2024年1月1日起企業數據資源“入表”正式實施，開啟數據資產元年 時間： 2024-04-26 11:35:11
在數字經濟蓬勃發展的今天，數據要素已成為基礎性生產要素和市場主體核心競爭力的重塑來源。數據資源入表是顯化數據資源價值的重要手段，也是當前各級政府和數據富集性企業關注的焦點。
近年來數據要素在我國政策體系中不斷發展完善
2020年4月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將“數據”定義為繼“土地”、“勞動力”、“資本”和“技術”之后的第五大生產要素。
2022年12月，中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（即 “數據二十條”），對我國數據交易制度提出了整體設計。數據二十條提出要探索數據產權結構性分置制度，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，促進了數據的合規高效流通使用，掃清了數據權屬在數據要素流通使用中的障礙，為實現數據資產入表的確權提供了保障。
2023年8月，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的通知，自2024年1月1日起，企業按照企業會計準則的相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告，標志著權益數據資源入表事宜正式提上日程。同年9月份，中國資產評估協會在財政部指導下印發《數據資產評估指導意見》，明確了執行數據資產評估業務的操作要求和數據資產價值的評估方法。
2024年1月份，國家數據局等十七部門印發《“數據要素x”三年行動計劃（2024-2026年）》的通知，提出了數據要素產業發展的國家層面規劃，通知指出發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，構建以數據為關鍵要素的數字經濟，是推動高質量發展的必然要求。
2022年12月，中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（即 “數據二十條”），對我國數據交易制度提出了整體設計。數據二十條提出要探索數據產權結構性分置制度，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架，促進了數據的合規高效流通使用，掃清了數據權屬在數據要素流通使用中的障礙，為實現數據資產入表的確權提供了保障。
2023年8月，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的通知，自2024年1月1日起，企業按照企業會計準則的相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告，標志著權益數據資源入表事宜正式提上日程。同年9月份，中國資產評估協會在財政部指導下印發《數據資產評估指導意見》，明確了執行數據資產評估業務的操作要求和數據資產價值的評估方法。
2024年1月份，國家數據局等十七部門印發《“數據要素x”三年行動計劃（2024-2026年）》的通知，提出了數據要素產業發展的國家層面規劃，通知指出發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，構建以數據為關鍵要素的數字經濟，是推動高質量發展的必然要求。
《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的適用范圍及可以入表的數據資源
1、《暫行規定》覆蓋兩類數據資源，僅第一類數據資源能夠作為資產入表
《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱“暫行規定”）和《數據資產評估指導意見》兩份推動數據資產化財會文件的出臺，是對“數據二十條”的進一步落實，標志著我國數據要素資產化邁出了實質性一步。那么《暫行規定》的適用范圍是什么？對于企業來講，哪些數據資源可以入表呢？
根據《暫行規定》第一條的有關內容，《暫行規定》規范的對象覆蓋了符合《企業會計準則——基本準則》有關資產定義的全部數據資源，上述數據資源分為兩類：
類型一：按照企業會計準則相關規定能夠被確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源；
類型二：企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源。
