我国数据资产入表发展现状研究.docx

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1、我国数据资产入表发展现状研究摘要财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定自2024年起实施，数据资产入表进程正式开启。本文选取已实施数据资产入表公司典型案例，从上市和非上市公司两个视角分析了当前市场实施数据资产入表的现状，并针对现存的资产价值评估、确权、入表规模化实施等难点问题提出建议，以期为我国优化数据资产入表相关制度提供参考。关键词：数据数据资产入表案例分析数据市场2022年国务院提出“数据二十条”政策举措，为我国数据基础制度体系奠定了基础。国家互联网信息办公室发布的国家信息化发展报告（2023年）显示，2023年我国数据生产总量达32.85泽字节（ZB）,同比增长10.45%。随着我国数据

2、市场持续扩容，如何充分发挥数据价值，将海量的数据转化成为有价值的数据资产成为社会各界的共同诉求。2023年8月，财政部发布企业数据资源相关会计处理暂行规定（以下简称暂行规定），为企业数据资产的会计核算提供了操作指引。数据资产入表开始从理论走向实践。一般来说，数据资产入表是指从企业拥有的数据资源I出发，将符合条件的数据资源以资产的形式纳入财务报表中进行管理和计量的过程。我国数据资产入表的现状（一）数据资产入表市场概况暂行规定发布后，市场高度关注，投资者预期政策落地后相关企业的数据要素价值将进一步释放。部分金融基础设施率先开展实践，如中债金融估值公司探索形成涵盖入表准备、资产识别、入表实施、入表管

3、理的数据资产入表全链条的“中债估值方案”。多家实体企业开始在数据资产入表领域进行探索，如中远海科、卓创资讯、五疆科技等。下文重点选取上市与非上市公司实践案例展开分析。1 .上市公司实践案例暂行规定发布后的第二个交易日，A股市场中数据资产板块2收益率连续多日保持增长，但很快信号效应减弱，市场趋于正常(见图Do图1暂行规定发布前后数据资产板块累计收益率变动gooOgG4.N2资料来源：Wind我们观察到真正实施入表的上市公司数量和规模相对较小，并且部分企业进行了事后会计差错更正，实际入表的规模进一步缩减。万得(Wind)数据显示，截至2024年4月30日，共有25家A股上市公司在一季度资产负债表中

4、的“数据资源”项目中披露了金额，即完成数据资产入表公司的数量不足全部A股公司数量的5%o,入表金额合计约14.99亿元。但是，在这25家公司中，有7家在2024年5月发布了会计差错更正公告，表示原披露有误，需进行更正，减少金额达13.96亿元。至此，2024年第一季度A股市场数据资产入表规模从14.99亿元下降至1.03亿元。从结构上看，实施入表的上市公司所在行业较为分散，除了信息技术行业，还包括交通运输、建筑装饰、钢铁、传媒、生物医药、轻工制造、汽车等行业。在已实施入表的公司中，总市值最高为557亿元，其中有14家市值不足100亿元。这些公司选择入表的数据资产金额占其总资产的比例也较低，绝大

5、多数不及1%,11家不及1%。数据资源较为丰富的电信运营商、大型商业银行、数字科技公司等均未在2024年第一季度实施数据资产入表。2 .非上市公司实践案例相较于上市公司，非上市公司对数据资产入表的探索更加积极。根据上海高级金融学院发布的中国企业数据资产入表情况跟踪报告，截至2024年一季度末，已有50家非上市国有企业披露了数据资产入表情况（见图2）。这些企业分布于16个省级行政区，其中山东和江苏省数量最多，地市级和省级企业占比达80%,还有少量企业属于国家级新区。入表的数据资产主要集中在交通（44%）和公共数据（32%）领域，包括高速公路数据、停车数据、港口数据、车联网数据、供水供暖数据等。图

