數據資產與非上市中小企業價值創造研究3.0

數據資產與非上市中小企業價值創造研究3.0

王連升 著

Research on Data Assets and Value Creation of Non listed Small and Medium sized Enterprises 3.0

Written by Wang Liansheng

摘要：數據作為新型生產要素，正在深刻重塑企業的價值創造邏輯與融資生態。然而，既有研究大多聚焦于上市公司，對占中國企業總數90%以上的非上市中小企業關注不足。本文以資源基礎理論和價值共創理論為分析框架，綜合運用案例研究、比較分析與田野調查方法，系統考察非上市中小企業數據資產化的實踐路徑、價值創造機制與制度約束。

研究發現：第一，非上市中小企業數據資產呈現“數據要素—數據產品—數據資產”的三重價值形態演進，數據資產化通過降低信息不對稱、增強信息透明度與緩解融資約束三重路徑賦能企業創新績效。第二，區域層面呈現“東高、中快、西廣”的數字化格局，中西部地區中小企業在政策驅動下加速追趕，但面臨“政策—技術—文化”三維驅動的特殊挑戰。第三，規模異質性顯著——小微企業面臨“不會用、用不起、用不好”的三重困境，而“專精特新”企業展現出更強的數據資產化能力。第四，數據資產的價值實現存在“內生增值—外溢增效”雙循環路徑，數字經濟時代價值創造的新形態體現為數據要素參與價值創造的雙螺旋發展路徑。

本文據此提出構建分層分類的數據資產入表推進體系、完善非上市企業數據資產評估標準、強化中西部地區數據基礎設施建設、培育數據資產化中介服務生態的政策建議，為數字經濟時代非上市中小企業的價值創造與高質量發展提供理論依據與實踐參考。

關鍵詞：數據資產；非上市企業；中小企業；價值創造；數字經濟

第一章 緒論

1.1 研究背景與問題提出

2020年4月，數據作為新型生產要素被正式寫入中央文件，成為與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列的第五大生產要素。2023年8月，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（即“數據入表”政策），自2024年1月起正式實施，標志著中國數據資產化進程進入制度化新階段。2024年12月，財政部印發《數據資產全過程管理試點方案》，從2025年初至2026年底組織開展數據資產全過程管理試點。2025年，國家數據局等部門持續推動數據要素市場化配置改革。

然而，數據資產化的實踐圖景與政策預期之間存在顯著落差。截至2025年8月31日，在A股上市的5000余家企業中，僅有109家上市公司披露了數據資源入表的相關事項，共涉及入表金額26.40億元。與上市公司形成鮮明對比的是，非上市公司已成為數據資產入表的“主力軍”——截至2025年9月30日，國內已有375家非上市公司披露數據資源入表情況，獲得融資（包括銀行授信、作價入股等形式）金額達18.99億元。這一數據揭示了一個重要事實：數據資產化的真正“主角”并非上市公司，而是數量龐大但尚未被充分研究的非上市企業。

中小企業是中國經濟的基本盤。它們貢獻了50%以上的稅收、60%以上的GDP、70%以上的技術創新和80%以上的城鎮勞動就業。然而，非上市中小企業長期面臨融資渠道狹窄、數字化轉型能力薄弱、數據資產價值難以量化等結構性困境。在此背景下，一個兼具理論價值與現實意義的問題浮出水面：在數字經濟時代，非上市中小企業如何將數據資源轉化為可計量、可交易、可融資的數據資產，進而實現價值創造？ 這一問題的回答，不僅關乎千萬中小企業的生存發展，更關乎中國數字經濟高質量發展的微觀基礎。

1.2 研究意義

理論意義方面，既有研究多聚焦于上市公司數據資產化的財務與會計問題，對非上市中小企業的關注嚴重不足。本文嘗試填補這一空白，構建適用于非上市中小企業的數據資產價值創造分析框架，豐富資源基礎理論和價值共創理論在數字經濟時代的應用邊界。特別是，本文從數據要素的三種價值形態出發，揭示數據資產參與企業價值創造的內在機理，為數據資產化的理論研究提供新的分析視角。

實踐意義方面，本文通過大量案例研究與田野調查，揭示非上市中小企業數據資產化的現實路徑、制度障礙與區域差異，為政策制定者、金融機構和中小企業管理者提供可操作的決策參考。

1.3 研究方法與技術路線

本文綜合運用三種研究方法：（1）案例研究法——選取東中西部不同行業、不同規模的非上市中小企業典型案例，進行深度剖析；（2）比較分析法——從區域、行業、規模三個維度進行系統比較；（3）田野調查法——參考《點亮燈塔：中小企業數字化轉型最佳實踐案例（2025）》的研究范式，深入中西部地區產業一線采集一手數據，特別是借鑒《西部專精特新企業發展報告（2025）》研究團隊深入西部12省份產業一線的調研經驗。

1.4 可能的創新點

第一，研究對象上，聚焦非上市中小企業這一被既有研究所忽略的關鍵群體，系統梳理其數據資產化的實踐圖景與價值創造機制。第二，研究視角上，構建“數據要素—數據產品—數據資產”三重價值形態的分析框架，揭示數據資產價值實現的“內生增值—外溢增效”雙循環路徑。第三，研究內容上，將區域比較、田野調查與制度分析相結合，揭示數據資產化的區域異質性與制度約束。

第二章 理論基礎與文獻綜述

2.1 資源基礎理論在數字經濟時代的拓展

資源基礎理論（Resource-Based View, RBV）認為，企業的持續競爭優勢來源于其擁有的有價值、稀缺、不可模仿和不可替代的資源。在數字經濟時代，數據作為一種新型戰略資源，其“價值性”體現在能夠降低信息不對稱、優化資源配置、驅動產品與服務創新。然而，數據資源的特殊性在于：它既非純粹的私有品（具有非競爭性），也非純粹的公共品（具有排他可能性），這一雙重屬性使得傳統資源基礎理論面臨解釋力危機。

近年來，學者們提出了“企業數據基礎觀”作為對既有資源基礎觀的拓展。企業數據基礎觀在抽象數據資源管理學特性的基礎上，揭示數據資源創造價值的理論邏輯，分析數據資源轉化為企業持續競爭優勢的重要條件，探討被新的技術經濟條件重塑的企業組織和產業組織形態。從經濟學理論視角看，索羅增長模式的投資驅動、斯密增長模式的市場專業分工與擴張、規模報酬遞增效應的價值放大以及熊彼特增長模式的技術創新，為理解數據要素價值釋放的內在邏輯提供了重要理論框架。

數據資產化能夠顯著提升企業綠色技術創新水平，其作用機制主要體現為增強信息透明度、緩解融資約束和促進綠色研發合作三重路徑。數據要素市場化配置能夠有效促進企業韌性提升，并且這種提升主要通過提高信貸可得性、緩解供應鏈依賴和激勵企業創新機制來實現。對于小規模企業、制造業企業，以及面臨外部環境復雜程度高和不確定性程度大的企業，數據要素市場化配置對企業韌性的影響更為強烈。

2.2 價值共創理論：從產品主導邏輯到服務主導邏輯

價值共創理論經歷了從“產品主導邏輯”到“服務主導邏輯”的范式轉換。在數字經濟時代，價值創造不再是由企業單方面完成的線性過程，而是由平臺企業、用戶、供應商等多主體互動協作的共生過程。

平臺企業價值創造的研究表明，數據以數據要素、數據產品和服務、數據資產三種價值形態參與平臺企業的成長與壯大，形成數據要素價值形態與平臺企業交互賦能的雙螺旋發展路徑。這一理論洞見對于理解非上市中小企業的數據資產化具有重要啟示：中小企業雖然規模有限，但同樣可以通過數據要素的三種價值形態的遞進轉化，實現價值創造能力的躍升。

