企業數據資產“入表”優化路徑\t

［摘 要］數據資產“入表”是數字經濟時代的必然趨勢。本文首先對企業數據資產“入表”的影響進行了分析；其次探討了企業數據資產“入表”的優化路徑，創新性地構建了數據資產“入表”閉環管理體系；最后提出了推進企業數字資產“入表”的保障措施，以期為推進企業數據資產“入表”提供借鑒。

［關鍵詞］數據資源；數據資產；優化路徑

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.07.007

［中圖分類號］F275 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）07-0028-03

0" " "引 言

近年來，我國數字經濟發展持續深入，企業研發、外購數據資源并獲得經濟利益已經成為普遍現象。2023年8月，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），規范了企業數據資產“入表”的相關會計處理流程，加大了相關會計信息披露的力度。2023年12月，財政部印發了《關于加強數據資產管理的指導意見》，為數據資產合規高效流通使用指明了方向。數據資產“入表”并不是創造新的科目和新的資產，而是將企業持有的數據資源按照《企業會計準則》中的相關規定確認為無形資產或存貨，從而在會計報表中體現。數據資產“入表”解決了多年來企業對數據資源相關會計處理不統一的問題，提高了企業研發、購買、使用、處置數據資產的能力和水平。

1" " "文獻綜述

自《暫行規定》發布后，數據資產“入表”的相關研究逐漸增多，學術界和實務界從多個角度對數據資產“入表”過程中可能出現的問題進行了探討。朱揚勇、葉雅珍圍繞數據資產技術形態描述標準化等方面，提出了提升數據資產貨幣化計量可靠性的若干方法[1]。張俊瑞、危雁麟通過對會計處理原則、信息披露等方面的探討，提出了數據資產會計準則制修訂方面的意見建議[2]。宋書勇從數據資產定義的角度出發，明確了數據資產的確認條件和計量方法[3]。朱雪梅基于數據資產特征的角度，分析數據資產會計核算現狀，提出了完善數據資產會計核算的建議[4]。徐攀、李杰義通過剖析企業數據資產會計處理案例，指出了實務操作難點，并提出相關對策建議[5]。

梳理上述文獻可以看出，現有的研究大部分側重于數據資產“入表”的某個點或一個方面，如數據資產定義、特征，貨幣化計量和會計核算等，數據資產“入表”的整體框架構建和實施步驟優化明顯不足。鑒于此，本研究從數據資產“入表”全生命周期管理的角度，探討數據資產“入表”的優化路徑，創新性地構建了數據資產“入表”閉環管理體系，為企業數據資產“入表”提供借鑒和指導。

2" " "企業數據資產“入表”的影響分析

2.1" "會計報表客觀反映企業資產價值

《暫行規定》實施后，外購或研發的數據資源符合相關規定會確認為無形資產或存貨，與數據資源相關的支出從損益類變為資產類，增加了企業的資產價值，改善了資產負債率，同時又降低了企業的營業成本，減少了對利潤的影響。數據資產“入表”，特別是在附注中對數據資源相關會計信息進行披露，使會計報表更直觀地顯示出數據資產在資產中的比重與價值，使企業管理人員能夠及時掌握自身數據資產情況，為調整企業資產結構、優化資源配置指明了方向。數據資產“入表”，還揭示了數據資產的使用頻率和潛在盈利能力，使會計報表更加真實地反映企業經營業績，有利于投資者準確判斷企業財務狀況，助力企業獲得多渠道資金支持，為企業數據資產質押融資、開展IPO等業務提供有力支撐。