6、2已实施入表的非上市非民营企业数量（家）止匕外，8家非上市的民营企业完成了数据资产人表，主要集中在新兴行业，如环境保护、数字享生3、低空经济4等领域，其中4家在入表后累计获得了200万100o万元的银行贷款。这也体现出数据资产入表的金融属性，即通过数据资产化，拓宽企业的融资渠道，获得更多贷款融资。总之，对于实施数据资产入表，非上市公司比上市公司表现得更加积极。相较而言，A股上市公司，尤其是高市值且拥有丰富数据资产的公司更关注数据资产入表带来的不确定性，如数据资产价值评估、高额资产新增带来的重要财务指标变化等，因而对实施入表持相对谨慎的态度。（二）数据资产入表案例分析1 .上市公司案例分析根据上

7、市公司财务报告披露的信息，可以将成功实施数据资产入表5的公司分成两类：第一类6为数据资源的价值在以前已被归入资产负债表（即数据资产的期初金额不为零），在暂行规定实施后，被重新单独纳入了资产类二级科目的公司。第二类7为暂行规定实施后，数据资源的价值被首次纳入资产负债表的公司，即数据资产的期初金额为零。通过梳理，本文选取中远海科（00240LSZ）和卓创资讯（301299.SZ）作为两类公司的典型代表展开分析。首先分析第一类公司案例。中远海科2010年在深交所上市，主营业务包括数字航运与供应链业务、数字城市与交通业务，当前市值为50.84亿元。中远海科在暂行规定实施的第一个会计期间成功完成了对其“

8、船视宝”系列产品的数据资产入表，将原归在无形资产项目的数据资源，单独列报于“无形资产一数据资源”项目，金额总计为902万元。据公司报告披露，中远海科的“船视宝”系列产品是以船舶航行全生命周期行为的智能识别技术为基础的数字化产品，对船舶、港口、气象及相关业务系统信息数据进行集成，建立航运大数据集。由于其数据资产的期初余额不为零，公司在入表动作中仅改变了资产负债表中无形资产项目的结构而非总额。因此，数据入表前后,该公司的无形资产总额、资产负债率、利润率、股价波动等指标受到的影响非常小。其次分析第二类公司案例。卓创资讯于2022年在深交所上市，主要产品包括资讯服务、数智服务、资讯服务和会展服务，当前

9、市值为24.6亿元。2024年第一季度卓创资讯将其自行开发的数据资产分类为无形资产，并首次纳入资产负债表的“无形资产一数据资源”项目，金额总计941万元。由于入表前其数据资产的期初余额为零，数据资产入表对该公司市场表现和财务报表的影响较大。股价层面，暂行规定发布后，卓创资讯的股价迅速回升，并连续多日高速增长，政策发布后10天内的累计收益率(30.54%)比政策发布前10天(-7.00%)高出近38%。报表层面，在数据资产入表实施后，由于无形资产资本化占比提升带来的费用下降,公司净利润同比增长46.20%,所得税费用同比增长58.53%o2 .非上市公司案例分析对于非上市公司，部分企业已经开始进

10、行探索实践。以五疆科技为例，2024年1月，该公司将其“化纤制造质量分析数据”纳入资产负债表，并完成了数据存证登记，在浙江大数据交易服务平台挂牌。“化纤制造质量分析数据”由现场生产的数据经清洗、加工后得到，通过数据融通模型计算分析，能够实现对优化产线相关参数的实时反馈。在入表过程中，浙江大数据交易中心等单位联合为五疆科技提供了关于数据产品设计、开发、服务的规范化建议，并组织法律、技术、安全等专家进行多维度论证评估。我国数据资产入表的难点与建议(一)数据资产入表的难点从当前市场实施数据资产入表的现状来看，数据资产入表仍然存在难点，主要表现在资产价值评估、确权和入表规模化实施等三方面。一是资产价值

11、评估问题。当前采用的成本计量模式无法动态反映数据资产的价值变动情况，数据资产通过报表所披露的会计信息质量有待提升。根据暂行规定，数据资产采用成本模式对其进行后续计量，不涉及公允价值调整。随着数据要素市场流动性提升，数据资产的价值波动性越来越大，且时效性增强，若仅按照数据资源的投入成本进行价值评估，不将公允价值变动的信息纳入财务报表，会出现部分数据资产价值被低估，财务信息无法反映真实情况等问题。借鉴国际经验，国际会计准则第38号一无形资产(IAS38)规定，如果无形资产的公允价值能够参考活跃交易市场中的价格信息进行计量，则允许采用重估模式-对无形资产的账面价值进行持续评估和计量。目前，欧盟、澳大

