我国上市公司数据资源入表的现状、问题及对策

【摘 要】 2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，允许企业从2024年1月1日起开展数据资源的会计处理，在现行企业会计准则基础上将合规且符合资产确认条件的数据资源实施入表，提出了数据资源适用存货和无形资产准则及相关披露要求，为企业进行数据资源会计处理提供了理论框架。但是具体应用到实务中，企业在处理数据资源时面临一系列亟待研究的理论与现实问题。文章通过对上市公司2024年半年度报告的整理，从目前数据资源入表的企业对增量资产和业绩的影响、数据资源的取得方式、确认情况及入表企业的行业分布就数据资源入表现状进行了分析，根据所披露的报表信息列出确认为存货、无形资产、开发支出三类数据资源过程中存在的问题，并针对问题提出相应的建议与解决措施。

【关键词】 《暂行规定》； 数据资源； 入表现状

【中图分类号】 F230；F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2025）02-0010-08

一、引言

近年来，科技发展迅速，人们的生活进入了数字化时代。数据资源作为推动技术创新与经济发展的关键生产要素，成为市场和企业关注的热点话题。如何将数据资源纳入企业财务报表，以便更好地反映企业的真实价值，是一个亟待解决的问题。数据资源入表是指将企业合法拥有或控制的、能为企业带来经济利益的数据资源作为一项资产在其财务报表中列示。数据资源的入表有助于推动企业数字化转型，促进企业创新发展，并且公开透明的数据资源信息有助于企业利益相关者做出更明智的决策[ 1 ]。

2023年8月1日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），提出了数据资源适用存货和无形资产准则及相关披露要求，为企业进行数据资源会计处理提供了理论框架。由于daf576f5ba30d42d684fec394ce8a781148d60876d509f7ba708a647686480ea《暂行规定》只是对数据资源的确认、计量与披露提供了指导方向和理论框架，其内容为总括条例，而数据资源作为一种非常特殊的资产，具体应用到实务中其会计处理面临一系列理论与现实问题，因此本文首先整理上市公司2024年半年度报告并分析数据资源入表现状，其次结合现状分析数据资源入表过程中应关注事项及存在的问题，最后提出相应对策。

二、我国上市公司数据资源入表的现状分析

（一）对企业增量资产的影响分析

2024年上市公司半年度报告中披露的数据显示，有41家上市公司在半年报中披露了数据资源，占A股市场5 364家上市公司的比重仅为0.76%，具体情况如表1所示。41家上市公司合计披露了12.11亿元的数据资源，占已入表上市公司全部资产比重仅为0.04%。可见部分上市公司已经开展了数据资源入表的相关工作，对行业推动数据资产入表具有示范性，但无论从披露的企业数还是从披露的数据资产占资产的比重看，对资本市场上企业增量资产和业绩的影响极小，大多数上市公司可能考虑到数据资源入表的监管要求，以及数据合规和审计风险，还未实质开展数据资源入表工作。预计由于部分企业的示范作用，会有更多的企业逐渐推进此工作，但需要注意的是上市公司分批逐步开展数据资源入表，可能会导致同行业会计信息不可比问题的产生。

（二）对数据资源确认的现状分析

如表1所示，在数据资源的确认方面，已入表上市公司中有2家企业（海天瑞声和华阳变速）确认为“存货——数据资源”；有19家企业（浙江交科、如意集团等）确认为“无形资产——数据资源”；有12家企业（美年健康、广电运通等）确认为“开发支出——数据资源”；有2家企业（海科新源和观典防务）部分确认为“存货——数据资源”，部分确认为“无形资产——数据资源”；有6家企业（神州数码、药易购、南钢股份、小商品城、中国移动、开普云）部分确认为“无形资产——数据资源”，部分确认为“开发支出——数据资源”。在确认金额上，确认为“存货——数据资源”的4家企业（海天瑞声、华阳变速、海科新源、观典防务）涉及的总金额达到31 442.92万元，确认为“无形资产——数据资源”的27家企业（浙江交科、神州数码等）涉及的总金额达到59 356.68万元，确认为“开发支出——数据资源”的18家企业（美年健康、药易购等）涉及的总金额达到677 915.32万元。可见已经进行数据资源入表的企业主要将数据资源确认为无形资产与开发支出。

