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　　◇?作者：中央結算公司上海總部研發部副總經理　劉文文

　　中國人民大學財政金融學院碩士研究生　胡珂嘉

　　中央結算公司上海總部研發部　沈家豪

　　◇?本文原載《債券》2024年12月刊

　　摘? ?要

　　財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》自2024年起實施，數據資產入表進程正式開啟。本文選取已實施數據資產入表公司典型案例，從上市和非上市公司兩個視角分析了當前市場實施數據資產入表的現狀，并針對現存的資產價值評估、確權、入表規模化實施等難點問題提出建議，以期為我國優化數據資產入表相關制度提供參考。

　　關鍵詞

　　數據　數據資產入表　案例分析　數據市場

　　2022年國務院提出“數據二十條”政策舉措，為我國數據基礎制度體系奠定了基礎。國家互聯網信息辦公室發布的《國家信息化發展報告（2023年）》顯示，2023年我國數據生產總量達32.85澤字節（ZB），同比增長10.45%。隨著我國數據市場持續擴容，如何充分發揮數據價值，將海量的數據轉化成為有價值的數據資產成為社會各界的共同訴求。

　　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》（以下簡稱《暫行規定》），為企業數據資產的會計核算提供了操作指引。數據資產入表開始從理論走向實踐。一般來說，數據資產入表是指從企業擁有的數據資源1出發，將符合條件的數據資源以資產的形式納入財務報表中進行管理和計量的過程。

　　我國數據資產入表的現狀

　　（一）數據資產入表市場概況

　　《暫行規定》發布后，市場高度關注，投資者預期政策落地后相關企業的數據要素價值將進一步釋放。部分金融基礎設施率先開展實踐，如中債金融估值公司探索形成涵蓋入表準備、資產識別、入表實施、入表管理的數據資產入表全鏈條的“中債估值方案”。多家實體企業開始在數據資產入表領域進行探索，如中遠海科、卓創資訊、五疆科技等。下文重點選取上市與非上市公司實踐案例展開分析。

　　1．上市公司實踐案例

　　《暫行規定》發布后的第二個交易日，A股市場中數據資產板塊2收益率連續多日保持增長，但很快信號效應減弱，市場趨于正常（見圖1）。

　　我們觀察到真正實施入表的上市公司數量和規模相對較小，并且部分企業進行了事后會計差錯更正，實際入表的規模進一步縮減。萬得（Wind）數據顯示，截至2024年4月30日，共有25家A股上市公司在一季度資產負債表中的“數據資源”項目中披露了金額，即完成數據資產入表公司的數量不足全部A股公司數量的5‰，入表金額合計約14.99億元。但是，在這25家公司中，有7家在2024年5月發布了會計差錯更正公告，表示原披露有誤，需進行更正，減少金額達13.96億元。至此，2024年第一季度A股市場數據資產入表規模從14.99億元下降至1.03億元。

　　從結構上看，實施入表的上市公司所在行業較為分散，除了信息技術行業，還包括交通運輸、建筑裝飾、鋼鐵、傳媒、生物醫藥、輕工制造、汽車等行業。在已實施入表的公司中，總市值最高為557億元，其中有14家市值不足100億元。這些公司選擇入表的數據資產金額占其總資產的比例也較低，絕大多數不及1%，11家不及1‰。數據資源較為豐富的電信運營商、大型商業銀行、數字科技公司等均未在2024年第一季度實施數據資產入表。

　　2．非上市公司實踐案例

　　相較于上市公司，非上市公司對數據資產入表的探索更加積極。根據上海高級金融學院發布的《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告》，截至2024年一季度末，已有50家非上市國有企業披露了數據資產入表情況（見圖2）。這些企業分布于16個省級行政區，其中山東和江蘇省數量最多，地市級和省級企業占比達80%，還有少量企業屬于國家級新區。入表的數據資產主要集中在交通（44%）和公共數據（32%）領域，包括高速公路數據、停車數據、港口數據、車聯網數據、供水供暖數據等。

　　此外，8家非上市的民營企業完成了數據資產入表，主要集中在新興行業，如環境保護、數字孿生3、低空經濟4等領域，其中4家在入表后累計獲得了200萬~1000萬元的銀行貸款。這也體現出數據資產入表的金融屬性，即通過數據資產化，拓寬企業的融資渠道，獲得更多貸款融資。

　　總之，對于實施數據資產入表，非上市公司比上市公司表現得更加積極。相較而言，A股上市公司，尤其是高市值且擁有豐富數據資產的公司更關注數據資產入表帶來的不確定性，如數據資產價值評估、高額資產新增帶來的重要財務指標變化等，因而對實施入表持相對謹慎的態度。

