2024年，被视为数据资产入表的元年。上市公司作为国民经济的基本盘，是经济高质量发展的重要微观基础。上市公司的数据资产入表行为可视为一种重要的市场参照。截至2025年5月1日，A股上市公司已完成2024年年报披露工作。本文基于此，分析上市公司数据资产入表情况，来回顾《暂行规定》实施一年来的成效，以期为企业的入表实践和政府的政策制定提供参考。（参考阅读：数据资产融资案例分析，解密数据资本化路径)

/ 一 /

总体概览

1. 数据资产入表企业数量：扩张快

自《暂行规定》正式施行以来，上市公司从2024年第一季度开始便陆续有数据资产入表动作。本文统计了自一季度报告到年度报告中进行数据资产入表的企业数量及上市公司总数，见图1。在统计过程中，本文剔除了存在较大错披风险的公司，例如，数据资源存货或数据资源无形资产余额等同其一级科目总额，但根据其业务实质判断并不相符；表内披露与附注内容无法相互验证。最终，2024年年底共计100家上市公司披露约21.64亿元数据资产。

由图1可见，在2024年，数据资产入表的企业数量呈现出一种持续增长的态势：从第一季度的17家增长至100家，增长势头强劲。截至2024年底，35个二级行业的企业完成了数据资产入表，行业分布呈现多元化扩展趋势。然而，与庞大的上市公司总量相比，入表企业数量占比极低，反映出大多数企业在数据资产入表所持的审慎态度。

图1  2024年数据资产入表企业数量趋势

2. 数据资产入表金额：增长快

本文统计了自一季度报告到年度报告中入表的数据资产金额及上市公司资产总额，见图2。可以发现，披露的数据资产金额增长较快，以三大运营商为例，年底入表金额合计达13.66亿，相较于Q3季度的4.51亿，增长幅度高达203%。然而，在四百多万亿的资产规模总量面前，二十多亿的数据资产规模几乎微不足道。

图2  2024年数据资产入表金额趋势

3. 数据资产应用情况：流通多

本文通过梳理入表企业年报内容，人工整理出入表数据资产的明细信息，详细可见附表1。值得注意的是，并非所有入表企业会在年报中明确披露入表数据资产的具体内容。在100家入表企业中，本文发现有53家企业披露数据资产的具体内容，表现出入表数据的多样性与广泛性。从数据领域来看，涵盖医疗健康、交通运输、科技创新、气象服务、商贸流通、工业制造、文化旅游等多个领域。从数据来源来看，既包括企业业务流程自然沉淀的数据，也包含外购数据。从数据应用价值来看，部分数据资产已发展为成熟的数据产品，或用于提供定制化服务，或用于内部监测、精准营销等。这些模式有效推动企业实现数据价值的深度挖掘与转化。

本文选取披露数据资产明细信息的53家企业作为研究样本，依据数据用途，将这些企业的数据资产分为自用和外供两类，统计结果列于图3。可以发现，披露数据资产明细信息的企业中，多数企业的数据资产是用于对外提供数据。从经济利益流入的可验证性来看，外供数据的经济利益流入相对更容易判断，因此入表数据资产中，对外流通的数据较多是符合常理的。

本文进一步将企业划分为数据企业和非数据企业，其中，数据企业是指企业经营范围或主营业务包含数据服务、数据处理、数据运营等数据相关业务。最终筛选出19家数据企业和34家非数据企业。可以发现，对于非数据企业而言，数据资产自用和外供比例相对接近；对于数据企业而言，大多数据资产是用于对外提供数据产品或服务，这与数据企业的业务性质比较契合。

图3  数据资产用途分布

本文通过梳理入表企业年报内容，对入表企业数据产品的挂牌交易情况进行了统计，发现有部分入表企业在数据交易平台登记挂牌数据产品，见表1。可以发现，在100家企业中，仅有12家披露了在数据交易平台进行登记挂牌工作。这表明，尽管对外提供数据产品或服务的企业不少，但实际进入数据交易所进行交易的企业仍然不多。

表1 数据产品挂牌交易

/ 二 /

现状剖析

1. 入表监管严：审慎推进数据资产入表

根据《暂行规定》，企业数据资源在满足资产定义和确认条件下，可计入无形资产或存货。这一文件规范企业数据资源入表行为，明确了企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认计量要求。《数据资源会计处理实施问答》对内部数据资源开发阶段支出的资本化条件提出了较为严格的要求。2024年12月，中注协发布《关于做好上市公司2024年年报审计工作的通知》，将数据资产列为上市公司年报审计工作需要重点关注的领域之一。2025年1月，财政部等部门发布《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2024年年报工作的通知》，亦将数据资源列入应予关注的准则实施重点，表现出监管部门对于数据资源的高度重视和财会监督。

承担年报审计工作的会计师事务所亦起到了监督的职能。自2024年第一季度起，上市公司数据资源披露的乌龙事件频发。等到年报披露阶段，经审计后，最终仅有一家公司因误填数据资源而发布了更正公告，而非审计报告存在问题。审计机构对数据资源审计要求严格，例如海天瑞声将数据资源的重要性标准定在50万元以上，科大讯飞则定在单项金额超过资产总额0.3%的数据资源。

总体而言，在当前的会计准则体系下，数据资产的确认和计量有着较为严格和细致的规范。审计机构遵循高标准，会计师事务所提供规范的服务，使得上市公司遵循规定审慎规范地推进数据资产入表。

