数据资产入表步骤、难点及影响分析
小数据研究中心（userdataresearch）原创
编辑 | 小数君
USERDATA RESEARCH
数据资产研究系列文章
「 第 11 篇 」
编者按：
数据资产的研究对数字经济具有重要意义，数据资产不仅仅是企业的财富，更是推动创新和发展的关键。「广东财经大学会计学院」、「经济与管理国家级实验教学中心」、「数量经济研究中心」与「小数据研究中心」联合探索数据资产的无限价值！随着项目启动，我们已经开始围绕数据资产的确权、计量、管理、估值等方面进行深入研究。知识是人类进步的阶梯，研究成果理应与社会各界共享，后续我们将分阶段、分主题编撰相应的文章在「小数据研究中心」公众号进行披露。
作者｜周宏明、孔令辉、孔荫莹、王静
单位：广东财经大学会计学院 经济与管理国家级实验教学中心 数量经济研究中心 小数据研究中心
数据资产入表步骤、
难点及影响分析
摘要：
数据资产是政府或事业单位、企业的重要资产，已成为国家重要的战略性资源。东吴证券报告显示：全国数据资产市场总规模 8.6 万亿，带动相关产业数字化潜在收益 34.4 万亿。2023年8月，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对规范企业数据资源相关会计处理和加强相关会计信息披露具有重要意义。此后，数据资产在会计上的处理成为社会上广泛探究的问题。因此，本文从数据资产入表的内涵、步骤、影响等角度入手，对数据资产入表可行性进行研究，探讨数据资产入表的难点问题，并从政府和企业的角度对数据资产入表提出相关建议，以期为数据资产入表的研究提供参考价值。
关键词：数据资产入表；确权；计量；披露
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数据资产入表内涵与研究现状
（一）数据资产入表内涵
2021年12月，大数据技术标准推进委员会和中国信息通信研究院联合发布了《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》，其中明确规定“数据资产”是指由组织合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，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，即“有潜力产生经济利益的数据权利”。
一般而言，数据资产在会计处理上确认为存货或无形资产。在《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）中规定“企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。”
1、无形资产的定义及确认条件
《企业会计准则第6号——无形资产》规定无形资产的定义为：“企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。”只有在满足以下条件时，才可以确认为无形资产：“与该无形资产有关的经济利益很可能流入企业；该无形资产的成本能够可靠地计量。”
2、存货的定义及确认条件
《企业会计准则第1号——存货》规定存货的定义为：“企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。”符合“与该存货有关的经济利益很可能流入企业和成本能够可靠地计量。”，才能确认为存货。
（二）数据资产入表研究现状
数据资产的确认、计量和披露是“数据资产入表”的关键问题，涉及数据的合法性、价值度量和信息透明度，是数据资产入表工作的核心。
1、数据资产的确认
在数据资产的确认上，罗玫等（2023）认为企业数据确认为数据资产应该满足三大特征：企业具有经济资源的控制权；经济资源是未来产生经济收益的现时权利；由企业的历史事项形成，构成对企业历史信息的反映。胡安琴（2023）研究创效型数据资产会计处理问题，提出“创效为主、权属为辅”原则确认为资产。
2、数据资产的计量
在数据资产的计量上，采用何种计量方式计量数据资产，众多学者有不同的看法。何越（2023）认为应根据不同情况采用“历史成本+公允价值+现值”的复合型计量模式。李诗等（2021）分析某环卫公司数据资产：在初始计量上，因为该数据没有可供交换的参考市场，也没有可供相关市场参考者借鉴的交易价格，所以采用历史成本作为计量属性；在后续计量上，不对数据资产进行摊销处理，如果存在减值，借记“数据资产减值损失”科目，贷记“数据资产减值准备”科目；在处置上，按实际收到的价款入账，并冲减相关账户，产生的差额计入当期损益。
3、数据资产的披露
