【亿邦原创】“乘‘数’而上”，是新华社10月21日社论《思想之光照亮奋进之路》一文中对于未来数据产业发展和数据要素作用发挥的一句精准描述。自2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施以来，数据资产“入表”从理论探讨迈向实践操作。并在今年，随着A股上市公司2025年度中期报告的陆续披露，一场围绕数据资产的确权、计量与资本化的突破，正在资本市场全面上演。数据资产的经营管理与价值创新，将在即将展开的“十五五”新阶段，重新标识企业的价值构成。
上市公司数据资产入表正加速
数据资产入表，本质上是将符合条件的数据资源正式纳入企业资产负债表进行确认、计量和报告的过程。这一会计处理变革，意味着数据从企业的“隐性资源”转变为“显性资产”，完成了其在企业价值体系中的身份跃迁。
研究显示，在2024年1月1日至2025年9月1日，2025年中报共有119家A股上市公司将“数据资产”计入资产负债表，涉及总金额28亿多。这些先行者的实践，为我们观察数据资产入表的企业特征与市场效应提供了宝贵样本。
行业分布集中化，是前期的一个最显著的特征。入表公司主要集中在制造业（约占比34%）和信息传输、软件和信息技术服务业（占比24%），两者合计占比约58%。这一分布反映了不同行业数据积累与应用能力的差异：制造业拥有从采购、生产到交付的全流程数据资产，而信息技术服务业则以数据为核心业务要素，具备天然的入表优势。
国有民营入表数量基本持平，即数据资产入表企业性质分布均衡，同样值得关注。据统计分析，国有公司与民营公司在入表数量上基本持平，但呈现出不同的入表策略：国有公司以年报入表为主，体现"年报主导、稳步推进"的特点；民营公司则集中于季度报入表，显示其更为灵活主动的入表策略。
上市公司数据资产管理的三大新特点
通过对入表公司的深入分析，当前上市公司数据资产管理呈现出三个显著新特点：
首先，科目选择差异化反映数据资产成熟度。数据资产入表处理时，列入无形资产，成为主要科目，共计有85家公司；列入开发支出次之，有35家公司；而列入存货的最少，仅9家公司（有多项的）。这种科目选择差异实际上反映了数据资产的成熟度与应用阶段。譬如，在制造业、交通运输业，多选择“无形资产”科目，表明其数据资产已形成成熟应用场景，符合“可辨认性”和“长期经济利益”要求；而在信息技术服务业倾向“开发支出”科目，反映其数据资产多处于开发阶段，需要持续投入和商业化验证；只有极少数公司选择“存货”科目，可能与存货计量难度和数据资产特性有关
其次，数据资产占比呈现明显行业与企业性质分化。数据显示，数据资产占总资产比例高于0.1%的公司有34家，其中制造业和信息技术服务业占30家，民营公司占29家。相比之下，占比低于0.1%的78家公司中国有公司达50家。这一分布同样揭示了不同企业在数据资产管理上的差异，即民营公司更注重数据资产的价值实现，将其作为提升竞争力的重要手段；国有公司因整体资产规模较大，数据资产占比相对较低；而数据密集型行业天然具备数据资产积累优势。
最后，入表时机选择蕴含战略考量。研究发现了上市公司数据资产入表明显的“先发优势”：入表一季报的公司在市场效应上显著优于后续报告期入表的公司。这种时机选择差异反映了企业对数据资产入表战略价值的不同认知，即先行者通过一季报入表获得更强的市场关注度，后续入表企业面临投资者关注度递减的挑战。因此，入表时机正在成为企业数据战略成熟度的重要指标。
数据资产价值创新的四大趋势
数据要素对新质生产力的作用是勿用再述的。基于前述对上市公司相关数据资产情况的深入分析，我们可以看到发挥数据要素作用的数据资产价值创新正呈现四大趋势：
