数据资产入表：数据资产化的探索与实践

杭 程

2024年9月27日，国家数据局发布《关于促进企业数据资源开发利用的意见（征求意见稿）》，再次明确企业对其在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据，依法享有法律法规规定的、民商事合同或行政协议约定的数据权益。推动数据持有权、使用权、经营权等分置运行，鼓励探索市场化、场景化的“授权使用、分享收益”新模式。数据作为新型生产要素，已深度融入经济社会生产、分配、流通、消费等各个环节，成为推动经济发展的重要驱动。而数据资产化是释放数据价值的重要方式，是数据资源转化为新质生产力的必由之路。如何将数据转化为有价值的资产已成为促进企业竞争优势、经济高质量发展的重要课题。目前各地已陆续开展数据资产入表实践，而在数据入表过程中，数据资产权属确认、会计处理、合规安全等问题尤为突出，笔者不揣浅陋，试对相关问题进行厘清与探讨，以期为企业开展数据资产入表工作提供参考。

一、数据资产化的背景与内涵

（一）数据资产化的背景

随着经济活动数字化转型加快，数据要素对提高生产效率与促进经济发展的作用越发凸显。2019年11月，党的十九届四中全会发布《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将“数据”列为生产要素，并在国家层面对数据要素市场建设进行系统性规划。2020年5月，中共中央、国务院在《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》中提出，加快培育发展数据要素市场。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》将“加快数字化发展，建设数字中国”作为国家战略发展目标、政府工作重点及人民的行动纲领，要求充分发挥数据在产业发展中重要作用。2022年12月，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》），从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建我国数据基础制度体系，具有里程碑意义。2023年10月，国家数据局正式揭牌组建，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等工作。

《数据二十条》围绕数据产权分置、数据确权授权以及各参与方权益保护等方面，初步构建起数据产权制度框架，对于我国数据产权制度建设具有开创意义，为数据资产入表提供了政策依据。《数据二十条》打破传统物权的限制，基于数据的非排他性与可再生性，聚焦数据在收集、存储、使用、加工等数据处理环节以及各参与主体的贡献与权益，创新性构建数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权运行机制。同时，《数据二十条》明确公共数据、企业数据、个人数据的确权授权机制，明确对数据来源者和数据处理者相关的合法权益保护，以缓解数据安全与数据流通的内在紧张。此外，《数据二十条》明确提及探索数据资产入表新模式，为后续的数据资产化具体路径奠定了基础。2023年8月1日，财政部制定印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），明确符合规定的数据资源可确认为会计意义上的资产，标志着我国数据资产化探索进入实质性阶段。2023年9月8日，中国资产评估协会发布《数据资产评估指导意见》，为数据资产评估提供了指引。至此，数据资产入表与衍生的创新应用已具备初步的规范依据，具有一定的实践性与可操作性。

（二）数据资产化的内涵

我们习惯性将某一项对企业有经济价值的资源称为“资产”，这暗含着会计准则中资产“经济利益有可能流入企业”的确认条件。但数据并非天然的资产，一般语义上的数据资产实质指数据资源，故严格意义上应是“数据资源入表”而非“数据资产入表”，不过基于语言习惯本文对此不作严格区分。从数据的形态演进与价值转化路径来看，数据经历了从“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”的形态演进，遵循了“价值源泉—潜在价值—实现价值—价值倍增”价值转化。[[1]]原始数据指初次或源头收集的、未经加工处理的数据，其往往是无序且碎片化的，尤其是半结构化数据和非结构化数据，难以直接提炼价值。原始数据在流通或持有过程中，经过各参与方的采集、标注、集成、汇聚等过程，最后形成可采、可见、互通、可信的数据资源。数据资源再经过进一步的加工、整合和价值挖掘等步骤，转化为经济价值可量化的数据资产，这一过程即为数据资产化。广义上的数据资产化是遵循数据确权、数据估值、数据流通的动态演进路径的复杂过程。数据资产化的本质是数据与劳动、知识、管理、资本和技术等要素相结合，协同进行价值创造的过程。狭义上的数据资产化是数据作为一项资产在企业资产负债表中进行会计确认的过程，即数据资产入表的过程。