在数据资产的披露上，普遍学者认为由于数据资产不确定性和风险性，需要在财务报表上进行披露。李秉祥等（2022）指出，当大数据资产价值占比达到5%及以上或销售大数据资产的收入占公司主营业务收入10%以上，需要单独披露并作为强制披露事项。黄世忠等（2023）指出对于不符合资产定义和确认标准的数据资源应该进行披露，披露内容具体包括：未确认为数据资产的原因；与数据资源相关的支出，数据资源在价值创造中发挥的作用；如何对数据资源进行管理等。
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数据资产入表步骤分析
数据资产入表并非一蹴而就。2023年12月，由清华大学技术创新研究中心、普华永道中国、北京大成律师事务所、深圳数据交易所等成立的数据资源入表服务联合体共同制定了《数据资产入表白皮书》。该白皮书中指出数据资产入表路径应该包括：合规与确权、有效治理与管理、经济利益分析、成本合理归集与分摊、列报与披露五个步骤。
（一）合规与确权
2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度框架。《暂行条例》也强调数据资源是企业合法拥有和控制的。由此可见数据资产合规与确权是数据资产入表的首要步骤。
1、数据合规
《数据资产入表白皮书》指出数据合规性应该包括数据来源合规、数据内容合规、数据处理合规、数据管理合规。
其中，数据来源合规是指企业所获取的数据须遵守各项法律法规、国家政策及社会公德，且不得侵害他人合法权益。违规行为包括擅自获取非主营业务相关数据；采购数据时未查验供应商的合法授权等。
数据内容合规是指存储的数据必须真实、合法、合规，严禁存储不被法律允许的非法数据。
数据处理合法是指企业的数据处理必须符合法律规定，遵循合法、公正、必要性原则。
数据管理合规是指企业应根据法律法规以及规章制度，建立相关管理制度，开展合规管理体系设立、风险识别、风险评估与应对等专项工作，做到数据分类分级管理、跨境流通和个人信息保护的全面监管。
数据经营合规是指企业需遵照法律规定进行数据业务经营，取得相应资质、行政许可及充分授权条件，构建严谨有效的内部控制系统，确保数据经营业务不会危及国家安全、损害公众利益或侵犯个人、组织的合法权益。
2、数据确权
数据确权步骤主要包括：一是识别数据资产，包括但不限于数据集、数据库、系统、应用程序及人工智能模型等。评估数据资产的价值，并确定关键的核心业务资产。二是确立数据资产权益，理解并评估各种类型的数据资产权益，如数据的所有权、使用权、流通权等，明确规定产权、使用权以及流通权。三是数据资产的持有权证明，通过数据产权登记证或数据交易所等途径实现数据资产的所有权证明。
（二）有效治理与管理
建立完善的数据资产管理体系，统筹相关数据基础工作，是后续会计计量和披露的底层保障。
首先，建立顶层的数据资产管理体系，明确各方职责、建立数据资产相关标准和机制，以有效承接与推动数据资源入表工作。同时数据资产管理也应与企业自身的数据管理体系充分结合。其次，建立企业级数据资源目录，盘点具有经济利益的数据资源，通过目录、标签化、元数据属性等方式准确描述数据资源，为后续估值与会计计量提供基础。之后，加强重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱，为有效支持后续数据资产成本法、收益法的不同价值分摊，实现数据资产视角的精细化管理等奠定基础。最后，通过数据资产入表与披露为抓手，形成企业级的数据资源内外双循环的运营能力，以财务资产视角推动各业务和技术部门的数据运营，数据运营的成果真正与企业财务表现挂钩，成为业务数字化建设的催化剂。
（三）经济利益分析
就数据资源预期经济利益可行性分析而言，企业应结合各类数据资源及业务交互需求，以及涉及的商业应用场景（即数据产品和服务），构建企业内部数据资产价值评估体系，运用货币化为计量工具，考察业务应用场景价值与数据获取成本，从而精确衡量相关数据资源的经济价值及其投入产出效益。如此形成的常规性内部耕耘将有助于企业数据资源的价值发掘，进而为日益频繁的数据产品化、服务化定价提供有效参考。
（四）成本合理归集与分摊
对于计入“无形资产”科目的数据资源，如果企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。如果是企业内部数据资源，研究开发项目的支出应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。此外，企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。
对于计入“存货”科目的数据资源，企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。
（五）列报与披露
1、数据资产列报
企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
2、数据资产披露
