中国上市公司数据资产入表实践蓝皮书

中国上市公司数据资产入表蓝皮书 （2024第一季度） 济南市大数据协会 2024年7月 版权声明 本报告版权属济南市大数据协会所有，并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点，应注明“来源：《中国上市公司数据资产入表蓝皮书》”。 违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 中国上市公司数据资产入表蓝皮书 （2024第一季度） 指导单位：济南市大数据局发布单位：济南市大数据协会编写领导小组 组长：张熙副组长：刘大永 成员：齐砚伟于家欣张志红编写小组 主编：张志红 编委：程晓梅梅修琛臧丽娟宋明辉熊艳杨凌云 前言 随着信息技术的快速发展和数字经济的蓬勃兴起，数据已成为现代经济体系中不可或缺的要素之一，数据资产作为新的资产形态和价值来源，正受到越来越多的关注。2020年4月，中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的建议》[1]，首次将数据与土地、劳动、资本、技术并列，正式提出五大经济要素，标志着数据在国家经济战略中的地位得到了前所未有的提升。这一历史性的提议不仅凸显了数据资源的战略价值，也为数据的管理、应用与创新开辟了新的路径。此后，2022年12月《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》[2]的发布，进一步细化了数据作为基础性生产要素的政策框架和行动指南，该意见强调了加强数据治理、促进数据流通和提升数据价值转化效率的重要性，为数据资产的合理配置和高效利用提供了政策支撑。 2023年8月，财政部颁布的《企业数据资源相关处理《暂行规定》》[3]（以下简称《《暂行规定》》）标志着中国在数据资产管理方面迈出了实质性的步伐。这一规定不仅为企业管理和报告数据资产提供了明确的指导，也为数据资产的会计处理和财务报告奠定了基础，进一步推动了数据资产市场化和法制化进程。此外，《关于加强数据资产管理的指导意见》和《“数据要素×”三年行动计划 （2024—2026年）》《数据资产评估指导意见》等政策文件的发布，构建全面的数据资产管理体系，深化数据要素市场化配置，促进数据资源的开放共享和安全高效流通，我国正在通过一系列政策措施，加速构建数据要素市场体系，激发数据的经济活力和创新潜能。这一系列政策的推进，不仅彰显了数据作为新型生产要素的战略地位，也为数据资产的评估、管理和入表提供了法规基础和政策指引。 自2024年1月1日《《暂行规定》》正式生效以来，国内各公司迅速响应，积极筹备数据资产入表工作。数据资产入表的新闻频繁见诸报端，共有18家（年报更正后）上市公司在2024年第一季度财务报告中明确披露了“数据资源”的财 务数据，涉及总金额1.07亿元。会计作为经济活动的记录者和监督者，在数字经济时代扮演着至关重要的角色。数据资产入表不仅为会计实践提供了新的维度，而且通过标准化和规范化的数据资产评估与计量，为数字经济的发展提供了强有 力的推动力，数据资产入表将发挥会计启动器作用，加快释放数字经济新动能[4]。然而，数据资产入表仍面临诸多挑战，许多企业对此的认知尚浅，并持观望态度，这不仅阻碍了数据资产的价值发挥，也制约了数字经济的全面发展。 由济南市大数据局指导，济南市大数据协会牵头，山东财经大学、山东青年政治学院、山东正源和信资产评估有限公司参与，共同编写本蓝皮书。系统总结中国上市公司在数据资产入表方面的最新实践情况，为其他企业提供实用的参考和指导，推动数据资产管理和会计处理的规范化和标准化，助力企业优化管理策略，释放数据资产的潜力，促进我国数字经济的健康发展。 目录 一、数据资产入表的问题与挑战1 （一）会计准则的适用性问题1 （二）数据资源经济效益的分析与评价存在困难1 （三）法律与合规风险以及对审计风险的预测1 （四）数据资产的内部管理与技术挑战2 二、上市公司数据资产入表情况概览2 三、数据资产入表情况分析5 （一）行业分布5 1.