数据资产入表的内容梳理以及法律解读

一、数据资产入表顶层设计逐步完善

2020年3月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确了数据是继土地、劳动力、资本、技术后的第五大市场生产要素，为构建更加完善的要素市场化配置体制机制，明确要求推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、培育数字经济新产业、建立统一规范的数据管理制度。

2023年8月1日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”），规范了企业数据资源相关会计处理，强化了相关会计信息披露，规定自2024年1月1日起，符合企业会计准则相关规定的数据资源应当确认为无形资产或存货等资产类别，也即数据资产入表。这是数据资产在市场要素化过程中的重要举措。

2023年10月1日，中国资产评估协会制定的《数据资产评估指导意见》(以下简称：“《指导意见》”)正式施行，为数据资产的评估实务提供了指引。《暂行规定》和《指导意见》均是财政部贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，是对数据资产入表新模式的积极探索，极富时效性和实践指导意义。

二、数据资产入表的意义与影响

（一）更加客观地展现企业价值

多数高科技上市公司都具有高质量数据资源，如果不能反映到财务报告上，会造成最终提供的资产负债表、利润表信息与投资者决策相关性不强，对会计报表的公允性和反映企业真实状况的能力带来严峻挑战。数据资产入表，对于大部分企业特别是新经济领域企业，可以更加客观反映出企业的真实价值。提升财务报表与企业实际经营情况匹配度，有效反映企业在数据要素的投入和收益。数据资产入表可以减少投入期对企业营业利润的一次性影响，改善表观利润率，反映公司利润真实情况。

（二）企业资产规模有望增厚

数据资产入表后对于企业最直观的改变，就是企业资产规模的提升，改善资产负债率，间接提高企业的信用评级和融资能力，进而提高企业在资本市场的核心竞争力，凸显企业优势。在数据资产入表过程中，企业有机会享受研发费用加计扣除等税收优惠，从而降低研发成本和财务负担，提高企业的竞争力和市场份额。企业可以在准确判断研发活动的前提下，充分享用这些政策和措施，优化研发投入和管理，提高研发效率和质量，实现可持续发展和经济利益。

（三）助力国家数字经济发展

将有助于国家加强对数据要素市场统筹管理。通过数据资产入表，对数据资源进一步细化披露、强化披露，合理反映数据要素价值，相关部门能够更全面地了解数据要素市场建设情况，为进一步制定相关激励或管理措施提供决策依据。加快数字资源转换为数字资产，转变以房地产为主要经济发展推动力为数字经济发展为主要推动力，助力数字财政发展，为解决政府财政问题提供思路。

三、数据资产如何入表

数据资产入表需要满足两个前提条件，一是企业拥有对数据资源的使用权和控制权，可以通过授权等合同形式，或者证明研究开发过程由企业控制；二是未来很可能获得收益，需要有清晰的或者能推断可以形成商业化的数据产品。这两个条件与目前场内交易中关注的数据合规交易的合规风险点是一致的，例如，上海数据交易所在数据交易合规中就着重关注数据来源的合法性以及数据的可交易性，其实质就是关注数据的使用权和控制权是否已为数据交易方所合法拥有，对于数据产品的形成过程进行分析，是否通过实质性加工从而赋予数据产品以交易的价值。

四、数据资产会计计量

《暂行规定》明确现阶段数据资源会计处理应当按照企业会计准则执行，并按照会计上经济利益实现方式，进一步细分为“企业内部使用的数据资源”和“企业对外交易的数据资源”两类，明确两类数据资源在确认、初始计量、后续计量、收入确认等环节应当遵循的具体准则，并采用未来适用法。一句话简单概括就是过去数据的采集、清洗、分析、挖掘的成本都是费用化的处理方式，未来可以把符合条件的开支进行资本化处理，计入无形资产或者存货。

（一）企业内部使用的数据资源

1.相关会计处理原则

（1）企业内部使用的数据资源，符合《企业会计准则第６号——无形资产》（财会〔2006〕3 号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。

