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來源：@國際金融報微博

“新手上路”的上市公司“淺嘗”數據資源“入表”。

記者依據Wind數據統計獲悉，剔除清空入表數據資源的上市公司，截至9月4日共有39家A股上市公司披露數據資源入表相關情況，其中計入無形資產、存貨和開發支出的數據資源金額累計分別為5.84億元、4.73億元和3億元，總金額達到13.57億元，與一季度相比有較大增長。

不過，39家、13.57億元和整個A股上市公司數量和資產總額相比還是“九牛一毛”。并且，奧飛數據、晶華新材、密爾克衛、華塑股份、惠同新材等多家上市公司財報因披露數據資源不準確發生更正或修改。其中，“存貨”項下的數據資源披露成為出錯的重災區，多家上市公司將存貨科目項下的數據資源數值等同于存貨科目數值。

“目前，數據資產入表還存在企業對數據的合法擁有和控制難確認、數據資產價值難確認和數據資源為企業帶來未來經濟利益流入難論證的難題和痛點，市場仍處于對數據資源價值的認知和探索階段。”行業資深專家表示，推進數據資產化，既要鼓勵，又要謹慎。政府應出臺更多支持數據資產化的政策措施，加快完善數據資源相關會計處理準則和監管體系，同時需要更加注重數據資產治理結構的搭建，對數據不同層級的權益合法合規性的保護，加強風險管理，建立數據資產的風險管理體系。

試水數據資源入表

數據資源“入表”進入探索階段。

記者依據Wind數據統計獲悉，39家A股上市公司半年報披露了數據資源入表相關情況，企業數量和數據規模較一季度均大幅增長。從計入類別看，與一季度相比，計入無形資產的數據資源占比略有下降，計入存貨的數據資源占比明顯提升。

《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告》顯示，25家A股上市公司在一季報中披露了數據資源入表的相關事項。其中，7家上市公司因填報錯誤等問題，后續更正了報告并剔除了數據資源相關數據；剩余18家上市公司披露了數據資源，涉及金額1.03億元，歸入存貨、無形資產、開發支出項下金額分別為690萬元、0.79億元、0.18億元。

根據半年報數據統計，39家A股上市公司披露的數據資產入表總金額達到13.57億元，其中計入無形資產、存貨和開發支出的金額分別是5.84億元、4.73億元和3億元，分別占比43.04%、34.82%和22.14%。與一季度相比，計入存貨的數據資源規模占比明顯提升。從行業分布看，根據申萬行業分類，半年報中，開展數據資源入表工作的上市公司較一季度擴圍至通信、機械設備、電力設備、汽車、商貿零售、紡織服飾、國防軍工和基礎化工等八個行業。

值得關注的是，在本次中報季，中國電信、中國聯通、中國移動均已完成數據資源“入表”以及相關信息的披露工作，涉及金額近2.6億元。具體來看，中國電信入表規模最大，有1.05億元數據資源列入開發支出項；中國聯通次之，有8476.39萬元數據資源列入開發支出項；中國移動有7000萬元數據資源入表，在開發支出、無形資產類目下分別列入4100萬元和2900萬元。

總體上看，披露數據資源入表相關情況的上市公司數量、入表的數據資源規模與整個A股上市公司數量、資產總額相比只是“九牛一毛”。另外，奧飛數據、晶華新材、密爾克衛、華塑股份、惠同新材等多家上市公司財報因披露數據資源不準確，發生更正或修改。

奧飛數據原本是2024年半年報中數據資源入表金額最多的上市公司，達到10.89億元。不過，其緊急對半年報數據進行了修改，將數據資源全部清零。晶華新材此前在半年報中將近3.18億元存貨全部列示為“數據資源”。隨后，晶華新材公告稱，公司半年報中“確認為存貨的數據資源”“確認為無形資產的數據資源”信息列示有誤，更正后的數據資源科目作空白處理。記者梳理發現，惠同新材、密爾克衛、華塑股份也先后發布更正公告，表示將數據資源金額清零，但上級科目不變，不會對公司半年報披露的財務狀況和經營成果造成影響。

中倫律師事務所合伙人劉新宇（金麒麟分析師）告訴記者，市場對于規定本身的理解還需要有一個過程，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《暫行規定》）落地執行實操還有不少困惑和挑戰。在這次披露的半年報中，有的上市公司把數據資產計入存貨，但是錯誤理解了《暫行規定》，將存貨科目項下的數據資源數值等同于存貨科目數值，隨后又發布了更正公告。這說明大家對《暫行規定》的理解、學習還不夠。企業的數據資源本身是一個新生的事物，實際上相關的評估方法仍在不斷的完善當中。隨著公司、中介機構等市場主體的逐步探索，后續應該會有越來越多的公司將數據資源納入報表，也會更為有效的使用數據資源。

