【中圖分類號】F275；F276.3【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）04-0039-03

1引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表已成為企業(yè)管理的關(guān)鍵議題。劉立燕等以大智慧為例的研究表明，數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表短期內(nèi)會影響企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，但對財務(wù)指標(biāo)改善作用有限，且需關(guān)注數(shù)據(jù)確權(quán)與內(nèi)控建設(shè)。李金林探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表對企業(yè)價值的挖掘，指出其能提升經(jīng)濟(jì)價值與戰(zhàn)略價值，推動數(shù)據(jù)市場發(fā)展。張安玲以軌道交通企業(yè)為對象，分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)、計量及披露對財務(wù)報告質(zhì)量的影響，揭示了歷史成本法與公允價值法的應(yīng)用挑戰(zhàn)。李春波則聚焦企業(yè)核算，指出數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表存在權(quán)屬確認(rèn)難、價值評估不精準(zhǔn)等問題，并提出規(guī)范計量與披露的對策。

現(xiàn)有研究多聚焦大型企業(yè)或特定行業(yè)，對科技型中小企業(yè)的針對性分析不足?？萍夹椭行∑髽I(yè)具有輕資產(chǎn)、高研發(fā)投入、數(shù)據(jù)資源密集等特征，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表可能面臨獨(dú)特挑戰(zhàn)與機(jī)遇。本研究擬填補(bǔ)這一空白，探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表對科技型中小企業(yè)的影響，為相關(guān)企業(yè)與政策制定提供參考。

2理論機(jī)制與研究假設(shè)

2.1數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表對財務(wù)報表結(jié)構(gòu)的影響

科技型中小企業(yè)普遍存在\"輕資產(chǎn)、重知識\"的財務(wù)特征，其核心資產(chǎn)多為知識產(chǎn)權(quán)、技術(shù)專利及數(shù)據(jù)資源，但現(xiàn)行會計準(zhǔn)則下大量數(shù)據(jù)資產(chǎn)游離于表外，導(dǎo)致資產(chǎn)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)技術(shù)密集與賬面貧瘠的矛盾現(xiàn)象。基于《企業(yè)會計準(zhǔn)則第6號一一無形資產(chǎn)》相關(guān)規(guī)定，數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表后，其作為無形資產(chǎn)的賬面價值占比顯著提升，降低固定資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的權(quán)重，從而優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)并推動輕資產(chǎn)化轉(zhuǎn)型。該過程通過會計確認(rèn)與價值重估雙重路徑重塑財務(wù)報表，故提出假設(shè)1：

H₁ ：數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表顯著改善科技型中小企業(yè)財務(wù)報表結(jié)構(gòu)。

2.2數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表對企業(yè)融資能力的影響

科技型中小企業(yè)常存在信息透明度不足情況，即企業(yè)未能充分披露數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量、應(yīng)用場景及收益路徑，導(dǎo)致投資者難以評估其技術(shù)價值與商業(yè)可行性，面臨融資約束?！镀髽I(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》要求企業(yè)披露數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，基于Spence信號理論，企業(yè)可通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表提升信息可觀測性，降低價值識別中的模糊性，從而傳遞技術(shù)成熟度信號，降低融資風(fēng)險溢價，但該效應(yīng)受企業(yè)規(guī)模調(diào)節(jié)。由此提出假設(shè)2：

H₂ ：數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表通過緩解信息不對稱提升融資能力，且該效應(yīng)隨企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大而增強(qiáng)。

2.3數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表對企業(yè)合規(guī)成本的影響

科技型中小企業(yè)具有研發(fā)投入密集、現(xiàn)金流波動大的特性，數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表需滿足數(shù)據(jù)確權(quán)、審計流程等剛性要求，這會推高初期管理成本。然而，成長期企業(yè)受資源約束理論影響，其現(xiàn)金流集中于研發(fā)投入，合規(guī)支出易擠占創(chuàng)新資源；成熟期企業(yè)則憑借規(guī)模效應(yīng)可分?jǐn)偝杀緣毫Α深愐蛩卦谏芷诓煌A段形成對沖，故提出假設(shè)3：

H₃ ：數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表初期將增加合規(guī)成本，且對規(guī)模較小的企業(yè)負(fù)向沖擊更強(qiáng)。