科技与计算机行业的领先性5 2.制造业与传统行业的逐步接纳6 （二）地区分布7 1.地区经济发展水平的影响7 2.内陆省份的迅速崛起7 3.产业转型和技术应用的推动8 （三）公司规模8 1.大型成长公司的数据资产管理优势8 2.中小市值公司的数据资产增长潜力9 （四）财务报表列示9 1.报表列示变更情况分析9 2.最终列示项目分析11 3.最终列示金额分析12 4.相关财务数据变动情况分析13 （五）财务报表披露14 1.政策法规中数据资产披露要求14 2.上市公司一季报数据资产披露状况15 四、数据资产入表的影响18 （一）为企业价值发现提供“新思路”18 1.显著改善公司财务报表和企业估值18 2.全面释放数据研发投入和数据购买需求19 3.建立和完善数据资产入表机制19 4.提升投资决策和运营效率19 （二）为地方财政转型提供“新方案”20 1.数据资产金融属性加速金融化进程20 2.促进地方财政转型与“数据财政”落地20 五、数据资产入表典型案例分析20 （一）典型企业数据资产入表情况21 1.卓创资讯股份有限公司21 2.中远海运科技股份有限公司22 （二）典型企业数据资产入表深入分析23 1.卓创资讯股份有限公司23 2.中远海运科技股份有限公司24 （三）数据资产入表案例总结26 1.偏离未来适用法——无需调整数据资产期初余额26 2.入表科目选择困难——根据业务模式谨慎选择26 3.对税收和股价的影响企业间有差距——防避利用入表工作操纵利润26 4.数据资产后续计量难——基于不同场景确定合理计量方案27 六、数据资产入表的进一步讨论和分析27 （一）市场亟需数据资产披露的建议性模板27 （二）资产确定需要第三方可验证平台28 （三）国有企业数据资产面临挑战29 （四）交易市场在数据资产化中承担更多职能30 （五）企业数据管理和治理水平的提升30 七、展望和建议31 （一）聚焦关键行业数据生态圈打造31 （二）强化专家合作以规范数据资产入表32 （三）利用数据资产驱动管理创新和战略发展32 参考文献33 一、数据资产入表的问题与挑战 数据资产是指特定主体合法拥有或控制的，能够进行货币计量并带来直接或间接经济利益的数据资源。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），数据资产包括企业按照会计准则确认为无形资产或存货的数据资源（增设报表子项目进行列示），以及不满足会计准则相关资产确认条件但预期能带来经济利益的数据资源（自愿披露）。不同于传统的物理资产，数据资产具有易于复制、难以量化和价值随时间变化而波动的特点。正因为数据资产的这些独特属性，数据资产在企业内部的管理与实践中的问题与挑战经过半年的实践逐步显现。 （一）会计准则的适用性问题 数据资产的会计处理在我国尚处于初级阶段，尽管有《暂行规定》，但这些规定在适用性上存在局限，未能详尽覆盖数据资产的多样性和复杂性。例如，《暂行规定》没有清晰地区分不同类型的数据资产，如经过处理形成数据产品的数据与未经处理需进一步加工的原始数据，其生成成本和潜在价值方面的迥异。这种分类不明确直接影响到资产的评估、折旧和摊销处理，使得财务报表难以真实反映企业的资产状况和经营成果。 （二）数据资源经济效益的分析与评价存在困难 由于数据资产的经济效益分析和评价主要依赖企业内部的资源和能力，大多数企业缺乏相关经验和专业知识，不知道如何评估数据资产的市场需求和潜在收益，尤其是自行研发的数据资产，因其独特性和市场不确定性，更难以进行准确分析。此外，企业常常缺乏系统的分析方法和工具，以及足够的市场数据和信息，内部协调和资源整合也存在困难。这些问题导致预期经济利益分析不够科学和全面，影响数据资产的有效入表和财务报表的可靠性。 （三）法律与合规风险以及对审计风险的预测 在数据资产入表的过程中，所有企业普遍面临法律与合规风险，包括必须遵守的数据保护法律和隐私政策。这些风险不仅涉及数据资产的合法使用和处理， 1 还包括在财务报告中如何公正合理地反映数据资产的价值。