數據要素流動與數據資產入表：關系、風險與對策

【摘要】數據要素流動與數據資產入表對于企業轉型和經濟高質量發展具有重要意義。文章探討了數據要素流動與數據資產入表之間的關系，分析了現階段它們可能存在的問題和面臨的風險，由此提出企業管理優化建議。

【關鍵詞】數據要素流動；數據資產入表；要素資源

【中圖分類號】F49

★ 基金項目：廣東省哲學社會科學規劃課題（GD23XYJ27）。

一、引言

數據要素作為新型生產要素，在經濟高質量發展中發揮著重要作用。2019年，黨的十九屆四中全會首次提出數據要素的概念，鼓勵數據要素流動，增強經濟發展新動能。2022年，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（又稱《數據二十條》）明確激活數據要素，更好地賦能實體經濟。在數據要素流動的過程中，數據的確認和計量是其中的難點問題，數據資產入表則是數據確認和計量問題的關鍵點。2023年財政部印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《暫行規定》），從會計準則的角度對于數據資產入表的相關問題進行明確，為國際會計準則貢獻了中國智慧。根據《暫行規定》，數據資產就是企業的數據要素資源（陳玉娟，2024）。夏義堃和管茜（2022）認為，數據資產是可控制、可計量，能夠為企業帶來直接或間接經濟效益的資產。數據資產入表能夠幫助各類組織或單位將數據要素納入到數據資產管理系統，更高效地訪問和利用數據，減少數據冗余和不一致性的風險，為數據的安全管理和質量管理奠定基礎。

根據以上背景，數據要素流動與數據資產入表之間可能存在密切的聯系。然而，現有文獻主要關注數據要素流動的內容（李小蘭，2024），數據資產的概念和融資路徑（王慶德和喬夫，2023），少有分析討論兩者之間的關系。而深入討論兩者之間的關系以及兩者面對的風險是激活數據要素價值的理論基礎，也是對企業數據戰略管理提出對策的依據。

二、數據要素流動與數據資產入表的互相促進作用

（一）數據要素流動是數據資產入表的前提和基礎

數字經濟時代，企業有能力收集、交易或處理大量數據，這些大數據的流動為企業進步和經濟發展提供動力，也就是說，數據的流動性對于數據資產的入表管理和價值挖掘有著重要的意義。

數據要素流動是數據資產入表的前提。數據要素包含了數據的屬性、特征和關聯信息。只有當數據要素能夠在不同的環境中流動時，才能保證數據被有效地收集、整合和使用。比如，對于一個特定的企業內部，各個銷售或采購渠道的數據需要匯總到企業統一的數據庫系統中，才能有效地對比分析和決策。又如，對于某個特定的供應鏈聯盟，如果它們的銷售、采購數據能夠共享，就能更好地分析該供應鏈中存在的問題，以在市場競爭中形成更強的企業合力。反之，如果數據要素只局限于部門內部、子公司內部或是企業內部，那么數據資產的入表難度就會提升，數據資產的價值也難以有效地發揮。

數據要素流動是數據資產入表的基礎。數據要素流動為數據資產入表提供了數據來源。《暫行規定》中的適用范圍除了包括符合資產定義的數據資產，還包含企業合法擁有或控制的、預期會帶來經濟利益的其他數據資源。對企業來說，數據資產的價值在于數據質量對業務運營和決策的支撐能力。而數據要素流動是確保數據質量的關鍵。通過數據要素流動，可以及時收集到最新的數據，保證數據的完整性和時效性。

（二）數據資產入表為數據要素流動提供了支持和保障

數據資產入表是數據要素流動的重要支持。數據資產入表可以顯著提升數據要素的可信度。數據資產入表后，企業可以通過數據資產管理系統高效地開展數據挖掘、數據可視化、數據建模等工作。企業還可以通過數據資產管理系統，共享和傳遞數據要素，促進企業或集團內部，甚至企業之間的創新協同和合作（張會平和馬太平，2022）。此外，入表過程還可以記錄數據的變更和使用情況，為數據安全管理提供依據。