　　（二）數據資產入表案例分析

　　1．上市公司案例分析

　　根據上市公司財務報告披露的信息，可以將成功實施數據資產入表5的公司分成兩類：第一類6為數據資源的價值在以前已被歸入資產負債表（即數據資產的期初金額不為零），在《暫行規定》實施后，被重新單獨納入了資產類二級科目的公司。第二類7為《暫行規定》實施后，數據資源的價值被首次納入資產負債表的公司，即數據資產的期初金額為零。通過梳理，本文選取中遠海科（002401.SZ）和卓創資訊（301299.SZ）作為兩類公司的典型代表展開分析。

　　首先分析第一類公司案例。中遠海科2010年在深交所上市，主營業務包括數字航運與供應鏈業務、數字城市與交通業務，當前市值為50.84億元。中遠海科在《暫行規定》實施的第一個會計期間成功完成了對其“船視寶”系列產品的數據資產入表，將原歸在無形資產項目的數據資源，單獨列報于“無形資產—數據資源”項目，金額總計為902萬元。據公司報告披露，中遠海科的“船視寶”系列產品是以船舶航行全生命周期行為的智能識別技術為基礎的數字化產品，對船舶、港口、氣象及相關業務系統信息數據進行集成，建立航運大數據集。由于其數據資產的期初余額不為零，公司在入表動作中僅改變了資產負債表中無形資產項目的結構而非總額。因此，數據入表前后，該公司的無形資產總額、資產負債率、利潤率、股價波動等指標受到的影響非常小。

　　其次分析第二類公司案例。卓創資訊于2022年在深交所上市，主要產品包括資訊服務、數智服務、資訊服務和會展服務，當前市值為24.6億元。2024年第一季度卓創資訊將其自行開發的數據資產分類為無形資產，并首次納入資產負債表的“無形資產—數據資源”項目，金額總計941萬元。由于入表前其數據資產的期初余額為零，數據資產入表對該公司市場表現和財務報表的影響較大。股價層面，《暫行規定》發布后，卓創資訊的股價迅速回升，并連續多日高速增長，政策發布后10天內的累計收益率（30.54%）比政策發布前10天（-7.00%）高出近38%。報表層面，在數據資產入表實施后，由于無形資產資本化占比提升帶來的費用下降，公司凈利潤同比增長46.20%，所得稅費用同比增長58.53%。

　　2．非上市公司案例分析

　　對于非上市公司，部分企業已經開始進行探索實踐。以五疆科技為例，2024年1月，該公司將其“化纖制造質量分析數據”納入資產負債表，并完成了數據存證登記，在浙江大數據交易服務平臺掛牌。“化纖制造質量分析數據”由現場生產的數據經清洗、加工后得到，通過數據融通模型計算分析，能夠實現對優化產線相關參數的實時反饋。在入表過程中，浙江大數據交易中心等單位聯合為五疆科技提供了關于數據產品設計、開發、服務的規范化建議，并組織法律、技術、安全等專家進行多維度論證評估。

　　我國數據資產入表的難點與建議

　　（一）數據資產入表的難點

　　從當前市場實施數據資產入表的現狀來看，數據資產入表仍然存在難點，主要表現在資產價值評估、確權和入表規模化實施等三方面。

　　一是資產價值評估問題。當前采用的成本計量模式無法動態反映數據資產的價值變動情況，數據資產通過報表所披露的會計信息質量有待提升。根據《暫行規定》，數據資產采用成本模式對其進行后續計量，不涉及公允價值調整。隨著數據要素市場流動性提升，數據資產的價值波動性越來越大，且時效性增強，若僅按照數據資源的投入成本進行價值評估，不將公允價值變動的信息納入財務報表，會出現部分數據資產價值被低估，財務信息無法反映真實情況等問題。

　　借鑒國際經驗，《國際會計準則第38號—無形資產》（IAS 38）規定，如果無形資產的公允價值能夠參考活躍交易市場中的價格信息進行計量，則允許采用重估模式8對無形資產的賬面價值進行持續評估和計量。目前，歐盟、澳大利亞、韓國、加拿大等國家和地區都遵循IAS 38對無形資產進行會計核算和信息披露。而根據我國會計準則，企業對其持有的無形資產尚不擁有后續計量模式的選擇權，只能通過成本模式進行價值評估。

　　二是確權問題。明確權責歸屬和界定是數據資產實現大規模入表的前提。數據資源的所有權、加工權、使用權、經營權、收益權等可能分屬于不同實體，這給資產入表帶來較大挑戰。確權是一個法律維度的概念，主要涉及資產所有權及其使用權隸屬關系的確認。但在會計角度，資產的控制權可能與其所有權存在差異，即權責的確定更強調實質重于形式原則。而數據資產相比一般資產更具特殊性，其權利可以被分置并獨立為不同公司帶來經濟利益。目前，北京、江蘇、天津、深圳等地已經開始對數據產權登記進行探索，包括依托數據知識產權及構建新型數據產權進行登記等模式，但整體上較為籠統和簡單，缺乏針對企業數據資產的具體、系統、標準化的確權規則。

