数据资产入表的政策及路径研究

苏昕

（济南能源集团有限公司，济南 250000）

1 数据资产入表的国内外政策依据

数据资产入表是指将数据资产纳入财务报表，以反映数据资产的价值和对企业财务状况的影响。随着大数据时代的来临，各国政府和企业纷纷开始探索数据资产入表的政策及实践路径，以满足时代发展的需要。

1.1 国际政策依据

目前，国际上已有许多国家开始推行数据资产入表的相关政策，以满足大数据时代的发展需要。建立完善的数据资产管理制度，同时，采取促进数据开放和共享、规范数据使用和流转、推动数据产业发展及加强数据安全保护等方面的政策措施，能够更好地挖掘和发挥数据资产的价值和潜力，促进数字经济的快速发展。目前，根据政策、规定指引方向的不同，国外已通过或正在审议的数据资产相关政策可分为以下几类：

第一，建立数据资产管理制度，明确数据资产的分类、计量、核算等方面的规定。例如，欧盟的《一般数据保护条例》和《非个人数据自由流动条例》。第二，促进数据开放和共享，提高数据资产的透明度和可获得性。例如，美国的《开放政府数据法案》和英国的《开放数据白皮书》。第三，规范数据的收集、存储、处理、使用和流转等环节，保障数据资产的安全和隐私。例如，欧盟的《通用数据保护条例》。第四，推动数据产业发展。政府通过制定相关政策，促进数据产业的发展，推动数字经济的快速发展。例如，美国的《数字贸易法案》。第五，加强数据安全保护。政府出台相关政策，加强数据安全保护，保障公民隐私安全，保障数据资产的安全性和完整性。例如，美国的《美国数据隐私和保护法》草案以及《欧盟-美国数据隐私框架》。

1.2 国内政策依据

2019 年、2020 年我国陆续出台《中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议公报》等相关政策文件，首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为重要的生产要素，并创造性地提出要培育数据要素市场。

2022 年6 月，中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），该意见创新数据产权观念，淡化所有权，创设“数据资源持有权”，聚焦数据资源使用权流通，创造性提出建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。

2022 年12 月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，其围绕数据资源是否可以作为资产入账、数据交易的合同双方如何进行会计处理等各方最关切的问题进行了规范，明确了数据资源适用范围。

2023 年8 月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），该规定对于鼓励和引导企业核算数据资产具有里程碑式的意义，开启了企业探索数据资产入表的第一步，在全球范围内我国也是首个允许数据资产入表的国家，起到了高度的示范带头作用。

2023 年12 月31 日，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，进一步规范和加强数据资产管理，更好推动数字经济发展。

2 《暂行规定》浅析

《暂行规定》的出台是在“数据二十条”明确“探索数据资产入表新模式”的政策背景下进行的，标志着我国数据要素资产化迈出了实质性的步伐，将极大推进数资产化进程，为数据要素市场培育按下“加速键”，也为数据资产转化为具有可持续性的经济增长点提供了强劲动力。随着大数据等信息技术、互联网基础设施的不断演进，数字经济和产业得到飞速发展，并持续推动生产方式、生活方式和社会治理方式的深入变革，数字产业化和产业数字化逐渐发展成为新技术、新业态、新模式发展的新动力。为顺应这一发展趋势，财政部制定印发《暂行规定》。《暂行规定》围绕数据资源是否可以确认为资产、可能确认的资产类别、列报和披露、过渡与衔接等方面对数据资源进行了规范，具有以下3 个方面的重要意义：

第一，贯彻党中央、国务院决策部署，服务数字经济的健康发展。企业会计准则是会计领域的一项基础制度安排，制定《暂行规定》是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步。