（三）数据资源的获得方式分析

如表1所示，在数据资源入表的41家企业中，有4家企业（如意集团、中文在线、聚赛龙、凌云光）通过外购的方式获得数据资源，28家企业（海天瑞声、浙江交科等）通过自行加工/自行开发的方式获得，6家企业（航天宏图、汇丽B等）通过部分外购、部分自行开发的方式获得，3家企业（华阳变速、交建股份、首药控股）并未明确披露获得方式。确认为存货与无形资产的数据资源，企业主要通过外购、自行加工/自行开发方式获得；确认为开发支出的数据资源，《暂行规定》指出，在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，以此反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件支出的金额[ 2 ]，因此将在开发支出科目下的数据资源获得方式认定为企业自行开发。目前企业获得数据资源的主要方式为自行加工/自行开发，这就需要注意相关的成本确认。通过外购获取的数据资源，其相关费用被视为成本；企业自行开发的数据资源则包括多个方面的开发成本，如数据采集与验证等建设费用、数据存储与整合等日常运营费用、人力和外包开支，以及其他管理费用等，成本确认比较复杂。

（四）行业分布分析

从行业分布来看，2024年半年度报告中披露数据资源的企业（如图1所示）主要集中在科技推广和应用服务业，商务服务业，软件和信息技术服务业，批发业，电信、广播电视和卫星传输服务业，研究和试验发展6个行业。其中：属于科技推广和应用服务业的共有7家企业（海天瑞声、凌云光、数字政通、佳华科技、国源科技、海科新源、观典防务），占比17.07%；属于商务服务业的共有5家企业（开普云、小商品城、福石控股、首药控股、卓创资讯），占比12.20%；属于软件和信息技术服务业的共有4家企业（中远海科、每日互动、航天宏图、神州数码），占比9.76%；属于批发业（中交设计、孩子王、药易购）及电信、广播电视和卫星传输服务业（中国电信、中国联通、中国移动）的分别有3家企业，占比7.32%；属于研究和试验发展的共有2家企业（美年健康、海格通信），占比4.88%。这些企业为其客户提供的数据类型包括算法性能数据与生产类型等，提供模型训练结果、生产制造数据、算法性能指标，支持企业进行算法改进和应用，帮助研究机构和企业研发新的数据产品和数据平台，搭建电商平台，提供商品和服务的在线销售，利用大数据和互联网技术进行精准营销，提供固定电话、移动电话、数据通信等服务，帮助企业开拓市场，建立供应关系网络。

尽管这些披露数据资产的企业主要集中在软件和信息技术服务、商务服务及科技推广和应用服务等科技信息产业，但仍有17家隶属于不同行业的企业也进行了数据资源入表工作，显示出一定的行业多样性。这表明数据资源的应用范围十分广泛，其价值实现并不局限于传统的信息技术行业，而是正在向更为广泛的领域延伸，这种广泛的行业分布可能与数据资源能够被应用于多种行业与业务的特性有关。

三、数据资源入表的问题分析

（一）确认为存货的数据资源信息披露问题分析

1.确认为存货的企业有一半发生了信息变更

数据资源确认过程中，实际上共有8家企业在半年度报告中披露了确认为存货的数据资源，但表1中所列出的4家企业（海天瑞声、华阳变速、海科新源、观典防务）为未发生信息变更的，表1中未列出的4家企业（晶华新材、密尔克卫、华塑股份、惠同新材）先在半年度报告中披露了“存货——数据资源”信息，但后续发布了更正公告并清空了报表数据。半数企业发生了信息变更，反映了数据资源信息在确定、披露过程中存在的一系列问题。

表2为发生变更的4家企业信息汇总，对变更前后的财务数据进行比对、统计与分析发现，在财务数据变更前，4家企业存货金额与数据资源金额一致，说明企业中的存货种类均为数据资源，没有其他类型的存货。但这4家企业均不是以数据资源销售为主营业务的企业，所以在更正前的半年报中，将所有存货列为数据资源，所披露信息的真实性、准确性存疑。在财务数据变更的过程中，都把数据资源一栏进行清空处理，不涉及其他资产科目，这种情况笔者认为可能是企业原来所判定的数据资源是不符合资产确认条件的，因此进行了信息更正[ 3 ]。

