企業數據資產入表路徑研究

蘭嵐 王巖 郎佩佩 盛晶 譚伊舒 張杰

（1.中電數創（北京）科技有限公司，北京 100044；2.北京國際大數據交易有限公司，北京 100012;3.德陽數據交易有限公司，四川德陽 618000）

一、前言

近年來，數據要素市場加快形成和發展壯大，數據作為一種新型資產的條件日益成熟。《數字中國發展報告（2022年）》顯示，數據資源規模快速增長，2022年我國數據產量達8.1ZB，同比增長 22.7%，全球占比達 10.5%，位居世界第二。截至 2022年底，我國數據存儲量達 724.5EB，同比增長 21.1%，全球占比達14.4%。數字經濟是推動經濟高質量發展的重要引擎[1]。雖然目前我國數據資源數量持續擴大、增速喜人，但在推進數據要素市場建設的過程中仍然存在一些突出問題，尤其是數據供給和需求雙方的意愿度亟待進一步提升。數據的資產化有望成為激活數據要素市場、激發企業數據創新熱情、催生更加豐富多元的數據價值化路徑的重要“點火器”。

因此，國家高度重視數據資產化，尤其是強調探索數據資產入表機制。從中共中央、國務院出臺《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（下文簡稱“數據二十條”）強調探索數據資產入表新模式，到財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下文簡稱《暫行規定》）進一步明確數據資產的規范處理，企業數據資產的會計處理正從頂層制度架構設計加快向落地實踐邁進。企業對于數據資產入表的探索熱情也得到了極大激發。如何從中識別出真正具有價值的數據資產，對其進行規范化的會計處理，并納入企業的財務報表中，真實反映企業的經營狀況和發展水平，實現數據資產的保值增值，已經成為各類市場主體在數據資產化進程中積極探索的方向。

然而，在探索實踐過程中，各方對數據資產入表的內涵和價值仍然缺少充分認知，加之在實操過程中缺少外部專業力量的指導和成熟經驗的借鑒，導致在推動入表實務層面面臨諸多困難。為此，本文結合德陽的實際操作經驗，提出一種企業數據資產入表的參考路徑。

二、數據資產入表的內涵與意義

（一）數據資產的基本內涵

《信息技術服務 數據資產 管理要求》（GB/T 40685-2021）將“數據資產”這一術語定義為：合法擁有或控制的、能進行計量的、為組織帶來經濟和社會價值的數據資源[2]。對于會計主體而言，企業數據資產即企業合法擁有或者有效控制、能夠進行計量、為企業直接或者間接帶來經濟利益的數據資源。具體來說，企業數據資產具備合法擁有或有效控制、可辨認性、預計價值流入、成本可靠計量4個特性，主要如下。

企業數據資產應由企業合法擁有或有效控制。“數據二十條”提出數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。因此，企業數據資產須符合權屬清晰、來源合法的判斷條件。一方面，企業應該享有某項數據資產的相關權屬，或是能提供事實依據證明該項數據資源能夠被企業合法控制；另一方面，企業數據資產的來源應該合法合規，不存在權屬爭議、侵權或違法違規行為。企業數據資產來源途徑分為外部和內部兩個渠道，包括但不限于數據主體合法授權采集、許可經營使用、合法交易獲得和企業自主生產等。

企業數據資產應具備可辨認性，一是能夠從企業中分離或者劃分出來，獨立于企業其他權益，能單獨或者與合同、資產或負債等一起，用于出售、轉移、授予許可、租賃或者交換；二是源自合同性權利或其他法定權利事實。換而言之，數據資產的可辨認性需要判斷某項數據資產是否能在物理實體層面與企業分離，若該數據資產能夠獨立于企業存在，用于單獨使用或交易，則說明該數據資產具備可辨識性。

企業數據資產的預期收益應能夠流入企業，具備帶來現金或現金等價物的價值潛力。根據《會計準則13號——或有事項》的規定，導致經濟利益流入或者流出的可能性大于50%時，符合很可能發生的概率。基于此，企業數據資產應符合未來經濟利益流入企業的概率大于50%的條件。同時，企業在判斷數據時應合理估計數據資產在其使用壽命內的各種經濟因素，并持有明確的證據證明，判斷預期價值流入概率的影響因素包括但不限于訂單合同、使用用途和質量保證等。

