数据资产入表——推动“资源”变“资产”
发布时间：
2024-08-08
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资产是指有企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。而数据资产具有资产的基本特征，是数字经济背景下以数据形态存在的资产。《信息技术服务数据资产管理要求》（GB/T40685-2021）定义数据资产是“企业合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源”。中国通信研究院将数据资产定义为“由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益”。可见，数据资产是企业生产、交易过程中记录的数据信息。企业能够对拥有的数据资产在获取、存储、处理和使用等环节进行有效的管理和控制，促使数据资产能够为企业带来直接或间接的经济价值。但需注意，数据资产作为现代经济的一种重要资源，具有较强的场景依附性，它的价值与使用的场景高度相关，同样的数据，在不同业务中所创造的经济价值也不尽相同。
（二）数据资产入表
“入表”是计入财务报表的简称。数据资产入表是指数据资源在满足一定条件下被计入财务报表。2023年8月22日，财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称为“《暂行规定》”）对数据资产入表提供了原则性的指导，在我国数字经济发展中具有里程碑地位。一方面，《暂行规定》按照数据资源的经济利益的预期消耗方式及业务模式，将数据资源分类为无形资产和存货科目进行确认、计量和报告。另一方面，该文件对数据资源的列示与披露也做了细化规定，同时创造性地对数据资源采取“强制披露加自愿披露”的方式，以推动企业数据资源向数据资产转变，形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级，释放数据价值。
（三）数据资产入表的意义
1、宏观层面
（1）激活数据要素市场
数据资产入表意味着数据能够进行买卖、交易以及抵押，进一步促进了数据的流通与共享，让更多的企业获取并运用数据，助推数字经济实现创新发展。同时，活跃的数据市场会进一步吸引更多投资，从而推动数字经济的发展。
（2）促进数字经济与实体经济深度融合
数据资产入表这一举措，对于打破横亘在数字经济与实体经济之间的壁垒意义重大，能够有力地推动二者深度融合。数据资产被纳入财务报表之后，企业对自身的数据价值会形成更为明确的认知，进而对生产、管理和营销等环节予以优化，切实增强实体经济的运行效率与竞争力。
2、微观层面
（1）提升企业的管理和风控效率
数据资源入表后，可从资产、负债、利润角度更准确地反映企业财务状况和经营成果，为企业做出经营决策提供更好的依据。同时，数据资产入表一定程度上让企业的数据资源可视化，促使企业将有限的资源投入到效益最高的领域，为企业整体的运营效率赋能，提升企业的管理和风控效率。
（2）提升企业的融资能力
诸如中国工商银行、中国建设银行等众多银行金融机构纷纷施行了专门面向数据资产的融资授信以及质押抵押服务，“数据入表+融资”的模式正在趋于完善。数据资源入表正助推数据向资产进行转化，而数据资产化之后的资本化运用，为释放数据资产在金融价值层面潜能具有极为重要的推动作用。
（3）推动企业数字化转型
数据资产入表还将推动企业在价值创新方面的新探索。通过数据的分析和应用，企业可发现新的市场需求、开发出新的产品和服务，从而加快企业数字化转型步伐，提高信息化水平，实现价值的创新和增长。
中共中央、国务院、财政部及各地方等发布的各类政策文件是当下数据资产入表的重要合规依据，下文对国家及陕西省层面与数据资产化相关政策进行了归纳和梳理，并对主要内容进行了摘录陈述。
（一）国家层面
（二）陕西省层面
（一）以数据资源形式直接入表
指企业将数据资源的历史成本直接确认为资产，具体有两种情形：
1、企业自用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的条件的，可确认为无形资产予以入表；
