企业开展数据资源入表实践的机遇与挑战分析
文/ 陈晓 赵弋洋
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》是财政部为规范企业数据资源的会计处理和加强数据资产管理而制定的两个重要政策文件。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”）自 2024 年 1 月 1 日起实施，其目的在于规范企业数据资源的会计处理，强化会计信息披露，以支持数字经济的健康发展。暂行规定明确了数据资源会计处理的适用范围，要求企业根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等，进行会计确认、计量和报告。提出依据企业实际情况，数据资源可以作为无形资产、存货、开发进行披露，并对数据资源的列示和披露要求进行了规定，要求企业在会计报表附注中充分披露数据资源相关会计信息，以提高透明度。
《关于加强数据资产管理的指导意见》（以下简称“指导意见”）旨在解决数据资产管理中存在的高质量供给不足、合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等问题。指导意见特别强调了公共数据资产的管理和运营，要求公共管理和服务机构可授权运营主体对其持有或控制的公共数据资产进行运营，并强调了数据安全的重要性，要求在数据资产管理全过程中确保安全，为企业数据资产管理工作的开展提供了参考。
暂行规定作为数据资产会计处理的规范性文件，为企业提供了一个明确的会计框架，确保数据资源在企业的财务报告中得到合理反映。它涵盖了数据资源的确认、初始计量、后续计量、处置和披露等各个环节，强化了会计信息的透明度和可比性，为企业数据资源的管理和运用提供了规范指导。指导意见则从更宏观的角度出发，提出了加强数据资产管理的总体要求、主要任务和实施保障。它强调了数据资产的全过程管理，包括数据资产的依法合规管理、权责关系明晰、相关标准完善、使用管理加强、开发利用推动等。指导意见还特别关注了公共数据资产的管理，提出了一系列针对性的管理措施，以促进公共数据资产的高质量供给和有效利用。
北京市
北京市在鼓励企业数据资源入表方面发布了一系列的政策措施，以推动数据要素市场的高质量发展。
北京市财政局发布的《关于加强本市数据资产管理的通知》中，明确将数据资产赋能数字经济高质量发展作为北京全球数字经济标杆城市建设的重要组成部分，提出要充分结合行业领域特色，逐步探索完善数据资产使用管理、开发利用、价值评估、收益分配、安全保密、信息披露等方面的工作。同时，还鼓励先行先试，支持有条件的企事业单位因地制宜开展数据资产全过程管理的先行先试工作，按“先试点、后推开”的工作思路，总结和推广经验模式，稳步推动数据资产开发利用。
北京市《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》，提出了形成一批先行先试的数据制度、政策和标准，推动建立供需高效匹配的多层次数据交易市场。从组织领导、人才培养、资金支出等方面提供支撑，利用财政资金支持、数据服务产业发展，促进数据交易、数据商培育、数据基础设施建设、数据服务产业园区建设、社会数据开发利用、数据要素市场公共服务等发展，鼓励数据商在依法设立的数据交易机构进行数据资产登记和数据产品挂牌、交易、开放等活动。对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励，更好促进数据要素市场创新和产业化发展。
北京市经济和信息化局印发的《关于推进北京市数据专区建设的指导意见》中，提出了促进政企数据融合应用，逐步扩大公共数据的使用范围，充分释放数据要素价值，培育和带动数字经济产业发展的目标，并强调了建立健全数据专区配套管理制度和标准规范的重要性。
为鼓励企业开展数据资源入表活动，北京市还发布了关于数据要素市场示范进行奖励的通知。对于数据资源首次实现入表且入表金额大于 100 万元的企业，北京市可以对为实现数据资源入表所发生的数据质量评价、数据资产评估和第三方审计等服务费用予以 30% 的补贴，同一企业年度补贴最高不超过 50 万元。
这些措施体现了北京市在推动数据资产化、提质增效方面的坚定决心，以及通过政策支持和专业培训，促进企业激活数据要素价值、参与数据要素市场化配置的具体行动。随着数据资产化实践的不断深入，北京市在数据要素市场化配置和数字经济高质量发展方面将发挥更加重要的作用。