数据资产化发挥着重要经济驱动与社会驱动作用。数据资产化通过要素驱动、融合反馈、协同提升等机制，促进生产、创新和交易效率提升，并推动组织结构变革和商业模式创新，提高企业的生产效率和经济效益。数据资产化将数据资源以资产的形式在市场上进行互通共享并应用于各类场景产生乘数作用，有利于促进数据流通、强化风险管控与平衡利益分配。[[2]]此外，数据资产化是实现数据价值转化的核心途径，也是拓展数据创新衍生应用，通过多元化方式为企业带来经济利益释放数据价值的前提。数据资产入表以后，数据的金融属性将得以进一步彰显。企业可以通过数据质押融资、数据作价入股、数据信托和数据资产证券化等方式探索金融化路径，从而进一步提升数据资产的价值应用空间。

目前，数据资产入表的方式主要有两种，其一是以数据资源的形式直接入表，其二是以数据产品的形式入表。[[3]]1.以数据资源形式入表的情形下，企业多以自用的数据资源入表，将数据资源直接使用或与其他要素相结合的方式支持其他生产经营或管理活动。囿于现有规定，企业直接将数据资源出售存在潜在的合规风险，故较少以待售的数据资源入表。2.以数据产品或服务形式入表的情形下，企业将数据资源加工处理形成的数据加工品或数据服务确认为数据资产。数据产品可分为场内挂牌与场外不挂牌两种，数据产品挂牌与否并与入表无必然联系。总体上，场外不挂牌的数据产品数量更多，但场内挂牌一般强制对数据产品进行确权与合规审查，且场内交易可以证明相关数据产品能够为企业带来利益流入以及公允的交易价格，这与数据资产入表的底层逻辑相契合，有助于相关数据产品入表。有观点认为企业在非同一控制下合并时也会造成数据资产入表，但本文认为，在此情况下企业仍是将数据资源确认为无形资产入表，与第一种入表方式并无本质区别，只是数据资产入表发生在企业并购过程中。

二、数据资产的确权与合规

（一）数据资产确权

数据资产的价值建立在相应的权利基础之上，数据资产化的首要前提就是企业对于资产化的数据资源必须合法拥有或控制。因此，推动数据资产化的第一步就是数据确权，数据确权为数据的合法利用和数据资产化的收益占有提供前提依据。数据确权具体指明确数据的权属关系，确定数据资产的权利主体和权利内容的过程。但数据的无形性与非竞争性等特性使得数据确权这一问题变得尤为复杂。一方面，尽管数据需要依托载体而存在，但数据本身不存在物理上的实体，这使得数据无法依靠占有实体而排除他人的干涉；另一方面，当数据被用于不同目的或被多个人使用时，不仅不会减少每个数据使用者的数据使用价值，还能增加社会总价值。

正是由于数据的上述特性，学界对于数据的权利内容与性质存在较大争议。关于数据权益主要有三种观点：其一，所有权说，即认为数据可以产生所有权，因为数据权益具有积极权能与消极权能，与物权相似。但物权系绝对权、对世权，以“占有”状态为展开保护权利人的排他性权利。而数据特性决定同一数据可同时被多个主体“占有”，且若赋予数据权益人对数据享有排他性权利将阻碍数据流通。其二，知识产权说，该观点认为绝大多数的数据可作为作品或商业秘密进行保护，而剩余有限的数据可通过有限的排他予以保护。事实上，构成汇编作品或可以被认定为商业秘密的数据自然可以通过知识产权路径予以保护，但大数据背景下的数据资源与数据产品往往难以被认定为作品，而商业秘密的保护方式又会妨碍数据的利用。[[4]]其三，数据财产权说，有学者认为数据是一种新型的权益客体，针对有体物的物权以及针对无形智力成果的知识产权难以全面实现对数据权益主体所享有的经济利益的保护，数据财产权应确立为新型民事权益予以保护。此外，也有学者认为对于数据既难以构建产权制度，也不需要构建一项民事权利，仅需按照具体的行为规则、以法律关系的视角进行调整，主张通过合同法律与竞争法律规范保护数据。[[5]]