3研究設(shè)計與數(shù)據(jù)驗證

3.1變量定義

① 被解釋變量。本文基于財務(wù)報表結(jié)構(gòu)、融資能力與政策執(zhí)行成本的理論關(guān)聯(lián)性，選取3項指標(biāo)作為被解釋變量：一是資產(chǎn)負(fù)債率（總負(fù)債/總資產(chǎn) ），用于衡量財務(wù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效果；二是融資成本率（利息支出/有息負(fù)債 x100% ），衡量企業(yè)獲取資金的成本；三是合規(guī)成本率（管理費(fèi)用/營業(yè)收入 ×100% ），表征數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表帶來的合規(guī)負(fù)擔(dān)。

② 解釋變量。本文的核心解釋變量為數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表政策效應(yīng)虛擬變量 （D_it） ，以《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》財會[2023]11號）政策實施時間為限，2024年1月1日后人表的企業(yè)取1，否則為0，旨在有效識別政策實施本身對企業(yè)財務(wù)表現(xiàn)的平均處理效應(yīng)。

③ 控制變量?；谂懦祀s因素原則，本文選取企業(yè)規(guī)模、成立年限作為靜態(tài)控制變量；選取行業(yè)數(shù)字化滲透率、政府補(bǔ)貼作為動態(tài)控制變量，以精準(zhǔn)識別數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表的凈效應(yīng)。

3.2模型構(gòu)建

① 基準(zhǔn)模型。本文基于雙重差分法（DID）評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表政策效應(yīng)，基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

Y_it=α+βD_it+γX_it+μ_i+λ_i+ε_it

式中， 是企業(yè) i 在 Ψ_t 期的被解釋變量； 為核心解釋變量， X_it 為控制變量向量： σ_;μi 和 λ_t 分別為個體與時間固定效應(yīng)； ε_it 為隨機(jī)擾動項。

② 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ?。為檢驗企業(yè)規(guī)模（ 的調(diào)節(jié)作用，在基準(zhǔn)模型中引入交互項：

Y_i=β₀+β₁×D_ii+β₂×Size_ii+β₃×（D_ii×Size_ii）+β_X×X_ii+μ_i+λ_t+ε_ii

式中，交互項系數(shù) β₃ 反映企業(yè)規(guī)模對數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表政策效果 的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

③ 異質(zhì)性分析設(shè)計。為檢驗政策效果在不同規(guī)模企業(yè)中的異質(zhì)性，本文基于基準(zhǔn)模型進(jìn)行分組回歸，按《統(tǒng)計上大中小微型企業(yè)劃分辦法》將樣本分為小型企業(yè)、中型企業(yè)兩組；模型形式與基準(zhǔn)模型完全一致，僅對分組子樣本分別回歸。

模型設(shè)定合理性檢驗采用平行趨勢檢驗（事件研究法），結(jié)果顯示政策沖擊前處理組與對照組趨勢無顯著差異（ pgt; 0.1），滿足雙重差分法的前提假設(shè)。

3.3數(shù)據(jù)來源與處理

本文依據(jù)《科技型中小企業(yè)評價辦法》篩選2019-2024年滬深交易所科技型中小企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源包括： ① Wind數(shù)據(jù)庫獲取財務(wù)報表及融資數(shù)據(jù)； ② 企查查提取專利數(shù)量、研發(fā)投入等創(chuàng)新指標(biāo)； ③ 人工補(bǔ)充年報及臨時公告中數(shù)據(jù)資產(chǎn)披露信息。數(shù)據(jù)處理中剔除ST企業(yè)及數(shù)據(jù)缺失樣本，對連續(xù)變量進(jìn)行 1% 縮尾處理，最終保留814家企業(yè)非平衡面板數(shù)據(jù)。樣本覆蓋智能制造、大數(shù)據(jù)服務(wù)等15個細(xì)分行業(yè)，確保行業(yè)異質(zhì)性分析可行性。

4研究結(jié)果

4.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文利用雙重差分模型，采用逐步引人靜態(tài)及動態(tài)控制變量法，并固定個體與時間效應(yīng)?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表1所示。

注：括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，**、**、分別表示在 1%5% /10% 的顯著性水平。下同。

