本報記者 郭冀川
到2025年1月1日，財政部印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）正式實施一周年。
這一年，全國各地的企業紛紛響應，積極投身這場數據資產化浪潮。其中，部分上市公司已將數據資產作為提升企業競爭力的新引擎，視為優化負債結構、拓寬融資渠道與降低融資成本的重要抓手。
中國金融智庫特邀研究員余豐慧在接受《證券日報》記者采訪時表示，企業要主動融入發展大局，把握大數據時代“數據”能生“金”的趨勢與機遇。各大金融機構也要持續推進金融創新服務工作，參與數據資產評估機制，為創新型企業提供堅實有力的融資支持與保障服務。只有這樣，才能真正讓企業實現“數據知產”向“數據資產”的升級，點“數”成金。
數據資產入表陣營不斷擴大
今年，數據資產入表陣營不斷擴大。“從一季度僅有的18家先鋒企業，到三季度迅速擴張至56家，這一數字背后，是數據資產化浪潮的新里程。”安永華明會計師事務所（特殊普通合伙）合伙人、大中華區財務會計咨詢服務主管劉國華在接受《證券日報》記者采訪時，分享了其對2024年前三季度A股上市公司數據資產入表動態的洞察。
劉國華說：“這些企業橫跨軟件和信息技術服務業、交通物流、金融、零售等多個領域，顯示出數據資產化正成為各行各業轉型升級的共識。入表的數據資產金額穩步增長，更是直接反映了企業對數據價值認知的深化和實踐探索的成效。”
貴陽大數據交易所有限責任公司相關負責人對記者表示，從交易所角度來看，隨著《暫行規定》的實施，越來越多的企業開始了解數據資產，開始重視企業內部數據治理和管理。
廣電運通集團股份有限公司相關負責人對記者表示，2024年公司在數據資產入表方面取得兩項突破：一是由公司開發的跨境數據產品“離岸易”，成功完成存貨數據資產入表工作，是廣州市屬國有企業首例數據資產入表項目；二是推動子公司中數智匯的“產業鏈數據庫”和“ESG卓望數據評級模型”數據資源入表，積極探索數據資源資產化、價值化的實現路徑。下一步，公司還將圍繞征信大數據和政企數字化領域，繼續深挖優質數據資源的梳理、歸集及治理案例，穩步推進數據資產規模化入表工作。
東方財富Choice數據的統計結果進一步揭示了數據資產入表在資本市場的影響力。在A股上市公司中，三大運營商（中國聯通、中國移動、中國電信）擁有龐大的用戶基礎和深厚的數據積累，數據資產規模處于前列，成為數據資產入表進程中的領航者。值得一提的是，具有天然數據資源優勢的國有控股上市公司積極響應國家政策號召，通過“入表”彰顯了自身的數據價值。
粵港澳大灣區大數據研究院戰略咨詢中心主任楊茜茜對《證券日報》記者說：“數據資產入表為企業提供了優化財務報表結構和提升財務信息質量的契機。一方面，數據資產入表體現了企業數據資產的經濟價值，真實反映企業資產狀況，有助于提升報表的準確性與可信度，優化資產負債結構，增強企業在資本市場中的競爭力。另一方面，數據資產入表也在一定程度上增強了企業的數據資產意識，企業更加注重以數據資產為核心的商業模式創新，有助于開展以數據資產為標的物的經濟活動。”
與此同時，民營上市公司亦不甘示弱。劉國華介紹，2024年一季度，民營上市公司占數據資產入表企業的比重僅為四分之一，但到了三季度，這一比例已升至三分之一，彰顯了民營企業在數智化轉型道路上的堅定步伐和顯著成效。
中國電子數據要素研究院數據資產化研究中心主任王巖在接受《證券日報》記者采訪時表示，2024年企業數據資產入表探索逐漸鋪開，成本項的識別與計量多數也采取了謹慎的策略，有效反映了企業真實持有的數據情況，以及企業在數據開發活動中的價值貢獻。
“入表+融資”雙管齊下
在企業數據資產入表的進程中，一些公司剛剛邁出初探之步，而一些先鋒企業則已開始探索數據資產質押融資等金融路徑。
將數據列入資產負債表進行核算，實現公司數據資產的正式入表，并獲得數據資產登記證書，隨后將數據產品在數據交易所掛牌交易，或是通過與金融機構的緊密合作，質押數據資產以獲取資金支持，這一系列舉措已日益成為推動企業數據資產入表的重要驅動力。
深圳數據交易所有限公司（以下簡稱“深數所”）高級戰略研究員李穎對《證券日報》記者表示，未來，金融市場與數據要素市場將實現雙向賦能。數據要素將提升金融服務水平，提高金融抗風險能力，并催生新的金融業態。同時，金融業將賦能數據要素產業，為金融行業帶來新的投資機會。
以神州數碼集團股份有限公司為例，其在2024年6月份將“神州數碼金服云”數據產品作為數據資產納入企業財務報表，在取得深數所的數據（商品）上市證書后，建設銀行深圳分行為其提供授信額度3000萬元，并經中國人民銀行動產融資統一登記公示系統完成數據資產質押登記，打通了數據資產與金融服務對接的“最后一公里”。
盡管數據資產“入表+融資”的前景廣闊，但目前仍存挑戰。許多金融機構對此仍持謹慎態度，大多數企業在實現數據資產入表后，也并未急于將其用于融資變現。
致同會計師事務所武漢辦公室管理合伙人金鑫對《證券日報》記者表示，數據資產的價值受多種因素影響，如數據質量、應用場景、市場需求、動態性特征等，這些因素往往難以準確量化，增加了評估的難度。隨著大數據、人工智能等技術的發展，數據資產的價值評估方法也在不斷進步，但如何利用這些技術進行有效的價值評估，是一個技術挑戰。