根据《企业会计准则——基本准则》，资产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。企业不仅可以将“拥有”的资源确认为资产，也可将“控制”的资源确认为资产。在数据产权制度尚未出台前，企业难以证明其对数据享有所有权，可通过证明合法控制相关数据资源以实现数据资产确认的目的。《数据二十条》提出的数据资源持有权实质上体现的就是企业对数据的控制。企业可自行判断是否能够合法控制相关数据资源，亦可聘请第三方机构对相关数据资源进行评估。实践中，企业通过对相关数据资源进行登记的方式证明[6]其合法控制相关数据资源，享有相应的数据资源持有权。而交易所登记之所以能为企业合法控制数据资源背书，是因为交易所的登记以第三方合规评估为前提。所以不管选择何种证明方式，数据确权都以企业数据合规管理为基础，数据确权与数据合规互为表里。

（二）数据资产入表合规

企业数据合规是数据资产入表的基础与依据，企业在数据资产入表前应落实数据合规要求，以满足“合法拥有或控制”的资产确认条件。具体到数据资产入表阶段，数据合规主要包括数据来源合规、数据处理合规与数据管理合规。数据来源渠道主要包括内部生成、外购、公开收集、个人授权以及其他方式获取的获取。[[7]]1.对于内部数据，应重点关注数据生成依据、数据生成目的与数据生产过程，确保数据是在遵循相关法律法规、行业标准以及企业内部制度的前提下产生的。2.对于外购数据，需重点审查供应商的合规状况，要求供应商说明数据的来源渠道，明确供应商的授权的范围。3.对于公开收集的数据，应重点审查数据收集对象、收集内容与收集方式的合规性。实践中存在大量通过爬虫爬取数据的情况，通过爬虫爬取数据时，需遵守Robots协议等网站明确公开的协议，避免爬取平台禁止爬取的数据，如果平台已明确发出停止数据爬取的相关通知说明，则应暂停数据爬取行为，及时采取对策。另外，爬取数据需要在合理的限度内，不应在短时间内频繁爬取，不应侵入、破坏平台的反爬措施。4.对于个人授权数据，应重点审查授权（指《个人信息保护法》项下的“同意”）的真实性、合法性与有效性，并应符合《个人信息保护法》关于同意的各项合规要求。需注意的是，个人有权随时撤销或变更其授权，个人数据还应审查授权是否存在被撤销或变更的情况。

根据《中华人民共和国数据安全法》规定，数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输等。1.关于数据收集，企业在收集数据时应严格遵守合法性、正当性与必要性原则，对于特定行业或领域的企业，还应遵循行业或领域特别规定。2.关于数据存储，应重点关注数据存储期限、存储安全与存储地点。企业对于个人信息的保存期限应为实现个人信息主体授权使用的目的所必需的最短时间。另外，企业还应根据处理数据的类型、所处行业以及企业性质，视情况履行本地化储存义务。3.关于数据使用，企业不得将收集的数据用于非法目的，不得使用非法手段或以非法形式使用数据，否则可能构成民事违约或侵权、行政违法，乃至承担刑事责任。例如，针对个人信息，直接将个人信息提供给第三方仍需遵循具备合法性基础，履行了《个人信息保护法》规定的合规义务，除非该等个人信息已“匿名化”，采用任何方法均无法还原；显著区分个性化展示的内容和非个性化展示的内容，并应当同时提供不针对其个人特征的选项，履行个性化展示义务；自动化决策要坚持决策透明、结果公平公正的原则，对个人信息有重大影响的自动化决策应设置人工干预机制。4.关于数据加工，应着重审查数据转换、汇聚、清洗、分析等加工环节的合规性。5.针对数据传输，企业应根据传输的数据类型、级别和应用场景，制定安全策略、操作规程并采取保护措施。

