1. 引言
随着大数据时代的到来，数字经济日渐蓬勃发展，数据已成为世界各国高度重视的重要资源。近年来，我国不断推进数据要素资产化，激活数据要素价值，促进数据要素流通，发展数据要素市场，推动数据要素市场合理化、积极化发展。为促进数据资产信息披露和列报的完善，国家鼓励数据资产各相关主体按要求合理合规披露数据资产信息，在确保数据安全的前提下增加数据资产供给，促进数据交易市场公开透明。
尽管目前财政部已经制定《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)，但市场仍处于对数据资源入表的积极探索阶段。由于《暂行规定》出台时间较短，以及数据管理的特殊性和复杂性，且暂时未提出统一的披露标准，多数企业还在探索合适的数据资源入表和应用场景，数据资源入表依旧存在诸多的难点和痛点。如何有效、正确推动数据资产化成为当前急需解决的难题。本文在对现有相关文献回顾的基础上，通过对已经在2024年一季报和半年报中披露和列报数据资源的上市公司进行深入分析，探析目前上市公司数据资源入表的实践情况，以期为后续企业数据资源入表提供借鉴。
2. 文献综述
数据资源披露及其相关主题是近几年国内外研究热点，主要集中在数据资源信息披露内容与方式、数据合规性披露以及数据资源审计等方面。
2.1. 数据资源信息披露内容与方式
目前，基于数据资源披露内容方面，秦荣生(2020)认为应在资产负债表的“非流动资产”项目下单设“数据资源”项目进行列报，并在每一会计期末财务报表的附注中披露数据资源的种类、金额、确认条件、计量基础[1]；数据资源披露信息还应包含数据资源的基本信息、风险信息和技术信息(肖文静，2023) [2]。学者张俊瑞和李文婷(2023) [3]则认为，除在资产负债表中披露自用数据资源来源、内容以及计量属性等之外，还应披露其摊销年限与方法、使用寿命和减值测试的方法和结果以及数据资源的公允价值评估方法等信息；此外，也有学者认为如若在表外单独列示数据资源，传递的信息有限，难以反映数据资源真实的价值和预期的价值，因此在进行披露时需要另外编制“第四张报表”——“关键价值指标变动表”[4]。
基于数据资源信息披露方式，学者肖文静(2023) [2]和张俊瑞(2022) [5]均认为，对于满足确认条件的数据资源，应当在非流动资产中以“数据资源”一级科目列报，并在附注中披露相关信息，以便利益相关者了解数据资源的真正价值。学者黄世忠等人(2023) [6]则认为应当采取表内表外披露和定性定量相结合的方式进行披露。
2.2. 数据合规性披露
目前，学者对数据合规性方面研究还较少，同时如何规范地进行数据合规性披露仍缺乏统一标准。学者胡玲和马忠法(2023) [7]指出数据合规的重要性与紧迫性，认为企业数据合规体系构建是数据安全治理的重要组成部分。数据资产化离不开数据有效确权和数据安全管理，数据合规披露和运营是确保数据资产化的前提。
2.3. 数据资源审计
随着数据资源入表的实施，对入表数据资产进行审计势必成为学者和实务界探讨的话题。学者马圆明和吴东方(2023) [8]基于区域链背景下利用OBSN法等一系列方法对数据资源审计流程进行初探，发现审计过程常见的舞弊情形并对审计流程提出相应建议。
现有研究主要从理论视角探讨数据资源入表相关问题，较少从实务维度分析。基于此，本文针对我国上市公司数据资源披露可能存在的问题进行分析，以期助力和提升数据资源入表的准确性与可靠性，从而提高利益相关者决策的有效性。
3. 上市公司数据资源入表现状
3.1. 尚处于探索阶段，入表依据不一
随着《暂行规定》的出台与实施，2024年度正式将符合资产确认条件的数据资源纳入资产负债表。在2024年一季度报的披露中，截至2024年4月15日共计18家上市公司在一季度报中披露了数据资源的相关信息(其中，恒信东方公司在8月30日对一季度报进行了更改，取消了数据资源入表)；在半年报的披露情况中，截至2024年8月30日共计36家上市公司(不含事后更正的上市公司)对数据资源进行了披露与说明。