從價值創造視角看，數字賦能商業模式創新的路徑體現在三個方面：價值主張不能脫離用戶需求、價值創造與傳遞需打造平臺生態圈、價值獲取需實現多方共贏。對于非上市中小企業而言，嵌入平臺生態、參與價值共創網絡，是其突破資源約束、實現數字化轉型的重要路徑。

2.3 數據資產化的理論脈絡

數據資產化的理論演進可劃分為三個階段。

第一階段：數據作為生產要素（2020年前后） 。2020年，《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據定義為第五大生產要素。這一階段的核心議題是數據的確權、流通與定價。

第二階段：數據資產入表（2023—2024年） 。2023年《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的發布，標志著數據從“表外資源”走向“表內資產”。數據資產入表是將數據資源按照會計準則確認為資產，并納入企業資產負債表進行核算和管理。然而，企業在數據資源入表工作中仍面臨數據資產確認難、計量難、披露難等挑戰。

第三階段：數據資產資本化（2025年至今） 。數據資產不僅是被動記錄的資產，更成為主動創造價值的資本。截至2025年9月，國內已有375家非上市公司披露數據資源入表情況，獲得融資18.99億元。數據資產的價值實現正在形成“確權有依據、評估有標準、融資有支撐、風控有保障”的全鏈條服務體系。

2.4 文獻評述與研究空間

既有研究在以下方面存在明顯不足：其一，研究對象集中于上市公司，非上市中小企業數據資產化的實證研究近乎空白；其二，區域分析多聚焦東部發達地區，中西部地區的田野調查與比較研究嚴重缺乏；其三，理論研究多停留于概念辨析與政策解讀層面，缺乏對數據資產價值創造微觀機制的深入剖析。本文正是針對上述研究缺口，展開系統性的理論與實證分析。

第三章 非上市中小企業數據資產化的實踐圖景

3.1 數據資產化的三種價值形態

數據在非上市中小企業的價值創造過程中，呈現出三種遞進的價值形態：

第一，數據要素——作為生產資料的原始數據。中小企業通過日常經營積累客戶信息、交易記錄、生產數據等原始數據資源。目前，不少企業的數據要素仍處于“沉睡”狀態，換不來錢，大多處于“自產—自留—自用”的封閉階段。這一階段的數據尚未經過系統化治理，價值處于“沉睡”狀態。

第二，數據產品與服務——經過加工、分析后可市場化流通的數據產品。數據產品化是數據從“資源”走向“資產”的關鍵中間環節。以四川康百佳醫藥有限公司為例，其“醫藥管理數據集”成功獲得浙江數字資產交易平臺數據產品登記證書，成為達州市民營企業獲得的首張數據產品登記證書。

第三，數據資產——完成會計確認、可計量、可入表的數據資產。數據資產入表可直接擴充企業資產規模、優化財務報表結構、提高企業信用評級、拓寬融資渠道。截至2025年9月30日，已有375家非上市公司完成數據資源入表。數據資產入表工作整體平穩推進，但增速明顯趨緩。

數據要素價值形態與平臺企業交互賦能，形成雙螺旋發展的演進路徑。數據資產的價值實現存在“內生增值—外溢增效”雙循環路徑：內部路徑通過數據與研發、生產、管理的深度融合實現價值內生增值；外部路徑通過數據產品交易、數據資產質押融資等實現價值外溢增效。

3.2 非上市中小企業數據資產入表的典型實踐

案例一：山東港通數據智能有限公司——純數據資產質押貸款（2025年）

山東港通數據智能有限公司成立于2019年，聚焦港口物流數字化轉型，已形成智慧物流、智慧港口等領域的系列數字化產品。2024年9月，山東印發《關于加快推進數據要素市場化配置改革的實施意見》，支持符合條件的企業開展數據資產入表。在煙臺市大數據局牽頭組織下，山東港通完成了從數據盤點到貸款落地的全流程。

具體流程分為四步：第一步“盤家底”——盤點出包含港口資源、口岸資源數據、BIM模型構件、MG動畫在內的11項核心數據；第二步“確身份”——在山東數據交易有限公司完成登記；第三步“估身價”——專業評估機構采用收益法評估，最終1001.94萬元的評估值獲多方認可；第四步“申貸款”——日照銀行煙臺分行完成審批放款。從項目啟動到貸款落地，歷時3個月完成。2021年至2024年，山東港通11項核心數據資產中，有9項帶來了695.39萬元的合同收入。

案例二：伯芯半導體科技（湖北）有限公司——荊州首例民營企業數據資產入表（2025年）

在政企協同推動下，監利市數字經濟核心企業伯芯半導體科技（湖北）有限公司成功完成數據資產入表，成為荊州市首例實現數據資產入表的民營企業。作為高新技術企業，伯芯半導體在半導體分立器件領域擁有全鏈條的自主研發與制造能力。該公司的“半導體封裝設備產出信息數據集”通過合規確認與專業評估，順利完成數據資產入表，并獲得數據資產登記證書及數據知識產權登記證書。在推進過程中，市縣兩級數據部門協同，以伯芯半導體為試點，為企業提供從數據盤點、確權登記到會計核算的全流程支持。

案例三：四川康百佳醫藥有限公司——達州首張數據產品登記證書（2025年）

2025年11月6日，四川康百佳醫藥有限公司的“醫藥管理數據集”成功獲得浙江數字資產交易平臺數據產品登記證書。這是達州市民營企業獲得的首張數據產品登記證書，標志著該市在數據資產化領域實現了從“0”到“1”的實質性突破。其工作路徑為“培訓篩選—服務支撐—專家輔導—登記確權”。今年5月，達州市市場監督管理局牽頭主辦了“達州市民營企業數據資產入表與運營培訓會”，引導企業將沉睡的數據資源轉變為可確認、可計量、可交易的“數據資產”。達州市從全市民營企業中篩選出5家作為首批試點單位，并于9月組織專家組入駐試點企業開展“一對一”輔導。

上述案例揭示了一個共性規律：非上市中小企業數據資產化的成功，依賴于三個關鍵條件——數據治理規范化（確保數據可確認、可計量）、業務場景實用化（數據與具體業務場景深度綁定）、制度環境協同化（政府引導、專業服務、金融支持的多方協同）。

3.3 非上市中小企業數據資產融資的多元路徑

（一）數據資產質押貸款

數據資產質押貸款是目前最為普遍的融資形式。保定市王成蘭食品有限公司通過數據資產質押，從保定農村商業銀行獲得750萬元貸款，開創了全市數據資產融資新路徑。作為食品加工企業，該公司積累了大量生產、銷售和供應鏈數據，但在傳統融資模式下無法轉化為融資信用。通過數據資產質押，企業在一個月內就完成從數據資產登記到獲得貸款的全過程。這一創新實踐依托的是競秀區構建的“政府引導、平臺運營、金融賦能”改革體系。

湖北聚游科技有限公司作為湖北省高新技術企業、專精特新中小企業，主要從事旅游行業互聯網信息服務。該公司主導實施的“一部手機游湖北”項目構建了文旅大數據中心與智能監管體系，接入全省421家景區實時數據。2025年4月，該公司研發的“游湖北平臺旅游服務運營數據集”取得數據資產登記認證。建行湖北省分行以該數據資產作為核心質押物，在5天內成功投放1000萬元數據資產質押貸款。

（二）數據資產質押擔保

2025年12月，青島數據集團促成全市首筆“銀擔企”數據資產質押融資業務落地，為國家級專精特新“小巨人”企業——松立控股集團股份有限公司提供200萬元融資支持。青島數據資產登記評價中心發揮了基礎性支撐作用——通過專業的數據確權登記、合規性審核與價值評價，率先完成企業智慧停車運營核心數據的資產化認定。在此基礎上，青島融資擔保集團創新構建“數據資產確權—政策性擔保增信—銀行信貸投放”閉環服務生態。目前，青島數據資產登記評價中心已經為全國153例數據資產出具了登記證書和價值評價報告。

