企業數據資產信息披露會加劇高管機會主義減持嗎？

摘 要：基于2009—2023年A股上市公司數據，檢驗數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響。研究發現：數據資產信息披露顯著加劇高管機會主義減持，這一結論在經過傾向得分匹配、改變樣本區間等穩健性檢驗后依然成立。中介機制檢驗表明，數據資產信息披露通過提振投資者情緒增加了高管機會主義減持的金額和次數。異質性分析顯示，在產權性質為非國有企業、外部審計為非四大會計師事務所、管理層自利動機較強以及分析師關注度較低的企業中，數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響效果更明顯。結論為數字經濟時代規范高管減持行為、推動資本市場可持續發展提供經驗證據。

關鍵詞：數據資產信息披露；高管機會主義減持；投資者情緒；分析師關注

中圖分類號：F273.4；F272.91 文獻標志碼：A 文章編號：1672-626X（2025）04-0060-14

一、引言

高管作為公司內部人，能憑借所掌握的信息優勢，通過擇時交易和選擇性信息披露來買賣公司股票獲取超額收益[1]。該行為侵犯了中小投資者的合法權益[2]、扭曲了市場信息環境[3]，嚴重損害了資本市場的運行效率[4]。此外，高管的頻繁減持行為往往與公司業績下滑或重大不利消息相關聯，直接影響公司的股價表現[5]。為規范上市公司高管的減持行為，我國證監會提出并實施多種監管措施，如事前披露要求、年報問詢監管等。據投資者網統計，Wind數據顯示，2023年我國上市公司減持股份數合計177.70億股，減持金額3347.83億元，數量和金額較2022年同比下降了23.38%和20.32%。盡管相關規定使高管減持的亂象得到一定緩解，但該現象仍廣泛存在于我國資本市場。如何建立內部人減持的緩沖機制，保護投資者利益并促進資本市場穩健運行始終是我國監管機構面臨的重要議題。

2024年1月1日起正式施行的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會〔2023〕11號）為企業數據資產的確認、計量和報告提供了規范，推動了數據資產的市場化進程。盡管數據資產入表于2023年才明確，但我國上市公司為滿足利益相關方對數據資產信息的需求，早已在年報文本中自愿披露相關信息。學界關于數據資產信息披露的研究主要從兩個方面展開，一是數據資產的本質內涵[6]、入表戰略意義[7]以及估值[8]等，二是從經營績效[9]、企業治理[10]、市場效率[11]等視角分析數據資產信息披露的經濟后果。目前關于數據資產信息披露的經濟后果研究主要聚焦于其積極方面，關于其伴隨的潛在風險仍缺乏探討。數據資產的規范化進程逐步推進，而關于數據資產信息披露尚未形成統一標準[12]。高管作為企業戰略決策的核心人物，在信息披露的決策過程中具有較大的自主權。為實現自身利益最大化，高管可能會通過信息披露操縱的方式，在年報中虛構或夸大數據資產的成果，進而利用基于公開信息的投資者情緒影響股價。因此，在數據資產化不斷加快的背景下，數據資產信息披露是否會淪為高管進行概念炒作的利器，為高管機會主義減持提供可乘之機？

基于此，本文選取2009—2023年A股上市公司樣本，從微觀層面實證考察數據資產信息披露與高管機會主義減持的關系，并進一步探討了產權性質、審計質量、管理層自利性以及分析師關注度異質性下數據資產信息披露對高管機會主義減持的不同影響。本文的邊際貢獻在于：第一，以高管機會主義減持為切入點，擴展數據資產信息披露經濟后果的研究，提醒企業及其利益相關方在推進數字化進程的同時，必須對其伴隨的潛在風險給予充分關注和審慎考量；第二，研究分析高管機會主義減持的影響因素，揭示數據資產信息披露為高管的機會主義減持行為提供可乘之機的現狀；第三，明確數據資產信息披露影響高管機會主義減持行為的內在機制，為相關方提供決策參考和建議。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

1. 高管機會主義減持的相關研究

公司董事、監事、高管等內部人在進行股票交易時，往往伴隨著信息優勢、股價操縱、流動性需求以及調整投資組合等多種動機[13]。高管機會主義減持則是內部人減持交易中利用信息優勢獲取不正當利益的股票交易行為[5]。由于委托代理問題的存在，內部人具有掌握非公開信息的優勢，當企業經營發展前景不佳或估值過高時，內部人會選擇提前賣出股票以規避股價下跌的風險[14-15]。

