财联社8月14日讯（记者 肖良华 齐庄）作为今年起推出的财务报表新科目，“数据资源”的入表工作对部分“新手上路”的上市公司造成了一些困惑。尤其是在存货项下，有关“数据资源”的披露问题集中出现，继一季报多家公司作出信息更正后，在截至目前的半年报披露中，又有数家公司的“数据资源”金额存疑。

“这个问题有投资者提出来了，我们将向财务部门反馈。”“公司已经注意到了这个问题，会有更正。”今日，两家上市公司分别向以投资者身份致电问询的财联社记者作如上反馈。其所说的“问题”，正是半年报中存货项下的数据资源披露金额存疑。

截至昨日晚间，已有4家上市公司在半年报的存货项下披露了“数据资源”的金额规模。其普遍存在的情况是：“数据资源”作为存货的一部分，所披露金额竟与存货整体金额完全一致。如惠同新材（833751.BJ）半年报中，存货一项与作为其子项的“数据资源”金额同为8663.51万元。（见下图）

来源：惠同新材2024年半年报

同样，密尔克卫（603713.SH）、华塑股份（600935.SH）、晶华新材（603683.SH）也都是如此。（见下图）

来源：密尔克卫2024年半年报

来源：晶华新材2024年半年报

来源：华塑股份2024年半年报

并且，上述公司在2023年年报的报表附注中，对存货构成的披露多以原材料、在产品、库存商品等实物类资产为主。为何在今年半年报里，这些公司的存货一下子都成了“数据资源”？

更令人不解的还有，在华塑股份的半年报中，合并报表与母公司报表之间出现了矛盾：其合并报表中，存货与项下数据资源的金额同是3.79亿元，但在母公司报表中，存货为3.75亿元，项下的数据资源一列则是空白。（见下图）

来源：华塑股份2024年半年报

哪里出了问题？为此，记者今日致电上述公司得到部分反馈。有公司表示，“已经注意到了这个问题，会有更正”，其同时透露，此前之所以如此填报是因为需通过“校验”，并非有意为之或工作疏忽。

财联社记者注意到，在今年一季报中，也有多家公司存货项下的数据资源金额披露出现问题。如中闽能源（600163.SH）5月6日发布一季报更正公告，其此前披露的数据资源与存货金额相同，更正后的数据资源科目则作空白处理。（见下图）

来源：中闽能源一季报更正公告

此外，中信重工(601608.SH)、金龙汽车(600686.SH)、喜临门(603008.SH)、山东钢铁(600022.SH)等多家公司5月中上旬也集中更正一季报，这些公司误将合同资产金额计在存货项的数据资源科目中，因为这两个会计科目在报表中上下相邻，所以上述公司在数据录入时发生了错误。

今日晚间记者发稿前，晶华新材已就半年报作出更正，其原先存货、无形资产项下近3.18亿元、近7789万元的“数据资源”金额已做清空处理。

根据财政部的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，“数据资源”作为今年新增的会计科目除列示在存货项下外，还可归入无形资产、开发支出项下。

目前，中国移动（600941.SH）、卓创资讯（301299.SZ）、佳华科技（688051.SH）、金盘科技（688676.SH）等公司已率先将“数据资源”作为无形资产及（或）开发支出在半年报中入表，其披露金额规模多则数千万，少则不到百万。

就此现象，头部中介机构的数据资产领域资深专家向财联社记者分析道：“数据资源”入表是新鲜事物，多数上市公司目前还在学习观察，而率先实现入表的公司各自的认识理解也由于其所处环境、考量因素的不同存在差异。比如，有的公司或许希望通过数据资源资产化，降低成本增厚业绩；另一些公司则不太想让数据资源类资产的规模变得太大，一是因为税收方面的考虑、二是担心减值与摊销造成未来业绩的波动。因此，就更需要将大家的认识拉齐，把初步实践中的问题谈清楚、讲明白。企业也要更深入地去学习领会“数据资源”入表的实务要点，与监管部门、中介机构协作，做好这道题目。

对于部分公司披露中可能存在的差错，这位专家表示，财务报表的编制和披露是上市公司的必答题，也是证明题，虽然“数据资源”入表今年刚开始实施，但企业还是要尽可能去接受、理解，并抱着敬畏态度。

8月9日，卓创资讯披露的2024年半年报显示，公司数据资源作为无形资产列示，入表金额为1786.97万元，全部为公司自行开发所得的数据资产。

卓创资讯董秘王永辉向财联社记者表示，公司将数据资产作为无形资产核算，主要依据公司持有数据资产的主要目的并非直接对外出售，而是作为服务于资讯服务、数智服务相关产品的底层数据。成本核算方面，分析师(生产人员)根据公司的信息标准化准则和信息规范进行数据生产，对生产过程中发生的符合资本化条件的成本予以资本化。

他进一步表示，公司作为一家专注于大宗商品市场数据监测、交易价格评估及行业数据分析的专业服务提供商，多年来积累了大量的数据资源，公司已建立了由数据管理制度、数据管理团队和数据管理平台组成的三角形架构的数据管理体系，助力公司数据的产品化和商业化。