上海交通大學安泰經濟與管理學院教授、財政部會計名家夏立軍對記者分析指出，數據資源“入表”本身是很復雜的，目前只有少數A股上市公司中報披露數據資源，說明絕大部分的上市公司可能還沒有重視數據資源，有的上市公司對財政部的暫行規定理解和認識還不到位，還有的上市公司的數據資源不具備財政部暫行規定所明確的確認條件。隨著上市公司越來越重視數據資源的開發和利用，上市公司數據資源“入表”預期會逐步增長。

存在三大痛點

“數據資產入表”從2024年1月1日《暫行規定》施行正式拉開序幕，如今已過去大半年，仍存在諸多難點和痛點。

夏立軍分析指出，從會計核算的角度看，數據資源“入表”目前至少存在會計主體難明確和難以貨幣計量的問題。數據資源做會計核算，首先要明確會計主體，這就涉及到數據產權界定的問題，但是數據這種資源在使用的時候通常不具有排他性，這就會存在數據產權界定難題。另外，會計核算最終要體現在貨幣計量上面，這就涉及數據資源取得成本能不能準確度量，以及未來能不能形成潛在收益，能不能用貨幣計量，這都存在難點。

劉新宇認為，在現行《企業會計準則》下，數據資產入表主要還有三大痛點：一是如何確認企業對數據的合法擁有和控制？當前數據確權的思路實際上并不是對“所有權”確權，而是以三權分置的產權運行機制為基礎，確定不同主體所享有的對應數據權利。我國當前并沒有統一的數據產權登記規則和場所，導致很多企業的數據資源如果沒有登記或無法登記，在實踐中如何確權成為一個比較復雜的問題。

二是如何確認數據資產的價值（資產評估的價值和入表的價值）？根據《暫行規定》，數據資源計入無形資產或存貨都是按照成本進行初始計量和后續計量，但哪些成本計入、哪些成本不計入，這需要根據實際情況進行個案分析，不同的產品、不同的情形都可能有不一樣的理解。在實踐中，還是存在數據資產的價值易變、現有評估方法受限、數據資產質量難評價等諸多問題。

三是如何論證數據資源特別是內部產生的數據資源為企業帶來未來經濟利益流入？要對數據資源的經濟利益進行分析，就需要評估其預期的消耗方式和經濟利益流入的可能性。這可以通過分析數據資源的應用場景、市場需求、競爭狀況、預期收益和風險評估等因素來實現。有的數據資源為直接用于產品或服務的數據，經濟利益較易識別；有的數據資源用于內部決策，經濟利益可能較難量化，比如數據倉庫模型，雖然可能可以提高決策效率，但一般不直接產生經濟利益，間接的價值評定尚缺系統化的方法。

夏立軍表示，成本分攤總的要遵循權責發生制原則，誰受益誰分攤，哪個期間收益哪個期間分攤。哪個數據資源受益的，就應該分攤到哪個數據資源上面去。如果兩個數據資源共同消耗了某項成本，那么應該把這個成本在兩項數據資源里面進行一個恰當的分攤。具體的會計核算需以財政部有關規定為準。

北京市社會科學院副研究員王鵬接受記者采訪時表示，目前市場仍處于對數據資源價值的認知和探索階段。企業需要加強對數據資源的認識和理解，探索適合的數據資源入表和應用方式。隨著市場的逐步成熟，數據資源的計量、披露、交易等方面將逐漸規范化和標準化。企業需要關注相關法律法規和會計準則的更新和完善情況，及時調整自身的數據資源管理策略。最終目標是實現數據要素價值的最大化。企業需要充分挖掘數據資源的潛力，推動數據資源的創新應用和商業變現。

王鵬指出，推進數據資產化，政府應出臺更多支持數據資產化的政策措施，為企業提供良好的發展環境。會計準則制定機構應加快完善數據資源相關會計處理規定和監管體系，為企業提供明確的操作指引和監管保障。企業應加大技術研發投入力度，提升數據處理和分析能力，推動數據資源的創新應用和商業變現。

劉新宇表示，在數據資產化這個階段，企業需要將數據資源進一步加工、分析，形成有價值的數據產品或服務，這就需要將數據資產入表，進行統一的資產成本管理，以便企業更進一步探索數據的商業化路徑。此外，在追求經濟利益的同時，我們需要更加注重數據資產治理結構的搭建，對數據不同層級的權益合法合規性的保護，加強風險管理、建立數據資產的風險管理體系，包括數據泄露、濫用和非法交易等風險的預防和應對措施。

夏立軍認為，數據的資產化既要鼓勵，又要謹慎推進，如果沒有恰當的會計核算和監管的話，也有可能走偏，把數據資源進行夸大的確認和披露，甚至利用這個進行財務造假，那就適得其反了。會計核算的目的，一方面是鼓勵企業去恰當地記錄和使用數據資源，去開發數據資源的價值，促進資源有效的配置；另一方面是進行風險控制，防范風險和不當行為。