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趙治綱（博士生導師），何平（副研究員）
中國財政科學研究院財務與會計研究中心
【摘要】高質量的數據資產信息披露，有助于全面反映數據資產價值，提升企業估值。當前，對于數據資產信息披露的形式、方法、頻率，以及數據資產類型、規模、質量、應用場景、潛在風險等關鍵披露內容，學術界探討不多。而經過審計后披露的上市公司2024年年報，為研究數據資產信息披露問題提供了重要契機。本文研究發現，當前數據資產信息披露存在權屬風險不披露、會計政策披露不充分、完整性和可比性不足等突出問題。為此建議，基于數據資產的價值特性，構建“合規性兼顧價值性”“定性為主、定量為輔”的數據資產信息披露總體思路，具體舉措包括加快制定數據資源權屬信息披露要求、分類明確數據資源披露內容、進一步豐富數據資源披露形式。通過上述舉措，可進一步提升數據資產信息披露水平，切實為會計信息使用者提供決策有用的數據資產信息。
【關鍵詞】數據資產入表；信息披露；權屬風險；會計政策
一、引言
數字經濟時代，數據要素不僅是新型生產要素，更是發展新質生產力最為關鍵的基礎性要素。近年來，黨中央高度重視發展數字經濟和推動數據要素市場化價值化，并陸續出臺了一系列重要制度。數據資源可以入表成為一項資產，離不開數字經濟的快速發展和數字技術的加速迭代。在此背景下，數據資源呈指數級增長，具有潛在且巨大的經濟社會價值(王璐璐等，2025)。
2023年，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》(簡稱《暫行規定》)，明確了數據資源作為企業資產的確認范圍、計量方法及會計信息披露等要求。《暫行規定》是我國在會計領域一項重要的制度嘗試和創新，其發布標志著從2024年開始數據資源可以作為一項資產正式入表，這對國家、企業和投資者而言具有重要意義。從國家層面看，《暫行規定》進一步完善了數據資產相關的會計標準體系，為宏觀經濟管理提供了更為全面的資產信息支撐。從企業層面看，《暫行規定》的發布促使企業對數據資源進行全面梳理和評估，有助于企業重視數據治理、積極探索數據資源應用場景并充分釋放數據資源價值。從投資者角度看，《暫行規定》的發布能夠讓投資者更全面、準確地了解企業的數據資產狀況，合理評估數據資產價值和企業整體價值(危雁麟等，2022)。
顯然，高質量信息披露是資本市場高質量發展的基石。而高質量數據資產信息披露，關系到會計信息使用者對數據資產價值的全面分析和客觀判斷，對推動數字經濟健康發展和數據產業有序發展至關重要(張俊瑞和張龍，2025)。通常而言，數據資產信息披露包括數據資產在財務報表及附注中的披露，以及在管理層分析與討論中進行敘述性報告。本文所稱數據資產信息披露即“已入表數據資源”信息披露，包括確認為無形資產的數據資源和確認為存貨的數據資源，在會計報表附注中對其相關會計信息的披露。需要強調的是，數據資產信息披露，需要平衡好強制披露與自愿披露，同時兼顧好價值信息提供與商業秘密保護。
從現有研究來看，學術界對數據資產入表問題較為關注，研究較為全面深入，但對數據資產信息披露的探討較少。僅有部分學者在研究數據資產入表會計處理相關問題的同時簡要探討了信息披露問題，也有學者建議采取表內和表外相結合的披露方法，還有學者提出了以第四張報表來反映和披露數據資產的主張。鮮有學者對數據資產信息披露的形式、方法、頻率，以及數據資產類型、規模、質量、應用場景、潛在風險等關鍵披露內容進行系統深入研究。本文試圖在分析上市公司2024年年報數據資產入表及披露情況的基礎上，總結當前數據資產信息披露存在的突出問題，探討進一步完善數據資產信息披露的總體思路和實現路徑。
二、上市公司數據資產信息披露的總體現狀