由表1可以看出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表政策顯著降低企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率0.12個百分點(diǎn)，驗證了 H₁ 關(guān)于優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)的假設(shè)；同時融資成本率下降1.40個百分點(diǎn)，支持 H₂ 緩解信息不對稱的機(jī)制，且行業(yè)數(shù)字化滲透率協(xié)同降低融資成本1.20個百分點(diǎn)。但政策推高合規(guī)成本率3.60個百分點(diǎn)，驗證 H₃ 的“短期陣痛\"預(yù)期，而企業(yè)規(guī)模未顯著影響合規(guī)成本，表明科技型中小企業(yè)缺乏消化新增成本的規(guī)模效應(yīng)。

4.2調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗

表2呈現(xiàn)了企業(yè)規(guī)模（Size）對數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表政策效應(yīng)（ ）的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果。模型在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上引入交互項 D_ii×Size ，所有控制變量與固定效應(yīng)同表1。

從表2可以看出，企業(yè)規(guī)模對數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表政策效果存在顯著調(diào)節(jié)作用。在融資成本維度，交互項 D_ii×Size 的系數(shù)為 -0.85^** ，意味著企業(yè)規(guī)模每擴(kuò)大1單位（如總資產(chǎn)對數(shù)增加），政策帶來的融資成本降幅額外擴(kuò)大0.85個百分點(diǎn)，支持H₂ 關(guān)于規(guī)模強(qiáng)化融資改善的假設(shè)；在合規(guī)成本維度， D_it×Size 系數(shù)顯著為正 1.20^* ，顯示規(guī)模每擴(kuò)大1單位可使政策引發(fā)的合規(guī)成本增幅增加1.20個百分點(diǎn)，驗證 H₃ 關(guān)于規(guī)模緩沖合規(guī)壓力的理論預(yù)期。

4.3異質(zhì)性檢驗

表3數(shù)據(jù)顯示，融資成本率方面，政策效應(yīng) 使小型企業(yè)顯著降低1.80個百分點(diǎn)（ _plt;0.01 ），降幅較中型企業(yè)（-0.80^*） 擴(kuò)大 125% ，組間差異驗證成立 （χ²=5.27，plt;0.05） ；合規(guī)成本率在小型企業(yè)中激增6.30個百分點(diǎn)（ plt;0.01 ），增幅達(dá)中型企業(yè) （1.60^*） 的3.9倍 （χ²=11.40，plt;0.01， ）。該結(jié)果證實了企業(yè)規(guī)模對政策效果存在結(jié)構(gòu)性調(diào)節(jié)作用，進(jìn)一步驗證 H₂ H₃ 的假設(shè)。

5結(jié)語

總體而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表對科技型中小企業(yè)的影響呈現(xiàn)顯著的“短期陣痛、長期紅利\"分化特征。具體表現(xiàn)為政策實施初期，因確權(quán)分割與審計合規(guī)要求推高管理成本，其中資源約束突出的小型企業(yè)承受的合規(guī)壓力尤為劇烈；長期則通過優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)與緩解信息不對稱，顯著提升融資能力。研究表明，企業(yè)規(guī)模構(gòu)成政策效果的核心調(diào)節(jié)變量，小型企業(yè)雖融資約束緩解直接但合規(guī)壓力更大。為此，本文認(rèn)為需從制度、企業(yè)與政府層面協(xié)同推進(jìn)。會計領(lǐng)域應(yīng)制定適用于中小企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡化確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)層面完善“價值評估-合規(guī)審計-風(fēng)險對沖\"全流程管理，政府端可設(shè)立分級補(bǔ)貼基金，針對性降低小型企業(yè)合規(guī)門檻，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素紅利的普惠性釋放。

【參考文獻(xiàn)】

【1】劉立燕，劉佳文.企業(yè)數(shù)據(jù)資源人表實踐與執(zhí)行《暫行規(guī)定》思考一一以大智慧為例[J].財會通訊，2025（03）：96-100.

【2]李金林.淺析數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表對挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)資源價值的影響[J]企

業(yè)改革與管理，2024（01）：148-150.

【3]張安玲.數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表對軌道交通企業(yè)財務(wù)報告質(zhì)量的影響[J].商業(yè)觀察，2025，11（12）：36-39+43.

【4]李春波.數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表對企業(yè)核算的影響與對策研究[J].中小企業(yè)管理與科技，2025（01）：194-196.

【5]MichaelSpence.Job Market Signaling [J]. The Quarterly Journal ofEconomics，1973，87 （3）：355-374.