引言
2022年12月2日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“《数据二十条》”），指出要充分发挥海量数据规模和丰富应用场景优势，同时明确提出探索数据资产入表新模式。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“《会计处理暂行规定》”），并将于2024年1月1日正式施行。《会计处理暂行规定》是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济决策部署的具体举措，这一举措迈出了从数据资源到数据资产的关键一步，有利于盘活数据资源价值，提升企业数据资产意识，增强企业对数据进行深度开发利用的动力，进而有效激发数据交易市场的活跃性。

数据资源入表意味着企业可以将数据资源确认为企业资产负债表中“资产”一项，对于拥有丰富数据资源的企业有望在财务报表中体现其真实价值和业务贡献，进而提升企业财务报表质量。与此同时，数据资源入表在盘活数据资源价值的同时，也有利于展示企业的数字竞争优势，为企业依据数据资源开展投融资等业务提供依据。

本文将对《会计处理暂行规定》的主要内容、数据资源入表的现实挑战等进行介绍和解读，以期为企业在数据资源治理和实现数据资源资产化过程中可能遇到的问题提供应对之策。

一、《会计处理暂行规定》的主要内容
1. 适用范围
《会计处理暂行规定》对两类数据资源进行了规范，分别是企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但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。

《会计处理暂行规定》并未对“数据资源”的定义进行明确，而是根据数据资源是否符合《企业会计准则——基本准则》（以下简称“《会计基本准则》”）中资产的确认条件将其区分为符合资产确认条件的“入表”的数据资源和不满足资产确认条件的“不入表”的数据资源。事实上，《会计处理暂行规定》仅是对现行企业会计准则的细化规范，其在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等相关准则是一致的。根据《会计基本准则》，资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。进一步地，数据资源只有在同时满足以下条件时，才能够被确认为资产进而存在入表的可能性：（一）与该资源有关的经济利益很可能流入企业；（二）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。

结合《会计基本准则》对资产的定义，由企业拥有或者控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制。因此，如果相关数据资源能够被确认为资产，该等数据资源至少应当由企业拥有或控制。由于数据的特殊性，目前为止针对数据权属的问题尚未形成清晰的解决方案。《数据二十条》提出的“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”（以下简称“三权分置机制”）在一定程度上为数据资源确认为资产厘清了方向。例如，对于企业通过外购等方式取得的数据资源，即使企业不拥有所有权，但是在遵守相关法律法规的前提下，企业依然可以享有数据资源持有权、数据加工使用权以及对该等合法拥有或控制的数据资源进行开发形成的衍生数据或数据产品的合法权利。在满足其他资产确认条件的前提下，该等数据资源便可以按照相关会计处理规定“入表”。

2. 数据资源会计处理适用的准则
《会计处理暂行规定》明确规定企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。在此基础上，《会计处理暂行规定》将“入表”的数据资源进一步区分为“企业使用的数据资源”和“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”两类，并分别规定了两类数据资源适用的会计处理准则。对于企业使用的数据资源，企业应当按照《企业会计准则第6号——无形资产》及应用指南（以下简称“《无形资产准则》”）进行相关会计处理，而对于企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，企业则应当按照《企业会计准则第1号——存货》及应用指南（以下简称“《存货准则》”）进行相关会计处理。

值得注意的是，《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》中对第一类数据资源的表述是“企业内部使用的数据资源”，正式发布的《会计处理暂行规定》则将其修改为“企业使用的数据资源”。从文字变化来看，纳入《无形资产准则》处理范围的数据资源不仅包括企业内部使用的数据资源，同时还包括企业利用数据资源对客户提供服务。关于利用数据资源对客户提供服务的具体情形，实践中通常体现为企业将其持有的数据资源授权给客户使用。该等情形下的数据资源与被确认为存货的“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”存在明显区别。

