企業數據資產入表路徑：框架與實踐

徐 攀（副教授），李杰義（博士生導師）

一、引言

自2015 年《促進大數據發展行動綱要》發布以來，各界對數據要素價值的關注與日俱增。2022 年《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）和2023 年《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱《暫行規定》）等文件的相繼發布，以及2023年國家數據局的正式成立，標志著發展數字經濟已成為國家戰略。伴隨著數字經濟的蓬勃發展，數據已成為富含活力的新型生產要素。根據2023年信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展研究報告》，2022 年，我國數字經濟規模達50.2 萬億元、數字產業化規模達9.2 萬億元、產業數字化規模達41萬億元。

在一系列有關發展數字經濟的文件中，《暫行規定》明確了數據資源會計處理（企業數據資產入表）適用的范圍、準則、列示和披露要求，自2024 年1 月1 日起施行?！稌盒幸幎ā返陌l布與施行，對于推動企業數字化轉型、推進數據要素市場建設和提升數字經濟發展質量具有里程碑意義。從宏觀層面來講，《暫行規定》是貫徹落實黨中央、國務院關于發展數字經濟的決策部署。關于企業數字資源的相關探索，不僅有助于監管部門完善數字經濟治理體系，還有助于我國在國際會計準則制定等工作中貢獻中國智慧、提供中國方案。從微觀層面而言，《暫行規定》首次從政策角度將數據資產明確確認入表，使得原先只能費用化處理的數據資源開發成本，在滿足一定條件后得以確認為資產。這不僅能為報表使用者提供決策有用信息，也有助于企業吸收外部融資、優化財務結構和提升公司價值。

然而，與日益緊迫的政府政策需求和企業實踐需求相比，理論界的相關研究還相對滯后，對于企業數據資產如何入表這一課題，尚處于理論研究的探索階段（許憲春等，2022）。如何結合數據資產入表中有關確認計量、分類核算和單獨列報等實踐，深入研究數據資產價值實現的內生機制及其對企業數據資產入表的影響效應，實現對企業數據資產入表的科學決策與穩妥實踐（汪杰和周康林，2023），仍是一個極其重要且有待深化的課題。本文構建企業數據資產入表路徑的框架，探討數據資產入表實踐中有關確認計量、分類核算和單獨列報等方式方法，并針對企業數據資產入表的實踐難點，提出對策建議，以期為企業實施數據資產入表提供理論支撐與實踐參考。

二、理論分析與框架構建

隨著網絡化、信息化與智能化的深度融合，數據資源由此成為除土地、勞動力、資本和技術資源之外的第五大生產要素。數據生產要素是以電子形式存在的、通過計算的方式參與到企業生產經營活動中并發揮重要價值的資源。站在會計角度，數據資產是企業擁有或控制，預期會給企業帶來經濟利益的，以數據為主要內容和服務的可辨認的非貨幣性資產（曾雪云，2023）。數據資產的價值因應用場景不同而不同（朱秀梅等，2023）。同樣的數據資產如果被應用于不同企業，也會創造不同的價值。不同行業的企業，由于其自身的經營場景和管理模式不同，對數據的需求和定價也不同。因此，對不同場景下的數據資產進行歸類管理（馬克衛等，2023），統一計量評估并實施數據資產入表（董高靜等，2023），成為一項重要課題。

已有研究分別圍繞數據資產入表路徑（黃世忠等，2023）及方法（曾雪云和杜晟，2023）進行了大量探索，為本文提供了有益參考。但由于數據資產具有場景依附性、非消耗性、時效性、共享性和非競爭性等特點，對于企業數據資產如何入表這一課題，尚處于理論研究和實踐探索階段（許憲春等，2022），已有研究仍存在三個方面的不足。一是就研究視角而言，已有文獻對數據資產的產權屬性、應用場景及其價值計量等方面進行了研究（曾雪云和杜晟，2023），盡管這些研究大多注意到數據資產的獨特性（許憲春等，2022），但由于數據資產的場景依賴性，以及研究視角不同，對數據資產的計量方法選擇尚未達成一致。二是就研究對象而言，已有研究雖然關注到數據資產入表在其價值實現中的作用（汪杰和周康林，2023），但由于其并未集中關注數據價值鏈中的數據資產入表問題，其理論框架很難與傳統資產會計處理理論兼容。實際上，數據資產化服務模式為數據資產入表提供了具體實踐場景（黃世忠等，2023），數據資產化服務模式也將改變資產運營管理及其會計處理的理論邏輯。三是就研究方法而言，已有研究方法主要是理論演繹或政策分析（朱秀梅等，2023），亟待通過案例分析方法對數據資產入表的具體實踐情境進行分析。因此，本文將數據資產入表路徑提煉為具體概念框架，并對數據資產入表的實踐案例進行解讀。

