11月14日，上海交通大学上海高级金融学院（高金/SAIF）发布了2024年上半年《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》（以下简称“《报告》”）。
《报告》显示，与一季度相比，无论是入表企业数量、入表总额还是企业规模，中国企业完成数据资产入表已展现出强劲的增势与显著的增长潜力，预示着数据资源入表正步入快速扩张的黄金时期。三大电信运营商、海通证券、圆通速递等较高市值企业开始加快数据资产入表的行列，非上市公司在数据资源入表方面从一季度的踊跃参与发展到当前的多点开花。《报告》同时指出，数据资产金融价值的实现路径逐渐丰富但仍面临诸多挑战，需从政策引导、企业内部治理优化、技术创新与市场机制建设三个层面入手，推动数据资产更好地融入金融体系。
今年1月1日，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，数据资产被纳入会计处理范畴。在此背景下，由高金创院理事长屠光绍和副院长、会计学讲席教授李峰领衔高金智库数据资产研究课题组（以下简称“课题组”）对中国企业当前数据资产入表实践进展展开全面梳理和分析，并撰写系列跟踪报告，旨在长期跟踪数据资产入表实践中各类行业企业主体遇到的问题与挑战。本次发布的报告为该系列跟踪报告的第二期。
三大电信运营商齐推数据资产入表，金融业数据资产入表实现由0到1的突破
《报告》表明，根据A股上市公司披露的2024年半年度报告，截至8月31日，在A股上市的5000多家企业中，数据资源入表数量从一季度的17家增加至41家，入表总额由0.79亿元增加至13.64亿元。从入表科目看，无形资产科目为三种科目中最主要的披露科目，单独披露了无形资产中数据资源摊销年限和方法的公司中，大部分公司数据资源的摊销年限集中在3-5年，且多以直线法为主。从所属行业看，入表公司行业仍然集中在信息传输、软件和信息技术服务业及制造业企业；此外，与一季度财报相比，三大电信运营商齐推数据资产入表为此次财报披露的一大亮点；海通证券成为首家数据资产入表的上市金融公司，实现了金融业数据资产入表企业由0到1的突破。从市值规模分布看，2024年半年度依旧和一季度相似，仍以市值规模500亿以下的公司为主，但随着三大电信运营商、海通证券、圆通速递的加入，较高市值企业也开始加快数据资产入表步伐。从区域位置分布来看，北京、山东、广东的入表企业数量在全国范围内领先。从企业实控人来看，一季报和半年报中披露了数据资产的上市公司仍然以民营企业为主。
从新增数据资产入表对A股上市企业的影响来看，新增数据资源披露对企业资产负债率的影响普遍较小，但对部分企业利润率的影响较大（2家逾10%，其中每日互动实现了扭亏为盈）。通过理论测算，数据资产入表为29家公司带来了合计7.32亿元的理论市值增量，其中有11家企业的理论市值增量超出了千万元，对3家企业可带来理论值超过该公司市值1%的市值增量。
除在A股上市的公司中有41家公司在半年度完成了数据资源入表外，半年报中还新增1家B股上市公司在无形资产科目披露了数据资源入表，涉及金额0.05亿元；另新增9家新三板公司在半年报中也披露了数据资源入表的相关事项，共涉及金额0.12亿元。
非上市公司数据资源入表从踊跃参与到多点开花，入表数据类别趋于多元化
《报告》指出，非上市公司在数据资源入表方面也从一季度的踊跃参与发展到当前的多点开花。据课题组不完全统计，截至2024年9月30日，国内已有126家非上市公司披露了数据资源入表情况，其中城投公司（含城投下属公司）38家，类城投国企（指当地国资委控股且从事市政等公共服务的企业）72家，民营企业16家。城投公司和类城投国企的行政级别以地市级居多；入表数据类别趋于多元化，但交通运输类、政府数据类和公用事业类数据仍然占显著多数；披露数据资产入表的省级行政区增加到22个，山东和江苏居全国前两位；已入表企业在数据交易中心或交易所登记的占比接近80%，登记机构以本省市的地方平台为主。未来随着政策持续推进以及城投公司、第三方机构、数据交易中心和金融机构的联合探索，预计数据资产入表规模将加速扩大，但考虑数据资产确权、价值评估等方面的要求，整体数据资产入表进度及效果仍有待观察，同时仍需关注大量城投公司用数据资产融资可能带来的系统性金融风险。
数据资产金融价值的实现路径逐渐丰富，但仍面临诸多挑战
《报告》指出，当前数据资产融资案例在全国各地快速涌现，金融价值的实现路径也逐渐丰富。从模式上看，在上海、深圳等数据交易所已建立并开展成熟业务的城市，数据交易所已成为重要纽带，为企业颁发数据资产登记凭证，帮助企业完成数据产品的上市交易，撮合银行及企业完成数据资产融资；银行仍为实现企业数据资产金融价值的主力军，主要包括质押贷款和无质押贷款两种形式；另有杭州、北京等地依托证券交易所、信托公司、保险公司，率先开展了知识产权证券化、数据信托等更为先锋的创新尝试。
《报告》也探讨了目前数据资产入表在会计层面和金融价值实现层面所面临的挑战。会计层面的挑战主要体现在会计确认与分类、成本归集、收入成本匹配、摊销方法与年限确定、税会差异方面。金融价值实现层面的挑战主要体现在确权、价值评估、市场机制与流动性、隐私及安全风险方面。为应对这些挑战，课题组从政策引导、企业内部治理优化、技术创新与市场机制建设三个层面提出建议，以推动数据资产更好地融入金融体系，实现其价值。
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