2024中国上市公司数据资产入表实践蓝皮书.pdf

中国上市公司数据资产入表蓝皮书中国上市公司数据资产入表蓝皮书中国上市公司数据资产入表蓝皮书（2024 第一季度）第一季度）济南市大数据协会济南市大数据协会2024 年年 7 月月中国上市公司数据资产入表蓝皮书I版权声明版权声明本报告版权属济南市大数据协会所有，并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点，应注明“来源：中国上市公司数据资产入表蓝皮书”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。中国上市公司数据资产入表蓝皮书II中国上市公司数据资产入表蓝皮书中国上市公司数据资产入表蓝皮书（2024 第一季度）第一季度）指导单位：济南市大数据局指导单位：济南市大数据局发布单位：济南市大数据协会发布单位：济南市大数据协会编写领导小组编写领导小组组组长：张长：张熙熙副组长：刘大永副组长：刘大永成成员：齐砚伟员：齐砚伟于家欣于家欣张志红张志红编写小组编写小组主主编：张志红编：张志红编编委：委：程晓梅程晓梅梅修琛梅修琛臧丽娟臧丽娟宋明辉宋明辉熊熊艳艳杨凌云杨凌云中国上市公司数据资产入表蓝皮书III前前言言随着信息技术的快速发展和数字经济的蓬勃兴起，数据已成为现代经济体系中不可或缺的要素之一，数据资产作为新的资产形态和价值来源，正受到越来越多的关注。2020 年 4 月，中共中央国务院发布关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的建议1，首次将数据与土地、劳动、资本、技术并列，正式提出五大经济要素，标志着数据在国家经济战略中的地位得到了前所未有的提升。这一历史性的提议不仅凸显了数据资源的战略价值，也为数据的管理、应用与创新开辟了新的路径。此后，2022 年 12 月关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见2的发布，进一步细化了数据作为基础性生产要素的政策框架和行动指南，该意见强调了加强数据治理、促进数据流通和提升数据价值转化效率的重要性，为数据资产的合理配置和高效利用提供了政策支撑。2023 年 8 月，财政部颁布的企业数据资源相关处理暂行规定3（以下简称暂行规定）标志着中国在数据资产管理方面迈出了实质性的步伐。这一规定不仅为企业管理和报告数据资产提供了明确的指导，也为数据资产的会计处理和财务报告奠定了基础，进一步推动了数据资产市场化和法制化进程。此外，关于加强数据资产管理的指导意见和“数据要素”三年行动计划（20242026 年）数据资产评估指导意见等政策文件的发布，构建全面的数据资产管理体系，深化数据要素市场化配置，促进数据资源的开放共享和安全高效流通，我国正在通过一系列政策措施，加速构建数据要素市场体系，激发数据的经济活力和创新潜能。这一系列政策的推进，不仅彰显了数据作为新型生产要素的战略地位，也为数据资产的评估、管理和入表提供了法规基础和政策指引。自 2024 年 1 月 1 日暂行规定正式生效以来，国内各公司迅速响应，积极筹备数据资产入表工作。数据资产入表的新闻频繁见诸报端，共有 18 家（年报更正后）上市公司在 2024 年第一季度财务报告中明确披露了“数据资源”的财务数据，涉及总金额 1.07 亿元。会计作为经济活动的记录者和监督者，在数字经济时代扮演着至关重要的角色。数据资产入表不仅为会计实践提供了新的维度，而且通过标准化和规范化的数据资产评估与计量，为数字经济的发展提供了强有中国上市公司数据资产入表蓝皮书IV力的推动力，数据资产入表将发挥会计启动器作用，加快释放数字经济新动能4。然而，数据资产入表仍面临诸多挑战，许多企业对此的认知尚浅，并持观望态度，这不仅阻碍了数据资产的价值发挥，也制约了数字经济的全面发展。由济南市大数据局指导，济南市大数据协会牵头，山东财经大学、山东青年政治学院、山东正源和信资产评估有限公司参与，共同编写本蓝皮书。系统总结中国上市公司在数据资产入表方面的最新实践情况，为其他企业提供实用的参考和指导，推动数据资产管理和会计处理的规范化和标准化，助力企业优化管理策略，释放数据资产的潜力，促进我国数字经济的健康发展。中国上市公司数据资产入表蓝皮书目目录录一、数据资产入表的问题与挑战一、数据资产入表的问题与挑战.1（一）会计准则的适用性问题.1（二）数据资源经济效益的分析与评价存在困难.1（三）法律与合规风险以及对审计风险的预测.1（四）数据资产的内部管理与技术挑战.2二、上市公司数据资产入表情况概览二、上市公司数据资产入表情况概览.2三、数据资产入表情况分析三、数据资产入表情况分析.5（一）行业分布.51.