2024年1月1日起企业数据资源“入表”正式实施，开启数据资产元年 时间： 2024-04-26 11:35:11
在数字经济蓬勃发展的今天，数据要素已成为基础性生产要素和市场主体核心竞争力的重塑来源。数据资源入表是显化数据资源价值的重要手段，也是当前各级政府和数据富集性企业关注的焦点。
近年来数据要素在我国政策体系中不断发展完善
2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将“数据”定义为继“土地”、“劳动力”、“资本”和“技术”之后的第五大生产要素。
2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即 “数据二十条”），对我国数据交易制度提出了整体设计。数据二十条提出要探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，促进了数据的合规高效流通使用，扫清了数据权属在数据要素流通使用中的障碍，为实现数据资产入表的确权提供了保障。
2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知，自2024年1月1日起，企业按照企业会计准则的相关规定，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，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，标志着权益数据资源入表事宜正式提上日程。同年9月份，中国资产评估协会在财政部指导下印发《数据资产评估指导意见》，明确了执行数据资产评估业务的操作要求和数据资产价值的评估方法。
2024年1月份，国家数据局等十七部门印发《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）》的通知，提出了数据要素产业发展的国家层面规划，通知指出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。
2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即 “数据二十条”），对我国数据交易制度提出了整体设计。数据二十条提出要探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架，促进了数据的合规高效流通使用，扫清了数据权属在数据要素流通使用中的障碍，为实现数据资产入表的确权提供了保障。
2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知，自2024年1月1日起，企业按照企业会计准则的相关规定，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，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，标志着权益数据资源入表事宜正式提上日程。同年9月份，中国资产评估协会在财政部指导下印发《数据资产评估指导意见》，明确了执行数据资产评估业务的操作要求和数据资产价值的评估方法。
2024年1月份，国家数据局等十七部门印发《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）》的通知，提出了数据要素产业发展的国家层面规划，通知指出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的适用范围及可以入表的数据资源
1、《暂行规定》覆盖两类数据资源，仅第一类数据资源能够作为资产入表
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称“暂行规定”）和《数据资产评估指导意见》两份推动数据资产化财会文件的出台，是对“数据二十条”的进一步落实，标志着我国数据要素资产化迈出了实质性一步。那么《暂行规定》的适用范围是什么？对于企业来讲，哪些数据资源可以入表呢？
根据《暂行规定》第一条的有关内容，《暂行规定》规范的对象覆盖了符合《企业会计准则——基本准则》有关资产定义的全部数据资源，上述数据资源分为两类：
类型一：按照企业会计准则相关规定能够被确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源；
类型二：企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。
其中，第一类数据资源是企业根据《暂行规定》可以“入表”的数据资源；第二类数据资源是虽满足企业“合法拥有或控制”、“预期会给企业带来经济利益”，但是不满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”或“该资源的成本或价值能够可靠地计量”的数据资源，即“不入表”的数据资源。
【《企业会计准则——基本准则》（财政部令第76号）：第二十条 资产是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。第二十一条 符合本准则第二十条规定的资产定义的资源，在同时满足以下条件时，确认为资产：（一）与该资源有关的经济利益很可能流入企业；（二）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。第二十二条 符合资产定义和资产确认条件的项目，应当列入资产负债表；符合资产定义、但不符合资产确认条件的项目，不应当列入资产负债表。】
2、有些数据资源不符合会计上的资产定义，从而不能作为资产确认
为便于各位更好理解，亿朋投资梳理了以下几个案例（案例来源于财政部会计司）：