（三）數據資產融資租賃與資產證券化

2025年8月，無錫市數字新基建有限公司與無錫聯投融資租賃有限公司開展合作，落地無錫首單數據資產融資租賃業務1000萬元。2025年10月，國泰海通資管助力無錫聯投融資租賃有限公司在上交所發行全國首單數據資產質押租賃ABS，基礎資產全部由數據資產提供質押擔保，發行規模1.37億元，期限2年，最終優先級票面利率1.85%，創全國數據資產證券化發行利率新低。

3.4 中小企業數字化轉型的行業異質性

制造業是中小企業數字化轉型的主戰場。全國已建成3.5萬余家基礎級智能工廠，其中絕大多數是中小企業。不同行業呈現差異化路徑：

汽車零部件行業以“鏈主引領”模式推進。杭州友成機工通過數字化改造，管理成本節約20%、有效庫存下降21%、訂單量新增35%。

半導體行業以數據資產入表為突破口。伯芯半導體作為高新技術企業，在半導體分立器件領域擁有全鏈條自主研發與制造能力，其數據資產入表為行業提供了示范。

食品加工行業依托生產經營數據的積累實現融資突破。王成蘭食品有限公司積累的大量生產、銷售和供應鏈數據，通過數據資產質押轉化為融資信用。

文旅行業以平臺化數據運營為特征。湖北聚游科技構建的文旅大數據中心接入全省421家景區實時數據。

醫藥行業以數據產品登記為切入點。四川康百佳醫藥的“醫藥管理數據集”獲得數據產品登記證書。

從《點亮燈塔：中小企業數字化轉型最佳實踐案例（2025）》的收錄情況來看，32個代表性案例涵蓋制造業、服務業、農業等多個行業領域，涉及東中西部不同地區和不同發展階段的企業數字化實踐。

第四章 區域比較：東中西部非上市中小企業的數字化鴻溝

4.1 “東高、中快、西廣”的區域格局

工廠智能化整體呈現“東高、中快、西廣”的區域格局。東部地區（廣東、浙江、江蘇）領跑數字化進程，正從制造中心升級為需求消化中樞；中部地區（河南、安徽、湖北、湖南、江西）數字化增速最快，“專精特新”企業密集涌現；西部地區（四川、重慶、陜西）數字化覆蓋廣度持續拓展。

然而，數字鴻溝依然顯著。東部地區數字經濟占GDP比重達15%，而中西部不足8%，西部某省數字經濟核心產業增加值占GDP比重不足5%，部分偏遠山區仍存在“數字孤島”現象。縣域及農村地區5G基站密度僅為城市的1/3。89%的中小制造企業仍處于數字化轉型初始階段。中西部中小微企業較少有通過數字化轉型提升業務水平的意識，更傾向于通過人脈與資源開展商業活動。

數字基建和數字金融對中小企業數字化具有顯著的賦能效應，且二者對中小企業人工智能技術、云計算技術、大數據技術和數字應用技術發展均產生顯著的賦能效應。機制檢驗結果顯示，數字基建通過助力數字金融發展對中小企業數字化產生顯著間接賦能效應。異質性檢驗結果顯示，相對于國有和中西部中小企業而言，數字基建和數字金融對非國有和東部中小企業的賦能效應更為顯著。

4.2 中西部田野調查：來自產業一線的發現

（一）西部專精特新企業調研

由西安電子科技大學經濟與管理學院柴建教授、曹棟教授主編的《西部專精特新企業發展報告（2025）》作為“企業藍皮書”系列，由社會科學文獻出版社正式出版發行。研究團隊深入重慶、四川、陜西、云南、貴州等西部12省份產業一線，全面走訪企業、對接政策、采集數據。

報告全面呈現截至2024年西部專精特新企業發展全貌。從區域分布看，專精特新企業發展呈現“東強西弱”的格局，且西部地區的專精特新企業數量在歷次評選中持續下降。報告直面省際發展不平衡、創新投入不足、成果轉化有限、政策體系碎片化等突出問題。西部地區各省份積極發布行動計劃、指導意見、培育方案或實施清單，并在金融、財政、技術創新等方面出臺了如四川“川銀智造貸”、重慶“專精特新專板”、陜西“工信貸”等一系列地方政策工具。報告圍繞梯度培育、產業生態、科技創新、金融服務、人才引育、跨區域協同六大方向提出系統性政策建議。

以青海省為例，截至2025年6月，全省擁有國家級專精特新“小巨人”企業9家、省級專精特新中小企業157家。盡管企業在特色產業（如鹽湖化工等）領域形成差異化優勢，但仍存在數量規模有限、產業分布集中、創新能力不足、區域分布不均衡及產業鏈整合能力弱等問題。甘肅省專精特新“小巨人”企業集聚在“一核兩帶”區域，裝備制造、新材料制造處于領軍地位，農副產品加工和生物醫藥表現強勢。

（二）中西部地區數字化轉型的基層實踐

財政部山西監管局赴大同市開展中小制造企業數字化轉型情況專題調研，緊密圍繞國家發展數字經濟、建設制造強國等戰略要求，聚焦企業高質量發展和核心競爭力提升。民盟酒泉市委會開展數字化經濟轉型調研，赴酒泉經開區酒泉市數字經濟投資發展有限公司實地考察新能源大數據中心、云計算大數據中心、智（超）算中心等，詳細了解了酒泉數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化等方面的發展現狀。

西安工程大學“中小企業兩化融合現狀與咨詢需求調研”社會實踐團深入西安調研，不僅對國家及地方層面關于數字化轉型的政策支持體系有了清晰認識，還掌握了陜西省在推動中小企業數字化轉型過程中的整體布局和階段性成果。

（三）區域差異的制度解釋

區域差異的形成，不能簡單歸結為經濟發展水平的差距。制度因素是更為深層的原因：東部地區率先出臺了數據資產入表的配套細則和激勵政策；中西部地區則面臨政策傳導滯后、專業服務機構匱乏、數據基礎設施薄弱等制度性約束。從發展趨勢來看，數據資產入表將按照“先易后難”的原則穩健推廣。針對中小微企業，試點區可提供簡化的入表流程及專門的合規指引，降低合規負擔。

第五章 規模比較：從小微企業到“專精特新”的梯度分析

5.1 小微企業的“三不”困境

小微企業在數據資產化進程中面臨“不會用、用不起、用不好”的三重困境。在6000多份中小企業樣本中，僅有4%采用AI技術的企業實現了AI對全業務流程的嵌入。ESG實踐中，中小企業普遍面臨“三缺”——缺資金搭建數據系統、缺專業人才、缺市場激勵。

科技型小微企業是我國國民經濟的重要組成部分，是激發創新活力的重要力量。近年來，我國科技型小微企業發展迅速，在新材料、新能源、信息技術等戰略性新興產業中布局廣泛。然而，相較于一般企業，科技型小微企業在數據資產確認、價值評估、質押融資等方面面臨更為嚴峻的挑戰。

資產少、抵押物缺，是小微企業普遍存在的融資難題。山東港通的實踐表明，即便是數據企業，一開始也不清楚數據價值的判斷標準，也不了解入表的具體流程。數據資產入表需要付出時間、人力、物力等成本，而企業對于入表數據能夠帶來多大價值，一開始心里沒底。

數字信用通過內在信用數據價值提升，以及外在資金供給側轉型升級來緩解中小企業因抵押不足和信息不對稱帶來的融資約束。然而，中小企業也面臨信息匯聚壁壘、數據治理規制缺乏、數據資產安全等挑戰。

