摘 要
2023年8月11日财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）于2024年1月1日正式施行，满足条件的数据可作为资产计入企业财务报表。2023年12月31日，财政部又印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，规范和加强数据资产全过程管理和资产产权体系。同日，国家数据局等部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，聚焦重点行业和领域场景，研究数据资源落地举措。由此，2024年企业“数据资产入表”进程正式揭开序幕，并呈现出积极而谨慎的态势。
据同花顺和巨潮资讯网统计，截至2024年10月30日晚，三季报共有54家A股上市公司将“数据资产”计入资产负债表，涉及总金额150,740.16万元。上述公司披露的数据资产入表总体情况如下表1。主要信息如下：
（1）从行业看，计算机行业入表数量最多（15家），通信行业入表金额最大（65,241.82万元）。
（2）从列报项目看，计入无形资产的最多，高达80,897.87万元，其次是开发支出48,302.06万元、存货21,540.23万元。
（3）从企业性质看，私营企业和中央、国有企并列各26家，均占48.15%。
（4）从变动趋势看，三季报首次披露入表的有20家，取消入表的有7家。三季报入表总金额较一季度和半年报分别增加144,416.81万元和14,338.25万元，增长率分别为2283.87%和10.51%。
国家各项政策和企业入表披露情况表明，数字经济是大势所趋，更多行业企业正积极实践，以数据资产价值提升竞争力。本文通过分析数据资产入表的规模、行业分布、项目列示等现状,发现数据资产入表仍面临标准不明、难确权，核算方法不成熟和管理水平局限等诸多挑战，并从明确范围标准、细化确权规范、采取科学计量方法、健全数据管理运行等方面提出几点建议，希望助力企业实现数据价值创造和高质量发展。
表1：三季报上市公司数据资产入表情况一览表（金额单位：万元）
所有数据来源：同花顺和巨潮资讯网，天职国际整理
除特殊说明外，金额单位均为万元
入表企业及行业分布情况
相比一季度、半年报入表的17家、41家，三季报入表的54家企业中，首次披露入表的有20家（详见表1），取消入表的有6家（华阳变速、海科新源、如意集团、聚赛龙、华菱精工、交建股份），系半年报资产负债表模板“其中：数据资产”项目填列错误，此次进行了消除。三季报数据资产入表总金额150,740.16万元，较一季度和半年报分别增加144,416.81万元和14,338.25万元，增长率分别为2283.87%和10.51%。如下表2。
表2：三季报入表较一季报和半年报变动情况
（一）入表企业数量行业分布及占比
1.计算机行业入表数量及其占入表总数的比重位居首位
三季报数据资产入表企业主要分布在15个行业，较半年报新增了社会服务、轻工制造、综合、有色金属4个行业。入表数量最多的行业是计算机15家，其次是交通运输8家，传媒6家，分别占入表企业总数量的比重为27.78%、14.81%、11.11%，这3个行业合计占入表企业的半数以上。如下图1。
图1：入表企业行业分布及占入表总数的比
2.交通运输行业入表也较为积极，占行业上市公司总数量的比重最高
从各行业数据资产入表的上市公司数量分别占数据资产入表公司总数量的比重看，计算机行业最高，从入表上市公司数量分别占该行业现有上市公司总数量的比重看，交通运输行业最高，表明这两个数据资产入表都很积极，这与其技术服务、流程管理、人力资源等关键业务和轻资产、技术密集的特征密切相关。
图2：入表企业所在行业占该行业上市公司总数的比
（二）各行业入表金额分布及占比
1.通信行业总体入表规模最大，占所有入表总额的4成以上
三季报数据资产入表规模最大的是通信行业65,241.82万元，占所有入表总金额的比重为43.28%，其次是机械设备和计算机，这三个行业合计占入表总额的89.74%。三大通信运营商自半年报起，就走在数据资产入表的前列，三季报达到了45,117.75万元，拉大了行业总额。如下表3所示。
表3：各行业企业数据入表项目金额及占比（金额单位：万元）
2.机械设备行业中单家入表金额最大超4亿
机械设备行业中的应流股份（603308.SH）三季报首次入表41,892.12万元，是所有行业企业中单家入表金额最大的一家，金额占据所有入表总额的27%。
公司性质、资产规模和市值情况
（一）央国企和私营企业几乎并驾齐驱
三季报数据资产入表的54家上市公司中，私营企业与央国企26家（中央企业8家、国有企业18家)数量相当，分别占48.15%，可见各种性质企业均加快了入表节奏。如下图3。
图3：数据入表企业性质分布
（二）入表企业总资产规模绝大多在1000亿元以下
2024年9月30日入表企业的总资产合计514,430,384.57万元，总资产在100亿元以下的最多，有26家，其次是100亿元-1000亿元之间的有21家。如下图4。
图4：数据入表企业按总资产分布情况（2024年9月30日）
（三）入表企业总市值绝大多在500亿元以下
入表企业最新总市值（10月30日）384,536,137.61万元，其中：市值低于100亿的有25家，100亿-500亿的有22家，市值在1000亿以上的有4家，分别是中国移动、中国电信、中国联通、山东黄金。
图5：数据入表企业总市值（10月30日）