例1：A企业利用“撞库”的黑客手段，获取了某社交网络大量用户的手机号、身份证号、家庭住址、网银信息等个人信息，并打包后出售给B企业。
【A企业获取和后续转让相关数据的行为可能涉及到违反个人信息保护法，甚至刑法等法律法规，A企业对相关数据的拥有和控制并不具有合法性；对购买方B企业，其购买的个人信息数据来源并不正当，而且也并未按照个人信息保护法的相关规定取得个人用户的授权，在合法性方面B企业同样存在瑕疵。因此A、B所拥有的数据资源均不符合会计上资产的定义，从而均不能作为资产确认。】
例2：C、D企业通过相关开源数据平台，免费下载了某国家法律条文、法律判决等数据集，用于司法人工智能研究。
【尽管C、D企业可以利用下载的数据集开发相关的数据产品、提供数据相关服务等等，预期能够产生经济利益，但由于平台是开源的、免费的，其他的组织或个人同样可以免费下载相关的数据集。因此，C、D两个企业均没有对该数据集实现拥有或控制，同时也没有因取得该数据集发生相关的支出，从而不应将该数据集作为企业自己的资产予以确认。】
例3：E企业订阅了某宏观数据库的普通会员，可在2023年全年实时登录数据库查询有关数据，该数据库对其5000家普通会员提供相同的查询服务。
【由于E企业只是获得了与其他会员相同的查询数据库的权利，而非排他性的直接获取该数据库的全部内容，E企业不能将整个数据库作为自己的资产予以确认，而是只能就其获得的查询权利是否属于资产进行判断。】
例4：F企业从其他多家企业购买了一系列原始数据集，但后续分析发现，从数据质量上看，其中一些数据集在准确性、真实性、关联性等方面有严重欠缺；从所属领域看，这些数据集分别属于金融、医疗、通信、能源、消费等不同领域，难以进行进一步的整合分析等加工。F企业分析认为，尽管前期花费了数据集的外购成本，也获得了大量的原始数据，但难以与企业其他资源相结合来支持经营活动，也无法挖掘形成有价值的数据产品、或是对外出售实现经济利益。
【由于预期无法给企业带来经济利益，F企业购买的原始数据集并不能够满足资产的定义以及确认条件，从而不属于《暂行规定》规定的适用范围。】
例5：G企业从事智能财务共享业务，过程中涉及到客户企业的费用报销、合同台账等数据。G企业认为，如果取得客户授权，对原始数据脱敏并加工处理后的数据存在挖掘潜力，但由于尚未构建起清晰的应用场景，无法确认预期能够带来经济利益。
【因为G企业尚未构建起清晰的应用场景，无法确认加工处理后的数据预期是否能够为企业带来经济利益，因此上述加工处理后的数据并不能够满足资产的定义，对于这些数据G企业当前尚无法作为资产予以确认。】
3、有些数据资源虽然符合会计上的资产定义，但是不能够同时满足会计准则“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”，以及“该资源的成本或者价值能够可靠计量”等资产确认条件，因此也不能作为资产确认
例6：A企业从事数据产品开发服务，其对轨道交通领域某细分行业和相关区域数据进行汇聚，形成相关分析工具，用于出售给轨道交通行业企业。但由于该细分行业仍在发育初期，缺乏统一的行业规范标准，行业认可度也不够高，导致难以找到需求方，因此在相关成本发生时不能满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”的资产确认条件。
【因为A企业目前无法找到该分析工具的需求方，即使满足了合法拥有或控制该分析工具，并且对发生的相关成本进行了可靠计量的条件，但是由于不能满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业的资产确认条件，A企业仍不能将其作为资产进行确认，相关成本应作费用化处理。】
例7：B制造企业在过往生产重型设备过程中收集了一系列生产数据并做了初步的清洗整理，但由于当时内部数据治理基础薄弱，未能对该生产数据的清洗成本等进行可靠计量，而是已在生产过程中计入当期损益或计入相关产品成本。
【对这部分生产数据，由于不符合“该资源的成本能够可靠地计量”的资产确认条件，B企业不能将其作为资产单独确认，但这并不影响B企业运用生产数据继续支持生产经营活动。】
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称“暂行规定”）和《数据资产评估指导意见》两份推动数据资产化财会文件的出台，是对“数据二十条”的进一步落实，标志着我国数据要素资产化迈出了实质性一步。那么《暂行规定》的适用范围是什么？对于企业来讲，哪些数据资源可以入表呢？
根据《暂行规定》第一条的有关内容，《暂行规定》规范的对象覆盖了符合《企业会计准则——基本准则》有关资产定义的全部数据资源，上述数据资源分为两类：
类型一：按照企业会计准则相关规定能够被确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源；
类型二：企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。
其中，第一类数据资源是企业根据《暂行规定》可以“入表”的数据资源；第二类数据资源是虽满足企业“合法拥有或控制”、“预期会给企业带来经济利益”，但是不满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”或“该资源的成本或价值能够可靠地计量”的数据资源，即“不入表”的数据资源。
【《企业会计准则——基本准则》（财政部令第76号）：第二十条 资产是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。第二十一条 符合本准则第二十条规定的资产定义的资源，在同时满足以下条件时，确认为资产：（一）与该资源有关的经济利益很可能流入企业；（二）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。第二十二条 符合资产定义和资产确认条件的项目，应当列入资产负债表；符合资产定义、但不符合资产确认条件的项目，不应当列入资产负债表。】