企业数据管理合规主要包括数据安全管理组织、数据安全管理制度、数据分类分级管理、人员安全管理等。1.企业应建立数据安全管理组织[8]，明确数据安全管理组织与数据安全负责人的职能范围，制定数据安全管理流程，监督数据安全管理执行情况。2.企业应制定并落实数据安全评估、数据访问权限管理、数据全生命周期管理、数据安全应急响应、数据合作方管理、数据出境、数据脱敏等制度。3.企业应建立数据分类分级管理体系，在处理不同类型的数据时，采用相应程度的行为规范和管理制度。尤其是当企业处理的数据涉及个人信息、重要数据、核心数据时，应确保处理行为符合相关规定。4.人员安全管理方面，企业在雇佣时应关注关键数据岗位人员的安全意识与专业能力，与所有涉及数据服务的人员签订安全责任承诺或保密协议，定期开展数据安全培训。

三、数据资产入表的会计处理

（一）存货的会计处理

《暂行规定》是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理发挥会计基础作用的重要一步。基于与国际会计核算接轨、稳健推进等考量，《暂行规定》并未改变现行准则下的会计确认计量方法与要求，其本质上是对现行准则的重申与细化。按照《暂行规定》《企业会计准则》等规定，目前对符合条件的数据资产主要分为两大类，存货和无形资产。企业在对资产分类时，应考虑持有目的、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情况，对于日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，应当确认为存货，而对于拥有或者控制的并使之达到预定用途产生经济效益的应当认定为无形资产。企业数据资源入表按照会计核算流程主要包括资产确认及分类、成本归集和计量、后续计量和终止确认、列示和披露。

    根据企业获取方式的不同，数据资产可确认为外购的存货、加工的存货、其他方式取得的存货等类别。1.对于外购方式取得的数据资产，其入账成本包括购买价款、相关税费、保险费，数据权属鉴证、质量评估等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。2.对于通过数据加工取得的，其初始计量包括采购成本、数据采集脱敏、清洗、标注、整合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.企业取得的其他方式主要包括接受投资者投资、非货币性资产交换、债务重组、企业合并等。投资者投入存货的成本，应当按照投资合同或协议约定的价值确定，但合同或协议约定价值不公允的除外。通过非货币性资产交换、债务重组、企业合并等方式取得的成本，应当分别按照其对应的会计准则的规定确定其入账成本。

就后续计量与终止确认而言，企业出售确认为存货的数据资产应当采用先进先出法、加权平均法或者个别计价法确定发出存货的实际成本。对于不能替代使用的存货、为特定项目专门购入或制造的数据资源以及提供的劳务，建议采用个别计价法确定发出的成本。出售的存货应当将其成本结转为当期损益，相应的存货跌价准备也应当一并予以结转。资产负债表日，根据会计信息质量谨慎性要求，存货应当按照成本与可变现净值孰低计量。

（二）无形资产的会计处理

无形资产主要的取得方式为外购与自行开发两种，外购无形资产的初始计量与外购存货的初始计量相似，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项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费用支出。自行开发的无形资产的确认与初始计量相对复杂些，2024年10月31日，财政部会计司网站新增关于数据资源会计处理实施问答，明确企业内部数据资源研究开发项目应当区分研究阶段支出与开发阶段支出，研究阶段的支出，应当于发生时费用化处理计入当期损益。开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：1.完成该数据资源无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；2.具有完成该数据资源无形资产并使用或出售的意图；3.数据资源无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该数据资源无形资产生产的产品存在市场或数据资源无形资产自身存在市场，数据资源无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；4.有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该数据资源无形资产的开发，并有能力使用或出售该数据资源无形资产；5.归属于该数据资源无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。