2024年是企業數據資產入表元年。Wind數據顯示，共有100家A股上市公司將數據資源納入財務報表，合計入表金額22.45億元。對上市公司2024年數據資產信息披露實踐進行研究，既是對《暫行規定》實施效果的階段性檢視，也能夠通過總結數據資產信息披露中存在的主要問題，為后續完善《暫行規定》或制定數據資產信息披露標準提供重要依據。
(一) 數據資源獲取方式
按照《暫行規定》的要求，企業應根據數據資源的來源和用途，分別確認為無形資產、開發支出和存貨項目。從入表的項目看：計入無形資產的占據主要部分，無形資產數據資源總額為13.70億元；開發支出次之，總額為7.68億元；存貨占比相對較小，總額為1.07億元。
《暫行規定》要求，對確認為無形資產或存貨的數據資源，應當按照外購、自行開發等類別進行披露。如圖1所示：100家入表企業中有82家(占比82%)企業通過內部研發積累數據資源；有13家(占比13%)企業通過外購方式取得；有3家(占比3%)企業同時采用外購與自主研發相結合的方式；另有2家(占比2%)企業通過委托加工等其他方式取得數據資源。整體來看，自主研發是企業獲取數據資源的主要方式，外購及其他方式占比相對較低，可見外部獲取數據資源尚不是主要途徑。
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(二) 入表企業類型和規模
從入表主體來看(見表1)：有53家國有控股上市公司披露了16.54億元數據資源，占總額的73.67%；有42家民營控股上市公司披露了5.71億元數據資源，占比25.45%；外資控股上市公司僅有2家，占比0.39%。可見，國有企業在入表數量和金額上均占據主導地位，反映出國有企業率先響應國家數據資產化相關政策要求，積極推動數據資源入表成為一項資產，民營企業也在持續跟進。
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從入表企業規模來看，披露數據資源的企業均為大型和中型企業，沒有小型企業。其中：大型企業90家，披露金額20.63億元，占比91.89%；中型企業10家，披露金額1.82億元，占比8.11%。大型企業平均每家數據資源金額為2300萬元，中型企業為1820 萬元。總的來說，大型企業因規模大、業務范圍廣、運營時間長等因素，在數據資源的積累、投入或者擁有量上具有一定優勢。
(三) 入表企業所處行業
整體而言，入表企業所處行業呈現核心行業主導、頭部企業集中、均值差距顯著的分布特征，通信、計算機等技術密集型行業憑借規模和技術優勢領跑，而傳統行業數據積累與上述行業相比存在明顯差距(見表2)。從行業數據資源總額看：通信行業以13.69億元位列第一，占數據資源總額的比重達61.00%，占據絕對主導地位；排名第二的是計算機行業，總額為4.46億元，占比19.87%；第三是傳媒行業，總額為1.43億元，占比6.38%。從行業內部數據資源金額看，行業內部呈現頭部集中現象。以通信行業為例，中國移動、中國電信、中國聯通三家企業的數據資源合計達13.66億元，占行業總額的99.78%，其中中國移動的數據資源規模6.16億元近乎是中國聯通3.71億元的兩倍。
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從行業每家公司數據資源平均值數據來看，不同行業數值相差懸殊。通信、計算機和傳媒這三個行業每家公司的平均值處于前三位，分別為2.74億元、0.22億元和0.20億元，排名第一的通信行業是排名第二的計算機行業的12倍多，差距十分顯著。從公司數量上看，公司數量分布則呈現計算機行業領跑、多行業緊跟的格局。排名首位的是計算機行業，共有20家；第二位是交通運輸行業，共有11家；第三位是傳媒、醫藥生物和建筑裝飾行業，均為7家。
