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上海数据交易所:上市公司数据价值化研究报告(2025年)(44页).pdf

上传人: 蒸*** 编号:714739 2025-06-23 44页 2.21MB

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1、上市公司数据价值化研究报告Research Report on Data Valuation ofListed Companies(2025)上海数据交易所北京邮电大学德勤中国中创数经信息服务(上海)有限公司本报告版权属上海数据交易所有限公司所有,并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点,应注明来源上市公司数据价值化研究报告(2025)。违反上述声明者,将追究其相关法律责任。版权声明上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)上市公司数据价值化研究报告(2025)Res

2、earch Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)报告主编单位上海数据交易所 参编单位北京邮电大学、德勤中国、中创数经信息服务(上海)有限公司参编人员汤奇峰、于百程、吕正英、金溪、夏飞、曾雪云、柴佳、何铮、王宇辰、何滟榜单体系研究智力支持单位国家数据发展研究院、大数据流通与交易技术国家工程实验室、上海高级金融学院、上海国家会计学院、复旦大学国际金融学院、上海财经大学金融学院、中国

3、国际金融股份有限公司、太和智库、证券日报、上海大数据应用创新中心、天职国际会计师事务所、上海市锦天城律师事务所、上海立信资产评估有限公司、容诚会计师事务所、中创数经信息服务(上海)有限公司上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)目录Contents报告要点与说明 01一、引言 03(一)数据价值化在数字经济发展中的核心地位 0

4、3(二)上市公司数据价值化的重要意义03(三)数据价值化是制度创新与市场实践的连接点05二、数据价值化的顶层设计 06(一)“数据二十条”举旗定向06(二)国家数据局推动行业共识06(三)财政部明确资产属性06(四)全过程管理指明发展路径07(五)产业推动实现协同发展07三、数据价值化的理论内涵和实践路径 09(一)内部价值与外部价值09(二)商品价值和资产价值10(三)数据价值化的实践路径10四、数据价值化榜单指标体系 13(一)指标维度13(二)数据来源14(三)计算方法14五、数据价值化榜单结果与分析 16(一)榜单结果16(二)结果分析21上市公司数据价值化研究报告(2025)Rese

5、arch Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)(三)典型案例 281.拓尔思数据价值化实践案例 282.航天宏图数据价值化实践案例 303.万达信息数据价值化实践案例 31六、未来展望与发展建议 33(一)未来展望 33(二)发展建议 33参考文献 37致谢 38免责声明 3901上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuat

6、ion of Listed Companies(2025)上市公司数据价值化研究报告(2025)Research Report on Data Valuation of Listed Companies(2025)报告要点与说明随着数字经济蓬勃发展,数据要素正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。上市公司是国民经济的基本盘,是经济高质量发展的重要微观基础。上市公司对数据的开发利用,关系到数字时代国家经济的竞争力及企业的市场表现。数据价值化不仅能够为企业带来新的增长点,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。为了更好地服务于国家数据价值化战

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根据报告的内容,本文主要概括如下: 1. 数据价值化在数字经济发展中具有核心地位,上市公司数据价值化具有重要意义,是制度创新与市场实践的连接点。 2. 数据价值化的顶层设计包括“数据二十条”、国家数据局推动行业共识、财政部明确资产属性、全过程管理指明发展路径、产业推动实现协同发展。 3. 数据价值化的理论内涵包括内部价值与外部价值、商品价值和资产价值,实践路径包括资源化、产品化、资产化、资本化。 4. 数据价值化榜单指标体系涵盖运营效率、应用价值、管理体系、增值潜力四个维度,数据来源于上市公司年度报告,计算方法包括数据清洗、标准化、加权计算等。 5. 榜单结果显示信息行业数据价值化表现突出,企业数据资产化程度差异显著,数据应用路径多样化,数据管理体系相对完善,数据价值化不依赖于企业规模。 6. 典型案例包括拓尔思、航天宏图、万达信息的数据价值化实践。 7. 未来展望包括数据成为企业核心资产、数据价值化促进企业合作与创新、数据资产入表进程加速。发展建议包括制定数据价值化战略、提升数据资产运营能力、健全数据资产管理制度、完善数据价值释放路径、规范数据资产披露机制、优化数据人才队伍体系。
数据价值化榜单有哪些亮点? 数据价值化对上市公司有何意义? 如何提升数据价值化水平?
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