科技与计算机行业的领先性.52.制造业与传统行业的逐步接纳.6（二）地区分布.71.地区经济发展水平的影响.72.内陆省份的迅速崛起.73.产业转型和技术应用的推动.8（三）公司规模.81.大型成长公司的数据资产管理优势.82.中小市值公司的数据资产增长潜力.9（四）财务报表列示.91.报表列示变更情况分析.92.最终列示项目分析.113.最终列示金额分析.124.相关财务数据变动情况分析.13（五）财务报表披露.141.政策法规中数据资产披露要求.142.上市公司一季报数据资产披露状况.15四、数据资产入表的影响四、数据资产入表的影响.18（一）为企业价值发现提供“新思路”.181.显著改善公司财务报表和企业估值.182.全面释放数据研发投入和数据购买需求.193.建立和完善数据资产入表机制.194.提升投资决策和运营效率.19（二）为地方财政转型提供“新方案”.20中国上市公司数据资产入表蓝皮书1.数据资产金融属性加速金融化进程.202.促进地方财政转型与“数据财政”落地.20五、数据资产入表典型案例分析五、数据资产入表典型案例分析.20（一）典型企业数据资产入表情况.211.卓创资讯股份有限公司.212.中远海运科技股份有限公司.22（二）典型企业数据资产入表深入分析.231.卓创资讯股份有限公司.232.中远海运科技股份有限公司.24（三）数据资产入表案例总结.261.偏离未来适用法无需调整数据资产期初余额.262.入表科目选择困难根据业务模式谨慎选择.263.对税收和股价的影响企业间有差距防避利用入表工作操纵利润.264.数据资产后续计量难基于不同场景确定合理计量方案.27六、数据资产入表的进一步讨论和分析六、数据资产入表的进一步讨论和分析.27（一）市场亟需数据资产披露的建议性模板.27（二）资产确定需要第三方可验证平台.28（三）国有企业数据资产面临挑战.29（四）交易市场在数据资产化中承担更多职能.30（五）企业数据管理和治理水平的提升.30七、展望和建议七、展望和建议.31（一）聚焦关键行业数据生态圈打造.31（二）强化专家合作以规范数据资产入表.32（三）利用数据资产驱动管理创新和战略发展.32参考文献参考文献.33中国上市公司数据资产入表蓝皮书1一、数据资产入表的问题与挑战一、数据资产入表的问题与挑战数据资产是指特定主体合法拥有或控制的，能够进行货币计量并带来直接或间接经济利益的数据资源。根据企业数据资源相关会计处理暂行规定（以下简称暂行规定），数据资产包括企业按照会计准则确认为无形资产或存货的数据资源（增设报表子项目进行列示），以及不满足会计准则相关资产确认条件但预期能带来经济利益的数据资源（自愿披露）。不同于传统的物理资产，数据资产具有易于复制、难以量化和价值随时间变化而波动的特点。正因为数据资产的这些独特属性，数据资产在企业内部的管理与实践中的问题与挑战经过半年的实践逐步显现。（一）会计准则的适用性问题（一）会计准则的适用性问题数据资产的会计处理在我国尚处于初级阶段，尽管有暂行规定，但这些规定在适用性上存在局限，未能详尽覆盖数据资产的多样性和复杂性。例如，暂行规定没有清晰地区分不同类型的数据资产，如经过处理形成数据产品的数据与未经处理需进一步加工的原始数据，其生成成本和潜在价值方面的迥异。这种分类不明确直接影响到资产的评估、折旧和摊销处理，使得财务报表难以真实反映企业的资产状况和经营成果。（二）数据资源经济效益的分析与评价存在困难（二）数据资源经济效益的分析与评价存在困难由于数据资产的经济效益分析和评价主要依赖企业内部的资源和能力，大多数企业缺乏相关经验和专业知识，不知道如何评估数据资产的市场需求和潜在收益，尤其是自行研发的数据资产，因其独特性和市场不确定性，更难以进行准确分析。此外，企业常常缺乏系统的分析方法和工具，以及足够的市场数据和信息，内部协调和资源整合也存在困难。这些问题导致预期经济利益分析不够科学和全面，影响数据资产的有效入表和财务报表的可靠性。（三）法律与合规风险以及对审计风险的预测（三）法律与合规风险以及对审计风险的预测在数据资产入表的过程中，所有企业普遍面临法律与合规风险，包括必须遵守的数据保护法律和隐私政策。这些风险不仅涉及数据资产的合法使用和处理，中国上市公司数据资产入表蓝皮书2还包括在财务报告中如何公正合理地反映数据资产的价值。