具体而言，根据《无形资产准则》，无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产，而根据《存货准则》，存货是指企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。由此可以看出，相比于确认为无形资产的数据资源，确认为存货的数据资源企业持有的最终目的是对外进行销售，实践中企业通常是以交付数据产品的形式进行交易，且该等数据产品一般为高度定制化的数据产品，是由企业根据客户的特定场景需求对数据资源进行加工生产所形成。而对于并非以交易为最终目的数据资源，例如常见的标准化数据产品，由于其无需根据客户需求进行定制化开发，企业一般不会卖断销售，因此通常仅是向客户提供该等数据产品的使用授权。

总而言之，在数据资源确认入表后，企业应当根据企业会计准则相关规定，结合数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源类型进行合理确认。对此，《会计处理暂行规定》进一步明确，企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《无形资产准则》等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本；同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》（以下简称“《收入准则》”）等规定确认相关收入。而企业出售确认为存货的数据资源，则应当按照《存货准则》将其成本结转为当期损益；同时，企业应当按照《收入准则》等规定确认相关收入。。

3. 数据资源的列示和披露要求
根据《会计处理暂行规定》，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，分别在“存货”、“无形资产”、“开发支出”项目下增设“数据资源”项目。此外，企业还应当按照相关企业会计准则及《会计处理暂行规定》等，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露，对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。

与此同时，企业可以根据实际情况，自愿披露数据资源（含未作为无形资产或存货确认的数据资源）的相关信息，例如：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；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；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；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。

二、数据资源入表的现实挑战
1. 数据合规
如前所述，对于可以被确认为企业资产的数据资源首先需要满足“由企业拥有或控制”的前提条件，虽然《数据二十条》提出的三权分置机制为解决数据权属问题提供了初步路径，但企业在实际经营过程中依然需要重点关注数据合规方面的问题，为数据资源入表扫清源头上的障碍，特别是针对数据来源、数据处理、数据管理、相关业务运营等全链条，均应当充分考虑合规事宜。

（1）数据来源合规
企业数据资源的取得方式因业务场景的不同有多种，例如自行生产、公开数据采集、授权使用等。对于除自行生产之外的其他数据资源，企业应当确保数据资源的取得不违反相关法律法规的强制性规定，不侵犯任何第三方的合法权利。例如，对于企业通过数据爬虫方式获取的公开数据，企业应当关注数据爬虫行为本身是否符合法律法规要求；又例如，企业通过APP、传感器等方式自行采集个人数据时，应当确保取得相关数据主体的授权；对于从其他数据提供方处购买相关数据的情形，企业同样应当关注所购买的数据是否具有合法的来源，必要时可以要求数据提供方作出相关陈述保证，保证其提供给企业的数据已取得了所有相关数据主体的合法授权，不侵犯任何相关数据主体的合法权利等。

（2）数据处理合规
数据处理合规要求企业对数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等均符合相关法律法规的要求。例如，当企业的数据资源中包含个人信息时，企业处理个人信息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则；应当具有明确、合理的目的；应当遵循公开、透明原则等。对于敏感个人信息，应当遵守相关法律法规关于敏感个人信息的特殊规定。又例如，当企业的数据资源中包含重要数据时，由于重要数据一旦被泄露或篡改、损毁，可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全，因此企业还应当遵守国家关于重要数据的特殊处理要求，对重要数据实行重点保护。

（3）数据管理合规
《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》以及《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规均对企业的数据管理提出了明确要求。例如，企业开展数据处理活动应当制定内部管理制度和操作规程，采取相应的安全技术措施；对数据实行分类分级管理；处理重要数据应当明确数据安全负责人和管理机构；对重要数据处理活动定期开展风险评估；制定并组织实施个人信息安全事件应急预案；定期对个人信息处理活动进行合规审计等。

（4）相关业务运营合规
企业在开展和数据相关的业务时还应当依照相关法律法规取得相应的资质证照。例如，对于通过互联网平台的方式获取数据的企业，应当获得互联网相关业务所需的增值电信业务等相关证照，倘若企业提供的服务具有舆论属性或者社会动员能力，企业在向公众提供前还应当进行安全评估，并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案手续。

