以在合規框架下開展流通交易，這不僅在形式上改善企業財務指標，更在實質上激活數據要素潛能，通過推動數據的廣泛使用與高效流轉，為上市公司創造持續增長的企業價值。

    不過，上市公司在推動數據資產入表的過程中，還面臨著產權邊界模糊、公共數據與商業數據的界定尚不明確等挑戰。因此，上市公司如何突破數據資產入表的現實瓶頸，最大化釋放數據價值至關重要。

    曾雪云建議，在以產業數字化與數字產業化為主導的發展浪潮中，企業需精準定位自身在產業鏈中的位置，明晰上下游協同關系與價值傳遞路徑，同時深度洞察所屬行業的數據化特性，挖掘數據應用場景，制定適配的數字化轉型策略，實現數據價值最大化，推動企業高質量發展。

    李峰表示，數據價值化是一個長期且系統性的工程，需扎實做好數據治理、確權等前置工作，在保障數據來源合法合規的前提下，嚴格遵循法律法規，兼顧公共數據安全與個人隱私保護，全方位維護各方參與者的合法權益；同時應積極探索多元化數據價值實現路徑，既可以通過數據交易直接獲取經濟收益，也能在數據應用過程中賦能業務創新，還可挖掘數據在金融征信等領域的潛在價值，以多渠道、多形態的方式釋放數據要素的最大效能。