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阅读 2024年数据入表后，一座新金矿的价值开始显现

发布日期：2024-11-06

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昨天股市大涨，尤其是科创板50+4.35%、创业板涨幅+4.75%，半导体、芯片等行业指数自924以来上涨超过70%。

这一切都体现了新质生产力的“创新驱动经济”战略，

当然，很多人理解新质生产力就是专利数量、研发费用、研发人员等等，但是我们已经进入到智能时代，智能时代有三大要素：算力、算法、大数据，

像英伟达、高通、华为海思、寒武纪的芯片提供的是算力，

OpenAI的ChatGPT、腾讯混元、百度文心一言、阿里通义千问这些大模型提供的是算法。

当然，最多的是大数据，中国在大模型上落后OpenAI，但是在应用上后发先至，就是基于丰富的行业大数据。

2023年，中国数字经济规模达到53.9万亿，稳居世界第二，占GDP比重提升到42.8%，数字经济成为增长的重要引擎。

2017年到2022年，我国数据产量从2.3ZB增长到8.1ZB，全球占比10.5%，位居全球第二。

数据对GDP的贡献也在逐步提升，逼近1%，未来有望接力土地财政对GDP的贡献。

在2020年4月，国家就把“数据”作为土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，要求“加快培育数据要素市场”。

那么，中国从土地财政的房地产时代向股权财政的创新时代转型，大数据作为非常重要的要素，如何体现出来？

数据资源入表对企业经营管理、财务管理、融资有什么价值？

下面我和大家一一分享。

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在2023年8月21日，财政部正式对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确从2024年1月1日开始，数据资源可以作为资产纳入财务报表。

我一直在关注这件事，我统计了2024年中报中，共有64家企业披露了企业数据资源，入表总额合计14.02亿。

这64家公司中，43家上市公司，9家新三板公司，12家非上市公司（其中8家发债城投公司）。

比如，航天宏图：由1717万增加到3674万，增幅114.1%。

拓尔思：由628万增加到1738万，增幅176.8%。

中国电信、中国移动、中国联通三大运营商的数据资源入表总额超过2.6亿，美年健康和圆通速递的数据资源披露金额分别为4.73亿和5.84亿。

从行业分布上看，数据入表的企业已经扩展到27个行业，包括电信、互联网这些数字经济核心产业，也包括医疗、房地产、汽车、零售这些传统行业，以及化学制品等工业领域，数据资源逐渐成为各行各业的重要生产资源之一。

那么，什么样的数据才有价值，可以被记为资产入表？

根据会计准则中对资产的定义是“企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期将会使经济利益流入企业的资源”。

