数字经济背景下企业数据资产入表的路径研究

摘要：数字经济快速发展的背景下，企业的数据从资源到资产入表是释放其经济价值的关键环节。本文基于政策和准则规定，通过梳理数据资产的概念特征，构建数据资产入表的实施路径，为企业提供理论支撑和实践参考。

一、引言

近年来，数字经济迅速发展，数据要素作为新型生产要素已成为推动经济增长的关键。与传统生产要素相比，数据具有非实体性、场景价值性等独特属性，能显著提升企业决策效率和创新能力。在此背景下，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》）为数据资产入表提供了规范，但仍面临确认、计量等难题。本文聚焦"企业数据资产如何入表"问题，通过梳理概念特征和政策框架，明确入表的前提条件并构建实施路径，为企业提供理论支撑和实践参考。

二、数据与数据资产

“数据”的概念是数据资产研究需首要明确的基础性问题。目前对数据的定义存在多种视角，从技术视角看，数据通常被定义为信息的数字化表现形式，我国的《数据安全法》将“数据”界定为“任何以电子方式或者其他方式对信息的记录”。从经济学角度看，数据被视为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本等传统要素并列。许宪春等（2022）基于数据价值链理论，将数据定义为”已记录为可存储、传输或处理的数字化形式的结果，并能从中获取信息和知识以支持决策”。这些定义共同揭示了数据作为信息载体和价值载体的双重属性，为数据资产的定义奠定了基础。

在《暂行规定》出台前，国内学者已经形成了数据可以成为企业资产的共识。唐莉等（2017）将数据资产定义为企业拥有或控制，并能够为企业带来经济利益的数据资源。罗玫等（2023）提出来源清晰无争议、由企业依法控制、具备开发可行性、对企业未来经济收益有贡献的数据资源可确认为会计意义上的企业数据资产。直到《暂行规定》明确了数据资源可分别确认为无形资产或存货，并创新性地采用"强制披露加自愿披露"模式，为数据资产入表提供了制度保障。

三、数据资产入表的路径

结合数据资产的概念特征，本文依据《暂行规定》的要求，提出了企业数据资产入表的三阶段实施路径。

1、数据的合规与确权

数据资产的合规是数据资产入表的起点。合规指企业在数据采集、存储、处理、交易等全生命周期中，是遵循相关法律法规、行业标准及内部政策的要求。合规的核心是规避法律风险，确保企业拥有、控制或使用数据的合法性。企业需建立数据合规管理机制，依托国家法治体系，实现全流程的数据合规管理。具体来说，企业应依照《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规要求，建立从数据采集、存储、处理到使用的全生命周期合规台账；定期开展合规审计，确保数据活动符合要求；同时建立动态监控机制，及时响应监管政策变化，持续完善内部合规制度，最终形成与我国数据安全法治体系相衔接的企业合规实践体系。

确权是明确数据权利归属及内容的基础，“数据二十条”创新性地提出了数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权三权分置的产权运行机制。数据资源持有权指企业对合法采集或获取的数据资源享有支配和控制权，强调实际占有而非所有权，企业可通过采集、授权或交易等方式取得该权利，并通过数据资源登记明确权属。数据加工使用权允许企业对持有的数据进行清洗、分析和建模等处理，挖掘潜在价值，通常在合规前提下通过匿名化等技术加工实现，该权利无需登记确权，主要由合约规范。数据产品经营权则是企业对加工后的数据产品进行商业化运营的权利，需具备排他性，企业通过投入实质性加工和创新性劳动后可登记取得，登记机构根据数据产品的分类分级、流通场景和合规质量评估情况，给予受限或公开经营等级。综上所述，三权分置机制为解决数据资产确权难题提供了有效思路。

2、数据资产的会计处理

首先是数据资产的确认。数据资产需满足以下条件才能确认资产入表：一是企业拥有或控制，根据“数据二十条”提出的“三权分置”产权机制，企业对数据资源拥有合法的持有权、加工使用权或经营权之一即可，无需完全所有权。二是经济利益流入，数据资产需具有商业价值，能为企业直接或间接带来未来经济利益（如提升收入、降低成本或用于交易等）。三是成本或价值可靠计量，对此要求数据资源获取、加工的成本需可追溯或可以通过评估确定公允价值。

