李诗等：会计信息相关性再思考：来自上市公司数据资源“入表”的证据

作者：李诗洪景伦陈薇来源：《财务研究》2025年第2期

会计信息相关性再思考：来自上市公司数据资源“入表”的证据

李诗洪景伦陈薇

摘要：在数字经济时代，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起施行。本文对2024年三次定期报告中披露数据资源的上市公司进行统计分析，回归财务报告概念框架，通过实践现状分析、财务指标测算、市场反应检验，希冀能从实践上助力实务界认识数据资源会计处理现状、应对相关挑战，理论上为学界探讨如何修订更适配数字经济时代的会计准则提供启发

关键词：数据资源；数据产品；会计信息质量特征；会计准则

作者简介

李诗，厦门国家会计学院教授，博士生导师，财务会计与审计研究所副所长。兼任中国资产评估协会数据资产评估专业委员会专业委员、中国财政杂志社特聘专家。主要研究领域为财务会计与公司金融。主持国家自然科学基金项目、教育部主题案例、福建省社会科学规划项目多项。在《世界经济》《会计研究》《南开管理评论》等期刊上发表论文三十余篇。

洪景伦，厦门国家会计学院硕士研究生。

陈薇，厦门国家会计学院硕士研究生。

文章结构框架

（点击可看大图）

精彩内容摘编

引言

国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》显示，我国数字经济核心产业增加值占GDP比重达10%左右。数字技术和数据要素深度耦合发展，成为拉动数字经济增长新的爆发点。然而，这种增长的背后隐藏着一个潜在的挑战：如果会计系统不反映数据资源，将会对经济发展产生不利影响（刘峰等，2023）。为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关信息披露，2023年8月，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下文简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。从2024年第一季度报告（下文简称一季报）开始，企业数据资源在财务报表中得到反映。数据资源“入表”①助推数据要素释能，使其更加直接地影响决策过程，但数据资源“入表”是否切实提高了会计信息的相关性？这个问题值得深入探讨。从国际会计准则理事会（下文简称IASB）发布的《财务报告概念框架》（Conceptual Framework for Financial Reporting，下文简称《概念框架》）中可以看出，相关性是有用的财务信息的两大基本特征之一。结合我国实际情况，《企业会计准则——基本准则》对会计信息质量特征提出要求，对应可靠性、相关性、可理解性、可比性等八个信息质量特征。而孟凡利（1999）等学者认为相关性更为重要，只要信息使用者需要且会计上有提供的可能，信息提供者就应考虑尽可能提供。具体而言，相关性强调会计信息对决策者的影响，关键在于数据资源“入表”能否提供决策所需的实质信息。

数据资源“入表”效果不仅体现在微观层面企业财务指标的变化上，还体现在宏观层面行业与地理分布等特征中。鉴于此，本文以上市公司2024年第三季度报告（下文简称三季报）为主体，结合一季报和半年度报告（下文简称半年报），通过剖析其披露的数据资源相关信息，探究《暂行规定》对会计信息相关性的影响。在回顾梳理相关政策、制度、文献的基础上，本文以三季报在表内披露数据资源的上市公司为样本进行了统计分析，并模拟“不入表”场景的财务指标、测算财务指标与市场反应的相关系数以评估数据资源“入表”对会计信息相关性的实际影响，最后对监管层、上市公司与投资者提出建议。

本文的研究贡献体现在：第一，回归财务报告概念框架，从相关性的基本质量特征出发，剖析数据资源“入表”对会计信息相关性的影响，为后续完善会计准则提供理论支持；第二，对数据资源“入表”现状进行分析，揭示数据资源确认、计量和报告的实践效果与潜在挑战，为实践中更好地利用数据资源提供参考。

制度发展与理论文献

（一）制度发展历程

数据资源在现代社会中具有重要地位，为充分发挥数据价值，我国正积极推进数据资源制度体系的建设与完善，其主要制度如表1所示。

2023年8月，财政部制定印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，根据持有目的、形成方式、业务模式以及经济利益的预期消耗方式等，将数据资源作为存货或无形资产进行确认、计量和报告，是数据资源“入表”的一种尝试。《暂行规定》的发布贯彻落实了党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署，通过在企业财报中反映数据资源的经济实质，激发经济活力。