5.2 “專精特新”企業的數據資產化優勢

“專精特新”企業展現出更強的數字化轉型能力與數據資產化潛力。數據資產具備價值、轉移和計量三個屬性，成為民營企業拓寬融資渠道的重要途徑。政府的戰略引領與制度建設、金融機構的融資模式創新與風險控制、民營企業的數字化轉型與數據資產管理是構筑完整的數據資產融資生態系統、緩解民營企業融資“難”問題、加快培育新質生產力的關鍵。

國家級專精特新“小巨人”企業松立控股集團通過青島數據資產登記評價中心的數據確權登記與價值評價，完成了智慧停車運營核心數據的資產化認定。青島融資擔保集團創新構建“數據資產確權—政策性擔保增信—銀行信貸投放”閉環服務生態。這一突破性實踐不僅破解了中小企業“輕資產、融資難”的行業痛點，更標志著青島在數據要素市場化配置改革中邁出關鍵一步。

湖北聚游科技有限公司作為湖北省專精特新中小企業，通過“一部手機游湖北”項目構建了文旅大數據中心。其“游湖北平臺旅游服務運營數據集”取得數據資產登記認證后，建行湖北省分行在5天內成功投放1000萬元數據資產質押貸款。

5.3 規模異質性的理論解釋

規模異質性的根源在于數據資產的“固定成本—邊際收益”結構。數據治理、系統建設、專業人才等前期投入具有顯著的固定成本特征，中小企業分攤這些成本的能力遠低于大型企業。然而，一旦跨越初始投入門檻，數據資產的邊際收益遞減特征較弱，甚至呈現邊際收益遞增——這為中小企業通過數據資產化實現“彎道超車”提供了理論可能。

從政策設計角度看，針對不同規模企業的差異化支持策略至關重要：對于小微企業，應以降低數據資產化的初始門檻為重點（如提供普惠性的數據治理工具和模板、簡化的入表流程及專門的合規指引）；對于“專精特新”企業，應以完善數據資產評估和融資渠道為重點。

第六章 數據要素價值釋放的制度條件與實現路徑

6.1 數據要素價值釋放的制度演進

數據要素的價值釋放并非自發完成，而是依賴于持續的制度供給與制度創新。2022年“數據二十條”創造性提出數據產權結構性分置的制度框架，跳出所有權思維定式，聚焦數據采集、收集、加工、交易、應用全過程中各參與方的權利，通過建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，為釋放數據要素價值提供了基礎性制度保障。2025年，數據產權相關制度建設取得階段性進展，公共數據資源開發利用形成“1+3”政策體系，企業數據資源開發利用政策相繼出臺，數據開發利用的政策“工具箱”加快完善。

從國家層面來看，2025年8月1日起《政務數據共享條例》正式施行，首次以專門立法形式明確政務數據共享的范圍、責任與流程，破解了長期以來公共數據范疇界定模糊、共享機制不健全的難題。北京、上海、廣東等地出臺數據要素市場化配套法規，探索“三權分置”的落地路徑，形成頂層設計與地方實踐協同發力的保障格局。2025年，國家數據局聯合26個部委遴選72家鏈主單位，部署140項高質量數據集建設任務。全國建成高質量數據集超10萬個，規模超890PB。

然而，制度供給仍面臨深層挑戰。當前中國數據要素市場發展尚處于起步階段，數據要素新特征十分復雜，對傳統產權、流通等制度規范提出新的挑戰，在全球范圍內尚無成熟的解決方案。數據產權界定、數據交易壁壘與市場分割、“數據孤島”等問題在實踐中仍然待解。數據價值釋放仍面臨激勵不足、流通不暢、定價與分配不明三個根本性問題。

6.2 制度、技術與需求的三重驅動邏輯

2025年，數據要素潛力釋放的“加快”，是制度、技術和需求三重因素疊加的必然結果。

制度供給從“破題”走向“落地” 。“數據二十條”奠定了制度框架，2025年各項配套政策從“破題”走向實質性落地。各地各行業通過搭建企業數據資源入表綜合服務平臺、強化數據資產化生態體系建設等途徑穩步推進，政策正加快破解企業“不敢、不會、不愿”的難題。

技術支撐從“單點”走向“成網” 。建設和運營數據基礎設施是打破數據安全、合規、高效流通“不可能三角”的關鍵抓手。截至2025年底，全國已建和在建智算中心超250個，各地積極推進可信數據空間等多條技術路線試點試驗。

開發利用從“被動應對”轉向“主動布局” 。“數據要素×”行動等政策“工具箱”持續發力，讓數據資源開發利用從“可選項”變為“必選項”。截至2025年底，累計發布241個“數據要素×”典型案例，遴選100個公共數據“跑起來”示范場景。

制度、技術與需求三重因素的疊加，共同推動了數據要素價值釋放進入“加速期”。2026年政府工作報告指出，2025年數據要素潛力加快釋放，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值的比重提高到10.5%以上。

6.3 數據要素價值釋放的四維協同路徑

數據要素潛力的“加快”釋放，是有章法、有路徑的系統推進。

第一，以機構培育“強主體”，激發市場活力。 積極引導數據交易所（中心）強化綜合服務功能，大力推動數據流通服務平臺企業專業化發展。2024年，全國數據企業數量超過40萬家，數據產業規模達到5.86萬億元。2025年上半年，主要數據交易機構新上架數據產品達到3328個，同比增長70%。

第二，以基礎設施“通血脈”，降低流通成本。 落實國家數據基礎設施建設“三步走”戰略，力爭于2029年基本建立國家數據基礎設施建設和運營體制機制。積極推進數據標準建設，構建完善有利于國家數據標準體系，切實降低數據流通利用成本。

第三，以場景牽引“拓空間”，激活乘數效應。 實施“數據要素×”行動，以應用場景為牽引，挖掘更多數據開發利用方案，加快推進公共數據“跑起來”示范場景建設。目前，山東等10多個省市已經出臺了“數據要素×”行動整體或具體領域工作方案。

第四，以生態建設“提效率”，釋放創新潛能。 良好的數據市場生態有助于更大范圍釋放數據要素價值。引導三類數據流通服務機構明確功能定位、協同發展，創新數據流通交易模式。數據要素市場化配置正穩步邁過“法律關”“會計關”“市場關”三大核心關口。

6.4 非上市中小企業數據資產化的制度需求

對于非上市中小企業而言，數據資產化的制度需求具有特殊性。其一，降低合規門檻——中小企業缺乏專業的法務、財務團隊，需要簡化的入表流程和專門的合規指引。其二，完善確權登記——加快數據產權登記制度體系建設，為中小企業數據資產確認提供制度保障。其三，建立分類分級——針對不同規模、不同行業企業，構建分類分級的確權與收益分配機制。其四，培育中介服務——律師事務所、資產評估所、會計師事務所等中介機構在數據資產入表中發揮著關鍵作用，應加快培育專業化的數據資產服務機構。

2026年是“十五五”規劃的開局之年，也是“數據要素價值釋放年”。唯有深化數據要素市場化配置改革，向改革要動力，以改革激活力，才能更好釋放數據要素價值。

第七章 生成式AI大模型對中小企業價值創造模式的顛覆性影響

7.1 從“專屬工具”到“普惠生產力”：生成式AI的可及性革命

生成式AI大模型正在經歷從科技巨頭的“專屬工具”向廣大中小企業的“普惠生產力”轉變的歷史性進程。得益於算法創新與硬件迭代的共同推動，大模型訓練與應用成本的大幅降低，顯著降低了技術應用門檻。這一轉變使得長期被排斥在技術前沿之外的中小企業，第一次有機會以可承受的成本獲取前沿人工智能能力。

工業和信息化部組織開展2025年度人工智能賦能中小企業典型應用場景征集工作，最終確定238個典型應用場景。其中，研發設計智能化應用11個，主要基于生成式AI、大語言模型與仿真技術，重構創意生成與科學發現流程，大幅縮短研發周期；生產運維智能化應用35個，主要基于機器視覺、深度學習等技術，實現高精度質量檢測、工藝參數動態優化與生產計劃智能排程；經營管理智能化應用11個，主要基于大語言模型與檢索增強生成技術，賦能合同審核、知識管理與客戶服務等環節。

