2024年一季度，有18家上市公司在財報中披露了數據資源，涉及金額1.03億元，其中無形資產0.79億元。從行業分布來看，信息傳輸、軟件和信息技術服務業無論是按照企業數量還是涉及金額統計，均名列第一。此外，非上市公司中已有22家城投公司和28家類城投國企披露了數據資產入表情況，部分企業已運用入表資產開展融資活動。以上數據是《中國企業數據資產入表情況跟蹤報告（2024年第一季度）》（下稱《報告》）最新披露的成績單，也是《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《規定》）自2024年1月1日起施行以來，國內發布的首份相關跟蹤報告。

　　在7月24日召開的數據資產入表實踐研討會上，上海交通大學上海高級金融學院（高金）正式發布該報告。上海交通大學上海高級金融學院（高金）執行理事屠光紹表示，數據資產入表方興未艾，在其發展之初就進行跟蹤分析，可以為其未來的發展進程提供更多前沿性分析判斷。

　　數據資產入表元年18家上市公司“嘗鮮”

　　數據作為新型生產要素，在推動新質生產力發展，重構新型生產關系方面，蘊藏著巨大市場機遇。而推動數據資產入表，也成為連接數據價值與金融市場的重要橋梁。2023年8月，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《規定》），并于2024年1月1日起施行。今年也因此被業內稱為是“數據資產入表元年”。

　　《報告》顯示，截至6月3日，在A股上市的5000多家企業中，有25家上市公司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一季報并剔除了數據資源相關數據（從公告內容可發現，多數是因為2024年由于新增了“存貨”“無形資產”“開發支出”下數據資源的列示，財報模板有所更改，導致部分企業填報錯誤），剩余18家上市公司在一季度財報中披露了數據資源，其中有2家在財報中對數據資源入表事項做了詳細說明。

　　18家上市公司披露的數據資源入表合計金額1.03億元，其中無形資產項下0.79億元，開發支出項下0.18億元，其他部分在存貨項下。上海高級金融學院副院長、會計學講席教授李峰認為，入表數量和金額等數據反映了上市公司對數據資源“入表”的謹慎態度。通過理論測算，新增數據資源披露或對上市企業的財務指標和市值產生影響，在本次報告研究范圍內，“入表”對2家企業利潤率帶來的影響超過了10%；對1家上市公司帶來超千萬元的理論市值增量，超過該企業總市值的1%。

　　分行業來看，無論是按照企業數量還是入表金額來統計，信息傳輸、軟件和信息技術服務業公司均名列第一，其數據資源入表金額按行業分布占比達到66%。從企業規模來看，截至2024年5月底，2024年第一季度完成數據資源入表的企業主要集中在市值為500億元以下的企業，占比達到94%。

　　與上市公司相比，非上市公司數據資產入表更活躍。一季度，國內有22家城投公司和28家類城投國企披露了數據資產入表情況，部分企業已運用入表資產開展融資活動。在50家非上市“入表”企業中，有5家城投公司和7家類城投國企憑借數據資產順利獲得銀行授信。此外，8家非上市民營企業在環境保護、數字孿生和低空經濟等新興行業數據領域實現入表突破。

　　數據資產價值挖掘仍需“穩”字當先

　　對數據資產入表的探索方興未艾，更多上市公司積極行動。中國聯通董事長陳忠岳此前表示，上半年，中國聯通積極推動數據資產入表，對于探索數據要素價值釋放邁出第一步。而在財務影響之外，如何有效管理和利用數據的資產價值，成為企業提升競爭力、實現可持續發展的關鍵所在。

　　“數據資產入表是過程性，而非結果性事件。數據產業鏈需要持續研究新型管理技術，而交易與流通是數據價值實現的必經之路。”中國經濟信息社數據資產運營研究中心首席執行官趙麗芳表示。

　　《報告》在關注數據資產入表的財務影響外，還著重研究了數據資源入表在釋放數據資產金融價值方面的作用。

　　目前，市場上已有企業進行數據資產相關金融業務的探索，包括數據資產質押融資貸款、無質押數據資產增信貸款、數據知識產權的證券化產品等。此類業務雖并非基于會計的處理，但可以為企業數據資產入表后如何進一步實現其金融價值提供借鑒與參考。

　　《報告》顯示，從5家已成功融資的城投公司看，其資產負債率偏高，融資金額與當前存債余額相比，顯得微不足道，但通過數據資產入表，城投公司獲得了切實的經濟效益，實現了數據要素市場化配置的可喜突破。此外，8家民營企業在數據資產入表后大力推動融資，其中4家成功獲得銀行授信。

　　天健會計師事務所高級合伙人王晨表示，數據資產入表是一項系統性工程，其中包括強化數據合規意識、打造數據核算體系、挖掘數據資源、追蹤數據歷史成本，開展數據質量評估等一系列工作。他認為，數據資產入表后，數據資產增信、數據資產作價入股、數據資產質押融資、數據資產證券化是數據資產創新應用的四大方向。

　　李峰表示，數據資產的價值評估具有相當的復雜性和不確定性，如果缺乏成熟的評估標準和市場參考，可能導致資產定價虛高，甚至嚴重背離真實價值。基于數據資產的金融業務必須以穩健為底色，防范系統性金融風險。

　　面對數據資產當下仍存在的確權難、定價難、處置難等問題，屠光紹認為，這些難點恰恰也是機遇所在，如果能夠通過研究和實踐，總結數據資產化進程的經驗，數據要素必將在數實融合和整個經濟結構轉型升級過程中發揮愈加重要的作用。