数字经济时代！超90家上市企业数据资产入表，背后风险几何？

东莞万江律师获悉

数字经济时代来临，数据这一原本无形无质的资源，正逐渐转变为可以衡量、交易以及管理的资产，进而融入企业资产负债表，成为其中的新兴要素。

《每日经济新闻》记者不完全统计显示，2024年年报中，超过90家上市公司已将数据资产纳入报表，其总规模达到了24.95亿元。此外，在2024年一季报中，共有17家企业对数据资产入表情况进行了公开，涉及的数据资产规模为0.79亿元。

然而，并非所有怀有此想法的企业都能轻易将数据资产纳入账目。这一现象的背后，既有政策规定的严格界限，也有企业自身的担忧，还有当前估值体系不完善所带来的难题。

上市公司在加速将数据资产纳入资产负债表的过程中，实际上是在进行一场关于风险与收益的较量。他们对于如何进行资产入表、如何选择摊销方法的选择，实际上是在巧妙地重塑着公司的财务报表。同时，这种新型的会计处理方式，对于投资者来说，在投资相关企业时，也带来了一定的投资风险。

数据资产入表，分为四步

数据资产化的趋势日益明显，使得上市公司的资产负债表正经历着一场变革，原本难以直观体现的价值正逐渐转化为可以明确计量的资产。

依据Wind（万得）的行业分类标准，观察各行业企业数据资产入表的情况，我们发现工业和信息技术领域的公司数量位居首位。在2024年，共有28家工业企业及24家信息技术企业实现了数据资产入表，这一比例超过了总数的一半。

在众多勇于尝试的企业中，信息技术领域的中国移动、中国电信和中国联通这三家巨头，无疑是率先将数据资产纳入资产负债表的关键典范，而在工业领域，小商品城、圆通速递以及韵达股份则占据了行业的前三名位置。

业界普遍认为，目前制造业、科技类企业、金融以及电信行业对于将数据资产纳入资产负债表的态度较为开放，且推进速度相对较快。

北京信源电子信息技术有限公司的数字化创新部门负责人曲耕辰专注于数据资产领域的工作，他所在的机构是国家工业信息安全发展研究中心的下属企业。曲耕辰认为，该行业的一个显著特点是数据的高可利用率，以及将数据资产转化为收入的途径清晰可见。

企业若要将数据资产纳入账目，需经历四个主要阶段：首先，进行数据资产清点，对企业的数据资源进行全面梳理，识别出数据资产，并编制出企业数据资产目录；其次，对拟纳入账目的数据进行治理，确保数据质量，并对敏感数据进行脱敏处理；接着，进行数据资产权属确认，明确数据的权属关系，包括进行数据合规性审查、获取数据存证以及确认数据资产的“三化”属性（即资源化、资产化和资本化）；最后，对数据资产进行价值计量并纳入账目，采用成本法对数据资产进行价值评估，并根据无形资产或存货的类别进行账目登记。

曲耕辰强调，除了已经提到的那些步骤，针对企业的具体情况，或许还需额外进行数据质量评估报告的编制，以及完成数据资产的登记手续。

数据资产纳入账目的核心目的在于激发数据的价值潜力，进而促进要素市场的构建以及企业价值的增长。普华永道中国金融业管理咨询部门主管合伙人王建平指出，企业由此能够更深刻地认识到数据资源的价值所在，这将有助于推动数据资源的高效运用与科学管理。

广联达公司董事长袁正刚在接受《每日经济新闻》记者的专访时指出，评估数据的效用不仅是对企业自身数字化进程的检验，同时也对整个行业深入理解数据价值的实现途径具有重要意义。

入表有“条件”，企业有顾虑

数据虽具价值，却非所有数据均具备价值属性。在将数据转化为资产的过程中，企业需先对数据的价值进行评估。

依据财政部于2023年8月颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（该规定简称《暂行规定》），企业若要将数据资源纳入资产负债表，需满足以下三个关键条件：首先，企业需拥有数据的合法控制权；其次，数据带来的经济利益需具备超过50%的可预期性；最后，相关成本必须能够被准确计量。

在分类方面，数据资产被区分为无形资产和存货两大类——当数据被用于企业内部运作，或者其销售方式并非一次性买断时，便可以认定为无形资产；而如果数据产品是针对外部客户量身定制且仅售出一次，那么它应当被视为存货。