數據資產價值實現中面臨一系列現實問題，這些問題是企業實施數據資產的合規、確權、治理及管理的基本動因（葉明和馬羽男，2023）。遵循數據價值鏈的理論邏輯，數據資產價值實現機制可以劃分為初始的數據資產合規和確權，以及后續的數據資產治理和管理兩個具體階段。對于數據資產合規和確權問題的分析，需要集中于數據資產確權系統建設（董高靜等，2023）。對于數據資產治理和管理問題的分析，需要著重探究數據資產質量管理系統建設的情境及過程（馬克衛等，2023）。企業在數據資產確權系統及質量管理系統建設過程中，結合具體的應用場景發現數據資產的價值，通過數據計量模型設計實施對數據資產的經濟利益預測（董高靜等，2023）。在此基礎上，企業通過有效的數據資產成本歸集、分攤、數據資產列報與披露等會計處理活動（曾雪云和杜晟，2023），實現財務結構優化和資產價值提升。根據上述分析，本文初步構建了企業數據資產入表路徑的概念模型，如圖1所示。

圖1 企業數據資產入表路徑的概念框架

數據資產確權系統及其質量管理系統建設是企業數據資產入表的基本前提，包括數據資產的合規、確權、治理與管理等數據資產經營活動（馬克衛等，2023）。這些基本前提只是滿足了數據資產入表的基本要求，但數據資產的場景依賴性本質上要求對其進行適宜的經濟利益預測（董高靜等，2023）。為規范地描述預測出來的這種經濟利益，企業需要實施有效的會計處理或入表活動，包括數據資產成本歸集、分攤，數據資產列報與披露等（曾雪云和杜晟，2023）。實施上述過程的結果是既能促進企業內部財務結構優化與資產價值提升，又能通過為報表使用者提供決策有用信息（汪杰和周康林，2023），為企業拓展外部融資渠道，形成真正意義上的數據新質生產力。需要說明的是，數據資產入表行為盡管不涉及對現有會計準則體系的原則性突破，但這畢竟是一項新興會計業務，因此本文既著重考察數據資產入表的前提條件和基本路徑，又著重考察對企業數據資產會計進行處理的具體方法，從而為企業實施數據資產入表提供理論支撐與實踐參考。

三、企業數據資產入表的路徑

《暫行規定》釋放了積極信號，有助于推動企業穩妥論證和加快梳理其數據資源構成，并開展企業數據資源入表工作?；谏鲜銎髽I數據資產入表路徑的概念模型，本文認為，企業不僅要促進數據資產的合規與確權，對數據資產進行有效治理與管理，開發數據資產的應用場景，而且要推進數據資產入表，為報表使用者提供有用信息，從而實現數據資產的保值增值。企業可在數據資產的合規與確權基礎上，從有效治理與管理數據資產、數據資產預期經濟利益的可行性分析、相關成本的合理歸集與分攤，以及數據資產的列報與披露等過程，探索企業數據資產入表的實踐路徑。如下，結合《暫行規定》等文件，進一步對企業數據資產入表的實踐路徑進行闡釋。

（一）企業數據資產的合規與確權

企業數據資產的合規與確權是數據資產入表的邏輯起點，《暫行規定》和“數據二十條”等文件均指引企業須建立完善的合規與確權管理體系。隨著國家數字經濟建設進程加快，數據安全立法由點到面、由面到體加速構建，已基本形成以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律為核心，行政法規、部門規章為依托，地方性法規、地方規章為抓手，國家標準為指南的數據安全法規保障體系。國家發布的一系列法律法規條文不僅要求企業制定和實施清晰的數據合規目標與計劃，梳理數據資產目錄，搭建數據合規的工作藍圖，而且要求企業有效建立數據合規與安全管理體系，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等三權分置的產權運行機制。

（二）企業數據資產的治理與管理

從企業數據資產的業務模式看，企業數據資產的合規與確權是企業數據資產價值發現的必要前提，企業數據資產的有效治理與管理則是企業數據資產價值創造的核心要求。為有效治理與管理企業數據資產，企業不僅要建立數據資產治理體系，構建涵蓋數據資產基礎、業務、技術、管理等屬性的數據標準，而且要建立以數據技術及其質量組織為支撐的數據資產質量閉環管理的機制與系統。其中，企業數據資產質量管理系統包括數據資產質量管理組織職責、運營管理與內控制度等，依托這一系統，企業應將數據定義、產生、使用、監督等全生命周期中的各類數據責任落實到數據角色，并明確承擔數據角色的組織或部門。