高管的機會主義減持行為“掏空”了企業，降低了企業的價值[16]。在我國內幕交易較為嚴重、制度建設尚不完善的環境下，高管減持是導致股價崩盤的重要因素[5]。此外，高管減持還可能引發其他股東的跟風減持，進一步加劇股價的波動和市場的不穩定性[17]。關于高管機會主義減持的治理措施，高質量的內部控制能夠顯著降低高管減持的擇機性[18]。信息透明度的增加能夠有效降低高管減持的信息含量，減少其利用非公開信息獲利的空間[19]。多個大股東并存的股權結構能夠形成有效的制衡機制，對管理層的行為進行有效監督[20]。此外，企業認購董事高管責任保險也能夠通過緩解企業代理矛盾，進一步抑制高管減持的獲利行為[21]。從外部監督的角度分析，資本市場開放[22]、機構投資者的參與[2]以及極端強降水[23]均能有效監督和約束管理層的行為，降低內部人交易的可能性。當面臨嚴格的法律監管以及外部審計監督時，內部人的交易行為受到更嚴格的限制，其利用私有信息進行交易的水平顯著降低[24]。

2. 數據資產信息披露的相關研究

數據資產是指組織或個人擁有或控制的具有經濟價值的數據。這些數據能夠為企業創造經濟利益，并且其價值可以通過合理的計量方法進行評估，數據資產具備信息商品、資產和大數據的特性[5，7]。

當前，關于數據資產信息披露的經濟后果的研究主要聚焦其積極方面。從經營績效視角，數據資產信息披露有助于吸引技術型人力資本、緩解企業的融資約束，進而推動企業價值提升[9]。基于企業治理視角，公司披露的數據資產信息具有信息含量，能增強企業合作文化，促進企業動態調整發展戰略 [10]。從債務融資成本視角，數據資產信息披露能夠顯著降低債務融資成本，主要通過信息增量效應、聲譽效應和資源依賴效應發揮作用[25]。從市場效率視角，企業數據資產信息披露具有正向的資本市場反應，數據資產信息披露水平越高的企業，股價相對收益率有更好的表現[26]，資本市場定價效率越高[11]，進而降低企業股價崩盤風險[27]。數據資產信息披露還能增加審計師工作投入、降低審計風險與費用[28]，提升分析師預測準確度[12]。

3. 數據資產信息披露與高管機會主義減持的相關研究

數據資產為企業直接或間接創造的經濟利益是內外部信息使用者最為關注的內容。近年來相關部門已對數據資產入表提出要求，但由于數據資產并不能做到完全可視化和數據化，目前企業仍主要以文本形式對其成效進行披露[29]。相較于數字信息，文本信息披露賦予了高管層更多的“數據權力”，更易成為公司進行信息操縱的工具[30]。若上市公司出于策略性炒作的目的，在年報中過度披露“互聯網+”“數據資產”等相關信息，外部中小投資者可能因對數字化概念的非理性追捧，進一步加劇股票的錯誤定價現象以及股價崩盤的風險[31]。

企業數字化轉型進程中，高管與外部投資者間的“數字鴻溝”可能進一步深化，繼而衍生新型信息不對稱問題[19]。高管在股票減持前傾向于披露利好信息，減持后則披露利空信息，以此謀取更高異常收益[32]。此外，內部人為獲取超額收益，還會借助“高送轉”等手段實施市值管理，在購入股票前蓄意披露負面信息以降低股價[33]。而分析師作為信息的解讀者，憑借其專業能力對年報披露的數據資產信息進行整合和分析，并將結果向資本市場傳遞[11]，可減少高管對數據資產的概念炒作行為。

4. 文獻述評及研究貢獻

目前關于數據資產信息披露的實證研究較為匱乏，且現有文獻對數據資產信息披露的研究多聚焦于其積極效應，包括提升資本市場定價效率、降低債務融資成本與崩盤風險等正向經濟后果，在研究視角上存在一定局限性。一方面，對于數據資產信息披露在賦能企業的同時，是否會衍生潛在負面效應缺乏探討；另一方面，對數據資產信息披露與高管行為之間的交互關系缺乏研究。目前數據資產信息披露多采用文本形式，對于其披露缺乏統一的標準，可能為管理層實施機會主義減持創造機會。因此，探究數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響機制，不僅能拓展數據資產信息披露經濟后果的研究，還可能為監管層完善信息披露制度、投資者識別管理層機會主義行為提供重要理論依據。