内部开发活动形成的数据无形资产，其成本由可直接归属于该资产的创造、生产并使该资产能够以管理层预定的方式运作的所有必要支出组成：1.开发阶段耗费的料、工、费；2.在开发该无形资产过程中使用的其他专利权和特许权的摊销；3.按照借款费用的规定资本化的利息支出；4.为使该无形资产达到预定用途前所发生的其他费用。内部开发无形资产的成本仅包括在满足资本化条件的时点[[9]]至无形资产达到预定用途前发生的支出总额，对于同一项无形资产在开发过程中达到资本化条件之前已经费用化计入损益的支出不再进行调整。通过非货币性资产交换、债务重组、政府补助或企业合并取得的成本的确定按照对应准则规定确定。

无形资产初始确认和计量后，在其后使用该项无形资产期间内应以成本减去累计摊销额和累计减值损失后的余额计量。使用寿命有限的无形资产需要在估计使用寿命内采用系统合理方法进行摊销，使用寿命不确定的无形资产则不需要摊销。企业应当于取得无形资产时分析判断其使用寿命，重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素；无法预见无形资产为企业带来未来经济利益期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产。[[10]]企业至少应当于每年年度终了，对使用寿命有限的无形资产的使用寿命及摊销方法进行复核。对于使用寿命不确定的无形资产，如果有证据表明其使用寿命是有限的，则应视为会计估计变更，估计其使用寿命并按照使用寿命有限无形资产的处理原则进行处理。

四、数据资产的创新应用

数据资产创新应用是指释放数据资产作为核心标的物经济价值的过程，一般包括数据资产增信贷款、出资融资、资产证券化等多种方式。在数据资产创新应用的过程中，一般涉及数据资产的预期收益问题，像金融机构等第三方都会要求提供数据资产评估报告，需要审慎评估数据资产为企业带来预期现金流的业务模式，并估算收益现金流发生的情况。中国资产评估协会分别于2020年1月和2023年9月发布《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》和《数据资产评估指导意见》，明确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。数据资产评估并非数据资产入表的前置程序，往往发生数据资产入表后的应用环节，以测算标的数据资产的市场价值。

目前数据资产较为常见的应用为数据资产质押融资贷款，即企业将其拥有的数据资产作为抵押物，向银行或其他金融机构申请贷款。2022年10月12日，北京银行城市副中心分行成功落地首笔1000万元数据资产质押融资贷款。上海数据交易所针对数据资产质押贷款创建数据资产桥DCB（Data Capital bridge）架构，能够对每个数据资产生成唯一编码或标识，确保数据资产的真实性、合法性和不可篡改性，便于金融机构开展数据资产的标准化评估、审批和风险管理。除了质押贷款，还有无质押数据资产增信贷款。2023年3月，深圳数据交易所联合光大银行深圳分行等第三方服务机构对深圳数据交易所首批数据商深圳微言科技有限责任公司持有的数据资产及相关知识产权组的市场价值进行评估，完成额度为1000万的全国首笔无质押数据资产增信贷款。

数据资产证券化与数据信托也是目前探索数据资产应用的重要方向。2023年7月5日，杭州高新金投控股集团有限公司2023年度第一期杭州高新区（滨江）数据知识产权定向资产支持票据（ABN）在中国银行间市场交易商协会成功簿记，发行金额1.02亿元，票面利率2.80%，发行期限358天，为全国首单包含数据知识产权的证券化产品。数据信托方面，2023年4月20日，数交数据经纪公司牵头设计并推动全国首个数据信托项目——“中诚信托数据资产1号财产权信托”，该信托项目已于2023年4月19日向监管机构提交信托登记备案审查。自此之后，数据信托产品逐渐在各信托公司落地成立，包括个人数据交易也开始逐渐发展，2023年4月25日，全国首笔个人数据合规流转交易在贵阳大数据交易所场内完成。