对于未来可能面临的审计风险，企业必须在入表前进行细致的风险评估，以确保其会计处理和披露符合适用的会计准则和法规要求，避免因不当处理引发的法律责任和审计问题。对于国有企业，这种法律与合规风险的处理更显复杂。国有资产的保值增值责任要求国有企业在处理数据资产时展现出更高的审慎度。这不仅是因为需要保护国有资产免受价值损失，还因为任何资产管理的不当都可能影响到企业的公信力和政府的形象。因此，国有企业在数据资产入表时通常会采取更为保守的策略，不仅要符合一般的法律和会计准则，还需要确保所有操作都符合国有资产管理的特别规定，从而在维护企业和国家利益的同时，也最大限度地降低潜在的法律和审计风险。这种额外的审慎可能会限制数据资产的快速入表和活跃使用。（四）数据资产的内部管理与技术挑战（四）数据资产的内部管理与技术挑战数据资产的独特特性，如非物质性、易复制性和快速变化性，要求企业建立特别的管理措施和技术支持。首先，内部控制必须足够严格以保护数据资产的安全和保密性，同时确保数据的质量和完整性。这包括对数据访问的严格控制、持续的数据质量审核以及对数据处理活动的详尽记录。其次，由于数据资产的价值随技术发展和市场需求快速变化，技术支持系统需要具备高度的灵活性和扩展性，以适应这些变化。这意味着企业必须投资于最新的数据管理和分析技术，确保可以从不断增长的数据资产中提取价值。这些挑战如果处理不当，可能导致数据资产被低效利用或价值流失，对企业的长期发展造成影响。数据资产的有效管理需要高度的技术支持和严格的内部控制。这些问题不仅反映了数据资产本身的复杂性和会计处理的困难，也揭示了企业在数据管理和法律合规方面存在的广泛挑战。当前的分析虽然为我们提供了对这些挑战的初步理解，但这只是整个探索过程的起点。未来的实践将逐步揭示更多的问题，并为解决这些问题提供新的思路和方法。二、上市公司数据资产入表情况概览二、上市公司数据资产入表情况概览我们对进行数据资产列示 18 家上市公司所属行业、所在地区等信息进行了统计（详见表 1），初步分析发现，这些公司分布在中国的多个关键经济区域（8个省市），涵盖了从科技、服务到制造业等 9 个行业，反映了数据资产入表实践中国上市公司数据资产入表蓝皮书3在我国上市公司中的普及性和多样性。尤其，入表工作不仅局限于技术驱动的行业，传统行业中的企业（山东高速、南钢股份）也充分认识到数据资产的重要性，并积极响应相关的法规要求，第一时间进行数据资产入表实践。暂行规定中提及的三类列示项目（无形资产、开发支出和存货）在各公司中均有所涉及，列示金额从 15.18 万元至 2460.33 万元不等，数据资产占总资产比重的极端差异（从 0.0002%至 1.2930%）进一步说明了企业间在数据资产认识、管理、利用和开发程度上的显著差异。特别是有些公司数据资产占所属列示项目的比重达到了 100%，也表明数据资产在其所属的列示资产中扮演着重要的角色。从这些数据中可以看出，虽然数据资产入表在一些领域已取得了显著进展，但整体上各行业和地区在数据资产管理的成熟度上仍存在不小的差距。例如，在计算机与科技行业中，由于涉及大量的创新和技术开发，企业通常具有较强的项目管理基础和精确的成本核算能力，入表基础较好；而金融服务行业并没有在第一时间进行入表，由于金融机构需要在保障数据安全和满足监管要求的前提下，采取更为精细化的技术和管理策略来推动数据资产的正式入表。因此，针对不同经济条件和行业背景，定制化、精细化的入表策略显得尤为重要。同时，值得注意的是，2024 年第一季度季报发布之初，共有 25 家企业在其财务报表中列示了数据资产，随后喜临门、金龙汽车、山东钢铁、中信重工 4家企业相继在季报公布后进行了更正，撤回了数据资产的列示（另有 3 家属于报表格式更新导致出现的列示错误），导致最终列示数据资源的企业数为 18，与最初 25 家相比下降了 28%（详细分析见下文）。这一调整也提醒其他企业，进行数据资产入表时要协同内外部专家进行严格审慎的评估论证，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，按照会计准则的要求对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。