自数据被视为基础性资源、重要生产力与关键生产要素以来，各方都在加速探索如何将数据资源转化为生产要素和数据资产。
近期，多家上市公司将数据纳入财务报表，截至目前，已有13家上市公司在2024年半年报中披露了数据资源。值得注意的是，部分公司在财报发出不久后又进行更正，清空了数据资源披露金额。
上市公司对数据资源入表既“积极”又“谨慎”的态度，也折射出探索初期的难点。《中国经营报》记者注意到，上市公司在数据资源入表上的处理方式各不相同，截至目前，国内上市公司在统计数据资源时，归入存货、无形资产、开发支出项下，金额分别为0.51亿元、0.55亿元、2.46亿元。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉告诉记者，当前在会计处理方面，数据资源应归入何种类目的问题仍存在争议。一些企业在数据资源入表和资产披露的规划性方面尚需进一步明确。
在他看来，企业对于数据资源入表的重要性认识不足、专业服务机构的匮乏、数据治理体系的不完善以及由此带来的质量问题、区域与行业之间的差异性和安全管理等问题仍需进一步解决。
折射企业经济利益预期
近期，在中国电信（601728.SH）正式披露的2024年半年度报告中，首次披露金额1.05亿元的“数据资源”，并全部计入开发支出项。这一金额超过了一季度上市公司财报中披露数据资源金额的总和。
上海交通大学发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》（以下简称“《报告》”）显示，一季度，在A股上市的5000多家企业中，有18家上市公司在一季度财报中披露了数据资源，共涉及金额1.03亿元，其中无形资产0.79亿元。
根据《报告》，从行业分布来看，数据资产入表的企业主要集中在信息传输、软件和信息技术服务业及制造业，信息传输、软件和信息技术服务业及科学研究和技术服务业涉及金额居前。
企业规模方面，截至5月末，第一季度完成数据资产入表的企业主要集中在市值为500亿元以下的企业（占比94%），有超过一半的企业市值低于100亿元，仅有1家企业市值在500亿元以上。
记者注意到，目前，包括中国电信在内，三大运营商悉数都已经完成了数据资源入表。在合并资产负债表中，中国移动（600941.SH）将数据资源列入了无形资产以及开发支出。根据财报数据，截至6月30日，中国移动无形资产为466.22亿元，其中数据资源为2900万元；开发支出为23.19亿元，其中数据资源为4100万元。
天健会计师事务所数字化咨询业务合伙人高衎认为，按照会计准则与《企业数据资源相关会计处理暂行规定》进行规范性认定后，入表上处理方式的选择，是由数据产品本身的价值属性决定。
高衎补充表示，对市场主体而言，数据资源入表通过将数据资源资产化增加了企业资产，对改善企业的资产负债率无疑会带来有利的影响。企业通过数据资产自用降本增效，或利用数据资源无形资产对外服务，或销售数据资源存货取得营业收入，为企业带来相关收益，使得盈利能力增强。与此相关，市场对企业发展前景提高预期，对企业的估值提升和融资也会带来正向影响。
“数据资源入表目前是按照原始成本法入表，企业不可与数据资产价值评估的结果混淆，产生错误预期。”高衎特别提醒道。
上海市锦天城律师事务所刘广杰律师认为，不同的数据资产归类方式反映了企业对数据资源的不同利用方式和经济利益预期，长远来看这些归类方式都有助于企业更好地管理和利用数据资产，进而提升企业的经营效率和财务表现。企业应根据自身情况和发展战略合理选择归类方式。
仍需加强法律、会计维度合规研究
需要注意的是，当前企业预期与现实操作之间仍存在距离。
记者注意到，在前述13家公司将数据资源纳入报表后，紧随其后又有4家公司发布更正公告，清空数据资源披露金额。截至目前，其余9家公司数据资源金额合计3.52亿元。
其中一家更正数据资源相关披露的公司告诉记者，公司半年报中“数据资源”列示有误，主要系财务人员失误所致，已经督促财务人员加强对相关规定的培训和学习，公司今后也将进一步强化对财务会计基础工作的监督和检查、信息披露文件编制和审核工作。
“明确数据资产定义、保证数据质量、解决估值问题、确保合规性、建立内部控制体系，都是企业在实施数据资产入表时需注意的关键问题。”刘广杰向记者表示。在他看来，企业可以通过深入研究法律法规、明确会计标准、建立跨部门协作机制、借助第三方力量以及密切关注政策变化，来平衡和解决数据资产入表的法律与会计问题。
在高衎看来，法律维度侧重于权属及合规，会计维度侧重于核算和计量。当前，全社会对数据价值的认识正在不断提升，越来越多经营主体参与到数据要素市场化配置中来，这些企业在数据要素资产化过程中，需要不断加强对法律法规和会计维度的合规研究。
致同会计师事务所专业技术合伙人储燕涛坦言，当前，数据资源定义模糊、权属界定复杂、经济利益流入的不确定性，数据资源的成本核算、摊销与减值、信息披露都是数据资源入表过程中需要重视的问题。
储燕涛指出，数据资源相关成本的归集与分摊，要求企业建立完善的成本核算体系、内部控制体系，对形成数据资产各个环节的各项支出能单独归集、核算，并制定相关费用在不同项目或不同阶段之间的分摊规则，以确保资本化的支出金额是合理且准确的。
在她看来，实务中大部分企业对于数据资源的了解相对有限，这些公司特别是新技术公司和数据类型的公司，包括正在信息化过程中的传统公司存在大量数据，需要从中总结和挖掘出具有商业化和应用场景的数据资源，并在此基础上确定企业持有哪些数据资源，以及这些数据资源与其他无形资产（软件、知识产权、版权等）之间的边界。
“数据资产的摊销方法应当能够反映经济利益的预期消耗方式，在当前数据资产尚未形成活跃市场的情形下，对摊销方法的选择很大程度依赖会计职业判断。”储燕涛表示。此外，她认为，如果数据资产使用年限确定，则可以在使用年限范围内合理摊销其价值，但由于数据资产的价值时变性导致企业无法提供较为合理的数据资产作为无形资产的摊销期限依据。
储燕涛认为，无形资产准则规定，“无法预见无形资产为企业带来经济利益期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产。”对于不存在明确的使用寿命的数据资源，属于使用寿命不确定的无形资产，应在每个资产负债表日进行减值测试。但目前不存在活跃的数据资产市场，因此对数据资产进行减值测试存在诸多困难。
刘广杰建议，企业在数据资产计量和披露方面，应首先明确数据资产的定义和范围，并建立统一的数据资产分类标准。同时，需建立数据资产计量体系，选择合适的计量方法，并设立专门的数据资产账户进行初始计量、后续变动和期末余额的记录。为加强披露的规范性和透明度，企业应严格遵循相关会计准则，详细披露数据资产的各类信息，并鼓励自愿披露更多数据实力和价值。
