農業企業數據資源入表的路徑分析

摘要：2023年我國農業數字化滲透率達到11.2%，大數據技術催生了農業企業海量的數據資源。2024年1月1日起，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》全面實施，農業企業數據資源入表迫在眉睫。基于農業企業數據資源的概念與種類，本文探討了農業企業數據資源入表前的準備工作，并從數據資源的合規與確權、識別與認定、成本分析與收益評價、賬務處理、列報與披露方面分析了農業企業數據資源入表的具體路徑，旨在為農業數據資源的有效治理和入表提供理論支持和實踐指導。

關鍵詞：農業企業 數據資源 入表路徑

*基金項目：2024年河北省財政科研課題“地方債管理體制改革對商業銀行綠色信貸的影響研究”（項目號HBCZ24KY258）。

一、引言

數據資源已成為數字經濟時代驅動新質生產力的新動能。伴隨著傳感器技術、物聯網、人工智能等的廣泛應用，2023年我國農業數字化滲透率達到11.2%，預計2025年，大田、設施、畜禽、水產生產的數字化水平分別達到25%；據華為無線應用場景實驗室數據推測，2025年我國用于牲畜、農作物和環境監測的傳感器出貨量將達到數十億。大數據技術被廣泛應用到農業企業運營中，形成海量的農業數據資源，提高了農業生產的效率、促進了農產品市場配置，改善了農業企業決策效果，數據資源價值驅動作用日益凸顯，其價值亟需列入財務報表來彰顯。2024年1月1日起，企業數據資源入表工作全面啟動。鑒于2024年一季度上市公司數據資源入表態度的謹慎性、公司數量稀缺性以及列報范式多樣性問題，本文以農業企業為例，基于農業企業數據資源的現狀，分析農業企業數據資源的入表的具體路徑，以期為農業企業數據資源治理和入表提供理論支持和實踐指導。

二、農業企業數據資源的概念與種類

（一）農業企業數據資源的概念

縱觀學界和實務界對數據資源的內涵的界定，概括而言共有四種觀點：大數據觀、電子存儲觀、可量化利益的數據觀以及會計資產觀。綜合各觀點的共性，我們把數據資源界定為：以電子化形式記錄和保存的具備原始性、可機器讀取、可供社會化再利用、能夠為組織（政府機構、企事業單位等）帶來一定價值的數據集合。具體而言，是企業、部門機構和個人作為數據生產者，通過合法渠道獲得，以數據需求為導向，以數據交易為核心，以支持合法的實踐應用為目的，經歷數據搜集、分析處理與挖掘等階段，預期給供需雙方帶來經濟利益的數據集合。農業企業數據資源是指農業企業所持有各種數據集合，包括農業生產數據、農業市場數據、農業科技數據、農業政策數據以及農業勞動力等數據資源，涵蓋了種植業、林業、畜牧業、漁業等行業。

（二）農業企業數據資源的種類

農業企業數據資源是農業持續健康發展的重要生產因素之一，通過收集、整理和分析相關農業發展的數據，可以為農業發展提供更精準的信息支持，幫助政府、農業企業和農民做出更科學的決策，促進農業可持續發展。從北京國際大數據交易所數據交易平臺的交易農業數據資源看，農業數據資源種類有：

1.種植業企業數據資源

種植業數據資源主要集中在農作物的生長監測與災害預防兩個方面。農作物監測數據包括農作物種植環境的檢測監測數據，表現為土壤、氣候、地形等環境數據，相關農業技術的實施效果觀測數據。種植業數據資源影響著種植業的布局和種植方式，對農業生產具有重要的指導作用。例如，北京數慧時空信息技術有限公司推出的數據資源應用服務：農膜面積及使用量遙感監測服務數據、農業大棚監測服務數據、農作物實時生長狀況的監測、產量與收割時間預估數據，農作物估產與作物面積監測數據。災害預防數據能夠幫助農場預測和防控病蟲害，應對自然災害，保障農作物的健康生長，從而成為影響種植業高質量發展的重要因素。航天科工海鷹集團有限公司推出了災害預防數據服務，基于農作物物候期調查、波段特征和樣本數據，采用隨機森林分類器進行農作物不同病蟲害信息提取形成的數據資源。