　　確權規則的不完善，一方面可能導致數據資產鏈條上利益相關方的權利無法得到有效保障，增加數據被非法復制、傳播和濫用的風險；另一方面可能會給企業會計帶來報表操縱的空間，如通過確認不滿足條件的數據資產來高估資產、美化利潤表等。從當前實施現狀來看，由于確權規則的缺失，大多數企業不能確定其持有的數據資產是否屬于一般資產出售后控制權轉移的狀態，從而帶來了數據資產入表會計操作層面的困難。

　　三是入表規模化實施問題。當前，各行業龍頭公司，尤其是那些掌握海量且高價值數據資產的上市公司入表意愿較低。大公司對數據資產入表比小公司持更加謹慎態度。其原因有三：一是相較于小公司，大公司通過入表來拓寬公司融資渠道，提高授信額度的動機相對較弱；二是考慮到監管和經營風險，大公司在報表端對會計資產的確認通常更加謹慎，因為大規模數據資產入表會改變公司的資產負債結構和以凈利潤為代表的經營成果指標；三是當前數據資產入表尚存在操作流程方面的難點，大規模實施入表的難度和成本較高。由此，入表規模化實施存在難點。

　　（二）數據資產入表的相關建議

　　基于數據資產入表實踐存在的三大難點，本文從制度完善、規則健全、行業激勵三個方面提出相關建議。

　　一是完善數據資產的會計準則。針對數據資產的特殊性，細化現有會計準則。基于可靠性、及時性和重要性的會計原則，對于納入資產負債表的數據資源，建議采用重估模式而不是成本模式進行后續計量。在初始確認數據資產取得成本后，企業應在每個會計期間根據活躍的交易價格對其公允價值進行重新評估，并調整數據資產的賬面價值，動態反映資產負債表中數據資產的價值變動情況，保證企業的會計信息質量。

　　二是健全數據資產的確權規則。在現有地方試行規則的基礎上，建立具體、系統、標準化的數據資產確權規則。從數據產權“三權分置”框架出發，明確各個會計主體和法律主體關于數據資源持有權、數據加工權和數據產品經營權的確認條件、具體權利內容和終止確認條件。此外，在此基礎上出臺針對不同行業及應用場景的數據權屬確認操作指南，幫助企業厘清同一數據資產不同權利之間的結構分層、轉移條件和價值分配規則，從實際操作層面解決企業數據資產入表實施難的痛點。

　　三是激勵龍頭企業實施數據資產入表。制定相應的激勵機制，鼓勵擁有豐富數據資源的龍頭企業實施數據資產入表。一是采用補貼性激勵，對實施入表的高市值公司給予一定的稅收優惠。二是采用保障性激勵，引入第三方專業機構，對龍頭公司的大規模數據資產入表進行全生命周期的指引和管理，服務龍頭公司入表前、中、后期的需求，降低龍頭公司因大規模數據資產入表而帶來的監管風險和經營風險。

　　注：

　　1．數據資源服務聯合體發布的《企業數據資產入表操作指引》將數據資源定義為能為企業帶來價值的數據集合，是對原始數據進行處理、分析后得到的具有經濟價值的信息。

　　2．數據要素板塊：Wind的概念板塊，是A股市場中擁有各垂直行業專項數據資產的相關公司的集合，其指數以等權重方式加總后得到。

　　3．數字孿生是一種通過利用物理模型、傳感器、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，反映相對應實體裝備全生命周期過程的技術。

　　4．低空經濟是指以低空空域為依托，以通用航空產業為主導的經濟活動，涉及低空飛行、航空旅游、科研教育等行業，產品包括無人機、直升機等。

　　5．入表成功指在2024年第一季度入表后未發布與數據資產相關的差錯更正公告。

　　6．這類公司的數據資產入表并不新增資產總額，本質上體現的是財務信息在結構層面的優化。因此，公司根據《暫行規定》實施入表后，絕大多數與經營狀況相關的財務指標不會產生較大變化，但財務報表的信息價值增加。

　　7．這類公司數據資產入表將直接表現為新增資產總額，因此在實施入表后，公司的各類財務指標將會有較大變化，具體可能表現在四個方面：一是無形資產規模和資產總額的增加，二是總資產增加帶來的資產負債率下降，三是凈利潤及凈利潤率的提升，四是凈利潤增長帶來的所得稅費用的增加。此外，公司的市場表現也會相應地受到影響。

　　8．重估模式是指在公允價值能夠可靠計量的前提下，將固定資產或無形資產的賬面價值調整為重估日的公允價值，并據此計算后續的折舊和減值。

　　參考文獻

　　[1] 全國數據資源調查報告（2023年）[R/OL]．（2024-05-24）[2024-11-24]．https：//www.echinagov.com/info/356743．

　　[2] 中國企業數據資產入表情況跟蹤報告（2024年第一季度）[R]．高金智庫數據資產研究課題組．2024．