数据资源会计相关政策背景概念及处理难点

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》既是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的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、为有关监管部门完善数字经济治理体系、加强宏观管理提供会计信息支撑作用。数据资产，作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。然而实务中，对于数据资源是否可以作为资产确认、作为哪类资产确认和计量以及如何进行相关信息披露等相关会计问题需要理论界与实务界不断推进会计领域创新研究，服务数字经济治理体系建设。

一、数据资源会计相关政策背景

近几年中央相关政策文件的密集出台推动了中国数据要素产业迅速发展。2015年8月，为全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确支出“数据已成为国家基础性战略资源，要加大投入力度，加强数据存储、整理、分析处理、可视化、信息安全与隐私保护等领域技术产品的研发，打造较为健全的大数据产品体系”；2019年10月，党的十九届四中全会通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，从国家治理的高度把数据与劳动、资本、土地、知识、技术、管理一并视为生产要素；2020年4月中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》进一步提出“加快培育数据要素市场，建立健全数据产权交易和行业自律机制”；2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》（简称数据二十条），推进实施公共数据确权授权机制，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，有序培育数据经纪、合规认证、安全审计、数据托管、资产评估、人才培训等第三方专业服务机构；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》，明确企业数据资源相关会计处理的适用范围和数据资源会计处理适用的准则以及列示和披露求，自2024年1月1日起施行；2023年12月，国家数据局等17部委联合印发《“数据要素×”三年行动计划（ 2024-2026年）》，该行动计划以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑；2023年12月，财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》，依法合规管理数据资产，稳妥推动数据资产开发利用，健全数据资产价值评估体系，探索开展公共数据资产权益在特定领域和经营主体范围内入股、质押等，探索开展公共数据资产登记、授权运营、 价值评估和流通增值等工作；2024年1月，国务院国资委印发《关于优化中央企业资产评估管理的有关事项》提出“健全完善知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流转定价方式 ”；2024年12月，财政部发布《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，提出加强行政事业单位数据资产管理，充分发挥数据资产价值作用，保障数据资产安全，更好地服务与保障单位履职和事业发展；2024年3月，两会《政府工作报告》中“关于“数字经济”的词条出现了26次，其中数据词条出现了5次。这些文件极大地促进我国数据产业及相关制度的建设与发展。

二、数据资源相关概念辨析

数据是对客观事件进行记录并可以进行鉴别的符号，是对客观事物的性质状态以及相互关系等进行记载的物理符号以及这些物理符号的组合。数据是信息的表现形式和载体。《数据安全法》第三条将数据定义为“任何以电子或其他方式对信息的记录”，即数据蕴含着信息，并以电子或其他方式记录下来。 数据资源是企业具有使用价值的数据，才能成为数据资源。从上述定义可见，数据本身并不产生价值，因其所记录的信息产生了价值。企业数据经过脱敏、清洗、整合、分析、可视化等加工步骤，在物理上按照一定的逻辑归集后达到“一定规模”，形成可重用、可应用、可获取的数据集合后才会具有价值。根据《GB/T 40685-2021国标文件》，数据资产是企业合法拥有或控制的，能进行计量的，预期能够为企业带来经济和社会价值的数据资源。数据知识产权是经过一定算法加工，具有实用价值或智力成果的数据。数据到资源为数据演化起始阶段，原始数据经获取及加工组织形成基础性 、战略性资源；从数据资源到资产为数据被赋予价值，经数据加工、分析、具有应用场景，赋予了数据应用价值；从数据资产到数据资本是为企业带来经济效益的资本 ，通过数据商业化 、市场化等经济活动，赋予数据价值多形式变现。因此，从数据到资本，是数据资源化 、资产化 、资本化的三次“蝶变 ”过程。其中数据资产化是将数据作为一种资产来进行管理和运营的过程，这一过程包括对数据的收集、整理、评估、管理和交易等环节，数据资产化的核心目的是将数据的价值最大化，通过数据的有效管理和利用为企业或组织带来经济利益。