相比于一季报，半年报数据资源入表的上市公司有所增加，但总体入表公司数量规模不大，金额体量较小。其中，持续入表的企业有15家，仅博敏电子、平安电工这两家公司在半年报的披露中并未继续将数据资源入表。一季度报中，数据资源披露的总金额为1.0323亿元，半年报中数据资源披露的总金额上升至5.4727亿元。
部分上市公司存在种种不具备数据资源入表的条件，而在一季报匆匆入表的现象，从而导致后续对一季报数据资源入表情况发布更正公告(如表1所示)。从最终的更改结果来看，威星智能、盛邦安全、中闽能源、恒信东方这4家公司直接删减“数据资源”一栏的相关数据；喜临门、金龙汽车、山东钢铁、中信重工这4家公司则是将原本列入“存货”的“数据资源”转至“合同资产”项目中。此类现象在半年报的披露中，同样存在。从更正公告中披露的调整方式来看，部分企业可能存在对数据资源入表的相关规定理解有误，对数据资源归类依据不确定，未能合理厘清数据资源持有目的，从而导致入表错误。
3.2. 信息传输、软件和信息技术服务业企业为入表主力军
通过数据资源入表，促进企业加强数据治理和管理，提升数据质量进而有效赋能企业决策和价值提升，同时数据资源入表也是数据资产化、数据产品化和数据要素化的前提，利于推动数据共享和市场流通。目前，信息传输、软件和信息技术服务业企业成为数据资源入表探索阶段的主力军(如图1所示)，这可能与企业的特殊性以及政策导向有关。财政部发布的《关于加强数据资源管理的指导意见》中鼓励在金融、交通、医疗、能源、工业、电信等数据富集行业探索多种形式的数据资源开发利用模式，有效带动了数据资源入表的积极性，促进更多企业的参与。
Table 1. Listed companies with subsequent corrected data resources included in the table for the first quarterly report of 2024
表1. 2024年一季报后续更正数据资源入表的上市公司
单位：万元
上市公司 |
入表金额 |
开发支出 |
无形资产 |
存货 |
行业 |
中闽能源 |
4187 |
0 |
0 |
4187 |
电力、热力、燃气及水生产和供应业 |
盛邦安全 |
1793 |
0 |
0 |
1793 |
信息传输、软件和信息技术服务业 |
恒信东方 |
0 |
0 |
2460 |
0 |
信息传输、软件和信息技术服务业 |
中信重工 |
71,629 |
0 |
0 |
71,629 |
制造业 |
喜临门 |
1416 |
0 |
0 |
1416 |
制造业 |
金龙汽车 |
58,427 |
0 |
0 |
58,427 |
制造业 |
山东钢铁 |
1736 |
0 |
0 |
1736 |
制造业 |
威星智能 |
3918 |
0 |
0 |
3918 |
制造业 |
资料来源：笔者根据公开资料整理。
资料来源：笔者根据公开资料整理。
Figure 1. Industry status of enterprises included in the table based on data resources from the semi-annual report of 2024
图1. 2024年半年报数据资源入表企业所属行业情况
3.3. 通过“无形资产”科目核算的企业占主体
从一季报的披露结果看，绝大多数上市公司将数据资源纳入无形资产或开发支出账户(如图2所示)。其中，卓创资讯公司将近940万元的数据资源作为无形资产进行列报，并披露指出公司中持有的数据资源主要目的并非直接用于对外出售，而是作为资讯服务、数智服务等相关产品的底层数据。