2. 入表结果实：数据价值化实践并非泡沫

尽管数据资产入表是企业发展新机遇，却也引发了人们对虚增资产风险的担忧。这种顾虑并非空穴来风，由于数据资产的独特性质以及缺乏活跃的数据市场，识别和确认数据资产较为复杂，实操过程中可能出现盲区和纰漏，导致数据资产的会计确认价值远高于真实价值，形成数据资产泡沫。然而，从2024年上市公司数据资产入表情况来看，推进数据资产入表的企业中，不乏高市值、高资产规模的企业。在入表金额超过千万的企业中，73%的市值超过了百亿，入表金额相较于市值和资产规模来讲微不足道。数据资产入表对企业财务指标的影响相对较小，企业通过数据资产入表进行市值管理和财务操纵的可能性较低。此外，2024年完成数据资产入表的企业中有半数为国有企业，侧面反映出企业进行数据资产入表的动机多是响应国家号召而非人为制造泡沫，亦印证了国有企业在贯彻国家数字经济决策部署的高效执行力。

本文对100家入表企业年报中披露的发展战略或经营计划进行了统计，重点关注是否提及数据或数字化等相关内容，详情见附表2。经梳理发现，多数入表企业已经将数字化或者数据写入发展战略和经营计划中，甚至有企业将数据作为重要着力点，视为驱动增长的重要因素。例如，国源科技专注于地理信息和农业大数据领域，提出“致力于发展成为以空间信息技术为核心，以时空数据要素服务为特征的数字科技公司”；上海钢联提出“致力于成为全球大宗商品及相关产业数据服务领航者”。

财务报告旨在如实反映企业的经营状况，数据资产入表及信披在一定程度上弥补了财务报告忽视数据对企业价值创造的贡献的问题，揭示了企业数据业务的经济实质。若企业并无意图在数据领域长期耕耘，那么数据资产入表很可能沦为短期财务行为。当前完成数据资产入表的企业，往往在数字化或数据价值化方面持续发力，在战略上高度重视。对于这些企业而言，数据资产入表是顺应发展、理所当然的选择。

3. 入表前景广：数据价值化发展潜力巨大

尽管我国数字化转型持续推进，数据基础设施日趋完善，数字技术不断迭代升级，海量数据被源源不断地产生和存储，上市公司数字技术普及率更是达到91%。然而，2024年上市公司数据资产入表的进展与数字化转型的成效不匹配，暴露出数据价值化仍然处于初级阶段的现实困境。入表企业的数字化转型不止局限于信息化建设，而是实现数据赋能业务运营，例如，龙源电力搜集的风光测点类数据和气象类数据可满足旗下子公司生产运营精细化管理的需求，达到提升运营效率、降低生产风险的目的；科大讯飞开展全方位数据资源建设，以系统化工程化模式服务于人工智能发展和落地。入表企业中，已有一批企业将数据视为核心资源，通过深度挖掘数据价值并提供数据服务，成功将数据资源转化为增长引擎，例如海天瑞声以AI训练数据为主要业务，为AI产业链上的各类机构提供AI 算法模型训练使用的专业数据集。

数据资产入表要求企业构建完善的数据管理体系，并打造适配的数据应用场景，从而有效释放数据价值。它是企业数据价值化实践的缩影，而目前多数企业尚未意识到数据要素的价值，未能有效开发利用数据资源，更未推动数据产品和服务的创新开发、高效流通及价值复用，尚未迈入数据价值化阶段，这也在一定程度上解释了入表企业数量较少的原因。随着数据价值化的不断推进，企业积极开发利用数据资源，参与数据要素的流通交易和价值复用，数据资产入表市场将迎来广阔的发展空间。

/ 三 /

未来展望

通过对数据资产入表企业的分析可以看出，大多数企业的入表行为并非因《暂行规定》出台而临时实施的，而是在此之前就已布局数据业务或存在相关战略意图。数据资产入表并非短暂的盈余管理行为，而是企业数据相关业务的真实写照。对于以数据服务为主要业务的企业而言，数据资产入表是反映企业数据业务实质的重要会计操作。对于不以数据服务为主要业务的企业，如零售、运输、卫生、邮政等企业，由于其业务特性，能够自然积累海量数据，并拥有较为完善的数据系统，在此基础上进行数据的深度加工和价值转化无需消耗过多资源，可以作为未来发展的一个新增长点。对这些企业而言，数据资产入表亦是顺势而为的自然过程。(参考阅读：一张图说清楚：数字资产、数据资产、RWA和AI智能体的关系）

我国数据要素化进程和新型数据资产发展相伴而生，目前各项政策支持与市场实践同步发力，双向激发数据要素价值释放。随着国家政策的深入实施与数据资产化的探索，我国数据要素市场将迎来更广阔的发展空间。企业应当抓住数字经济时代机遇，积极开展数据价值化实践，以数据为核心驱动力，全面革新企业生产运营管理模式，充分发挥数据要素的乘数效应。在这一过程中，推动数据资产入表，披露数据资产信息，彰显企业价值创造的重要驱动因素。如此一来，不仅能够向市场传递数据资产价值信息，更能充分反映数据要素对企业价值的提升作用，为市场解读企业价值提供详实、可靠的信息支撑，促进企业高质量发展。