对于未来可能面临的审计风险，企业必须在入表前进行细致的风险评估，以确保其会计处理和披露符合适用的会计准则和法规要求，避免因不当处理引发的法律责任和审计问题。对于国有企业，这种法律与合规风险的处理更显复杂。国有资产的保值增值责任要求国有企业在处理数据资产时展现出更高的审慎度。这不仅是因为需要保护国有资产免受价值损失，还因为任何资产管理的不当都可能影响到企业的公信力和政府的形象。因此，国有企业在数据资产入表时通常会采取更为保守的策略，不仅要符合一般的法律和会计准则，还需要确保所有操作都符合国有资产管理的特别规定，从而在维护企业和国家利益的同时，也最大限度地降低潜在的法律和审计风险。这种额外的审慎可能会限制数据资产的快速入表和活跃使用。 （四）数据资产的内部管理与技术挑战 数据资产的独特特性，如非物质性、易复制性和快速变化性，要求企业建立特别的管理措施和技术支持。首先，内部控制必须足够严格以保护数据资产的安全和保密性，同时确保数据的质量和完整性。这包括对数据访问的严格控制、持续的数据质量审核以及对数据处理活动的详尽记录。其次，由于数据资产的价值随技术发展和市场需求快速变化，技术支持系统需要具备高度的灵活性和扩展性，以适应这些变化。这意味着企业必须投资于最新的数据管理和分析技术，确保可以从不断增长的数据资产中提取价值。这些挑战如果处理不当，可能导致数据资产被低效利用或价值流失，对企业的长期发展造成影响。数据资产的有效管理需要高度的技术支持和严格的内部控制。 这些问题不仅反映了数据资产本身的复杂性和会计处理的困难，也揭示了企业在数据管理和法律合规方面存在的广泛挑战。当前的分析虽然为我们提供了对这些挑战的初步理解，但这只是整个探索过程的起点。未来的实践将逐步揭示更多的问题，并为解决这些问题提供新的思路和方法。 二、上市公司数据资产入表情况概览 我们对进行数据资产列示18家上市公司所属行业、所在地区等信息进行了统计（详见表1），初步分析发现，这些公司分布在中国的多个关键经济区域（8个省市），涵盖了从科技、服务到制造业等9个行业，反映了数据资产入表实践 在我国上市公司中的普及性和多样性。尤其，入表工作不仅局限于技术驱动的行业，传统行业中的企业（山东高速、南钢股份）也充分认识到数据资产的重要性，并积极响应相关的法规要求，第一时间进行数据资产入表实践。 《暂行规定》中提及的三类列示项目（无形资产、开发支出和存货）在各公司中均有所涉及，列示金额从15.18万元至2460.33万元不等，数据资产占总资产比重的极端差异（从0.0002%至1.2930%）进一步说明了企业间在数据资产认识、管理、利用和开发程度上的显著差异。特别是有些公司数据资产占所属列示项目的比重达到了100%，也表明数据资产在其所属的列示资产中扮演着重要的角色。 从这些数据中可以看出，虽然数据资产入表在一些领域已取得了显著进展，但整体上各行业和地区在数据资产管理的成熟度上仍存在不小的差距。例如，在计算机与科技行业中，由于涉及大量的创新和技术开发，企业通常具有较强的项目管理基础和精确的成本核算能力，入表基础较好；而金融服务行业并没有在第一时间进行入表，由于金融机构需要在保障数据安全和满足监管要求的前提下，采取更为精细化的技术和管理策略来推动数据资产的正式入表。因此，针对不同经济条件和行业背景，定制化、精细化的入表策略显得尤为重要。 同时，值得注意的是，2024年第一季度季报发布之初，共有25家企业在其财务报表中列示了数据资产，随后喜临门、金龙汽车、山东钢铁、中信重工4 家企业相继在季报公布后进行了更正，撤回了数据资产的列示（另有3家属于报表格式更新导致出现的列示错误），导致最终列示数据资源的企业数为18，与最初25家相比下降了28%（详细分析见下文）。这一调整也提醒其他企业，进行数据资产入表时要协同内外部专家进行严格审慎的评估论证，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，按照会计准则的要求对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计