在一季度报表经过更正调整后，仅有海天瑞声公司将数据资源计入存货项目。尽管海天瑞声公司在一季报并未详细说明数据资源的来源与入表依据，但公司主要是为AI企业、研发机构提供AI数据集及数据服务，数据资源主要用于对外出售之目的，将数据资源列入存货项目，有其合理性。但其入表和披露是否准确、完整，还有待外部审计进一步鉴证。
资料来源：笔者根据公开资料整理。
Figure 2. Data resource inclusion in tables in the first quarterly and semi-annual reports of 2024
图2. 2024年一季度报和半年报中数据资源入表情况
在半年报中，上市公司对于数据资源的类别分布和入表金额大小均出现了明显变化，计入“开发支出”项目的数据资源金额大幅上升，作为开发支出和无形资产入表的上市公司占多数(如图2所示)，合计金额达5.3亿元，仅有海天瑞声和观典防务两家上市公司将数据资源列入存货项目，其中观典防务公司将数据资源分别列入“无形资产”和“存货”科目，其大部分数据资源列入无形资产项目，这与其报表中披露的数据处理技术等基本信息较为符合，但企业将部分数据资源作为存货入表披露还不到位。
3.4. 多数企业未披露后续计量情况
半年报将数据资源列入开发支出或无形资产的35家企业中，超过一半的企业在报告中未披露数据资源的摊销方法，在13家披露摊销方式的企业中，有11家企业运用传统的直线法摊销，其余2家则是使用加速摊销法进行后续计量(如图3所示)。部分企业可能认为涉及金额较少，并未披露具体的摊销方式。
在披露数据资源摊销年限的上市公司中，多数企业将摊销年限预估为3至5年，摊销年限最短的企业为中国电信和中国移动，摊销年限均为2年，这可能与通讯公司所获取的数据资源更新迭代快有关。预估摊销年限最长的是凌云光企业，披露的摊销年限为3至10年，这可能与公司更看重其“数字人模型”数据资源的长远价值有关。
4. 上市公司数据资源披露存在的问题及原因分析
4.1. 数据资源披露存在的问题
4.1.1. 数据资源计入“存货”项目的合理性有待商榷
目前《暂行规定》指出，符合入表条件的数据资源可计入“存货”“无形资产”以及“开发支出”报表项目中，但对于数据资源究竟应计入哪一个账户缺乏具体的指南。此外，由于多数企业持有数据资源的目的并非用于出售；即使用于出售，由于数据资源的可复制性、无形性，其相应的存货成本又该如何配比？数据资源是否具有存货的特点？等等一系列的相关问题值得商榷。
资料来源：笔者根据公开资料整理。
Figure 3. Disclosure of data resource amortization method in the semi-annual report of 2024
图3. 2024年半年报中披露数据资源摊销方式情况
截至2024年8月末发布半年报的企业中，仅有海天瑞声和观典防务两家上市公司将数据资源列入“存货”项目，入账金额分别为627万元和818万元。然而海天瑞声主要的盈利模式是定制服务、标准化产品和训练数据相关的应用服务，其生产或服务模式都意味着企业以盈利为目的处理数据信息；观典防务的主营业务主要在飞行服务及数据处理和无人机系统及智能防务装备方面。两家公司可能是将数据资源作为定制化服务的数据底座，而非全部出售，因此两家企业将数据资源列入存货项目的会计处理值得商榷。
当数据作为存货入表时，其涉及的成本可能包括开发项目、一对一定制、数据库建立等多项成本费用。根据海天瑞声发布的2024年半年报，公司进行原料数据采集、标注所支付的数据服务费等采购金额占全年与主营业务相关的采购总额的比例高达76.10%，且采购成本也存在持续上升趋势，数据资源作为存货入表时大大增加了入表的成本，可能对企业的经营业绩带来不利影响。
4.1.2. 数据资源计价分摊方法不一
