數據資產入表對科技型中小企業的影響

【中圖分類號】F275；F276.3【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）04-0039-03

1引言

在數字經濟浪潮下，數據資產入表已成為企業管理的關鍵議題。劉立燕等以大智慧為例的研究表明，數據資產人表短期內會影響企業資產結構，但對財務指標改善作用有限，且需關注數據確權與內控建設。李金林探討了數據資產人表對企業價值的挖掘，指出其能提升經濟價值與戰略價值，推動數據市場發展。張安玲以軌道交通企業為對象，分析數據資產確認、計量及披露對財務報告質量的影響，揭示了歷史成本法與公允價值法的應用挑戰。李春波則聚焦企業核算，指出數據資產人表存在權屬確認難、價值評估不精準等問題，并提出規范計量與披露的對策。

現有研究多聚焦大型企業或特定行業，對科技型中小企業的針對性分析不足。科技型中小企業具有輕資產、高研發投入、數據資源密集等特征，其數據資產人表可能面臨獨特挑戰與機遇。本研究擬填補這一空白，探討數據資產人表對科技型中小企業的影響，為相關企業與政策制定提供參考。

2理論機制與研究假設

2.1數據資產入表對財務報表結構的影響

科技型中小企業普遍存在\"輕資產、重知識\"的財務特征，其核心資產多為知識產權、技術專利及數據資源，但現行會計準則下大量數據資產游離于表外，導致資產結構呈現技術密集與賬面貧瘠的矛盾現象。基于《企業會計準則第6號一一無形資產》相關規定，數據資產人表后，其作為無形資產的賬面價值占比顯著提升，降低固定資產在總資產中的權重，從而優化資產負債結構并推動輕資產化轉型。該過程通過會計確認與價值重估雙重路徑重塑財務報表，故提出假設1：

H₁ ：數據資產人表顯著改善科技型中小企業財務報表結構。

2.2數據資產入表對企業融資能力的影響

科技型中小企業常存在信息透明度不足情況，即企業未能充分披露數據資產的質量、應用場景及收益路徑，導致投資者難以評估其技術價值與商業可行性，面臨融資約束。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》要求企業披露數據應用場景，基于Spence信號理論，企業可通過數據資產人表提升信息可觀測性，降低價值識別中的模糊性，從而傳遞技術成熟度信號，降低融資風險溢價，但該效應受企業規模調節。由此提出假設2：

H₂ ：數據資產人表通過緩解信息不對稱提升融資能力，且該效應隨企業規模擴大而增強。

2.3數據資產入表對企業合規成本的影響

科技型中小企業具有研發投入密集、現金流波動大的特性，數據資產人表需滿足數據確權、審計流程等剛性要求，這會推高初期管理成本。然而，成長期企業受資源約束理論影響，其現金流集中于研發投入，合規支出易擠占創新資源；成熟期企業則憑借規模效應可分攤成本壓力。兩類因素在生命周期不同階段形成對沖，故提出假設3：

H₃ ：數據資產人表初期將增加合規成本，且對規模較小的企業負向沖擊更強。

3研究設計與數據驗證

3.1變量定義

① 被解釋變量。本文基于財務報表結構、融資能力與政策執行成本的理論關聯性，選取3項指標作為被解釋變量：一是資產負債率（總負債/總資產 ），用于衡量財務結構優化效果；二是融資成本率（利息支出/有息負債 x100% ），衡量企業獲取資金的成本；三是合規成本率（管理費用/營業收入 ×100% ），表征數據資產人表帶來的合規負擔。

② 解釋變量。本文的核心解釋變量為數據資產人表政策效應虛擬變量 （D_it） ，以《企業數據資源相關會計處理暫行規定》財會[2023]11號）政策實施時間為限，2024年1月1日后人表的企業取1，否則為0，旨在有效識別政策實施本身對企業財務表現的平均處理效應。

③ 控制變量。基于排除混雜因素原則，本文選取企業規模、成立年限作為靜態控制變量；選取行業數字化滲透率、政府補貼作為動態控制變量，以精準識別數據資產人表的凈效應。

3.2模型構建

① 基準模型。本文基于雙重差分法（DID）評估數據資產入表政策效應，基準模型設定如下：

Y_it=α+βD_it+γX_it+μ_i+λ_i+ε_it

式中， 是企業 i 在 Ψ_t 期的被解釋變量； 為核心解釋變量， X_it 為控制變量向量： σ_;μi 和 λ_t 分別為個體與時間固定效應； ε_it 為隨機擾動項。

② 調節效應檢驗模型。為檢驗企業規模（ 的調節作用，在基準模型中引入交互項：

Y_i=β₀+β₁×D_ii+β₂×Size_ii+β₃×（D_ii×Size_ii）+β_X×X_ii+μ_i+λ_t+ε_ii

式中，交互項系數 β₃ 反映企業規模對數據資產人表政策效果 的調節效應。

③ 異質性分析設計。為檢驗政策效果在不同規模企業中的異質性，本文基于基準模型進行分組回歸，按《統計上大中小微型企業劃分辦法》將樣本分為小型企業、中型企業兩組；模型形式與基準模型完全一致，僅對分組子樣本分別回歸。