2、有些数据资源不符合会计上的资产定义，从而不能作为资产确认
为便于各位更好理解，亿朋投资梳理了以下几个案例（案例来源于财政部会计司）：
例1：A企业利用“撞库”的黑客手段，获取了某社交网络大量用户的手机号、身份证号、家庭住址、网银信息等个人信息，并打包后出售给B企业。
【A企业获取和后续转让相关数据的行为可能涉及到违反个人信息保护法，甚至刑法等法律法规，A企业对相关数据的拥有和控制并不具有合法性；对购买方B企业，其购买的个人信息数据来源并不正当，而且也并未按照个人信息保护法的相关规定取得个人用户的授权，在合法性方面B企业同样存在瑕疵。因此A、B所拥有的数据资源均不符合会计上资产的定义，从而均不能作为资产确认。】
例2：C、D企业通过相关开源数据平台，免费下载了某国家法律条文、法律判决等数据集，用于司法人工智能研究。
【尽管C、D企业可以利用下载的数据集开发相关的数据产品、提供数据相关服务等等，预期能够产生经济利益，但由于平台是开源的、免费的，其他的组织或个人同样可以免费下载相关的数据集。因此，C、D两个企业均没有对该数据集实现拥有或控制，同时也没有因取得该数据集发生相关的支出，从而不应将该数据集作为企业自己的资产予以确认。】
例3：E企业订阅了某宏观数据库的普通会员，可在2023年全年实时登录数据库查询有关数据，该数据库对其5000家普通会员提供相同的查询服务。
【由于E企业只是获得了与其他会员相同的查询数据库的权利，而非排他性的直接获取该数据库的全部内容，E企业不能将整个数据库作为自己的资产予以确认，而是只能就其获得的查询权利是否属于资产进行判断。】
例4：F企业从其他多家企业购买了一系列原始数据集，但后续分析发现，从数据质量上看，其中一些数据集在准确性、真实性、关联性等方面有严重欠缺；从所属领域看，这些数据集分别属于金融、医疗、通信、能源、消费等不同领域，难以进行进一步的整合分析等加工。F企业分析认为，尽管前期花费了数据集的外购成本，也获得了大量的原始数据，但难以与企业其他资源相结合来支持经营活动，也无法挖掘形成有价值的数据产品、或是对外出售实现经济利益。
【由于预期无法给企业带来经济利益，F企业购买的原始数据集并不能够满足资产的定义以及确认条件，从而不属于《暂行规定》规定的适用范围。】
例5：G企业从事智能财务共享业务，过程中涉及到客户企业的费用报销、合同台账等数据。G企业认为，如果取得客户授权，对原始数据脱敏并加工处理后的数据存在挖掘潜力，但由于尚未构建起清晰的应用场景，无法确认预期能够带来经济利益。
【因为G企业尚未构建起清晰的应用场景，无法确认加工处理后的数据预期是否能够为企业带来经济利益，因此上述加工处理后的数据并不能够满足资产的定义，对于这些数据G企业当前尚无法作为资产予以确认。】
3、有些数据资源虽然符合会计上的资产定义，但是不能够同时满足会计准则“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”，以及“该资源的成本或者价值能够可靠计量”等资产确认条件，因此也不能作为资产确认
例6：A企业从事数据产品开发服务，其对轨道交通领域某细分行业和相关区域数据进行汇聚，形成相关分析工具，用于出售给轨道交通行业企业。但由于该细分行业仍在发育初期，缺乏统一的行业规范标准，行业认可度也不够高，导致难以找到需求方，因此在相关成本发生时不能满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”的资产确认条件。
【因为A企业目前无法找到该分析工具的需求方，即使满足了合法拥有或控制该分析工具，并且对发生的相关成本进行了可靠计量的条件，但是由于不能满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业的资产确认条件，A企业仍不能将其作为资产进行确认，相关成本应作费用化处理。】
例7：B制造企业在过往生产重型设备过程中收集了一系列生产数据并做了初步的清洗整理，但由于当时内部数据治理基础薄弱，未能对该生产数据的清洗成本等进行可靠计量，而是已在生产过程中计入当期损益或计入相关产品成本。
【对这部分生产数据，由于不符合“该资源的成本能够可靠地计量”的资产确认条件，B企业不能将其作为资产单独确认，但这并不影响B企业运用生产数据继续支持生产经营活动。】
入表数据资源的会计处理
1、被确认为无形资产的数据资源的会计处理《暂行规定》第二条第1项规定：企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，简称“无形资产准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。
| 获取途径 | 初始计量 | 后续计量 | 收入确认 |
| 外购 | 成本包括： • 购买价款、相关税费； • 直接归属于使该项无形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支出； • 数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。企业通过外购方式取得数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出。 |
