數據資源會計新規對數字經濟核心產業上市公司價值的影響

摘要：財政部于2023年發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，對數據相關產業發展影響深遠。基于《企業數據資源相關會計處理暫行規定》頒布這一事件的發生，以A股數字經濟核心產業上市公司為樣本，采用事件研究法實證檢驗其對公司價值的影響。研究發現，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的頒布獲得了積極的市場反應，提升了公司價值，并且在數字經濟發展水平相對較高的地區，其提升作用更為顯著和持續。基于此，規范數據資源會計處理、強化數據資源會計信息披露是提升公司價值的有效途徑，上市公司、監管部門、會計師事務所、各地政府應加快形成有效合力，推動數據會計新規健康、有序實施。

關鍵詞：數據資源；會計新規；數字經濟；核心產業；事件研究法

0 引言

在新一輪科技革命和產業變革的推動下，數字經濟作為一種新的生產方式，正成為實現高質量發展的關鍵動力。自黨的十九屆四中全會首次提出將數據作為生產要素參與市場分配以來，數據作為數字經濟時代的核心生產要素，進入價值大規模釋放的階段。面對日益增加的數據資源，企業如何對其進行資產確認，將其價值真實、可靠地對外披露，成為各方關注的焦點。為規范企業數據資源相關會計處理、強化相關會計信息披露，財政部于2023年8月21日發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），自2024年1月1日起實施。

《暫行規定》這一數據資源會計新規的頒布是貫徹落實黨中央、國務院關于發展數字經濟決策部署的重要舉措，也是以專門規定規范企業數據資源相關會計處理、發揮會計基礎作用的重要一步，意味著數據資源將作為一項資產參與企業日常經營活動的會計核算，將其價值反映在資產負債表中，向財務報表使用者披露。數據資源入表有助于推進會計領域創新研究，服務數字經濟治理體系建設；同時，也會促進數據相關業務經濟實質的反映，提高企業會計信息質量，提升會計信息的決策有用性。

國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》中明確提出，數字經濟核心產業是指為產業數字化發展提供數字技術、產品、服務、基礎設施和解決方案，以及完全依賴于數字技術、數據要素的各類經濟活動。數字經濟核心產業相比其他產業具有高技術密集性、數據賦能發展等特點，在日常經營活動中涉及的數據資源數量大、種類豐富。因此，數據資源會計新規最先對數字經濟核心產業產生影響。

投資者通過企業對外披露的會計信息衡量企業價值，從而影響其投資意愿。對投資者信心的影響反映在相關資本市場的股價之中，而高質量的會計信息會通過降低私有信息交易量及投資者之間的信息不對稱程度，提高股價同步性與市場流動性^[1]。因此，數據資源會計新規是否會獲得市場的認可，能否提高企業披露會計信息的質量，可以通過相關資本市場的反應予以說明。本文以數字經濟核心產業上市公司為樣本，采用事件研究法分析《暫行規定》發布對公司價值的影響。

1 國內外文獻綜述

數字經濟快速發展以來，國內外研究者均對數據資源會計處理問題進行了探討與分析，但是研究側重點不同。國外研究者聚焦于對數字資產、加密資產等的會計處理進行分析，提出會計準則進一步完善的方向；國內研究者則是對范圍更廣的數據資源、數據資產的會計處理進行探討。

Luo和Yu ^[2]通過分析全球40家披露加密貨幣的公司的財務報表，比較了運用GAAP（通用會計準則）和IFRS（國際財務報告準則）不同企業會計準則時，加密貨幣會計核算的差異。Chou等^[3]基于利益相關者視角分析了會計準則對加密資產確認、計量及披露的適用性，為準則制定者在加密資產會計處理方面提出建議。Jackson和 Luu ^[4]通過研究加密數字資產的會計處理現狀，分析了數字資產潛在的會計處理方法，并提出了制定新的會計準則和在現有金融資產會計準則基礎上進行修改兩種政策建議。

