数字经济时代数据资产入表：新质生产力与科技金融产品的发展

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数字经济时代，数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五要素”，成为新生产力发展的重要生产要素。

今年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）正式实施，引入现有存货和无形资产会计准则体系，将数据资源作为资产正式纳入会计处理范围，数据资产入表正式拉开帷幕。

在此背景下，数据资产增信融资、数据资产质押贷款、数据资产挂钩抵押贷款等科技金融产品不断涌现，表内数据资产损失保险等衍生金融服务也应运而生。仅看上海，2023年上海数字交易所上市的数据产品交易额将超过11.6亿元。同时，基于数交所主导的“数一贷”数据资产化解决方案，信贷融资规模已突破亿元。

但对于市场而言，哪些资源可以纳入表中，以及如何评估和计量数据资源的初始价值及后续摊销，目前仍在探索中，尚无公开案例提供指导。

随着2024年A股中报季的临近，目前上市公司数据资源挂牌详情终于揭晓。我们还可以探讨数据资产上市的新进展和隐忧。

21世纪经济报道记者注意到，从今年上市公司一季报到近期集中披露的中期报告，资产负债表中数据资源的计量已纳入存货、无形资产、和发展支出。不过，值得关注的是，不少利用数据资源作为库存计量的企业都发布了更正公告，称“报表排错”，并将相关数据归零。

事实上，数据资产的评估和计量是金融信贷产品创新的基础。随着数据的金融属性越来越明显，会计行业对于将数据资产纳入资产负债表变得更加谨慎。有会计行业专家指出，是否支持将数据作为资产纳入资产负债表，将涉及审计责任问题，尤其是涉及到上市公司会计信息披露时，会更加审慎。

“无论是企业还是地方，都非常热衷于将数据资源作为资产纳入资产负债表，但效果与实际需求差距还很大。诚然，没必要着急，但也不能等。” ”今年7月，在2024数据资产管理上海峰会上，国家信息中心原常务副主任杜平在公开演讲中表示，应鼓励数据资源丰富的上市公司先行先试，开展公开信息披露。 “好的工作会有示范效应。如果你做得不好，至少也是一个教训。”

上市公司数据资源初步认识入表

财报季是观察台面上上市公司数据资源最直接、最全面的时间。

截至2024年8月21日晚，据21世纪经济报道记者不完全统计，已有14家上市公司探索将数据资源纳入合并资产负债表，尤其是中国电信（.SH）和中国移动（.SH）。 ）、中国联通（.SH）等三大通信运营商均已实施数据资源入表。其中四家公司在财报发布后更正了报告中的数据资源，将数值清零。

根据《暂行条例》要求，数据资源可计入存货、无形资产、开发支出三个科目。

其中，企业编制资产负债表时，应根据重要性原则，结合企业实际情况，在“存货”项目下增加“其中：数据资源”项目，以反映期末数据。资产负债表日确认为存货的数据资源的科目。价值;在“无形资产”项目下增加“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值。此外，“开发支出”项目下增加“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行的符合资本化条件的数据资源研发项目的支出金额。

21世纪经济报道记者发现，上市公司上市数据资源的实际操作过程中，多数企业将数据资源列入开发支出和无形资产。以卓创信息（.SZ）为例，将1972.21万元数据资源资本化研发支出后，运营成本同比降低10.58%至4690.42万元，利润进一步释放。

但另一方面，也有一些公司因修正公告而引起市场关注。

其中，华塑新材（.SH）、晶华新材（.SH）、米尔克威（.SH）、汇通新材（.BJ）等上市公司均在测算自身数据资源盘点后发布数据。对半年报作出更正公告称，公司财务人员未正确学习和理解《暂行规定》，将存货账户下的数据资源价值与存货账户价值等同起来。修正后，计算资产负债表中的数据资源值。是“0”。

此外，晶华新材原将7788.83万元计入无形资产“其中：数据资源”项目，但更正后也将相关价值重置为零。

为什么问题总是围绕资产类别“库存”？

记者从多方了解到，目前行业内对存货的定义主要依据《企业会计准则第1号——存货》，即企业在日常活动中持有用于销售的产成品或商品，以及生产过程中的物品。生产过程或提供服务等过程中消耗的产品、材料和物资。这意味着，如果数据资源作为存货计量，企业不保留未来持有、使用或经营的权利，并且使用数据的存储需要贯穿企业的日常运营活动，这对数据产品提出了非常严格的要求。一般情况下，企业购买或内部开发的数据资源、数据产品、数据服务等具有可重复利用性，能为企业带来长期效益，因此往往作为无形资产计量。

据一位已帮助40多家企业将数据资源入表的服务商介绍，数据资源的盘点确认是很困难的。一般来说，他建议数据供应商将数据资源转化为产品，然后购买数据产品作为库存。对于纳入表内的企业数据资源，一般建议采用数据产品对外提供服务并计入无形资产科目。 “我服务的公司中有 98% 将数据资产视为无形资产。”他向记者透露。

后续实测测试数据资产管理能力

将上市公司数据资源纳入表中是初步计量的第一步，但未来对财务人员来说更具挑战性的可能是相关资产的后续计量。

《暂行规定》要求，对于确认为存货和无形资产的数据资源，企业应继续采用原企业会计准则的相关规定进行后续计量，即计提数据资源存货折旧，以及数据资源的使用寿命和无形资产。摊销方法。