(四) 入表企業地區分布情況
各省份入表企業數量和金額呈現顯著的區域分化特征。如圖2所示，北京因是中國移動、中國電信和中國聯通三大中央企業總部所在地，入表金額最高，遠超其他省份。從入表企業數量看，北京入表企業有26家，處于第一梯隊；經濟較為發達、產業多元化程度較高的地區，包括廣東、浙江、上海等省份處于第二梯隊，入表企業數量在10 ~ 12家；中西部和東北地區入表企業數量較少，大部分省份僅有1 ~ 2家上市公司披露了數據資源。從披露金額看：北京入表16.63億元，占所有上市企業入表金額的比重為74.07%；上海入表1.55億元，比重為6.89%，浙江入表0.94億元，比重為4.23%。這也表明數據資源的地區分布與地區經濟發展水平、產業集中度高度契合：北京作為“第一極”，憑借龍頭企業集聚效應形成絕對領先優勢；沿海經濟強省依托產業多元化和市場化優勢緊隨其后；而中西部及邊疆省份因企業數量少、龍頭企業缺失，數據資源積累能力較弱。
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(五) 入表企業審計機構情況
如表3所示，100家入表上市公司中，有72家公司的審計機構是國際“四大”和國內“八大”會計師事務所。金融業的5家上市銀行和通信行業的3家上市運營商，年報審計機構全部是國際“四大”會計師事務所。入表的民營科技類上市企業的年報審計傾向于選擇國內“八大”會計師事務所。值得一提的是，上述審計機構均未在審計報告中提及數據資源相關事項，尤其是對大額外購數據資源、自主研發數據資源全部資本化，以及數據資源內部控制制度是否健全等關鍵事項，未充分關注。
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三、數據資產信息披露存在的突出問題
盡管《暫行規定》明確要求上市公司在會計報表附注中對數據資源相關會計信息進行披露，然而從上市公司首次數據資產信息披露實踐來看，存在數據資產入表判斷依據未披露、數據資產攤銷方法和資本化等會計政策披露不充分，以及披露規范性不足等突出問題，影響會計信息使用者對數據資產價值的評估和判斷。值得一提的是，上市公司對于入表數據資源的應用場景或業務模式、對企業創造價值的影響方式以及用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源、權屬、質量等信息，進行自愿披露的極為少見。總之，目前來看，要求強制披露的內容存在“不統一、不規范、不充分”問題，自愿披露更是沒有內生動力，導致眼下上市公司披露的數據資產會計信息難以滿足會計信息使用者的信息需求。
(一) 數據資產權屬風險不披露
《暫行規定》中強調，可入表的數據資源是企業“合法擁有或控制”的，且預期會給企業帶來經濟利益，這意味著明確數據資源權屬是數據資產入表的前置環節。但是，由于數據資源在形成過程中可能涉及包括企業自身、用戶和合作伙伴等在內的多個主體，數據資源權益的確定比較復雜。例如，基于用戶信息形成的基礎數據，盡管企業對這些數據進行了整理加工，豐富了數據本身的價值，但用戶和企業對數據資源擁有的權益仍難以界定。鑒于此，絕大部分上市公司在2024年年報中，未對數據資源的合規性、權屬界定等入表關鍵問題進行信息披露，更沒有一家上市公司對已入表數據資源，披露是否存在所有權或使用權限制，或評估合規性和所有權風險。
(二) 數據資產會計政策披露不充分