2.2" "企業數字化轉型的步伐加快

在數字經濟時代，提高數據管理能力，加快實現數據資源價值化，建立數據管理、使用、交易常態化機制，利用數據資源更好地進行業務決策和風險管理，是每個企業必備的生存技能。數據資產“入表”有利于進一步釋放數據資源的價值，推動企業開展數據資源的盤點、治理和應用，助力數據資源密集型企業及相關產業鏈的發展。例如，企業外購的財務數據分析平臺，涵蓋債務鏈分析、客商風險管理及行業對標等多個方面，通過知識圖譜、路徑搜索、機器學習模型等技術手段，能夠為企業財務分析、風險管理和金融獲客等提供有力支持；企業自身研發的銷售數據分析平臺，通過深度挖掘銷售流水中的產品信息，能夠為高效運營決策、計劃生產、精準研發以及產品營銷等工作提供數據支撐。

3" " "企業數據資產“入表”的優化路徑

從數據資源到數據資產，除做好頂層設計外，更需要配套細節、實踐措施上的跟進。那么，如何提高“入表”的數據資產的質量呢？本文嘗試從數據層、產權層、成本層、資產層四個層面構建數據資產“入表”閉環管理體系，如圖1所示。

3.1" "數據層：清洗加工，提高數據資源質量

數據資源質量是數據資產“入表”的基礎。企業數據資源繁多復雜，各類數據以不同的技術路徑分散存儲于各個業務系統、平臺和網站之中，數據管理水平參差不齊，這些問題使數據資源質量難以保證。要想提高數據資源質量，首先要對數據資源實行分級分類管理。企業要從數據資源發展戰略、管理機制等角度出發，規劃制定數據資源全生命周期管理流程，建立數據資源目錄，對數據采集、存儲、處理和分析等步驟進行分級分類管理，建立統一的數據存儲倉庫，對不同業務系統之間的數據格式和標準進行數據清洗加工，如去除重復數據、糾正錯誤、填充缺失值等處理，以確保數據資源的準確性和完整性。其次要構建數據管理平臺。要持續推進數字化建設，基于企業資源計劃（ERP）、倉儲管理系統（WMS）等核心系統建立起完善的數據管理平臺，使用統計分析、機器學習、數據挖掘等技術，進行高效的數據處理和分析，提高數據資源質量。

3.2" "產權層：合規確權，明確數據資產權屬

數據資產不同于一般資產，合規確權是數據資產“入表”的前提。數據資源合規是指數據來源、內容、處理、管理四個方面都合規。根據《暫行規定》要求，數據資產是“企業合法擁有或控制的”，并非所有數據資源都能作為數據資產“入表”。數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權往往“三權分置”，如何框定企業擁有或控制的數據資源范圍、如何在不同參與方之間分配數據資源的相關權利等是數據資產“入表”前必須解答的問題。對于準備確認為數據資產的數據資源，首先要進行合規性審查，確保所有數據資源的收集、存儲和處理過程符合相關法律法規。其次要進行數據權屬分析。識別數據資源的持有權、加工使用權、經營權，解決潛在的權屬爭議。最后要進行確權登記，在適當的數據交易所或通過法律途徑完成數據資產的確權登記。

3.3" "成本層：歸集分攤，完善成本分攤流程

數據資產“入表”不僅要滿足資產的定義，還要滿足資產的確認條件，即與資產相關的成本和費用能可靠計量。數據資產成本歸集和分攤是數據資產“入表”的關鍵環節，直接關乎數據資產“入表”的準確性。大部分企業的數據和業務是伴生的，因此沒有建立有效的數據成本費用分攤機制，且數據資產具有可重復使用的特點，企業在判斷數據資源在各項目間的成本歸屬時存在難點。企業應借助數據資產入表的機會，完善數據資源采集、加工、清洗、開發等成本費用的分攤標準，從而為數據資產準確“入表”奠定制度基礎。要想使數據資產成本歸集分攤準確，首先要進行成本識別，識別與數據資源相關的所有成本，包括直接成本和間接成本。其次要進行成本歸集，將成本歸集到具體的數據資產項目上。最后要確定分攤方法，選擇適合本企業的成本分攤方法，確保成本分配的準確性和公允性。