企業數據資產的成本應當能夠進行可靠計量。這意味著企業應該能夠全面、準確地核算數據資產的成本，并將其進行會計記錄。成本可靠計量是確保數據資產價值準確反映在財務報表中的重要條件。

（二）數據資產入表的基本內涵和重要作用

數據資產作為數字經濟發展的核心引擎，其價值被不斷挖掘和創造，推動數據資產入表已然成為數據資產化過程中勢不可擋的發展趨勢。數據資產入表即將數據資產確認為企業資產中的一項，進行管理和核算，納入相關會計主體的資產負債表，真實反映其價值水平和貢獻程度。數據資產入表涵蓋數據資產確認、初始計量、后續計量、處置和報廢、資產負債表列報和會計報表附注信息披露6個環節（圖1）。首先，在數據資產確認環節，需要明確哪些是數據資產，這些數據資產歸屬于什么會計科目；其次，對數據資產進行初始計量、后續計量、處置和報廢。其中，初始計量指對已經確認的交易和事項的價值數量首次加以衡量和確定，對一項業務入賬時針對入賬金額和入賬方式等進行核算計量；后續計量是指當有充分恰當的證據表明一項已被記錄的項目的價值在初始計量后出現增加或減少的變動時進行的再計量，用于確定該項目在資產負債表上的列示價值。在進行一系列會計處理后，需要在資產負債表中對數據資產情況進行列報，并在報表附注中詳細披露數據資產的具體情況和必要說明。

圖1 數據資產入表總體流程

推動數據入表對微觀企業、中觀產業以及宏觀經濟均具有重要影響。從微觀視角來看，一方面，數據資產入表能夠直接增厚企業表內資產，降低資產負債率。資產負債率降低意味著企業的財務狀況良好、經營狀況良好、具備較強的償還債務能力，有助于企業更好地通過貸款融資審批。另一方面，將數據資產納入企業資產負債表統計范圍，可推動與數據資產密切相關的投資費用由損益類轉為資產類，從而減少投入期對企業營業利潤的一次性影響，促進企業利潤率的提升，客觀反映企業盈利能力。

從中觀視角來看，數據資產入表能夠激勵企業加大對數據資產的開發和利用，培育和壯大數據要素相關產業生態，有效帶動數據集成、數據加工、合規認證、安全審計、資產評估等第三方專業數據服務的發展，充分發揮數據要素優化產業結構、提升產業效率、促進產業創新的重要作用。

從宏觀視角來看，數據資產入表能夠真實地反映經濟運行狀態，更加顯化數據資產對整個經濟社會發展的貢獻程度，推動數據資產納入國民經濟和社會發展的統計核算體系，進一步激發數據要素市場各類供需主體的活力，推動數據要素市場高效流通，從而為數據財政奠定堅實基礎。同時，對數據資產進行客觀高效的會計處理是實現數據要素市場化配置的前置條件，有助于實現市場貢獻分配，優化市場資源配置。

三、數據資產入表的發展現狀和主要難點

目前，各類市場主體紛紛掀起數據資產入表的探索浪潮。在制度建設層面，北京、貴州、上海、廣東、河南等多地相繼出臺相應政策，探索建立數據資產入表的管理制度與引導機制（表1）。

表1 地方數據資產入表相關政策匯總表

在理論研究層面，企業與研究機構積極探索數據資產會計核算體系，圍繞成本歸集、分攤機制、數據管理流程和控制開展理論研究。如光大銀行發布《商業銀行數據資產估值白皮書》《商業銀行數據資產會計核算研究報告》，信通院發布《數據資產化：數據資產確認與會計計量研究報告（2020）》。在實踐探索層面，數據富集行業企業已經開展數據資產模擬入表試點實踐，如開運聯合、羅克佳華等企業成為北京市數據資產入表試點企業，依托北數所開展數據資產化先行先試；地方國資平臺也積極開展數據資產入表探索，如德陽國科數字產業發展集團有限公司（以下稱德陽國科）、數字大理建設運營有限公司等國企也紛紛開始探索數據資產入表解決方案和實施路徑。