7.2 生成式AI重構中小企業價值創造的三重機制

第一，降低交易成本與生產成本。 平臺化智能化發展趨勢對中小企業產生諸多正面影響，尤其是降低了交易成本和生產成本。平臺為小企業提供運營層面的公共基礎設施，大大降低創業成本，提高生產效率。企業基于人工智能算法優化生產流程，實現降本增效。新的基于生成式人工智能的算法，其觸角可深入生產流程、產品創新等環節，有望大大提高效率。

第二，重構研發設計與創新流程。 生成式AI正在從根本上改變中小企業的創新模式。基于生成式AI、大語言模型與仿真技術，研發設計可以實現創意生成的自動化與科學發現流程的重構。中小企業不再需要龐大的研發團隊即可獲得高質量的創意生成與設計優化能力，創新門檻大幅降低。

第三，催生“智能體商業”新范式。 “智能體可能是未來距離每個人最近、最主流的人工智能大模型使用方式，它將重塑用戶體驗，帶來新商業模式”。生成式AI正在重構商業生態，從傳統商業向“智能體商業”演進。對于中小企業而言，這意味著可以以極低的成本獲得智能客服、智能營銷、智能決策等此前只有大企業才能負擔得起的商業智能能力。

7.3 中小企業應用生成式AI的結構性優勢與挑戰

中小企業應用生成式AI具有獨特的結構優勢。組織復雜度更低、鏈路更短、決策更快、IT負債更輕，所以更有機會把同一份模型能力轉化為更高的業務效率與現金流增量。然而，這種優勢窗口期有限——“一旦大企業用AI消除了上面這些方面的劣勢，它們的規模優勢會重新變成‘碾壓式’的”。

挑戰同樣不容忽視。差異化、個性化的制造能力通常是中小企業的核心競爭力甚至是生存之本，但這也意味著很難有現成的、通用的數據集來訓練AI大模型，從而讓AI更貼合中小企業生產制造的實際需求。此外，從AI訓練的虛擬場景到一線應用的真實場景存在很難打通的“最后一公里” ，需要在人才供給、算力成本、場景適配和數據開放等方面打破“藩籬”。

IDC報告顯示，我國約有四分之一的中小企業已開始嘗試或正在使用大模型和生成式AI應用。這一比例雖然可觀，但仍有四分之三的中小企業尚未涉足，生成式AI對中小企業價值創造模式的深刻變革尚處于早期階段。

7.4 生成式AI與數據資產的協同效應

生成式AI大模型與數據資產化之間存在深刻的協同效應。一方面，高質量數據集是生成式AI的基礎——全國已建成高質量數據集超10萬個，這些數據集的建設過程本身即是數據資產化的實踐。另一方面，生成式AI是數據資產價值釋放的關鍵通道——AI大模型需要海量高質量數據進行訓練，中小企業在經營過程中積累的差異化數據，恰恰是其相對于大企業的獨特優勢。

更值得關注的是，生成式AI可能催生全新的數據資產類別。企業利用生成式AI創造的合成數據、AI模型本身、AI生成的內容產品等，都可能成為新型數據資產的組成部分。這為中小企業數據資產化開辟了全新的想象空間——不僅可以將歷史經營數據資產化，還可以將AI生成能力本身資產化。

第八章 數據資產入表對企業長期績效的因果效應

8.1 數據資產入表經濟效應的實證研究進展

數據資產化是數字化時代推動企業價值重構的重要舉措，然而其經濟效應長期未得到系統的實證研究關注。近年來，隨著《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的正式實施，學術界開始運用嚴謹的因果識別方法評估數據資產入表的經濟效應。

采用事件研究法的研究表明，數據資產入表新規的頒布顯著提升了企業股價，且該效應隨著企業數據密集度的提高而增強。機制檢驗表明，新規通過傳遞“資源獲取”和“信息改善”信號，增強投資者對企業未來現金凈流入的預期，并降低投資風險預期，從而引起正向市場反應。異質性分析顯示，對于管理層具備數字化背景、內部控制質量較高、行業競爭激烈和數據市場化水平較高地區的企業，數據資產化的價值效應更強。

基于雙重差分模型的研究進一步證實，數據資產入表通過優化資源配置和強化決策效能顯著提升了企業全要素生產率，其中管理效率的提升具有重要中介作用。數據資產入表主要通過三維激活機制（管理激活、資本激活、知識激活）分別作用于全要素生產率的組織與管理效率、資源配置效率和技術進步等影響因素。

8.2 短期效應與長期效應的分化

值得關注的是，數據資產入表的短期效應與長期效應之間存在顯著分化。基于A股上市公司樣本的研究發現，數據資源入表短期內有效提振了研發型公司的資本市場表現，充分釋放了企業現有數據資源的價值，但對推動企業未來價值創造的作用有限。完成數據資源入表的公司往往具有豐富的數據資源和較強的研發能力，入表通過費用資本化的方式釋放了數據資源價值，優化了賬面表現。

然而，長期來看數據資源入表未能有效推動企業價值創造和數字化轉型。這說明《暫行規定》雖然明確了數據資源能夠作為一項會計科目計入資產負債表，但后續企業在依托數據資產化加速數字化轉型的進程中依然存在難點與堵點。

短期與長期效應的分化揭示了數據資產入表經濟效應的復雜性：入表本身并不自動創造價值，價值的創造取決于企業能否將入表后的數據資產真正融入研發、生產、運營等核心業務環節。入表是手段而非目的。

8.3 異質性效應：誰從數據資產入表中受益更多

數據資產入表對企業績效的影響存在顯著的異質性。

從行業維度看，高新技術行業受益于技術要素與數據資產的協同效應。儀器儀表制造業以技術密集型優勢位居數字化創新水平榜首，電子信息、高端裝備等行業緊隨其后，而資源流程型行業轉型步伐相對滯后。數據資產規模擴大對全要素生產率的提升效應，在不同行業中存在顯著差異。

從規模維度看，規模較大的企業展現出更顯著的組織適配優勢。數據資產對大規模零售企業全要素生產率的促進作用更強。然而，中小企業的數字化創新過程更為活躍，其靈活性和決策效率可能部分彌補資源劣勢。

從企業性質維度看，數據資產入表對非國有企業的真實盈余管理影響更為顯著。有效的外部監督能夠抑制數據資產入表企業的盈余管理行為。

從治理結構維度看，對于管理層具備數字化背景、內部控制質量較高的企業，數據資產化的價值效應更強。

8.4 對非上市中小企業的啟示

現有實證研究以A股上市公司為樣本，但對非上市中小企業具有重要啟示。

第一，入表不是終點，價值創造才是目的。 短期市場效應的存在可能使部分企業將入表本身視為目標，但長期價值的創造依賴于數據資產與業務流程的深度融合。

第二，規模劣勢可以通過靈活性和決策效率部分彌補。 中小企業雖然缺乏大企業的組織適配優勢，但其鏈路更短、決策更快的特點，使其在將數據資產轉化為業務效率方面具有獨特優勢。

第三，治理能力是價值創造的關鍵中介。 管理效率的提升在數據資產入表與全要素生產率之間發揮重要中介作用。中小企業需要在入表的同時加強數據治理能力和管理效率的提升。

第四，需要警惕“賬面優化”風險。 數據資產入表可能通過資產端與收益端的雙重作用影響財務考核指標。部分企業可能利用入表進行盈余管理，這對于依賴財務報表進行信用評估的中小企業而言尤其值得警惕。