（二）研究假設

隨著“加快數字化發展，建設數字中國”的發展戰略被提出，企業紛紛投身于數字化轉型的浪潮中，數據資產成為數字經濟時代的核心生產要素。為彰顯自身在技術創新和應用領域的先進地位，并向投資者展現與數字化趨勢同步前進的企業形象，企業往往會在年度報告中詳盡地披露其數據資產相關信息。我國雖在政策層面明確了數據資產入表的相關要求，但是目前關于數據資產的相關信息仍主要以文本形式披露，而對此尚缺乏統一的強制性規范和明確的披露準則，高管在文本信息披露的內容、語調和具體方式上具有較強的自由裁量權[29]，信息披露方式通常不易被投資者進行有效驗證。該披露性質為管理層信息操縱提供了機會，高管可能會利用信息優勢，通過在年報中夸大數字化的進展和成效來迎合資本市場的期待，進而獲取更多的資源[34]。

當公司年報中大量披露公司數據資產信息時，可能使得非理性投資者情緒高漲[35]，投資者樂觀情緒通常會對股票價格產生積極影響，管理者會利用市場錯誤定價進行股票發行以獲取超額收益[35-36]。行為金融理論表明，投資者并不是完全理性的，可能會因為過度自信或避免認知失調而做出非理性的投資決策[37]。當公司年報中大量披露公司數據資產信息，投資者對數字化轉型的美好愿景可能會導致他們高估轉型后的實際效果，從而推高股價[18]。當市場對公司估值高于其真實價值時，具有私有信息的上市公司高管有了更大的減持套利空間，進而憑借其信息優勢和估值優勢，進行減持操作以實現套利。現有研究表明，投資者樂觀情緒可能源于對數字化轉型帶來的潛在增長和創新機會的預期。當投資者情緒處于高位時，他們更傾向于投資那些被認為是具有高增長潛力的公司，這可能導致高管在這樣的市場環境下更容易進行機會主義減持[38]。

基于上述分析，本研究提出如下假設：

H1：數據資產信息披露會加劇高管機會主義減持。

H2：數據資產信息披露通過提振投資者情緒從而加劇高管機會主義減持。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

考慮到中國移動互聯網技術高速發展、政府主導的數字化投資持續擴大、企業數字化需求不斷提升的趨勢主要體現在2008年之后，且為降低2008年國際金融危機對資本市場的沖擊產生的影響[39]。因此，將研究樣本確定為2009—2023年滬深A股上市公司，進行以下篩選：（1）剔除金融保險行業樣本；（2）剔除含ST、PT標識的企業；（3）剔除數據缺失樣本，得到29049個樣本觀測值。本文涉及的財務數據與公司治理數據均來自國泰安數據庫（CSMAR），高管交易數據來自CNRDS數據庫。為排除極端值的干擾，對連續變量進行1%的縮尾處理。

（二）變量定義

1. 被解釋變量

高管機會主義減持。采用高管機會主義減持金額（[Sell]）和高管機會主義減持次數（[SellTimes]）兩個指標對高管機會主義減持行為進行度量。上市公司高管減持股份的行為可能源于機會主義的考量，也可能基于合理的流動性需求或投資組合的多樣化。本文參考羅宏等（2020）[20]的做法，基于高管在會計年度內減持的股票金額和次數，根據高管減持后股票的異常回報來識別高管減持行為。具體操作為：選定減持公告發布日前150個工作日作為估計窗口，計算該時段內的異常回報，如果減持后短期內股票回報顯著為負，則推斷高管利用了非公開信息進行減持，即機會主義減持。相反，如果減持行為并未顯示出能夠預測未來負面股票回報的能力，則視為正常的減持行為。具體設定見表1。

2. 核心解釋變量

數據資產信息披露（[DAD]）。參考牛彪等（2024）[28]的研究，以“數據資產”“數據資源”作為種子詞并通過神經網絡模型，取相似度超過0.5的作為“數據資產信息”關鍵詞，然后基于滬深A股上市公司的年報文本，利用爬蟲技術對文本數據進行關鍵詞的搜尋、適配與詞頻計數，得到各關鍵詞的總詞頻數，進而構建出反映數據資產信息披露水平的指標。

