在当今数字化转型的浪潮中，数据资产入表已成为学术界与产业界竞相探讨的焦点议题，引领着新时代的经济风向标。全国各地积极响应，纷纷投身于数据资产入表的深入研究与探索实践之中。然而，尽管热情高涨，数据资产入表之路仍非坦途，确权复杂性、成本归集难题以及收入与成本匹配的不易，如同三座大山，横亘在落地实施的征途上，对进程与成效构成了不小的挑战。

为精准回应市场关切，破解行业痛点，《一本书讲透数据资产入表》应运而生，由亿信华辰匠心打造，并由机械工业出版社权威出版。此书精心提炼并深入剖析了围绕数据资产入表的36个热门疑难问题，旨在为读者提供一把解锁数据资产价值奥秘的钥匙。从理论到实践，从困惑到解答，本书将引领您穿越数据资产的迷雾，洞见数据驱动的未来新图景。

A: 在实际的信息系统建设或者软件开发中，信息系统和数据两者往往是 主体分离的。由于数据的特性，企业在获得数据后并不是短期持有而更可能是 长期持有，且数据随着时间的推移还会不断增加。这进一步增加了将信息系统和数据进行会计操作分离的必要性。具体方法就是在二级会计科目“数据资源” 下分设数据原始资源和数据产品两个三级会计科目。

Q2. 数据原始资源包括哪些？

A: 数据原始资源主要是指企业持有的数据集合，包括未加工、加工中及加工后的数据集合。

未加工的数据集合，如外部采购、外部交换、外部爬取以及自主采集的数 据集合。

加工中的数据集合，如中间态数据集合。中间态数据，是指会被其他系统用  作数据原料产生能实现直接经济利益流入或内部使用价值（有用）的服务的数据。

加工后的数据集合，即数据产成品，指那些不再需要进一步加工、可以被 终端系统直接使用的数据。

Q3. 通过外购的数据原始资源是计入无形资产还是计入存货？

A: 通过外购的数据资源，根据企业会计准则的入表确认相关规定，分为 以下两种情形。

企业通过外购方式取得、符合无形资产确认条件的数据资源，按无形资 产准则摊销金额计入当期损益或相关资产成本。

企业通过外购方式取得、符合存货确认条件的数据资源，按照存货准则 将其成本结转为当期损益。

Q4. 数据产品包括哪些？

A: 数据产品，是指能将数据原始资源转化为对内产生经济价值或对外形 成经济利益流入的产品。它可以是基于软件产品和服务的服务性产品，也可以 是将软件产品、服务与数据资产的权益打包后形成的权益性产品。也因此，数 据产品应以无形资产的形式存在。

表 B-2 所示为数据产品按照形态的分类。关于数据产品的详细介绍参见《一本书讲透数据资产入表》第 9 章。

表 B-2   数据产品按照形态的分类

Q5. 数据产品怎么入表？

A: 数据产品符合条件的可按照存货或无形资产路径入表，但按照存货入表 过程缺乏更加明确的指引，因此此处介绍的是针对无形资产路径下的入表步骤。

基本步骤，分为数据产品确认、数据产品计量和记录、数据产品报告三个 阶段。每个阶段还包含不同的细分步骤，具体步骤见图 B-4。详情参见《一本书讲透数据资产入表》第 9 章。

Q6. 数据资源的初始计量是根据什么计量的？

A: 数据资源的初始计量是根据成本法进行计量的。按照成本法，数据资 源的计量包括获取、处理、存储等环节中发生的各项成本。这些成本可能涉及 数据采集设备的购置费用、人力成本、技术支出、数据存储设备的费用等。在 计量过程中，这些原始费用会被合理地分配和计入数据资源的总成本中，从而 形成数据资源的初始计量。

Q7. 《暂行规定》提出数据资源入表前后，企业会计报表处理有什么变化？

A: 《暂行规定》提出数据资源入表前，企业可能将数据资源的采购成本作 为费用直接计入损益表，在当期反映在费用项目中。这种处理方式会导致企业在当期利润表现上受到较大影响，可能导致当期利润水平下降，从而影响财务 指标的表现。

《暂行规定》提出数据资源入表后，企业在处理数据资源成本时会选择将  其作为长期资产纳入资产负债表，并逐步摊销以反映其对未来经济效益的贡献。数据资源成本资本化后，企业财务报表中的资产规模和净利润水平可能会有所  增加，资产负债表结构和利润表的表现会有所变化。

Q8. 数据资源的初始计量和入表对企业的作用是什么？

A: 数据资源的初始计量和入表对企业的作用在于将报表中的相关费用转 化为无形资产，从而改变企业的资产构成，显性地提升企业的资产规模和内在 价值。同时，还可以帮助企业精确量化和全面审视其在数据资源开发领域的投 资规模与成效，使企业可以更准确地评估数据资产的价值创造能力，进而优化 资源配置，指导未来的投资决策。

Q9. 数据资源的初次入表是否能够充分体现和挖掘数据的价值？为什么？应当如何体现？

A: 不能，数据资源的初次入表虽然能够将数据相关费用转化为无形资产， 但其作用是有限的，并不能体现数据的稀缺性价值和日益增长的数据价值（详  见 《一本书讲透数据资产入表》10.1.2 节）。

数据价值主要通过内部流通、外部市场的服务和交易、金融市场的收益和 回报三个方面来体现（详见《一本书讲透数据资产入表》 10.2 节和 10.3 节）。

Q10. 数据资产入表和数据金融（发挥数据的金融属性）的关系是怎样的？

A: 和传统资产金融方向的创新应用类似，数据资产也是先进行会计入表  形成报表资产（成本入表、获得资产），再以报表资产为基础推进数据资产评估  和交易（收益法评估、形成收入、资产增值），最后进入交易与流通市场中发挥  金融属性（收益法 / 市场法评估、资产变现）。这三步共同构成一条清晰的数据  价值实现路径，前一步为后一步提供确权依据和评估基础等，是后一步的前提， 后一步为前一步提供价值实现场景和收益激励，它们相辅相成，缺一不可。

Q11. 数据金融可能的形式有哪些？

A: 参照资本、土地等要素金融化的经验，数据金融的形式主要包括数据 信贷、数据股权和数据证券三个方面。详情参见《一本书讲透数据资产入表》第 12 章。

以上就是关于数据资产入表的实操步骤详解。更多内容可参考全网最全“数据资产入表知识地图”：