对于计入“无形资产”科目的数据资源，企业应当按照外购无形资产和自行开发无形资产等类别，对确认为无形资产的数据资源相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。对于使用寿命有限的数据资源无形资产，企业应当披露其使用寿命的估计情况及摊销方法；对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，企业应当披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据。除此之外，披露内容还包括其他《暂行条例》规定和相关会计准则规定的需要披露的内容。
对于计入“存货”科目的数据资源，企业应当按照外购存货、自行加工存货等类别，对确认为存货的数据资源相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。同时，应当披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法和数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况。除此之外，披露内容还包括其他《暂行条例》规定和相关会计准则规定的需要披露的内容。
图1 数据资产入表步骤流程图
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数据资产入表难点分析
（一）数据资产确权问题
数据资产入表首要问题是如何确认数据权属问题。数据要素形式多样、具有可复制性，但是不像房地产等有形资产物权权属清晰直观且便于登记。因此，数据权属的确定在企业自身生产、购买、入表等环节十分重要。2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，对数据资产确权进行了初步探索，提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度。但是，数据具有主体参与性、非唯一性、伴生性等性质，使得数据确权问题更加复杂。首先，如果规定对数据确权后才能够适用流通和交易，则需要各方的一致授权，但是由于各方利益主体的关切程度差异大，授权意愿差异同样较大，要是要求必须确权后才使用的话，最终可能导致各方都用不了数据资源。其次，数据可以多次复用，不具有排他性，并不太适合将数据资产用作私人财产来处理。此外，数据资产也不适合作为知识产权来处理，因为数据具有伴生性，行为过程就会产生数据，而知识产权主要是作为侵权处理使用，但数据侵权后较难维权。
（二）数据资产计量问题
会计计量的选择一般以企业实际经营管理情况为主要依据，当社会大环境发生重大变化时，企业应该选择更具有价值的会计计量单位，使得会计信息更加准确反映企业财务信息，更好地进行经营决策。由于数据资产具有其特殊性，按常规的会计计量并不利于进行准确的会计处理。
1、初始计量
数据资产的初始确认金额是将其入账的依据，因此，确认工作是进行后续会计处理的重要基础。但是，目前数据资产初始计量存在以下问题：首先，数据资产计量属性的选用不明确。历史成本是指在完成某项生产活动或者创造某种财富时，实际需要支付的成本、现金，是取得时的实际成本。可变现净值是指预期售价扣除加工成本等后得到的净值。各种计量属性都具有各自的适用性，数据资产到底适合什么样的计量属性是目前仍在探讨的问题。其次，数据资产初始确认金额的确定标准不明确。目前，数据资产初始确认方法是参考无形资产的初始确认，即从外购和自制两方面入手。但是在数据资产的特殊性质下，其初始确认金额的确定也应该考虑其特殊性，如何更加准确地衡量不同来源的数据资产的初始确认金额仍需要继续研究。
2、后续计量
目前，数据资产主要参照存货或者无形资产进行会计处理。但是，由于数据资产的特殊性以及存货或无形资产计量自身存在的局限性，数据资产计量处理也存在着一些问题。首先，难以确定使用寿命。数据资产像无形资产一样，具有非实体型，其使用寿命也无法准确地确定具体的数额。其次，数据资产的价值波动较大，易受应用场景和大环境的影响。例如新的技术的出现，相关法律政策的出台、市场供求变化等都会影响数据资产的价值。我国会计准则规定需要定期对资产的财务报表的账面价值进行复核，并计提减值准备。这些情况使得数据资产后续计量工作加大，后续计量的处理更加困难。
（三）数据资产披露问题
目前，数据资产列报和披露的相关会计准则尚未制定，使得企业无法将数据资产进行合理的列报。如果企业信息披露不充分，会产生严重的信息不对称，导致投资者可能无法了解投资企业的真实价值，进而做出错误的投资决策。其次，企业对数据资产的列报和披露并未高度重视，大多数企业并未列示数据资产相关投入和支出，只有少数企业会在财务报表中进行列示和披露，但是，披露内容较少，涉及的信息不完全、不充分。如果大部分企业意识不到数据资产信息列报和披露的重要性，在财务报表中找不到数据资产的痕迹，将会阻碍企业资产价值的真实体现，还可能阻碍企业未来发展。