12、利亚、韩国、加拿大等国家和地区都遵循IAS38对无形资产进行会计核算和信息披露。而根据我国会计准则，企业对其持有的无形资产尚不拥有后续计量模式的选择权，只能通过成本模式进行价值评估。二是确权问题。明确权责归属和界定是数据资产实现大规模入表的前提。数据资源的所有权、加工权、使用权、经营权、收益权等可能分属于不同实体，这给资产入表带来较大挑战。确权是一个法律维度的概念，主要涉及资产所有权及其使用权隶属关系的确认。但在会计角度，资产的控制权可能与其所有权存在差异，即权责的确定更强调实质重于形式原则。而数据资产相比一般资产更具特殊性，其权利可以被分置并独立为不同公司带来经济利益。目前，北京、江苏、天津

13、、深圳等地已经开始对数据产权登记进行探索，包括依托数据知识产权及构建新型数据产权进行登记等模式，但整体上较为笼统和简单,缺乏针对企业数据资产的具体、系统、标准化的确权规则。确权规则的不完善，一方面可能导致数据资产链条上利益相关方的权利无法得到有效保障，增加数据被非法复制、传播和滥用的风险；另一方面可能会给企业会计带来报表操纵的空间，如通过确认不满足条件的数据资产来高估资产、美化利润表等。从当前实施现状来看，由于确权规则的缺失，大多数企业不能确定其持有的数据资产是否属于一般资产出售后控制权转移的状态，从而带来了数据资产入表会计操作层面的困难。三是入表规模化实施问题。当前，各行业龙头公司，尤其是那

14、些掌握海量且高价值数据资产的上市公司入表意愿较低。大公司对数据资产入表比小公司持更加谨慎态度。其原因有三：一是相较于小公司，大公司通过入表来拓宽公司融资渠道，提高授信额度的动机相对较弱;二是考虑到监管和经营风险，大公司在报表端对会计资产的确认通常更加谨慎，因为大规模数据资产入表会改变公司的资产负债结构和以净利润为代表的经营成果指标；三是当前数据资产入表尚存在操作流程方面的难点，大规模实施入表的难度和成本较高。由此，入表规模化实施存在难点。（二）数据资产入表的相关建议基于数据资产入表实践存在的三大难点，本文从制度完善、规则健全、行业激励三个方面提出相关建议。一是完善数据资产的会计准则。针对数据资

15、产的特殊性，细化现有会计准则。基于可靠性、及时性和重要性的会计原则，对于纳入资产负债表的数据资源，建议采用重估模式而不是成本模式进行后续计量。在初始确认数据资产取得成本后，企业应在每个会计期间根据活跃的交易价格对其公允价值进行重新评估，并调整数据资产的账面价值，动态反映资产负债表中数据资产的价值变动情况，保证企业的会计信息质量。二是健全数据资产的确权规则。在现有地方试行规则的基础上,建立具体、系统、标准化的数据资产确权规则。从数据产权“三权分置”框架出发，明确各个会计主体和法律主体关于数据资源持有权、数据加工权和数据产品经营权的确认条件、具体权利内容和终止确认条件。止匕外，在此基础上出台针对不

16、同行业及应用场景的数据权属确认操作指南，帮助企业厘清同一数据资产不同权利之间的结构分层、转移条件和价值分配规则，从实际操作层面解决企业数据资产入表实施难的痛点。三是激励龙头企业实施数据资产入表。制定相应的激励机制，鼓励拥有丰富数据资源的龙头企业实施数据资产入表。一是采用补贴性激励，对实施入表的高市值公司给予一定的税收优惠。二是采用保障性激励，引入第三方专业机构，对龙头公司的大规模数据资产入表进行全生命周期的指引和管理,服务龙头公司入表前、中、后期的需求，降低龙头公司因大规模数据资产入表而带来的监管风险和经营风险。注:1 .数据资源服务联合体发布的企业数据资产入表操作指引将数据资源定义为能为企业带来价值的数据集合，是对原始数据进行处理、分析后得到的具有经济价值的信息。2 .数据要素板块：Wind的概念板块，是A股市