榜单发布背景与意义 - 上海数据交易所与上海交通大学上海高级金融学院联合发布国内首个系统性评价上市公司数据价值化进程的"上市公司数据价值化研究榜单"，分为数据资源入表上市公司100强和未入表上市公司100强[1] - 榜单有助于明晰数据资产化发展方向，识别行业领先企业并剖析其挑战，为其他企业提供示范路径[1] - 榜单反映上市公司作为中国数字经济重要主体在推动数字经济发展中的贡献，以及数据要素化、产品化和资产化的发展情况[1] 榜单数据与行业表现 - A股公司数据资产入表显著提速：参与企业数量从17家跃升至100家，披露规模从0.79亿元增长至21.64亿元，涉及行业从6类扩展到34类[2] - 软件和信息技术服务业表现突出，5家企业进入榜单前十，包括拓尔思(95.86分)、合合信息(95.63分)、航天宏图、海天瑞声、罗克佳华[3] - 电信领域三大运营商中国移动、中国联通、中国电信分列第七至第九位，互联网行业卓创资讯位列第五[3] - 未入表企业榜单中，万达信息(94.28分)、桑达实业(89.45分)、信息发展(87.64分)位列前三，万达信息和信息发展同属软件和信息技术服务业[3] 数据价值化对企业的意义 - 数据价值化能为企业带来新增长点，推动经济结构优化升级，为培育新质生产力和高质量发展提供支撑[5] - 数据资产入表可扩充企业资产规模、提升当期利润，优化财务报表结构，并为数据深度挖掘创造有利条件[5] - 通过规范的数据估值体系，数据资源可在合规框架下流通交易，激活数据要素潜能，创造持续增长的企业价值[5] 行业建议与发展路径 - 企业需精准定位产业链位置，洞察行业数据化特性，挖掘应用场景，制定适配的数字化转型策略[6] - 数据价值化是系统性工程，需做好数据治理、确权等前置工作，保障合法合规，维护各方权益[6] - 探索多元化数据价值实现路径，包括数据交易、业务创新赋能、金融征信等领域的潜在价值挖掘[7]

中国企业数据资产入表跟踪报告发布 - 上海数据交易所与上海高级金融学院共同主办中国企业数据价值化高峰论坛 [1] - 论坛上发布《中国企业数据资产入表跟踪报告》系统梳理数据资产入表与价值实现生态体系 [1] A股上市公司数据资源入表情况 - 2024年A股有100家上市公司披露数据资源入表事项 [1] - 上市公司数据资源入表总金额达21.64亿元 [1] 非上市公司数据资源入表情况 - 截至2025年3月31日国内已有330家非上市公司披露数据资源入表 [1] - 非上市公司中地方国企275家占比最高民营企业45家央企8家事业单位2家 [1] - 非上市公司通过数据资源入表已获得14.17亿元融资金额 [1]

中国企业数据价值化高峰论坛核心成果 - 论坛聚焦"企业数据价值化进程与入表实践"主题，发布《中国企业数据资产入表情况跟踪报告（2024年年度报告）》和首个"上市公司数据价值化研究榜单" [1][2][3] - 上海数据交易所、高校及机构联合发布《上市公司数据价值化研究报告》，旨在引导市场科学认识数据价值化意义 [3] 数据资产入表现状 - A股100家上市公司披露数据资源入表事项，总金额达21.64亿元，非上市公司中330家披露入表情况（地方国企275家、民企45家、央企8家、事业单位2家），获融资14.17亿元 [2] - "中国企业数据资产入表名录"网站上线，动态展示上市公司与非上市公司入表清单及数据相关融资企业清单 [2] 上市公司数据价值化评价体系 - 首个"上市公司数据价值化研究榜单"构建多维度指标体系，分为数据资源入表100强和未入表100强，按行业、地区分类，系统性评价数据价值化进程 [3] - 榜单可作为企业战略升级指引，推动数据治理架构完善，从合规披露转向主动展示数据价值，同时暴露行业"数字鸿沟"辅助政策资源配置 [4] 数据价值化发展趋势与挑战 - 数据资产入表面临产权边界模糊、会计准则执行难、企业动机复杂（优质企业意愿低/部分为利润尝试入表）、二级市场对数据要素概念分歧等挑战 [5] - 高质量数据集需多模态融合与垂直场景应用，全国统一数据交易市场需统一规则和确权机制，推广隐私计算技术并培育数据中介 [6] - 数据资产资本化可通过证券化、信托拓展融资渠道，部分企业已通过入表扭亏为盈，二级市场期待标杆案例释放价值 [7] 未来展望 - 需在保障数据安全前提下推动数据资产估值成为新热点，助力企业挖掘第二曲线，通过政策、技术、市场协同实现数据要素对实体经济深度赋能 [7]