三、数据资源会计处理的难点

财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确适用于符合企业会计准则规定、可确认为相关资产的数据资源以及不满足资产确认条件而未予确认的数据资源的相关会计处理。但在数据资产入表实操中仍存在以下难点：（1）数据资产收益确认难。数据的特性之一就是在不同经营模式、应用场景下价值不尽相同，数据在内部使用或外部使用等不同流通场景下价值也不尽相同，所以给数据资产的估值确实存在很大难度。（2）数据资产权属判断难。根据“数据二十条”指引，按照数据权益归属的不同，可以将数据分为公共数据、企业数据、个人数据三种类型。企业数据资产入表首先要确保数据来源合规，依规或按合同约定取得和使用数据。但在我国尚缺失数据相关上位法情况下，数据的权属确定实操中存在许多争议和困难。（3）数据资产成本归集和分摊难。企业虽然在数据资源的开发利用方面投入很多，形成满足资产确认条件的数据资产，但是由于组织架构不合理，部门之间资源重复利用或者人员调配复杂，导致数据资产成本归集存在困难，即数据资产确认中的成本与价值可靠计量这一条不能满足。（4）资产合规判断难。在目前的法律环境和市场环境下，由于传统的物权与知识产权的理念深入人心与数据的可复制性和可替代性等特性，给企业数据资产运营与管理需要确保数据的来源合规、内容合规、处理合规、管理合规、经营合规带来一定的难度。（5）数据资产预计使用寿命确定难。数据资产的摊销主要根据使用年限的不同，分为使用年限确定和使用年限不确定两种。由于数据资产具有价值时变性，数据价值会随时间推移而衰减，导致数据价值变小，但无法确定于哪个时点彻底丧失价值，故企业难以提供较为准确的数据资产摊销期限依据。（6）数据资产审计验证难。由于数据资产作为一种新型资产类型，具有非实体性、依托性、可共享性、可加工性与价值易变性等特性，面对数据资产的审计，与传统的无形资产与存货审计相比存在着诸如在审计证据链、全程留痕存证、数据资产档察、内控管理体系等方面建设的新问题。

四、数据资产化的实践途径

目前数据资源入表的相关规定尚不完善，实际入表中缺乏一个统一标准的流程，各个地区和企业也是在实践中探索相关经验。本文提出数据资源入表一般流程分为：数据整理→合规报告→资产登记→价值评价→数据资源入表。在各流程中数据工作的主要内容分别是：数据梳理包括对数据校验、数据融合、数据价值应用场景挖掘，需要企业商务、技术、财务、运营多部门协同梳理出能产生价值的数据资源；合规报告阶段包括分析数据主体合规、来源合规、内容合规、流通合规，确保数据资产符合法律法规，并提供数据资产合规报告；资产登记阶段包括向登记机构提交登记申请，登记机构审查合规材料，登记机构审查数据资源，审查通过后，进行登记公示，公示结束后，颁发数据资产登记证书，数据资产登记证书是企业拥有或控制数据资产的佐证；价值评价阶段包括通过模型对数据质量评价，以及通过专家对数据资产的应用场景例如数据产品、多源增值、降本增效等方面进行评价，提供数据资产评价报告，数据资产评价报告是数据资产预期会给企业带来经济利益的佐证；最后一个流程是数据资源入表，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项按照无形资产或存货进行会计确认、计量和报告。在以上数据资产入表的实际工作中需要特别提示的三点，一是不是所有的数据资源都是数据资产标的：亦即未经过治理的数据资源无法入表也无法评估、产权不清晰的数据资源无法入表也无法评估、不能产生预期经济收益的数据资源无法入表也无法评估。二是数据资产评估和数据资产入表是两个不同的概念：即没有数据成本凭证无法入表、数据资产主体、客体、产权、收益四大要件不全的数据资产无法评估，数据资产评估结果不能作为会计入表的依据。三是没有要素化的数据资产无法实现价值最大化：即没有要素化治理的数据资产无法实现价值最大化、没有流通交易的数据资产无法实现价值最大化、没有安全保障的数据资产无法实现价值最大化。

（作者单位： 武汉工程大学管理学院）