中国上市公司数据资产入表蓝皮书4表 1 数据资产入表情况概览序号序号证券证券代码代码公司名称公司名称所属股票所属股票市场市场所属行业所属行业公司所公司所在地在地列示项目列示项目列示金额列示金额（万元）（万元）占总资产比占总资产比占列示项目占列示项目总额比总额比总市值总市值（亿元（亿元）1300081恒信东方文化股份有限公司创业板通信北京无形资产2460.331.2930%16.97%38.952600720中交设计咨询集团股份有限公司主板建筑装饰北京无形资产38.280.0014%0.12%223.083600350山东高速股份有限公司主板交通运输山东无形资产36.480.0002%0.00048%423.054603936博敏电子股份有限公司主板电子广东无形资产181.760.0220%1.83%50.725002044美年大健康产业控股股份有限公司主板医药生物江苏开发支出545.980.0295%1.60%173.016688051佳华科技科创板计算机北京开发支出171.130.1452%100.00%15.007002061浙江交科主板建筑装饰浙江开发支出24.000.0004%100.00%99.818601298青岛港国际股份有限公司主板交通运输山东无形资产25.850.0004%0.01%487.859300766每日互动股份有限公司创业板计算机浙江无形资产1283.690.6924%7.22%47.0910688787海天瑞声科技股份有限公司科创板计算机北京存货689.680.8421%100.00%40.0111002401中远海运科技股份有限公司主板计算机上海无形资产902.060.3221%54.90%62.2612688066航天宏图信息技术股份有限公司科创板计算机北京无形资产1717.250.2719%100.00%58.3513301299卓创资讯股份有限公司创业板传媒山东无形资产942.390.9575%26.74%28.2614001359平安电工科技股份公司主板基础化工湖北无形资产78.330.0370%1.10%47.4115300364中文在线集团股份有限公司创业板传媒北京无形资产449.060.2524%0.13%188.4016300229拓尔思信息技术股份有限公司创业板计算机北京开发支出628.000.1692%3.10%124.8617688228开普云信息科技股份有限公司科创板计算机北京无形资产141.770.74%10.68%33.38开发支出296.201.55%18.45%18600282南京钢铁股份有限公司主板钢铁南京无形资产15.180.02%0.0036%335.38开发支出102.290.14%100.00%中国上市公司数据资产入表蓝皮书5三、数据资产入表情况分析三、数据资产入表情况分析（一）行业分布（一）行业分布根据申银万国证券行业分类，首批数据资产入表的 18 家上市公司分布在 9个行业中，充分体现了数据资产在各行业的广泛应用，突显了数字经济的深远影响。其中，计算机行业以 7 家公司为最多，包括海天瑞声、每日互动等，一定程度上表明数据资产在该行业中的核心地位和关键作用。交通运输、建筑装饰和传媒行业分别有 2 家公司入表，反映出这些领域对数据资产管理的重视。此外，钢铁、医药生物、基础化工、机械设备、电子和通信行业各有 1 家公司进行了数据资产的列示，这也充分表明数据资产的应用正逐步扩散至更多经济领域。这种多行业的涉及程度展现出数据资产对现代企业运营的普遍影响，以及各行业对数据管理和利用能力日益增长的需求。图 1 数据资产入表上市公司行业分布1.科技与计算机行业的领先性科技与计算机行业的领先性科技与计算机行业在数据资产入表实践中处于领先地位，因为他们不仅在项目规划、执行和监控方面拥有丰富的专业经验，而且在成本核算体系上也较为成熟，能够精确追踪和管理数据资产相关的成本。此外，科技行业的法规遵从意识和数据治理框架的完善，确保了数据资产的合规性，为企业数据资产的财务评估和入表奠定了基础。这些综合优势使得科技企业能够更加精准地识别和利用数据资产，发挥数据应有的价值，进而有效推动数据资产的系统化管理和入表，也确保了企业在数字经济时代保持持续的竞争优势。入表实践之初就看到了这一分布特征，也充分凸显了科技与计算机行业在数中国上市公司数据资产入表蓝皮书6字经济时代对于我国经济发展的核心驱动作用及其影响力。作为创新的先行者和数字化转型的推动者，这些行业不仅在数据处理、分析和应用方面拥有无可比拟的专业优势，而且在引领新技术应用、推动商业模式创新以及促进经济结构优化等方面发挥着关键作用。它们通过高效的数据资产管理和先进的技术实践，为经济增长注入了新动力，加速了传统产业的数字化升级，在国家经济战略中发挥着示范和引领作用，带动全球经济向更加智能化和数据驱动的方向发展。