2. 资产确认
根据《会计基本准则》，企业将数据资源确认为资产不仅需要符合资产的定义，而且需要满足资产的确认条件，即“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”和“该资源的成本或者价值能够可靠地计量”。对于数据资源而言，符合资产的定义可能相对较为容易，但是由于其本身的特殊性，在论证其满足上述两项确认条件时则会存在一定的困难。

（1）与该资源有关的经济利益很可能流入企业
实务中，一般认为当经济利益流入企业的概率超过50%时，则符合“很可能”的标准。但是如何论证数据资源是否很可能给企业带来经济利益在特定情形下往往较为困难。以无形资产为例，《无形资产准则》明确企业在判断无形资产产生的经济利益是否很可能流入时，应当对无形资产在预计使用寿命内可能存在的各种经济因素作出合理估计，并且应当有明确证据支持。对于企业通过外购等方式取得的数据资源而言，一般认为双方基于合理商业理由和谈判协商的定价反映了双方对该数据资源未来经济利益的合理预期，在没有其他相反证据的情况下，可能相对容易举证能够为企业带来潜在的未来经济利益流入[1]。然而对于企业内部产生的数据资源而言，预计使用寿命等各种经济因素对数据资源是否很可能流入企业的影响很难有充分的证据支持。

（2）该资源的成本或者价值能够可靠地计量
对于确认为无形资产的数据资源而言，根据《会计处理暂行规定》，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，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。对于企业内部数据资源，《会计处理暂行规定》暂未对其成本包含的具体事项进行明确。而对于确认为存货的数据资源而言，根据《会计处理暂行规定》，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。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。

和其他类型的资源相比，由于数据资源通常是伴随企业日常经营活动产生的，因此在数据资源相关成本归集与分摊过程中，往往难以对企业经营成本与数据资源研究开发成本进行明确区分，这也是当前实务中数据资源成本计量的难点。特别地，对于特定类型的数据资源，企业还需要根据市场环境、业务需求等因素对该等数据资源进行进一步加工处理和更新迭代，如何归集和分摊该等更新迭代过程中投入的成本也是企业需要解决的一个问题。

三、数据资源入表企业的应对之策
1. 建立数据资源合规管理机制
一方面，企业应当结合自身实际情况，从数据来源、数据处理、数据管理及相关业务运营等方面建立健全数据资源合规管理机制，明确管理职责分工，落实数据资源分类管理等制度和流程，严格履行相关法律法规中的数据合规义务，为数据资源入表扫清障碍。另一方面，企业应当对自身的数据资源进行梳理，形成统一的数据资源目录，并根据数据资源的实际变化情况定期对目录进行更新和维护。在完成数据资源识别梳理工作的前提下，企业还应当对数据资源的治理、应用等方面进行精细化的规范设计，为充分发挥数据资源价值打下坚实基础。

2. 建立数据资源价值评估机制
企业应当结合不同的数据资源类型，通过建立数据资源的价值评估机制，对数据资源有关的经济利益进行有效衡量，合理论证数据资源预期为企业带来经济利益的实现方式，打通数据资源资产化的实现路径。此外，企业还应当对数据资源实行全生命周期的管理，通过建立有效的数据治理体系和成本归集与分摊机制对不同类型的数资源以及各个阶段的成本进行归集与记录，实现数据资源成本或价值的可靠计量。

3. 完善数据资源运营流通机制
在对数据资源进行合规管理和有效价值评估的基础之上，企业还应当进一步完善数据资源的运营和流通机制，通过数据交易等方式获得数据资源经营的收益，确保数据资源的有序流通和实现数据资源的价值增值。关于数据交易应当关注的要点，可参见我们之前的文章《数据交易协议：Checklist请收好》。

结语
数据作为新生产要素，已成为数字经济时代的基础性资源并发挥核心引擎作用。《会计处理暂行规定》施行在即，同时给企业带来了机遇和挑战。企业应当进一步加强数据资源治理与管理，规范数据资源相关会计处理，探索数据资源价值的实现方式，在迎接挑战的同时以数据资源入表为契机，积极投身数据要素流通浪潮之中，助力企业在数字化转型的过程中实现价值的提升。