• 在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑《〈企业会计准则第62号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18号，简称“无形资产准则应用指南”）规定的因素，并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； • 在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照无形资产准则、无形资产准则应用指南等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本。 |
按照《企业会计准则第14号——收入》（财会〔 2017〕22号，简称“收入准则”））确认相关收入 |
| 自行开发 | • 研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益； • 开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。 |
2、被确认为存货的数据资源的会计处理
《暂行规定》第二条第4项规定：企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，简称“存货准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。
| 获取途径 | 初始计量 | 后续计量 | 收入确认 |
| 外购 | 采购成本包括： • 购买价款、相关税费、保险费； • 数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。 |
出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益。 | 按照收入准则确认相关收入 |
| 自行开发 | 成本包括： • 采购成本； • 数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化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、第二类数据资源的会计处理
对于上文提到的第二类数据资源，即根据《暂行规定》虽暂不符合相关会计准则资产确认条件未被确认为资产，但其真实参与了企业的生产经营活动，符合效用性价值，同时由此产生了相对明确的收入，也同样会在企业的会计报表中予以体现。
| 数据资源类型 | 处理准则 |
| 未被确认为资产，但用于对客户提供服务并产生收益 | 按照收入准则确认相关收入 |
| 未被确认为资产，但用于对外出售 | |
| 通过外购方式取得的数据，但不符合无形资产定义和确认条件 | 数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出，应当根据用途计入当期损益。 |
数据资源入表对政府和企业来说有重要意义
自《企业数据资源相关会计处理暂行规定》发布以来，全国范围内已有多家国企平台探索通过数据资源入表，为自身经营带来实质收益。根据企业预警通的统计，2024年以来实现数据资源入表的案例已上升至37例、40家企业，其中发债城投或其子公司相关案例22例。企业数据资源入表，进而实现数据资产化和融资，这一看得见的收益极大地激发了城投企业对数据资源入表的热情。
表 部分国有企业数据资源入表案例
| 序号 | 地点 | 企业名称 | 入表数据资源 |
| 1 | 四川成都 | 成都市金牛国有资产投资经营集团有限公司 | 内部智慧水务监测数据以及运营数据等城市治理数据 |
| 2 | 四川重庆 | 重庆巴渝数智城市运营服务有限公司 重庆巴洲文化旅游产业集团有限公司 |
智慧停车数据 |
| 3 | 江苏南京 | 南京公共交通（集团）有限公司 | 公交数据 |
| 4 | 江苏南京 | 南京扬子国资投资集团有限责任公司 | 企业用水脱敏数据 |
| 5 | 福建泉州 | 泉州大数据运营服务有限公司 | 泉数工采通数据集 |
| 6 | 广东广州 | 广东联合电子服务股份有限公司 | 广东省高速公路出口、入口及路网车流量数据 |
| 7 | 河南郑州 | 河南数据集团有限公司 | 企业土地使用权数据 |
| 8 | 山东青岛 | 青岛华通国有资本投资运营集团有限公司 | 企业信息核验数据集 |
| 9 | 天津市 | 天津市河北区供热燃气公司 | 河北区居民供热数据 |
| 10 | 天津市 | 天津环投数字科技有限公司 | 天津港保税区临港区域通信管线运营数据 |
今年4月份，金润征信（上海）有限公司通过上海数交所的DCB数据资产凭证，获得银行质押贷款，完成“数据资产入表+估值+融资”闭环；同月，云交投商业保理（上海）有限公司顺利完成数据产品登记挂牌工作，并实现云南省首批数据资产入表，构建了完善的数据资产化链路。2024年2月，中国建设银行上海市分行与上海数交所深度合作，成功发放首笔基于上海数交所推出的数据资产信贷服务产品“数易贷”的数据资产质押贷款。在该笔贷款中，融资方上海寰动机器人有限公司是一家专注于数据中心机器人的公司，是典型的“轻资产、重数据”的企业。公司因成立时间短、缺少物资性资产，存在融资渠道狭窄的困局。在银行与上海数交所联合推出数据创新服务的契机下，让其发现数据资产也能作为质押物进行融资，这为企业拓展融资渠道、缓解融资困难提供了一种全新的解决方案。
北京亿朋投资顾问有限公司作为中国企业国有产权交易机构协会理事单位，上海交易集团所属上海联交所等多家国有产权交易平台经纪会员单位，公司长期深耕国有企业产权交易、财务顾问、投融资顾问以及风险投资四大专业领域。在国家促进数据要素市场化配置系列政策指导下，亿朋投资也将充分发挥自身专业服务能力，与上海交易集团、上海数交所、各类企业协同合作，以数据资产入表为起点，通过数据资产创新应用、交易等各种方式有效助力企业实现可持续发展，帮助资本要素市场更好地挖掘、发现、筛选更多优质数据资产。有关我司数据交易的服务和合作，欢迎各位朋友联系我们进一步了解。