（三）企業數據資產預期經濟利益的可行性分析

數據價值鏈表征了企業實現數據價值創造的過程。數據資產具有場景依附性、非消耗性、時效性、共享性和非競爭性等特點，其中，最有實踐意義的特點是數據資產的場景依附性。因此，企業需要結合具體的應用場景去發現數據資產，進而對數據資產預期經濟利益進行可行性分析。例如，某企業通過新車經銷商和旗下二手車平臺獲得掛牌、交易相關數據，在將數據脫敏后，通過接口向產險提供數據查詢服務，從而通過直接收益獲得經濟利益的流入。又如，某銀行將用戶、業務等數據開發形成客戶畫像，應用于風險控制流程的改進，探測風險、降低損失，從而通過節約成本和降低風險獲得經濟利益的流入。數據資產預期經濟利益可行性分析的方法基礎是構建數據資產計量模型。企業可以利用歷史經濟收益數據，結合回歸或AI 模型，通過初始模型及其因子體系設計、特征工程與模型訓練，構建出適應具體應用場景的數據資產計量模型。

（四）企業數據資產相關成本的合理歸集與分攤

企業數據資源生產流程主要包括數據的采集、外購、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等，企業數據資源的整個生產流程均可能產生成本。因此，企業有必要對各個階段的成本進行歸集，并建立合理的成本分攤機制。企業數據資產相關成本的合理歸集旨在通過數據血緣分析，把當前數據產品開發涉及的所有數據資源的成本進行歸集。企業數據資產相關成本的分攤則是通過管理會計分攤因子，把數據儲存成本及數據安全管理成本等分攤到當前數據產品開發涉及的所有數據資源上。企業數據資產入表采用未來適用法，《暫行規定》施行前已經費用化計入損益的數據資源相關支出不再調整。

（五）企業數據資產的列報與披露

在現行企業會計準則框架下，企業數據資源可歸屬存貨和無形資產兩類資產類別?！稌盒幸幎ā穼Υ_認為無形資產和存貨的數據資源，結合數據資源的特點和業務流程等，在初始計量、后續計量處置等方面做出了指引。事實上，企業數據資源入表或列報不是顯示企業數據資源價值的唯一途徑，合理披露能讓企業更充分地展示其數據價值。企業應當強制披露對數據資源進行評估且評估結果對企業重要的信息，尤其是涉及重大數據資源價值評估場景、企業合并對價分攤、數據產品定價、減值測試等信息。企業也可以根據實際情況，自愿披露已確認和未確認的數據資源相關信息。企業應充分平衡考慮成本效益原則對數據資產進行列報與披露，這不僅有助于倒逼自身建立數據資產管理和價值評估體系，也能讓企業更充分地展示其數據價值。

四、企業數據資產會計處理的案例分析

《暫行規定》適用于所有執行企業會計準則的企業和單位，它不涉及對現有會計準則體系的原則性突破，也沒有提出有關資產確認和計量的新條件和方法。結合《企業會計準則第1號——存貨》（財會〔2006〕3號，簡稱“存貨準則”）、《〈企業會計準則第1號——存貨〉應用指南》（財會〔2006〕18 號，簡稱“存貨應用指南”）、《企業會計準則第6號——無形資產》（財會〔2006〕3 號，簡稱“無形資產準則”）、《〈企業會計則第6號——無形資產〉應用指南》（財會〔2006〕18 號，簡稱“無形資產應用指南”）等，企業在使用數據資源及利用數據資源對外提供服務時，符合無形資產定義和確認條件的數據資源適用企業會計準則中的無形資產準則、無形資產應用指南。企業日常持有以備出售的、符合存貨定義和確認條件的數據資源適用企業會計準則中的存貨準則、存貨應用指南。無論是存貨類數據資源還是無形資產類數據資源，其會計處理均包括初始計量和后續計量并對數據資產進行列報與披露，包括強制披露和自愿披露。下文以某企業為案例基于數據資源存貨和數據資源無形資產兩類資產類別分別展開分析。案例企業為新型數據集團公司，為增值稅一般納稅人。

（一）數據資源確認為存貨的會計處理

1.初始計量。企業在數據資源存貨的初始計量中，應重點關注成本確定的問題。企業對于符合存貨定義和確認條件的數據資源，應當確認為“存貨”，并且按照成本法進行初始計量。數據資源存貨成本包括其采購成本、加工成本和其他成本。案例企業數據資源存貨的初始計量方法如表1所示。

2.后續計量。在數據資源存貨的后續計量方面，企業在資產負債表日需要對存貨按照成本與可變現性可變現凈值孰低進行計量。當存貨成本高于其可變現凈值時，則需要計提存貨跌價準備，計入當期損益。企業在資產負債表日，應以確鑿證據為基礎去確定數據資源存貨的可變現凈值。發生跌價的，應當按照可變現凈值計量，同時按照其成本高于可變現凈值的差額計提跌價準備，并計入當期損益中。案例企業數據資源存貨的后續計量方法如表2所示。