由于数据资源的独特性和复杂性，数据资源入表后的分摊方式无法有效确定。根据《暂行规定》，企业使用的数据资源符合《企业会计准则第6号——无形资产》定义和确认条件的应当确认为无形资产。因此，企业需要分别按外购数据资源、自行开发的数据资源和其他方式取得的数据资源进行分类，按三种情况分别在披露中说明数据资源使用寿命、摊销期限、摊销方法、减值测试以及处置等后续计量信息。但是在已披露数据资源的企业中，其报表中披露的分摊方式并不统一。企业在进行数据资产摊销时，对数据资源的预计使用寿命难以可靠判断。
4.1.3. 数据资源披露主观随意性成分大
《暂行规定》对于数据资源的披露采取强制性和自愿性披露相结合的方式，并且对披露环节进行了较大篇幅的说明，但就数据资源已入表上市公司的一季度报和半年报而言，多数企业选择不进行有关数据资源信息的披露，或仅披露有限信息，如无形资产的摊销方式、摊销年限等。不同企业之间的自愿性披露在内容、格式、详细程度甚至信息质量上存在较大差异，增加了投资者等利益相关者决策的难度。此外，多数企业对数据资源入表较为谨慎，处于观望中，没有充分体现数据资源的真正价值。
4.1.4. 数据资源披露存在合规风险
在数据资源入表及披露的过程中，存在着数据资源确权困难、界定不明的问题，如果数据确权问题未能及时解决的话，一旦数据资源作为存货出售之后，数据信息所有者提出异议，则会导致企业处于法律纠纷之中。此外，对于已经形成的海量数据资源，其中有大部分涉及到企业或公民的身份信息、财产信息等隐私敏感信息，在企业对数据资源进行入表、交易的实务过程中也可能存在合规问题。
4.2. 数据资源披露存在问题的原因分析
4.2.1. 数据资源自身属性与入表项目标准相冲突
根据《暂行规定》要求，企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，如果符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件，应当确认为存货。从一般视角上来说，存货一般为有形实物资产，即各类材料、在产品、半成品、产成品或库存商品以及包装物、低值易耗品、委托加工物资等。然而数据资源则是一种无形的资产，其如果作为存货进行销售，需要考虑其应用场景、数据属性等方面因素，对外也需销售个性化定制类的数据资源产品以确保符合存货的条件，否则重复销售基础数据可能与存货持有目的相悖。
《企业会计准则第1号——存货》中规定，存货是指企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。因此，数据资源作为存货入表时还需考虑其权属问题，然而数据资源具有可复制性、无形性等特征，不易明确数据资源的所有权和使用权，进而导致数据确权的困难，致使数据资源的入表科目有待商榷。
4.2.2. 数据资源价值化困难
由于数据资源本身的价值可能随着市场、应用场景的变化而改变，致使数据资源价值难以有效评估和确定。对于企业自身拥有的数据资源，企业也难以确保数据资源未来是否会产生价值不匹配的现象。同时，由于数据资源的易复制性和易传播性，数据资源的来源与真实性难以追溯，在入表过程中，企业难以保证数据的完整性、准确性和安全，也会导致数据资源的价值受到影响[9]。
目前数据资源价值评估方法包括传统评估方法：成本法、市场法和收益法，以及经过改进的传统方法：实物期权法、基于博弈论的方法等。但由于数据分级分类治理的滞后性，数据资产交易方面的分级分类标准不完整，使得数据的来源与质量存在疑惑，进而影响数据资源价值化的精确性。
4.2.3. 缺乏数据管理与会计、法律等相融合的复合型人才
在数据资源入表实践探索阶段，多数企业与相关从业人员对于数据资源的理解有限，对数据资源的价值缺乏充分挖掘和开发利用能力。同时，再加上认知限制，往往基于防止企业内部的商业机密和竞争模式的泄露，带给企业一系列不良影响，致使企业竞争处于劣势的想法，多数企业选择规避披露企业数据资源的做法。此外，由于详细披露数据资源应用的方式、形成数据资源的类型和来源等特定信息需要进行收集、整理，可能导致一些复杂程度和专业化程度较高的数据资源所需的人力、物力和财力成本更高，致使企业利益下降，从而使得企业主动披露数据资源的情形较少。