数据资产入表总体情况 - 截至2025年4月30日，A股5000余家企业中有100家披露数据资源入表，涉及金额总计21.64亿元 [1] - 88家上市公司将数据资源计入无形资产科目，占入表企业总数的88%，无形资产项目金额占比达63.57% [1] - 多数公司数据资源摊销年限集中在3至5年，主要采用直线法摊销 [1] 行业分布特征 - 2024年披露数据资源入表的上市公司涉及13个行业，集中在信息传输、软件和信息技术服务业及制造业 [2] - 制造业、信息技术服务业和金融业是入表企业数量增长最快的行业 [2] - 电力、热力、燃气及水生产和供应业，房地产业为新增入表行业 [2] 企业市值与参与度 - 高市值企业入表意愿显著增强，市值500亿元以上的企业从2024年Q1的1家增至全年14家 [2] - 非上市公司入表推进迅速，截至2025年3月底共收集330家非上市公司入表信息 [3] 非上市公司入表特点 - 地方国企成为非上市公司数据资产入表主力军 [2] - 民营企业表现活跃，涌现突破性案例 [2] - 央企和事业单位逐步加入，推动入表企业队伍扩大 [2] - 非上市公司名称多体现行业特征，涵盖投资、科技研发、数字经济等热门领域 [3] 数据资产金融化进展 - 非上市公司凭借入表数据资源获得融资项目112个，总金额达14.12亿元（截至2025年3月31日） [3] - 金融机构通过创新产品与服务助力数据资产流通，形成良性生态循环 [3]

在6月17日A股市场呈现出复杂的态势，各主要指数表现分化，板块之间轮动频繁，市场在震荡中努力 寻求进一步的方向。 一、指数表现：窄幅震荡，量能萎缩 截至收盘，上证指数微跌0.04%，报3387.40 点；深证成指跌 0.12%，报 10151.43点；创业板指跌 0.36%，报2049.94点。 | 上证指数 | 深证成指 | 北证50 | | --- | --- | --- | | 3387.40 | 10151.43 | 1402.54 | | -1.32 -0.04% | -12.12 -0.12% | -5.61 -0.40% | | 科创50 | 创业板指 | 万得全A | | 963.08 | 2049.94 | 5165.08 | | -7.81 -0.80% | -7.38 -0.36% | -5.25 -0.10% | 三大指数全天维持缩量震荡格局，市场交投情绪谨慎，成交额较前一日进一步缩减至约 1.23万亿元，连 续两日的缩量显示资金观望情绪浓重。 从技术面来看，上证指数围绕10日均线3388 点附近波动，短期支撑位在20日均线3374附近。然而，上 方3400 点整数关口以及前期高点形成 ...