此外，在时间考量方面，我们采取“未来适用原则”，即仅对《暂行规定》自2024年1月1日起实施后符合要求的数据资源进行核实，对于之前已经计入费用的部分则不再进行追溯性调整。

刘志耕，一位在财税审计领域享有盛誉的专家，在接受《每日经济新闻》记者的采访时指出，企业现有的数据资产无法通过追溯调整的方式纳入资产负债表。他强调，若要实现数据资产入表，企业必须在2024年1月1日之后进行，并且必须经过合规性审查、分类分级以及成本核算这三个关键步骤。只有经过会计确认，数据资产才能正式完成入表流程。

“红线”与“门槛”的存在意味着并非所有企业都能轻松地将数据资产纳入资产负债表。据媒体报道，有一家上市公司鉴于审慎的原则，在2024年的年报发布前夕，紧急取消了将数据资源列入资产负债表的计划。

记者观察到，广州港此前曾对外公布过数据资源的相关信息，但在其2024年的年报中并未对此进行相应的公开。与此同时，每日互动在投资者交流平台上坦陈，企业在将数据资产纳入资产负债表的过程中，遇到了成本汇总及摊销方式的难题，这些问题主要是由数据的特性所导致的，因此企业选择了较为保守的确认方式。

客观因素之外，主观因素亦不容忽视。曲耕辰指出，确实有不少企业在实施过程中，由于种种客观与主观的原因，不得不选择在途中放弃将数据资产纳入资产负债表。常见原因涵盖：数据权益归属存在法律上的不确定性，难以在短时间内明确；数据积累丰富，却未充分挖掘其价值；数据管理流程模糊，导致成本核算困难；企业内部对数据资产价值的预期过高，与实际评估结果存在较大差距；数据入账后需公开或接受监管审计，企业担忧重重；管理层对会计处理方法可能带来的影响（例如摊销对利润的影响）持有疑虑。

这表明数据资产纳入资产负债表的过程尚在初期阶段，制度与实际操作之间尚存在不小的协调和适应空间。曲耕辰如是说。

曲耕辰认为，当前数据资产入表面临的主要难题是估值体系的缺失。企业常常难以回答“这份数据究竟价值几何”的问题，特别是在数据产品尚未带来实际收益的情况下。由于评估方法的不统一以及市场参考的不足，这导致企业在入表方面的积极性并不高。

同时，确权边界的模糊性构成了一个关键难题。比如，当企业与第三方协作收集数据时，由于权属不明确，这往往会导致法律上的风险。另外，监管责任的界定不清晰，也让一些企业对于在财务报表中纳入这些数据后所面临的合规要求感到忧虑。

王建平强调，个人数据在录入系统之前，必须严格遵守《个人信息保护法》的规定，确保授权、使用、存储等各个环节的合法性。他明确指出万江律师，不能采取“一揽子授权”的方式强制收集数据，并且必须提供完整的授权链条。

入表非“终点”，维护很关键

上市公司将数据资产纳入资产负债表，涉及风险与收益的权衡。此举对企业财务报表的呈现产生显著影响。若纳入表内，费用将转化为资产，上市公司资产负债表的结构将发生直接变化，无形资产或存货将相应增加，从而导致总资产规模的提升。

在短期内，将数据资产纳入账目可以降低当期的费用开支，进而提升当期的盈利水平，这恰恰是众多企业热衷于数据资产入账的主要推动因素之一。

王建平指出，在数据资产入账之前，与之相关的支出（例如数据搜集、开发费用）往往直接纳入当期费用（比如研发支出、管理费用），这会导致利润遭受削减。然而，一旦数据资产入账，那些符合规定的支出便可以转化为无形资产或存货，从而降低当期费用，并提升短期营业利润和净利润。

从长远角度分析，后续的摊销作用将使得成本呈现出“起初较低，随后上升”的特点，而利润则会表现为“初期较高，最终下降”的走势。

王建平指出，若将数据资源视为无形资产，那么在资本化之后，这些数据资源应按照使用年限进行分摊，比如分五年摊销。这样一来，每年的摊销费用将会被计入当期费用，进而导致后续年度的利润逐渐减少。另一方面，如果将数据资源视作存货，其成本在出售时将转化为营业成本，这可能会对销售毛利的稳定性造成影响。

