上海高级金融学院：
《中国企业数据资产入表情况跟踪报告(2025年上半年)》

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上海高级金融学院高金智库发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告（2025 年上半年）》，持续跟踪财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》实施后的市场实践，全面呈现了上市公司与非上市公司的数据资产入表现状、行业特征、区域分布及价值评估进展。报告显示，数据资产入表已从初期的 “单点突破” 进入 “整体推广” 阶段，规模保持稳健增长，但增速趋缓，国资背景企业成为核心参与力量，金融业入表活跃度显著提升，数据资产价值评估体系逐步从理论走向实践。

一、非上市公司数据资产入表：地方国企主导，场景持续拓展

截至 2025 年 9 月 30 日，国内已有 375 家非上市公司披露数据资源入表情况，累计获得融资（银行授信、作价入股等）18.99 亿元，入表工作呈现 “国企主导、行业集中、区域扩散” 的鲜明特征。

（一）核心特征与发展态势

1. 入表增速趋缓，国企成绝对主力。2025 年以来，非上市公司入表数量新增放缓，反映出从 “局部尝试” 向 “整体推广” 转型过程中，企业面临的合规、估值等挑战加剧。从主体类型看，地方国企（含城投公司及类城投国企）达 310 家，占比超 82%，累计融资 17.10 亿元，成为入表核心力量；民营企业 51 家，融资 1.59 亿元；央企入表刚满 10 家，事业单位 3 家，中外合作企业 1 家，参与主体范围持续扩大。

2. 行业聚焦高数据密度领域，交通类数据占比领先。入表企业业务集中在信息传输、软件和信息技术服务业（127 家）、租赁和商务服务业（74 家）、交通运输仓储和邮政业（54 家）、电力热力燃气及水生产和供应业（28 家），合计占比达 75.5%。从数据类别看，交通运输类数据（含高速公路、公交、港口、车联网等）入表企业达 123 家，稳居首位；政府数据（49 家）、公用事业类数据（51 家）紧随其后，金融业务、医疗健康、工业生产等场景的数据资产入表也逐步落地。

3. 区域覆盖持续扩大，山东江苏领跑全国。入表企业已覆盖 27 个省级行政区，山东（59 家）、江苏（50 家）保持领先优势，河北、宁夏、陕西、湖南等新增区域逐步跟进，青海、新疆、内蒙古等边疆地区也实现突破，区域分布呈现 “东部领跑、全域扩散” 的格局。

4. 登记以地方平台为主，科技属性突出。超三分之二的入表企业选择在数据交易中心或交易所登记，其中半数以上集中在本省市地方平台，全国性平台登记占比偏低，反映出数据资产登记的区域化特征。从企业属性看，科技型中小企业占比 21.33%，高新技术企业占比 27.20%，科技型企业合计占比 33.6%，凸显了数据入表与企业科技实力的强关联性。

（二）实践启示与现存挑战

非上市公司入表实践呈现 “政策引导、行业突破、技术赋能” 的特点，从早期交通、公用事业领域，逐步向能源、农业、文旅等行业渗透。隐私计算、区块链等技术被广泛应用于数据确权与安全流通，例如数位大数据公司通过隐私计算实现数据 “可用不可见”，深圳数据交易所通过区块链存证强化资产溯源。

但挑战依然突出：一是 “整体推广难”，企业内部数据治理基础薄弱，多源异构数据整合与成本分摊难度大，缺乏统一标准；二是政策落地存在落差，确权细则、估值标准、审计口径等仍有模糊地带，企业与审计、监管部门理解存在分歧；三是投入产出比难衡量，数据入表需投入大量人力物力，但大规模入表后能否实现账面价值变现仍存不确定性；四是信息披露与商业秘密平衡难题，过度披露可能泄露核心算法或用户数据，导致企业披露动力不足。

二、上市公司数据资产入表：规模稳健增长，结构持续优化

截至 2025 年 8 月 31 日，A 股 5000 余家上市公司中，109 家披露数据资源入表相关事项，涉及入表金额 26.40 亿元，较 2024 年年末的 21.64 亿元稳步增长，但增速较 2024 年有所放缓，入表生态逐步从 “数量扩张” 向 “质量提升” 转型。

（一）核心特征与行业趋势

1. 会计处理以无形资产为主，摊销政策趋于规范。109 家入表公司中，101 家将数据资源计入无形资产（金额 17.06 亿元），33 家计入开发支出（金额 9.12 亿元），仅 2 家（海天瑞声、蓝色光标）计入存货（金额 0.22 亿元）。摊销方式以 3-5 年直线法为主，数据资源来源多为自行开发，部分企业采用外购或混合模式，会计处理逐步标准化。

2. 三大运营商引领规模，金融业入表活跃度提升。从金额贡献看，中国移动、中国电信、中国联通三大运营商入表金额合计达 16 亿元，占全市场总规模的 60.7%，占据绝对主导地位。从行业分布看，信息传输、软件和信息技术服务业及制造业仍是入表主力，金融业入表企业数量同比增长 33%，达 12 家（含光大银行、中信证券、宁波银行等），涉及金额 0.54 亿元，尽管占总资产比例较低，但标志着金融领域数据资产化进程加速。

3. 高市值企业参与度提升，国资背景反超民企。市值 500 亿元以下企业仍是入表主体，但高市值企业参与度持续提高：1000-5000 亿市值企业从 10 家增至 16 家，千亿市值以上企业从 12 家增至 18 家，爱尔眼科、中信证券等龙头企业纷纷加入。从实控人属性看，国资及政府背景企业数量已超过民营企业，中央层面企业 17 家，地方层面企业 44 家，个人实控企业 44 家，国资主导的数据入表格局逐步形成。