上海市
上海市财政局发布《关于进一步加强本市数据资产管理的通知》，提出要因地制宜，鼓励在数据资产基础信息管理、使用、价值评估、收益分配、处置及管理信息披露和报告等方面，进行创新管理方式方法的探索。
《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）》提出，到 2025 年，要建立基本完善的数据要素市场体系，确立上海数据交易所的国家级地位，并全面释放数据要素产业动能，力争数据产业规模达到 5000 亿元，年均复合增长率达到 15%，并引育 1000 家数商企业。具体措施上，提出要建立数据要素价值化转化体系，在金融、能源、通信等领域优先开展试点，并创新提出编制数据资源地图，试点建立数据资源统计普查机制，发布数据产品名录，充分发挥链主企业能量，培育发展数商新生态。为了更好鼓励企业积极性，上海市提供专项资金支持以及税收优惠政策，此外，还建立数据交易服务费“免申即享”补贴机制，探索数据产品和服务首购首用奖励。
通过这些政策文件，上海市不仅为数据资产的管理和应用提供了明确的指导，也为数据资产的合规化、标准化和增值化奠定了基础，推动了数据资产的合理流动、高效配置和安全使用，为数字经济的高质量发展提供了坚实的政策支持。
广东省
2024 年 8 月，广州数据交易所联合多单位发布《广州数据资产管理及入表工作指引（2024）》（以下简称“指引”），为数据资源治理到数据资源入表、应用的全流程提供了细致的指导。该指引明确数据资源入表相关各类术语定义，并提出数据资源入表的关键步骤和具体流程，包含数据资源治理、数据确权与合规管理、数据安全管理、拟入表的数据成本计量、列示与披露、持续优化与改进。指引根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，提出了入表资产的识别方法，区分了无形资产和存货，并规定了相应的会计核算方法。这包括数据资产的初始计量、后续计量、处置和报废等，确保数据资产的会计处理符合国家统一的会计制度。指引还特别强调了数据资产列示与披露的重要性，要求企业在财务报表中明确列示数据资产，并对外披露与数据资产相关的信息，以提高数据资产的透明度和可比性。
广州市国资委出台《广州市国资委监管企业资产评估管理办法》进一步规范了国有企业资产评估行为，加强了资产评估业务管理，明确了市国资委和监管企业的职责，确保了企业国有产权有序流转，维护了国有资产出资人合法权益。
深圳市发改委发布《深圳市数据产权登记管理暂行办法》（以下简称“办法”），旨在规范数据产权登记行为，保护数据要素市场参与主体的合法权益，并促进数据资源的开放流动和开发利用。该办法明确了数据产权登记的类型，涵盖了首次登记、许可登记、转移登记、变更登记、注销登记和异议登记等，为数据资源和数据产品的确权、评估和交易提供了坚实的法律基础。还特别强调了利用区块链等现代信息技术手段来保存数据产权登记信息，确保数据的安全性和可追溯性。
深圳市财政局举办的全市企业数据资源入表业务培训，旨在进一步贯彻落实财政部的相关要求，推进企业规范数据资源入表，强化会计信息披露，服务数字经济发展。培训内容包括《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的讲解、数据资产管理与实务运用、数据资源入表实操思考及案例分析等。通过这些政策文件和培训活动，为数据资产的管理和交易提供了明确的法律框架和操作指南。
中国资产评估协会在财政部的指导下，制定了《数据资产评估指导意见》（以下简称“指导意见”），旨在规范数据资产评估执业行为，保护资产评估当事人的合法权益和公共利益。该指导意见自 2023 年 10 月 1 日起施行，并要求各地方协会及时转发给资产评估机构，组织学习和培训，并将执行过程中发现的问题上报给中国资产评估协会。指导意见提出了对评估人员和评估操作的具体要求，并重点指出收益法、成本法和市场法三种基本评估方法及其衍生方法，并要求评估专业人员根据具体情况选择适当的评估方法，且对评估对象、操作要求、评估方法和披露要求等方面提供了详细的指导和规定。此外，指导意见还强调了数据资产评估报告的编制要求，为数据资产评估提供了全面、系统的规范和指导，有助于提升数据资产评估的专业性和公信力，促进数据资产的合理评估和有效利用。