趋势一：数据资产入表成为价值重估催化剂。数据资产“首次”入表公司具有显著的正面市场效应。据有关研究表明，入表公司的累计超常收益率（CAR）达到2.5966%，且在1%水平上显著。这一效应在数据资产占比高的公司中更为明显。这种市场反应的内在逻辑在于数据资产入表不仅改善了财务报表，更重要的是向市场传递了企业数智化创新发展获得成功、技术实力强大的积极信号。通过会计准则的"门槛"认证，数据资产的价值获得了官方背书，增强了投资者信心。
趋势二：数据资产占比成为创新能力新指标。高数据资产占比企业与低占比企业在市场效应上的显著差异，表明数据资产占比正成为衡量企业创新能力的重要指标。数据资产占比高的企业更可能实现全要素生产率跃升，通过数据驱动业务优化，形成规模报酬递增效应。相比之下，数据资产占比低的企业往往仍依赖传统生产要素，在数字化转型浪潮中面临被边缘化风险。数据资产占比因而成为投资者识别企业创新能力和成长潜力的重要依据。
趋势三：入表时序影响市场溢价分配。研究发现，入表一季的市场效应（CAR最大值4.9565%）显著高于非一季报的公司（CAR最大值2.2883%）。这种“先发优势”反映了市场对数据资产入表这一新兴会计实践的关注度分布：投资者对首批入表企业赋予更高溢价，随着时间推移，市场反应逐步趋于平淡。这一趋势也提示企业在数据资产入表实践中，时机选择具有战略意义。率先完成数据资产入表的企业不仅获得市场关注，更在投资者心智中确立数字化转型领导者的形象。
趋势四：数据资产质量成为价值实现关键。尽管数据资产入表整体呈现正面市场效应，但累计超常收益率并不高，说明市场对数据资产入表仍持谨慎乐观态度。投资者越来越关注数据资产的形成，以及与核心业务的关联度、价值转化路径和持续盈利能力。这种理性评估趋势要求企业不仅关注数据资产的“入表”本身，更要重视数据资产的质量和价值实现能力。与核心业务紧密相关、具有清晰商业化路径的数据资产才能获得市场认可。
对数字经济创新型企业的启示
面对即将到来的“十五五”新阶段，数字经济创新型企业应从战略高度把握数据资产入表机遇，可以从以下几个方面从容着手：
首先，要制定前瞻性数据资产战略。企业应将数据资产管理提升到战略高度，建立专门的数据资产管理团队，制定系统的数据资产识别、评估、入表和运营规划。特别是要结合行业特点和企业发展阶段，选择合适的数据资产入表路径。对于制造业企业，应重点挖掘生产流程中的数据价值，将成熟应用的数据资产确认为无形资产；对于信息技术企业，可合理运用开发支出科目，反映数据资产的持续开发投入；对于所有企业，都应建立数据资产目录，系统梳理潜在可入表数据资源。
其次，把握入表时机赢得先发优势。实证表明，应尽早启动数据资产入表准备工作，争取在合适的时间窗口完成首次入表。这不仅包括会计处理准备，更包括数据治理、价值评估、信息披露等全方位准备。企业应建立数据资产入表路线图，明确各阶段任务和时间节点，确保在政策允许范围内尽早实现数据资产入表，获得市场关注溢价。
再则，应注意提升数据资产的质量与管理水平。数据资产入表不是终点，而是数据价值实现的起点。投资者们更关注的是企业通过数智化创新，实现了企业数据的规范管理，保证了数据资产的质量，确保了入表数据资产与核心业务的紧密相关，具有明确的商业化路径和持续价值创造能力。
最后，应关注数据资产的创新应用。数据资产的价值最终通过创新应用实现。企业应积极探索数据资产在新业务、新产品、新服务中的应用，通过数据驱动业务模式创新，拓展收入来源，提升盈利能力。特别是要注重数据资产与传统业务的融合创新，通过数据赋能提升传统业务效率，开辟新的增长空间。数据资产与其他资产的协同效应往往能产生“1+1>2”的价值增值效果。
数据资产入表标志着新阶段企业价值评估体系的重要变革，为企业特别是数字经济创新型企业带来了历史性机遇。亿邦智库将持续关注企业数据资产入表，报道产业数智化创新发展以及数据产业发展的新案例。
联系邮箱为：huangbin@ebrun.com
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