2.制造业与传统行业的逐步接纳制造业与传统行业的逐步接纳传统行业的企业率先参与数据资产入表实践，体现了对于创新技术接纳与整合的积极态度，也是产业改造升级效果的有力证明。其中，交通运输行业涉及广泛的物流数据、车辆数据和运营效率数据，这些数据的有效管理对于优化运营、提升客户服务体验和降低成本至关重要，通过数据资产入表，交通运输公司能更好地分析和预测路线效率、维护调度优化以及客户需求变化，从而提升服务质量并增强竞争力；传媒行业管理大量的内容和用户数据，数据分析直接关联到内容的定制化和推荐算法的效果，随着数字媒体的崛起，数据资产成为传媒公司的核心资产，通过系统地入表数据资产，传媒企业可以更好地理解观众行为，优化广告投放和内容创新；建筑装饰行业涉及庞大的成本控制、项目管理和供应链数据，有效的数据管理是确保项目按时按预算完成的关键，入表实践有助于建筑公司提高资源分配效率，优化项目管理，并通过精确的数据分析来降低风险；钢铁行业是资源和能源密集型行业，生产过程中产生大量的运营数据，如能耗、物料消耗和产出率等，数据资产的管理可以帮助钢铁公司在市场波动中稳定运营，通过精细化的数据分析来优化生产流程，减少浪费，提高运营管理效率。这些行业虽然传统，但他们对数据资产管理的重视反映了现代企业运营中数据的核心价值。入表实践不仅帮助这些公司提升内部管理效率，也为他们在激烈的市场竞争中提供了新的核心竞争力。当然，这一现状也是这些上市传统行业响应我国推行数字经济和产业结构转型升级的直接结果。随着政府对数字经济的重视和推动，这些传统行业被鼓励通过技术创新和数字化转型，提升自身的竞争力和效率。在这一过程中，数据资产的管理和优化成为了转型成功的关键。通过数据资产入表，这些行业的企业不仅能更有效地管理大量的运营数据和客户信息，提升决策的精确度和操作的效率，还能适应市场的快速变化，增强其在新经济环中国上市公司数据资产入表蓝皮书7境下的生存和发展能力。因此，数据资产入表实践的推广和实施，是这些企业积极适应国家产业升级政策，实现从传统向现代高效运营转变的重要一环。（二）地区分布（二）地区分布从图 2 的数据可以看出，首批数据资产入表的上市公司主要集中在沿海一线和经济发达地区，共 7 个省市。北京以 8 家公司领先，其次是山东有 3 家，江苏、浙江各有 2 家，上海、广东和湖北则各有 1 家，显示了数据资产入表活动的地域集中性。通过各渠道的新闻网站收集的非上市公司入表信息显示，贵州、四川、重庆等地也积极开展了数据资产入表实践。从地区分布上看，现阶段的数据资产入表实践存在以下特点：图 2 数据资产入表上市公司所在地1.地区经济发展水平的影响地区经济发展水平的影响首批数据资产入表的上市公司集中在经济发达地区，如北京、山东、上海、江苏和浙江。这些地区拥有较为完备的经济基础设施、高度发展的信息技术产业和较强的金融服务体系，为数据资产的管理和利用提供了有利的环境。此外，政策支持、资金可用性和人才集聚在这些地区特别突出，促进了数据资产管理的先进实践。2.内陆省份的迅速崛起内陆省份的迅速崛起非上市公司的数据资产入表活动在贵州、四川和重庆等内陆省份也显示出活跃的态势。这一现象与这些地区政府近年来重点推动的大数据和云计算产业政策密切相关。例如，国务院印发的促进大数据发展行动纲要明确支持贵州等大数据综合试验区建设，中央网信办也曾呼吁各界支持贵州大数据发展，贵州省已成为“中国数谷”。中国上市公司数据资产入表蓝皮书83.产业转型和技术应用的推动产业转型和技术应用的推动无论是沿海还是内陆地区，随着产业升级和技术进步，越来越多的企业开始认识到数据资产对于提升竞争力和优化决策的重要性。这推动了从传统制造到现代服务业的多个行业加速数据资产的入表进程，以应对市场变化和消费需求的快速演变。这种地域分布反映了推进数字经济和技术创新方面的地区不均衡，同时也表明数据资产入表正在成为推动地区经济发展和产业升级的重要工具。为了促进数据资产管理工作的普及和深入，需要进一步加大对内陆和欠发达地区的技术支持和政策引导，以实现全国范围内的均衡发展。（三）公司规模（三）公司规模从首批入表公司的规模来看，总市值均在 500 亿元以内，并有 11 家市值在100 亿元以内；传统行业的青岛港、山东高速和南钢股份的总市值最高，分别为487.85 亿元、423.05 亿元和 335.38 亿元，市值最低的多数为计算机行业，市值在 50 亿元以下的有 7 家，包括平安电工、每日互动、海天瑞声、恒信东方、开普云、卓创资讯和佳华科技。1.