我國學者在《暫行規定》頒布前就已經開始對數據資源會計處理進行研究。一些研究者針對確認、計量、披露等某一方面對數據資源的會計處理問題進行探討。許憲春等^[5]、羅玫等^[6]、季周和李琳^[7]分別對數據資產的價值與核算、價值評估、披露方式提出了相關會計處理建議。也有研究者對數據資產會計處理的整個過程進行了系統性探討。秦榮生^[8]對數據資產確認時涉及的權屬問題進行分析，提出了數據資產計量的多種方法，并對數據資產列報和披露提出建議。張俊瑞等^[9]提出構建“數據資產”一級科目，將其運用于數據資源的會計處理和列報。關于數據資源披露的經濟后果，危雁鱗等^[10]、苑澤明等^[11]、張俊瑞等^[12]基于文本分析法分別研究了企業數據資源信息披露對審計收費、企業價值、分析師盈余預測的影響。

《暫行規定》頒布后，數據資源會計處理問題成為研究熱點。大多數研究者針對其內容、意義進行探討，并為將來進一步修改提出了建議。蹇薇等^[12]解讀了《暫行規定》的內容，并從準備階段與實施階段為企業應對數據資產入表提出建議。曾家瑜和趙治綱^[14]對數據資產會計處理的已有研究進行梳理，從數據資產計量革新、列報與披露、數據資產審計3個方面提出了展望。鄭國英和章曉洪^[15]對數據資源信息披露的方式與內容、管理與機制進行了探討。程小可^[16]以《暫行規定》的頒布為背景，從數據資產確認、計量、披露方面探索構建基于IFRS的數據資產會計標準。王文兵和李珺珺^[17]對數據資源會計處理進行了系統分析，并從數據資源的確認、二分法分類、計量3個方面對《暫行規定》提出了改進和完善建議。陳金勇等^[18]梳理了國內外關于數據資源會計處理的規定并進行比較，提出構建數據資源會計的信息生成機制，以解決實務中可能存在的疑惑，豐富了現有理論。

關于《暫行規定》發布后的影響和意義，陳俊等^[19]從出臺的背景思路、數據資產入表的宏微觀經濟影響、數據資產入表面臨的挑戰等方面進行探討，提出該規定是當下助推數字經濟發展的重要政策工具。季豐^[20]認為，數據資源會計新規會改變會計信息的相關性，影響職業判斷的選擇傾向，影響企業內部控制和業財融合。劉峰等^[21]從財務報告的目標出發，認為《暫行規定》的實施能幫助投資者預測企業未來的經營發展，提高決策有用性。趙治綱^[22]從微觀、中觀、宏觀層面說明了數據資產入表的戰略意義，并且基于數據資產入表面臨的挑戰提出了建議。張珊珊^[23]肯定了數據資源入表的正面經濟后果，也提出數據資源入表可能會造成資產“泡沫化”、改變資本市場資源分配的觀點。

可以看出，目前我國研究者從諸多方面對數據資源的會計處理進行了研究，但由于《暫行規定》于2024年1月1日起實施，對數據資源會計新規真實經濟后果的研究還不多。本文通過事件研究法分析《暫行規定》頒布后對資本市場的影響，以期拓展數據資源入表領域的相關研究。

2 數據資產入表的理論分析與傳導機制

數據資源入表的過程涉及諸多復雜因素，為保證會計信息的準確性和穩健性，《暫行規定》選擇了一種務實、穩妥的可持續發展思路，確保企業可以順利地對數據資源進行會計處理及披露^[19]。關于數據資源確認，《暫行規定》要求依據持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益消耗方式等關鍵因素，將其確認為存貨或無形資產，并根據現行存貨及無形資產準則對符合條件的數據資源進行會計處理。關于數據資源披露和列示，《暫行規定》要求在“存貨”“無形資產”“開發項目”下增設“數據資源”條目作為渠道。對于未能被確認為存貨、無形資產的數據資源，《暫行規定》給予了公司財務報表制定者較高的自由裁量權，允許公司根據實際情況及重要性原則對其持有的數據資源進行自愿披露。根據《暫行規定》的要求，企業披露的數據資源并非全部，而是能夠依據規定予以確認的部分。但是，對于數字經濟核心產業上市公司而言，其數字化程度較高，在財務報表中反映的數據資源更加完整，受《暫行規定》的影響相對而言也就更大。