满足资产确认的基本条件后，企业需根据数据资源的持有目的、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对数据资产进行分类和会计确认。其中根据持有目的，可将数据分为内部使用的数据资源和对外交易的数据资源；根据形成方式，可将企业数据资源分为源于内部开发、外部购买还是其他方式；根据业务模式，可以从数据资源有关的商业模式、服务提供方式等进行分类。基于以上分类，将数据资产确认为无形资产或存货：企业内部使用、长期持有的数据资产确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资产确认为存货。

其次是数据资产的计量。数据资产的初始计量是根据历史成本，外购数据资产按照购买价款、相关税费及以及使数据资产达到预定用途所发生的其他支出计算历史成本；自行开发数据资产需区分研究阶段与开发阶段支出，其中研究阶段支出全部费用化，开发阶段符合资本化条件的开发支出计入数据资产成本。数据资产的后续计量主要根据数据资产归属的资产类目分别处理：确认为无形资产的内部使用数据资产按照无形资产准则的要求对寿命有限的资产按历史成本摊销，对寿命不确定的资产定期减值测试。确认为存货对外交易数据资产按照存货准则的要求根据成本与可变现净值孰低进行后续计量。

最后是数据资产的列报和披露。企业的数据资产的报告分表内列报和表外披露两种形式，主要是分为：一是已经确认为存货或无形资产的数据资产，按照相应准则的要求在资产负债表“无形资产”或“存货”项目中单独披露数据资源的账面价值，并在财务报表附注中详细说明其计量方法、摊销政策等关键信息。二是未确认的数据资产，对于尚未满足确认条件但具有重要价值的数据资源，企业可在财务报告的其他部分进行补充披露。此外，企业还可以自愿选择是否披露数据资产相关的重要信息，以增强财务信息的决策有用性。

3、数据资产的质量管理

数据资产的会计核算使得数据的价值在报表中得到体现，但会计核算在挖掘和释放数据资产价值方面存在局限性，企业需以入表为契机，建立完善的数据资产质量管理体系，进一步实现数据的价值提升。数据质量直接影响数据资产的价值，数据质量管理是数据资产管理体系的核心环节，企业需建立完善的全生命周期的数据质量管理系统，确保从数据的采集、存储、加工、应用等各个环节都能实现标准化、规范化的管控。这包括明确数据资产质量管理的组织职责，制定详尽的运营管理措施和内部控制制度，以及完善数据质量评价体系。通过这些措施，企业可以确保数据资产的质量得到持续提升，从而为企业创造更大的价值。

四、结论

数字经济快速发展的背景下，数据资产作为新型生产要素的价值日益凸显，企业的数据从资源到资产入表是释放其经济价值的关键环节。鉴于此，本文基于政策与会计准则框架，梳理数据资产概念特征，明确了企业数据资产入表的前提条件，构建了企业数据入表的实施路径。研究表明，数据资产入表是一个系统化的过程，通过数据资产的合规确权、会计核算以及质量管理，最终实现数据价值释放和管理优化。

参考文献：

[1] 许宪春，张钟文，胡亚茹.数据资产统计与核算问题研究[J].管理世界，2022，38（02）：16-30+2.数据资产与企业发展———来自中国上市公司的经验证据

[2] 唐莉，李省思.关于数据资产会计核算的研究[J].中国注册会计师，2017（02）：87-89.

[3] 罗玫，李金璞，汤珂.企业数据资产化：会计确认与价值评估[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2023，38（05）：195-209+226.

项目：中国商业会计学会职业教育分会科研课题“数字经济背景下企业数据资产的会计处理研究” 课题编号：2024ZJ084

作者简介：金婕（1993—），女，汉，浙江义乌，讲师，硕士，浙江商业职业技术学院，研究方向会计