總體而言，雖然我國已取得諸多研究與試驗成果，但企業數據資產入表仍處于起步探索階段，尤其在數據資產的確認、會計計量和信息披露等會計處理實務環節面臨諸多難點和堵點。

首先，數據資產作為一種新型資產，其確認條件與其他傳統資產有所不同。其一，數據資產的產權類型多元，需要進一步形成共識。“數據二十條”雖提出數據產權分置機制，但未對數據三權的內容作出明確規定。目前，仍然存在數據資產所有權、處分權、使用權、收益權、用益權等多種稱謂，且在現行商業活動中，權利相關方也缺乏統一的規約范本，這導致企業難以精準識別所擁有的數據資產權利類型和內容[3]。其二，數據資產難以明晰權屬。相較于企業內部自主生產的數據資產，通過外部渠道獲得的數據資產來源更加多樣、權利鏈條更長，加之主體多元且分散、多源數據可能已深度融合，導致數據鏈條的下游企業難以有效收集事實依據證明其數據資產來源合法、合規、可靠、真實。其三，數據資產預期收益的判斷方法尚未形成統一、明確的標準和規范，需要會計人員結合專業的知識儲備和豐富的從業經驗方能加以判定。

其次，數據資產計量方法復雜，缺乏實操性經驗。一方面，在初始計量中，企業難以清晰識別數據資產的成本項構成，缺乏可實操的成本歸集和分攤機制；另一方面，由于數據資產具有可復制性、可更新性、可轉化性等特性，其價值極易發生變化，現有的數據資產后續計量方法未必能夠可靠計量其實際價值，且計量成本也難以有效控制。這導致在后續計量會計期間，核算數據資產價值變動情況面臨以下實踐難點：其一，數據資產使用壽命難以準確估算。企業數據資產的使用壽命受到權利限制、數據時效、業務模式、應用場景等不穩定因素的影響，難以確認。傳統資產的經濟使用壽命衡量方法更多地依靠當前市場狀況、資產盈利能力等條件。然而，數據資產市場處于起步階段，缺乏可供參考的衡量方法和明確的判斷依據。其二，數據資產的攤銷和減值難以處理。與傳統資產不同，數據資產在使用過程中并不會發生物理損耗，經濟損耗也難以顯性度量。這導致其攤銷方法和攤銷期難以確定。同時，數據資產市場價值波動較快，企業難以及時衡量數據資產的可收回金額、可變現凈值。

再次，數據資產會計信息披露面臨更大的商業秘密泄露風險。企業在強制或自愿披露數據資產會計信息時，涉及數據資產來源途徑、處理方法、交易情況、權利限制等內容。對于以數據為核心業務驅動的企業而言，這些內容極有可能屬于企業商業秘密范疇。企業往往會出于保護商業秘密的考慮，對數據資產會計信息披露持謹慎或觀望態度。

最后，企業缺乏完整的數據資產入表內控體系，使大量、高質量的數據資產難以持續性納入企業財務報表范疇。同時，尚未形成數據資產入表常態化和長效化機制容易導致數據資產管理不規范、會計核算和報告不完整、管理和控制不足以及出現潛在審計風險等問題。

四、數據資產入表的參考路徑

（一）創新數據資產形態，厘清數據資產確認條件

面對海量且尚未識別的數據資產，企業須對數據資產的形態進行有效分類，逐步降低確權授權難度。在遵循“數據二十條”產權運行機制的基礎之上，根據數據的不同性質和用途，將數據資產分為數據資源類資產、數據要素類資產、數據產品類資產3類。其中，數據資源類資產承載著最完整、最全面的信息，是數據的原始狀態；數據要素類資產即數據元件，是對數據進行脫敏處理后，根據需要由若干相關字段形成的數據集或由數據的關聯字段通過建模形成的數據特征，也是數據資產的中間形態；數據產品類資產是以數據要素或數據資源為基礎加工、開發產生的最終形態數據資產。

擁有數據資源類資產的企業應該保證數據來源真實可靠、合法合規和預期收益路徑明確。若某項數據資源類資產是通過企業自主采集獲得的，企業應該保證數據采集、數據處理的方式符合合規要求，不存在數據權屬爭端，且對數據資源類資產的使用用途明確，能夠預期產生收益。若某項數據資源類資產是通過外購、授權、許可等方式獲得，企業應具備交易合同、授權協議、許可協議證明材料，在合同或協議約定期內對其進行處理和開發。