《暫行規定》的頒布能提高數字經濟核心產業上市公司的會計信息質量，降低數字經濟核心產業上市公司與投資者之間的信息不對稱性。數字經濟核心產業上市公司擁有豐富的數據資源，并且這些數據資源在日常經營活動中為企業創造巨大的價值。雖然《暫行規定》頒布以前一些公司嘗試在附注中對數據資源進行披露，但大多是基于文本形式的披露，不能將數據資源的價值量化，不能準確、可靠地反映數據資源的價值，利益相關者也不能通過財務報表了解數字經濟核心產業上市公司持有數據資源的真實價值或評估企業資產，導致企業與投資者之間信息不對稱。《暫行規定》的頒布使得企業能夠將符合標準的數據資源反映在財務報表中，提高了企業所披露會計信息的準確性、及時性和完整性。對于未作為存貨或無形資產確認的數據資源，《暫行規定》給予管理層較大的自由裁量權，允許企業對重要的數據資源進行披露，使報表使用者更好地了解企業的財務狀況等相關信息，從而可降低信息不對稱性。

《暫行規定》的頒布能促進數字經濟核心產業健康發展，增強投資者對數據相關產業的投資信心。《暫行規定》的頒布使數據資源實現了從自然資源到經濟資源的跨越，數據資源入表使數據資源的經濟價值得到認可。《暫行規定》作為我國數字經濟發展過程中的重要政策，可以加強社會各界對數字經濟核心產業的重視。隨著數據資源入表的持續推進，關于數據權屬、數據估值、數據交易流程及規則、數據治理、數據資源監管等數據要素市場全流程的問題受到了社會各方的重視及討論，為數據要素的流通、數字經濟核心產業的健康穩定發展起到了推動作用。《暫行規定》允許對數據資源進行確認和披露，能夠增強數字經濟核心產業的研發信心及研發力度，積極探索數據資源解決客戶問題的新方式，提高企業的競爭水平；數據交易中心等數商企業也在不斷探索數據交易新模式、新場景，進一步助力數字經濟核心產業的發展。隨著數據資源加快入表，投資者對數字經濟核心產業的投資信心會有所增強，進而影響數字經濟核心產業上市公司的價值。

《暫行規定》頒布對數字經濟核心產業上市公司價值影響的傳導機制見圖1。

3 研究設計

3.1 研究方法

本文通過事件研究法，對《暫行規定》頒布后數字經濟核心產業上市公司的股價波動進行研究，進而分析事件的發生對數字經濟核心產業上市公司價值的影響。事件研究法是社會科學領域用于政策效果評估的重要方法，是基于反事實框架，用政策發生后上市公司股票的實際收益率與假設該政策沒有頒布時股票的期望收益率之間的差值來估計政策的效益。事件研究法有3個假設：①市場有效假說，即一切有價值的信息均準確、有效地反映在股價趨勢中；②資本市場對事件的發生沒有提前預期；③事件窗口期內無其他事件對資本市場產生影響，保證股價的波動是由所研究事件引起的。

3.1.1 事件、事件發生日、事件窗口期和估計窗口期的確定

本文研究的事件為《暫行規定》的頒布。《暫行規定》于2023年8月21日正式頒布，因此，將2023年8月21日定為事件發生日。由于《暫行規定》的發布沒有提前發布新聞等向市場說明，所以將2023年8月21日定為事件的發生日具有合理性。在事件研究法中，2023年8月21日即為t=0。

對于事件窗口期的選擇，目前國內外不同研究采用不同的區間，并無統一標準。事件窗口期的選擇在一定程度上會影響研究結果，事件窗口期選擇過短可能難以涵蓋事件發生對資本市場的全部影響，而事件窗口期選擇過長則難以將其他影響股價波動的因素進行剔除。因此，本文選擇2023年8月16—24日為事件窗口期，即[t1，t2]，其中-3≤t1≤t2≤3。在研究過程中，本文先對整個事件窗口期[-3，3]進行檢驗，然后再對事件窗口期的每一天進行分析。