（2）企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第６号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18 号，以下简称无形资产准则应用指南）等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。

2.根据取得方式的不同从而构成的成本不同

（1）外购方式

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，以及直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出等。

企业通过外购方式取得数据采集、标注、分析等数据相关服务支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。

（2）自行研发

对于企业自行研发的数据资产，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。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、数据时效性、有关产品或技术迭代等因素。

3.披露要求

（1）企业应当按照外购无形资产、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；

（2）对于使用寿命有限的无形资产，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无形资产，披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据；

（3）根据《企业会计准则第28号——会计政策、会计估计变更和差错更正》的规定，披露对数据资源无形资产的摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因以及对当期和未来期间的影响数；

（4）单独披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源无形资产的内容、账面价值和剩余摊销期限；

（5）披露所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产，以及用于担保的数据资源无形资产的账面价值、当期摊销额等情况；

（6）披露计入当期损益和确认为无形资产的数据资源研究开发支出金额；

（7）根据《企业会计准则第8号——资产减值》等规定，披露与数据资源无形资产减值有关的信息；

（8）根据《企业会计准则第42号——持有待售的非流动资产、处置组和终止经营》等规定，披露划分为持有待售类别的数据资源无形资产有关信息。

（二）企业对外交易的数据资源

1.相关会计处理原则

（1）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。

（2）企业应当按照存货准则、《〈企业会计准则第 1 号——存货〉应用指南》（财会〔2006〕18 号）等规定，对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

2.根据取得方式的不同从而构成的成本不同

（1）外购方式

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。

（2）自行加工

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。

3.披露要求

（1）披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法；

（2）披露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；

（3）单独披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源存货的内容、账面价值和可变现净值；

（4）披露所有权或使用权受到限制的数据资源存货，以及用于担保的数据资源存货的账面价值等情况。

五、数据资产如何公允计量评估

（一）更加客观地展现企业价值

在初始计量阶段，《暂行规定》已经提供了明确的指引，即企业只能基于历史成本对数据资产初始计量。目前主要需要涉及更多估计和经验判断的环节在于后续计量，例如存货在后续计量中需要判断期末存货价值，无形资产可能需要判断使用寿命、可回收金额、以及价值评估。

涉及评估的问题，考虑到数据资产的形成过程与知识产权类的无形资产有相似性，故而可以参考知识产权的处理方式。例如对数据资产使用寿命的判断，有些数据资产有明确的使用期限，例如授权期限、合同期限，或者基于数据开发的技术有明确的迭代周期。例如，某种技术可能在五年后就会被新的技术替代。这些都为企业确定无形资产的使用年限提供了依据。有些数据没有明确的使用期限指标，则可以参考同行业、同类型的数据进行合理估计，或者如果某些数据与企业核心业务甚至与企业本身有深度绑定（类似商誉），那么这些数据可以视为永续存在的无形资产，不需要摊销。

关于数据资产的评估，由于目前数据资产的公开市场交易还没有完全成熟，目前数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。成本法是以当前评估时间点的新的价格水平对历史成本充值，通常在通货膨胀、价格指数上升情况下，成本法估值不会低于历史成本。收益法是结合数据资产所对应的最终应用场景，并基于应用场景预测未来的收益并贴现。当数据产品的商业前景乐观时，收益法的估值往往会大幅高于成本法估值。以一个例子来说明数据资产入表计量：假设某个企业获得了某数据资源持有权的授权，得到授权之后，企业对这部分数据进行了进一步的开发，在开发数据产品时，企业可以确定所需的数据字段，这些字段最终形成了数据产品，数据资产的范围也因此得以确定。基于确定的数据资产的范围，企业就可以明确对这部分数据产品的控制权和使用权。企业确定了数据产品，也就确定了相关的商业化场景，即未来能够持续给企业带来收益，满足了无形资产的确认条件，企业可以按照产生这项资产过程中投入的获得授权的、数据加工、脱敏、权属鉴证等的一系列成本来计量无形资产的账面初始价值。在期末，如果企业获得授权时明确了数据可以使用的年限，则可以根据无形资产的使用寿命来摊销。摊销后，企业可能需要判断经过摊销后形成的账面净值是否会低于可收回金额，此时就涉及到可收回金额的评估。在没有成熟市场交易的情况下，我们同样可以采用成本法或者收益法来核算。如果采用收益法，企业需要进行产品销售预测，基于一定模型计算出数据资产所能产生的现金流来估算可收回金额。因此，我们短期内并不需要对后续企业夸大估值计量过于担忧。因为数据资产的账面价值将是历史成本的体现，并且是经过摊销或者成本减少后的历史成本估值。因此无论是从收益途径还是从成本途径来看，由于历史成本体现的值相对较小，入表的估值都会体现得较为保守。