表2 數據資源存貨的后續計量示例

（二）數據資源確認為無形資產的會計處理

1.初始計量。企業對于符合無形資產定義和確認條件的數據資源，應按照成本進行初始計量，并根據數據資源無形資產的形成方式，重點關注企業成本確定問題。外購方式取得的數據資源無形資產的成本包括購買價款、相關稅費以及直接歸屬于使該項資產達到預定用途所發生的其他支出。對于企業內部通過研究開發形成的數據無形資產，其成本是包括在開發階段的有資本化條件的支出，而對于數據無形資產處在開發階段但是不符合上述資本化條件的支出，應當費用化處理。在發生時計入當期損益中的，不能夠確認為資產成本。案例企業數據資源無形資產的初始計量方法如表3所示。

表3 無形資產的初始計量示例

2.后續計量。企業在數據資源無形資產的后續計量中，需要注意攤銷和減值兩個問題。企業數據資源無形資產的后續計量應以其使用壽命為基礎，并基于數據資源的價值易變性，對數據資源無形資產的使用壽命進行合理估計，持續關注減值情況。對于一些較為基礎的數據資源，由于其可用于多種場景，因而其使用壽命可能相比更長。對于用于營銷推薦、風險管理等的數據資源可能時效性更強，因而其使用壽命也相應較短，且市場因素等會導致其減值。企業需要綜合考慮所有事實和情況進行合理的判斷。案例企業數據資源無形資產的后續計量方法如表4所示。

表4 無形資產的后續計量示例

五、實務操作難點與對策建議

企業數據資源入表處理，有助于釋放企業數據資源價值，從而塑造企業的數字競爭力。與日益緊迫的政策要求和實踐需求相比，理論界的研究還相對滯后。本文探討了企業數據資產入表的實踐路徑，以及數據資產確認計量、分類核算和單獨列報等方法。研究發現，企業要加快完善數據資產的合規與確權體系，有效建立數據資產治理與管理機制，設計適應具體應用場景的數據資產計量模型，并由此結合數據資源特點和業務流程，對數據資產存貨及無形資產進行合理的初始計量、后續計量、列報和披露。

（一）實務操作難點

本文研究發現，在企業數據資源入表實務操作中還面臨不少難點：

1.企業數據資源的有效確權存在難點。雖然“數據二十條”明確要求“建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制”，但是必須妥善應對的難點包括：如何確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？

2.企業數據資源的成本歸集存在難點?！稌盒幸幎ā芬?，入表數據資源的成本或價值必須能可靠計量。必須妥善應對的難點包括：企業數據用于內部用途時，前期數據收集和后期數據加工均產生了相關成本，如何在兩者間進行合理的成本分攤？企業對外為不同客戶提供數據服務時，如何將同類數據資源的成本合理歸集到各類不同業務中？

3.企業數據資源的攤銷處理存在難點?！稌盒幸幎ā分赋?，企業數據資源可分別適用于無形資產和存貨準則的會計處理。必須妥善應對的難點包括：如何界定企業使用的數據資源、研究階段和開發階段的數據資源，以及開發階段支出資本化的條件？如何確定數據資產在后續計量階段的攤銷年限與折舊處理方法，以及外部審計對企業內部處理的認可與否？

4.企業數據資源的價值波動性處理存在難點。數據資產價值更多依賴其應用場景，當某類數據資產受政策因素等影響而導致企業無法對外提供服務時，數據資產將完全失去價值，會出現最初幾年大部分價值突然消失或喪失的情況，相關數據資產賬面價值甚至變為零。

（二）對策建議

針對上述企業數據資源入表處理的難點問題，本文提出如下主要對策建議：

1.政府相關機構層面。政府相關機構與財會、法律、信息等各領域專家開展深入合作，根據數據資產業務場景獲取典型企業實際操作和相關數據，研討企業數據資源確權、記錄、計量、列報和披露等各環節的難點問題，撰寫會計處理應用案例，以成功的案例引導企業規范數據資源入表實務。

2.企業層面。首先，采用更為清晰的數據資產化服務模式。例如某些企業為客戶提供標準化API 數據接口，客戶可根據不同的查詢需求對指定數據進行查詢，對每次API 接口的調用收益按比例分成，精準對應數據采集成本和數據產品收入。其次，構建并完善數據資產的管理體系。企業應加快建立并完善與數據資源相關的內部管理體系、成本分攤機制和內部控制系統，需要從會計的核算角度，把系統、流程與會計核算等職能和職責結合在一起，重新劃分或者梳理出新的核算體系。再次，合理估計數據資產的生命周期。企業在取得數據資產時，應當按照其經濟利益實現方式、市場價值、數據活性和客戶粘性分析判斷其使用壽命。當數據產品處于價值活躍期時，按直線法攤銷無形資產。在經歷價值活躍期的價值釋放后，建議采用年數總和法、雙倍余額遞減法等加速折舊方法進行攤銷。

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