数据资产入表考试与人才需求 - 2025年第一期数据资产入表会计与数据交易师职业能力水平统一考试参与人数再创新高，反映出市场对专业人才的迫切需求[1] - 企业对数据资产入表工作规范化、专业化要求不断提升，数据资产规模和质量直接影响科技、互联网和金融服务等行业企业的业务模式和市场竞争力[1] - 数据资产的正式入表能够更直观展示企业数据资产规模和利用效率，影响投资者对企业未来增长潜力的预期[1] 数据资产入表规范化进程 - 随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》实施，企业加大资源倾斜探索数据资产应用场景，如美年大健康创新医疗数据资产应用场景并推进数据资源入表工作[2] - 企业借助技术创新提升数据资产质量，如三元基因药业基于EAM平台构建全生命周期设备管理体系，积累关键数据资产并提升产线管理效能[2] - 企业对数据资产的会计处理从多元化探索迈向规范化操作阶段，A股上市公司披露的数据资产入表信息从简略逐步细化至摊销方法和关键环节[3] 数据资产入表对产业链的影响 - 数据资产入表规范性要求提升驱动产业链升级，专业人才培训市场爆发式增长，形成培训、考试、认证的新生态[4] - 培训参与者包括企业财务人员（学习数据资产核算和会计处理）和企业负责人（提升数据资产管理能力以支持数字化转型决策）[4] - 数据资产入表演变为市场前景广阔的产品或服务，企业如中电科网络安全科技布局AI赋能数据安全，提升数据价值挖掘能力[5] 数据资产入表的行业意义 - 数据资产入表产业的壮大将加快数据资产标准化评估和入表进程，促进更透明、可信的数据市场形成[6] - 数据资产普及和标准化评估将推动各行业采用数据驱动的商业模式，促进产业转型升级并提升我国在全球数字经济竞争中的地位[6]

全球贸易规则趋严下的企业合规挑战 - 当前商业环境中风险管控与合规治理已成为企业战略支柱 通过前瞻性管理布局创造竞争优势 赋能企业在复杂环境中实现高质量增长 [2] - 企业合规管理面临核心矛盾在于制度设计与企业实践的割裂 表现为"重事后轻预防""业务与合规割裂""技术应用表层化"及"文化渗透不足"等问题 [2] - 不同性质企业存在差异化困境：国有企业依赖行政管控弱化市场应变能力 外资企业陷入跨境规则冲突 上市企业面临"文本合规"与执行失效的落差 [2] 风险控制与合规管理框架 - 风险控制通过识别评估和采取措施避免或减少风险事件发生的可能性及损失 应用于企业战略 运营 项目等多个层面 [2] - 合规要求企业行为符合国家法律法规 监管规定 行业准则 国际条约等多维度规范 涵盖行业类 涉外类 道德类 内规类等要求 [2] - 风险控制的关键作用包括减少企业不确定性 保障资产安全 促进科学决策 支撑可持续发展 合规则能避免法律制裁 增强市场信任力 提高经营管理效益 [2] 政策驱动下的合规升级路径 - 国有企业需构建覆盖全业务全流程的实质性合规管理体系 将合规审查嵌入决策流程 设立首席合规官直接向董事会报告 [8] - 外资企业需建立本土化合规框架 重点强化数据安全 反垄断等领域 通过穿透式监管确保架构与业务实质相符 [8] - 上市公司需以"实质重于形式"原则重构信息披露标准 建立涵盖财务报告 关联交易的实质性内控体系 赋予独立董事穿透性监督权限 [8] 形式合规与实质合规的差异 - 形式合规聚焦法律法规的明文规定和程序性要求 但易陷入"为合规而合规"的机械执行误区 忽视商业行为实质风险 [5][6] - 实质合规强调系统性风险治理 要求合规行为穿透业务全链条 构建"法律—技术—商业"三位一体的动态合规体系 [11] - 形式合规导致"合规成本高与风险滞留并存"的悖论 实质合规则能将合规能力转化为国际竞争壁垒 实现从"成本负担"到"竞争红利"的转型 [12] 经济环境对合规转型的驱动 - 国际规则对接压力要求企业超越国内形式合规 应对国际市场准入限制和反垄断调查 避免贸易摩擦和制裁风险 [9] - 数据资产入表政策推动企业构建数据全生命周期防护体系 建立分级分类标准和跨境流动合规审计机制 [10][11] - 低增速环境下合规成为核心竞争力 通过降低经营风险 提升市场信任度帮助企业在复杂市场中稳健发展 [10]

