數字經濟時代，數據作為與土地、勞動力、資本、技術並列的「第五大要素」，已成為發展新質生產力的重要生產要素。
今年1月1日，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱「《暫行規定》」）正式實施，導入現有的存貨、無形資產會計準則體系，將數據資源作為資產被正式納入會計處理範疇，數據資產入表正式拉開序幕。
在此背景下，數據資產增信融資、數據資產質押貸款、數據資產掛鉤抵押貸款等科技金融產品不斷湧現，數據資產入表費用損失保險等衍生金融服務也應運而生。僅從上海來看，2023年在上海數交所掛牌的數據產品交易額就超過11.6億元，同時，基於數交所主導的「數易貸」數據資產化解決方案，已落地信貸融資規模超過1億元。
但對於市場而言，哪些資源可以入表、數據資源的初始價值與後續攤銷如何評估計量，都仍在摸索中前進，未有公開案例予以指導。
隨著A股2024年中報季來臨，上市公司數據資源入表的近況詳情終於披露，我們也得以一探數據資產入表的新進展和隱憂。
21世紀經濟報道記者註意到，從今年上市公司一季報到近期集中披露的中報，數據資源在資產負債表的計量，被納入存貨、無形資產、開發支出等三個科目項下，但值得關註的是，多家將數據資源作為存貨計量的企業，均作出更正公告，稱「報表錯行」，將相關數據歸零。
事實上，數據資產的評估與計量是金融信貸產品創新的基礎，當數據的金融屬性愈發明顯，會計行業對數據資產入表也更加謹慎。有會計行業專家指出，是否支持數據作為一項資產入表，會涉及審計師責任的問題，特別是在涉及上市公司會計信息披露時會更為審慎。
「無論是企業還是地方，對數據資源作為資產入表都呈現出極高的熱情，但效果和實際需求相比差距還是很大的，確確實實急不得，但也同樣不能等。」今年7月，在2024數據資產管理上海峰會上，國家信息中心原常務副主任杜平在公開發言中表示，應當鼓勵數據資源豐富的上市公司先行嘗試，進行公開信息披露，「幹得好有示範效益，幹得不好至少也是教訓」。
01, 上市公司初解數據資源入表
財報季，是觀察上市公司數據資源入表最直接、最全面的時點。
截至2024年8月21日晚，據21世紀經濟報導記者不完全統計，已有14家上市公司探索將數據資源計入合並資產負債表，特別是中國電信（601728.SH）、中國移動（600941.SH）、中國聯通（600050.SH）等三大通信運營商，已全部實現數據資源入表。其中4家公司在財報發布後更正了報表中的數據資源，將數值清零。
根據《暫行規定》要求，數據資源可計入存貨、無形資產、開發支出等三個科目項下。
其中，企業在編製資產負債表時，應當根據重要性原則並結合企業實際情況，在「存貨」項目下增設「其中：數據資源」項目，反映資產負債表日確認為存貨的數據資源的期末賬面價值；在「無形資產」項目下增設「其中：數據資源」項目，反映資產負債表日確認為無形資產的數據資源的期末賬面價值。
此外，在「開發支出」項目下增設「其中：數據資源」項目，反映資產負債表日正在進行數據資源研究開發項目滿足資本化條件的支出金額。
21世紀經濟報導記者梳理發現，在上市公司數據資源入表的實際操作過程中，大部分企業將數據資源計入開發支出、無形資產項下。以卓創資訊（301299.SZ）為例，在將1972.21萬元數據資源作為資本化研發支出後，推動營業成本同比減少10.58%至4690.42萬元，進一步釋放利潤。
但另一方面，部分企業因更正公告受到市場關注。
具體來說，華塑股份（600935.SH）、晶華新材（603683.SH）、密爾克衛（603713.SH）、惠同新材（833751.BJ）等上市公司將數據資源作為存貨計量後，均發布了半年報更正公告，稱公司財務人員對《暫行規定》的學習和理解不到位，將存貨科目項下的數據資源數值等同於存貨科目數值，在更正後將資產負債表中數據資源的數值計為「0」。
此外，晶華新材原本將7788.83萬元計入無形資產項下「其中：數據資源」科目，也在更正後將相關數值歸零。
為什麽問題總是圍繞著「存貨」這一資產類別？
記者多方了解到，目前行業對於存貨的定義主要是根據《企業會計準則第1號——存貨》，即企業在日常活動中持有以備出售的產成品或商品、處在生產過程中的在產品、在生產過程或提供勞務過程中耗用的材料和物料等。
這意味著如果數據資源作為存貨計量，企業不保留持有權、使用權以及未來的經營權，且數據的使用需要貫穿企業的日常經營活動，這對數據產品的要求相當苛刻。一般企業采購或內部研發的數據資源、數據產品、數據服務等具備復用性，可以為企業帶來長期利益，因此多以無形資產計量。
在一家已幫助超過40家企業實現數據資源入表的服務商看來，數據資源作為存貨很難確認，一般他建議數商將數據資源做成產品後，按次購買的數據產品作為存貨。而對於企業的數據資源入表，其一般建議以數據產品對外提供服務，計入無形資產科目。「我服務的企業中有98%的企業都是將數據資產作為無形資產計量的。」他向記者透露。
02, 後續計量考驗數據資產管理能力
上市公司數據資源入表，邁出了初始計量的第一步，但更考驗財務人員的，或許是未來相關資產的後續計量。
《暫行規定》要求，對於確認為存貨、無形資產的數據資源，企業應當沿用原有企業會計準則的相關規定進行後續計量，即數據資源存貨的跌價準備情況，以及數據資源無形資產的使用壽命及攤銷方法。