其中，第一類數據資源是企業根據《暫行規定》可以“入表”的數據資源；第二類數據資源是雖滿足企業“合法擁有或控制”、“預期會給企業帶來經濟利益”，但是不滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”或“該資源的成本或價值能夠可靠地計量”的數據資源，即“不入表”的數據資源。
【《企業會計準則——基本準則》（財政部令第76號）：第二十條 資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。第二十一條 符合本準則第二十條規定的資產定義的資源，在同時滿足以下條件時，確認為資產：（一）與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；（二）該資源的成本或者價值能夠可靠地計量。第二十二條 符合資產定義和資產確認條件的項目，應當列入資產負債表；符合資產定義、但不符合資產確認條件的項目，不應當列入資產負債表?！?/span>
2、有些數據資源不符合會計上的資產定義，從而不能作為資產確認
為便于各位更好理解，億朋投資梳理了以下幾個案例（案例來源于財政部會計司）：
例1：A企業利用“撞庫”的黑客手段，獲取了某社交網絡大量用戶的手機號、身份證號、家庭住址、網銀信息等個人信息，并打包后出售給B企業。
【A企業獲取和后續轉讓相關數據的行為可能涉及到違反個人信息保護法，甚至刑法等法律法規，A企業對相關數據的擁有和控制并不具有合法性；對購買方B企業，其購買的個人信息數據來源并不正當，而且也并未按照個人信息保護法的相關規定取得個人用戶的授權，在合法性方面B企業同樣存在瑕疵。因此A、B所擁有的數據資源均不符合會計上資產的定義，從而均不能作為資產確認?！?br />
例2：C、D企業通過相關開源數據平臺，免費下載了某國家法律條文、法律判決等數據集，用于司法人工智能研究。
【盡管C、D企業可以利用下載的數據集開發相關的數據產品、提供數據相關服務等等，預期能夠產生經濟利益，但由于平臺是開源的、免費的，其他的組織或個人同樣可以免費下載相關的數據集。因此，C、D兩個企業均沒有對該數據集實現擁有或控制，同時也沒有因取得該數據集發生相關的支出，從而不應將該數據集作為企業自己的資產予以確認。】
例3：E企業訂閱了某宏觀數據庫的普通會員，可在2023年全年實時登錄數據庫查詢有關數據，該數據庫對其5000家普通會員提供相同的查詢服務。
【由于E企業只是獲得了與其他會員相同的查詢數據庫的權利，而非排他性的直接獲取該數據庫的全部內容，E企業不能將整個數據庫作為自己的資產予以確認，而是只能就其獲得的查詢權利是否屬于資產進行判斷。】
例4：F企業從其他多家企業購買了一系列原始數據集，但后續分析發現，從數據質量上看，其中一些數據集在準確性、真實性、關聯性等方面有嚴重欠缺；從所屬領域看，這些數據集分別屬于金融、醫療、通信、能源、消費等不同領域，難以進行進一步的整合分析等加工。F企業分析認為，盡管前期花費了數據集的外購成本，也獲得了大量的原始數據，但難以與企業其他資源相結合來支持經營活動，也無法挖掘形成有價值的數據產品、或是對外出售實現經濟利益。
【由于預期無法給企業帶來經濟利益，F企業購買的原始數據集并不能夠滿足資產的定義以及確認條件，從而不屬于《暫行規定》規定的適用范圍?！?br />
例5：G企業從事智能財務共享業務，過程中涉及到客戶企業的費用報銷、合同臺賬等數據。G企業認為，如果取得客戶授權，對原始數據脫敏并加工處理后的數據存在挖掘潛力，但由于尚未構建起清晰的應用場景，無法確認預期能夠帶來經濟利益。
【因為G企業尚未構建起清晰的應用場景，無法確認加工處理后的數據預期是否能夠為企業帶來經濟利益，因此上述加工處理后的數據并不能夠滿足資產的定義，對于這些數據G企業當前尚無法作為資產予以確認?！?br />
3、有些數據資源雖然符合會計上的資產定義，但是不能夠同時滿足會計準則“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”，以及“該資源的成本或者價值能夠可靠計量”等資產確認條件，因此也不能作為資產確認
例6：A企業從事數據產品開發服務，其對軌道交通領域某細分行業和相關區域數據進行匯聚，形成相關分析工具，用于出售給軌道交通行業企業。但由于該細分行業仍在發育初期，缺乏統一的行業規范標準，行業認可度也不夠高，導致難以找到需求方，因此在相關成本發生時不能滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”的資產確認條件。