此外，数据资产通常体现为一次性的投入，却能够长期被重复利用。然而，我们必须认识到，仅凭一次性入账并不能标志着任务的完成，后续的维护和更新工作同样至关重要。若数据更新不够及时，应用效率出现下降，数据资产便可能遭遇减值的风险，这无疑会对利润产生不利影响。

总体来看，刘志耕持这样的观点，即数据资产纳入报表或许能够增强企业财务报表的吸引力。这不仅能提高企业资产负债表的质量，还能吸引资本市场的目光，进而增强企业的融资实力。然而，他同时也提醒道，如果成本核算不准确，可能会导致资产价值虚高；而一旦涉及产权纠纷，则可能带来追溯责任的潜在风险。

刘志耕提出，我们应当从多个角度入手，包括但不限于制定评估准则、建立健全监管体系以及进行技术层面的验证，全面构建起一套防范风险的体系。首先，需构建一个涵盖多角度的估值评价体系，这包括对各类资产进行分级分类以及复合型评估；其次，必须加强第三方审计和深入监管，涉及独立资产评估机构的参与以及审计规章的更新；再者，需运用技术手段遏制估值不实，这包括利用区块链进行溯源存证和AI预警系统的应用；此外，还需健全法律和市场约束机制，涉及对财务造假行为的明确界定以及数据要素市场的培育；最后，企业内部治理也应得到优化，包括设立数据伦理委员会和构建估值反向验证机制。

警惕“账面优化”背后风险

数据资产纳入企业账目并非只是结束，更是开启企业价值重塑新篇章的起点。这一举措象征着数据从单纯的“资源”地位，逐步转变为“资产”，最终迈向“资本”的演变过程，标志着这一进程已进入实质性推进阶段。

某些区域已率先尝试将数据资源融入信用评估机制。以厦门海迈科技股份有限公司为例，该公司在完成“海易招数链宝”产品的登记手续后，荣获了福建省颁发的首张信息化领域数据资产登记证明，随后凭借这一证书，成功从光大银行厦门分行获得了2000万元的信用贷款额度。

谈及该案例，曲耕辰强调，这标志着重要的一跃，显示出数据资产正逐渐赢得金融机构的认同。然而，若要实现这一转变成为普遍现象，还需满足以下三个基本条件：首先，必须建立清晰、合法的数据所有权和评估体系；其次，银行需能够利用数据资产进行风险评估；最后，政策层面应积极倡导数据资产参与抵押、质押等金融操作。

需要指出的是，尽管数据资产纳入资产负债表看似为上市公司带来了账面价值的提升，然而这并不代表其面临的风险有所减少。

王建平指出，将数据资产纳入资产负债表固然彰显了企业数字化水平的提升，然而，这也潜藏着成本计算方法与实际业务价值不相吻合的担忧。

王建平进一步强调，在分析此类资产时，投资者需全面考虑政策导向、财务状况以及潜在风险这三个关键要素。在政策层面，尽管政策促进了企业资产规模的扩大，但这种增长并不一定与企业的实际业务能力或盈利能力相匹配；此外，从财务角度分析，资产规模的增加或许能暂时提升财务数据，但受不同摊销政策的影响，利润的波动也将随之出现；更重要的是，风险因素不容忽视——技术的快速更新可能导致数据资产价值迅速下降，同时，数据估值的非客观性和信息披露的不完整性，也会增加财务报表的不确定性。

在会计领域，尤其是在风险操控方面，可能会出现一些问题，比如将不符合资本化条件的研发成本转移到数据资产中，过度估计数据产品的使用寿命，或是通过关联交易制造虚假的交易流水等。对此，刘志耕进行了重点强调。

曲耕辰进一步指出，数据资产在财务报表中的公开程度，包括其披露方式和评估依据，对于投资者判断企业数据价值至关重要。

从根本上分析，数据资产化正为企业拓展了新的资产评估和盈利管理领域，然而这同时也要求财务分析和投资者辨识能力必须提升。目前，统一的评估体系尚未完全形成，数据是否确实具有持续增长和产生现金流的能力，这成为了所有市场参与者必须深入探讨的关键议题。

在未来的发展中，数据能否在遵循制度规范和接受市场检验的双重推动下，成功跻身数字经济的“基础设施”行列，这直接关系到这场资产变革是否能够真正实现落地。

每日经济新闻

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