數據資產人表對通行寶公司市場績效的影響

2022年，《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中提出：數據作為新型生產要素，在當下大數據時代經濟社會中具備舉足輕重的作用。自此，數據資產被廣泛關注。作為我國ETC發行服務業首家上市的，為全國的高速公路，干線公路以及城市交通等提供智慧交通平臺化解決方案的國資公司，數據在其生產經營中占據顯著的地位。因此，在2024年1月1日全面推行數據資產入表政策之后，作為相當重要的實質資產組成部分的數據可能會對該企業的股價，財務報表相關數據產生明顯影響。筆者通過對公司在數據資產入表幾個特殊時間點附近的股價進行分析，可以得出市場對于公司在數據資產入表方面的相關反應。

一、企業概況及其數據資產管理

1.企業概況。ETC是依托于汽車的智能技術，主要負責ETC的推廣、發行和后續服務工作。是我國首家上市的ETC發行服務業企業，主要業務涵蓋以ETC為載體的智慧交通電子收費業務，以云技術為平臺的智慧交通運營管理系統業務以及智慧交通衍生業務。作為江蘇省唯一的指定ETC發行服務機構，公司在ETC發行服務業公司中處于領先地位。

2.公司數據資產分類。根據2023年年報，公司的數據資產根據來源可以分為三個類型：ETC發行銷售以及使用過程中電子收費所產生的數據；ETC運營管理系統搭建與開發過程中產生的數據；ETC + 生態中其他業務所產生的數據，包括養車用車，車輛加油等方面。

3.公司數據資產入表的動因。在現代經濟體系中，數據資源作為一種獨特的資源類別，因其非實體性、依托性、可共享性與價值易變性等固有特征，在傳統會計條件下，其價值難以準確計量與評估。隨著數字化轉型進程的不斷進行，數據資源在企業中的價值創造作用日益凸顯。數據資源不僅能夠提升企業的生產效率和運營效能，還能催生新的商業模式和收入渠道，從而增強企業的競爭力和創新能力。因此，企業對數據資源的市場化需求日益增長。數據資產人表相對而言令投資者更加全面的了解了企業的經營狀況，發展潛力，降低了企業可能的未來融資的難度。同時，入表之后的數據資產也可以作為企業的抵押資產，為企業籌集資金提供幫助。

二、市場績效研究分析

事件研究法作為一種常用的研究方法，可以直觀反映出一個特定的經濟事件對企業市場價值產生的影響效果。數據資產入表是一項極為重要的政治政策。這一政策會導致具備數據資產入表條件的企業資產增加，激勵相關企業開拓和發展數據資產。同時，這一政策也會對企業的超額收益率產生新的影響。通過對被研究企業的短期股價變化進行研究，可以確定數據資產入表事件對企業市場績效的影響由于公司上市于深交所創業板。因此，筆者采取創業版綜指數作為市場指數。

1.確定關鍵要素。在進行事件研究法前，我們需要對事件日、事件窗口、事件內容等關鍵要素進行選取，以下展示了公司在事件研究法中的目標事件，事件日和估計期等情況。

第一個目標事件為“頒布暫行規定”，內容為國家頒布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，事件日是2023年8月1日。事件期T=[-5，5]，涵蓋的具體日期從2023年7月25日至2023年8月8日止。估計期T=[-126，-6]，對應的具體日期為2023年4月1日至2023年7月24日。

第二個目標事件為“公司發布2024年年度報告”，內容為公司發布2023年年度報告，且報告中未披露數據資產，事件日為2024年3月30日。事件期是T=[-5，5]，具體時間范圍是2024年3月25日至2024年4月6日。估計期T=[-126，-6]，對應的具體日期為2023年9月20日至2024年3月22日。

第三個目標事件為“公司數據資產入表”，即公司將公司數據資產以無形資產列示，事件日為2024年10月29日。事件期T=[-5，5]，具體日期為2024年10月22日至2024年11月5日。估計期T=[-126，-6]，具體日期從2024年6月4日到2024年10月21日。