【因為A企業目前無法找到該分析工具的需求方，即使滿足了合法擁有或控制該分析工具，并且對發生的相關成本進行了可靠計量的條件，但是由于不能滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業的資產確認條件，A企業仍不能將其作為資產進行確認，相關成本應作費用化處理?！?br />
例7：B制造企業在過往生產重型設備過程中收集了一系列生產數據并做了初步的清洗整理，但由于當時內部數據治理基礎薄弱，未能對該生產數據的清洗成本等進行可靠計量，而是已在生產過程中計入當期損益或計入相關產品成本。
【對這部分生產數據，由于不符合“該資源的成本能夠可靠地計量”的資產確認條件，B企業不能將其作為資產單獨確認，但這并不影響B企業運用生產數據繼續支持生產經營活動?！?br />
《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱“暫行規定”）和《數據資產評估指導意見》兩份推動數據資產化財會文件的出臺，是對“數據二十條”的進一步落實，標志著我國數據要素資產化邁出了實質性一步。那么《暫行規定》的適用范圍是什么？對于企業來講，哪些數據資源可以入表呢？
根據《暫行規定》第一條的有關內容，《暫行規定》規范的對象覆蓋了符合《企業會計準則——基本準則》有關資產定義的全部數據資源，上述數據資源分為兩類：
類型一：按照企業會計準則相關規定能夠被確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源；
類型二：企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源。
其中，第一類數據資源是企業根據《暫行規定》可以“入表”的數據資源；第二類數據資源是雖滿足企業“合法擁有或控制”、“預期會給企業帶來經濟利益”，但是不滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”或“該資源的成本或價值能夠可靠地計量”的數據資源，即“不入表”的數據資源。
【《企業會計準則——基本準則》（財政部令第76號）：第二十條 資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。第二十一條 符合本準則第二十條規定的資產定義的資源，在同時滿足以下條件時，確認為資產：（一）與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；（二）該資源的成本或者價值能夠可靠地計量。第二十二條 符合資產定義和資產確認條件的項目，應當列入資產負債表；符合資產定義、但不符合資產確認條件的項目，不應當列入資產負債表?！?/span>
2、有些數據資源不符合會計上的資產定義，從而不能作為資產確認
為便于各位更好理解，億朋投資梳理了以下幾個案例（案例來源于財政部會計司）：
例1：A企業利用“撞庫”的黑客手段，獲取了某社交網絡大量用戶的手機號、身份證號、家庭住址、網銀信息等個人信息，并打包后出售給B企業。
【A企業獲取和后續轉讓相關數據的行為可能涉及到違反個人信息保護法，甚至刑法等法律法規，A企業對相關數據的擁有和控制并不具有合法性；對購買方B企業，其購買的個人信息數據來源并不正當，而且也并未按照個人信息保護法的相關規定取得個人用戶的授權，在合法性方面B企業同樣存在瑕疵。因此A、B所擁有的數據資源均不符合會計上資產的定義，從而均不能作為資產確認?！?br />
例2：C、D企業通過相關開源數據平臺，免費下載了某國家法律條文、法律判決等數據集，用于司法人工智能研究。
【盡管C、D企業可以利用下載的數據集開發相關的數據產品、提供數據相關服務等等，預期能夠產生經濟利益，但由于平臺是開源的、免費的，其他的組織或個人同樣可以免費下載相關的數據集。因此，C、D兩個企業均沒有對該數據集實現擁有或控制，同時也沒有因取得該數據集發生相關的支出，從而不應將該數據集作為企業自己的資產予以確認。】
例3：E企業訂閱了某宏觀數據庫的普通會員，可在2023年全年實時登錄數據庫查詢有關數據，該數據庫對其5000家普通會員提供相同的查詢服務。
【由于E企業只是獲得了與其他會員相同的查詢數據庫的權利，而非排他性的直接獲取該數據庫的全部內容，E企業不能將整個數據庫作為自己的資產予以確認，而是只能就其獲得的查詢權利是否屬于資產進行判斷。】