第九章 不同區域、不同行業、不同規模企業的系統比較分析

9.1 區域比較：四大數字化創新高地與梯度差異

《中國制造業數字化創新報告（2025）》藍皮書顯示，北京市、廣東省、上海市和四川省表現突出，形成四大數字化創新高地。廣東省依托粵港澳大灣區產業集群優勢，在工業互聯網平臺建設、人工智能場景應用等領域走在全國前列。

區域格局整體呈現 “東部領先、中部追趕、西部拓展” 的特征。東部地區數字經濟占GDP比重達15%，中西部不足8%，數字鴻溝依然顯著。然而，西部地區并非全面落后——四川省已躋身四大數字化創新高地之列，表明部分西部省份憑借特定的產業基礎和制度創新實現了跨越式發展。

區域差異的形成機制可從三個層面理解：制度供給層面——東部地區率先出臺數據資產入表配套細則和激勵政策；基礎設施層面——縣域及農村地區5G基站密度僅為城市的1/3；產業生態層面——東部地區形成了較為完整的數據服務產業鏈，而中西部地區專業服務機構相對匱乏。

9.2 行業比較：從技術密集型到資源流程型的梯度分布

行業層面的分化同樣顯著。《中國制造業數字化創新報告（2025）》揭示了三大行業分化趨勢：

第一梯隊：技術密集型行業領跑。 儀器儀表制造業以技術密集型優勢位居數字化創新水平榜首，電子信息、高端裝備等行業緊隨其后。這些行業數據密集度高、數字化投入回報周期短，是數據資產化的先行者。

第二梯隊：裝備制造與消費品行業加速追趕。 汽車零部件行業以“鏈主引領”模式推進，杭州友成機工通過數字化改造實現管理成本節約20%、有效庫存下降21%、訂單量新增35%。

第三梯隊：資源流程型行業轉型滯后。 資源流程型行業轉型步伐相對滯后，行業間分化態勢加劇。這些行業數據采集難度大、改造成本高、回報周期長，面臨更為嚴峻的轉型挑戰。

行業差異的根源在于數據密集度、資產專用性和轉型成本的差異。技術密集型行業數據資產與核心競爭力的關聯更為直接，轉型的經濟激勵更強；而資源流程型行業的數據資產化需要更大的前期投入和更長的回報周期。

9.3 規模比較：分化加劇與“不會轉”“沒錢轉”困境

規模層面的分化最為觸目驚心。《中國制造業數字化創新報告（2025）》指出，大企業憑借資金、技術優勢持續領跑，與中小企業在數字化投入、轉型成效上的差距再度擴大。“不會轉”“沒錢轉”仍是中小企業面臨的主要困境。

然而，規模比較并非簡單的“大企業優于小企業”。從數字化創新過程來看，中小企業數字化創新水平表現優于大企業，其數字化創新過程更為活躍。中小企業在組織靈活性、決策效率和創新動力方面具有獨特優勢，只是受制于資源和能力約束而難以將這種優勢充分轉化為轉型成效。

企業性質維度的分化同樣值得關注：民營企業數字化創新優勢持續鞏固，在技術迭代速度、市場響應效率等方面表現突出，與國有企業的差距進一步拉開。

9.4 交叉比較：區域×行業×規模的交互效應

區域、行業、規模三個維度并非獨立作用，而是存在復雜的交互效應。

在東部地區，技術密集型行業的中小企業通過嵌入區域產業鏈和創新生態，可以獲得較好的數字化支持；而資源流程型行業的中小企業則面臨較高的轉型門檻。

在中西部地區，行業選擇對中小企業數字化轉型尤為關鍵。依托特色資源（如貴州的大數據產業、四川的電子信息產業）的中小企業可以獲得區域政策的重點支持；而傳統資源型行業的中小企業則面臨“雙重劣勢”——既受制于行業轉型滯后，又缺乏區域生態支撐。

從規模與行業的交叉來看，“專精特新”中小企業（通常集中于技術密集型行業）展現出比普通中小企業更強的數據資產化能力。這表明，行業的技術密集度可以在一定程度上彌補規模的劣勢。

9.5 比較分析的政策含義

系統比較分析揭示了三個重要的政策含義：

第一，差異化政策勢在必行。 一刀切的政策無法適應區域、行業和規模的巨大差異。針對不同區域、不同行業、不同規模企業，需要制定差異化的支持策略。

第二，中西部地區的“機會窗口”在于特色產業與數字技術的結合。 四川躋身四大數字化創新高地表明，西部地區可以通過聚焦特色產業（如大數據、電子信息）實現跨越式發展。

第三，中小企業的“突圍路徑”在于發揮靈活性和創新活躍度的優勢。 雖然中小企業在資源和能力上處于劣勢，但其組織靈活性和創新活躍度是獨特的競爭優勢。政策應著力于降低數字化轉型的初始門檻，而非簡單模仿對大企業的支持模式。

第十章 數字經濟時代價值創造的新形態與新機制

10.1 數據要素價值創造的理論邏輯

數據是數字經濟時代的關鍵生產要素，我國正處于構建全國一體化數據市場的關鍵階段。數據資產化進程對于釋放數據價值、推動經濟高質量發展具有重要意義。發揮數據要素規模報酬遞增、低成本復用等特點，將人類經濟社會活動中產生的海量數據，通過數據資產化等價值轉化方式更好融入經濟循環，成為經濟社會高質量發展的重要動力。

從政治經濟學視角審視，數據要素的價值創造并非源于其自身的自然屬性，而是凝結了數據采集、清洗、分析、應用等環節中人類的抽象勞動。平臺企業通過構建數據與算法治理體系，將分散的用戶勞動與專業勞動轉化為可量化的價值增量。數據要素價值形態與平臺企業交互賦能，形成雙螺旋發展的演進路徑。

智能經濟以人工智能為核心驅動力、數據為關鍵生產要素、算力基礎設施為支撐底座，是驅動產業范式變革的新型經濟形態。智能經濟新形態的本質特征是認知革命——認知能力從人類專屬稟賦轉變為可規模化生產、流通和消費的生產力要素。

10.2 數據資產價值評估：方法、困境與突破

目前，數據資產估值方法主要分為成本法、收益法和市場法。成本法主要考慮數據資產的獲取、存儲、處理等成本，通過計算總成本來確定其價值。收益法關注數據資產未來能夠帶來的經濟收益。市場法則參照同類數據資產的交易價格。執行數據資產評估業務時，資產評估專業人員應當根據評估目的、評估對象、價值類型、資料收集等情況，分析三種基本方法的適用性，選擇評估方法。

然而，三種方法在非上市中小企業場景下均面臨困境：成本法難以反映數據資產的戰略價值（數據資產成本與其價值是弱相關的）；收益法依賴于對未來收益的不確定預測；市場法受限于數據資產交易市場的不成熟。非上市企業因無法公開交易，其股權價值確定更為復雜，數據資產的價值評估難度進一步加大。

突破之道在于構建“場景化”的評估框架——數據資產的價值不能脫離其應用場景孤立評估，而應與企業的商業模式、行業特征、發展階段緊密關聯。山東港通的實踐表明，采用收益法對數據資產進行評估，需要基于歷史合同收入等實證數據。數據資產評估報告應披露必要信息，包括數據資產基本信息、權利信息、數據質量評價情況、應用場景等。

10.3 價值共創的新范式：從產品到平臺到生態

數字化轉型驅動價值共創的路徑呈現階段性演進：商業模式從導入期（產品賦能）、發展期（平臺延伸）到成熟期（生態協同），價值主張由單一走向多維。平臺企業從中心化決策向分布式決策、從股權控制向股權與數據資本混合控制轉變。

對于非上市中小企業而言，價值共創的新范式意味著：不再單打獨斗，而是嵌入平臺生態、參與價值網絡、實現協同進化。數據資產價值化的全鏈路包括：通過交易或者服務的模式確認數據價值全鏈路形成的經驗成果。從數據資產的價值顯性化，到金融工具的創新適配，再到多方聯動的生態賦能，構建起“數據確權有依據、價值評估有標準、融資增信有支撐、風險防控有保障”的全鏈條服務體系。