六、会计处理信息披露所涉法律问题

根据《暂行规定》有关内容，企业应当按照相关企业会计准则及本规定等，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露。关于相关披露内容，也构成了此次《暂行规定》的主要内容。其中，一类是应当披露的信息，一类是自愿披露的信息。

针对应当披露的信息，涉及确认为无形资产的数据资源与确认为存货的数据资源。关于数据资源，分别有外购的数据资源，自行加工的数据资源，以及其他方式取得的数据资源。对此，企业需要在对数据资源披露时考虑其数据来源的合法性问题，数据的取得应当是依法合规的。

关于自愿披露的信息，《暂行规定》采取列举加兜底的方式，规定了8项自愿披露信息，以下分别对其所涉法律合规问题进行说明。

首先第一项披露的信息，是用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息。对此，企业需要考虑原始数据的来源是否合法，权属是否清晰，质量是否合格，否则反而引发自身数据权属确认以及合规问题。

关于第二项披露的信息，是企业对数据资源的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况。对此，企业需要判断数据资源所涉数据是否属于重要数据，是否需要采取网络安全等级保护，是否会被认定为关键信息基础设施等等，如有符合相关内容的，需要结合相关监管规定，采取符合要求的安全保护和技术投入，而非仅仅是普适性的安全保护与技术投入。

关于第三项披露的信息，是数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况。

在数据资源的应用过程中，主要涉及数据产品是否合规，数据资源是否可以出售，如何出售，是否采取加密或脱敏，是否需要在出售前或出售时对相关数据主体进行告知，以及是阶段性数据服务，还是持续性数据服务等等。企业需要围绕前述问题对各个环节的数据资源应用开展合规评估工作。

关于第四项的披露信息，是重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项、或有事项、债务重组、资产置换等。当前，数据作为重要的生产要素之一，很多企业因为持有相关数据而获得较高的估值。因此，在对数字化产品，如APP或互联网平台进行收购时，或在对企业股权进行收购时，都会涉及数据资源的处理。特别是在一些投资并购场景中，数据资产将会作为一项重要的交易标的。

因此，对于投资方而言，需要对标的企业的数据资产进行尽职调查，了解该企业所涉数据资源是否合法合规，否则收购后将会产生诸多法律风险。而对于被投资企业而言，需要保证自身数据资产的合规性，才能实现良好的估值，以及可持续的发展，促进交易的顺利进行。

关于第五项的披露信息，是数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等。数据资源作为一项资源，以及入表后作为一项资产，企业需要考虑该项资产是企业所独有，还是涉及其他所有者，是否面临数据资源相关权利的失效情形，比如数据共享协议的终止等。对于数据资源属性比较重的企业，需要提前做好规划，否则一旦数据资源失效，将会对企业经营与市场声誉产生负面影响。

关于第六项的披露信息，是数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等。关于该项信息披露，企业需要考虑在数据资源所属的应用场景或业务模式中，是否有关于数据方面的合规监管要求，比如金融行业、医疗行业等，均有明确的监管要求。企业应结合自身所有的数据资源进行合规评估。

