为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，2023年8月，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。

企业在贯彻实施时应注意哪些事项：

一是正确做好前后衔接。《暂行规定》是在现行企业会计准则体系下的细化规范，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，不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策。同时，《暂行规定》要求采用未来适用法应用本规定，企业在本规定施行前已费用化计入当期损益的数据资源相关支出不再调整，即不应将前期已经费用化的数据资源重新资本化。

二是严格执行企业会计准则。企业应当严格按照企业会计准则关于相关资产的定义和确认条件、无形资产研究开发支出的资本化条件等规定以及《暂行规定》的有关要求，结合企业数据资源的实际情况和业务实质，综合所有相关事实和情况，合理作出职业判断并进行会计处理。

三是积极加强信息披露。随着产业数字化和数字产业化进程加快，数据资源对于企业特别是数据相关企业的价值创造等日益发挥重要作用，投资者、监管部门、社会公众等有关各方均关注数据资源的利用情况。《暂行规定》兼顾信息需求、成本效益和商业秘密保护，创新提出自愿披露方式，并围绕各方关注对披露重点作出规范和指引。企业应当充分认识提供有关信息对帮助更好理解财务报表、揭示数据资源价值的重要意义，主动按照企业会计准则和《暂行规定》的披露要求，持续加强对数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息的自愿披露，以全面地反映数据资源对企业财务状况、经营成果等的影响。

数据要素：财务报告的新燃料和资本市场的新引擎

在当前数字化的浪潮下，数据已经成为劳动、土地、知识、技术以后的第五大生产要素，“数据就是资源”已成为共识。当下，各行各业的企业正逐步拥有属于自己的数据资产，作为宝贵战略资源，如果不能反映到财务报告上面，会计报表的公允性和反映企业状况的能力便无法充分展现。 数据资产入表，对会计决策有效性、资本市场有效运转都具有举足轻重的作用。

靴子落地，政策明确要求数据资产纳入会计报表

数据资产入表是指企业可将符合会计准则要求的内部使用的数据资源确认为无形资产，日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源确认为存货，在会计报表附注中将数据资源相关会计信息进行披露。 符合相关会计准则要求的数据生产和购买成本，将先计入无形资产或存货，使用或出售后再结转为当期损益，减少当期数据生产成本，增厚企业利润。

2022年年底，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出了二十条具体发展意见，构建了关于数据要素基础制度的完善框架。 今年3月，国家数据局正式获批成立，标志着数据要素市场开始规范化发展。 8月21日，财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为无形资产或存货。数据资源会计处理方式的确定，意味着数据将作为资产正式被纳入会计报表，数据价值凸显。 9月8日，又一部推动数据资产化的财会文件重磅出炉。在财政部指导下，中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》，自2023年10月1日起施行。该《指导意见》，正式明确了数据资产将以何种价值入表，以及未来将以何种价值交易，进一步推动数据要素的价值实现。

数据作为资产被纳入会计报表，有何意义？将产生哪些影响？ 对此，中国经济时报采访北京邮电大学经济管理学院教授曾雪云：数据资产的估值、交易、权益管理是一个世界性难题，需要加强前瞻性研究，主动应对新经济的影响。数据资产准则的制定，关系到未来经济话语权，谁率先制定数据资产准则，谁就在很大程度上定义了数字经济的运行规则。　　通过数据资产估值入表，理顺数据产权治理，发挥会计准则“启动器”作用，将释放出前所未有的数字经济动能。当前的资产负债表核算逻辑仍然是工业经济思维模式，但数字经济下企业拥有和控制的经济资源很多都是“软性资产”。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，在核算企业“软性资产”上具有里程碑式的意义，将开启新的资产核算理念。　　也要注意到，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》还不是真正意义上的“数据资产准则”。它的主要作用是将既有会计规则迁移到数据资产，给出数据资产入表核算的通道和指引。但无论是归入无形资产，还是归入存货资产，仍较少体现数据资产的特有属性。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》向建立数字经济价值核算与交易机制迈出了第一步。下一步，还有大量、复杂、挑战性的工作，要在更高层面展开数据资产准则相关工作。

数据迈向资产化的最后一公里该如何走？

对于企业而言，如何结合现有的数字化建设成果，丰富数据资产化的方法路径，加速推进数据要素的价值释放，成为了企业在数据从资源化利用阶段迈向要素化配置阶段的重大变革期脱颖而出的重要命题。对此，企业应从如下3大方面着手进行准备：

1规范数据资源的核算，使得数据资源成本能够“看得清，算得准”

如果企业期望实现数据资源的“入表”，则必须满足“成本能够可靠地计量”的前提条件。由于数据资源形态的特殊性，如何进行合理的成本归集和分摊以确保数据资源成本的完整性和准确性是当前的实务难点。在数据资源相关成本归集与分摊过程中，由于企业信息系统在支撑主要业务经营的同时也产生经营数据，日常业务运营成本与数据资源产生成本的界定和区分离不开对于相关流程的梳理和优化。企业需从如下方面进行准备：

►建立成本归集与分摊机制：对数据资源产生过程中所占用的企业资源进行梳理，并结合相关规定和企业实践建立一套合理的数据资源相关成本归集与分摊机制，并可以支持上述机制在系统中落地；

►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；

►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。

2加强数据资源管理，夯实企业数据基础

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。从以下角度协助企业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。

►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；

►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；

►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，制定相关数据资源管理制度的优化方向，明确各级流程划分，全面梳理需纳入数据资源管理制度体系优化的事项。重点关注业财融合的领域，为企业提供更具价值的管理举措和可行的落地方案。

3盘清数据资源现状，保证数据的合规与确权

《暂行规定》的适用范围明确了数据资源应由企业“合法拥有或控制”，我国近年来也陆续出台了一系列数据产权制度，可见数据资源合规与确权的重要性。企业应盘清数据资源现状，从以下方面保证数据的合规与确权：

►数据合规：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，明确各类数据资源的定义，形成企业统一的数据账和数据资源目录。同时，通过建立数据合规管理机制，确保数据资源的合法、合规。

►数据确权：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。