對于估計窗口期的選取并沒有過多的特殊要求，但是估計窗口期選取的長短會對個股的期望收益率產生影響。如果選擇過長的估計窗口期，研究數據很可能發生結構性改變；若選擇過短的估計窗口期，最終的結果可能不夠精確。財政部于2022年12月9日發布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》（以下簡稱《暫行規定（征求意見稿）》）。為避免《暫行規定（征求意見稿）》對資本市場的影響，根據已有文獻和本文的實際情況，將估計窗口期確定為2023年3月10日—8月15日，共107個交易日，即估計窗口期為[-110，-4]。

3.1.2 模型選取與計算

事件研究法基于資本市場的股票交易數據，首先估計事件沒有發生情況下股票的期望收益率，然后計算事件發生情況下實際收益率與期望收益率的差值，從而衡量企業股價的波動程度，即異常收益率（AR）。將事件窗口期內每天的異常收益率進行加總，即為累計異常收益率（CAR）。將異常收益率和累計異常收益率分別取平均值，得到平均異常收益率（AAR）和累計平均異常收益率（CAAR）。

具體計算步驟如下：

第一步：用市場模型法（MM）估計個股期望收益率。市場模型法以CAPM（資本資產定價模型）為基礎，計算公式為

Rit=αi+βiRmt+εi（1）

式中，Rit和Rmt分別為在交易日t上市公司i和股票市場m的實際收益率。

構建OLS（普通最小二乘法）回歸模型，利用估計窗口期內個股收益率的數據，得到參數α^i與β^i的估計值，即期望收益率的計算公式為

R′it=α^i+β^iRmt（2）

第二步：根據第一步求出的參數α^i與β^i的估計值，計算事件窗口期內每只股票的異常收益率，計算公式為

ARit=Rit-（α^i+β^iRmt）（3）

式中，ARit為上市公司i在事件窗口期t的異常收益率；Rit為事件窗口期內上市公司i在時間t的實際收益率；α^i+β^iRmt為通過式（2）計算得到的期望收益率R′it。

第三步：計算事件窗口期內每家公司的累計異常收益率，計算公式為

CARi（t1，t2）=∑t2t=t1ARit（4）

式中，CARi（t1，t2）為樣本公司i在事件窗口期內的累計異常收益率。

第四步：計算樣本公司在事件窗口期內的平均異常收益率，計算公式為

AARi（t1，t2）=1N∑t2t=t1ARit（5）

式中，AARi（t1，t2）為樣本公司i在事件窗口期內的平均異常收益率。

第五步：計算研究樣本在事件窗口期內的累計平均異常收益率，計算公式為

CAARi（t1，t2）=1N∑t2t=t1CARit（6）

式中，CAARi（t1，t2）為樣本公司i在事件窗口期內的累計平均異常收益率。

第六步：分析事件窗口期內事件的發生對研究樣本的影響是否顯著，對CAARt進行T檢驗。T檢驗的公式為

tCAARt=CAARts（CAARt）/n（7）

其中，s（CAARt）的計算公式為

s（CAARt）=1n-1∑ni=1（CAARit-CAARt）²（8）

如果T檢驗的結果表明T統計量的值超過了特定顯著水平下設定的臨界值，或者P值低于設定的顯著性水平，則說明事件的發生對公司股價波動有顯著影響。

3.2 數據來源

本文研究《暫行規定》的頒布對數字經濟核心產業上市公司價值的影響。由于目前沒有對數字經濟核心產業上市公司進行分類的數據庫，因此本文借鑒趙夢真^[24]、張敬文和童錦瑤^[25]、田發和鄒思遠^[26]、余長林和孟祥旭^[27]的研究，將數字經濟核心產業分類中數字產品制造業和數字技術應用業作為研究樣本，并與中國證監會《上市公司行業分類指引》（2012年修訂）中的行業一一對應，發現數字經濟核心產業上市公司主要對應生產各種數字技術硬件基礎的計算機、通信和其他電子設備制造業（Ｃ39），構建數字信息傳輸網絡的電信、廣播電視和衛星傳輸服務業（I63），提供在線平臺和服務的互聯網和相關服務業（I64），以及提供各種軟件解決方案和信息技術支持的軟件和信息技術服務業（I65）。然后，結合東方財富網數字經濟概念股，將二者統一為數字經濟核心產業上市公司樣本數據。最后，本文剔除ST公司、在整個窗口期內數據不完整的公司，最終得到983個公司樣本。樣本公司的個股收益率及對應的市場收益率數據，均來源于國泰安（CSMAR）數據庫。