10.4 數據資產化的制度演進與未來趨勢

數據資產化的制度演進呈現三個趨勢：

第一，從“自愿披露”走向“強制規范” 。隨著數據資產入表規則的逐步完善，非上市企業的數據資產披露將從自愿走向規范。數據資產入表的上市企業已覆蓋25個省級行政區，區域覆蓋度持續提升。

第二，從“單一入表”走向“全鏈條服務” 。數據確權、價值評估、質押融資、風險防控將形成完整閉環。競秀區已形成覆蓋數據確權、價值評估、登記入表、交易流通、融資轉化的全生命周期生態閉環。

第三，從“東部先行”走向“全國推開” 。各地各行業應因地制宜，通過搭建企業數據資源入表綜合服務平臺、強化數據資產化生態體系建設等途徑穩步推進。隨著各行業的數據資產入表工作從相對容易的“單點突破”和“局部嘗試”向縱深推進，數據資產化將成為越來越多非上市中小企業的戰略選擇。

第十一章 政策建議與結論

11.1 主要結論

本文通過系統的理論分析與實證研究，得出以下主要結論：

第一，非上市中小企業數據資產呈現“數據要素—數據產品—數據資產”的三重價值形態演進。數據資產的價值實現存在“內生增值—外溢增效”雙循環路徑。數據資產化通過增強信息透明度、緩解融資約束和促進綠色研發合作三重路徑賦能企業創新績效。

第二，區域層面呈現“東高、中快、西廣”的數字化格局。中西部地區在“政策—技術—文化”三維驅動下加速追趕，但數字鴻溝依然顯著——東部地區數字經濟占GDP比重達15%，而中西部不足8%。數字基建和數字金融對國有和中西部中小企業的賦能效應相對較弱。

第三，規模異質性顯著——小微企業面臨“不會用、用不起、用不好”的三重困境，而“專精特新”企業展現出更強的數據資產化能力。截至2025年9月30日，國內已有375家非上市公司披露數據資源入表情況，獲得融資18.99億元。

第四，數字經濟時代價值創造的新形態體現為數據要素參與價值創造的雙螺旋發展路徑，新機制則體現為數據資產價值評估的多元方法創新與全鏈條服務體系的構建。

11.2 政策建議

（一）構建分層分類的數據資產入表推進體系

針對不同規模、不同行業、不同區域的企業，制定差異化的數據資產入表指引。對于小微企業，提供簡化的入表模板和普惠性的數據治理工具；對于“專精特新”企業，完善數據資產評估和融資渠道。建議推廣“政府引導＋專業服務＋企業實踐”的成功經驗，總結首批試點企業的成功經驗與共性問題，形成可復制、可推廣的標準流程。

（二）完善非上市企業數據資產評估標準

針對非上市企業缺乏市場交易價格的現實約束，開發適用于非上市中小企業的數據資產估值模型。在評估方法選擇上，應根據評估目的、評估對象、價值類型、資料收集等情況分析三種基本方法的適用性。鼓勵采用收益法并基于企業歷史數據進行實證評估。評估報告應披露必要信息，包括數據資產基本信息、權利信息、數據質量評價情況、應用場景等。

（三）強化中西部地區數據基礎設施建設

加大對中西部地區數據中心、算力平臺、數據交易場所的投入，縮小區域數字鴻溝。鼓勵龍頭企業、平臺企業向中西部中小企業開放數據，提供專業普惠的數據服務。鑒于數字基建通過助力數字金融發展對中小企業數字化產生顯著間接賦能效應，應同步推進數字基建與數字金融的協同發展。

（四）培育數據資產化的中介服務生態

律師事務所、資產評估所、會計師事務所等中介機構在數據資產入表中發揮著關鍵作用。應加快培育專業化的數據資產服務機構，降低中小企業數據資產化的交易成本。支持各地搭建數據資產登記評價中心等專業平臺，為企業提供一站式數字化資產管理服務。

（五）推動政企銀研多方協同

山東港通、伯芯半導體、松立控股等案例的共同經驗表明，數據資產化的成功離不開政府引導、企業實踐、金融服務和專業機構的多方協同。應建立常態化的政企銀研對接機制，形成“數據確權有依據、價值評估有標準、融資增信有支撐、風險防控有保障”的全鏈條服務體系。

參考文獻

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[15]《點亮燈塔：中小企業數字化轉型最佳實踐案例（2025）》[M].

作者：

王連升，研究員，深耕社會責任（CSR、ESG)標準化與可持續發展、供應鏈管理（供應鏈責任追溯等）及政產學研用媒利益相關方的CSR影響，綠色金融與產業實踐應用、新型工業化與品牌影響力提升等領域的實踐研究與標準化落實工作。推進電子信息行業提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平等研究和實踐性工作，持續提升了企業社會責任管理的服務能力，支撐工信部企業社會責任朋友圈進一步夯實。基于中國企業實踐和全球商業環境變遷的優先級，提出的“三層利益相關方”理論，重構了企業利益相關方。提出"責任閉環"哲學本體論、"價值沉默"戰略方法論、"CSR為魂，ESG為體"價值論。

中國電子工業標準化技術協會社會責任工作委員會戰略合作部部長。

自2019年入職協會，加入工業和信息化系統。

期間：

支撐完成工業和信息化企業社會責任國際交流與合作支撐專項、工業和信息化企業社會責任熱點問題跟蹤研究支撐專項、電子信息行業社會責任標準體系建設支撐專項、工業和信息化合規體系建設支撐、工業和信息化部合規監管工作推進試點專項、工業和信息化領域政務服務標準體系建設及標準化工作專項等課題40余個。

模式

提出“精標準、強評測、鑄品牌，聚技術、合服務、賦發展”的合作共贏模式。

標準

主導編制或參與多項行業關鍵標準，如《電子信息行業社會責任指南》（SJ/T 16000-2026），《電子信息行業社會責任治理評價指標體系》（T/CESA 16003）,《綠色設計產品評價技術規范 存儲設備》（T/CESA 1258）等綠色制造標準，《信息技術 開源治理》（T/CESA 1270.1）規范開源技術應用中的責任管理系列標準，覆蓋ESG治理、綠色制造、數字化轉型等領域。參與起草IPC-1401B《電子行業ESG管理體系》等國際標準。2026年，三項電子信息行業ESG行業標準在研，本年度立項論證，預計2027年發布。