关于第七项披露的信息，是数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。该项披露信息尤为涉及法律监管问题，一方面是需要注意数据资源的转让、许可或应用等三大环节，另一方面是需要注意地域限制、领域限制，以及法律法规限制等三大限制。

具体而言，企业需要评估自身数据资源是否可以转让，是否可以对外许可或应用。若可以，则需要进一步考虑相关限制。比如，在地域限制方面，数据资源是否可以出境，是否符合出境的要求。在领域限制方面，是否属于金融数据，是否属于医疗数据，是否属于关系国家安全的重要数据等。在法律法规限制方面，有的数据是不被允许转让的，因此也会导致其数据资源不可以转让。

关于第八项的披露信息，是企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息。该项属于对企业自愿披露信息的兜底规定。即使是企业自愿披露，也需要考虑是否符合法律规定。

七、数据资产入表下的数据合规

对于企业而言，在数据资产入表的当下，加速推进数据要素的价值释放，有效将数据从资源化利用阶段迈向要素化配置转化，需要从以下几方面着手。

（一）盘清数据资源管理

明确数据资产权属

无论是对于能够满足“入表”条件的数据资源，还是由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源，企业均应在盘清所持有数据资源的基础上，加强相关数据资源的管理，为后续持续可靠的会计计量和披露打下坚实的基础。只有进行全面的梳理、归类、盘点，才能对数据资产做好筛选。可从以下角度进行数据资源管理体系的优化，推动企业数据质量管理，为数据应用打下坚实的基础。

1.建立数据资源管理制度：以厘清管理现状和制定未来管理目标为出发点，企业应从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度对存量数据资源进行梳理，做好数据资源管理台账，制定相关数据资源优化管理制度，明确各级流程划分。

2.建立统一规范的数据标准分类制度：从数据的基础属性、业务属性、技术属性和管理属性等各方面实现业务数据与管理数据的标准化管理，为后续数据质量管理提供依据；

3.建立数据质量稽核规则：从企业的数据质量管理需求出发，定制化地进行规则设置并根据规则进行数据校验，对规则校验的结果进行监控和分析，实现数据向优质资产的转变；

在数据资源权属界定方面，尽管《中华人民共和国民法典》第一百二十七条将数据权益纳入民事权利的范围，但是当前法律规定并未提供清晰的确权路径。不过值得注意的是，实践中已经开展有关数据产权登记方面的探索。其中较为典型的，包括一些数据交易所、产权登记平台及相关机构的尝试及探索。这些开拓性的举措包括但不限于建设全国数据资产登记系统、建设数据要素登记OID服务平台、建设数据知识产权登记服务平台以及建设数据知识产权登记的信息化系统。从实践的角度考虑，主动通过第三方机构登记、评估等方式对数据产权的确定予以助力，不失为一个好的策略。

清晰的拥有或控制状态对于明晰数据资源权属具有积极意义。对于企业来说，核心是需证明企业合法拥有该数据资产，在此建议企业重视数据的合规采集、处理，留存完善的数据采集、处理相关记录及合规证明材料。企业应基于数据资源来源，梳理其完整授权链。此外，企业应建立数据权属监督管理机制，日常维护数据资源的权属变更情况，如企业获取数据授权存在期限，应在资产使用寿命估计中予以合理反映和披露。对于数据资产的数据来源应特别注意合法合规性。企业应结合所属行业的要求与规定确认开展的数据收集活动是否合规，对于数据来源的各种渠道均需进行评估分析，穿透审查数据来源并留存相关审查记录，要求数据提供者提供相应合规证明、出具承诺或以合同方式尽可能约定相关权利，确保数据来源合法可追溯。这也是在场内数据产品交易的合规评估中最为关注的合规问题。