4 結果與分析

4.1 整個事件窗口期內的CAR估計

根據上述步驟，可以計算得出983個研究樣本在事件窗口期內每天的異常收益率（AR）和累計異常收益率（CAR）。事件窗口期內CAR描述性統計結果見表1。

從表1可以看到，事件窗口期內每天的CAR最大值都大于0，涉及四川觀想科技股份有限公司（301213）、慧博云通科技股份有限公司（301316）、北京中亦安圖科技股份有限公司（301208）、北京三維天地科技股份有限公司（301159）等上市公司。一些上市公司在事件窗口期內不同時間的累計異常收益率位居第一。這些上市公司在數據標準化與大數據相關領域、智能信息化領域為龍頭企業。事件發生后，t=0、t=1、t=2、t=3對應的CAR均大于0，說明事件窗口期內數字經濟核心產業上市公司的股票價格得到了提升，《暫行規定》頒布事件的發生提高了數字經濟核心產業上市公司的價值。

在[-3，3]事件窗口期內，CARgt;0的公司有604家，占樣本總數的61.44%，說明《暫行規定》的頒布給我國數字經濟核心產業上市公司的股票效益帶來了正向影響。

4.2 事件窗口期內的AAR和CAAR分析

在上述步驟計算得出AR和CAR的基礎上，可以進一步計算出983個研究樣本在事件發生前后3天每個交易日的AAR，并對AAR進行T檢驗，結果見表2。

從表2可以看出，在事件窗口期內各交易日AAR均顯著，有3天的AAR為負。在事件發生當天及之后兩天，事件發生對AAR的影響在1%水平上顯著為正，特別是在事件發生后的第一天，平均異常收益達到1.31%，遠超事件發生前的水平，說明數字經濟核心產業上市公司的價值有顯著提高，相關資本市場對事件響應迅速。

事件窗口期內，CAAR的結果及對CAAR進行T檢驗的結果見表3。

從表3可以看出，在事件窗口期內，CAAR僅有1天不顯著，且位于事件發生之前。事件發生后，數字經濟核心產業上市公司的CAAR均為正，且在1%水平上顯著，說明數字經濟核心產業相關資本市場對《暫行規定》政策的頒布有積極的正向影響效應。

為了更加清晰地反映《暫行規定》對我國數字經濟核心產業相關資本市場的正向影響效應，本文將事件窗口期內整個A股市場和數字經濟核心產業上市公司的CAAR進行比較，見圖2。從圖2可以看出，在[-3，3]的事件窗口期內，事件發生后，數字經濟核心產業上市公司的CAAR均為正且大于事件發生之前。在事件發生當天和事件發生后第一天，CAAR增幅明顯，說明投資者對《暫行規定》頒布的響應迅速且積極。與整個A股市場CAAR對比可以發現，事件發生前，數字經濟核心產業與整個A股市場的CAAR比較接近，均在0附近，且數字經濟核心產業上市公司的CAAR低于整個A股市場的CAAR。在事件發生后的3個交易日，數字經濟核心產業上市公司的CAAR迅速提升，與整個A股市場的CAAR表現拉開較大差距，再次說明數據資源入表使數字經濟核心產業上市公司的價值得以顯著提高。

4.3 穩健性檢驗

4.3.1 改變估計模型

為檢驗研究結論是否穩健，本文采用市場調整模型（MA）再次計算事件窗口期內的CAAR，結果見表4。

從表4可以看出，在相同的估計期，用市場調整模型計算出的CAAR在[-3，3]的事件窗口期內有5天顯著，不顯著的時間位于事件發生當日和之前2日。事件發生之后，CAAR均在1%水平上正向顯著，說明事件的發生顯著提升了數字經濟核心產業上市公司的價值，證明了上述結論。

4.3.2 改變事件窗口期

因為事件窗口期選擇不同對結果的影響不同，除了改變估計模型，本文還通過改變事件窗口期驗證結論的穩健性。首先，將事件窗口期改為[-5，3]，即2023年8月14—24日；將估計窗口期確定為2023年3月10日—8月13日；共105個交易日，即估計窗口期為[-110，-6]。然后，本文還驗證了在事件窗口期為[-10，10]，即2023年8月7日—9月4日，估計窗口期為[-110，-11]下結論的顯著性，見表5。

