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【统计局】数据资源入表-半年考- 国家制度文件出炉在即 数据资产化在探索中前行
浏览次数:【444】  发布日期:2024-9-8 15:23:03    文章分类:财经资讯   
专题:统计局】 【发言人】 【劳工部】 【数据资源】 【数据资产
 

  自2024年开始推行的数据资源入表,随同着上市公司半年报全部披露完毕,交出半年“成绩单”。资本市场对数据资源入表的反应到底如何?各类不同角色的市场参与者,又该如何找寻自己的定位?最近,南财数据团队基于公开信息进行数据统计分析,并采访多位资深从业者和权威专家,回顾观察一段时期以来数据资源入表给 数据要素 市场造成的影响。

  一边是许多省、市甚至县级行政区域以数据资源入表为抓手,争先探索数据资产化的创新“首单”;另一边是数据资源入表企业股票价格波动不大,多数持有数据资源的企业仍在观望,甚至有第叁方服务机构从业者发出“退圈”的感慨。专家分析,各地在推进改革的实践中,已触碰到数据权属、授权运营、资产评估、纳统入表、跨境流动、合规安全等“硬骨头”, 数据要素 市场化配置改革亟需法治支撑。

  超七成数据资源入表上市公司资产负债率降低

  2023年8月,财政部制定印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》),于2024年1月1日起施行,自此掀起数据资产入表热潮。财政部会计司有关责任人曾在解读《暂行规定》时表示,准确反映数据相关业务和经济实质,强化数据资源相关信息披露,可以为报表使用者了解企业数据资源价值、提升决策效率提供有用信息。

  数据显示,截至2024年8月31日,A股上市公司半年报全部披露完毕,共有33家上市公司在半年报实现了数据资源入表,相比一季报增加了15家;入表总金额为5.05亿元人民币,相较于一季报的入表总金额增长了4倍。上市公司半年报的数据资源入表的类别分布和金额也出现明显变化,计入“开发支出”项的数据资源总金额大幅增加近17倍,意味着更多上市公司已经在实行自己的数据战略,并有意通过财报对外披露阶段性成果。

  上述33家企业中,有18家为民营企业,且多为信息技术服务行业的企业。当数据资源作为无形资产计入财报后,企业可以将其作为抵押资产进行担保,以便获得银行借款等债务融资。好比,在报告期内, 神州数码 将其开发的“金服云”数据产品作为数据资产并入企业财务报表,并获得了 建设银行 深圳分行的3000万元授信融资。

  比起2024年一季报,半年报数据资源入表的中高市值企业数量明显增加,市值大于200亿元的企业占比从一季报的17%增至33%,主要归因于多家国有上市公司实行了数据资源入表动作,包含 中国移动中国联通中国电信 三大市值超千亿元的通信运营商。而入表企业中市值超200亿元的民营企业仅有 圆通速递 一家。

  半年报数据资源入表的33家企业中,有70%企业资产负债率相较于去年年底有所下降。同样的现象可以在一季报入表的企业中看到,有87%的企业一季度资产负债率相较于前一年年底有所下降。改善资产负债表是数据资源入表能够造成的好处之一,这使得外部投资者和金融机构对企业的危险评价降低,从而更愿意提供融资支持。

  国企、信息技术企业是入表融资主力

  业界普遍认为,数据资源入表可以助推企业融资增信。据不完全统计,截直到今天年8月末,全国至少有60个实现对部分数据资源资产化管理并获得银行融资授信(不含数据 知识产权 )的案例,融资金额总计规模超过6亿元人民币。有34个案例为国有企业,占比57%;其中半数为城投国企。

  不难看出,在数据资源入表的探索阶段,国有企业、信息技术服务行业企业成为主力军。

  这或与政策导向和企业的特殊类型有关。去年12月,财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》,鼓励在金融、交通、医疗、能源、工业、电信等数据富集行业探索开展多种形式的数据资产开发利用模式。这些行业正是国有企业的传统优势行业,很多地方也希望通过国有企业的试点来带动更多市场主体参与。前述34家实现数据资产融资授信的国有企业大多数属于金融、交通、信软、建筑、能源、制造等行业,其中有29家还重点宣传自己创下了“某某首单”的纪录,希望以此引领形成当地数据资产管理的示范。好比,7月26日,河钢集团有限公司通过数据资产融资1000万元人民币,实现了“ 河北省 内首笔基于数据资产质押的普惠金融产品授信”。

  南财数据团队观察到,国企建立地方数据资产化“首单”的路径通常为:首先,在公司内部建立数据资产化管理的相关制度与团队;然后,将部分数据开发为数据产品,并通过将数据产品上架到数据交易所,获得确权凭据;接着,围绕数据产品进行会计处理,将相关成本并入资产负债表,形成数据资产;最后,以该项数据资产获得银行融资授信。路径的走通意味着企业真正晓得了何为数据资源、何为数据产品、何为数据资产,为地区、行业积累了可参考的经验;同时也意味着本地区已经有银行接受并认可数据可以作为一种具有经济价值的资产,有望带动更多金融机构参与。

