前 言
数据资产的定义是由企业过去的交易或事项形成的，由企业合法拥有或控制，且预期在未来一定时期内为企业带来经济利益的以电子方式记录的数据资源。数据资产具有非实体性和无消耗性、可加工性、多样性、依托性、价值易变性、多次衍生性、可共享性和零成本复制性等特征。
数据资产入表是指将数据资源按照会计准则确认为资产，并在企业的财务报表中进行列报和披露的过程。这一做法响应了数字经济时代的需求，将数据作为企业的核心资产进行管理和评估。2023年，中国财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为数据资产的会计处理提供了规范，标志着数据资产入表正式成为企业财务管理的一部分，也标志着中国正式迈出了数据资产入表的重要一步。
美国在数据资产入表方面走在前列，其数据资产通常被分类为无形资产，并按成本减去减值损失进行衡量。美国财务会计准则委员会（FASB）等机构已经开始探讨数据资产的会计处理问题，并提出了一系列的准则和指导。这表明美国对数据资产的会计处理已经有了较为成熟的实践和理论体系。
欧洲对于数据资产入表的态度则较为谨慎，尚未形成统一的规定。不过，欧盟有关于数据治理的新法规，如欧盟数据治理法案，这可能对数据资产的管理和利用产生影响。欧盟的数据治理政策着眼于不同的数据类别，为个人数据、非个人数据、政府数据分别制定了不同的治理框架。
总体来看，不同国家和地区在数据资产入表的实践和理念上存在差异，这些差异为国内在推进数据资产入表过程中提供了重要的借鉴与启示。随着数据经济的发展，我们可以预见，数据资产入表将成为全球范围内企业财务管理的重要趋势。
《暂行规定》对数据资产入表的影响
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1日，中国财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。 习近平总书记强调，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。党的二十大报告提出，加快建设数字中国，加快发展数字经济。制定《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。 《暂行规定》主要遵循了以下原则： 一是依法依规、务实有效。《暂行规定》在充分论证基础上，明确企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认计量要求。通过针对数据资源制定专门统一规定，解决实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产“入表”的疑虑，并明确计量基础。 二是聚焦实务、加强指引。《暂行规定》充分采纳社会公开征求意见和专题调研当中有关各方提出的合理建议，结合当前企业数据资源特点和业务流程等，对实务中反映的成本构成、使用寿命估计等重点问题细化指引，规范和推动企业准确执行相关具体会计准则。 三是加强创新、积极稳妥。《暂行规定》创新采取“强制披露加自愿披露”方式，围绕各方的信息需求重点，一方面细化会计准则要求披露的信息，另一方面鼓励引导企业持续加强自愿披露，向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息。 在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产之一，其价值和潜力不断被挖掘和重视。 《暂行规定》的出台背景是中国数字经济的快速发展和数据要素市场建设的需要。数据作为新型生产要素，其管理和应用能力的强弱直接关乎企业在市场竞争中的优势地位。《暂行规定》的发布，标志着中国正式迈出了数据资产入表从0到1的关键一步，为企业数字化转型成果逐步被社会大众所认知提供了政策支持。 《暂行规定》对企业数据资产入表的现实影响主要体现在以下几个方面： 1、资产确认和计量：《暂行规定》明确了数据资源的会计确认、计量和报告要求，使得企业能够将符合条件的数据资源确认为无形资产或存货，并在财务报表中进行列报和披露。 2、信息披露：企业在编制资产负债表时，需要在“存货”和“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映数据资源的期末账面价值。同时，企业还需在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行详细披露。 3、财务管理影响：数据资产入表有助于企业更准确地反映其财务状况，提高财务透明度和可信度，支持企业的战略决策制定和实施。 4、风险管理：数据资产的确认和计量可能会带来新的财务风险，如数据资源的价值评估风险、摊销和减值风险等。企业需要建立健全的风险管理和控制体系，确保数据资产的有效利用和保护。 5、税收政策影响：数据资产入表可能会影响企业所得税的计算，特别是对于研发费用加计扣除等税收优惠政策的适用。企业需要关注相关税收政策的变化，合理规划税务策略。 6、市场和投资者关系：数据资产的入表能够增强投资者和市场对企业价值的认可，促进数据资产的流通和交易，激活数据要素市场。 哪类企业适合做数据资产入表