數據資產入表也為數據要素流動提供了保障。數據資產入表可以通過權限控制、加密保護、數據監控和數據備份為數據要素流動提供保障。在權限控制方面，數據資產管理系統可以基于用戶的身份、角色或職級進行設置，確保數據的訪問和使用符合企業的安全策略和合規要求。在系統訪問過程中記錄下來的訪問和操作記錄能夠為數據安全管理提供依據。在加密保護方面，企業可以通過數據資產管理系統，采用加密算法對敏感數據要素進行加密，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。數據加密可以提高數據的安全性和完整性，保護企業的核心數據資產。在數據監控方面，數據資產管理系統可以實時監測數據要素的訪問和傳輸情況，發現異常活動并采取相應的安全措施，用來保證數據要素流動的可控性，提高數據治理能力（趙治綱，2024）。在數據備份方面，企業可以通過區塊鏈技術或其他分布式數據庫定期備份或存儲數據要素，并在數據丟失或損壞時進行恢復，以確保數據要素流動的完整性和可靠性。

三、數據要素流動、數據資產入表帶來的問題及風險

（一）數據要素流動帶來的要素復雜性

當數據要素流動加快時，可能會對數據資產入表以及企業管理帶來要素復雜性的風險。

首先，未明確數據產權歸屬問題時，數據要素流動不利于企業的數據資產發揮價值。現代產業制度認為，數據的確權是數據要素發揮價值的重要前提（趙蔡晶，2024）。當數據要素在多個經濟實體之間流動時，如果沒有明確規定數據的產權歸屬，就可能影響數據的合法使用和價值實現。在實務中，為了解決數據產權可能帶來的一系列問題，《數據二十條》在數據產權保護和數據要素發展之間進行平衡，弱化所有權，強調持有權，著重考慮邊際貢獻度較大的數據主體。然而，對于企業來說，如何在數據要素流動的過程中保證自己享有的合法產權權益，也是值得注意的問題。

其次，未統一數據分級分類標準時，數據要素流動可能加大數據資產分類入表的難度。數據要素可以劃分成不同的類別，如根據數據的來源，劃分為個人、企業和政府數據，根據數據的性質，劃分為結構化和非結構化數據等。數據要素也可以根據重要性和敏感程度劃分不同的級別。在數據分級分類不夠統一和規范時，數據要素流動會導致數據的不一致性和不兼容。這就需要進行數據清洗、轉換和整合的工作，增加了時間和成本的投入。雖然全國網絡安全標準化技術委員會已在2024年3月發布了將于2024年10月實施的推薦性國家標準《數據安全技術 數據分類分級規則》，但各企業的數據分級分類仍需要結合自身情況進行制定或細化。

第三，未提供數據之間的關聯時，數據要素流動不利于數據資產的確認。數據要素互相之間可能存在關聯關系，數據之間的關系和聯系對于厘清企業數據資產的確認范圍和確認金額至關重要。然而，數據要素流動的過程中，企業可能忽視了數據之間的關聯性，造成數據要素關系不清晰、數據冗余、重復，或噪聲過多。這樣就會影響對數據資產的理解和利用，降低數據資產的價值和效益。

第四，數據要素流動中的更新和調整可能增加數據資產計量的復雜性。數據要素是動態變化的。當數據要素流動時，流動的上下游企業都應當及時對數據更新和調整，以保持數據的準確性和一致性。這種數據的更新和調整可能會提高對數據資產后續計量的要求，給企業帶來額外的工作量。

（二）數據資產入表增加的管理成本

雖然財政部在對《暫行規定》解讀時明確該規定并未改變現行會計準則的要求，更多的是為了服務數字經濟治理體系，對數據資產入表的具體問題進行解讀。但對于部分數據資源較多的企業來說，數據資產入表確實增加了管理成本。

首先，增加了數據清洗的成本。企業的數據要素可能來源于企業內部的生產過程、外部購買或合作伙伴共享。不同的數據可能具有不同的格式、結構和質量，因此企業需要對其進行清洗、轉換和整合，數據清洗的過程增加了企業的管理成本。

其次，系統集成和配置的成本增加。在數智化高速發展的背景下，企業建立和升級了各類財務軟件、ERP系統、財務共享中心等信息系統。為了確保數據資產的有效管理和利用，企業需要對現有系統對接、升級或重構，甚至可能需要企業改變原有的管理模式和流程。這個過程中會增加相應的技術、資源和時間等管理成本。

再次，數據資產會計處理的成本增加。數據資產入表需要對數據資產進行確認和計量，以確保其正確性和可靠性。《暫行規定》對于數據資產的確認提供了指引，并且明確了企業的數據資產入表應用未來適用法。但在實際操作中，各企業仍然可能出現會計差錯和需要更正的情況（朱雪梅，2024）。這些差錯和更正需要企業投入額外的時間和資源，增加了管理成本。