例4：F企業從其他多家企業購買了一系列原始數據集，但后續分析發現，從數據質量上看，其中一些數據集在準確性、真實性、關聯性等方面有嚴重欠缺；從所屬領域看，這些數據集分別屬于金融、醫療、通信、能源、消費等不同領域，難以進行進一步的整合分析等加工。F企業分析認為，盡管前期花費了數據集的外購成本，也獲得了大量的原始數據，但難以與企業其他資源相結合來支持經營活動，也無法挖掘形成有價值的數據產品、或是對外出售實現經濟利益。
【由于預期無法給企業帶來經濟利益，F企業購買的原始數據集并不能夠滿足資產的定義以及確認條件，從而不屬于《暫行規定》規定的適用范圍?！?br />
例5：G企業從事智能財務共享業務，過程中涉及到客戶企業的費用報銷、合同臺賬等數據。G企業認為，如果取得客戶授權，對原始數據脫敏并加工處理后的數據存在挖掘潛力，但由于尚未構建起清晰的應用場景，無法確認預期能夠帶來經濟利益。
【因為G企業尚未構建起清晰的應用場景，無法確認加工處理后的數據預期是否能夠為企業帶來經濟利益，因此上述加工處理后的數據并不能夠滿足資產的定義，對于這些數據G企業當前尚無法作為資產予以確認?！?br />
3、有些數據資源雖然符合會計上的資產定義，但是不能夠同時滿足會計準則“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”，以及“該資源的成本或者價值能夠可靠計量”等資產確認條件，因此也不能作為資產確認
例6：A企業從事數據產品開發服務，其對軌道交通領域某細分行業和相關區域數據進行匯聚，形成相關分析工具，用于出售給軌道交通行業企業。但由于該細分行業仍在發育初期，缺乏統一的行業規范標準，行業認可度也不夠高，導致難以找到需求方，因此在相關成本發生時不能滿足“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”的資產確認條件。
【因為A企業目前無法找到該分析工具的需求方，即使滿足了合法擁有或控制該分析工具，并且對發生的相關成本進行了可靠計量的條件，但是由于不能滿足與該資源有關的經濟利益很可能流入企業的資產確認條件，A企業仍不能將其作為資產進行確認，相關成本應作費用化處理?！?br />
例7：B制造企業在過往生產重型設備過程中收集了一系列生產數據并做了初步的清洗整理，但由于當時內部數據治理基礎薄弱，未能對該生產數據的清洗成本等進行可靠計量，而是已在生產過程中計入當期損益或計入相關產品成本。
【對這部分生產數據，由于不符合“該資源的成本能夠可靠地計量”的資產確認條件，B企業不能將其作為資產單獨確認，但這并不影響B企業運用生產數據繼續支持生產經營活動?！?br />
入表數據資源的會計處理
1、被確認為無形資產的數據資源的會計處理《暫行規定》第二條第1項規定：企業使用的數據資源，符合《企業會計準則第6號——無形資產》（財會〔2006〕3號，簡稱“無形資產準則”）規定的定義和確認條件的，應當確認為無形資產。
| 獲取途徑 | 初始計量 | 后續計量 | 收入確認 |
| 外購 | 成本包括： • 購買價款、相關稅費； • 直接歸屬于使該項無形資產達到預定用途所發生的數據脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出； • 數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等費用。企業通過外購方式取得數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等服務所發生的有關支出。 |
• 在對確認為無形資產的數據資源的使用壽命進行估計時，應當考慮《〈企業會計準則第62號——無形資產〉應用指南》（財會〔2006〕18號，簡稱“無形資產準則應用指南”）規定的因素，并重點關注數據資源相關業務模式、權利限制、更新頻率和時效性、有關產品或技術迭代、同類競品等因素； • 在持有確認為無形資產的數據資源期間，利用數據資源對客戶提供服務的，應當按照無形資產準則、無形資產準則應用指南等規定，將無形資產的攤銷金額計入當期損益或相關資產成本。 |
按照《企業會計準則第14號——收入》（財會〔 2017〕22號，簡稱“收入準則”））確認相關收入 |
| 自行開發 | • 研究階段的支出，應當于發生時計入當期損益； • 開發階段的支出，滿足無形資產準則第九條規定的有關條件的，才能確認為無形資產。 |
2、被確認為存貨的數據資源的會計處理
《暫行規定》第二條第4項規定：企業日?；顒又谐钟小⒆罱K目的用于出售的數據資源，符合《企業會計準則第1號——存貨》（財會〔2006〕3號，簡稱“存貨準則”）規定的定義和確認條件的，應當確認為存貨。