新《公司法》第四十八条第一款规定，股东可以用货币出资，也可以用实物、知识产权、土地使用权、股权、债权等可以用货币估价并可以依法转让的非货币财产作价出资。这意味着数据资产可以作价出资。2023年8月青岛华通智能科技研究院有限公司实现了数据资产作价入股，成为全国首例。其实施路径主要为：首先进行数据资产登记，由青岛市公共数据运营平台对其数据资产进行合规审查，审查通过后为其颁布《数据资产登记证书》；其次进行数据资产评价，由青岛市大数据发展促进会对该数据资产进行评价；然后进行数据资产评估，由第三方专业评估机构对其数据产品出具了评估报告；最后进行了数据资产入股。不过目前实践中以数据资产出资的情形相对较少。

五、结语

根据相关数据统计，我国A股上市公司2024年中报共有93.59%的上市公司在资产负债表或附注中列示了“数据资源”项目。55家上市公司披露了该项目的对应金额，其中41家在资产负债表中披露了金额，另有14家在报表附注中提到了数据资产金额。[[11]]越来越多的企业开始重视数据资产入表，企业的资产结构将得到优化，创新活力得以激发，同时也将推动国家数字经济蓬勃发展，为经济增长注入新动能。与此同时，数据资产入表仍面临诸多挑战：1.数据确权层面，数据权益尚缺乏有力的立法支撑，我国究竟采用何种制度方案才能平衡数据主体权益保护与数据高效有序流动一直都是理论难题，学界已有丰富的讨论，但目前尚未得出统一结论；2.数据合规层面，如何激励企业建立健全数据合规管理体系，持续保障数据资产的合规性有待进一步的探索实践；3.会计处理方面，数据资产的确认、摊销方法与年限、收入成本匹配、成本归集等方面，依旧存在许多困难。[[12]]不过，随着法律政策与监管环境的日益成熟和相关会计准则的不断完善，企业将在财务报表中更规范地纳入数据资产，数据资产的价值将进一步释放，赋能我国经济高质量发展。

[1] 参见胡伟：《企业数据资源资产化：理论机制、实践基础与政策选择》，载《财会通讯》2024年第3期。

[2] 参见赵馨燕等：《数据资产化：实现环节、驱动效应与实现路径》，载《会计之友》2024年第19期。

[3] 参见江翔宇、王波：《企业数据资产入表合规指引》。

[4] 参见程啸：《论数据权益》，载《国家检察官学院学报》2023年第5期。

[5] 参见申晨：《论数据产权的构成要件——基于交易成本理论》，载《中外法学》2024年第2期。

[6] 需要留意的是，无论是数据交易所的登记、数据知识产权的登记，还是其他任何机构的登记，在目前的法律体系中，该等登记仅能作为证据使用，并不能作为确权凭证。

[7] 参见北京市律师协会：《律师办理数据资源入表法律业务操作指引》。

[8] 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》和《未成年人网络保护条例》等法律法规分别规定了相应的负责人，数据安全管理组织不应限于《数据安全法》的要求，需同时符合前述相关法律法规的具体要求。

[9] 无形资产资本化条件是指无形资产在满足一定要求或标准后，可以被视为资本或资产，并计入企业的资产负债表，以反映其经济价值和潜在收益能力。根据《企业会计准则第6号——无形资产》规定，企业的开发阶段支出只有在同时满足以下条件的时点才可以资本化：1.技术可行性；2.有意图完成项目；3.经济利益的流入；4.具备足够的资源；5.支出可靠计量。

[10] 参见深圳市注册会计师协会：《企业数据资源入表会计核算流程指引》。

[11]  张俊瑞等：《上市公司数据资产入表现状与市场反应——以A股上市公司中报为例》，载《财会月刊》2024年第23期

[12]高金智库数据资产研究课题组：《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》。