报告公司投资评级 - 首次覆盖，给予“买入”评级 [1][5][77] 报告的核心观点 - 传统业务维持稳健，产业数字化成效卓著，2020 - 2024 年传统通信业务收入从 2846 亿元增至 3282 亿元，产业数字化服务从 840 亿元增长至 1466 亿元 [5] - 资本开支下行，向算力精准投放，2023 - 2025 年资本开支从 988 亿元降至 836 亿元，产业数字化方向占比从 36%提升至 38% [5] - “现金奶牛”收益稳健，数据资源入表带来估值提升空间，2024 年现金分红 238 亿元，股息率 A/H 分别为 3.3%/5.0%，数据资源入表 3.7 亿元 [5] - 前瞻布局下一代技术，量子、卫星有望实现高成长，2024 年在量子技术和卫星业务有诸多进展 [5] 各目录总结 A+H 双资本平台加持，产业数字化拉动营收增长 - 从零开始参与国内电信业发展，全球头部电信运营商，1995 年成立，历经多次业务剥离与收购，2021 年 A 股上市，截至 2024 年底成为全球头部运营商 [9][13] - A 股 + H 股双资本平台加持，管理层从业经历深厚，A股上市募集约 479 亿元，管理层资历深厚，有助于公司在通信技术变革中保持领先 [14][18] - 传统业务边际放缓，产业数字化带动公司长线增长，2020 - 2024 年营收和归母净利润年均复合增速分别为 7.65%和 12.17%，但同比增速放缓，产业数字化服务 CAGR 为 15% [21][22] 传统运营商业务稳固，空天地一体代际升级趋势显现 - 传统业务稳固，无线、固网双头并进，“提速降费”告一段落，政策端再次降费可能性低，5G 价值潜能释放，ARPU 触底回升，智慧家庭及千兆加持，固网业务质量持续改善 [35][37][39] - 空天地一体化网络架构演进，深度布局卫星业务，5G 卫星技术方案确定，天地一体化技术体系建立，中国电信前瞻开启卫星通信业务，天通终端销量领先，直连卫星业务未来或大有可为 [43][44][49] - 5G - A 商用启动，关键场景落地带来无线侧新机会，政策支撑 + 运营商推动，5G - A 商用建设开始，通信感知一体化网络助力新场景，公司前瞻布局低空经济，产品体系初步完善 [50][53][55] “第二曲线”提供增长驱动，数据资产拔高公司估值 - 产业数字化成为最大业务，基础能力已得到市场验证，2024 年产业数字化业务营收占比 35%，升级“息壤”平台，接入 50 家算力合作伙伴，发展行业应用项目 4.5 万个 [59] - 量子技术深度布局，先发优势初步确立，2024 年在量子技术能力提升和产业赋能方面有进展，成为国盾量子最大股东，国盾量子技术布局完善，“量—超—智”三算融合时代不远 [63][64][67] - 高股息高分红“现金奶牛”，数据资产入表有望抬升估值，2024 年现金分红 238 亿元，股利支付率 72%，A/H 股息率分别为 3.3%/4.7%，数据资产入表 3.7 亿元 [70] 收入预测及投资建议 - 收入预测，预计 2025 - 2027 年移动通信业务营收增速分别为 2.00%/1.50%/1.00%，固网及智慧家庭服务为 2.00%/2.00%/2.00%，产业数字化为 10.00%/9.00%/8.00%，出售商品为 2.00%/2.00%/2.00%，毛利率分别为 28.80%/29.01%/29.20% [72][75] - 估值分析，预计 2025 - 2027 年总收入为 5457.67/5669.37/5867.25 亿元，归母净利润 349.17/379.69/405.87 亿元，对应 6 月 6 日 PE 倍数为 21.02/19.33/18.08 倍，可比公司平均 PE 倍数为 16.32 /15.39/14.62，首次覆盖给予“买入”评级 [77]