第一步，確定目標事件。筆者首先選取了數據資產入表政策推動過程中的兩個重要節點作為目標事件：國家頒布暫行規定；公司發布2024年年度報告。其中，選擇公司發布2024年年度報告的主要原因為，對于投資者而言，以ETC服務作為主營業務的公司極有可能作為第一批數據資產入表的企業，受這一情緒影響，該公司的股價可能會有所影響。針對公司數據資產人表事實，筆者還選取了公司2023年年報發布日以及首次在公司報告中披露數據資產入表事實的報告發布日為時間節點。以這三個重要事件節點作為目標事件具有足夠的針對性。

第二步，確定事件日。頒布暫行規定事件當日為正常交易日，因此將2023年8月21日確定為事件日；公司發布2023年年報日為2024年3月30日，該日并非正常交易日，因此筆者將該事件日推遲至下一交易日即4月1日。公司首次公布數據資產入表事實為其第三季度報告發布日，在此之前無數據資產入表相關記錄。因此，筆者選擇公司第三季度報告發布日作為數據資產入表事件日。

第三步，確定事件期。對于頒布暫行規定事件而言，為了防止公司2023年7月25日發布的半年度業績快報可能導致的股價劇烈波動干擾事件分析趨勢，本文合理的控制事件期長度，選取了事件當日前后五個交易日作為事件期。同樣的，筆者對于數據資產入表開始實施以及公司數據資產入表事件也選擇了事件發生日前后五個交易日作為事件期。

2.數據處理與計算。對于預期收益率的計算主要有市場調整模型、常數均值模型、不變收益模型、市場模型。筆者選取市場模型作為計算預期收益率的主要方法。該方法基于資本資產定價模型，通過建立個股收益率與市場收益率的回歸方程來估計公司在事件窗內的預期收益率。以公司為例，該方法收集公司與其所在市場板塊的股價、時間等相關數據，得出公司收益率，創業版收益率等重要指標，進行線性回歸分析，確定線性回歸方程。再根據線性回歸方程計算公司預期收益率。該方法與其他方法相比在實際計算中具有簡便性與高效性。本文根據該方法進行數據的處理與計算。

計算得出，頒布暫行規定事件的回歸方程為：

y=1.236x+0.0013，R2=0.1219 發布2023年年報事件的回歸方程為：

y=1.4051x-0.00005，R2=0.5408

數據資產入表事件的回歸方程為：

y=1.037x+0.0015，R2=0.5218

在三個不同事件背景下，頒布暫行規定回歸方程的R2大于0.1，發布年報和數據資產正式人表回歸方程的R2均大于0.5，說明公司收益率與市場收益率擬合程度較高。

筆者收集2023年1月1日至2024年11月30日的創業版綜指數與股價相關數據并根據事先確定的事件期與窗口期進行分類整理，并計算回歸方程。將事件期內每日的相關數據代入回歸方程中，計算每日的預期收益率，超額收益率（AR）。累計超額收益率，進行匯總并分析三項不同的事件對企業市場績效的影響。

在“頒布暫行規定”事件中，超額收益率波動明顯，事件前于7月26日達 0.51% ，27日升至 0.90% ，28日降至 -0.39% ，31日又漲至 1.08% 。事件發生日（8月1日）為-3.22% ，后續幾日持續降低，僅在2024年4月8日上升至7.79% ，之后又降至 -5.60% 。累計超額收益率前期大幅波動，從2024年3月5日的 -2.83% 到3月27日升至 6.99% ，3月28日降至 3.97% ，4月1日升為 7.56% ，后續3個交易日持續升高至 13.07% ，然后發生下降至4月10日的 3.68% 。

在“公司數據資產入表首次披露”事件中，超額收益率頻繁波動，10月23日從 -1.00% 升至 2.22% ，后又不斷下降，事件發生日（2024年10月29日）為 1.50% ，11月1日大幅降至 -6.61% ，后有所上升，升至- .0.17% 。累計超額收益率先升后降，10月23日從 -1.00% 升至 1.22% ，隨后一路下滑，11月5日降至 -12.92% 。