（二）建立健全数据资源成本核算制度

数据资源的成本可以准确计量，是将数据资源确认为资产的前提条件。对此，我们建议企业：一方面，对数据资源的成本进行精细地量化核算，完善数据资源成本归集分摊机制，探寻适合本企业商业模式的数据资源成本管理制度。在数据资源的实际运用过程中，数据资源成本除《暂行规定》中列明的购买价款、相关税费、安全管理、登记结算、采集、脱敏、清洗等费用外，还可能包括开展数据合规建设的成本、界定数据资源权属的成本、以及数据资源基于直接人工或其他分配方法需要承担的间接成本，企业应当在前述成本符合确认条件时及时确认相关成本。另外，如果企业在开展某项经营管理活动的同时产生数据资源，企业需要注意区分经营成本与数据资源的加工成本。

另一方面，优化数据管理流程与控制。对数据管理流程进行优化设计，明确业务部门、财务部门操作流程、操作规范及控制节点、稽核内容等，设计业务流程表单，明确审核内容及责任人等内容。识别目前业务执行过程中面临的瓶颈和效率低下的环节，在控制和效率之间平衡的基础上提出优化建议，增强部门间的协同。同时，明确数据管理岗位职责。从实施有效管控的角度，清晰定义各组织层次在相关流程中所扮演的角色及相关流程的主要责任人，明确各相关部门在流程中的职责定位和工作内容，并对不相容的岗位进行隔离。

（三）提升数据治理和管理能力
企业需要遵守《个人信息保护法》等法律法规，落实个人信息保护、数据安全管理等方面的各项监管要求，并在企业内部建立健全个人信息保护和数据安全保护管理制度，确保数据资源采集、处理、存储的全部流程均符合法律法规的规定。具体而言，包括以下三个方面：第一，企业获取数据的行为应当符合相关法律法规的要求，不存在侵犯其他主体合法权益的情况，在法律法规规定获取数据需要经过相关主体授权时应当取得明确授权，不得采集法律法规不允许采集的数据。第二，企业处理数据的行为应当遵循合法、必要的原则，不得超出数据来源方授权同意的范围处理数据。第三，企业在存储数据资源时应当确认其是否已经取得存储该等数据资源所需的相应资格、资质或许可，并在数据资源的存储过程中注意数据安全保护，降低发生数据信息泄露事件的可能性。
对数据管理过程中，一方面，我们建议企业形成有效的数据处理记录与数据资产溯源制度，可以回溯数据加工处理过程。另一方面，企业应在日常生产经营活动中搭建企业数据合规管理体系，明确企业内部各部门、机构在数据资源管理运用方面的职责，对与数据资源有关的风险进行识别、评估、监控和处置，在个人信息保护、数据安全、数据跨境转移等方面建立全流程的风险监管机制。
对于需要披露的数据资源，企业应当根据《暂行规定》的要求披露数据资源的各项信息，履行法定义务。其中，企业需要注意的是，目前我国数字经济发展速度较快，信息技术更新迭代频繁，相关法律法规也处于变动和不断完善的阶段。这意味着数据资源的使用寿命、权利内容可能随之发生变化。我们建议企业在期末对数据资源的使用寿命、减值迹象等情况进行核查，在发生变动时及时根据《规定》的要求予以披露。在自愿披露信息方面，建议企业根据数据资源运营模式的实际情况以及自身商业需求，选择有关信息予以披露。
结语
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对企业而言，在带来了机遇的同时也带来了挑战。企业将数据资源确认为资产，可以改变将数据资源方面的投入全部简单费用化的处理方式，更准确地反映企业数据资源的价值，推动数据资源向数据资产转化，进一步发挥数据作为生产要素的作用。但是，企业在数据资源资产化的同时，也应当做好数据合规体系建设，建立健全数据资源管理经营制度，提高会计核算能力，遵守《规定》提出的各项要求。企业继续采用将数据资源投入简单费用化的方法已经不再合理合法。因此，企业应当不断提高财务和法律两方面的合规能力，以数据资源“入表”为契机，驱动企业价值的提升。

数据资产入表的 内容梳理以及法律解读

数据资产入表的内容梳理以及法律解读