从更正“出表”谈数据资源“入表”的若干问题

多家上市公司取消数据资源入表现象的出现,表明《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的真正落地实施任重道远。文章将数据资源入表划分并描述为“既入表又入账”和“只入表不入账”两种模式,在此基础上分别对数据资源入账的实施路径进行了具体阐释与剖析,对数据资源的入表规则进行了具体解析,相关阐释与剖析对业界规范实施数据资源入表可以起到积极的促进作用。此外,文章还将七家上市公司取消数据资源入表的动因归纳为不符合资产的确认条件和不符合资产的确认种类两种情形,明确指出造成数据资源入表错误的动因,对有效规避数据资源入表的错误行为起到一定的提醒作用。

新质生产力导向下数据资源入表热点问题探讨

数据是推动新质生产力发展的核心要素之一,2024年起,企业数据资源入表工作正式启动。文章阐述了作为贯彻国家数字经济战略重要举措的数据资源入表的时代背景和相关政策,针对数据资源入表这一热点问题展开深入探讨。首先,界定了目前理论上模糊的数据要素、数据资源、数据资产等相关概念以及它们之间的联系与区别,并澄清了数据资源入表而不是数据资产入表的问题;其次,首创性地提出数据资源入表应当遵守的四项原则和六个关键步骤,对企业应有较大启发;再次,结合中外会计理论和标准的相关内容和发展趋势,探讨了数据资源入表后所面临的会计确认、计量和列报等问题,并揭示了数据资源入表可能获得拓展的空间;最后,就制定数据资源会计准则、数据资产单独列报以及加强数据资源入表的审计监督等提出了建议。

数据资源资产化入表风险探讨

当今世界经济在信息技术与互联网等迅速发展背景环境下,数字经济得到迅猛发展,数据要素在各个领域的重要性得到各界持续关注和研究。数据资产在数字经济活动中作为会计实务发生的新情况、新问题层出不穷,理论与实务界对有关数据资产的确认计量及报告等基本问题尚未形成共识。本文对数据资源资产化入表有关问题参与探讨。首先对数据资源确认为数据资产进行理论分析,接着进一步探讨数据资源资产化入表时会产生的确权上的风险、会计资产虚增风险、数据资产价值计量不确定性风险和数据资产入表的信息质量风险。最后对这些风险如何防范与应对提出对策建议。

数据资产入表的合规性风险挑战与应对研究

信息技术时代,数据是数字经济发展的基础,财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日开始实施,但作为一项新的会计政策,数据资产入表后会出现一系列合规性风险。在已有文献的基础之上,研究发现了数据资产入表后存在的主要合规性风险,例如财务报表粉饰风险、数据资产权益受侵害风险、披露不足或者过度披露风险、税收征管不力风险等,并深挖其产生的深层原因,最后提出相应的应对措施,例如建立健全数据分类和评估制度、加强数据资产权益管理、加强会计人员队伍综合素质建设和加快税制改革等,以期对国家和企业处理入表后出现的问题提供启示,促进数字经济健康稳定发展。

解析数据资产入表八大模糊认知

2024年1月1日正式施行的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》),明确了数据资源的确认标准、会计处理适用准则等,标志着我国企业数据资产入表进入有制度保障的实际操作阶段。数据资产入表指企业通过会计确认、计量、记录、报告等行为,将满足资产确认条件的数据资源纳入资产负债表进行列示和披露。

数智化背景下数据资产入表的关键问题探讨

数智化时代,数据作为关键生产要素,在经济发展中越来越重要。财政部发文要求,自2024年1月1日起,符合条件的企业应当根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式,以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等,对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。本文对数据资产入表所要考虑的几个关键问题进行分析与探讨,包括数据资产的相关概念、确认、计量与列报、入表现状以及可能带来的影响等。数据资产入表对企业是一件大事,企业需要把握、应用好相关规定,助力企业自身发展。