3.數據與計算結果分析。通過分析公司在不同事件期下的超額收益率與累計超額收益率情況，我們可以初步得出三個結論。

對于事件一“頒布暫行規定”而言，7月25日，公司發布了半年度業績快報，其中透露公司該經營期間內經營業績有顯著增長，所以在7月26日至7月31日期間的超額收益率穩步上升。事件發生日后，公司超額收益率產生劇烈波動，最高達到 14.75% 。隨后又發生大幅度的下滑。直到事件期結束，超額收益率仍低于事件日前的超額收益率。這說明市場對于公作為ETC發行服務業公司未來執行數據資產入表的可能性具有較為強烈的反應，但投資者并不普遍看好公司數據資產人表。

對于事件二“發布2023年年報”而言，由于公司所處行業以及其所占有的龍頭地位，投資者可能對公司年報披露數據資產相關數據有所期望，但由于其2023年年報中并未包含數據資產相關內容，因此其年報發布日后第一個交易日股價受影響有所下降。年報披露公司2023年產生凈利潤2.093億，較上一年1.668億有較大提升，因此發布日后，公司股價有明顯的上升趨勢。

對于事件三“公司數據資產入表首次披露而言，其事件發生日前后都沒有發布其他可能對股價產生影響的公告。因此，該事件期的發展趨勢可以很好地表現出數據資產入表產生的影響。在事件日后，公司的超額收益率有極為明顯的下降趨勢。這說明市場對披露事件做出了反應，但投資者們并不看好公司的股價。這可能是因為在公司披露的第三季度財報中，其入表的數據資產僅有397267元，在其總資產中僅占 0.0072% 投資者們普遍調低對公司的預期，導致該公司的股價短暫下跌。但由于該公司2024年前三季度同比2023年增加了 18% ，其股價之后有所回升。

三、結語

綜上所述，在數據資產入表暫行辦法發布后，市場對公司的股價具有強烈反應，但并不統一為積極反應或消極反應。在公司數據資產入表披露后，盡管公司的經營績效較好，但數據資產人表并沒有對公司的股價產生正向作用。主要有兩個可能的原因。第一，盡管企業的數據資產入表后將對投資者更好的了解企業狀況有所幫助，但目前為止，國家仍未出臺數據資產識別的綱領性文件，仍舊沿用征求意見稿中的規定，在會計與審計方面都存在尚未補足的空缺之處。因此，可能會有部分投資者對企業數據資產披露產生懷疑。第二，公司是ETC發行服務業企業對于這樣的企業來說，39萬元的數據資產影響了投資者對公司發展前景的樂觀估計，甚至可能導致投資者對公司數據公布全面性的懷疑。從投資者的角度來看，無論數據資產入表的披露對企業的影響如何，這一事件都事實上促進了投資者對被投資企業的深入了解，為促進市場發展，激發投資熱情帶來了積極作用。

四、啟示

數據資產人表在推動企業內部信息披露與激發市場活力等方面具有積極作用。這對于每一個上市公司與投資者來說都極為重要。根據本文對公司市場反應兩個方面分析數據資產入表對企業的影響的分析結果，筆者認為數據資產入表在未來應當圍繞以下幾個方面進行完善。

1.數據資產劃分應當盡快出臺法律法規以加強強制性。截至2025年1月16日，企業內部數據資產的劃分與計量仍舊按照《企業內部數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》進行處理，暫不具有較強的法律效力。在這種情況下，數據資產人表就有可能成為企業調整財務報表，操控股價的工具。也會導致投資者對企業披露的數據資產數額存在質疑，進而影響市場公平。因此，我國應盡快提出數據資產會計處理認定的專項法律法規，提升數據資產披露的準確性、客觀性與可信度。

2.應當盡快完善數據資產的審計相關法律法規，加強數據資產審計人才培育。數據資產由于其入表尚不足一年，有關于數據資產入表的會計審計工作尚未展開，因此，出臺數據資產審計相關規定刻不容緩。同時，還應當加強數據資產審計的相關人才培育或對原有的審計人員進行培訓。針對高校人才培育方面，各高校也應當加人數據資產處理相關課程，將高校教育與社會需求緊密結合。

［基金項目：安徽省高校省級自然科學研究項目重點項（2023AH050192）]

（作者單位：安徽建筑大學經濟與管理學院）