由此可见，入表的上市公司规模大小差异较大，但主要集中于1000亿元以内的总资产和500亿以内的总市值。
数据资产列报项目情况
（一）列报无形资产的数量最多
三季报数据资产列示项目与半年报一致，主要在无形资产、开发支出、存货项目下。单独在无形资产列示的有24家，单独在开发支出列示的有17家，单独在存货列示的有3家，同时在无形资产、开发支出列示的有9家,同时在存货、无形资产列示的有1家。如下图6。
图6：入表企业数量及报表列示项目
（二）列报无形资产的金额及占比最高
三季报数据资产入表项目中，列示无形资产的金额最大达80,877.04万元，其次是开发支出48,302.06万元、存货21,540.23万元，分别占入表总金额的比重为53.66%、32.05%、14.29%，如图7。
图7：入表项目金额/入表总金额的比重
图8：入表总金额/资产总额的比重
（三）大多数入表金额占总资产比重低于1%
所有入表总金额150,719.34万元占所有资产总额514,430,384.57万元的比重为0.03%。如图8。目前数据资产入表尚在探索中，绝大多数公司入表的数据资产占总资产的比在1%以下。但也有5家公司占比在1%-5%之间，包括南京熊猫、应流股份、每日互动、卓创资讯、观典防务。如下表4。
表4：入表金额占总资产比重在1%-5%的企业
数据资产入表对财务指标影响
数据资产入表会影响公司的资产规模、成本费用和净利润，并进一步影响资产负债率、利润率等指标。假设企业数据资产没有计入资产而是全部费用化计入当期损益，其他条件不变，以此估算数据资产不入表时2024年三季报企业的资产负债率和净利润率。结果显示：
（1）因数据资产入表，几乎所有企业净利润率增长，其中有4家扭亏为盈（同方股份、应流股份、每日互动、海天瑞声），1家（卓创资讯）净利润率翻倍，2家（南京熊猫、观典防务）大幅减亏。
（2）原盈利企业数据资产入表的数量更多，但原亏损企业数据入表金额占原净利润的比重更大，入表后净利润率变动幅度也更大。
（3）绝大多企业资产负债率均降低，因数据资产规模占总资产比重不大，带来资产负债率的小幅改善。如下表5所示。
表5：数据入表企业主要财务指标变动情况
注：估算数据不入表的资产负债率=总负债/(总资产-入表数据资产)
估算数据不入表的净利润率=(净利润-入表数据资产)/总收入
数据资产入表
存在的问题及相关建议
（一）数据资产入表面临挑战
数据资产入表既开创了数据资产会计处理方式，亦为企业挖掘数据价值、适应数字经济发展提供了机遇。2024年数据资产入表工程从0到1有了突破性进展,但仍面临诸多挑战。
1.披露标准不够明确、统一
自一季报以来，有10余家上市公司发布数据资产更正公告,到三季报延续披露的企业仅有一半。由于数据安全、商业秘密等考虑，监管对披露详细程度没有绝对强制，大部分企业未说明数据来源、使用情况及质量等信息，披露规则及理解仍需加强。
2.数据资产确权及区分难度大
在数据资产取得、应用、流通等价值创造过程中，不同类型的企业有用户数据、交易数据、研发数据等不同形式，各参与方的数据权利是否符合会计准则中资产的定义、是否能计入资产，数据资产与其他资产的边界如何划分等，还无明确的指引。
3.数据资产归集核算方法不成熟
数据资产价值的计量和确定受应用场景、时间、效益、质量等多因素影响，目前暂无成熟、系统的方法，可能导致数据成本难以归集、收入与成本无法匹配。另外，更新迭代或维护安全发生的后续支出，如何进行会计处理实务中也无定论。
4.企业数据资产的管理水平有限
企业数据管理制度尚未建立，数据资产运营缺乏具备信息技术、数据安全与分析等专业型人才，数据资产的安全、商业秘密或隐私保护方面的保障尚不健全，可能面临数据泄露等信息安全问题。
（二）规范数据资产入表的对策建议
数据入表是实现数据价值的方式之一，仍需更多企业实践总结经验，以下是几点建议：
1.明确数据资产范围和标准
结合企业实际情况和数字经济发展需求，监管方明确并统一数据资产定义、范围、分类和披露标准，确保企业数据来源、内容、处理、管理合法合规。
2.细化确权管理与规范指引
综合考虑法律、技术、会计等因素，结合业务场景进行数据合规与确权细化管理，探讨数据与其他资产的区别与划分，落实工时管理，提高计量依据可靠性，形成数据权属溯源层级、论证数据资产权属规范的操作指引。
3.探索符合准则科学综合的计量方法
结合不同类型及数据资产特点，聘请外部机构支持，利用其专业的技术和职业判断，最终综合运用科学合理的计量方法。
4.健全数据管理与运行机制
建立健全数据治理机制和数据管理制度，优化数据确权、归集核算以及数据安全等关键环节，同时培养业务、财务、信息化复合型人才，定期跟踪和评估数据资产的价值和效益，及时优化数据资产入表策略，调整数据产业链布局，推动数据资产管理和价值提升。
天职国际致力协助企业数据资产规范发展，在国家各项政策方针的信号和指导下，基于业务场景的需求以及解决思路，帮助企业健全数据资产治理能力，探索数据资产价值实现路径，提升企业核心竞争力。
免责声明：本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、审计、税务、法律或其他专业意见，更不可用于任何商业用途。阅读者应区分具体情形，合理运用执业判断进行分析。本所及相关编写人员不对依据本资料采取或不采取行动的任何损失承担责任。
如欲转载本文，务必原文转载，不得修改，且标注转载来源为：天职国际官方微信公众号。如需修改内容，需要获得天职国际的书面确认。