在半年报将数据资源纳入无形资产科目的上市公司中，中国移动明确将数据资源无形资产的使用寿命列为2至5年。其成本扣除减值准备后，采用直线法计算预计使用寿命。或在受益期限内摊销。卓创资讯提到，数据资源采用总年数法按5年摊销。南港股份未明确披露数据资源无形资产的使用寿命及摊销方法。

21世纪经济报道记者注意到，目前部分企业根据相关软件、硬件、设备和服务的成本进行数据资源无形资产的后续计量。

今年6月，开普云（.SH）在回复监管问询函时，披露了2024年一季度报告将数据资源纳入资产负债表时的会计考虑。

开普云表示，数据资源作为无形资产核算时，按照实际成本原则进行初始计量。其自主研发的大数据平台在完成数据采集、脱敏、清洗、标签、分析后，形成了符合公司业务的模型和研发所需的数据资源存储在第三方云存储中。由于前期研发投入已费用化，该无形资产的购置成本主要为租赁云服务器的成本。公司数据资源的使用寿命根据大数据服务平台底层算法的预期使用寿命确定。

“如何确定数据资产的使用寿命？如何确定数据资产发生减值？如何估计减值变化？”前述会计专家表示，如果企业数据管理不到位，就无法可靠地估计数据的使用寿命和消耗量。该费用可能会给审计结果带来一定的风险。他认为，数据资本化的列报也可以通过信息披露的方式来完成，让会计报表的使用者清楚地了解企业数据资产的情况。

前述资深数据资产入表服务商告诉记者：“数据资产入表不仅仅是入表，还要做好数据资产管理，这需要成本的分配和归集。包括持续管理数据质量，定期发布数据质量报告等”

同时，对于提供融资的金融机构来说，数据资源是虚拟的、可处理的、价值不稳定的。数据资产的价值可能会在不同时间和不同背景下波动。如果抵押的数据资产出现较晚，快速贬值可能会带来相应的信用风险。

数据资产交易市场启动

尽管行业在2023年已经开始探索数据资产化，但上市公司在将数据资产纳入表中时的困惑，反映出数据资产评估和计量的难题尚未得到解答。

不少受访者表示，问题的核心在于数据资产的估值方法。

成本法和收益法是目前应用最广泛的估值方法。 《暂行规定》也主要按照成本法计量确认为无形资产或存货的数据资源。例如，企业通过外包获得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款和相关税费，直接归属于数据脱敏、清洗、标签、整合、分析等处理过程中发生的相关支出。和可视化，以及数据权属验证、质量评估、登记结算、安全管理等成本。

“数据的边际成本是零，如果长期重复使用，第一次成本被稀释到N倍，几乎为零。那么第一个客户和第N个客户之间的定价是否应该有差异？”在国际货币基金组织前副总裁朱敏看来，建立数据资本化的核心部分是估值，数据的价值取决于应用产品的价值。

基于市场交易的定价是数据资产产品理想的估值形式，但当前我们要面对的现实是，数据资产交易市场才刚刚开始。

同济大学经济管理学院博士、博士后徐涛曾撰文指出，需要警惕数据资产的“交易”风险。他认为，与传统商品或实物资产不同，数据资产通常需要在特定的技术环境中进行处理和使用。不同的企业有不同的数据需求和技术标准，这使得数据资产的交易难以标准化和规模化。 。虽然目前各地的数据交换数量在不断增加，但其总体交易量仍然很低。数据交易市场尚未完全成熟，市场机制和基础设施仍需进一步完善。 “对于将数据纳入‘存量’账户并希望通过出售数据资产或利用数据资产进行重组的企业来说，可能会导致其无法在预期时间内完成交易，增加其财务风险和运营压力。”徐涛说道。

近日，上海数据交易所宣布，全国首个数据资产交易市场开始试运行。通过构建数据资产交易系统，打造登记、估值、交易、披露、处置五个核心功能，解决数据资产交易市场体系不完善的问题。估值体系不完善等问题。

“数据产品交易市场和数据资产交易市场是两个并行发展的市场。前者将数据视为商品，注重其产品属性和使用价值，后者将数据视为资产和资本，注重其产品属性和使用价值。”它的金融属性。”上海数字交易所副总经理、研究院院长魏志林表示，这个数据资产交易市场让有融资、转让需求的市场主体依托上海数字交易所的数据资产交易平台进行数据交易。资产交易合法、合规、高效。转让、融资等方式加速数据资产化进程。

展望未来，更加公平、活跃、开放的数据资产交易市场将为数据资产的估值提供参考。下一步数据资产资本化，产生现金流后，基于这个估值，数据资产可能会催生更多创新的金融产品。

某券商结构融资部负责人告诉记者，目前，无论是国企还是上市公司，将数据资源加入资产负债表形成的数据资产绝对量还比较小。 。这主要得益于成本法计量的审慎原则。当数据产品和数据算法模型成熟时，数据近乎零成本的无限可复制性，理论上会带来更广泛的价值释放。 “基于这些数据资产使用过程中产生的现金流，可以体现数据资产的经济价值，这将为数据资产的证券化提供良好的基础。”他说。

（实习生朱一丹对本文也有贡献）