  信息技术服务行业企业的情景则与其资产特征有关。该类企业通常是“轻资产”,即企业的核心能力主要包含服务技术、流程管理、治理制度、资源获取和整合能力、品牌文化、人力资源等,很少拥有厂房、设备、原材料等对授信融资有极大助力的重资产。某 人工智能 公司的一位责任人曾向南财数据团队表示,该公司拥有大量的 知识产权 ,AI模型中也沉淀了大量数据资源,希望可以通过数据资源的资产化获得更多融资,以弥补缺少抵押物的融资短板。

  不过,从金额来看,通过数据资产获得银行融资授信,为企业资金流增加造成的影响仍然有限。60个案例中,71%的案例融资额不高于1000万元。某银行直接经办了数据资产入表融资的内部人士坦陈,银行对数据资产化态度谨慎,1000万元以内的授信额度实际上没有超过普惠信用贷款的范畴,实施起来相对容易。

  随着市场对数据资产认知的加深,银行授信额度出现了一定的上升趋势。截直到今天年8月末,包含5家国有企业在内的共8家企业获得了超1500万元的融资授信,其中有6个案例发生在今年5月以来。7月30日,全国首例国有企业数据资产公证确权质押融资在江西共青城落地,共青城市金服集团获得了上饶银行质押融资贷款6600万元人民币,也是能够统计到的钱财最大的一笔数据资产融资贷款。

  资本市场仍在观望

  《暂行规定》发布之初, 数据要素 概念股曾掀起涨停潮,有很多券商分析数据资源入表可以增厚企业资产,价值前景广阔。经过一段时期的运行,资本市场对数据资产入表的真实反应如何?

  北京大学国家发展研究院院长、北京大学数字金融研究中心主任黄益平在2024中国 数字经济 发展和治理学术年会上演讲时指出,有研究者利用上市公司的数据进行计量分析发现,从股票价格看,资本市场对数据资产入表几乎没有反应,并未看到数据资产入表可能造成的估值提升,资产回报率显现出负值。

  黄益平初步推断,假如 数据要素 没有发生回报或回报不明显,那么数据资源入表使得资产扩张,回报率自然就会下降;另一方面,如果积极运作数据资源入表的企业正是负债率高、盈利率低的企业,那么资本市场对数据资源入表没有做出积极反应也就不难明白。从数据来看,今年一季报和半年报数据资源入表的企业中,分别都有三成企业在2023年年报中显示资产负债率大于60%,风险相对较高。

  南财数据团队研究了半年报入表上市企业的股票价格变动,发现除 福石控股凌云光 等个别企业有较为明显的股票价格上升外,大部分企业的股票价格波动相对平淡。在33家半年报入表企业中,有20家企业的收益率增长幅度(即今年半年报相较于一季度的收益率变动)大于一季度相较于去年半年报的增长幅度,占比约为61%。整体来看,多数企业的收益率变动不高于10%。 每日互动凌云光同方股份 三家企业半年报利润率较一季报由负转正,实现结束亏损实现盈利。

  更多的企业还在观望。尽管半年报入表了数据资源的33家上市公司比起一季报的18家,数量几乎翻倍,但仅占到A股上市公司总数的0.6%。有数据资源入表咨询师告诉南财数据团队,今年以来自己接到大量的企业初步咨询需求,但在一番了解之后,真正愿意落地实行数据资源入表的总体较少,较为积极的反而是想要同样成为数据资源入表咨询服务商的机构。

  企业关心数据真正价值几何

  “许多民营企业真正关心的是,将数据资源入表,到底能够造成哪些回报。”前述咨询师将前来了解数据资源入表的企业大致分为两类:一类是本就有数据相关的业务和产品,是“顺便”入表,希望帮助企业融资或开拓入表咨询新业务;另一类是在传统业务中积累了大量数据,希望以入表为牵引,实现数字化转型,开拓数据产品新业务。二者都十分关心,数据资产的价值是否能够得到认可。

  数据的权属问题及价值评估问题,一直是数据资源入表的两个关键点。随着各地数据资产登记制度的日渐成熟,数据权属得到了部分的解决,可以为企业拥有数据的合法性提供一定的官方背书。焦点越来越聚焦在数据价值评估上,即,企业难以判断自己所拥有的数据到底值多少钱?

  回答这一问题的难点在于,一方面,有些数据是用于企业内部的降本增效,其实不直接参与交易,无法计算其价值;另一方面,当前数据交易市场的成熟度、透明度还未建立,也难以提供市场公允价值。今年5月发布的《全国数据资源调查报告》显示,数据场内交易供需匹配率较低,数据产品成交率为17.9%。南财数据团队前不久发布的《 数据要素 市场8月趋势解析》报告也指出,北京、上海、广州、深圳、贵阳五家数据交易所在8月1日至31日共新增上架数据产品318个,只有31个公开了定价,占比不到10%。

