数据资产入表半年观察：面临三大关卡，多方合力共同推进
本报记者 蒋牧云 何莎莎 上海 北京报道
距离财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施已经过去半年有余，2024年作为“数据资产入表元年”，全国各地、各行各业在数据要素应用的领域有哪些探索？探索过程中又有哪些挑战？
近日，上海交通大学上海高级金融学院（以下简称“高金”）发布了2024年第一季度《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》（以下简称《报告》），并举行数据资产入表实践研讨会。与会专家认为，数据资产入表是连接数据价值与金融市场的重要桥梁，如何有效管理和利用数据资产是关键所在。也有与会人员在接受《中国经营报》记者采访时表示，目前数据资产没有明确的价值评估体系，暂时依托于无形资产的认定方法。此外，产品的权属和使用规则等也尚待明确，市场对此也保持关注。
面临三大考验
在前述研讨会上，上海交通大学上海高级金融学院执行理事屠光绍表示，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，且数据要素还能为其他生产要素赋能，进一步凸显了数据要素的重要性。另外，数据入表标志着数据资产化进程的启动，这个过程中还面临市场关、会计关、法律关的考验，“不管哪个行业，将来都会和数据资产打交道。数据资产入表，既要积极推动，也要非常慎重稳健，不能一哄而上、急于求成。”他说。
事实上，在数据资产入表案例爆发式增长的同时，行业也面临科学量化难、预期经济利益流入评价难、数据产品市场价值评估难等一系列难题，进一步推动数据资产的高效管理、深度挖掘其金融价值，成为业界和学界关注的焦点。
“数据资产入表是过程性而非结果性事件，数据产业链需要持续研究新型管理技术，而交易与流通是数据价值实现的必经之路。”中国经济信息社数据资产运营研究中心首席执行官赵丽芳介绍说，中国经济信息社具有“聚数能力、用数场景、乘数效应”三方面的核心优势，迄今已经为数十家企业提供数据资产全生命周期管理咨询服务，摸索出了数据资产管理理论与实践结合的可行路径。
天健会计师事务所高级合伙人王晨表示，数据资产入表是一项系统性工程，其中包括强化数据合规意识、打造数据核算体系、挖掘数据资源、追踪数据历史成本，开展数据质量评估等一系列工作。他认为，数据资产入表后，数据资产增信、数据资产作价入股、数据资产质押融资、数据资产证券化是数据资产创新应用的四大方向。
一系列背景下，高金智库数据资产研究课题组发布《报告》，全面梳理、分析中国企业入表实践中遇到的问题与挑战。研究结果显示，目前上市公司开展数据资源入表较为谨慎，入表案例数量和入表金额均相当有限，而城投公司和类城投国企入表较为踊跃。
《报告》显示，A股上市公司中仅有18家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，其中无形资产项下0.79亿元。从数据资源入表影响来看，数据资源入表之后对企业财务指标与市值的影响有限，新增数据资源披露对企业资产负债率的影响普遍较小，对部分企业利润率的影响较大（2家逾10%）。
与上市公司相比，城投公司和类城投企业数据资产入表更为活跃。一季度，国内有22家城投公司和28家类城投国企披露了数据资产入表情况。其中，部分企业已运用入表资产开展融资活动，50家入表企业中已有5家城投公司和7家类城投国企凭借入表的数据资产获得银行授信。
评估标准与市场参考待完善
关于企业具体的探索情况，业内共同持有的观点是：数据资产入表不仅是财务的事情，而是研发、产品、业务、风控、法务和财务多方协同的工作。
具体而言，上海城建信息科技有限公司副董事长胡海斌表示，数据入表前期要有完善的产品立项，产品开发过程中要有详细的工时记录，最后还需要有明确的数据资产管理办法。城建信息完善了企业数据资产管理办法，设立数据管理部门负责审核各部门数据资源需求、计划和预算，编制形成数据资源采集加工治理项目文件，做到“管理规范、安全合规、权利分置、赋能增值”。
上海电气集团数字科技有限公司副总经理侯智斌介绍说，为推动数据资产入表，上海电气已形成三大数据共识。包括：充分认识到培育“数量大、类型多、质量高”的数据是发挥数据效用的必要条件；充分认识到数据治理是促进数据价值实现的重要保障，是数据入表前的必要工作之一；充分认识到数据的资产化是一个系统性工程。
而拓展至数据要素行业中，除了企业之外，也需要多方的共同努力，高金副院长、会计学讲席教授李峰认为，数据资产的价值评估具有相当的复杂性和不确定性，如果缺乏成熟的评估标准和市场参考，可能导致资产定价虚高，甚至严重背离真实价值。基于数据资产的金融业务必须以稳健为底色，防范系统性金融风险。
也有业内人士向记者表示，从法律与行业的角度，数据要素行业需要建立确权机制，明确数据产品的权属和使用规则。同时，建立统一的数据质量评估体系，对数据产品进行标准化的质量控制。制定严格的合规性审核流程确保数据产品在流通过程中符合相关法律法规。从企业角度，也需要积极升级隐私保护技术，采用数据匿名化、加密等技术手段，保护数据中的敏感信息。与此同时，推动行业内部的技术标准化工作，简化数据交换和集成流程。
（编辑：何莎莎 审核：朱紫云 校对：翟军）