2.林業企業數據資源

林業資源保護與自然災害防治一直是我國林業高質量發展的關鍵。林業企業數據資源借助相關技術發揮著重要作用。一方面，林業企業利用遙感影像等科技技術監測林地面積，觀察是否存在砍伐、侵占、破壞等情況，為林地執法及科學利用提供輔助數據源及監測信息服務，守護著我國林業資源。另一方面，林業企業有關林業自然災害的監測和防控數據資源，可及時發現和應對自然災害。比如借助氣象衛星監測可實現全天候火情信息判識與提取，確定森林火災面積及損失評估，降低森林火災的發生率，提供災后重建的評估數據，進而提高災后建設效率。

3.畜牧業與漁業企業數據資源

畜牧業與漁業企業數據資源可以幫助養殖企業提高生產效率、降低生產成本、優化養殖環境和管理方法，從而實現畜牧業的可持續發展。畜牧業企業利用遙感技術可以進行草原生物量監測統計。水產養殖企業借助衛星遙感技術實現對水源地污染源的連續監測，快速準確把握水源地污染源現狀、環保問題底數并進行溯源，保護養殖環境。

4.農業企業金融數據資源

農村金融、科技金額的快速發展使部分數據型企業借助衛星遙感、大數據等前沿技術，提供動態跟蹤農戶固定農業資產、農戶種植作物全生長周期及災后定損等數據信息，為銀行、保險等金融企業提供農業和工程相關的綜合監測服務，幫助金融企業精準評估農業貸款風險，支持信貸決策科學性，相關數據包括農業保險、農業信貸新業態數據資源等。

三、農業企業數據資源入表的路徑

（一）農業企業數據資源入表前的準備

1.農業企業數據標準管理與數據資源治理

數據標準是實現數據內外部使用和交換的一致性和準確性而制訂的規范性約束，其基本單元是數據元。《信息技術數據元的規范與標準化》（GB/ T18391.1-2002）將數據元界定為一組用來描述定義、標識、表示和允許值的數據單元屬性。農業企業數據元應包括中文名稱、英文名稱、標識符、說明、數據類型、取值、IMIX域名等七個屬性。農業企業數據標準通常包括基礎類數據標準和指標類數據標準。農業企業基礎類數據標準是為實現農業活動數據一致和整合而制訂的數據標準；農業企業指標類數據標準包括通過基礎類數據加工而獲得的具有特定農業活動和經濟含義的基礎指標標準，也包括兩個以上基礎指標形成的計算指標標準。加強數據標準管理有利于規范主數據、元數據、數據模型與數據安全管理，為數據質量稽核規則提供參考。農業企業數據標準管理主要包括數據標準分類規劃、標準體系建設、標準評審發布、標準落地執行和數據標準運營維護五個方面。

國際標準組織ISO（2008）推出國際數據治理模型，模型目前已更新至ISO/IEC38505-1版本，ISO數據治理模型包括評估數據的公司戰略、商業模式、數據負責人、技術工具使用和流程改變、數據共享等內容。農業企業數據資源治理是指企業數據治理部門發起和推動，通過制定和執行一系列數據資源的商業應用和技術管理的策略、標準和行為，提高農業企業數據資源的價值、質量和安全性的過程。農業企業數據資源治理通常包括數據資源基礎保障和數據資源經營管理兩個方面，數據資源治理的基礎保障表現為數據治理的各個環節：如數據標準建立、數據溯源、數據分類分級、數據質量檢查與分析、數據架構構建、元數據管理、主數據管理、數據模型管理、數據安全保護、數據安全評估等。數據資源經營是數據資源價值創造的核心活動，包括數據資源產品規劃、業務數據資源整理、數據收集與清洗、數據庫設計及存儲、數據管理和數據運用、研發、定價、交易、流通、運營與共享等。

2.農業企業財務會計制度修訂

農業企業以往的財務規章制度因為沒有數據資源的相關制度和要求，所以需要修訂現行財務會計制度，為數據資源入表提供制度保障。在執行財政部發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）前，農業企業應該根據盤點的數據資源合規、權屬、成本等情況，設計符合自身特點的財務會計制度，數據資源財務制度應包括數據資源規劃、分級分類管理、合規安全識別、整理開發、價值評估、運營流通、內部控制、內部審計等；數據資源會計制度包括數據資源分類確認、成本歸集分配、收益核算、列報與披露等。對于數據資源規模豐富、價值含量高、可精細化管理的農業企業，可以設置數據資源賬戶體系，增加內部分戶賬與二三級明細賬，有效核算管理數據資源因持續開發、應用與內外部流通帶來的賬面價值變化。