根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和实际案例分析，适合做数据资产入表的企业通常具备以下特征： 1. 数据资源丰富，能够为企业带来经济利益。 2. 有明确的数据治理体系和内部控制流程。 3. 数据资产的价值能够可靠计量。 4. 企业有意愿并能够承担数据资产入表的相关成本和风险。 据中大咨询不完全统计，2024年上半年，共有125家企业实现了数据资产入表，其中以信息技术、租赁和商务服务、交通运输行业的国有企业为主力。然而，进一步股权穿透后发现，其中超过半数的企业实际上是地方平台公司通过设立专业的大数据运营服务子公司来实现数据资产的会计入表。 国有地方平台公司为进军大数据产业领域，纷纷通过成立专门从事大数据运营服务子公司的模式，推动数据资产的入表工作，因此尤其在信息技术行业的入表案例中，地方平台系公司的数量显著高于非地方平台系公司。从必要性看，一方面，平台公司作为地方智慧城市的建设和运营核心主体，肩负激活区域数字经济活力的天然使命；另一方面，后土地财政时代的地方平台公司利息保障倍数不断下降，而数据资产入表则为其提供了为数不多的改善杠杆结构的潜在机遇。从可行性来看，地方平台系公司具备天然股东禀赋，并在过往大量的城市基础设施建设、公共事业运营服务和特色产业等业务发展中积累了大量优质公共数据资源，在数据资产入表初期具备较强的成熟数据资源禀赋。 民企数据资产入表的案例相对较少，但信息技术行业科技创新型企业已开始展现出其入表的潜力。 数据资产入表的战略意义、问题与建议
2024年上半年仅有28家民营企业实现数据资产入表；从行业分布来看，入表民企其主营业务集中在信息技术和技术服务领域，且多属于科技创新型企业。（科技创新型企业包括高新技术企业、科技型中小企业、“专精特新”中小企业和创新型中小企业等类型企业）尽管现阶段民企不具备国有企业庞大的公共数据资源积累优势，但民营企业通过高度市场化的数字化业务和较高的数字化转型能力，逐步构建起数据基础和技术优势，预计在数据资产入表的实践中将有出色表现。
战略意义： 1、显化数据资源价值：数据资产入表能够真实反映经济运行状态，为数字化转型背景下的经济发展态势提供客观反映，帮助宏观调控和资源配置。 2、促进数据流通使用：通过数据资产入表，企业能够提升数据资产意识，激活数据市场供需主体的积极性，增强数据流通意愿，减少“死数据”。 3、培育数据产业生态：数据资产入表机制能够有效带动数据采集、清洗、标注、评价、资产评估等数据服务业发展，营造繁荣发展的数字生态。 4、提升数据安全管理：建立数据资产核算体系，在提升数据资产价值的同时，促进提升数据安全意识，加强数据使用的规范性，提升数据交易过程中的安全监管。 面临的挑战：
1、数据资产确认：数据资产的“身份”与边界需要明确，包括数据确权和数据资产登记管理，确保数据资产来源和权属明晰。 2、数据资产评估：数据资产的价值受时效性影响较大，需要综合分析确定具体使用寿命，以及时反映其经济价值。 3、数据资产计量：数据资产的摊销和减值准备需要根据其特性进行合理计量，以满足数据资产自身特征的现实需求。 4、数据资产披露：数据资产入表后，需要披露大量相关信息，这要求数据的合规性和安全性得到充分保障。 5、数据资产风险：数据资产的交易风险，由于数据资产的特殊性，其交易可能面临标准化和规模化的挑战。估值泡沫风险，数据资产的价值难以准确量化，可能导致高估或泡沫。合规风险，数据资产的管理和使用需要遵守严格的法律法规，否则可能面临合规问题。 相关建议：
1、加强数据合规与治理：企业应建立完善的数据资源管理体系和业务流程，设立独立的数据管理部门，统筹推进企业的数据管理工作。 2、建立数据资产相关会计制度：企业应制定数据资产会计核算制度、数据资产管理目录、数据成本费用归集和分摊制度等，并基于用户需求视角和数据生命周期视角开发不同类型数据资产的价值评估模型。 3、加快数据管理专业人才培养、：企业应重视并培养一批既懂数据又懂财务的复合型财会人才，着力引进一批既懂大数据分析又精通公司业务的综合型数据技术人才。 4、探索数据资产金融化路径：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，进一步提升数据资产的价值应用空间。 律师在数据资产入表过程中作用
在数据资产入表的过程中，律师扮演着至关重要的角色，律师需要关注的风险主要包括确保数据资产的合法性、评估数据资产的价值和潜在的法律风险、保护企业的知识产权和商业秘密，以及处理与数据资产相关的合同和交易问题。以下是对这些风险的详细分析： 1、确保数据资产的合法性：律师需要确保数据资产的来源合法，处理过程符合法律法规的要求。这涉及到数据的收集、存储、使用和传输等各个环节。例如，需要确保企业在处理个人数据时遵守《个人信息保护法》等相关法律法规，防止数据泄露或滥用。同时，律师还需要关注数据资产的权属问题，明确数据资产的权利归属和使用权限，避免权属纠纷。 2、评估数据资产的价值和潜在的法律风险：数据资产的价值评估是一个复杂的过程，涉及到数据的质量和数量、数据的独特性、数据的可获得性以及数据的预期用途等多个因素。律师需要与财务专家合作，评估数据资产对企业的价值，并在此基础上提供法律意见。此外，律师还需要识别和评估与数据资产相关的潜在法律风险，如数据泄露、数据滥用、数据侵权等，并提供相应的风险防控措施。 3、保护企业的知识产权和商业秘密：数据资产往往涉及企业的核心技术和商业信息，因此保护知识产权和商业秘密至关重要。律师需要帮助企业建立和完善商业秘密保护制度，包括但不限于保密协议、竞业禁止协议、技术保护措施等。同时，律师还需要在企业内部进行知识产权和商业秘密的培训，提高员工的保密意识和法律意识。 4、处理与数据资产相关的合同和交易问题：随着数据资产的商业价值日益凸显，数据资产的交易和许可使用也越来越频繁。律师需要参与数据资产交易的全过程，包括但不限于合同的起草、审核、谈判和执行。律师需要确保合同条款的合法性、公平性和可执行性，保护企业的合法权益。此外，律师还需要处理与数据资产交易相关的纠纷，包括合同纠纷、侵权纠纷等。 律师在数据资产入表过程中的作用不可或缺，律师通过专业的法律服务，帮助企业规避风险，实现数据资产的合法、合规和有效管理。
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