无人驾驶与智能物流 - 玉禾田在深圳光明区落地全球首个全场景立体化无人环卫项目 部署L4级无人驾驶扫路机器人、阳光S200多功能清扫机器人及巡查无人机 实现机动车道、人行道同步清扫及智能调度 [1] - 玉禾田联合华为开发环卫AI大模型 能实时预测道路污染概率并自动调度设备 L4级无人清扫系统单日处理垃圾量超过50吨 效率较传统模式提升400% [1] - 海晨股份在人工智能和物流自动化领域取得重要成果 打造多个"场域智能体"项目 大模型技术推动生产物流行业从"人机分离"向"人机协同"转变 [1] 海运与航运智能化 - 海通发展积极探索"信息化+航运"创新路径 通过对外合作建设信息化平台与自建平台相结合 构建数据和流程双驱动 将引入人工智能和实现大模型本地部署 为船舶管理运营提供智能决策支撑 [2] 无人驾驶市场前景 - 高盛预计中国无人驾驶出租车市场规模将从2025年的5400万美元激增至2035年的470亿美元 10年间规模增幅接近870倍 [2] - 招商银行研究院认为AI驱动的智能化正为中国汽车产业塑造新竞争优势 或促使我国从市场追随者向行业规则制定者转变 [2] - 智能驾驶可能引发汽车行业新一轮淘汰赛 对中高端市场格局影响显著 自主品牌车企可凭借软件算法自研提升份额 智驾能力较弱的中高端合资品牌或被淘汰 [2] 投资方向建议 - AI降本增效边际影响显著的领域包括无人驾驶、无人配送、智慧仓储、港口自动化等 建议关注顺丰控股、京东物流、上港集团、招商港口等 [3] - 数据资产有望价值重估的企业如山东高速、青岛港、物产中大、兴通股份等 关注数据资产入表及入表后价值重估机会 [3]

服务贸易和数字贸易发展目标 - 到2030年可数字化交付的服务贸易规模占全市服务贸易总额比重提高至50%以上 [1] - 到2035年该比重进一步提升至55%以上 [1] 贸易资源要素流动措施 - 在前海、河套试点数据跨境流动"负面清单"制度 支持科研机构及企业实现数据跨境互联互通 [2] - 探索为外商投资企业设立数据跨境传输"绿色通道" [2] - 开展科技产业金融一体化试点 提升国家知识产权运营国际转化试点平台作用 [2] - 扩大人民币本币结算应用范围 提升跨境使用便利度 优化单据审核和数据共享 [2] - 便利QFII/RQFII资格申请 支持QFLP投资深圳科技型企业 [2] 数字贸易创新发展举措 - 扩大增值电信开放 吸引外资企业落地互联网数据中心、内容分发网络及应用商店 [3] - 巩固软件与信息服务业竞争力 扶持优质软件企业扩大出口规模 [3] - 支持云计算企业提供国际云通信平台及综合解决方案 [3] - 鼓励企业研发基于国际主流大模型的创新产品 [3] - 开发原创数字产品 打造国际数字文化品牌 建设数字创意产业园区 [3] - 赋能数字金融、在线教育、远程医疗等数字服务贸易 发展高端外包新模式 [3] 数据交易体系建设 - 加快创建国家级数据交易所 深化全国文化大数据交易中心试点 [4] - 建立健全数据产权认定、交易、权益分配制度 [4] - 支持金融机构与深圳数据交易所合作开展数据资产入表等业务 [4] 服务贸易提升方向 - 增强国际运输服务能力 拓展欧洲、大洋洲、非洲海运航线 加密跨境电商快线 [6] - 扩大国际航行船舶保税燃料油和LNG加注业务规模 [6] - 引进外商独资医院和国际高水平医疗资源 [6] - 引进国际知名会计、法律、知识产权等专业服务机构 [6] - 支持境外高校和科研机构来深合作办学及联合科研 [6] - 探索深港交易所会员互联互通 支持港澳银行开展外币银行卡业务 [6] - 支持香港保险公司在深设子公司 开展私募股权转让试点 [6] 跨境服务输出与融合 - 鼓励数字城市和智慧城市全链条服务出海 重点面向东盟、中东等市场 [7] - 支持输出数字能源、工程建设等领域技术和服务标准 [7] - 允许外商投资旅行社开展台湾地区以外的出境旅游业务 [7] - 依托综合保税区发展研发、检测、维修等服务 开展高附加值保税维修试点 [7] - 支持前海打造电子元器件全球交易中心 [7]