大型成长公司的数据资产管理优势大型成长公司的数据资产管理优势传统行业的领军企业，如青岛港、山东高速和南钢股份等大型传统行业公司，通常拥有良好的数据治理基础，有先进的技术和系统以实现数据的高效收集、存储和分析。这不仅提高了数据处理的效率，还增强了数据的安全性和可靠性，为其数据资产管理和入表提供了坚实的支撑。同时，他们也有庞大的操作规模和复杂的供应链管理需求，有条件为拥有的数据资源提供丰富的应用场景。从目前的实践来看，企业通过系统地整合和分析来自不同业务单元的数据，可以获得更全面的业务洞察，做出更加精准和高效的决策。例如，通过实时数据分析，青岛港入表的“干散货码头货物转水分析数据集”可以更有效地管理物流和货物流动，从而提高港口运营的效率；山东高速入表的“财务共享中心财务智能分析平台”，为集团财务分析、风险管理和金融获客等提供了支持，“高速股份路网车流量数据”为高效运营决策、拥堵预警、精准养护以及服务区产品营销等工作提供数据支撑。中国上市公司数据资产入表蓝皮书92.中小市值公司的数据资产增长潜力中小市值公司的数据资产增长潜力根据东方财富网的概念板块信息，7 家市值在 50 亿元以下的中小市值公司（如卓创资讯、每日互动等）中有 5 家属于数字经济和数据要素相关概念公司，他们的市值虽然相对较小，但在数据资产入表实践中表现活跃，数据资源价值实现潜力较大。对大多数企业而言，数据资产的入表不仅仅是一项技术性任务，更显著地体现为一种“一把手工程”，它深刻影响着企业的战略决策和整体发展方向。在这一过程中，计算机行业的中小市值公司由于其行业特性，与当前经济发展的数字化转型要求高度契合，从而具备了天然的优势。他们能够灵活迅速地作出战略决策，利用其在数据处理和技术应用方面的专长，实施差异化竞争策略，有效地定位市场并快速响应行业变化。敏捷的决策能力和战略灵活性，使得中小市值公司不仅能够有效地管理和利用数据资产，还能在激烈的市场竞争中寻找到新的增长机会和竞争优势，从而实现业务的持续发展和扩张。入表公司规模（市值）分布的差异反映了各行业对数据资产的依赖和利用程度。传统行业如青岛港、山东高速和南钢股份等公司虽然市值较高，但他们的主要收入并非直接来源于数据资产，而是实体业务和物理资产。这些行业的公司入表数据资产，更多是为了进一步提升运营效率、响应市场监管要求，维护其在行业中的竞争优势。相反，计算机行业的公司虽市值较低，但更加依赖数据资产的直接商业化，如提供技术服务或数据解决方案，这类公司入表更多是为了反映其技术和数据处理能力，增加企业透明度和吸引技术投资。入表公司规模的差异化，反映了不同企业对于技术投资的能力、资源配置的优先级，以及对数字化转型紧迫性的不同认识。（四）财务报表列示（四）财务报表列示1.报表列示变更情况分析报表列示变更情况分析由 2024 年第一季报数据资源列示变更情况（表 2）可以看出，4 家对财务报告进行更正并撤回数据资产列示的上市公司，最初均将数据资产列入了“存货数据资源”项目，而更正后列入了“合同资产”项目。另外有 3 家公司（威星智能、盛邦安全和中闽能源）系报表格式更新，初次使用填错行导致出现的列示错误。一方面，一定程度上反映了对新型事物出现后的内部管理不足与应对能力的中国上市公司数据资产入表蓝皮书10缺失。这些错误主要源自对新规的理解不充分、合规性审核不严、数据资产商业化转化不清晰、内部协作不畅以及缺乏专业指导，导致初次披露时的错误需要通过更正公告来修正，确保财务报表的准确性和合规性。另一方面，这一实践表现反映出企业目前对数据资源处理的不确定性。数据资产作为一种新兴的资产类别，其特性和使用方式与传统的物理或金融资产截然不同，这就要求会计准则能够提供清晰的指导，以帮助企业正确地识别、计量和报告这些资产。下一步，关于数据资源入表的会计处理规则还需进一步明确和详细化，现阶段为了保证财务信息的准确性，企业在进行数据资源入表时需要在专家的协助下进行。表 22024 年第一季报数据资源列示变更情况序序号号证券证券代码代码证券证券简称简称所属所属行业行业更正前更正前列示项目列示项目更正后更正后列示项目列示项目更正更正日期日期列示金额列示金额（万元）（万元）占总资占总资产比重产比重1603008喜临门轻工制造存货-数据资源合同资产2024/5/714160.16%2600163金龙汽车汽车存货-数据资源合同资产2024/5/8584272.16%3600022山东钢铁钢铁存货-数据资源合同资产2024/5/101736.3090.26%4601608中信重工机械设备存货-数据资源合同资产2024/5/1471629.113.95%最初视为存货，意味着数据资产是为了销售而持有，预计在正常的营运周期内转化为现金或消耗掉。