3.農業企業數據資源管理體系構建

2018年3月15日全國信標委大數據標準工作組發布《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T36073-2018），該標準定義了數據管理活動框架，包含數據戰略、數據架構、數據標準、數據治理、數據應用、數據質量管理、數據安全與數據生命周期八個能力域。農業企業成熟的數據資源管理必然由健全完善的數據資源管理體系支撐。農業企業數據資源管理體系是由其數據資源戰略、規劃、組織、流通、控制和評價等構成的，有助于實現其數據資源管理目標的一個有機體系，它包括農業企業數據資源戰略、數據資源規劃、數據資源組織體系、數據資源流通管理和數據資源評價。

（二）能源企業數據資源入表的具體路徑

1.農業企業數據資源的合規與確權

農業企業數據資源合規是指農業企業擁有的數據資源應該遵守《數據安全法》《網絡安全法》等相關法律法規，保證數據資源收集、存儲、使用、加工、交易、公開等活動的合法性、真實性、完整性和安全性。它包括數據來源合法合規、數據內容合法合規、數據處理合規、數據產品交易及數據核算合法合規。上海數據交易所《數據產品合規評估指引（試行）》和《數據交易合規管理規范（試行）》規定，在數據交易合規評估的實踐中，需要根據數據產品所涉及數據的不同來源，執行不同的合規評價標準。《數據二十條》提出了數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權三權分置的數據資源產權結構。農業企業數據資源確權是通過分析不同來源的數據，梳理相關數據資源主體之間錯綜復雜的權利關系，通過法律制度等方式確定數據資源產權的歸屬。影響數據資源權屬的因素包括數據資源的來源、性質、使用情況、法律法規、數據的非排他性、虛擬性、非稀缺性、易復制性等特性。數據資源確權登記的目的是證明農業企業對數據資源的控制權、持有權。在我國數據資源運營管理實踐中，主要有各地方知識產權局、數據局、數據交易所等為企業等經濟主體提供了數據資源確權登記服務，農業企業可以選擇以下方式對數據資源確權：（1）京滬浙閩魯等地的數據知識產權登記；（2）大數據交易所（公司）或社會數據資產登記中心的數據資產登記；（3）海南、上海數據產品登記；（4）江西數據資源登記平臺的數據資源公證；（5）貴陽大數據交易所及人民網-人民數據管理有限公司的數據要素綜合登記。

2.農業企業數據資源的識別與認定

數據資源的識別是企業數據資源入表的基礎。從《暫行規定》與我國現行會計準則來看，并非所有數據資源都可以核算反映到財務報表，這就需要農業企業對數據資源進行盤點，識別出其中可納入財務報表反映的數據資源部分。依據全國信息安全標準化技術委員會發布的國家標準《信息安全技術重要數據識別指南》（征求意見稿），農業企業首先按照基本原則，考慮重要數據的影響因素后，盤點識別出自身擁有的重要數據。農業企業識別重要數據資源時，應該遵循聚焦安全影響、突出保護重點、銜接既有規定、綜合考慮風險、定量定性結合與動態識別復評的原則，綜合考慮可能影響國家國土、生態、資源、生物等因素，比如國家戰略儲備、應急動員能力、支撐關鍵基礎設施運行、網絡安全保護、出口管制物項、重要場所物理安全保護情況或未公開地理位置、國家自然資源、環境基礎、敏感物項生產交易、不宜公開的信息等，對數據資源分類分級，對自身的有使用價值和安全級別較高的數據對象進行逐一識別判斷，根據全國信息安全標準化技術委員會《信息安全技術重要數據識別指南》編制出《重要數據識別清單》列示出重要數據的基本信息、分類、重要程度、時效性、產生、使用與保護情況。對識別為重要數據資源的數據對象，除分類分級標識外，增加重要數據標識。對于識別的重要數據資源，要做好清單描述，清單描述的內容至少包括重要數據運營者、名稱、功能、類型、內容描述、數據量、業務情況、保存位置、保存期限、數據處理、對外流通情況、個人信息、數據生命周期各環節安全措施配套情況以及數據的具體識別結果。