從表5可以看到，在[-5，3]、[-10，10]的事件窗口期內，數字經濟核心產業上市公司的CAAR仍在1%水平上顯著，證明了結論的穩健性。

5 進一步分析

本文進一步將全國劃分為東部地區、西部地區和中部地區，研究在不同區域數字經濟發展水平背景下，《暫行規定》的頒布對數字經濟核心產業上市公司價值的影響。

首先，基于《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》^[28]，參照巫景飛和汪曉月^[29]、閆春等^[30]的做法，對數字經濟發展水平進行測度。構建了以數字產業化、產業數字化為一級指標的數字經濟發展指數評價體系，采用熵權法對我國不同地區的數字經濟發展水平指數進行測算。相關數據來自國家統計局、企研·社科大數據平臺、北京大學數字金融研究中心、電子信息制造業統計年鑒、阿里研究院。數字經濟發展指數評價體系見表6。

通過數字經濟發展指數評價體系可以計算出我國31個省（自治區、直轄市）的數字經濟發展指數，進而計算得到東部、中部、西部3個地區的數字經濟發展指數，見表7。由表7可知，我國東部地區的數字經濟發展指數處于領先地位，中部地區次之，西部地區較為落后。

然后，按地區將數字經濟核心產業上市公司分為3類，采用事件研究法分別計算不同地區的CAAR，并且對其進行顯著性檢驗，結果見表8。

由表8可以看出，在數字經濟發展水平較高的東部地區，《暫行規定》發布后，數字經濟核心產業相關資本市場反應更為顯著，在事件發生當天及其后3天，數字經濟核心產業上市公司的股票價格有顯著提高。而在數字經濟發展相對較差的中部地區和西部地區，在事件發生當天，數字經濟核心產業相關資本市場反應并不顯著。在《暫行規定》發布后的第二個交易日（t=2），3個地區數字經濟核心產業上市公司的股票價格均有顯著的積極反應，其中東部地區反應更為顯著。在事件發生后的第三個交易日（t=3），仍然僅有東部地區的數字經濟核心產業上市公司股票價格反應顯著，且第三天東部地區的CAAR最大，為0.015 3，說明數字經濟發展水平較高的地區，數字經濟核心產業上市公司的價值有更加顯著的提高且持續時間較長。

數字經濟發展是數據要素市場健康培育的前提，對當地數據要素市場環境改善和數字治理水平提升有顯著影響。在數字經濟發展水平高的地區，數據要素市場呈現出更為完善的形態，數據產業呈現出更強的集聚效應，地區內完備的數字基礎建設為數字經濟核心產業創新與發展注入了強大活力。數據治理需要政府、企業、社會公眾等多主體的參與，數字經濟發展水平較高地區的企業會更加注重數據治理水平提升。在對數據資源進行會計處理過程中，數據治理水平高的企業能更好地應對數據資源入表，對外披露的會計信息的質量也往往更高。因此，數字經濟發展水平高的地區，其數字經濟核心產業上市公司股價提升更為顯著。

6 結語

《暫行規定》頒布是數字經濟發展過程中的一件大事，對數字經濟產業的意義深遠。在目前已有的研究中，還未有研究者量化《暫行規定》頒布的經濟后果。基于此，本文首先在理論層面分析了《暫行規定》頒布對企業價值影響的傳導機制；其次通過事件研究法分析了數字經濟核心產業上市公司在《暫行規定》頒布前后的股價變化；最后探究了數字經濟發展水平對數字經濟核心產業上市公司的股價波動水平是否有影響。研究發現：第一，《暫行規定》的頒布引起了數字經濟核心產業上市公司股價的顯著波動，與整個A股市場上市公司相比，產生了更為積極的市場反應，提升了企業價值。在更換估計模型與改變事件窗口期進行穩健性檢驗后，結果依然成立。第二，數字經濟發展水平較高的地區，其數字經濟核心產業上市公司的股價提升更為顯著且持續時間較長。

規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，是提升公司價值的有效途徑，因此，各方應積極推動數據資源會計新規健康、有序實施。