最后，數據質量監控和維護的成本增加。數據資產入表不僅是在數據資產確認時需要謹慎處理，還需要注重后續計量。這就需要在數據資產入表后對數據質量進行監控和維護，對數據的準確性、完整性進行持續的檢查和評估。這可能涉及到數據質量監控工具的使用，以及對數據質量問題的處理和修復，增加了管理成本。

（三）數據要素流動和數據資產入表共同帶來的風險

數據要素流動和數據資產入表的過程中，還有可能需要共同面臨兩大方面的風險：一方面是數據本身的安全和質量方面的風險。數據要素在流動過程中可能會被竊取、篡改或泄露。這可能是由于網絡攻擊、內部惡意行為或第三方合作伙伴的安全漏洞等原因引起。如果數據泄露，將可能導致企業的商業機密等信息被泄露，給企業造成資產損失和信譽風險（李智彩，2024）。數據要素在流動過程中，以及數據資產的確認過程中可能會出現錯誤、遺漏或重復。這可能是由于數據來源的不同、數據清洗的不充分或人為操作失誤等原因引起的。如果數據準確性存在問題，將可能導致企業做出錯誤的決策和損失。另一方面是數據管理方面的風險。在數據要素流動，特別是重要數據、敏感數據的出境流動時，可能會產生合規性風險，進而影響企業的內部控制。此外，如果數據資產不能正確評估和確認也可能會影響健全的數據治理機制的建立。

四、管理優化建議

針對以上分析，數據要素流動和數據資產入表可能會給企業增加要素復雜性，增加管理成本和其他風險，下面將根據這些可能的風險點相應地提出對策建議。

（一）簡化要素復雜性

數據權屬方面，企業應依據《數據二十條》的指引，平衡產權歸屬和數據產業發展。在保護數據產權的同時，促進數據資源的開放和共享，以激發數據要素的流動性。數據標準方面，企業可以參照國家標準，制定符合企業實際的數據標準和規范。如在企業集團內部統一數據格式、結構、命名規則等。這有助于提高數據處理的效率，便于進行大數據分析和挖掘，從而釋放數據的價值。數據關聯方面，企業應配備專業的技術設施和人員儲備，充分考慮數據要素之間的關系，對數據進行深度整合和交叉分析，為業務決策提供更加精準的依據。數據更新和調節方面，企業應通過數據的集中管理，建立實時有效的數據更新和升級機制，即時響應市場變化，提高決策的有效性。

（二）降低管理成本的增加率

企業應當建立完善的數據管理體系，降低數據清洗的成本，利用先進的技術手段，如大數據分析、人工智能、區塊鏈技術等，提高數據資產的利用效率和價值。企業還應當加強數據資產的培訓和宣傳，提高員工對數據資產和數據要素的認識和操作能力。企業也應建立數據文化，鼓勵員工積極參與數據管理和數據分析，以數據驅動的思維方式來推動業務創新和發展。

（三）加強數據安全和質量的管理

企業應當制定和實施有效的數據安全策略和控制措施，以降低數據安全風險。這包括訪問控制、身份驗證、加密和監控等措施，以保護數據免受未經授權的訪問和攻擊。同時，監測和評估數據質量指標，及時發現和解決數據質量問題，確保數據的準確性和完整性。此外，企業還應建立清晰的數據治理框架和流程，進行風險評估和風險管理。這有助于企業識別和評估潛在的數據風險，并采取相應的措施進行風險管理和控制。通過數據治理，企業可以確保數據的合規性和合法性，同時提高數據的質量和價值。

主要參考文獻：

[1]陳玉娟.數據資產：屬性、融資模式與路徑[J].國際商務財會，2024（06）：44-46+50.

[2]李小蘭.企業數據要素跨境流動的三重考量及路徑參考[J].湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2024，21（04）：101-104.

[3]李智彩.基于數據中臺的企業數據管理體系構建策略[J].時代經貿，2024，21（02）：138-140.

[4]王慶德，喬夫.數據要素交易市場建設的制度創新與實踐[J].價格理論與實踐，2023（07）：65-69.

[5]夏義堃，管茜.國外政府數據資產管理的主要做法與基本經驗[J].信息資源管理學報，2022，12（06）：18-30.

[6]趙蔡晶.國內數據要素價值化研究綜述及展望[J].信息資源管理學報，2024，14（2）：41-53.

[7]張會平，馬太平.城市全面數字化轉型中數據要素跨界流動：四種模式、推進邏輯與創新路徑[J].電子政務，2022（05）：56-68.

[8]朱雪梅.企業數據資產會計核算存在的問題及解決策略探究[J].財會學習，2024（10）：77-79.

責編：險峰