2024上半年中国企业数据资产入表情况跟踪报告-高金智库_57页_29mb

中国企业数据资产入表情况跟踪报告总结（2024年上半年）

核心内容概述

2024年上半年，中国企业数据资产入表情况呈现快速增长态势。A股上市公司数据资源入表数量从一季度的17家增至41家，入表总额从0.79亿元增至13.64亿元。同时，新三板及B股公司也陆续加入数据资产入表行列，分别涉及金额0.12亿元和0.05亿元。非上市公司方面，截至三季度，已有126家企业披露数据资产入表，涉及金额5.11亿元，其中城投公司和类城投国企占主导地位。

主要观点与关键信息

1. A股上市公司数据资源入表情况

• 入表数量与金额：41家上市公司披露数据资源入表，涉及金额13.64亿元，其中5家因填报错误未实际入表。
• 科目分布：无形资产为最主要科目，涉及金额5.88亿元；开发支出次之，涉及金额3.03亿元；存货最少，涉及金额4.73亿元。
• 行业分布：信息传输、软件和信息技术服务业及制造业为主要入表行业，金融业、批发和零售业等新增行业。
• 市值分布：以500亿以下市值企业为主，但高市值企业开始加速入表，500亿以上企业由1家增至6家。
• 区域分布：北京、山东、广东企业数量领先，且北京企业数量翻倍。
• 实控人分布：民营企业仍为主力，个人实控人数量增加，地方国资委和中央国家机关企业也有一定比例。

2. 新三板及B股公司数据资源入表情况

• 新增企业：1家B股公司，9家新三板公司完成数据资源入表。
• 科目分布：无形资产仍为主要科目，占比最高。
• 行业分布：以信息传输、软件和信息技术服务业为主。
• 实控人分布：7家为个人实控人，2家为地方国资委。

3. 非上市公司数据资源入表情况

• 入表数量与金额：非上市公司累计入表企业达126家，涉及金额5.11亿元。
• 数据类别分布：交通运输类数据占比最高，达41%；政府数据和公用事业类数据紧随其后。
• 区域分布：覆盖22个省级行政区，山东成为入表企业数量最多的省份。
• 登记机构分布：76%的非上市公司数据资产已在地方平台登记，16%通过跨省市平台登记，全国平台登记较少。
• 行政级别分布：地市级企业占主导，地市级和省级企业占75%以上。

4. 数据资产的金融价值实现路径

• 数据交易所：成为企业数据资产登记和交易的重要平台。
• 银行融资：数据资产融资主要以质押贷款和无质押贷款两种形式进行。
• 创新模式：部分企业已尝试知识产权证券化、数据信托等创新模式。

5. 数据资产入表及金融价值实现的挑战

• 会计层面：包括会计确认与分类、成本归集、摊销方法与年限、税会差异等。
• 金融层面：涉及确权、价值评估、市场机制与流动性、隐私及安全风险等。

关键挑战与建议

挑战

• 会计确认与分类：数据资产在会计科目中的分类和确认标准尚未统一。
• 成本归集与摊销：数据资源的成本归集与摊销方法存在不确定性。
• 价值评估：数据资产的价值评估缺乏统一标准，影响其金融价值实现。
• 市场机制与流动性：数据资产交易市场尚不成熟，流动性不足。
• 隐私与安全风险：数据资产涉及大量用户隐私，存在潜在安全风险。

建议

• 政策引导：进一步完善相关政策法规，推动数据资产入表的规范化。
• 企业内部治理优化：加强企业内部数据资产管理能力，提升数据资产的确认和计量水平。
• 技术创新与市场机制建设：推动数据资产交易平台建设，完善数据资产的价值评估体系。

入表企业案例

案例1：每日互动

• 入表科目：无形资产
• 入表金额：2,333.31万元
• 摊销方法：加速摊销法，摊销年限为5年
• 影响：数据资产入表使公司扭亏为盈，净利润由-2,155.45万元增至527.21万元
• 数据资源来源：自行开发，主要用于精准营销和AI大模型训练

案例2：中文在线

• 入表科目：无形资产
• 入表金额：404,672.36元
• 数据资源来源：外购，主要用于AI大模型训练及销售

案例3：三大电信运营商

• 入表科目：开发支出
• 入表金额：中国移动4,100万元，中国电信1,050.74万元，中国联通847.64万元
• 应用场景：构建高质量数据集，提供数据服务，推动行业应用

案例4：国源科技

• 入表科目：开发支出
• 入表金额：2,538,233.87元
• 数据资源来源：自行开发，用于农业和国土资源数字化治理

案例5：华阳变速、华菱精工、海科新源

• 入表科目：存货
• 入表金额：合计4.73亿元
• 数据资源来源：自行加工或外购，主要用于产品和服务的支撑

总结

2024年上半年，中国企业数据资产入表工作持续推进，A股、新三板及B股公司均有显著增长，非上市公司入表数量和融资额更是迅猛上升。尽管数据资产入表仍处于起步阶段，但已展现出强劲的增长潜力。随着政策的进一步完善和市场机制的逐步建立，数据资产的金融价值有望进一步释放。然而，数据资产的会计确认、价值评估及市场流动性等问题仍需进一步探索和解决。