由表2可知，企业发生变更的原因主要解释为信息填列的错误，变更前后数据差异较大。更正过程中，惠同新材在重大风险事项描述中提到公司存货的账面价值为8 663.51万元，占总资产比例为22.12%；华塑股份存货金额相较于上年发生较大变动，变动比例高达80.80%，所披露的存货变动原因为市场需求低迷，产品销量减少；密尔克卫对存货金额发生较大变动所给出的解释为业务影响导致；而晶华新材并未对数据资产做出其他说明。上述4家企业仅简要披露了存货的变动情况，而并未在报表中提出有关数据资产的详细信息，反映出企业目前在信息披露方面存在的缺陷。

2.个别企业的数据资源未在合并报表中披露

除了表1中列示的在合并报表中披露数据资源信息外，广电运通和聚赛龙在财务报表附注中存货一栏披露了数据资源信息（如表3、表4所示），但是并未在合并报表中披露存货数据资源。由表3可知，广电运通在报表附注中披露了本期通过购入和采集加工的方式共取得存货数据资源265.23万元，并在本期对外进行出售，但是该企业并未在财务报表中披露数据资源信息。由表4可知，聚赛龙在报表附注中披露了本期分别通过外购、自行加工、其他方式取得存货数据资源，最终期末数据资源账面价值为25 170.20万元，但在合并财务报表中只是披露了存货总金额，并未披露数据资源金额，笔者认为此处未进行披露的原因可能是信息遗漏或信息披露有误。

3.成本计量信息未充分披露

《暂行规定》中要求披露的确定发出数据资源存货成本所采用的方法、数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况等多类信息并未在报表中体现。但是在确认为存货的数据资源的企业中，只有一家企业（海天瑞声）详细公布了企业数据资源的主要业务与成本计量信息，而其他企业仅披露了数据资源的金额，或简单地将存货分类为原材料、在产品、库存商品、发出商品等，没有针对数据资源的开发与用途等进行专有分类。根据存货准则要求，确认为存货的数据资源在出售时需结转成本，如果企业将数据资源一次性全部转让给买方，其成本结转方式与商品销售的方式相同；然而，由于数据资源的可复制性，同一数据在交易后并不会随之转移其价值，通常会被多次出售给不同的用户。若依照传统方法进行成本结转，可能导致收益和利润计算不准确，从而影响财务报表的真实性和可靠性。

（二）确认为无形资产的数据资源信息披露问题分析

结合上市公司披露的半年度报告，发现大多数企业在数据资源的减值过程中，仅仅披露减值金额。由于数据资源不同于传统的无形资产，存在很多特性，因此企业在披露减值准备的同时，还需说明发生减值的原因。此外在摊销方法的选择上，如表5所示，有16家上市公司披露了各自的摊销方式，其中14家企业采用直线摊销法或年限平均法，1家使用加速摊销法，另1家则选择年数总和法。可以看出企业主要采用直线摊销法或年限平均法，采用加速折旧方法的企业较少。考虑到数据资源的价值更容易因应用场景和外部环境的变化而产生变化，较多的数据资源在初期价值较高，随着时间的推移和新数据的产生，原始数据资源的潜在经济价值将非线性地降低，因此，目前企业大多采用直线摊销法或年限平均法，可能无法体现数据资产的特性。

（三）确认为开发支出的数据资源信息披露问题分析

根据《暂行规定》的要求，企业可以在开发支出项目中新增数据资源科目，以反映资产负债表日可以被资本化的数据资源价值，并披露符合资本化条件的数据资源开发支出金额。结合半年度报告对满足资本化条件的数据资源金额进行统计，如表6所示，18家企业都披露了数据资源资本化金额，但是仅有中国移动1家企业披露了数据资源费用化支出金额。《暂行规定》要求，企业内部形成的数据资源项目支出应区分研究阶段与开发阶段[ 4 ]。然而在会计实务中，往往很难准确界定研究阶段与开发阶段的开始时点，并且目前也没有明确的标准衡量判断研究阶段和开发阶段的界限。尽管可以依据数据价值链识别数据资源的资本化时点，将数据在初始阶段所发生的搜集、整理和筛选成本费用化处理，将分析、数据挖掘与应用到具体业务过程中所产生的成本资本化处理，然而在某些情况下，数据的采集、筛选、处理和分析可能是同时进行的，这使得区分变得更加困难[ 5 ]。此外，研究阶段与开发阶段的不明确划分可能导致费用的过度资本化，从而使数据资源和企业总体资产虚高，存在美化报表业绩的问题。