3. 控制變量

參考羅宏等（2020）[20]的研究，結合相關文獻，本文選取企業規模（[Size]）、資產負債率（[Lev]）、總資產回報率（[Roa]）、企業年齡（[Age]）、董事會獨立性（[Indd]）、成長能力（[Growth]）、兩職合一（[Concurr]）、管理層持股比例（[Mhold]）作為控制變量。具體變量定義及度量見表1。

（三）模型構建

為驗證H1，構建基準回歸模型如下：

[Selli，t（SellTimesi，t）=α0+α1DADi，t+α2Controlsi，t+∑Industryi，t+∑Yeari，t+?i，t] （1）

其中，[α0]為模型截距項，[α1]為數據資產信息披露的回歸系數，[Controls]代表一系列控制變量，[?]為殘差項，此外，本文還加入了年份和行業虛擬變量。當[α1]在給定的顯著性水平下顯著為正時，H1得到驗證。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2報告了變量的描述性統計結果。在樣本期間內，高管機會主義減持金額（[Sell]）介于0到18.605之間，標準差為6.386；高管機會主義減持次數（[SellTimes]）則介于0到2.944之間，標準差為0.709，表明我國高管機會主義減持行為普遍存在且具有較大樣本間差異。數據資產信息披露（[DAD]）的數值范圍從0至0.504，表明我國企業數據資產信息披露情況差異明顯。其余控制變量的結果與現有文獻基本一致。

（二）相關性分析

本文對各變量進行了相關性分析，企業的數據資產信息披露與高管機會主義減持金額、次數的相關系數均在1%的水平上顯著為正，初步說明了數據資產信息披露與高管機會主義減持存在正向關系。此外，為檢驗變量間可能存在的多重共線性問題，進行了方差膨脹因子（VIF）檢驗。結果顯示，所有變量的VIF值均未超過2，平均VIF值為1.22，表明變量間不存在嚴重的多重共線性問題，確保了結果的精確性。

（三）基本回歸模型

表3報告了基準模型的回歸結果，其中列（1）和列（2）的回歸中未加入任何控制變量，數據資產信息披露回歸系數為1.539和0.158，均在1%的水平下顯著為正；列（3）和列（4）的回歸中加入了控制變量，數據資產信息披露的回歸系數分別為1.356和0.146，仍在1%的水平下顯著為正。這表明隨著企業數據資產信息披露程度的提升，高管機會主義減持的金額和次數均有所增加，即企業數據資產信息披露顯著加劇高管的機會主義減持行為，驗證了H1。

（四）穩健性檢驗

1. 傾向得分匹配

本文采用傾向得分匹配法（PSM）緩解可能存在的樣本自選擇帶來的內生性問題。首先選取與目標企業在公司特征上相似但未進行數據資產信息披露的企業作為對照組樣本。將企業數據資產信息披露啞變量作為解釋變量，利用logit模型估計傾向得分；根據概率得分，進行1：1最近鄰匹配，匹配后的各變量標準化偏差均低于10%，處理組與控制組不存在系統性差異。

基于PSM配對樣本，對主回歸模型重新進行檢驗，實證結果如表4所示。結果表明，匹配后，當被解釋變量分別為[Sell]和[SellTimes]時，數據資產信息披露的回歸系數為1.142和0.124且分別在5%、10%的顯著性水平下顯著為正，結果穩健。

2. 解釋變量滯后處理

數字化轉型是一個復雜且持續演進的過程，企業在實施數字化措施后，需要時間調整和優化其業務流程、組織結構和技術應用，這些變化對企業戰略變革的影響可能在一段時間后才顯現出來，進而影響數據資產信息披露的準確性。因此，本文對數據資產信息披露變量進行滯后一期以及滯后兩期處理后回歸，表5結果顯示回歸系數仍在1%的水平下顯著為正，結果穩健。

3. 改變樣本區間

2013年國務院發布了《關于推進物聯網有序健康發展的指導意見》（國發〔2013〕7號），首次提出并強調了物聯網在促進產業結構優化和經濟發展模式轉變中的關鍵作用。該文件的出臺標志著我國物聯網發展進入新階段，為實體企業與前沿技術的深度融合提供了政策支持和方向指引[40]。在此背景下，企業開始加大在數據采集、存儲、分析等環節的投入，數據資產相關的信息披露需求也隨之凸顯。因此，本部分選取2013—2023年的樣本對基準模型重新回歸。由表6結果可知，數據資產信息披露的回歸系數仍然在1%的水平下顯著為正，與上述結論一致，本文研究具有可靠性。

