数据资产入表会计实务及其对ROA的影响分析——基于公共资源交易行业视角

数字时代已至，数字化变革正重塑公共资源交易行业核心竞争力的底层逻辑。为实现高效管理运营、充分开发行业数据资源，数据资产入表已成为必然趋势。然而，随着市场化改革持续深化与国务院国有资产监督管理委员会“一利五率”〔一利：利润总额；五率：资产负债率、净资产收益率、研发经费投入强度（以研发经费支出占营业收入的比率衡量）、全员劳动生产率、营业收现率〕考核体系的建立，企业运营的公共资源交易中心将面临ROA（Return on Assets，资产收益率）财务指标考核压力。数据资产入表可能通过资产端与收益端的双重作用，对其施加深远影响。在公共资源交易机构企业化改制与数据要素市场化改革形成历史性交汇的关键时期，唯有精准把握数据资产入表对财务考核指标的作用机制，才能实现公共服务职能与市场化考核要求的动态平衡，为全行业深化改革提供可推广的有效经验。

数据资产入表的背景

数字化变革正通过数据要素重构、交易流程再造和管理机制迭代，重塑公共资源交易行业核心竞争力的底层逻辑。数据资产化和会计入表对于充分释放数据资源潜在价值和推动数字经济高质量发展具有重大意义，在近期一系列政策推动之下已成为必然趋势。然而，在国有企业制公共资源交易平台面临“一利五率”考核体系的背景下，数据资产入表如何影响其ROA等重要考核指标仍然缺乏文献支撑，已成为亟待梳理研究的重要问题。

数字化变革重塑行业核心竞争力底层逻辑

数字化变革正在重塑公共资源交易行业核心竞争力的底层逻辑，具体体现在3个维度：其一，数据要素重构。通过将分散在招标方、投标方、代理机构、监管部门的数据碎片，有机整合为统一数据池，打破信息孤岛与信息垄断，推动交易决策从经验判断向数据驱动转型。其二，交易流程再造。运用AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术固化交易规则、优化流程、细化业务颗粒度，实现智能客服、智能招投标工具、智能开标、智能辅助评标、智能辅助定标、智能合约等交易全流程智能化，显著提升资源配置效能。其三，管理机制重塑。基于AI大模型和大数据分析开发应用场景，实现公共资源交易平台在交易、业务、办公、管理、决策、监管等方面的全方位智能化赋能，推动生产要素及其组合升级，促使管理模式从被动响应转向主动预判与积极处置。在此过程中，行业价值网络随之重塑：数据要素跃升为核心生产资料，智能算法成为重要新质生产力，数字化平台与智能化应用场景重构生产关系。公共资源交易中心正在从传统交易服务窗口，转型为区域要素配置中枢，其核心竞争力的基础，也从人力、场所等物理资源规模，转向数据治理能力、算法模型效能与应用场景创新。

数据资产化与会计入表势在必行

数据资产化和会计入表是开发、利用、管理、运营数据资源的前置性基础性工作。在市场经济环境下，这两项工作对于充分释放数据资源潜在价值和推动数字经济高质量发展具有重大意义，在一系列政策引导之下已成为必然趋势。2022年12月，中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》指出：“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”2024年1月，财政部印发的《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141号）指出：“数据资产，作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。”2024年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》进一步明确，各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据，是国家重要的基础性战略资源。要加快公共数据资源开发利用，充分释放公共数据要素潜能，推动高质量发展。与此同时，相关配套政策法规不断完善。例如，2025年1月，国家发展和改革委员会、国家数据局联合印发了《公共数据资源登记管理暂行办法》（发改数据规〔2025〕26号）、《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》（发改数据规〔2025〕27号）、《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》（发改价格〔2025〕65号），为数据资产化与会计入表提供了具体操作指引。​

公共资源交易中心可能面临财务指标考核问题

随着公共资源交易行业市场化改革持续深化，国内已有众多公共资源交易平台完成企业化改制。例如，重庆联合产权交易所集团股份有限公司（以下简称重庆联交所）、广东省交易控股集团有限公司（以下简称广东交易集团）、安徽公共资源交易集团有限公司、广州交易集团有限公司、深圳交易集团有限公司等，其运营模式已从行政化管理转向市场化考核。在“一利五率”考核体系下，ROA成为衡量财务绩效的核心指标（ROA在净资产收益率ROE的基础上排除了资产负债率的影响，反映了企业非杠杆的盈利能力）。数据资产入表作为新型生产要素配置方式，正通过资产端与收益端的双重作用，重塑企业制公共资源交易中心财务考核逻辑，因此亟须构建科学的评估机制。可见，在公共资源交易机构企业化改制与数据要素市场化改革形成历史性交汇的当下，唯有精准把握数据资产入表对财务考核指标的作用机理，方能实现公共服务职能与市场化考核要求的动态平衡，为全行业深化改革提供可复制的有效经验。