而将其更正为“合同资产”，可能意味着企业在履行合同过程中产生的与数据产品直接相关的成本，由于尚未满足收款条件，因此暂时记录为“合同资产”，也可能是企业在为其他企业提供服务的过程中形成了数据资产，这一数据资产并非其自身拥有或控制的资源。列示为“存货数据资源”后进行撤回，以及极少的企业将数据资源作为存货进行列示，体现了实践中对“存货数据资源”列示的不确定性。一方面，存货通常指的是企业在正常经营活动中用于销售或在生产过程中消耗的物资和商品，而数据资产的价值在于其分析和处理的能力，企业更多的是希望通过对数据的积极管理和深度挖掘，能更好地利用数据资产带来的竞争优势，而非将其视为一次性的销售利润来源，除非数据产品（如定制数据包、即时数据分析服务等）被直接销售给消费者或其他业务，否则一般不会被分类为存货。另一方面，在许多司法管辖区内，数据资产的转让和销售受到严格的隐私保护和数据安全法规的限制，使得将数据资产作为可交易存货在实践中较为困难。此外，数据的独特性和不可中国上市公司数据资产入表蓝皮书11复制性也使得它不适合作为常规存货进行管理和计价。进一步分析可以看出，5 家上市公司均主要从事传统行业，且在各自行业中具有较高的市场地位和影响力，拥有大规模资产，在推进技术创新和产业升级方面都有显著投入，包括引入智能制造、绿色生产技术和新能源解决方案等。这些数字化转型升级有关的投入会直接导致产生一部分经营数据，然而，这些数据能否进一步利用成为数据资源，并进一步挖掘形成数据产品，还需要一个复杂的过程。数据所有权和使用权等法律问题也增加了财务报告的不确定性和风险。企业这一操作反映了在数据利用和转化为数据产品过程中面临的挑战，需要进一步探索和完善。2.最终列示项目分析最终列示项目分析数据资产的列示项目分布如图 3 所示，无形资产占 67%，开发支出占 28%，存货占 5%。开普云、南钢股份将数据资源计入“无形资产”和“开发支出”两个项目下；恒信东方、航天宏图、每日互动、卓创资讯、中远海科等 13 家仅计入“无形资产”项目下，海天瑞声 1 家仅计入“存货”项目下；美年大健康、佳华科技、浙江交科和拓尔思 4 家仅计入“开发支出”项目下。图 3 数据资产列示项目分布图数据资产的分类主要反映了其在企业运营中的使用方式和价值转移，计入无形资产科目还是存货科目，本质上要看企业在对外服务或者交易的过程中，数据资源权属是否发生转移或是否形成买断式交易。上述数据中，列入无形资产和开发支出的比例占 95%，这表明大多数企业视数据资产为支撑长期业务增长和创新的关键资源，如决策数据、算法模型等都是企业未来收益的关键驱动因素。将数据资产列为无形资产或开发支出还能反映企业在这些资产上的长期投资和价值中国上市公司数据资产入表蓝皮书12积累，也有助于增强企业的资产负债表实力和提高企业估值。3.最终列示金额分析最终列示金额分析各公司数据资产的披露金额不大但不同企业间差异较大。列示金额超过1000 万的有 3 家，分别是恒信东方、每日互动、航天宏图，且均再无形资产项目中。列示金额在 500 万-1000 万之间的有 5 家（美年健康、海天瑞声、中远海科、卓创资讯和拓尔思）。100 万-500 万的有 5 家（博敏电子、佳华科技、中文在线、开普云、南钢股份），低于 100 万元的公司有 4 家（中交设计、山东高速、浙江交科、青岛港）。数据资产占总资产的比重是衡量数据资产相对于企业整体资产规模的重要性的指标。这一比重的高低反映了数据资产在企业资产总体中的地位和作用。从数据资产占总资产的比重来看，恒信东方和开普云占比超过 1%，有的甚至不足 0.001%，多数公司数据资产占比不足 0.5%。整体而言，列示金额和占总资产的比重均不高，这也符合当前阶段企业的实际状况，有的企业仍处在对数据资产商业潜力的初步探索阶段，在初步尝试时采取了谨慎的态度，由于数据资产本身的复杂性、时效性、价值易变性等特点，出于对数据资产风险方面的考虑，选择了易操作、价值低的数据资产完成入表过程。这种保守的方式允许企业在不对现有财务结构造成重大影响的前提下，逐步适应和融入数据资产的管理和利用。数据资产占其所属列示项目（如无形资产、开发支出、存货）总额的比重，可以揭示企业在特定类别资产上的投资重点和策略。从数据资产占列示项目的比重来看，不同公司在依赖数据资产方面存在显著差异。