4. 区域覆盖进一步扩大，财务影响分化明显。入表企业已分布在全国 25 个省区市，北京（27 家）、浙江（14 家）、广东（14 家）、上海（9 家）领跑，新增河北、宁夏、陕西、湖南四个区域。财务影响方面，数据入表对企业资产负债率影响较小，但对净利润率影响相对显著，每日互动、卓创资讯、航天宏图、开普云 4 家企业的净利润率因入表提升超 10%，凸显数据资产对企业盈利表现的正向作用。

（二）新增入表与清单变化

2025 年上半年新增 10 家上市公司入表，包括宁夏建材、爱尔眼科、中信证券、西部证券、财通证券等，2024 年年报中入表的神马股份未再披露相关事项。入表数据资产涵盖客户画像、供应链优化、智慧审批、环保监测等多元场景，反映出数据资产从基础运营数据向高价值业务数据延伸的趋势。

三、数据资产价值评估：方法日趋多元，实践逐步落地

报告新增数据资产价值评估专题，系统梳理了评估概念、流程、方法及案例，指出价值评估作为数据资产交易、融资、证券化的核心前提，已从理论探索走向实践应用，三大传统评估方法（成本法、市场法、收益法）各有适配场景，逐步形成差异化应用格局。

（一）评估方法与适用场景

1. 成本法：应用最广泛，聚焦历史投入。成本法通过测算数据资产的重置成本，扣除功能性贬值（技术迭代导致）和经济性贬值（市场需求变化导致）确定价值，公式为 “评估价值 = 重置成本 - 功能性贬值 - 经济性贬值”。该方法可靠性强、测算便捷，适配数据形成成本可量化、来源明确、缺乏活跃市场的场景，尤其适用于企业内部使用的数据资产（如数据库、自给型软件），是当前数据入表中最常用的评估方法，但存在成本分摊难、易低估价值的问题。

2. 市场法：案例逐步增多，依赖交易活跃度。市场法通过对比可比数据资产的交易案例，结合技术、价值密度、期日、容量等修正系数调整确定价值，公式为 “目标价值 = 可比案例价值 × 多项修正系数乘积”。该方法能反映市场真实价格，适配存在活跃交易市场、可比案例丰富的场景（如数据交易所的标准化数据产品），但受限于数据资产交易案例少、特异性强的现状，应用范围较窄。2024 年新译信息科技 “智译 -- 多语种平行语料库” 通过市场法评估获千万元质押融资，成为全国首个市场法实践案例。

3. 收益法：潜力最大，聚焦未来收益。收益法通过折现数据资产未来预期经济收益确定价值，公式为 “评估价值 =Σ（未来各期收益额 × 折现系数）”。该方法能充分体现数据资产的收益性，适配收益可明确、使用期限可确定的场景（如授权使用的数据产品），但面临预期收益预测难、折现率主观性强、适用范围有限的挑战，对评估人员专业素养要求极高。罗克佳华环境监测数据通过收益法评估价值 6088 万元，获千万元质押融资，为收益法应用提供了重要参考。

（二）评估流程与政策支撑

数据资产价值评估需遵循 “数据资产识别与目标确定→数据质量评估→制定评估计划→选择方法并执行→结果分析与报告出具” 五步流程，需重点考量数据的权属、质量、合规性及应用场景。政策层面，《ISO55013》国际标准（2024 年 7 月发布）、《数据资产评估指导意见》（2023 年 9 月发布）等文件逐步完善，为评估提供了标准支撑，中国在数据资产价值评估领域的国际话语权逐步提升。

（三）困境与展望

当前数据资产价值评估仍面临核心挑战：三大传统方法适配性不足，成本法难分摊、市场法缺案例、收益法难预测；数据资产账面价值（历史成本口径）与公允价值（市场当前价格口径）存在差异，应用场景难以精准匹配；市场参与意愿不强，数据提供方难以充分享受收益，且评估需额外投入成本。

未来发展方向明确：一是研发行业定制化评估模型，结合不同领域数据资产特性优化计量逻辑；二是借助区块链技术实现评估全流程自动化、智能化，减少人工主观判断，提升效率与准确度；三是扩大数据交易市场规模，积累更多可比案例，推动市场法规模化应用；四是完善政策细则，明确估值标准、审计口径及披露要求，降低企业合规风险。

四、整体总结与发展建议

2025 年上半年，中国企业数据资产入表呈现 “规模稳增、结构优化、生态成熟” 的总体态势，地方国企与高市值企业成为核心推动力，金融业、文旅业、农业等新场景持续拓展，价值评估方法逐步落地，但仍面临合规确权难、估值标准不统一、投入产出比不确定等挑战。

为推动数据资产入表持续深化，报告提出三方面建议：一是政策层面，加快出台确权细则、估值标准、跨区域权属互认等配套政策，填补模糊地带，降低企业合规成本；二是企业层面，夯实数据治理基础，建立全生命周期数据管理体系，结合自身场景选择适配的入表路径与评估方法，平衡信息披露与商业秘密保护；三是市场层面，培育数据交易市场生态，积累更多标准化交易案例，推动第三方评估、审计、法律服务专业化，打通数据资产 “入表 - 评估 - 融资 - 交易” 的全链条价值实现路径。

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