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        A股公司數據資產“入表”大掃描 金龍汽車披露金額居首

        2024-05-10 11:02 來源:證券日報 次閱讀
         
        A股公司數據資產“入表”大掃描 金龍汽車披露金額居首

          2024年1月1日,由財政部印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》正式施行。隨著A股上市公司2024年一季報披露完畢,首批數據資產“入表”上市公司成績單也順利揭曉。

          據《證券日報》記者不完全統計,至少有22家A股上市公司在一季報的資產負債表中披露了“數據資源”的數據,涉及總金額達7.61億元。

          “隨著數字化轉型的推進,各行各業都在不同程度上依賴或產生數據,同時越來越多的企業意識到數據的價值,并開始重視對數據資源、數據資產的管理與利用。”電子政務建模仿真國家工程實驗室首席數字經濟專家陳曉華向《證券日報》記者表示,今后,會有更多公司加入數據資產“入表”隊伍,為我國深度挖掘數據價值打好基礎。

          打開萬億元市場空間

          據《證券日報》記者梳理,首批數據資產“入表”上市公司中,有13家將數據資產計入“無形資產”,有5家計入“存貨”,有6家計入“開發支出”。其中,開普云和南鋼股份等2家公司同時計入“無形資產”和“開發支出”。同時,從上述22家公司主營業務來看,涉及信息技術、汽車、港口、電力、塑料等眾多領域。

          對于首批數據資產“入表”企業并未出現信息技術領域企業“一枝獨秀”的現象,中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝在接受《證券日報》記者采訪時表示,無論企業屬于哪個具體行業,只要其業務運營涉及數據收集、處理、分析與應用,就可以將數據視為一種有價值的資產。隨著數據要素市場的快速發展,越來越多的企業開始重視數據資產的積累、挖掘和應用,并將其納入企業的資產負債表中,以更好地反映企業的真實價值和資產狀況。

          從數據資源披露的金額看,僅有金龍汽車過億元,為5.84億元,中閩能源、恒信東方、山東鋼鐵、航天宏圖、喜臨門和每日互娛緊隨其后,披露金額均在1000萬元至5000萬元之間,剩余15家則均低于1000萬元。

          2024年一季報作為觀察數據資產“入表”成果的第一個窗口期,也預示著數據資產“入表”大幕的開啟,萬億元的資產規模也將激發新的市場空間。受訪專家表示,主要體現在數據資產規模的增量市場和以數據要素資產化全流程服務為主線的業務市場。

          此前,上海數據交易所預測,數據資產在表內表達將為國家新增萬億元級的資產規模。“為更好拓展這部分新增市場,今后,各方面還需要進一步做好數據安全與合規管理工作,強化企業等對數據的挖掘和分析能力,加強數據流通與交易體系建設,更好推動數據要素市場高質量發展。”艾文智略首席投資官曹轍對《證券日報》記者表示。

          此外,在歐陽日輝看來,數據資產“入表”是一項跨領域、跨行業,且需要多方協同完成的專業工作,目前相關業務仍處于探索階段。“探索過程帶來的挑戰和機遇,不僅會對法律、會計、資產評估等傳統第三方服務機構提出新要求,例如要了解數據結構、數據流等,還會激發新的發展空間,比如數據資產評估,從而帶來整個服務市場的增長。”

          各方持續探索優化路徑

          隨著《企業數據資源相關會計處理暫行規定》《關于加強數據資產管理的指導意見》等有關文件的進一步落實和完善,在后續的財務報告中,越來越多的上市公司披露數據資產,將成一景。

          “目前,整個產業尚處于初期探索階段,傳統的會計入賬、法律合規、資產評估專業知識或難以滿足新的制度要求,因而對上市公司、會計師事務所、監管層等都提出了更高要求。”歐陽日輝表示。

          致同會計師事務所是首批數據資產“入表”的參與方之一。致同咨詢信息科技咨詢服務全國主管合伙人錢芳利在接受《證券日報》記者采訪時表示,在數據資產“入表”過程中,企業和會計師均面臨諸多待解決的難題,主要包括數據質量、會計處理標準化、數據安全和隱私保護、技術支持和人才短缺等問題。

          例如,《證券日報》記者在調查中發現,某上市公司在制表過程中出現數據提取錯誤,導致資產負債表中其他項目下的數據誤入數據資產項下。目前,該公司已與監管部門取得聯系,后續或會發布更正信息。

          正因如此,為了后續更好地推進數據資產“入表”工作,相關各方都應在實踐中進一步探索優化實施路徑。在錢芳利看來,作為會計師事務所,在協助企業完成數據資產“入表”過程中,不僅需要扮演技術性角色,如需要根據企業會計準則相關規定,對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量,確保數據資源的價值得到合理反映,還包括戰略性角色和咨詢性角色,如幫助企業更好地利用數據資源以實現商業目標,以及最大化地釋放數據要素價值。

          對于企業而言,中央財經大學稅收籌劃與法律研究中心主任蔡昌對《證券日報》記者表示,可利用數據科學和人工智能技術來提升數據資產的評估效率和準確性,如使用機器學習模型來預測數據資產帶來的潛在經濟利益。同時,建立強有力的數據治理框架,確保數據的質量和完整性,包括數據的采集、驗證、存儲和訪問控制等。此外,還要對關鍵員工進行數據資產管理和會計處理的培訓,增強其對數據資產戰略價值和操作要求的理解。

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