擁有數據要素類/數據產品類資產的企業應該在保證原始數據或數據元件的來源合法合規、無權屬爭議和產生數據質量問題的前提下，避免商品產權爭端。若某項數據元件/數據產品是通過企業外購取得，其權屬相對清晰，企業更應關注產生預期價值流入的路徑和收益方式。若某項數據元件/數據產品是通過企業自主生產或委托加工生產，其原始數據或加工原材料較為豐富、多樣，企業應該著重考慮產品加工過程中涉及的數據權屬、合規開發問題。以德陽國科為例，該企業擁有通過自主采集、外部購買、合法授權等多種方式取得的海量數據資源，如何從中識別出符合《會計準則》要求的數據資產成為重中之重。德陽國科在確保數據安全合規的前提下，選擇基于企業自有社區服務平臺運營數據加工生成的數據元件作為數據資產入表對象，通過合規評估、權益登記、數據登記備案等方式進一步保證數據資產來源合法合規、無權屬爭議。

在會計處理實務中，應遵循《暫行規定》的會計準則，根據數據資產的持有目的、業務模式的不同，將企業使用且符合《企業會計準則第6號——無形資產》（財會〔2006〕3號）規定的定義和確認條件的數據資源類資產、數據要素類資產和數據產品類資產確認為無形資產；將企業日常活動中持有、最終目的用于出售且符合《企業會計準則第1號——存貨》（財會〔2006〕3號）規定的定義和確認條件的數據資源類資產、數據要素類資產和數據產品類資產確認為存貨（圖2）。數據資產具有非物質性和可復制性，不存在物理實體，在使用或出售后并不會消耗，仍然存在，同時能夠面向多個購買方重復銷售。因此，當企業持有的數據資產用于內部使用和對外服務時不存在排他性且數據資產相關權屬并未發生轉移的，應確認為無形資產；企業持有的數據資產用于銷售時具有排他性，屬于面向特定客戶進行定制化開發且在銷售數據資產時相關權屬也一并轉移至購買方的，應當確認為存貨。

圖2 3類數據資產會計科目歸屬

（二）遵循會計處理準則，明確數據資產核算方法

數據資產的成本包括采購成本、加工成本和其他成本，其中采購成本包括購買價款、相關稅費、保險費等。加工成本包括數據加工處理過程中發生的直接人工費用以及制造費用等，其中直接人工成本包括在數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、挖掘、開發、分析、可視化等加工過程中產生的員工工資及福利，制造費用包括各項硬件折舊、軟件攤銷成本、水電費、間接人工費用等。其他成本包括數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、數據存儲等費用[4]。數據資產形成方式可分為外部購買、自主研發以及其他等方式，形成方式的差異會導致成本核算的不同。在德陽國科自有社區服務平臺運營數據元件入表案例中，由于入表對象的原始數據是由企業內部自主研發產生，在會計核算期間包含數據加工的完整鏈路以及該期間內為確保數據資產達到預計可使用狀態而產生的相關直接支出。因此，在數據資產入表實務中，應該按照數據資產的內外部獲取方式和資產形態差異，綜合考慮數據資產初始計量相關成本。

相較于依據歷史實際成本進行的初始計量，數據資產后續計量是企業進行會計核算的難點，會直接確定數據資產在資產負債表上的列示價值。后續計量首先要明確數據資產的使用壽命，具體來看，使用壽命包括法定壽命和經濟壽命兩方面。法定壽命是根據法律、規章或合同約定的期限，而經濟壽命則是數據資產能夠為企業帶來經濟利益的年限。數據資產的使用壽命應該到數據滅失、完全失去使用價值為止。一方面，對于企業通過簽訂合同或協議方式取得的數據資產，其使用壽命不能超過合同約定范圍；另一方面，對于簽訂合同或者協議的數據資產，企業綜合各方面因素能夠判斷其使用壽命。若上述兩種方法均不能判定，則該項數據資產的使用價值不確定，不能進行后續計量。

其次，對于數據資產的攤銷，采用加速攤銷法更符合數據資產的特性。數據資產的時效性較強、更新頻率較高，使其在經濟壽命初期具有更高的經濟價值，隨著時間的推移，受到技術不斷進步和市場競爭持續加劇的影響，數據資產的價值可能會逐漸下降[5]。因此，采用加速攤銷法，按先多后少的原則將攤銷額分攤于各攤銷期，能使數據資產在估計使用年限內加快得到補償。

最后，在計提數據資產減值或跌價準備時，應充分考慮數據資產的市場價值。對于數據資產價值變動的確定，如果是有合同約定的，就應按照合同價進行計算，沒有合同價時可以按照一般市場價格計算。當數據資產可能出現減值或跌價現象時，需要按照無形資產或存貨的會計準則進行計提減值或跌價準備，并考慮后續是否需要進行進一步的處置和報廢。