在半年報將數據資源列入無形資產科目的上市公司中，中國移動明確列示了數據資源無形資產的使用壽命為2-5年，對其成本扣除減值準備後按直線法在預計使用年限或受益期內攤銷。卓創資訊提到，以年數總數法，按5年對數據資源進行攤銷。而南鋼股份（600282.SH）未能明確披露數據資源無形資產的使用壽命與攤銷方法。
21世紀經濟報道記者註意到，目前部分企業對數據資源無形資產的後續計量，是根據有關軟硬件設備和服務成本進行測算的。
今年6月，開普雲（688228.SH）在回復監管問詢函時披露了其在2024年一季報實現數據資源入表時的會計處理考量。
開普雲表示，在數據資源作為無形資產核算時，其初始計量按照實際成本原則，其自主研發的大數據平臺在完成數據采集、脫敏、清洗、標註、分析後，形成了符合公司業務與研發需要的數據資源，並存儲在第三方雲存儲中。
由於前期研發投入已經實現費用化，因此該無形資產的取得成本主要是租賃雲服務器的成本，公司數據資源的使用壽命，則是根據大數據服務平臺底層算法的預期使用年限來確認的。
「數據資產的使用年限是怎麽確定的？怎麽確定數據資產出現了減值？減值的變化怎麽來估計？」前述會計專家表示，如果企業數據管理不到位，無法可靠估計數據的使用年限、耗用成本，可能會為審計結果帶來一定風險。在他看來，數據資產化的呈現，也可以通過信息披露的方式，使得會計報表的使用者能夠清晰了解到企業數據資產的情況。
前述資深數據資產入表服務商向記者表示：「數據資產入表，不僅僅是入表這一個環節，而是要做精做好數據資產管理這件事，需要做好成本分攤和歸集，包括數據質量的持續管理，定期出具數據質量報告等等。」
與此同時，對給予融資的金融機構來說，數據資源具有虛擬性、可加工性、價值不穩定性，在不同時間不同背景下數據資產的價值可能出現波動，若抵押的數據資產在後續出現快速貶值的情況，可能會帶來相應信貸風險。
03, 數據資產交易市場拉開序幕
盡管行業從2023年就開始數據資產化探索，但上市公司在數據資產入表時的困惑，反映出數據資產在評估和計量上的難題仍未能獲得解答。
在多位受訪人士看來，問題集中於數據資產估值方法。
成本法和收益法是目前應用最為廣泛的估值方法，《暫行規定》對確認為無形資產或存貨的數據資源，其計量也主要根據成本法。例如，企業通過外購方式取得確認為無形資產的數據資源，其成本包括購買價款、相關稅費，直接歸屬於使該項無形資產達到預定用途所發生的數據脫敏、清洗、標註、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出，以及數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等費用等等。
「數據的邊際成本是零，如果長期重復使用，第一次的成本攤薄到N次，幾乎為零，那麽對第一個客戶和第N個客戶的定價是否應該存在差別？」在國際貨幣基金組織原副總裁朱民看來，建立數據資本化最核心的一環是估值，而數據的價值取決於應用產品的價值。
基於市場交易定價，是數據資產產品較為理想的一種估值形式，但當前不得不面對的現實是，數據資產交易市場才剛剛起步。
同濟大學經濟與管理學院博士、博士後徐濤曾撰文指出，需要警惕數據資產的「交易」風險。他認為，不同於常規的商品或物理資產，數據資產通常需要在特定的技術環境下進行處理和使用，不同企業的數據需求和技術標準各異，這使得數據資產的交易難以實現標準化和規模化。
盡管目前各地數據交易所數量在增加，但其總體交易量仍然很低，數據交易市場尚未完全成熟，市場機製和基礎設施仍需進一步完善。「對於將數據計入『存貨』科目，並希望通過出售數據資產或借助數據資產進行重組的企業來說，可能導致其無法在預期時間內完成交易，增加其財務風險和運營壓力。」徐濤表示。
近日上海數據交易所宣布全國首個數據資產交易市場開始試運行，通過構建數據資產交易製度體系，打造登記、估值、交易、披露、處置五項核心功能，破解數據資產交易市場製度不完備、估值體系不完善等問題。
「數據產品交易市場和數據資產交易市場，是兩個並行發展的市場，前者將數據作為商品，關註其產品屬性與使用價值，而後者則將數據作為資產、資本，關注其金融屬性。」上海數交所副總經理、研究院院長韋誌林表示，這一數據資產交易市場允許具有融資、轉讓需求的市場主體，依托上海數交所的數據資產交易平臺，合法、合規、高效進行數據資產轉讓、融資等，加速數據資產化進程。
展望未來，更公平、活躍、開放的數據資產交易市場將為數據資產的估值提供參考。在數據資產化走向資本化的下一步，在產生現金流後，基於此估值，數據資產或將誕生更為豐富的創新金融產品。
一位券商結構融資部負責人告訴記者，目前無論是國企還是上市公司，數據資源入表形成的數據資產絕對金額相對較小，這主要是基於成本法計量的審慎原則使然。當數據產品、數據算法模型成熟後，數據近乎零成本的無限復製性，從理論上來說會帶來更廣闊的價值釋放。
「基於這些數據資產在使用過程中產生的現金流，可以反映數據資產的經濟價值，這將為數據資產證券化提供很好的基礎。」他表示。
（實習生朱一丹對本文亦有貢獻）---[作者: 李覽青*編輯: 周炎炎*新媒體編輯: 實習生 朱一丹/來源: 21金融圈]