海天瑞声、佳华科技、航天宏图、浙江交科和南钢股份 5 家企业，数据资产占所属列示项目的比重为 100%，这些公司多为计算机行业，主要从事与数据密切相关的业务，对数据资产的高度依赖反映了其业务模式的核心特征。有 3 家企业 100%列示的开发支出，这反映了企业在研发活动中对数据资产的重视，也说明企业正在积极开发新的数据驱动产品或服务。中远海科和卓创资讯的数据资产占比较高，超过 25%，说明这些公司在无形资产或技术开发方面有较大投入，数据资产在其业务创新和竞争优势中扮演关键角色。相比之下，如南京钢铁这样的传统制造业企业，其数据资产占比极低，不到 1%，是因为这些企业的主营业务较少依赖于数据处理或技术创新，数据资产的使用更多体现在辅助性管理和运营优化上。中国上市公司数据资产入表蓝皮书134.相关财务数据变动情况分析相关财务数据变动情况分析数据资产入表会对公司的资产规模、成本、税收以及净利润带来一定的影响，并进一步影响到资产负债率、利润率以及净资产收益率等等一些指标。一般来说，因存货或者无形资产的增加而导致总资产增加，而负债前后的变化幅度比资产小，使得资产负债率有所下降；数据资源形成无形资产之后需要按照年限进行摊销，这可能会导致企业成本或者费用的确认存在时间差异，呈现出先低后高的规律；而由于当期成本或者费用先低后高，则利润也会呈现出先高后低的状态；最后由于利润先高后低的变化，有可能会导致所得税也表现为先高后低。如图 4-6 所示，从数据资产入表实践来看，资产负债率情况并未出现较好的改善，18 家上市公司中仅有 5 家公司的资产负债率得到提升，其他 13 家公司在第一季度结束后较前一季度均出现下降趋势，分析原因系这些公司的其他状况带来，数据资产入表理论上会改善企业资产负债率，但由于数据资产以外的原因带来的比例下降并不影响理论正确性。本次披露数据资产的上市公司中，有 9 家第一季度亏损，其中 6 家 2023 年净利润为负。暂行规定实施以前，与数据资源相关的成本费用直接计入当期费用，减少企业利润，暂行规定实施以后，与之相关的成本费用满足一定条件下可转入资产类项目，预计能提高企业利润，实践证明 18 家上市公司中半数以上（55.55%）的企业净利率出现不同程度的提高。同时从数据资产入表上市公司第一季报公布后股价变动情况来看，占比72.22%的公司股价出现明显上升趋势。图 4 数据资产入表上市公司第一季报公布后股价变动情况中国上市公司数据资产入表蓝皮书14图 5 数据资产入表上市公司第一季度较前期资产负债率变动情况图 6 数据资产入表上市公司第一季度较前期净利率变动情况（五）财务报表披露（五）财务报表披露1.政策法规中数据资产披露要求政策法规中数据资产披露要求暂行规定中对信息披露要求分为两类：一类是应当披露的信息，一类是自愿披露的信息。（1）强制披露的信息）强制披露的信息根据暂行规定，企业应当对确认为无形资产的数据资源与确认为存货的数据资源进行信息披露。确认为无形资产的数据，企业应当按照外购无形资产、自行开发无形资产等类别，对确认为无形资产的数据资源（以下简称数据资源无形资产）相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆中国上市公司数据资产入表蓝皮书15分。确认为存货的数据，企业应当按照外购存货、自行加工存货等类别，对确认为存货的数据资源（以下简称数据资源存货）相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。（2）自愿披露的信息）自愿披露的信息关于自愿披露的信息，暂行规定采取列举加兜底的方式，规定了 8 项自愿披露信息，以下分别对其所涉法律合规问题进行说明。第一数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等；第二，用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息；第三，企业对数据资源的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况；第四，数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况；第五，重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项、或有事项、债务重组、资产置换等；第六，数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等；第七，数据资源转让