深圳市注册会计师协会于 2024 年 6 月印发《深圳市注册会计师行业关于开展数据资源入表等系列工作方案》（以下简称“方案”）旨在帮助企业和会计师事务所规范数据资源的管理和审计工作。方案提出，协会将成立工作专班，组织专家研究制定深圳市《企业数据资源入表业务流程操作指南（初稿）》和《会计师事务所数据资源审计操作指南（初稿）》，一方面帮助企业建立全面有效的数据管理体系，规范数据的采集、加工和使用，提升数据质量与安全，降低合规风险，提高数据资源入表的效率和会计信息的质量；另一方面指导会计师事务所在执行具体相关审计业务时，依法依规开展工作。方案还提出，要组织各会计师事务所开展企业数据资源入表和审计业务培训，同时配合财政部门对相关企业开展培训工作，进一步落实相关会计准则制度，助力企业数据资源入表、加强管理和使用。
层层推进，政策体系不断完善
国家层面出台的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策文件为数据资源入表提供了坚实的法律和政策基础。与此同时，北京、上海、广州、深圳等地方政府相继出台的配套政策进一步细化了实施细则，为企业提供了更具操作性的指导。这种自上而下的政策支持体系为我国在全球范围内较早开展数据资源入表工作创造了有利条件，有助于我国在国际数据资产管理和数字经济领域占据先机，提升国际竞争力。
企业积极性高，逐步搭建数据资源应用生态
从实践层面来看，我国企业在数据资源入表方面展现出了多样化的探索。不同类型的企业，包括央企、国企和民企，以及交通、水务、金融、数字孪生等不同行业都积极参与其中，为积累丰富多样的实践经验提供了良好基础。这种多元化的实践不仅有助于发现和解决不同行业和企业类型在数据资源入表过程中可能遇到的特殊问题，也为未来制定更加完善、适用性更强的政策和标准奠定了基础。更为重要的是，我国在推进数据资源入表工作的过程中，已经初步形成了一个包括企业、政府部门、金融机构、会计师事务所、数据交易所等在内的产业生态。这个生态系统的形成有利于各方资源的整合和优化配置，促进了数据资源入表工作的持续推进和深化。
从企业角度来看，数据资源入表工作的开展可以帮助企业更好地认识和管理自身的数据资源。通过系统性的数据资产盘点、评估和入表过程，企业可以全面了解自身数据资源的状况，提升数据管理能力，优化资产结构，进而提高企业整体价值。这种提升不仅体现在财务报表上，更重要的是能够推动企业深入思考如何更好地利用和开发数据资源，为企业的数字化转型和创新发展提供新的动力。
数字化转型基础良好，数据要素充分
伴随数字经济的发展，企业纷纷推动自身的数字化转型，在信息技术应用、业务流程优化、管理模式创新等方面已经取得了一定的成果，具备了较强的数字技术应用能力和较高的信息化水平，有效地收集、存储了大量的数据，其中，有价值的数据将成为数据要素，作用于企业自身发展及产业链上下游，真正实现数据要素的价值化，将数据资源转变为数据资产，为企业开展数据资源入表提供了实践基础，有利于提升企业数据资源入表操作的准确性和合规性。
尽管我国在数据资源入表工作中展现出诸多优势，但这一创新性实践也面临着许多不容忽视的挑战和不确定性。
缺乏具体操作标准
首要的问题是标准化程度不足。虽然国家和地方层面已经出台了一系列政策文件，但在数据资产的评估、定价和入表等具体操作层面，仍然缺乏统一的标准和规范。这种标准化程度的不足可能导致不同企业或地区之间的做法存在较大差异，影响数据资产的可比性和流通性，同时也增加了企业在实际操作中的难度和潜在成本。
专业性人才不足，复合型人才缺乏
与此密切相关的是专业人才储备不足的问题。数据资源入表是一项复杂的系统工程，涉及数据治理、合规评估、价值评估、会计处理等多个专业领域。然而，由于这是一个相对新兴的领域，目前相关的专业人才储备可能远远不能满足市场需求，且缺乏相关专业人才的培训体系，这种人才短缺不仅影响入表工作的质量和效率，也可能制约整个行业的发展速度。
数据资产的特殊性为企业风险管控带来新挑战
相比传统有形资产，数据资产具有虚拟性和易复制性的特点。在数据资源入表和后续管理过程中，企业可能面临数据泄露、隐私保护、数据安全等多方面的风险。这就要求企业建立更加完善的风险管控体系，这对许多企业而言可能是一个巨大的挑战。
数据资产的动态特征提高资产评估难度
数据资产的价值受多种因素影响，如数据质量、应用场景、市场需求等，这些因素往往难以准确量化。数据资产的价值可能随时间和市场环境的变化而快速变动，从而增加评估的难度，也可能影响评估结果的准确性和可靠性。