模型設定合理性檢驗采用平行趨勢檢驗（事件研究法），結果顯示政策沖擊前處理組與對照組趨勢無顯著差異（ pgt; 0.1），滿足雙重差分法的前提假設。

3.3數據來源與處理

本文依據《科技型中小企業評價辦法》篩選2019-2024年滬深交易所科技型中小企業作為研究樣本，數據來源包括： ① Wind數據庫獲取財務報表及融資數據； ② 企查查提取專利數量、研發投入等創新指標； ③ 人工補充年報及臨時公告中數據資產披露信息。數據處理中剔除ST企業及數據缺失樣本，對連續變量進行 1% 縮尾處理，最終保留814家企業非平衡面板數據。樣本覆蓋智能制造、大數據服務等15個細分行業，確保行業異質性分析可行性。

4研究結果

4.1基準回歸結果

本文利用雙重差分模型，采用逐步引人靜態及動態控制變量法，并固定個體與時間效應。基準回歸結果如表1所示。

注：括號內為聚類穩健標準誤，**、**、分別表示在 1%5% /10% 的顯著性水平。下同。

由表1可以看出，數據資產人表政策顯著降低企業資產負債率0.12個百分點，驗證了 H₁ 關于優化資本結構的假設；同時融資成本率下降1.40個百分點，支持 H₂ 緩解信息不對稱的機制，且行業數字化滲透率協同降低融資成本1.20個百分點。但政策推高合規成本率3.60個百分點，驗證 H₃ 的“短期陣痛\"預期，而企業規模未顯著影響合規成本，表明科技型中小企業缺乏消化新增成本的規模效應。

4.2調節效應檢驗

表2呈現了企業規模（Size）對數據資產人表政策效應（ ）的調節作用檢驗結果。模型在基準回歸基礎上引入交互項 D_ii×Size ，所有控制變量與固定效應同表1。

從表2可以看出，企業規模對數據資產人表政策效果存在顯著調節作用。在融資成本維度，交互項 D_ii×Size 的系數為 -0.85^** ，意味著企業規模每擴大1單位（如總資產對數增加），政策帶來的融資成本降幅額外擴大0.85個百分點，支持H₂ 關于規模強化融資改善的假設；在合規成本維度， D_it×Size 系數顯著為正 1.20^* ，顯示規模每擴大1單位可使政策引發的合規成本增幅增加1.20個百分點，驗證 H₃ 關于規模緩沖合規壓力的理論預期。

4.3異質性檢驗

表3數據顯示，融資成本率方面，政策效應 使小型企業顯著降低1.80個百分點（ _plt;0.01 ），降幅較中型企業（-0.80^*） 擴大 125% ，組間差異驗證成立 （χ²=5.27，plt;0.05） ；合規成本率在小型企業中激增6.30個百分點（ plt;0.01 ），增幅達中型企業 （1.60^*） 的3.9倍 （χ²=11.40，plt;0.01， ）。該結果證實了企業規模對政策效果存在結構性調節作用，進一步驗證 H₂ H₃ 的假設。

5結語

總體而言，數據資產人表對科技型中小企業的影響呈現顯著的“短期陣痛、長期紅利\"分化特征。具體表現為政策實施初期，因確權分割與審計合規要求推高管理成本，其中資源約束突出的小型企業承受的合規壓力尤為劇烈；長期則通過優化資產負債結構與緩解信息不對稱，顯著提升融資能力。研究表明，企業規模構成政策效果的核心調節變量，小型企業雖融資約束緩解直接但合規壓力更大。為此，本文認為需從制度、企業與政府層面協同推進。會計領域應制定適用于中小企業數據資產簡化確認標準，企業層面完善“價值評估-合規審計-風險對沖\"全流程管理，政府端可設立分級補貼基金，針對性降低小型企業合規門檻，以實現數據要素紅利的普惠性釋放。

【參考文獻】

【1】劉立燕，劉佳文.企業數據資源人表實踐與執行《暫行規定》思考一一以大智慧為例[J].財會通訊，2025（03）：96-100.

【2]李金林.淺析數據資產入表對挖掘企業數據資源價值的影響[J]企

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【3]張安玲.數據資產人表對軌道交通企業財務報告質量的影響[J].商業觀察，2025，11（12）：36-39+43.

【4]李春波.數據資產入表對企業核算的影響與對策研究[J].中小企業管理與科技，2025（01）：194-196.

【5]MichaelSpence.Job Market Signaling [J]. The Quarterly Journal ofEconomics，1973，87 （3）：355-374.