（二）理论基础与文献回顾

1.会计信息质量特征

会计信息质量特征是衡量会计信息披露能否满足使用者需求的关键，尤其在市场经济深化改革背景下愈发重要。随着资本市场的成熟和信息透明度要求的提升，股东、债权人等利益相关者更加依赖高质量会计信息制定决策。会计信息质量的衡量是会计研究的挑战（Barth等，2008）。Schipper和Vincent（2003）认为，会计准则的核心目标是确保信息的决策有用性，主要通过相关性、可靠性和可比性实现。Dechow等（2010）强调相关性的重要性。Zeghal等（2012）突出及时性和稳健性。Dancer等（2014）强调相关性和可靠性的核心地位。（2015）则提出了可比性、可核实性、及时性和可理解性。我国学者也进行了大量研究。吴水澎（1999）强调可靠性、充分性、相关性和可比性。葛家澍和陈守德（2001）将信息质量特征进一步分解为相关性与可靠性（主要），重要性与可比性（次要），与IASB《概念框架》中将相关性作为基本特征之一相一致。葛家澍（1992）建议将相关性改为决策相关性，以符合信息使用者要求。总的来说，学者们普遍认为，相关性是会计信息的核心特征之一，是作出有用决策的基础。

明确了会计信息的主要质量特征及其对使用者决策的重要性后，我们不难发现，当前企业财务报告面临的挑战与这些质量特征息息相关。郭莉平（2022）认为，财务报告质量影响财务状况、经营成果和现金流量的真实反映，进而影响企业价值评估和未来发展判断。黄世忠（2018）、易平良（2021）、王恒金（2022）等认为，信息滞后、披露不全、财务信息失真等问题削弱相关性，限制其决策指导作用。吴兆军和周年平（2024）认为，财务信息失真源于会计政策选择、财务舞弊、内部控制失效等。可见，会计信息质量直接影响经济决策。因此，本文围绕相关性这一会计信息质量特征探究数据资源“入表”的影响。

2.数据资源的确认

学术界有关数据资源确认的讨论主要聚焦于确认条件的界定。上官鸣和白莎（2018）提出对大数据进行资产确认时将形成基础的要求延伸至未来，并强调未来事件的预估期不宜过长，且应接近于确定型事件。陈思静等（2019）则持相反观点，认为数据资源在产权、价值产生及应用场景上的不确定性，使得其会计确认面临挑战，并引入朴素贝叶斯分类法尝试解决这一问题。张俊瑞等（2020）通过对比国际财务报告准则和我国《企业会计准则》，认为数据资源符合资产的定义标准，从而支持其会计确认的合理性。吕艳娜和杨世忠（2022）认为数据资源需同时满足“经济利益很可能流入企业”、“能够可靠计量成本或价值”方可作为资产进行确认，否则建议通过财务报表附注进行信息披露。许宪春等（2022）则从国民经济核算的视角出发，提出数据要纳入资产核算范畴，必须兼具经济所有权明确和收益性两个基本属性，为数据资源确认提供了更为宏观和系统的考量。

关于数据资源的确认与披露标准，学术界仍存分歧。有观点认为数据资产具有无限复制性，将同时适用于两种用途下的会计处理原则，因此需要同时确认为无形资产和存货（张俊瑞和危雁麟，2023）；也有学者认为数据如果符合资产定义和确认标准，就应通过会计程序确认为数据资产，否则只能作为数据资源，在表外披露（黄世忠等，2023）；亦有学者认为在商品服务场景中，数据资源作为产品和服务的核心内容，宜列入存货，通过“库存商品”科目进行核算（王世杰和刘喻丹，2023）。上述研究不仅加深了学术界对数据资源确认的理解，也为不同场景下数据资源的会计处理提供了理论支持和实践参考。