（1）企業是數據資源會計新規的實施者，應該對數據資源入表的各項環節做好準備。第一，加強企業內部數據治理，建立健全數據管理制度。企業應從數據資源盤點、合規檢查、治理標準與落標、數據質量檢核、數據“血緣”梳理、數據認責機制等多方面著手開展數據治理工作，確保數據資源入表工作有序推進。第二，建立數據資源成本核算、攤銷機制。企業中可被確認為資產的數據資源，是將自然形成的原始數據進行脫敏、清洗、標記、整合、分析等加工處理而形成的。企業應對原始數據加工處理的全過程進行有效監督與記錄，結合不同數據資源的特點、應用場景，對其進行攤銷及減值測試，以更好地對數據資源進行初始及后續計量。第三，加強與第三方咨詢機構的合作。數據資源入表不僅僅涉及企業的財務核算，在數據資源整個生命周期還涉及數據權屬、數據估值、數據交易、數據收益分配等問題。所以，在數據資源入表過程中，企業可以向第三方機構咨詢，確保數據資源入表合規，反映數據資源的真實價值，防止信息失真。

（2）監管部門是數據資源會計新規有序實施的保障者，應為數據資源入表創造穩定的市場環境。第一，加強數據資源管理和治理規范，保證數據資源安全、合規。數據安全性對于數據要素市場的穩定發展至關重要。如果企業確認為資產的數據資源的安全性得不到保證，就會降低企業數據資源的價值，進而影響企業整體資產水平，企業進行數據資源入表的風險也會增大。所以，監管部門應加強數據資源安全管理，為《暫行規定》的實施提供保障。第二，完善數據資產交易制度，保障數據資產在市場中穩定流通。一方面，數據交易過程涉及數據確權、數據定價、數據收益分配等問題，企業能否對數據資源進行準確核算，依賴相關制度的確定。完善的交易制度可避免數據交易后買方、賣方及平臺之間的三方糾紛。另一方面，數據資產化后，企業可以利用數據資產開展抵押、融資等活動。監管部門應該對這類活動進行監督，防止數據資產形成泡沫。

（3）審計機構是數據資源會計新規實施的監督者，應對數據資源入表的全過程進行監督評價。第一，完善審計流程，加強數據資源審計。數據資源的審計涉及安全性、入表的合法合規性、價值的準確性等多方面，一些企業可能會利用《暫行規定》進行盈余管理等。所以，審計機構應完善數據資源審計相應流程，對數據資源進行全面審計，確保財務報表中數據資源信息的可靠性、完整性及準確性。第二，加強審計人才培養，適應數據資產的特殊性。由于數據資產與其他資產相比較為特殊，在審計過程中可能會涉及先進的審計技術與工具，并且在識別審計風險時也需要用到法律、計算機等專業知識，對審計師的專業水平要求更高，因此，審計機構應加強審計師能力培養。

（4）政府是數字經濟環境的建設者，應加強數字經濟環境建設。第一，各地政府應該根據目前的發展情況，結合地區不同的產業優勢，制定相應的發展政策，積極、持續推動數據資源價值評估體系、數據資源交易制度的完善，使數據要素市場更加健全，更好地推動數字經濟核心產業發展。第二，為避免數據資源確權后企業承擔的稅負較重問題，政府部門應給予企業數據資源確權相應的稅收優惠，降低企業對數據確權的擔憂。第三，各地政府應積極推動《暫行規定》落實，組織選取典型企業開展數據資源入表的案例研究，總結企業數據資源會計核算經驗，為數據資源會計新規的進一步完善提供思路。

參考文獻

[1]金智.新會計準則、會計信息質量與股價同步性[J].會計研究，2010（7）：19-26，95.

[2]LUO M，YU S C.Financial reporting for cryptocurrency[J]. Review of Accounting Studies，2022，29（2）：1707-1740.

[3]CHOU J H，AGRAWAL P，BIRT J.Accounting for crypto-assets：stakeholders’ perceptions[J].Studies in Economics and Finance，2022，39（3）：471-489.

[4]JACKSON A B，LUU S.Accounting for digital assets[J]. Australian Accounting Review，2023，33（3）：302-312.