数据资产入表会计实务

数据资产入表会计实务遵循会计确认、初始计量、后续计量、处置报废、信息披露等一般流程，主要包括确认为无形资产和确认为存货两种基本情况。

数据资产入表会计处理的主要依据和操作要点

当前，数据资产入表会计处理的主要依据为财政部印发的《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11号文）、《企业会计准则第1号——存货》和《企业会计准则第6号——无形资产》。笔者根据上述相关文件，梳理出了数据资产入表会计实务的基本流程和操作要点，具体如图1所示。

确认为无形资产时的会计实务

1.会计确认

无形资产是指企业拥有或者控制的无实物形态的可辨认非货币性资产。当数据资源符合无形资产定义与可辨认性标准，并同时满足以下两个条件时，可确认为无形资产：一是与该数据资源有关的经济利益很可能流入企业；二是该数据资源的成本能够可靠计量。

2.初始计量

确认为无形资产的数据资源应当按照成本进行初始计量，并区分获取途径。其一，外购取得：当数据资源通过外购方式取得时，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。其二，内部研发：当数据资源通过内部研发取得时，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出——研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益；开发阶段的支出，满足有关条件的（具有完成该无形资产并使用或出售的意图、能力与技术可行性，能够可靠计量并证明其产生经济利益的方式），才能确认为无形资产。

3.后续计量

后续计量重点主要包括寿命估计和摊销两个方面。寿命估计分两种情况：第一种情况，无法预见数据资源为企业带来经济利益期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产；第二种情况，应根据数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素估计数据资源无形资产寿命（即视为使用寿命有限的无形资产）。

使用寿命有限的数据资源无形资产应在其使用寿命内系统合理摊销，摊销方法应当反映与该项数据资源有关的经济利益的预期实现方式（无法确定则应当采用直线法摊销），摊销金额计入当期损益，并确认相关收入或合同履约成本。

4.处置和报废

处置和报废主要涉及出售和报废两个要点。出售数据资源无形资产时应当将取得的价款与账面价值的差额计入当期损益。如果预期数据资源无形资产不能再为企业带来经济利益，应当将其账面价值予以转销，进行报废。

5.信息披露

信息披露主要包括披露相关会计信息、使用寿命、摊销等。披露相关会计信息，即区分外购取得和自行研发的数据资源无形资产，并分别披露相关会计信息。披露使用寿命，即应披露数据资源无形资产的使用寿命估计情况和摊销方法（对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，应披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据）。披露摊销，即应当披露数据资源无形资产的摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因以及对当期和未来期间的影响数。此外，还应当将对企业财务报表具有重要影响或所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产相关情况进行单独披露，以及披露数据资源研究开发支出金额、减值以及划分为持有待售类别等相关信息。

确认为存货时的会计实务

1.会计确认。存货是指企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，并同时满足以下两个条件时应当确认为存货：一是该存货包含的经济利益很可能流入企业；二是该存货的成本能够可靠计量。

2.初始计量。确认为存货的数据资源应当按照成本计量，成本包括采购成本、加工成本和其他成本。在此基础上，应进一步区分数据资源存货的获取途径：通过外购获取数据资源存货，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。通过加工获取的数据资源存货，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本以及使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。

3.处置和报废。出售确认为存货的数据资源时，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益。

4.信息披露。存货披露主要包括相关会计信息、存货成本、可变现净值等披露。相关会计信息披露，即应将确认为存货的数据资源区分为外购存货和自行加工存货并分别按规定披露相关会计信息。存货成本披露，即应当披露确定数据资源存货成本所采用的方法。可变现净值披露，即应当披露数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况。此外，还应当将对企业财务报表具有重要影响或所有权、使用权受到限制的数据资源存货相关情况进行单独披露。

数据资产入表对ROA的影响分析

ROA是指企业净利润与资产的比值，也即企业每单位资产产出的净利润的大小，是衡量企业盈利能力的重要财务指标，也是国有企业性质的公共资源交易机构（如重庆联交所、广东交易集团等）面临的重要财务考核指标之一。因此，有必要全面细致分析数据资产入表对于企业ROA的影响。图2总结归纳了各种情况下、各个会计环节中数据资产入表对于企业ROA的影响。