  数据价值与应用场景也有很大的关系。一家已通过数据产品实现营业收入大幅增长的民营企业的总裁表示,该公司出品的同样一份数据报告,卖给不同场景的顾客,售价可能存在10倍甚至更多的差距。如果根据成本法来计算,由于数据可以几乎零成本地复制,而前期研发投入又无法被直接并入成本,该数据报告的价值会被严重低估;但如果根据售价来计算,又难以向审计机构解释为啥同样的产品售价差距如此之大,就有被疑问数据做假的危险。利润增加是否会造成新增税收,也有待考量。疑虑之下,企业对数据资源入表选择观望,也就无独有偶。

  “民营企业融资需求很大,这个判断是不完全准确的。它们更期望的是低成本的融资。”南财数据曾统计披露,场内数据产品约七成为科技公司开发的工具类产品,如大模型、数据管理平台等,而前述咨询师告诉南财数据团队,该类公司也往往拥有大量的 知识产权 ,显然,通过 知识产权 来融资,比通过数据资产来融资流程更成熟、确定性更高,自然会更倾向于 知识产权 融资。

  城投类企业的热情与隐忧

  与一些民营企业的犹豫形成对照的是,很多城投公司对数据资源入表更为热情。据南财数据团队不完全统计,截至2024年8月底,至少41家城投公司及下属企业完成数据资产入表或融资。其中,有17家城投公司通过数据资产化获得银行融资授信,融资金额总规模达到2.5亿元人民币。

  2023年9月,国务院发布《关于金融支持融资平台债务风险化解的指导意见》,规定地方国有企业在满足包含“非经营性资产(城建类资产)占总资产比重不高于30%”在内的“335指标”后,才能被定性为产业类国企,从而提高发债成功概率。将数据资产划入创新型经营性资产,有助于实现对城投类资产占比的压降,这也成为城投公司实施数据资源入表的重要驱动力。

  然而,黄益平对此表达了担忧:如果“土地城投”变成“数据城投”,风险或会超过“土地城投”。症结仍然在于数据价值上,当下数据资产的价值评估与保值率仍未形成相对成熟的市场共识,如果城投公司入表的数据资源在一段时期后价值发生变化,将造成较大金融风险。黄益平的另外一个担忧是,城投公司所掌握的公共数据为公共所有,理应优先服务于社会与经济。

  公共数据的权属及由此造成的 利润分配问题,是国有企业数据资产化管理绕不开的话题。有观点认为,公共数据来自于社会公众,应该优先推动无偿开放;也有观点认为,将公共数据加工形成数据产品后投入市场,可以助推地方政府增加财政收入。

  对此,国家“数据二十条”已经做出了一定水平回应:推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用,探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。在此环境下,公共数据授权运营或许能够成为两种观点之间的平衡点。今年7月31日,江苏提出“两级主体、分级授权”模式,将公共数据授权对象分为运营主体和开发主体,实现职责分离。8月1日,广州也提出拟对公共数据授权运营实行“运商分离”模式,即,承担公共数据运营工作的机构不参与数据产品开发,数据产品经营权100%归属于数据商,避免出现利用运营优势参与数据产品经营而造成市场竞争不公平的问题。

  啃“硬骨头”亟需法治支撑

  “种种迹象表明,市场正在趋于理性。”中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授欧阳日辉认为,与一季报相比,半年报数据资源入表的企业数量增加的其实不多,表明市场整体持比较谨慎的态度。尤其在政策还未非常明朗的阶段,多数企业其实不急于去做数据资源入表。

  市场的理性还表现在,越来越多的从业者开始认识到,数据资源入表不只是指单纯的财务入表动作,还蕴含着数据治理、流程再造、产品开发、项目管理、价值评估、合规安全等一系列漫长的链条。其中最复杂的数据治理、流程再造工作,不再是能够避重就轻的“房间里的大象”,而是对 数据要素 价值开发非常重要。

  与长链条对应的是,不同专长的第叁方服务机构纷纷介入数据资源入表咨询这一市场,如律所、会计师事务所、咨询公司、技术公司、数据经纪人、数据交易所等。“培育数据产业生态”也成为一些地方政府培育当地 数据要素 市场的抓手。欧阳日辉建议,在发展初级阶段,可以让市场先充分竞争,政府需要做的是维护良好公平的市场秩序和营商环境。

  数据价值评估难与数据交易市场的不成熟有关。欧阳日辉表示,学界对场内交易与场外交易的规模和效率仍在研究,对于数据交易所的功能也需要进一步理清。数据交易所刚开始的设定在某种水平上参考了证交所和期货交易所,但经过实际运行却发现,数据交易所的经营模式可能会大不相同。

  欧阳日辉指出,各地在推进改革的实践中,已触碰到数据权属、授权运营、资产评估、纳统入表、跨境流动、合规安全等“硬骨头”。 数据要素 市场化配置改革亟需法治支撑。

  近期,国家数据局有关责任人在多个场合透露,今年内将逐渐推出数据产权、数据流通、收益分配、安全治理等多项制度文件,不断增强 数据要素 市场化配置改革的系统性、整体性和协同性。

  距2024年结束还有不足四个月。国家层面的制度文件何时出台,备受瞩目。欧阳日辉分析,政策的出台需要考虑各时间节点、步骤之间的相互配套,防止出现合成谬误或分解谬误,力争实现“1+1>2”的效应。

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