農業企業完成重要數據判定與標識后，填制其《重要數據清單》及《重要數據識別登記表》，認定其數據資源類型。具體而言，農業企業需判斷其擁有的每一項重要數據的分類、使用價值、商業價值、未來經濟利益流入可能性、成本歸集核算、持有的目的，對外流通情況等，編制《數據資源認定表》，如表1所示。認定數據資源所屬的類型，如果數據資源符合資產的定義，成本或價值能可靠計量，有關經濟利益很可能流入，則屬于資產類的數據資源，再依據數據資源持有目的是對外銷售及權屬轉移情況，判斷是屬于存貨類數據資源，還是無形資產類數據資源；如果數據資源符合資產定義，但成本或價值不能可靠計量，或有關經濟利益流入的可能性小，則數據資源為符合資產定義的數據資源。如果數據資源的成本能夠可靠計量，有關經濟利益很可能流入的條件下，農業企業登記為知識產權數據的數據資源，則將該數據資源認定為無形資產；登記為數據資產、數據產權、數據要素或公證的數據資產，則需要根據持有該數據資源的最終目的，以及出售次數與出售時產權轉移情況，分別認定為數據資源存貨、數據資源無形資產。如果數據資源成本不能夠可靠計量，或有關經濟利益流入的可能性較低，盡管農業企業獲取了數據資產或數據產品的登記，獲取產權登記證書，或者獲取數據資產的評估價值，在數據資源符合資產定義的條件下，把該數據資源認定為符合資產定義的數據資源，不能認定為數據資源存貨和數據資源無形資產。

3.數據資源成本分析與收益評價

數據資源確認為資產，必須滿足相關成本能夠可靠計量。數據資源成本按照數據資源生命周期涉及成本項目，包括源數據獲取成本、數據資源加工成本、數據資源儲存成本和數據資源管理成本。依據《深圳證券交易所上市公司自律監管指引第3號—行業信息披露（2023年修訂）》要求可以看出，數據資源成本通常包括數據加工成本、人工成本與資產折舊、運營成本、物料成本、項目成本。因此，對于農業企業投入研發費用，需要在數據資源項目與其他資產項目（比如數據存儲板卡、固態硬盤等產品以及軟件、專利）間進行分配。企業在開展研發時，區分為研究階段支出和開發階段支出，研究階段的支出于發生時計入當期損益。研發過程中，如果通過技術可行性分析，且開發成功率高的項目通常予以立項，進入開發階段。因此，需要依據立項數據資源項目分別歸集開發階段的支出，當數據資源存貨或數據資源無形資產的開發同時滿足資本化五個條件時，發生的開發支出，才能作為所加工的數據資產能夠資本化費用，依據開發項目所涉及到不同類型數據資源存貨或無形資產，分配相關的成本費用。

數據資源確認為資產，除了滿足相關成本能夠可靠計量之外，還需要滿足有關的經濟利益很可能流入或預期能夠產生服務潛力，因此，農業企業需要對數據資源應用（或數據資源潛在收益）、數據資源變現量與數據資源貢獻與收益分配三方面開展評價，編制數據資源收益統計表（如表2所示），并對每項（擬）開發數據資源的經濟收益與潛在收益進行分析。其中，數據資源應用評價是從數據資源的應用層面評價數據資源的經濟收益，關注數據資源的應用場景、商業模式、使用范圍和數據調用趨勢等維度。數據資源變現評價是數據資源經濟利益評價最核心的內容，重點關注使用資源或產品在某一時間段內，按照合同或協議產生的變現收入和累計變現收入。數據貢獻與收益分配評價用于判定數據流通過程中各參與方的貢獻與收益分配比例，該評價可依據數據流通過程中，各參與方產生的收益貢獻度進行收益分配。貢獻度的判斷可依照數據提供者、數據運營者與數據加工者投入的成本作為評判依據。