第二，树立会计核算依据，更好地服务企业实务需要。目前，行业主管部门、数据资源相关企业、数据交易场所、中介服务机构等有关各方正在积极推动数据要素市场建设，促进企业数据资源的有效运用和有序流通。《暂行规定》的出台及时解答了当前实务中对数据资源会计入账、计量等方面的疑虑。本次《暂行规定》明确了企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则，只有在企业日常活动中持有且最终目的是用于出售的数据资源，其核算才适用于存货准则。换言之，对于企业以非排他性授权的方式对外使用数据资源，以及内部使用与对外交易并存但以内部使用为主，并不主要依赖对外出售来取得经济利益的双重业务模式，企业应当适用无形资产准则而非存货准则对相关资产进行会计核算。企业不能不加以论证和分析就简单将当期所有数据资源投入全部简单费用化，而是应综合考虑数据资源的实际业务模式、形成方式、持有目的等因素，以及与该数据资源有关的经济利益预期消耗方式等，对数据资源进行分类，并相应根据无形资产或者存货准则对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。《暂行规定》还规定企业可采用未来适用法对上述数据资产进行会计核算，自2024 年1 月1 日开始施行，并强调在《暂行规定》施行前已经费用化计入损益的相关支出不再调整。

第三，拓展数据资产应用场景，提高企业市场价值。《暂行规定》 的发布将进一步提升数据资产入表及后续计量作为无形资产或者存货对企业发展的重要性。通俗地讲，数据资源可像发明专利、商标一样，成为无形资产，这对于数据驱动型企业、从事数据加工和研发的企业具有积极的战略意义，既可以进行相应的商业市场行为，也可以提高企业本身的市值估值。同时，《暂行规定》多次提到数据资源的应用场景、原始数据的加工维护和安全保护、数据类型来源保护等方面内容，突显了围绕数据资源开展相关业务对企业自身的重要性，以及对底层基础应用如数据复制、容灾备份、共享交换、集成管理发展的巨大推动，数据安全保护也将上升到新的高度。

3 《暂行规定》下数据资产入表的关键步骤

《暂行规定》的发布为企业数据资源能否作为一项会计资产入表提供了准则层面的判断依据，有利于促进企业重视和构建全面有效的、切合实际的数据资源治理与管理体系，从而为数据资源的确认、计量提供良好的基础。然而，企业数据资产入表是一项长远的系统化工程，具体到各项工作实践中应涵盖合规与确权、有效治理与管理、经济利益分析、成本归集与分摊、列报与披露5 个关键步骤。

3.1 合规与确权

《暂行规定》的适用范围强调“合法拥有或控制”的数据资源，与我国陆续出台的一系列数据产权制度相协调，数据资源的合规与确权是数据资产入表的首要步骤。企业应当建立健全符合其自身特点的数据合规及产权管理制度，确保数据来源合规、流通和交易规范、隐私保护到位、分级授权合理，理顺数据资源产权关系，为实现数据资产会计入表厘清前置法律关系。

3.2 有效治理与管理

企业会计准则要求资产确认的条件是相关经济利益很可能流入企业且成本能够可靠计量。无序的原始数据并不能产生经济利益，企业需要建立相对完善的数据治理和管理流程才有机会实现数据资源满足资产的确认条件。这包括但不限于建立数据资源管理体系，明确各方的权责和收益分配机制，以及建立数据资产目录，开展数据资源血缘分析，以有效支持数据资源的成本分摊，实现业财融合的精细化管理，并精确衡量数据资源的投产比。

3.3 经济利益分析

如前所述，资产的确认条件之一是经济利益很可能流入企业。在数据资源预期经济利益的可行性分析层面，企业应结合不同的企业业务实质、商业应用场景、数据资源分类及业务交互需求，建立企业数据资产价值评估体系及成本归集体系，货币化度量业务应用场景价值，夯实经济利益的分析基础。

3.4 成本归集与分摊

数据资源的成本不仅仅包含专属成本，例如，外购过程中发生的购买价款、相关税费，以及数据合规成本、治理成本、权属鉴定成本、登记成本等，也包括需要合理分摊的共担成本，如数据储存成本等。数据资源的典型特征是伴生性，如何进行合理的成本分摊以确保数据资源成本的完整性是当前的实务难点。企业应提前规划，结合上述入表步骤中第二条所介绍的“有效治理与管理”，通过厘清数据资产化过程中企业所投入的各项资源与成本，进而建立合理、有序、统一的数据资源成本归集及分摊机制，并最终以上述成本准确、合理地反映数据资源的投入与产出情况。