4. 控制公司層面固定效應

為避免樣本數據中存在因與時間無關的公司特征而導致的遺漏變量，本文采用公司固定效應模型對回歸進行重新估計。由表7結果可知，數據資產信息披露的回歸系數分別為1.216和0.106且分別在5%、10%的顯著性水平下顯著為正，本文結果穩健。

五、進一步分析

（一）作用機制檢驗

上述研究揭示了數據資產信息披露對高管機會主義減持行為的加劇作用，基于研究假設的邏輯推理，投資者情緒是數據資產信息披露影響高管機會主義減持的重要渠道。本文參考江艇（2022）[41]等對因果推斷中的中介效應分析建議，檢驗投資者情緒的中介效應。前文已對數據資產信息披露對高管機會主義減持的加劇作用進行驗證，并且在經過一系列穩健性檢驗后該結論依然成立。根據理論分析可知，投資者情緒對高管機會主義減持的因果關系較為清晰直觀，故此部分將觀測核心解釋變量對中介變量的影響，進而驗證投資者情緒的中介效應。因此，在基準回歸模型（1）的基礎上，本文設定模型（2）進行中介效應的檢驗。另外，設定模型（3）進行被解釋變量對中介變量的回歸，以提供相關性證據。

[ISIi，t=β0+β1DADi，t+β2Controlsi，t+∑Industryi，t+∑Yeari，t+εi，t" .] （2）

[Selli，t（SellTimesi，t）=α0+α1ISIi，t+α2Controlsi，t+∑Industryi，t+∑Yeari，t+?i，t] （3）

其中，解釋變量、控制變量的定義、測度方式與基準回歸一致，[ISI]為投資者情緒的代理變量。本文參考魏星集等（2014）[42]的研究，基于中國證券市場，采用主成分分析法結合市場換手率和消費者信心指數等六個指標，并運用正交回歸分析剔除了宏觀經濟因素的干擾，構建了投資者情緒指數[ISI]。[ISI]指標越高，市場投資者情緒越高。

結果見表8，列（3）結果顯示，解釋變量[DAD]對中介變量[ISI]的回歸系數為0.151，在1%的顯著性水平下顯著為正，表明企業數據資產信息披露對投資者情緒具有顯著正向影響。綜上，可以得出結論：數據資產信息披露能通過提振投資者情緒從而加劇高管機會主義減持行為，驗證了H2。

（二）異質性分析

1. 基于產權性質的異質性分析

國有企業由于受到更為嚴格的政府監管，其高層管理者在股份減持決策時，不僅需要權衡經濟利益，還需考慮政治成本及相關風險，導致其減持行為相對謹慎[43]。而非國有企業的管理層在減持股份時受到的約束較少，其減持行為可能更為靈活和頻繁。本文將樣本分為國有企業組和非國有企業組進行回歸，結果見表9。數據資產信息披露的回歸系數在國有企業中不顯著，而在非國有企業中均在1%水平下顯著為正，本文還采用了費舍爾組間系數差異檢驗，檢驗結果證實了兩組間系數的顯著性差異。因此，在非國有企業中，數據資產信息披露對高管機會主義減持行為的影響更為明顯。

2. 基于審計質量的異質性分析

會計師事務所作為獨立的外部審計機構，承擔著對公司財務和運營狀況進行客觀審查的重要職責。相較于其他會計師事務所，四大會計師事務所在審計質量和獨立性方面有更為嚴格的標準，能夠顯著提升公司會計信息的透明度，緩解高層管理人員的自由裁量權[44]。高質量的外部審計能夠減少管理層在信息披露過程中的操縱行為，對高管的機會主義減持行為施加約束。

本文依據企業是否以四大會計師事務所作為外部審計將樣本分為兩組進行回歸，回歸結果見表10。當企業外部審計為四大會計師事務所時，數據資產信息披露的回歸系數均不顯著；當企業外部審計為非四大會計師事務所時，回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正。本文還采用了費舍爾組間系數差異檢驗，檢驗結果證實了兩組間系數的顯著性差異。因此，當企業的外部審計為非四大會計師事務所時，企業數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響更顯著。

3. 基于管理層自利性的異質性分析

相較于外部投資者，公司管理層在公司財務、運營成果及未來發展前景的信息掌握上具有明顯優勢。作為理性且追求個人利益最大化的“經濟人”，管理層可能會出于自利的考慮，通過選擇性公開信息來影響信息的披露。自利動機越強的高管更傾向于故意隱瞞對公司的不利信息或選擇性地披露有利信息，導致公司股價被人為推高，從而達到配合高管機會主義減持的目的[45]。