四、研究结论及建议

目前数据资源入表正处于起步阶段，因此企业在数据资源披露过程中会出现一些问题。对确认为存货的数据资源，要完善信息披露，遵循《暂行规定》与存货准则的要求，明确存货的具体类别，将数据资源按业务进行进一步分类，这样有助于企业与利益相关者理解不同类型存货的结构和价值，便于进行分析和决策；同时披露存货的计量基础（如成本或可变现净值）及所采用的计量方法，提升透明度，便于评估其对财务报表的影响，并详细列出存货的成本构成，包括采购成本、运输费用、存储费用等，披露存货减值的金额及原因，包括减值测试的方法和结果，确保成本构成的计算和分配合理；定期进行减值测试，提供关于成本控制的详细信息，以此评估企业的运营效率和经济性，了解存货的潜在风险及其对财务状况的影响。在报表分析中，如果将已转移控制权的数据资源在报表中单独列示，可能会虚增数据资源的存货金额，误导报表阅读者对企业数据资源未来经济效益潜力的判断或预测，因此在存货出售转移的过程中，要明确控制权所属，并及时结转成本。在报表更正过程中，虽然几家上市公司都发布了更正公告，但更正公告中所披露的原因十分简单，建议企业不仅要详细说明更正原因，而且要将划分依据、发现的问题进行具体分析，避免类似问题再次出现。

确认为无形资产的数据资源，根据相关准则，对于没有明确数据资源使用年限的，必须每年对其进行减值测试。对于采用摊销方式的数据资源，尽管日常处理时已经使用了合理的摊销方法，但是考虑到数据资源的特性，仍需要关注其价值是否会因为权限、时效性和应用场景等因素而发生波动，如果发现减值迹象，必须及时披露减值的原因[ 6 ]。数据资源在进行摊销时，首先需要确定其预计使用年限，应综合考虑数据特性、预期收益模式、业务模式及行业内的数据产品等因素进行评估。例如，某些数据库、数据平台等类型的数据资源可能具有较长的使用寿命，但是有些数据时效性较强，使用期限可能就会相对较短。笔者认为应该根据数据资源所处的生命周期、应用业务环境与性质，合理选择摊销方法。用数据库形式能够长期保持其价值和当前阶段价值较高的数据资源，可以按照直线法进行摊销；而对于时效性强或价值正在下降的数据资源，采用加速摊销法则更为真实和可靠。

确认为开发支出的数据资源，目前可能存在过度资本化的问题。因为将数据资源研发支出费用化会导致当期利润的减少，而资本化则会提高该数据资源的最终入账价值，所以应警惕企业通过数据资源研发支出费用化和资本化的选择进行过度盈余管理。企业自行开发的数据资源，如果该阶段的成本支出主要是为后续研发工作做准备，则应将相关支出进行费用化处理；如果开发阶段是在研究工作完成后，且已经具备形成新产品或新技术的基本条件，则该阶段的相关成本可以进行资本化。数据资源的后续支出，通常包括数据资产的更新与安全维护等。如果与该数据资产相关的后续支出使得可能流入企业的经济利益超过原先的预计，则应进行资本化并计入数据资产成本；如果出于维护数据资产正常存储与使用、确保数据资产安全的后续支出，则应计入当期损益。判断数据资源资本化还是费用化的时点具有较强的主观性，企业需依赖具备经验和专业知识的人员，根据特点、业务和应用场景等因素进行评估，并保持资本化时点的一致性。

【参考文献】

［1］ 中华人民共和国国务院公报.中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见［R/OL］.［2022-12-02］.https：//www.gov.cn/gongbao/content/ 2023/content_5736707.htm.

［2］ 中华人民共和国中央人民政府.企业数据资源相关会计处理暂行规定［R/OL］. ［2023-08-01］.https：//www. gov.cn/zhengce/zhengceku/202308/cont ent_6899395.htm.

［3］ 马永义.从更正“出表”谈数据资源“入表”的若干问题［J］.会计之友，2024（19）：71-74.

［4］ 陈虎，赵旖旎.企业数据资源入表核算要点、实施难点及建议［J］.财务与会计，2024（14）：46-50.

［5］ 熊艳，裴潇.企业数据资产会计核算研究：以阿里巴巴为例［J］.中国注册会计师，2022（3）：111-116.

［6］ 鲁立.企业自研数据资源入表的现实问题应对探讨［J］.中国注册会计师，2024（6）：96-99.