会计确认的影响

当数据资源未入表时，企业未将获取的数据资源确认为资产，会计处理上通常借记“管理费用”等费用类科目，贷记“银行存款”等资产类科目，即将现金、存款等原有资产转化为获取数据资源的费用支出。

当数据资产入表时，企业将获取的数据资源确认为无形资产或存货，会计处理上通常借记“无形资产”或“存货”，贷记“银行存款”等资产类科目，即将现金、存款等原有资产转化为新增数据资产。相较于数据资源未入表的情况，此时费用支出减少（即净利润增加），总资产增加。如图2所示，假设获取数据资产相关费用A全部确认为无形资产或存货，数据资产入表将导致企业净利润与总资产同时增加A，产生的影响将分为以下3种情况：企业总资产大于净利润时（最普遍的情况），ROA增加；企业总资产等于净利润时，ROA不变；企业总资产小于净利润时，ROA减少。

摊销或减值的影响

当数据资源未进行会计确认和入表时，不会发生摊销或减值的情况。当数据资产被确认为无形资产并入表后，将会在使用寿命内发生摊销，并可能发生资产减值。摊销时，通常借记成本费用类科目，贷记“累计摊销”科目，通过“累计摊销”科目冲减无形资产科目原值，这一过程实际上是将数据资源无形资产转化为了成本或费用支出。减值的会计处理原理与之类似，通常借记“资产减值损失”科目，贷记“无形资产减值准备”科目。相较于数据资源未入表时的情形，数据资产入表后费用支出增加（即净利润减少），总资产减少。如图2所示，假设摊销或减值金额为F，数据资产入表将导致企业净利润与总资产同时减少F，产生的影响将分为以下3种情况：企业总资产大于净利润时（最普遍的情况），ROA减少；企业总资产等于净利润时，ROA不变；企业总资产小于净利润时，ROA增加。

资产增收的影响

当数据资源作为无形资产或存货得到会计确认并形成数据资产入表后，可能为数据资源的开发利用和管理运营带来激励与便利，从而相较于数据资源未入表时产生更高的相关收入。数据资产产生收入时，通常借记“银行存款”等资产类科目，贷记“营业收入”等科目，这一会计处理同时增加了企业收入（进而增加净利润）和总资产。如图2所示，假设数据资源资产化后相对未入表时增加的收入为I，将导致企业净利润与总资产同时增加I，产生的影响将分为以下3种情况：企业总资产大于净利润时（最普遍的情况），ROA增加；企业总资产等于净利润时，ROA不变；企业总资产小于净利润时，ROA减少。

资产处置的影响

当数据资源未进行会计确认和入表时，不存在资产处置行为。而当数据资产被确认为无形资产并入表后，在使用寿命结束、出售或报废时，将触发资产处置流程。资产处置一般涵盖3种情形：其一，数据资产处置收益大于账面价值，此时企业净利润与总资产将同时增加；其二，数据资产处置收益小于账面价值，此时企业净利润与总资产将同时减少；其三，数据资产处置收益等于账面价值，此时企业净利润与总资产将不受影响。如图2所示，假设数据资产处置的当期损益为P（正号表示当期损益为正，也即处置收益大于账面价值；负号表示当期损益为负，也即处置收益小于账面价值），其对企业的影响分为以下3种情况：企业总资产大于净利润（最普遍的情况），且处置损益为正时，或企业总资产小于净利润，且处置损益为负时，ROA增加；企业总资产大于净利润（最普遍的情况），且处置损益为负时，或企业总资产小于净利润，且处置损益为正时，ROA减少；企业总资产等于净利润，或处置损益为零时，ROA不变。

动态分析

当数据资源具备持续更新能力，且被确认为无形资产并完成初始计量后，每年数据资源更新产生的相关费用支出将会持续归集到无形资产科目，这会在时间序列维度上对ROA产生动态叠加影响。基于此，需通过简化的假设情景对数据资产入表的动态影响进行分析。假设某一企业初始净利润为1000万元，初始总资产为10 000万元，初始ROA为10％；某一项数据资源无形资产每年归集相关费用支出为100万元，使用寿命为5年，在使用寿命内采用直线摊销方法。那么，每归集100万元费用支出，在其后五年内形成每年20万元的摊销金额。同时，假设除该项数据资产入表外不发生任何业务往来和会计处理。ROA的动态变化过程如表1所示。经分析可知，数据资产的费用持续归集使得企业净利润、总资产以及ROA以边际递减的二阶变化率逐年递增，且第五年到达最大值后维持不变。因此，从动态视角来看，持续更新型数据资源的资产化入表或能为企业ROA带来持续正向影响。

