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数字航运生态下的数据价值评估模型研究

摘要

随着全球航运业数字化转型的加速推进，数据已成为驱动行业创新发展的核心生

产要素。本研究旨在构建一套适用于数字航运生态系统的数据价值评估模型，通过系统

化的理论框架和实证分析方法，科学量化航运数据的经济价值、社会价值和技术价值。

报告首先分析了数字航运发展的宏观背景与政策环境，深入剖析了当前航运数据价值

评估面临的挑战与瓶颈；在此基础上，提出了基于多维价值维度的评估模型架构，详细

阐述了模型构建的理论基础、技术路线和实施路径；最后通过模拟验证和案例分析，验

证了模型的科学性和实用性。研究结果表明，该模型能够有效解决航运数据价值量化难

题，为行业数据资产化、市场化提供决策支持，对推动航运业高质量发展具有重要意义。

全文共分十四章，约15,000字，采用定性与定量相结合的研究方法，融合了信息经济

学、数据科学和航运管理等多学科知识体系。

引言与背景

1.1数字航运发展现状

全球航运业正经历前所未有的数字化转型浪潮。根据国际海事组织(IMO)发布的

《2023年航运数字化发展报告》，全球已有超过60%的航运企业实施了不同程度的数字

化战略，其中大型航运公司的数字化投入年均增长率达到18.7%。中国作为全球最大的

航运国家，2022年数字航运市场规模突破1200亿元人民币，同比增长23.5%，数据要

素在航运产业链各环节的渗透率显著提升。在港口运营领域，全球前100大集装箱港口

中已有87个部署了智能操作系统，数据驱动的作业优化使港口平均效率提升15%以

上。船舶智能化方面，截至2023年，全球在营智能船舶数量达到420艘，较2020年增

长3倍，船舶数据采集点平均超过5000个/艘，日均产生数据量达10GB。

1.2数据价值评估的重要性

数据作为新型生产要素，其价值评估已成为数字经济发展的基础性工作。在航运领

域，数据价值评估具有三重战略意义：一是促进数据资产化，使航运企业能够将数据纳

入资产负债表，优化资源配置；二是推动数据市场化，为数据交易、共享和流通提供定

价依据；三是引导数据治理，通过价值评估反哺数据质量提升和应用场景拓展。然而，

航运数据具有多源异构、时空关联、价值随场景动态变化等特点，传统评估方法难以适

用。据德勤咨询调研，全球85%的航运企业缺乏系统的数据价值评估体系，导致数据

资产利用率不足30%，严重制约了行业数字化转型进程。

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1.3研究范围与边界

本研究聚焦于数字航运生态系统中的数据价值评估问题，涵盖船舶运营、港口管

理、物流链协同、客户服务等核心业务场景。研究对象包括结构化数据(如船舶AIS数

据、港口作业数据)、半结构化数据(如电子单证、设备日志)和非结构化数据(如遥感

影像、视频监控)。研究边界限定在商业价值评估范畴，暂不涉及国家安全、公共利益

等非经济价值维度。在时间尺度上，主要关注近三年的航运数据应用实践，

兼顾未来五年发展趋势预测。地理范围以中国沿海主要港口及远洋航线为主，适当参考

国际先进案例。

1.4研究目标与意义

本研究的核心目标是构建一套科学、实用、可操作的数字航运数据价值评估模型，

具体包括：1)建立航运数据价值的多维评估指标体系；2)开发适用于不同数据类型的

价值计算方法；3)设计支持动态评估的技术架构；4)验证模型在典型应用场景的有效

性。研究成果将填补航运领域数据价值量化研究的空白，为政府制定数据要素市场政策

提供理论依据，为企业数据资产管理提供实用工具，为学术界开展相关研究提供参考框

架。长远来看，本研究有助于释放航运数据要素潜能，推动行业向智能化、绿色化、服

务化方向转型升级。

1.5研究方法与技术路线

本研究采用混合研究方法，融合理论分析与实证研究。在理论层面，运用文献研究

法梳理数据价值评估相关理论；在方法层面，采用层次分析法(AHP)构建评估指标体

系，运用模糊综合评价法处理定性指标，通过机器学习算法建立价值预测模型；在实证

层面，选取3家典型航运企业和2个智慧港口作为案例研究对象，收集近三年的实际

业务数据进行模型验证。技术路线遵循”