（三）兼顧安全和隱私，探索表內外信息披露方式

《暫行規定》提出，在“無形資產”“存貨”項目下增設“其中：數據資源”項目，以此反映資產負債表日確認為無形資產或存貨的數據資產的期末賬面價值。由此可見，在數據資產入表尚未突破現有的會計準則框架時，將其作為二級會計科目進行列示。企業在進行表內披露時，需遵循客觀事實依據，不可隨意夸大數據資產價值，夸大事實進行披露。

除了表內披露以外，還需要在報表附注中對確認為無形資產或存貨的數據資產進行信息披露。對于會計準則和《暫行規定》要求的強制披露內容，企業應該依法、及時、真實、客觀、完整地進行披露。對于會計準則和《暫行規定》并未強制規定的披露內容，企業需要合理評估哪些數據資產信息屬于商業秘密范疇；對于可能涉及企業核心競爭力，具備較高經濟價值的數據資產，企業應當兼顧自身發展和數據安全保護，采取適當的數據保密措施和管理制度，防止數據資產作為商業秘密泄露。同時，企業應當建立商業秘密定期評估機制，及時披露不屬于商業秘密范疇的數據資產信息，從而更好地反映數據資產價值，促進數據資產價值釋放。

（四）形成常態管理機制，構建數據資產內控體系

長期來看，數據資產入表并非階段性工作，不能單純依靠企業某一個業務部門或財務部門去推動展開，而是需要從頂層設計的視角出發，將數據資產入表融入企業的基本規章制度，構建多層次、立體化的數據資產內控管理體系，自上而下形成數據資產入表常態化管理機制，保障數據資產會計處理的可持續性。

為了保障數據資產會計處理的規范性，企業構建數據資產入表內控體系應該覆蓋管理層、執行層、操作層。管理層是企業數據資產入表內控體系的核心，應該明確數據資產管理戰略和政策，并確保其得到有效執行。執行層是負責具體執行數據資產入表方案的組織或部門，應該嚴格按照管理層的指導和政策要求，確保數據資產入表工作的準確和合規。操作層是負責具體操作數據資產入表工作的員工或團隊，應該嚴格按照執行層的指導和政策要求，確保數據資產入表工作的準確和規范。

依據企業管理顆粒度，內控制度可以劃分為一級管理辦法、二級實施細則和三級操作規范（圖3），兼顧企業常規制度和業務專項制度。在一級管理辦法層面，從管理層視角出發，一方面，規范企業數據資產入表工作職能的管理目標、管理原則、管理流程、組織架構、人員設置、監督考核、評估優化等常規事項；另一方面，規范企業數據資產會計核算、數據資產財務管理等具體業務要求。由于企業傳統的會計核算和財務管理辦法是總體的會計處理原則和要求，而并未針對數據資產進行專門的規定。因此，在制定數據資產入表相關管理辦法時，應兼顧財務部門和數據業務部門，采取多部門聯合研討的方法制定管理辦法。在二級實施細則層面，從數據資產入表執行層的視角出發，圍繞數據資產入表管理辦法相關要求，構建數據資產入表各項工作職能執行落實的標準、規范、流程等，包括數據資產會計確認、計量、報告和財務管理等。在三級操作規范層面，從操作層的視角出發，依據實施細則，進一步明確和形成數據資產入表各項工作需遵循的工作規程、操作手冊或模板類文件等。此外，在編制企業數據資產入表內控制度體系之后，應以此為指導開展數據資產入表規范化、專業化培訓，構建企業數據資產入表長效機制。

圖3 企業數據資產入表內控制度體系架構

五、總結與展望

企業數據資產入表包括數據資產確認、會計計量、處置和報廢、列報和披露等多個環節，涉及企業管理、運營、財務和服務等多個方面，是企業數據資產化進程中的重要里程碑。現階段，企業推動數據資產入表，應當以國家政策方針為引領，以《暫行規定》和會計準則為指導，結合自身總體發展戰略和數據資產發展狀況，選擇適用、可行的數據資產入表路徑。本文提出的參考路徑也會隨著實踐而不斷豐富完善，期望能給企業數據資產入表的研究者和探索者提供有益借鑒。