1. 預期使用年限差異大。《暫行規定》中對確認為無形資產的數據資源相關披露進行了明確要求，如：對于使用壽命有限的數據資源無形資產，企業應當披露其使用壽命的估計情況及攤銷方法；對于使用壽命不確定的數據資源無形資產，企業應當披露其賬面價值及使用壽命不確定的判斷依據；企業應當單獨披露對企業財務報表具有重要影響的單項數據資源無形資產的內容、賬面價值和剩余攤銷期限。但是，從實際披露情況看，大部分入表上市公司未披露數據資產的使用壽命，極少數上市公司公布了使用壽命不確定的數據資產及判斷依據。值得重視的是，同一行業數據資源無形資產的攤銷年限存在較大差異，不同的估計年限將會對會計利潤等產生較大影響。以同為快遞行業的申通快遞、韻達股份和圓通速遞為例，申通快遞根據預計能為公司帶來經濟利益的期限確定數據資源攤銷年限為3年，韻達股份則根據預計能為公司帶來經濟利益的期限確定攤銷年限為5年，而圓通速遞根據使用壽命估計的攤銷年限為5 ~ 10年。
2. 數據資源攤銷方法不明確。當前大部分入表上市公司未披露數據資源無形資產的攤銷方法，僅有少部分上市公司公布采用直線法進行攤銷。事實上，傳統直線攤銷方法很難統一適用于不同行業差異巨大的數據資源。數據資產是一類新型資產，其價值特性和價值變動規律，與現行報表中的有形資產和無形資產都存在明顯差異。現行資產無論是實物資產還是無形資產，都會因時間推移而發生物理損耗或因技術進步出現價值減損。而數據資產可能會出于使用場景變化等原因大幅增值或瞬間貶值，即數據資產價值不隨時間變化發生單方向的線性改變(楊金鳳等，2025)。因此，傳統資產根據使用年限采用的攤銷方法很難適用于數據資產，即直線法等攤銷方法無法反映數據資產的真實價值及其變化情況，容易導致投資者誤判。
(三) 數據資產信息的完整性和可比性不足
1. 披露內容不全面，影響信息完整性。《暫行規定》引導企業主動進行數據資源相關信息披露，提高上市公司信息完整性的政策導向很明確。盡管采用的是強制披露與自愿披露相結合的方式，對于“數據資源的應用場景或業務模式、對企業創造價值的影響方式……用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源、權屬、質量等信息……”采取自愿披露的方式，但在2024年年報數據資源信息披露中，鮮少有企業遵循該指引自愿披露該類信息，使財務信息完整性頗受影響。比如，企業對數據資源的具體范圍、權屬等核心要素鮮少提及。在這種信息披露有瑕疵的情況下，投資者基于不全面的信息做出投資決策，可能會因負面信息的存在而蒙受損失。如華塑股份在2024年半年報中將數據資源計入存貨時，未披露數據來源及第三方授權限制情況，后期因此發生爭議并損害了投資者利益。此外，值得關注的是，杭州銀行、中信銀行等數據資源富集的金融行業上市公司，對外披露的入表數據資源信息非常少且簡單(趙治綱，2025)。
2. 披露標準不統一，信息缺乏可比性。各行業數據資源內容差異性大，企業在披露時會根據自身特點和需求有選擇地披露重點內容，但是在準則沒有對披露標準進行統一的前提下，各行業信息的可比性會受到影響。一方面，各公司披露的數據資源信息顆粒度不一致。例如，合合信息將數據資源分成基礎數據和知識數據，并分別對兩類數據資源的具體內容做出描述。但是，大多數企業只是籠統地列示了數據資源，將數據資源進一步細分的僅限于少數公司。數據資源信息的顆粒度不一致，導致不同公司之間的信息失去了可比性基礎。另一方面，對數據資源信息的描述多為非指標化信息，也無法實現信息可比。例如，企業用“數據資源是核心競爭力”等語句對數據資源進行描述，而不是使用“數據驅動收入占比”等量化指標，如此就會導致不同行業和企業之間的數據資源披露形式缺乏共性，信息的橫向可比性差。
四、完善數據資產信息披露的建議
充分的信息披露對于政府決策部門、國資監管機構以及上市公司投資者和社會公眾等利益相關者評估數據資產的價值和風險至關重要。基于前述數據資產信息披露存在的突出問題，本文建議基于數據資產的價值特性，構建“合規性兼顧價值性”“定性為主、定量為輔”的數據資產信息披露總體思路，具體舉措包括加快制定數據資源權屬信息披露要求、分類明確數據資源披露內容，以及進一步豐富數據資源披露形式。