2、企业对外出售（提供）不经任何加工的数据，即原始数据，并以相关数据集/库入表。
（二）以数据产品形式入表
企业将持有的数据资源进行一定程度的加工，形成可对外出售或提供服务的数据产品，再以数据产品的形式入表。数据产品根据是否在交易所挂牌交易分为场内挂牌数据产品和场外不挂牌数据产品。
需注意，数据产品是否挂牌并非入表的必须条件，但因为场内交易多数强制要求对数据产品进行合规评估，故在场内数据交易场所挂牌成为不少企业的选择。
（三）非同一控制下企业合并造成的数据资产入表
非同一控制下的企业合并中，购买方收购价款高于标的公司可辨认净资产时，二者的差额可被计入无形资产中。
尽管我国在数据资产入表方面已开展了一系列前瞻性探索，但由于数据资产自身的特殊性以及数据要素市场发展正处于初期阶段，数据资产入表进程的推进仍存在诸多挑战，主要包括以下几个方面：
（一）资产认定问题
并非所有的数据资源都可转化为数据资产，仅列出企业有哪些数据并不能直接衡量其数据资产的价值，只有依托应用场景并充分考虑数据资产与其他产品和服务的关联性、价值创造形式等因素才能衡量相关数据可能带来的收益及价值。同时，数据资产的价值具有易变性，其价值可能会随着应用场景、用户数量的变化而变化。
（二）数据确权问题
数据确权是数据资产入表基础和前提，但也是需面临的首要难题，是数据立法亟待解决的关键问题。2022年12月，中共中央、国务院联合印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，创设性地给出了数据三权分置的确权方式，明确“探索数据产权结构性分置制度”“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”。但因数据资产入表本身为企业的内部动作，并无法律和监管规定要求企业采取强制性动作，只需企业自身判断确认起数据资源的权属即可。很多时候数据资源的持有权、加工使用权与产品经营权属于不同的企业，再结合数据资源自身具有的可复制性与可替代性导致相互之间如何框定各自拥有和控制的数据资源的边界成为数据资源确权的关键。
（三）数据合规问题
数据合规与数据安全息息相关。数据合规包括来源合规、处理合规、管理合规及其他业务合规。企业对数据资源的取的、处理和管理方式可能随数据应用场景的不同而有所区别。但在实务中，因企业在使用数据资产时可能并无明确的目的性及特定的应用场景，仅仅是作为业务拓展或决策的支撑。在结合数据资产低成本复用等特性，导致存在同一时间应用于多个应用场景等情况，对数据资产的合规性判断带来挑战。
（四）数据价值计量问题
数据资产计量的高难度为企业数据资产入表带来较大困难。一是不同企业在数据资产的计量标准上存在差异，相同的数据资产在不同的企业财务报表上显示的价值不同，导致会计信息失去可比性；二是部分企业专业性不足，对数据资产价值的评估存在误差；三是数据资产的价值会根据数据的应用情况的变化而改变，导致数据资产账面价值与数据真实价值出现较大误差；四是针对数据资产的后续计量缺乏具有针对性的规定与细则。同时，数据资产的价值可能受到技术变革、市场需求、竞争环境、安全风险等因素的影响而发生变化。
（五）数据安全问题
数据资产的共享性特点决定其可通过复制、传输等方式实现无限次的共享。但这种共享性也带来了一定的安全风险，如数据泄露、侵犯隐私等问题。但因目前数据要素市场还处于发展的初级阶段，相关法律法规还不健全，如何平衡数据利用与数据安全将成为一个难题。
从长远来看，数据资产入表是大势所趋，越来越多企业将持有的数据资源确认为资产并计入资产负债表，各种促进数据资产入表的举措也在迅速落地。但需注意，《暂行规定》虽进一步推动和规范了企业相关数据资源会计处理，但并未解决数据确权、数据流通交易及数据资产评估等问题，无法对数据资产入表提供全方位指引。而目前我国的法律法规或其他政策性文件亦暂未有效衔接、构建完整的数据资产入表流程。后续，围绕数据资产入表，我们还需在现有基础上不断深化理解与探索，解决操作过程中遇到的现实问题，不断收集各方的反馈意见和实际诉求，完善规则和标准体系，推动政策完善及优化，激发数据要素潜能，为发展新质生产力注入数据活力。
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