A股公司数据资产“入表”意识渐浓相关公司家数、涉及金额显著增长

历经2024年一季报的初步“尝鲜”，2024年半年报中，A股上市公司对于数据资产“入表”的意识明显增强。据Wind数据统计显示（全文数据来源），2024年半年报中披露数据资源相关数据的企业达43家，涉及资金总额达32.25亿元，相较一季报时的企业数量和资产规模分别增长138.89%和3000.96%。

中国通信工业协会区块链专委会共同主席于佳宁对《证券日报》记者表示，在今年的中报中，一方面，企业在处理数据资产“入表”时表现出更高的专业性和精确度，不再将数据资源简单归类为“存货”科目，而是采用更符合实际的分类和计量方式。另一方面，数据资产“入表”的规模显著扩大。尤其是在大型企业中，数据资产的规模性增长预示着数据正在成为企业价值创造和市场竞争力的重要推动力。这些发展趋势反映出企业对数据资产的系统管理已经迈入新的阶段，数据将逐步成为企业财务报表中的核心要素，这不仅推动了企业内部管理的精细化，也为数字经济的发展奠定了坚实基础。

数据资产“入表”态势上扬

随着A股上市公司2024年半年度报告披露工作圆满收官，5000多家上市公司上半年发展“脉络图”逐渐清晰。上市公司数据资产“入表”工作成为其中一大亮点，相较一季报时展现出更为主动的姿态。

数据显示，上述43家披露数据资源价值的企业中，7家公司将数据资源列入“存货”项下（11.69亿元）、17家公司将数据资源列入“开发支出”项下（3.01亿元）、28家公司将数据资源列入“无形资产”项下（17.55亿元）。其中，3家公司同时计入“存货”和“无形资产”；6家同时计入“开发支出”和“无形资产”。由此可见，相较一季报18家上市公司合计披露的1.04亿元水平，不论是披露企业数量，还是披露规模均出现明显增长。

值得注意的是，还有部分企业虽然没有在半年报中披露数据资源具体价值，但也将“数据资源”列入企业资产负债表中。这也在一定程度上反映出企业数据资产“入表”意识正日渐浓厚。数据显示，共有80家上市公司首次将“数据资源”作为资产负债表项目列入半年度报告中。

事实上，除了更为主动披露意识，上述43家公司还通过半年报披露契机，描绘出了我国企业数据资产“入表”的新趋势。具体来看，首先，龙头企业强势“入局”，以三大运营商为代表的大型央国企纷纷入场，在A股上市公司群体中发挥了一定的示范引领作用。

其次，上述43家企业所涉行业更为多元，行业集中趋势更为明显。数据显示，此次披露数据资源价值的43家企业，共涉及9个行业（以中上协行业分类标准统计），相较一季报时增加了“租赁和商业服务业”“批发和零售业”和“金融业”等3个类别。同时，企业更加向“制造业”和“信息传输、软件和信息服务”靠拢，分别涉及企业16家和13家。

电子政务建模仿真国家工程实验室首席数字经济专家陈晓华对《证券日报》记者表示，随着数字化转型的推进，越来越多的企业意识到数据价值，并开始重视数据资产的管理和利用，不仅限于信息技术行业，各行各业都在不同程度上依赖和产生数据。

“入表”工作合力尚待形成

事实上，一方面，上市公司数据资产“入表”主动披露意识正在加强，但另一方面也要看到，相关企业在数据资产“入表”过程中也面临着政策理解不到位、制表经验不足、披露延续性有待提升等诸多问题。

比如，部分上市公司在披露数据资源价值后不久便对相关信息进行了更正。据记者不完全统计，截至目前，已至少有5家上市公司披露了数据资源更正公告。其中，有企业在更正公告中表示，系公司财务人员对《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的学习和理解不到位，将存货科目项下的数据资源数值等同于存货科目数值。

此外，据记者观察，一季报中披露数据资源价值的18家公司中，有16家在中报中继续披露相关数据，另2家公司“缺席”。据悉，该2家公司此前均将数据资源列入无形资产项下披露于一季度报告中，涉及金额达260.09万元。

而从会计角度来看，上海国家会计学院院长卢文彬还认为，事实上，数据资产在“入表”过程中问题和挑战还有很多，具体可见于资产权属问题、预期收入难以评估、数据资产核算规则尚待完善和数据资产管理制度不健全等方面。例如，单个数据资产的初始账面难以确认，在当前会计准则中，只有可计量的成本能够成为一种资产，但数据资产的成本在很多情况下难以计量，且在不同的企业、不同的场景下都有非常大的差异。

由此可见，不论是从企业自身角度来看，还是从会计专业角度审视，上市公司在数据资产“入表”的道路上仍面临着诸多挑战。我国数据资产“入表”工作的进一步推进尚需各方加速形成合力。

为此，卢文彬建议，于企业而言，需要加强数据管理工作，保证企业的数据安全，降低数据泄露的风险。同时，通过梳理数据资源，挖掘数据资产价格。此外，对于暂时无法按照现行规则“入表”的数据资源，企业也可以通过信息披露方式，让会计报表的使用者能够了解到企业的数据资产情况。于监管者而言，需要加强对数据资产“入表”、数据资产会计处理的持续指导，对一些不规范的行为加强监管。同时，需要判断相应的支出是否满足了资本化的条件，要注重研发、研究和开发阶段对于无形资产研发阶段的成本记账、入账。

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