综上所述，在企业总资产规模大于净利润的普遍情形下，基于数据资产入表的经济后果分析，可得出如下研究结论：第一，针对非持续更新的数据资源，其资产化入表时的初始计量将导致企业ROA增加，而在后续摊销或减值过程中又将给企业ROA带来持续负面压力，最终数据资产处置对于ROA的影响则取决于资产处置产生的当期损益是否为正。第二，对于非持续更新的数据资源，当数据资产入表能够为企业带来显著的增收效应时，新增收入带来的利润增量可有效对冲摊销或减值给企业ROA带来的负面压力，甚至使得企业ROA在后续计量过程中持续攀升。第三，对于持续更新的数据资源，在采用直线摊销方法且每年归集费用相当的前提下，数据资产入表将推动企业ROA在资产使用寿命前期呈现阶梯式增长。但受边际效益递减规律影响，增长幅度逐年收窄，最终从某一年份（取决于数据资产使用寿命）开始不再变化（也即不再对ROA产生影响）。

总之，规范合理的数据资产入表，对企业ROA的影响较为积极，能够为公共资源交易机构带来资产价值提升和业务增长机会。

建议

进入数字经济时代，数字化变革正加速重构公共资源交易行业核心竞争力的底层逻辑，数据资源作为重要的战略性资产已成为社会共识。为实现公共资源交易数据资源的高效管理运营和充分开发利用，通过会计入表实现资产化势在必行。然而，在“一利五率”考核体系下，公共资源交易中心（特别是国有企业性质的公共资源交易中心，如重庆联交所、广东交易集团等）可能面临以ROA为代表的财务指标考核。因此，有必要深入梳理分析数据资产入表的会计实务要点及其对ROA产生的影响。

在会计实务层面，依据财政部印发的11号文、《企业会计准则第1号——存货》和《企业会计准则第6号——无形资产》等相关文件，已能够较为全面清晰地梳理出数据资产入表在会计确认、初始计量、后续计量、处置报废以及披露等环节的会计实务操作要点。例如，应当区分将数据资源确认为无形资产与存货时的两种不同情形，同时也要区分外购获得与内部研发两种不同获取途径在计量规则上的差异。

在企业总资产大于净利润的常见情形下，主要存在以下3种情况：其一，对于非持续更新的数据资源，资产化入表的初始计量将导致企业ROA提升，但在后续摊销或减值过程中，将给企业ROA带来持续的负面压力，最终数据资产处置对ROA的影响取决于资产处置产生的当期损益是否为正；其二，如果数据资产入表能够为企业带来显著的增收效应，那么这种增收效应可有效对冲摊销或减值给企业ROA带来的负面压力，甚至可能使ROA在后续计量过程中持续上升；其三，在采用直线摊销方法且每年归集费用相当的情况下，数据资产入表使得企业ROA在一段时期内持续增长，但增量逐年边际递减，最终从某一年份（由数据资产使用寿命决定）开始不再变化，即不再对ROA产生影响。总体而言，在规范合理进行数据资产入表的前提下，其对企业ROA的影响较为积极，能为公共资源交易机构带来增长契机。

综上所述，笔者针对公共资源交易中心（特别是国有企业性质的公共资源交易中心）数据资产化入表提出如下参考建议：

第一，严选入表数据资源。优先选取持续更新的数据资源，从质量、价值、时效性等维度开展全面评估，严格筛选安全合规、经济价值高、时效性强的数据资源进行资产化处理并完成会计入表，以此强化数据资产为企业创收的能力。第二，严把数据质量关。通过制定并严格执行数据标准和数据管理制度，运用科学高效的数据治理技术和方法，确保公共资源交易数据质量，降低数据资产减值风险，提升数据资产增值处置与收益增长的可能性。第三，优化数据资产运营模式。持续创新公共资源交易数据资产运营模式，提高数据资产运维复用效率，拓展市场需求，挖掘潜在价值，增强数据资产持续创收和保值增值能力。第四，提升数据资产流动性。充分发挥公共资源交易平台的资源优势，丰富公共数据资源种类，扩大平台规模，加强与数据交易中心等要素平台的合作，做好宣传推广工作，切实提升公共资源交易数据资产的流动性，拓展管理运营空间。第五，科学选取摊销方法。合理评估数据资产使用寿命及其经济利益实现方式，选用与未来收益流相匹配的摊销方法，避免因过度摊销或摊销不足，导致后续计量年度净利润出现不合理波动。

（作者单位：重庆联合产权交易所集团股份有限公司）