項目

策劃組織統籌項目：2020、2021、2022、2023、2024、2025“中國電子信息行業企業社會責任治理水平評測”，累計評測企業2000余家。

第八、九、十、十一屆“中國電子信息行業社會責任年會”、2021、2022、2023、2025綠色供應鏈高峰論壇，打造“國際視野 中國實踐”的交流平臺。

2020、2021、2022、2023、2024、2025聯合國婦女署賦能職業女性職業發展項目，推動女性職工職業發展與企業社會責任治理水平能力水平提高。

報告及文章：

《中國電子信息行業社會責任建設與可持續發展報告》2020、2021、2022、2023、2024、2025

《中國電子信息行業社會責任建設年度工作報告》2021、2022、2023、2024、2025

《中國電子信息行業社會責任建設工作要點》2021、2022、2023、2024、2025、2026

如，

《金融電子化》雜志，發表《淺談綠色金融在電子信息產業可持續發展中的矛與盾》

《信息技術與標準化》雜志，發表《電子信息行業社會責任標準化研究》

《可持續發展經濟導刊》雜志，發表《以標準建設引領行業長遠發展---談新版《電子信息行業社會責任指南》的謀與變》

《中國工業和信息化》雜志，發表《電子信息產業ESG治理的價值鏈穿透實踐研究》

如，

《論聯合國的企業社會責任》

《論中華全國工商業聯合會的企業社會責任》

《論發展中國家的企業社會責任》

《論歐美國家的企業社會責任》

《論北京市的企業社會責任》

《論長三角經濟帶的企業社會責任》

《論上海市的企業社會責任》

《論天津市的企業社會責任》

《論深圳市的企業社會責任》

《論重慶市的企業社會責任》

《女性供應商在產供鏈價值重構與產業發展戰略中的深層作用與實踐路徑研究》

《從“智能肌體”到“產業神經”：2025中國智能制造的系統性躍遷與實踐路徑研究》

《“十五五”時期中國電子信息行業可持續發展與社會責任治理：政產學研用協同的機遇、挑戰與路徑研究》

《全球供應鏈ESG風險與出海企業的責任供應鏈管理：深層次剖析與實踐路徑研究》

《歐洲供應鏈治理新范式：可持續發展與社會責任的“硬約束”與“軟共識”研究》

《2025年度中國電子信息行業社會責任治理與可持續發展深層次剖析》

《全球交易所社會責任治理與產供鏈企業溯源管理的協同演進：理論、實踐與制度創新研究》

《標準引領與系統變革：中國電子產業女性職業可持續發展的多層次治理路徑研究》

《超越邊界：企業可持續發展與社會責任的“共享治理2.0”模式建構研究》

《創新生態失衡與組織認知陷阱：中國中小企業技術創新的可持續發展與社會責任治理路徑研究》

《河南省汝陽縣從扶貧幫扶到鄉村振興的實踐路徑：基于可持續發展與社會責任治理的雙重視角研究》

《從邊緣到核心：雙重約束下電子信息產業可持續發展的戰略范式重塑研究》

《數字時代的性別重構：電子信息行業性別平等與職業女性可持續發展賦能路徑研究》

《科技與自然的和解：臺積電水資源閉環管理體系的深度解構及其對全球高耗能產業綠色轉型的啟示》

《上市公司治理結構的范式重構：上交所《規范運作指引（2025年修訂）》的深度解讀與實踐路徑》

《責任共生機制：構建人類未來可持續價值創造的倫理與實踐框架研究》

《全球視野下的中國企業信譽構建：社會責任、品牌傲慢與可持續發展戰略的深度剖析》

《“人工智能+制造”專項行動的可持續發展與社會責任治理：全球實踐、多維影響與未來路徑研究》

《中國綠色電力證書（GEC）體系的深層次剖析與實踐路徑研究：從國內閉環到國際互認》

《《電子信息行業社會責任指南》SJ/T 16000-2016版本的實踐邏輯、多維價值與行業革新路徑：基于標準解讀與企業實踐的分析研究》

《從合規到核心競爭力：綠色供應鏈管理的CSR治理與實踐路徑研究《超越工具理性：王連升思想體系的跨行業驗證、動態平衡與技術重塑》

《從“技術驅動”到“責任引領”：北京軟件和信息服務業社會責任治理的演進、挑戰與優化路徑》

《“不出海，就出局”：集體誤判、可持續發展與社會責任治理，基于中國出海企業的深層次剖析與實踐路徑研究》

《《國有資產法》出臺背景下可持續發展與社會責任治理的深層次剖析與實踐路徑研究》

《電子信息行業社會責任管理體系（SJ/T 11728-2018）可持續發展與社會責任治理的學術研究》

《中國電子信息行業社會責任建設的戰略路徑與創新實踐：基于“十五五”規劃背景的深度剖析研究》

《中國電子信息行業社會責任建設與可持續發展：多維透視與實踐創新研究》

《工信部下屬198個學協會社會責任建設與可持續發展深層剖析與實踐路徑研究》

《電子信息行業社會責任建設的中國實踐：基于中電標協社責委的機制創新與ESG融合路徑》

《從合規到賦能：中國上市公司可持續發展與社會責任治理的范式演進與實踐路徑研究》

《科技企業社會責任治理的范式革新、多維整合與實踐路徑研究》

《全球多極化格局下的中國知識產權治理：績效躍升、結構審視與戰略前瞻研究》

《新型工業化視角下可持續發展與社會責任治理的路徑探索——基于工信部2026年重點工作的深度分析》

《從價值覺醒到生態共治：王連升思想視域下中國互聯網巨頭的ESG治理范式重構》

《企業ESG賦能人工智能創新的機制與路徑研究：走向可持續的智能未來》

《標準價值、可持續發展與社會責任治理：深層剖析與實踐路徑研究》

《從工具理性到價值自覺：基于王連升思想體系的聯想集團可持續發展與社會責任治理深層次剖析》

《ESG績效與財務績效、創新績效的量化關系研究：基于行業與規模異質性的深層次剖析》

《人工智能產業可持續發展與社會責任治理的深度剖析與實踐路徑研究，基于2025北京人工智能產業大會的觀察與思考》

《市場監管總局政策調整的深層次解讀：基于可持續發展與社會責任治理視角的企業“標準機遇”研究》

《基于工信部2026年十大任務的可持續發展與社會責任治理：深層次剖析與實踐路徑》

《我國首部大模型國家標準實施：可持續發展與社會責任治理的深層次剖析與實踐路徑研究》

《植根本土，面向全球：王連升CSR-ESG思想體系的深度剖析、前沿應用與全球治理融合研究》

《從責任閉環到價值自覺：王連升本土化思想在新興治理領域的理論構建與實踐智慧研究》

《數字化健康管理的ESG價值重構：基于王連升思想體系的實踐路徑研究》

《企業可持續發展與社會責任治理的關鍵因素：深層次剖析與實踐路徑研究》

《北京神州泰岳軟件股份有限公司：創新驅動下的戰略轉型、財務績效與技術實踐研究》

《從本土實踐到全球引領：中國ESG創新的深度演進與全球化價值研究》

《電子信息行業社會責任管理體系的深層次剖析與實踐路徑研究》

《王連升可持續商業與企業社會責任思想體系“戰略羅盤與價值共生”研究》

《基于標桿案例的深度剖析，國內ESG卓越企業實踐路徑解析與研究》

《網絡安全企業的責任閉環：基于王連升思想體系的天融信ESG實踐深度剖析研究》

《國內ESG卓越企業實踐路徑解析：以臺達為標桿的可持續發展樣本》等400余篇。

兼任：

中國電子工業標準化技術協會標準化工作委員會委員

中國綠色供應鏈聯盟綠色金融專委會創始委員

廣東省企業可持續發展研究會企業社會責任專委會副會長

山東省人工智能學會青年科學家委員會委員

北京軟件和信息服務業協會專家

北京市發改委ESG生態研究特邀專家

北京ESG研究院專家顧問

上海市計算機行業協會 特聘顧問

全球電子協會亞洲可持續發展委員會副主席委員

瑞典國家外交部CSR特邀訪問學者

北大創新評論特邀專家

證券日報特約專家

大學客座教授等

《中國電子信息行業社會責任建設與可持續發展報告》2020、2021、2022、2023、2024、2025編委兼總編輯

《中國電子信息行業社會責任建設年度工作報告》2021、2022、2023、2024、2025編委兼總編輯

《中國電子信息行業社會責任建設工作要點》2021、2022、2023、2024、2025、2026編委兼總編輯

活動

參與中歐企業社會責任圓桌論壇、IPC中國電子制造業年會等國內國際會議的主旨發言或對話，闡述了產業在綠色金融、綠色供應鏈和綠色投資領域的實踐研究。

公益

連續20年堅持知識公益，已有超過710萬人次享受了知識公益的專業幫扶。

榮譽

2020-2025年間，被評為

• “2021年度中國產業研究突出貢獻者”
• “2022年度電子信息企業社會責任建設年度突出貢獻者”
• “2024年度全球電子協會亞洲標準委員會杰出服務服務個人”
• “2025全球電子協會亞洲標委會杰出服務個人”