(一) 加快制定數據資源權屬信息披露要求
當前，數據資源確權難依然是企業數據資產入表的最大障礙，嚴重削弱了上市公司數據資產入表積極性。2022年12月，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》這一重要文件，創新了數據產權觀念，淡化了數據所有權而強調持有權優先，創造性提出數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，構建了中國特色數據產權制度體系。在現行實踐中，國家知識產權局已在全國部分省市試點數據知識產權登記，并在國內主要數據交易所開展了數據資產登記，盡管這無法真正明確數據資源所有權，但有利于明確持有數據資源或加工數據資源的企業所享有的權利，減少數據資源權益爭議或糾紛。
本文認為，盡管數據資源權屬復雜，但入表應該制定統一的數據資源權屬信息披露要求，不能因此而不進行任何權屬信息披露，建議上市公司至少披露入表數據資源是否經過了數據資源合規或授權審核，是否取得數據知識產權登記或數據資產登記等相關證書，或者是否存在所有權爭議風險或使用權是否受到限制。對數據資源權屬信息披露要求的統一和強化，有利于提高投資者對數據資源權屬風險判斷的準確性和對價值的認同度，既可消除入表企業的權屬顧慮，也有助于更好地推動企業開展數據資產入表。
(二) 分類明確數據資源披露內容
分類明確數據資源的披露內容和形式，是進一步提升數據資產信息披露質量的關鍵。一是分入表項目制定不同的披露要求。鑒于當前上市公司入表的數據資源以“無形資產——數據資源”和“開發支出——數據資源”為主的實際情況，建議針對確認為無形資產的數據資源，采取“定性為主、定量為輔”的披露思路，在表內和附注中披露的同時，可強制要求在“管理層討論與分析”中增加如下信息：數據資源的定性信息，包括數據資源的來源渠道、采集時間、存儲方式、更新頻率等信息；數據資源的應用場景、開發利用模式以及對企業經營管理的具體影響［如數據資源對于優化采購與產品研發、提高生產效率，以及提升企業競爭力等所起的關鍵作用(黃世忠等，2023)］。而對于存貨類數據資源，在披露廣度和深度上可以適當簡化，在附注中可以簡要說明這些數據資源的來源渠道、對企業經營的重要性等內容。二是分行業發布不同的披露指南。對于數據密集型行業應發布專項信息披露指引，比如對互聯網行業、金融行業，發布涵括數據資源合規要求、確認標準、攤銷年限與方法、后續計量和風險評估等方面內容的信息披露操作指引。
(三) 進一步豐富數據資源披露形式
作為披露內容的載體，披露形式的同步優化是披露內容得到充分反映的保障。建議在現行會計報表及附注披露的同時，增加在“管理層討論與分析”中披露的要求，以及針對數據要素驅動型企業提出披露《數據資產專項報告》的要求，從而進一步豐富數據資產的信息披露形式。一是對于報表及附注中數據資源的披露，建議形成標準化披露模板。明確各要素的披露內容，要涵蓋數據資源的基本信息、權屬信息和應用信息等，保證數據資源披露信息的全面性和充分性。還要明確披露模板的格式要求，保證數據資源披露的規范性和一致性，便于投資人等利益相關者進行對比分析。二是對于“管理層討論與分析”中的信息披露，要闡明企業數據資源發展戰略、數據資源對企業經營發展的影響，以及企業對數據資源的未來規劃和使用情況構想等。三是對于數據要素驅動型企業，其業務高度依賴數據資源，應通過單獨編制《數據資產專項報告》，來全面披露其數據資產重要信息。在專項報告中充分描述該項數據資源的業務模式和內外部應用場景，對企業長期發展、核心競爭力的影響，有哪些潛在風險等，為會計信息使用者提供清晰的判斷依據。
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