4.2.4. 尚未形成安全有效的数据资源管理与审计监督体系
对于大多数企业而言，尤其是中小型企业，还未形成有效的数据资源管理体系，难以保障数据资源的质量和安全。同时，由于数据治理需要较强的技术性、专业性和组织协同性，对政府的监管、审查与执法能力也提出了极大的要求，但目前还未建立完善安全有效的监督体系，因此难以确保数据资源是否合规性披露。
5. 完善数据资源信息披露建议
5.1. 规范数据资源入表标准，推动企业数据资源化以及数据资产化进程和质量
政府相关部门应当加强数据资源入表披露的要求，明确上市公司数据资源入表的要求并针对数据资源入表情况进行监督指导，推动整个行业的标准化和规范化进程。相关部门还应牵头制定统一的数据资源核算框架，明确数据资源的计量方法、摊销年限等会计处理问题，在此基础上建立合理、科学的数据资源价值评估体系，以便于企业准确反映数据资源的价值。企业内部也应该制定有关数据资源入表及披露的相关规定，结合企业自身实际情况对数据资源的入表披露提出明确要求，实现数据资源的有效披露。
5.2. 提升员工数据资产管理能力，加强数据管理综合人才队伍建设
数据资源的入表披露工作涉及数据资源确权、入表披露、合规性、价值评估等业务，而这一系列的业务需要会计、法律、信息资源管理等不同领域的专业人员协同完成。因此，企业应该根据实际情况对包括会计人员在内的相关人员进行培训，帮助相关人员了解数据资源的价值，提升员工对数据资产管理能力，提高财会人员的专业判断能力。并适当地引进大数据分析专业人才，以此实现优化数据管理的目的，促进企业更好地建立数据资源治理体系。同时，企业还需要在法务相关业务方面加强人员配置，培育复合型人才，进一步规范数据资源披露。
5.3. 加大指导与监管力度，保障数据的合规性披露
为确保数据资源入表的合理性，保障数据资源的价值能够有效体现，相关监管部门可以组织定期的信息披露培训及研讨会，提供信息披露方面的指导，并制定数据分级分类标准，有效促进价值评估标准化。同时对上市公司提交的信息披露文件进行严格的审核，确保数据资源的正确披露。企业也应根据《中华人民共和国数据安全法》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》以及各省(直辖市)相关政策法规，依法进行数据披露，确保数据来源、数据管理等环节符合相关法律法规，明确数据资源权属问题，提高数据分级分类治理能力，保障数据的合法合规披露和应用。
6. 研究结论与展望
在数字经济时代，数据成为企业的重要生产要素，其信息披露也备受瞩目。文章通过研究2024年一季度报和半年报中对数据资源已入表的上市公司，分析目前企业披露数据资源现状，发现我国上市公司可能存在数据资源计入报表项目合理性问题、数据资源计价分摊方式不一、数据资源披露主观性较大和数据资源是否合规披露等问题，并分析问题背后的原因可能在于数据资源自身属性与入表科目标准相矛盾、数据资源价值变化较大、缺乏复合型人才以及暂未形成安全有效的数据资源管理与审查体系等方面，并针对可能的原因提出相应的完善建议。
虽然本文对我国上市公司数据资源披露问题进行了探究，但由于目前处于数据资源入表探索阶段，入表披露数据资源的上市公司较少且披露时间较短，无法对数据资源长期披露可能产生的问题进行研究。希望在未来的研究中，能够进一步了解数据资源长期入表披露可能产生的问题，为数据资源入表的准确性提供借鉴。
基金项目
扬州大学大学生科技创新基金资助(编号：XCX20240954)；江苏省大学生创新创业训练计划项目(编号：202411117230Y)。
NOTES
*通讯作者。