3.数据资源的计量

在计量方面，学者们深入探讨了现有的计量模式与数据资源估值技术，形成了多样化的研究视角。唐莉和李省思（2017）提出初始计量时仅依赖投入成本入账存在局限性，提倡采用收益现值法，综合考量企业整体价值以进行评估。Short和Todd（2017）则将数据价值进一步细分为资产价值、活动价值与预期价值，为数据的精细化评估提供了框架。李永红和张淑雯（2018）通过引入数据资产影响因子，构建了新的数据资产估值模型。随着研究的深入，陈芳和余谦（2021）区分了数据资产与其他无形资产的贴现率，并建立了基于剩余法的多期超额收益评估模型。近年来，互联网企业对数据资源价值的挖掘更加重视，张雪等（2022）认为资产化变现路径能有效释放数据资产的持续经济价值，并强调了收益现值法的适用性。刘阳（2022）的研究则揭示了数据资产价值的动态性特征，提出以增量收益法替代成本法，可以更准确地反映其价值变化。张俊瑞和危雁麟（2023）聚焦于后续计量难题，建议企业根据数据资产的实际寿命与经济效益，设定合理的摊销或减值测试规则。与此同时，罗玫等（2023）从会计的谨慎性原则出发，考虑到数据资产交易市场尚不成熟，提出了将调整成本法作为后续计量的备选方案。随着《暂行规定》的发布，符合条件的数据资源被明确分类为无形资产或存货，并需依据相应会计准则进行后续计量，这一变革为数据资源的会计处理提供了更为清晰和统一的指导思路。

4.数据资源的报告

在列报与披露数据资源相关信息时，企业承担着向利益相关方真实反映其运营状况的责任，这是诚信与透明度的重要体现（叶陈毅等，2011）。然而，面对具有高度不确定性的数据资源，在《暂行规定》出台前，关于确认、计量和报告的要求限制了其在财务报告中的披露。这种局限不仅削弱了企业财务状况与运营成果的准确性，还使得企业难以全面展示其在数字经济中的价值创造因素，从而影响了会计信息在反映企业真实运营状态和未来潜力方面的完整性。

数据列报与披露的不充分性对数据资产的未来发展构成了潜在威胁，不利于外部利益相关者对企业整体价值的全面评估与了解（Mattioli，2014）。学术界对此进行了深入探讨，并围绕数据资源的报告方式提出了多种观点，主要可归纳为表内确认观、表外披露观及无须确认观。黄世忠（2020）从财务报表完整性的角度，强调表内确认数据资源的重要性，认为这有助于提升信息透明度与决策有用性，而单纯的表外披露不足以全面反映数据资产的价值；表外披露观则主张在财务报告之外详细披露数据资源的使用情况、成本构成等信息，以弥补表内披露的不足（王世杰和刘喻丹，2023）；无须确认观则基于数据资源计量的困难，认为其不适合在财务报表中列报。

关于数据资源信息列报与披露的具体方式，学者们亦提出了多样化的建议。从将大数据资产归类为存货或无形资产（陈宗智和常欣，2016），到构建多层次财务报告体系以全面反映数据资产的复杂性和价值（刘国英和周冬华，2021），再到提出在资产负债表与“第四张报表”中混合列报数据资产（张俊瑞和危雁麟，2021），这些观点均为数据资源的信息披露提供了理论参考。最终，《暂行规定》的出台，将数据资源纳入存货或无形资产准则框架，并采取强制与自愿披露相结合的方式，既体现了对学术研究成果的吸纳，也为企业数据资源的信息披露提供了实操性的指导规范。

5.文献评述

已有文献在数据资源的确认、计量与报告方面取得了一定成果，为数据资源的会计处理提供了理论支持和实践参考，但仍存在以下不足：其一，在学术研究中，学者们曾就数据资源是否应纳入财务报表及对应的会计科目进行了深入探讨，随着《暂行规定》的发布，关于数据资源“入表”科目的分歧暂时得到了解决，焦点开始转向围绕《暂行规定》的政策研究，但较少超越其框架进行更广泛的探索；其二，财务报告目标之一为决策有用性（刘峰等，2023），要求企业如实向财务报告使用者提供与决策相关的会计信息，然而，现有研究往往忽视了对会计信息相关性的验证，未能就如何提升会计信息相关性以提高决策有用性提供有效建议。