3.5 列报与披露

《暂行规定》旨在引导企业主动加强对数据资源有关信息的列报与披露。上述列报与披露的要求虽然会导致企业新增一定的信息披露成本，但是适当的列报与披露有助于企业进一步审视自身数据投入情况，将已经费用化的数据投入显性化，将企业的隐形价值可视化、透明化，有利于驱动企业价值的提升。

4 企业数据资产入表的实践路径

4.1 建立完善的数据资产管理制度

企业应建立完善的数据资产管理制度，明确数据资产的分类、计量、核算等方面的规定。企业通过制定统一的管理制度和方法，确保数据资产的合理评估和核算。同时，企业要加强对数据资产的风险管理和安全保护，保障数据资产的安全性和完整性。

4.2 加强数据资产管理人才培养

企业应加强对数据资产管理人才的培养，提高数据资产管理水平。人才是企业在数据市场中可持续发展的保障，对于数据市场中相关的技术人才、市场运营人才、管理人才，其准入门槛、专业素养等均有较高的要求。因此，企业要培养一个具备专业技能和知识的数据资产管理团队，熟悉数据资产的分类、计量、核算等方面的操作和管理技能。同时，企业要加强数据资产管理人才与其他部门的沟通和协作，确保数据资产管理的有效性和及时性。

4.3 强化数据资产管理意识

企业应强化全体员工的数据资产管理意识，让每个人都能够积极参与数据资产管理。企业要加强针对员工的数据资产管理培训和教育，提高员工对数据资产价值的认识和理解水平。同时，要鼓励员工在日常工作中积极发掘和利用数据资产，提高企业的整体效益和市场竞争力。

4.4 引入专业的数据资产管理工具

企业可以引入专业的数据资产管理工具，以满足数据资产的采集、存储、处理、分析和可视化等方面的管理需求。通过利用先进的技术手段和管理工具，企业可以提高数据资产的管理效率和质量，更好地挖掘和发挥数据资产的价值。

4.5 完善盘活存量数据资产的流程与手段

企业应当以自身业务为依托，有效盘活存量数据资产，提质增效助力企业发展。以某市属能源企业为例，该企业下属供热企业掌握大量热网检测数据，通过对上述海量数据的梳理和分析，高效完成了热网监测数据的采集、整合、建立模型等数据加工环节，确定了数据资产的信息属性及价值属性，分析了权利类型，顺利完成了数据资产登记及市场价值评估工作。同时，企业积极探索数据资产入表路径，推动能源数据资产成果落地。在热网监测数据资产评估的同时，企业研究选取供热管网GIS 系统数据为数据资源入表项目，严格完成数据资产梳理与认定、内部立项、登记确权、合规评估、经济利益分析、成本归集与分摊等关键环节，最终实现供热管网GIS 系统数据资产入表，准确估计和记录GIS 系统数据资产的价值，全面掌握全市供热管线布局和运行状况，优化调度运行、降低运营风险、促进数据共享，为节能降耗、提高供热效率提供有力支撑。

4.6 积极参与行业交流与合作

企业应积极参与行业交流与合作，与其他企业和机构共同探讨数据资产管理的新思路和新方法。通过交流与合作，企业可以共享经验和资源，共同推动数据资产管理领域的进步和发展。同时，可以借助行业组织和合作平台，加强与利益相关者的沟通和合作，共同推动行业的可持续发展。

4.7 探索数据资产入表的深度价值

目前，数据资产融资已实现在银行贷款、融资租赁等领域的突破，未来在数据资产运营到一定规模、具备一定经济效益后，企业可积极在科创债券融资、数据资产证券化等领域进行有益尝试。充分发掘优质数据资源，释放数据资产价值，推进数据资产全过程管理以及合规化、标准化、增值化，不仅能够有效盘活存量数据资产，提高资产使用效益，而且为数据资产市场化奠定了基础。