数据资源入表的三大基本理论问题

数据资源入表是大力发展数字经济和加快形成新质生产力的内在需要。数据资源入表本质上指向的是数据要素化,这其中数据资源化是基础条件,数据产品化是主要抓手,数据资产化是目标归向。惟有依次使原始数据资源化、数据资源产品化、数据产品资产化,才能确保数据资源入表的真实性、可靠性和可信性,数据资源入表工作才能行稳致远、可持续开展。

数据资源入表及数字化基础设施的资产属性——以中远海科“船视宝”为例

本文阐述了中远海运科技股份有限公司的数据资源及业务活动,包括建造数据中台实现“聚数”效应、构建“平台+产品+服务”综合服务模式和聚焦“数据+”盈利模式。结果表明,将“船视宝”数据资源单独列示于资产负债表有利于反映企业的经营活动,并且将运营平台等数字化基础设施的研发投入进行资本化模拟调整后,资产结构与企业的数字化能力更为适配,调整后的财务报表对经营活动更具解释力。最后,提出将数字化基础设施作为“数字固定资产”项目列报在资产负债表的政策建议,以客观反映企业的经济实质及我国的数字经济发展。

数据资产入表:现状、挑战与对策

本文以2024年第一季度数据资产入表的25家A股上市公司为样本,研究数据资产入表的现状、挑战与对策。研究发现:首批入表企业多以无形资产或开发支出入表,且入表规模有限;同时,首批入表企业具有行业分散、民营企业居多、地域集中、市值不高的特点。进一步梳理现有法律规定,从法律问题和会计问题两个角度明确目前数据入表在数据权属、数据安全、数据合规及资产确认问题上存在的巨大挑战,并从合规管理、价值评估、合规审计三方面提出应对之策。

企业数据资产入表路径研究

数字经济时代下,数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性,逐渐成为重要的新型资产,而数据资产入表正是对数据要素作为资产发挥价值的合法确认手段,能够有效催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展。探索数据资产入表路径既是企业显化数据资产经济价值的迫切需求,也是加快构建数据要素市场和推进数据资产化的必由之路。本文在剖析数据资产入表的基本内涵和重大意义基础上,系统梳理数据资产入表的探索现状,深入探究其面临的主要堵点和难点,并结合德阳的实际操作经验,提出一种企业数据资产入表的参考路径。

数据资源入表的审计应对--基于审计监督合力视角

数据资源入表是激发数据要素活力的重要环节,审计应当在推动数据资源入表政策落地见效方面发挥积极作用。数据资源入表可能面临政策落实不充分的风险和入表操作不规范的风险。针对这些风险,国家审计可以在政策落实跟踪审计、企业审计、金融审计、经济责任审计等业务中加强审计监督;内部审计应在组织内部发挥咨询和确认功能,促进数据资源入表为组织增值;社会审计可以开展咨询服务帮助企业实施数据资源入表,通过鉴证业务合理保证入表信息真实公允。三种审计的目标具有一致性,应当提高各自监督能力,以增强审计监督合力。

数据资产入表的政策及路径研究

当前,各国正陆续出台数据资产管理规定及财务会计指引,上述政策的制定及完善将进一步提高数据资产的活跃度,更好地推动企业不断创新和探索不同领域数据的应用场景,深度挖掘数据资产潜在价值,企业也因此获得更多商业机会和竞争优势。论文以数据资产入表的相关政策规定为出发点,分析讨论数据资产入表的实践路径。

企业数据资源“入表”相关会计问题研究

为客观反映数据资源为企业带来的经济价值,规范数据资产的会计处理方式和信息披露内容,推动数据资源“入表”进程,加速企业数字化转型,财政部于2023年8月发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,为企业数据资源“入表”提供了政策依据和操作指引。本文分析了数据资源“入表”对企业和社会产生的影响,并进一步讨论了数据资源在确权、预期经济利益估计、成本归集与分摊、无形资产确认等方面存在的实操难点,最后在此基础上提出了相应的对策与建议。