3.4" "資產層：入賬披露，持續改進和優化

數據資產入賬披露是數據資產“入表”的最終環節，是數據資產信息的集中體現。一是要進行數據資產入賬。首先要進行資產確認，根據企業會計準則，確認符合條件的數據資源為無形資產或存貨。其次要進行初始計量，確定數據資產的初始計量金額，通常基于歷史成本法。最后對數據資產進行定期的后續計量，包括攤銷、減值測試等。二是進行會計報表調整。在資產負債表中增設“數據資源”項目，反映數據資產的賬面價值，按照《暫行規定》和相關會計準則，強制和自愿披露數據資產的相關信息。三是建立數據資產監督管理機制。要聘請第三方會計師事務所對“入表”的數據資產進行審計，確保數據資產“入表”的合規性和準確性。要補充和完善內部控制流程，確保數據資產“入表”的穩定性。四是改進和優化流程。要注重收集內部和外部的反饋，定期評估數據資產“入表”的效果，根據反饋和評估效果，識別改進點，及時調整方案，持續優化數據資產“入表”的流程和方法。

4" " "推進企業數字資產“入表”的保障措施

4.1" "加大制度平臺保障力度，把好數據資產“準入關”

一是建立數據資產確權制度。主管部門要建立數據資產產權登記制度，制定《數據資產確認工作指南》，填補數據資產確認標準的空白，確保數據資產產權清晰，提升數據資產準確性和可用性。二是建立行業數據資產登記評價平臺。相關行業組織要結合不同行業的行業特點，對數據資源的數據類型、業務需求進行充分調研，厘清數據資產確認的條件和方式，劃定數據資產邊界。要對具有經濟價值且能夠確權的數據進行盤點，建立企業數據資產目錄，完善數據資產卡片，登記數據資產來源信息、權屬信息、管理信息等，提供面向行業數據資源的登記評價服務。

4.2" "完善數據資產配套標準，把好數據資產“質量關”

一是完善數據資產相關標準。相關部門應開展數據資產標準需求采集和現狀調研，構建組織級數據標準分類框架，同時制定并發布數據標準管理規劃與實施路線，完善技術、質量、安全、管理運營等相關標準。要推進數據資產評估標準建設，綜合運用成本法、收益法和市場法等評估數據資產的貨幣價值以及其對企業整體價值的貢獻程度，延展創新價值評估方法。二是充分發揮專業服務機構的作用。要充分發揮專業機構在指導企業正確處理業務方面的作用和優勢，在企業能力有限或對相關流程了解不深的情況下，通過引入專業機構，為企業提供專業化服務，助力企業有效地進行數據資產管理，提高數據資產質量。

4.3" "提升數據資產知識技能，把好數據資產“人才關”

一是企業員工要進一步提升數據資產管理能力。企業要根據行業數據資產特點，組織各部門人員有針對性地對該部門所欠缺的數據資產知識進行培訓，也可以派員到數據資產管理先進的單位實地學習交流，以使員工深入了解數據資產的發展趨勢和應用場景，掌握數據資產的類型、成本核算流程、服務維護支出等，掌握與數據資產相關的知識和技能。二是大專院校要設置復合型專業。大專院校要根據國家政策和企業需求設置會計工程、信息會計等復合型專業，并及時與學生就業企業做好對接，合理設置課程，有針對性地培養復合型人才。

主要參考文獻

［1］朱揚勇，葉雅珍.數據資產入表需要一種可計量的技術形態［J］.大數據，2023，9（6）：184-187.

［2］張俊瑞，危雁麟.數據資產會計：現狀、規制與展望［J］.財會月刊，2023，44（12）：3-11.

［3］宋書勇.企業數據資產會計確認與計量問題研究［J］.會計之友，2024（2）：95-101.

［4］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.

［5］徐攀，李杰義.企業數據資產入表路徑：框架與實踐［J］.財會月刊，2024，45（7）：58-62.

［收稿日期］2024-07-22

［作者簡介］莊萌（1989— ），男，山東臨沂人，碩士，高級會計師，主要研究方向：事業單位財務管理。