[5]許憲春，張鐘文，胡亞茹.數據資產統計與核算問題研究[J].管理世界，2022，38（2）：16-30，2.

[6]羅玫，李金璞，湯珂.企業數據資產化：會計確認與價值評估[J].清華大學學報（哲學社會科學版），2023，38（5）：195-209，226.

[7]季周，李琳.會計視角下數據資產化路徑探索[J].財務與會計，2022（16）：38-41.

[8]秦榮生.企業數據資產的確認、計量與報告研究[J].會計與經濟研究，2020，34（6）：3-10.

[9]張俊瑞，危雁麟，宋曉悅.企業數據資產的會計處理及信息列報研究[J].會計與經濟研究，2020，34（3）：3-15.

[10]危雁麟，張俊瑞，汪方軍，等.數據資產信息披露與分析師盈余預測關系研究：基于文本分析的經驗證據[J].管理工程學報，2022，36（5）：130-141.

[11]苑澤明，于翔，李萌.數據資產信息披露、機構投資者異質性與企業價值[J].現代財經（天津財經大學學報），2022，42（11）：32-47.

[12]張俊瑞，危雁麟，尹興強，等.企業數據資源信息披露影響審計收費嗎？——基于文本分析的經驗證據[J].審計研究，2023（3）：60-71.

[13]蹇薇，陳朝琳，郭緒琴.《企業數據資源相關會計處理暫行規定》實施要點及建議[J].財務與會計，2023（21）：41-44.

[14]曾家瑜，趙治綱.數據資產會計標準研究的進展與展望[J].中國注冊會計師，2023（12）：67-73.

[15]鄭國英，章曉洪.加強上市公司數據信息披露管理[J].中國金融，2023（19）：59-60.

[16]程小可.數據資產入表問題探討：基于國際財務報告概念框架的分析[J].科學決策，2023（11）：67-75.

[17]王文兵，李珺珺.企業數據資源的會計確認、計量與披露探析：兼評《企業數據資源相關會計處理暫行規定》[J]. 商業會計，2024（1）：4-9.

[18]陳金勇，張高領，陳夢純.數據資源會計之惑：信息生成機制研究[J].會計之友，2024（3）：7-15.

[19]陳俊，李永康，龔啟輝.企業數據資源會計處理研究：基于財會[2023]11號文件[J].財會月刊，2023，44（21）：13-18.

[20]季豐.數據資源新規改變了什么、影響了什么[J].中國注冊會計師，2023（10）：86-87.

[21]劉峰，袁紅，蘇雅拉巴特爾，等.再論財務報告的目標：兼評《企業數據資源相關會計處理暫行規定》[J].會計研究，2023（4）：3-15.

[22]趙治綱.數據資產入表的戰略意義、問題與建議[J].會計之友，2024（3）：2-6.

[23]張姍姍.數據資源入表的挑戰與應對[J].中國注冊會計師，2024（1）：95-98.

[24]趙夢真.數字經濟企業社會責任、融資約束與投資效率研究[D].西安：西安石油大學，2023.

[25]張敬文，童錦瑤.數字經濟產業政策、市場競爭與企業創新質量[J].北京工業大學學報（社會科學版），2023，23（1）：125-136.

[26]田發，鄒思遠.稅收信息化提升了數字經濟企業納稅遵從嗎[J].財會月刊，2024，45（3）：114-120.

[27]余長林，孟祥旭.“海歸”高管與中國數字產業技術創新[J].吉林大學社會科學學報，2022，62（6）：127-145，234.

[28]國家統計局.數字經濟及其核心產業統計分類（2021）：國家統計局令第33號[A/OL].（2021-05-27）[2024-06-25].https：//www.gov.cn/gongbao/content/2021/content_5625996.htm.

[29]巫景飛，汪曉月.基于最新統計分類標準的數字經濟發展水平測度[J].統計與決策，2022，38（3）：16-21.

[30]閆春，丁一，劉新紅.數字經濟空間關聯及其與實體經濟發展的交互影響[J].中國流通經濟，2024，38（4）：13-25.

收稿日期：2024-07-02

作者簡介：

武夕人，女，2002年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：企業財務。

朱文莉，女，1972年生，博士研究生，副教授，主要研究方向：企業財務。