4.農業企業數據資源賬務處理

（1）農業企業數據資源資產確認與計量。對于同時符合資產定義、成本能可靠計量、有關經濟利益很可能流入三個條件的數據資源，農業企業應該確認為數據資源存貨或者數據資源無形資產。確認兩者的區別在于，如果數據資源是會計主體在日常活動中持有以備出售的數據產品、或處在加工過程中的數據在產品、或在加工過程或提供勞務過程中耗用具有產權的數據集、數據文件等，則確認為數據資源存貨，按照《企業會計準則第1號—存貨》進行計量。如果數據資源為會計主體所擁有或者控制沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產，且持有目的是自用，或者對外提供服務，則確認為數據資源無形資產，按照《企業會計準則第6號—無形資產》（以下簡稱《無形資產準則》）進行計量。

（2）農業企業數據資源收益確認與計量。對于資產型數據資源由于不滿足資產確認的條件，沒有在資產類賬戶上反映，但由于它在農業企業日常運營中對外提供服務等，且取得收入，因此，需要根據農業企業與數據資源需求方簽訂的合同或協議，按照《企業會計準則第14號—收入》進行合同資產、合同履約成本、營業收入等方面的初始計量以及后續計量。

5.數據資源列報與披露

按照《暫行規定》等要求，農業企業應當在資產負債表列報數據資源存貨、數據資源無形資產以及資產型數據資源提供服務、或轉移使用權所取得的合同資產等內容；應在利潤表中列報數據資源存貨、數據資源無形資產以及資產型數據資源所產生的收入、成本及損益等。同時，現金流量表和所有者權益變動表對以上內容進行列報，并強制性披露以下內容：

（1）關于農業企業數據資源存貨信息披露。資產負債表應該按照農業企業外購存貨、自行加工存貨等類別，對數據資源存貨相關會計信息進行披露，并根據實際情況對各類別進行詳細披露（拆分）；披露確定發出數據資源存貨成本所采用的方法；披露數據資源存貨可變現凈值的確定依據、存貨跌價準備的計提方法、當期計提的存貨跌價準備的金額、當期轉回的存貨跌價準備的金額，以及計提和轉回的有關情況；單獨披露對企業財務報表具有重要影響的單項數據資源存貨的內容、賬面價值和可變現凈值；披露所有權或使用權受到限制的數據資源存貨，以及用于擔保的數據資源存貨的賬面價值等情況。

（2）關于農業企業數據資源無形資產披露。農業企業應當按照外購數據資源無形資產、自行開發數據資源無形資產等類別，對數據資源無形資產相關會計信息進行披露，并根據實際情況對類別進行詳細披露（拆分）；披露使用壽命有限無形資產的使用壽命估計情況及攤銷方法；披露使用壽命不確定的數據資源無形資產的賬面價值及使用壽命不確定的判斷依據；披露對數據資源無形資產的攤銷期、攤銷方法或殘值的變更內容、原因以及對當期和未來期間的影響數；應當單獨披露對企業財務報表具有重要影響的單項數據資源無形資產的內容、賬面價值和剩余攤銷期限；披露所有權或使用權受到限制的數據資源無形資產，以及用于擔保的數據資源無形資產的賬面價值、當期攤銷額等情況，包括數據資源相關產品或服務等的運營應用、作價出資、流通交易、服務計費方式等情況；披露計入當期損益和確認為無形資產的數據資源研究開發支出金額；披露與數據資源無形資產減值有關的信息；披露劃分為持有待售類別的數據資源無形資產有關信息。

此外，農業企業可以自愿披露以下內容。農業企業可以自愿披露其數據資源的應用場景或業務模式、對企業創造價值的影響方式，與數據資源應用場景相關的宏觀經濟和行業領域前景等；用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源、權屬、質量等；對數據資源的加工維護和安全保護情況以及相關人才、關鍵技術等的持有和投入情況；數據資源的應用情況；重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析；數據資源相關權利的失效情況及失效事由以及對企業的影響及風險分析等；數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制等權利限制；以及農業企業認為有必要披露的其他信息。

參考文獻：

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[4]《企業會計準則第6號—無形資產》（財會[2006]3號），2006年3月1日財政部發布，2007年1月1日實施.

（作者單位：1.河北金融學院會計學院，2.中國財政科學研究院）

責任編輯：李政