參考陳作華等（2023）[45]的研究，本文采用管理費用率（[AC]）來度量管理層自利性，管理費用率越高，管理層的自利性越強。為檢驗管理層自利性對企業數據資產信息披露高管機會主義減持關系的影響，本文利用管理費用率的中位數將樣本分為管理層自利性高和管理層自利性低兩組進行回歸，結果如表11所示。結果表明，在管理層自利性低組，數據資產信息披露與高管機會主義減持之間沒有顯著關系，在管理層自利性高組，回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正，本文還采用了費舍爾組間系數差異檢驗，檢驗結果證實了兩組間系數的顯著性差異。因此，管理層自利性越強，數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響越顯著。

4. 基于分析師關注度的異質性分析

分析師關注能夠提高企業的信息透明度，減少信息不對稱現象。通過公開發表研究報告，分析師向市場主體傳遞企業的關鍵信息，以此緩解代理沖突問題，促進公司治理機制的有效運行[46]，這種監督效應可以削弱管理層的信息優勢，從而抑制高管機會主義減持。據此，本文預測數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響會隨著分析師關注度的增加而有所減弱。

參考周開國等（2014）[47]的做法，選取對某上市公司進行分析的證券分析師的人數作為衡量分析師關注度（[Analyst]）的指標。以[Analyst]的中位數為依據，將研究對象分為分析師關注度高、低兩組，在此基礎上對基準模型進行回歸。結果如表12所示，在分析師關注度高組，數據資產信息披露與高管機會主義減持之間沒有顯著關系，在分析師關注度低組，[DAD]的回歸系數分別為1.647和0.191，均在1%的水平上顯著。本文還采用了費舍爾組間系數差異檢驗，檢驗結果證實了兩組間系數的顯著性差異。因此，分析師關注度越高，數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響越弱，分析師關注度具有積極的治理效應。

六、結論與啟示

本文基于2009—2023年中國滬深A股上市企業樣本，探究數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響，研究發現：（1）數據資產信息披露顯著加劇了高管機會主義減持行為；（2）中介效應檢驗表明，數據資產信息披露通過提振投資者情緒增加了高管機會主義減持的金額和次數；（3）在產權性質為非國有企業、外部審計為非四大會計師事務所、管理層自利動機較強以及分析師關注度較低的樣本中，數據資產信息披露對高管機會主義減持的影響更顯著。基于本文研究結果，提出如下建議：

政府層面：第一，細化信息披露規范。當前數據資產信息披露以文本描述為主，缺乏統一量化標準，為管理層操縱信息提供空間。建議相關部門在當前《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的基礎上，制定更為嚴格和詳盡的數據資產信息披露準則，明確數據資產的確認、計量和披露標準，減少企業在信息披露中的模糊空間和自由裁量權。此外，要求企業聘請第三方數據資產評估機構，對披露的關鍵數據資產進行價值鑒證并出具專項報告，制定數據資產收益法、成本法的具體應用指引，將披露內容從定性描述轉向定量與定性結合，提升信息披露可信度；第二，強化監管力度。政府應加強對上市公司高管減持行為的監管力度，設定更為嚴格的減持條件和程序。同時，加大對違規減持行為的處罰力度，提高高管機會主義減持的違規成本，從制度層面約束高管的減持行為。

企業層面：第一，強化內部治理和風險管理，最大化降低管理層自利動機，防止內部人利用信息優勢進行不當獲利。對高管減持行為進行監控，以及對其可能引發的風險進行評估和管理。此外，企業還應定期進行風險審計，確保管理層舉措符合公司的長期戰略和股東利益；第二，加強投資者溝通。企業要主動加強與投資者的溝通，通過定期召開投資者說明會、發布詳細的企業戰略和數據資產發展規劃等方式，向投資者充分解釋數據資產信息披露的內容和意義。

利益相關者層面：第一，投資者應理性判斷年報中企業高管傳遞的信息價值，從而更有效地做出投資決策，避免發生盲目追逐熱點的現象。同時結合財務報表中報告的“數據資產”“數據資源”等量化分析企業具體的數據資產營收貢獻等，關注數據資產的真實價值而非概念熱度；第二，分析師應加強對公司信息披露的監督。在發布盈利預測和評級時，應基于充分、獨立的財務和運營信息，更加謹慎地評估公司基本面，避免因短期股價波動而發布樂觀的盈利預測。

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