因此，本文在对数据资源“入表”现状进行深入分析后，采用事件研究法考察上市公司披露数据资源信息前后的市场收益变化，通过公司价值的变动评估其提供的会计信息是否满足相关性要求，从而总结实践中的潜在问题，为推动会计准则的演进和数字经济的健康发展提供参考。这一研究不仅有助于深化对数据资源会计处理的理解，还能为完善会计准则、提升财务报告质量提供有益参考。

启示与建议

（一）启示

数据资源“入表”作为数字经济时代的重要创新实践，为会计信息的相关性提供了新的视角和机遇。然而，其在实际操作中仍面临诸多挑战，如数据资源规模较小、后续计量难度较大、信息披露不充分等。这些问题不仅影响了会计信息的相关性等质量特征，也在一定程度上限制了数据资源价值的充分释放。数据资源的高度流动性、快速贬值以及整合增值之间的矛盾，使得其长期效果尚待进一步检验。未来，随着数字经济的深入发展，数据资源的会计处理将面临更多挑战，如会计准则的修订完善、企业估值模式的重塑以及监管框架的全面升级等。这些因素将对会计信息的相关性提出更高要求，进而推动会计理论与实践的进一步发展。

（二）建议

监管层、上市公司与投资者均面临如何精准评估与高效利用数据资源价值的紧迫任务。监管层需确保数据资源“入表”的规范性与透明度，以维系市场秩序；上市公司需紧盯数据资源“入表”的即时经济回报与长远潜能，为战略调整提供指引；投资者则需深入分析数据资源对企业的影响，并作出投资决策。基于此，我们提出如下建议：

监管层应密切关注数据资源“入表”后的实际效果，通过财务报表和市场反馈评估其对资源配置优化、业务创新能力提升和融资能力增强等显性成效的影响。同时，强化上市公司对数据资源来源、性质、计量方法及使用情况的信息披露，确保信息的透明度和可理解性。此外，还需前瞻性地评估数据资源“入表”可能引发的长期影响，如企业竞争力重塑、创新能力提升和市场地位变化等，并建立长效跟踪评估机制，定期审视数据资源对企业发展的综合效应。同时，警惕资产泡沫、数据泄露及合规风险，制定应对策略。

上市公司应聚焦数据资源“入表”的即时经济效应，确保财务报表中数据资源信息的准确性和完整性，以提升会计信息的相关性。在实施过程中，严格遵循会计准则，确保数据资源的确认、计量与报告合规，降低操作风险。同时，加强内部管理，确保数据资源的安全合规使用，为企业的数字化转型和可持续发展奠定坚实基础。此外，上市公司还需预见数据资源“入表”的长期影响，灵活调整战略与业务模式，以适应数据驱动的新趋势。

投资者应细致审视上市公司财务报表中数据资源的披露细节，评估其对上市公司盈利能力、运营效率和市场竞争力的直接影响。同时，重视上市公司对数据资源信息的准确披露，为投资决策提供坚实基础。此外，投资者还需洞察数据资源“入表”可能带来的长期潜在价值，保持投资审慎，充分考虑伴随的风险与挑战。结合上市公司财务状况、市场前景及风险承受能力，作出理性决策。

综上所述，数据资源“入表”不仅是会计实务的创新探索，更是对会计学理论的挑战。这要求我们在会计理论的发展中，既要关注直接、显性的经济效果，也要重视间接、长期的影响与后果；既要坚持会计信息的基本定性特征，也要顺应数字经济的发展趋势，构建适应新环境的会计信息质量标准与评估体系。唯有如此，方能精准把握数字经济时代的脉搏，推动会计学不断前行，为经济社会的可持续发展提供更为坚实有力的信息支撑与决策依据。

（以上为部分节选，阅读全文欢迎订阅杂志）

附件下载：