数据资产入表政策、企业信息环境透明度与数字化企业股价

文章以CSMAR数据库中2023年4339家上市公司的数据为样本,实证检验了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对数字化企业股价的影响。在获取了上市公司的日度股价数据和企业信息环境透明度数据后,根据已有研究得到企业数字化程度指标,并使用Fama-French三因子模型计算出累计超额收益率,在此基础上进行回归分析。结果表明:在政策颁布后,数字化程度较高的A股上市企业股价表现出正向的累计超额收益率,表明市场对数据资产入表政策的实施持积极态度;信息环境较为不透明的企业在政策颁布后股价收益变动更为显著,表明数据资产入表政策能够缓解企业的信息不对称;2024年第一季度报告中已经披露数据资产的公司在政策颁布期间股价收益率相对较高。

数据资源入表的审计风险与应对

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的颁布标志着数据资源正式被纳入企业会计核算的范畴,为企业数据资产的账面确认提供了基本规范。企业资产负债表中的数据资产不仅提升了企业的整体资产规模,盘活了数据资源的价值属性,与此同时也为注册会计师的审计工作带来了更多的挑战。文章首先重点关注了数据资源的初始确认、价值计量与披露报告三个方面的重点事项。然后,从重大错报风险与检查风险的视角对数据资源入表的审计风险进行分析。最后,结合前文的分析结果,从审计计划、审计方法、审计模式等方面提出审计风险应对措施,旨在提高审计工作质量、降低审计执业风险。

企业自研数据资源入表的现实问题应对探讨

数字经济时代的企业,迫切希望将数据要素资本化体现。为此,财政部最新颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》在现有准则框架内对数据资源会计确认和计量进行了梳理。本文尝试探讨企业自研数据资源入表面临的现实困难、自研数据资源初始计量和后续计量存在的难点、当下如何稳步推进自研数据资源入表等关键问题。

企业数据资产“入表”的难点及对策研究

数据资源确认为企业资产并计入资产负债表,对数字经济发展和企业数字化转型具有重要意义。当前,企业数据资产“入表”在即,但距离真正落地还面临确权、确认、计量等方面的挑战,需从完善企业会计准则、构建数据资产管理系统、搭建数据资源交易场所等方面入手,推动数据资源资产化,加快“入表”进程,提升企业价值。基于此,阐述了企业数据资产“入表”的意义,分析了企业数据资产“入表”的难点,提出了企业数据资产“入表”的策略。

数据资源入表的难点和对策建议

2023年8月,财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会〔2023〕11号,以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日起施行。《暂行规定》为企业数据资产“入表”提供了会计核算指引,标志着我国数据资产入表完成了0到1的关键一步,数据资产入表已从原先“箭在弦上”转为“势在必行”。本文从《暂行规定》角度出发,探究数据资源入表的难点,并给出开展数据资源入表工作的有关政策建议。

农业企业数据资源入表的路径分析

2023年我国农业数字化渗透率达到11.2%,大数据技术催生了农业企业海量的数据资源。2024年1月1日起,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》全面实施,农业企业数据资源入表迫在眉睫。基于农业企业数据资源的概念与种类,本文探讨了农业企业数据资源入表前的准备工作,并从数据资源的合规与确权、识别与认定、成本分析与收益评价、账务处理、列报与披露方面分析了农业企业数据资源入表的具体路径,旨在为农业数据资源的有效治理和入表提供理论支持和实践指导。

商业银行数字资产入表影响与对策研究

本文在数字经济时代的背景下,深入探讨了我国商业银行数字资产入表的影响、困难及对策。研究聚焦数字资产对商业银行资产负债结构、业务模式、技术投资和风险管理等方面的显著影响。研究发现,数字资产的引入不仅增加了银行资产组合的多样性和风险分散能力,也带来了市场价值波动性和技术依赖性等新挑战。此外,数字资产的纳入改变了银行的业务模式和收入结构,促使银行进行技术上的重大投资和创新。同时,这一转型过程中的监管遵从和合规问题也对银行提出了新的要求。本研究的主要贡献在于填补了现有文献在商业银行数字资产入表具体问题估计的不足,为商业银行在数字资产时代的转型提供了战略性的新思维,并提出了针对性的对策建议。