所以，能够作为“资产”进入财务报表的数据，需要满足两个条件：数据是公司拥有；未来能给公司赚钱。

我们的企业可以去看看自己的数据，这些都是资产。

那么，怎么给虚拟的数据资产评估价值？

在2023年9月，中国资产评估协会出台了《数据资产评估指导意见》，数据资产的估值方法主要有三种：成本法、市场法、收益法。

我简单给大家介绍一下。

第一、成本法。

通过估算数据资产的重置成本，再考虑贬值情况来确定价值。

举个例子，比如一家企业拥有大量的客户交易数据，就要先计算重新获取这些数据，需要投入多少成本？

这里面就包括数据采集、存储的硬件成本、数据管理、分析的软件成本、相关人员薪酬的人力成本、以及数据传输、安全费用等其他成本。

把这些成本相加，就得到了数据资产的重置成本，然后再考虑贬值因素确定数据价值。

比如说实体性贬值：数据存储设备的老化、损坏导致的数据资产价值降低。

功能性贬值：由于技术进步，新的数据采集和处理技术出现，使得原有数据资产的功能相对落后而产生的贬值。

经济性贬值：由于市场环境变化、行业竞争，导致数据资产的收益能力下降而产生的贬值。

第二、市场法。

也就是被评估的数据资产，要与类似数据资产在市场上的交易价格进行比较，来确定价值。

这种方法就需要找到与数据类型、数据质量、数据规模、数据用途相似的交易案例。

第三、收益法。

也就是通过估算数据资产在未来预期能够产生的收益，把这些收益折算为现值，来确定价值。

比如说一家金融机构拥有大量的客户信用数据，把这些数据进行分析，可以提供精准的信用评估服务，能获得具体的收益了。

这种就适用数据资产能够产生稳定收益，而且可以合理预测的情况。

因为数据资产比较特殊，这些方法也可以结合起来估值去用。

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当然，作为企业家和投资人，我最关心的是数据资产入表之后，对企业经营价值和投资价值会产生什么重大的变化？

在经营管理方面，我认为有两点：

1、提升数据管理意识：数据既然已经形成入表的企业资产，就可以直接进入到财务报表中，那么企业就需要建立完善的数据管理体系，提升数据管理水平。

2、推动业务创新和转型：数据资源入表后，公司就会关注数据的价值挖掘和利用。这也会推动公司加快数字化转型的步伐，探索基于数据资源的新业务模式和盈利增长点，例如精准营销、数据分析、数据交易等业务，提高公司的核心竞争力和市场适应能力。

像德生科技就拿到了福建大数据交易所颁发的《数据经纪人授权证书》，成为福建数交所垂直领域的首批数据经纪人。

他们做的四款数据产品，“地区就业情况分析”、“个人职业背景调查”、“失业保险业务核验”、“养老保险业务核验”也在福建数交所挂牌，在民生服务领域占有相当高的市场份额。

从财务角度出发，有五点价值：

1、资产规模扩大：数据资源作为一种新的资产类别入表，会直接增加上市公司资产规模，并且只增加资产，不增加负债。特别是一些拥有大量用户数据、业务数据的公司，把这些有价值的数据纳入资产负债表后，总资产规模会明显增加，提升公司在市场上的资产实力形象，增强投资者信心。

像智能供应链综合服务的上市公司密尔克卫，在2024年半年报中，就把5.27亿的数据资源全部计入了存货，占到了公司资产的4.43%，所有数据资源都被确认为“外购的数据资源存货”。

2、优化资产结构：数据资源可以根据公司的经营策略，分别列入“存货”、“无形资产”或“开发支出”的名下。如果数据资源被确认是无形资产，就会提高无形资产在公司资产中的占比，改善资产结构，使公司更符合数字经济的资产特征，增强公司资产的灵活性和抗风险能力。

像卓创资讯，就把数据资源列为无形资产，2024年上半年数据资产入表金额是1786.97万，

并且显示为自行开发所得，无外购数据资源。

3、影响财务比率：在资产负债率方面，由于资产规模扩大，分母增大，在负债不变或负债增加幅度小于资产增加幅度的情况下，资产负债率就会降低。

这就意味着公司的财务风险在一定程度上降低，有利于公司获得更多的融资机会和更有利的融资条件，像惠同新材的“数据资源入表金额”占总资产比例超1/5。

4、利润率方面，数据资源如果能够得到有效的开发和利用，就能为公司带来新的收入，提高公司的利润率。

5、融资能力方面：拥有高质量数据资源，并且是合理入表的公司，更容易吸引投资者的关注和资金投入，无论是股权融资还是债权融资，都能获得更有利的条件，特别是银行评估公司贷款申请的时候。

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从土地财政的房地产时代，向股权财政的创新时代转型的时候，需要关注的不只是创新能力，也包括数据能力。

像数据作为资产入表后，很多企业的财务部还只是会计功能，但好的财务，是能根据最新的财务准则，给出经营上的建议。

同时，创新时代需要企业家和投资人与时俱进，这不只是财务人员的工作，而是企业家和投资人都必须学习，提前运用起来。

正如韦尔奇所说：一个组织的学习力和将学习转化为行动的速度，将是它战胜竞争对手最终的关键优势。

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责任编辑 | 罗英凡

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