| 獲取途徑 | 初始計量 | 后續計量 | 收入確認 |
| 外購 | 采購成本包括： • 購買價款、相關稅費、保險費； • 數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等所發生的其他可歸屬于存貨采購成本的費用。 |
出售確認為存貨的數據資源，應當按照存貨準則將其成本結轉為當期損益。 | 按照收入準則確認相關收入 |
| 自行開發 | 成本包括： • 采購成本； • 數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工成本和使存貨達到目前場所和狀態所發生的其他支出。 |
3、第二類數據資源的會計處理
對于上文提到的第二類數據資源，即根據《暫行規定》雖暫不符合相關會計準則資產確認條件未被確認為資產，但其真實參與了企業的生產經營活動，符合效用性價值，同時由此產生了相對明確的收入，也同樣會在企業的會計報表中予以體現。
| 數據資源類型 | 處理準則 |
| 未被確認為資產，但用于對客戶提供服務并產生收益 | 按照收入準則確認相關收入 |
| 未被確認為資產，但用于對外出售 | |
| 通過外購方式取得的數據，但不符合無形資產定義和確認條件 | 數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等服務所發生的有關支出，應當根據用途計入當期損益。 |
數據資源入表對政府和企業來說有重要意義
自《企業數據資源相關會計處理暫行規定》發布以來，全國范圍內已有多家國企平臺探索通過數據資源入表，為自身經營帶來實質收益。根據企業預警通的統計，2024年以來實現數據資源入表的案例已上升至37例、40家企業，其中發債城投或其子公司相關案例22例。企業數據資源入表，進而實現數據資產化和融資，這一看得見的收益極大地激發了城投企業對數據資源入表的熱情。
表 部分國有企業數據資源入表案例
| 序號 | 地點 | 企業名稱 | 入表數據資源 |
| 1 | 四川成都 | 成都市金牛國有資產投資經營集團有限公司 | 內部智慧水務監測數據以及運營數據等城市治理數據 |
| 2 | 四川重慶 | 重慶巴渝數智城市運營服務有限公司 重慶巴洲文化旅游產業集團有限公司 |
智慧停車數據 |
| 3 | 江蘇南京 | 南京公共交通（集團）有限公司 | 公交數據 |
| 4 | 江蘇南京 | 南京揚子國資投資集團有限責任公司 | 企業用水脫敏數據 |
| 5 | 福建泉州 | 泉州大數據運營服務有限公司 | 泉數工采通數據集 |
| 6 | 廣東廣州 | 廣東聯合電子服務股份有限公司 | 廣東省高速公路出口、入口及路網車流量數據 |
| 7 | 河南鄭州 | 河南數據集團有限公司 | 企業土地使用權數據 |
| 8 | 山東青島 | 青島華通國有資本投資運營集團有限公司 | 企業信息核驗數據集 |
| 9 | 天津市 | 天津市河北區供熱燃氣公司 | 河北區居民供熱數據 |
| 10 | 天津市 | 天津環投數字科技有限公司 | 天津港保稅區臨港區域通信管線運營數據 |
今年4月份，金潤征信（上海）有限公司通過上海數交所的DCB數據資產憑證，獲得銀行質押貸款，完成“數據資產入表+估值+融資”閉環；同月，云交投商業保理（上海）有限公司順利完成數據產品登記掛牌工作，并實現云南省首批數據資產入表，構建了完善的數據資產化鏈路。2024年2月，中國建設銀行上海市分行與上海數交所深度合作，成功發放首筆基于上海數交所推出的數據資產信貸服務產品“數易貸”的數據資產質押貸款。在該筆貸款中，融資方上海寰動機器人有限公司是一家專注于數據中心機器人的公司，是典型的“輕資產、重數據”的企業。公司因成立時間短、缺少物資性資產，存在融資渠道狹窄的困局。在銀行與上海數交所聯合推出數據創新服務的契機下，讓其發現數據資產也能作為質押物進行融資，這為企業拓展融資渠道、緩解融資困難提供了一種全新的解決方案。
北京億朋投資顧問有限公司作為中國企業國有產權交易機構協會理事單位，上海交易集團所屬上海聯交所等多家國有產權交易平臺經紀會員單位，公司長期深耕國有企業產權交易、財務顧問、投融資顧問以及風險投資四大專業領域。在國家促進數據要素市場化配置系列政策指導下，億朋投資也將充分發揮自身專業服務能力，與上海交易集團、上海數交所、各類企業協同合作，以數據資產入表為起點，通過數據資產創新應用、交易等各種方式有效助力企業實現可持續發展，幫助資本要素市場更好地挖掘、發現、篩選更多優質數據資產。有關我司數據交易的服務和合作，歡迎各位朋友聯系我們進一步了解。