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数据资产入表影响分析
数据资产入表作为一项重要的经济政策，对数据资产价值呈现具有重要的作用，也将对市场上微观主体产生深远影响。
（一）对数据资产密集型行业的影响
2023年8月21日，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。《暂行规定》的出台对数据资源入表提供了重要的制度依据，同时也为数据资源入表提供了可靠的实现路径。
数据资产入表对于拥有大量数据资产的行业影响较大。拥有大量数据资产的行业有：电网、燃气、航天、医院、互联网、交通、金融、地理信息系统等。数据资产入表对这些行业的影响主要表现在：首先，原来的计入相关费用的现在可以计入资产，有助于改善资产负债率，减少对当期利润的影响，改善财务报表表观。其次，数据资产入表，将影响着企业的整体估值、信用评级以及融资能力等，增强企业的融资能力。再者，数据资产入表，将使得企业管理者更加清晰地认识和管理企业的数据资源，从而促进企业更加重视对数据资源的管理，提高数据利用效率。
（二）对数据资源衍生金融服务的影响
数据资产入表以后，为数据资源衍生金融服务奠定基础。具体表现在：按照《暂行规定》进行会计处理，数据资源丰富的企业将直接从数据资产入表中受益。《暂行规定》明确数据资产入表要求后，有助于企业数据资产的定价，从而确定被市场认可的价格。例如，一些正在探索中的数据信托项目，也存在委托的数据资产价值确定的问题，按照《暂行规定》的要求，有助于形成合理定价。对于企业将数据资源加工成数据产品在场内或场外交易的情况，《暂行规定》对于数据产品的交易定价和交易后依据数据产品交易登记凭证入表都具有重要意义。
（三）对企业税务的影响
数据资产入表对企业税务的影响是深远的。一方面，数据资产入表可以增强企业的会计透明度，提供更准确的税务信息。《暂行规定》实施后，拥有丰富数据资源的企业将有望提升财务报表质量，更精准地管理税务，减轻税务管理压力。另一方面，数据资产入表可能会增加纳税的复杂性。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）提出数据资产具有数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。这意味着同一个数据资源有多项的财产权利，不同的应用场景可能衍生出不同的权属交易，在一定程度上对明确征税主体、客体以及适用的税种和税率等增加了复杂性。此外，由于数据资产的特性和具体的纳税政策的缺失，在处理数据资产跨境交易和价值计量等方面容易产生新的纳税争议。
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总结与展望
随着数字经济的发展，数据资产如何合理合规地计入企业财务报表成为社会各界的探究问题。《暂行条例》的出台，对数据资产的会计处理以及数据资产入表具有里程碑的意义。《数据资产入表白皮书》的出现，加速了数据资产入表的进程，为企业将数据资产计入财务报表的相关步骤提供价值参考。但是，目前，数据资产仍面临着确权难、会计计量属性选取不明确、后续计量复杂、企业进行披露的意识弱等问题，数据资产入表仍处于探索阶段。基于此，本文提出以下建议：
（一）政府层面
在数据资产入表方面，政府应该积极出台相关政策。2023年正式出台的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确企业应将数据资产纳入会计报表进行会计确认、计量、披露和报告，从而为数据资产的会计核算奠定基础。随着数字经济的发展和数据资产不断增多，政府应该根据市场环境和现实需要，加快完善支撑体系设计，制定出台数据确权相关管理办法，探索建立数据资产登记制度，推动完善数据质量评估标准，完善相关数据资产税收征管政策，出台数据资产价值评估指南，为数据资产的入表奠定坚实的基础。
（二）企业层面
数据资产入表对提高企业数据管理水平、提高数据资产利用效率、实现企业利益最大化等具有重要意义。因此，企业应该重视数据资产入表工作，加强对数据资产管理。首先，企业应该严格遵守企业会计准则和《暂行条例》对数据资产的相关规定要求，提高会计处理水平。其次，企业应该完善数据资源成本归集分摊机制，探索适合本企业发展的数据资产管理制度。最后，自愿按照《暂行规定》关于数据资产列报和披露的要求，对形成数据资产所用原始数据的类型、规模、来源、权属和质量等信息以及数据资产使用寿命、减值迹象等信息在报表中进行披露，使得企业财务报表能够真实反映企业资产的真实价值。
参考文献
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