2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志数据资产在符合条件时，可以确认为资产负债表中的“资产”项。2023年9月8日，在财政部指导下，中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》，明确了数据资产价值的评估方法。

        数据资产入表对于企业而言存在以下意义：

（1）改善企业资产负债结构及整体估值；

（2）提升企业数据全链条管理能力，促进企业数字化新业务拓展；

（3）以数据资产为新设企业出资，数据资产评估的结果为参考作价入股；

（4）利用数据资产开展相关金融服务；

（5）推动数据资源入表和数据资产评估工作，带动中介机构与相关行业的联动发展。

       综上，数字资产入表将会增加企业数字产品营收，提升企业研发与销售数据产品的积极性，同时提升企业利润，实现企业资产增值，为企业资本化，即开展融资行为提供了便利。

具体表现为：第一，融资方面，数据资产入表后，为企业融资提供了质押资产。第二，交易方面，经过确权的数据产品，可直接交易，为企业带来利润。第三，保护企业商业秘密，数据入表实现企业对数据权利的确认，保护企业的数据持有权，从可追溯的角度，有效防范企业商业秘密被侵犯。

        数据资产入表不仅对于企业自身发展具有积极意义，同时对于社会发展也发挥了积极影响：

（1）促进数据流通使用，实现按市场贡献分配的需要，数据资产入表后提升企业数据资产意识，激活企业有关数据资产供需主体的积极性；

（2）培育数据产业生态，提高就业率和收入水平，带动从数据采集、清洗、标注、评价、资产评估等相关服务行业的发展；

（3）加速推进数据要素转化，反哺地方产业发展。从公共数据、国有数据资产的授权与运营，公共数据的开放等加快数据要素转化，促进地方经济建设。

        数据资产入表具备四项基本流程：

（1）数据价值发现。即开展数据盘点与数据合规工作；

（2）数据确权登记。包括数据来源确认、数据质量保障、数据管理能力建设；

（3）数据评估。包括成本法、收益法以及市场法三种评估方法；

（4）数据入表，分为无形资产入表与存货入表两种路径。

        数据价值发现，即建设数据资源，可从三方面开展：

第一，确认数据来源，企业应明确数据通过合法来源获得，包括：来自公共数据的授权、开放；企业自行采集的数据；企业经营过程中生成的数据；企业在交易市场采购的数据四方面的来源。

第二，明确数据来源后，进行数据处理工作，包括数据加工、数据清洗、数据整合等工作内容。

第三，将处理后的资源进行整合，形成数据资源，明确数据范围、数据类型以及数据规则。

       形成数据资源后，可进行数据产品化和资产化工作，在数据资产化方面，需要对于数据资产进行确认，根据“资产”“无形资产”的确认条件，数据资产的确认需要通过五部分内容共同进行判断，即：

（1）过去的交易或事项；（2）数据资产为企业拥有或者控制的；（3）预期能为企业带来经济利益；（4）经济利益很有可能流入企业；（5）成本或价值能可靠计量。确认为数据资产后，企业需要开展以下工作：（1）开展数据资产盘点；（2）开展数据资产授权链路分析；（3）进行数据资产全生命周期分析；（4）梳理数据资产运营情况；（5）从事数据资产业务价值链路分析。

       基于此，实践中律师团队通常从数据来源合规、数据管理能力以及数据质量要求三方面开展数据资产确认工作，具体如图1所示。

图 1

       数据来源合规方面，对于公开获取的数据，应对数据内容、采集方式、采集对象等内容进行合法性评估。同时基于数据采集策略、数据采集字段、采集对象性质及风险防范措施、监控管理等角度对数据采集合规性进行评价。企业内部生成数据方面，需要从数据独立性、应用独立性、企业资质等方面进行合规性评价。通过协议获取的数据，企业应当对于合作方授权许可内容以及对方资质等内容进行合规性评估。

       涉及个人信息的数据，需要基于《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》及相关标准进行合规性审查。

       开展数据确权，主要从五方面开展，即数据来源的合规、数据内容的合规、数据处理的合规、数据管理的合规以及数据经营的合规。

第一，数据来源合规。即企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。

第二，数据内容合规，要求企业存储数据的内容真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采取或存储的违法数据。

第三，数据处理合规，即企业处理数据行为不违反法律相关规定，符合合法、正当、必要原则。

第四，数据合规管理，要求企业需按照法律法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，开展包括合规管理体系搭建、风险识别、风险评估与处置等管理活动，对数据分类分级管理、数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。

第五，数据经营合规，企业需依法开展数据经营业务，获得相应的资质、行政许可及充分授权，建立完善的内控体系，保障数据经营业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。

       数据确权后要进行数据登记，当前我国推行数据确权登记试点工作，并未强制性要求企业进行数据确权登记。当前我国确权登记试点情况如图2所示：

图 2

1、成本法

       成本法是指以形成资产的成本为基础计量资产价值。其核心是通过重新形成数据资产所需的全部投入加上合理利润及相关税费确定数据资产的重置成本，考虑各项价值调整因素对资产价值的影响后得到数据资产价值。基于数据资产的特点，成本法可修正为重置成本乘价值调整系数。

       成本法的模型为：P=C*δ。其中P是指被评估数据资产价值；C是指数据资产的重置成本，主要包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。前期费用包括前期规划成本，直接成本包括数据从采集至加工形成资产过程中持续投入的成本，间接成本包括与数据资产直接相关的或者可以进行合理分摊的软硬件采购、基础设施成本及公共管理成本；δ则是指价值调整系数。价值调整系数是对数据资产全部投入对应的期望状况与评估基准日数据资产实际状况之间所存在的差异进行调整的系数，例如：对数据资产期望质量与实际质量之间的差异等进行调整的系数。

2、收益法

       收益法是指基于预期收益评估资产价值的方法。其核心为估计未来数据资产产生的业务收益，并考虑资金的时间价值，将各期收益汇总后，获得数据总价值。

收益法的模型为：

其中为P被评估数据资产价值；Ri为未来第i年的预期收益；r为折现率；n是指收益年限；i为年序号。

3、市场法

市场法是指在有效、活跃市场基础上，选取可比案例对数据资产进行修正从而得到数据资产价值的方法。其核心为根据该数据资产的特点，选择合适的可比案例，对比该数据资产与可比案例的差异，确定调整系数，并将调整后的结果汇总分析得出被评估数据资产的价值。

市场法的模型为：

表 1

数据资产评估方法选择优先度具体情况如表1所示。

        数据资产入表主要表现为以下特点：

（1）不涉及会计政策变更。

（2）入表涉及无形资产与存货两种资产科目，其中无形资产涉及使用的数据资产部分，在资产负债表“无形资产”项目，增设“数据资产”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资产的期末账面价值。而存货则是日常持有以备出售的数据资产，在“开发支出”项目中增设“数据资产”项目，反映资产负债表日正在进行数据资产研究开发项目满足资本化条件的支出金额。

（3）以历史成本观为初始计量原则。

（4）后续计量原则方面，若为数据资源无形资产，使用寿命有限的需要摊销，期末计量按照账面价值与可收回金额孰低原则。若为数据资源存货，如果可变现净值低于成本则需计提存货跌价准备，期末计量按成本与可变现净值孰低原则。

（5）处置或出售计量原则，数据资源无形资产直接计入当期资产处置损益；数据资源存货则确认营业收入和营业成本。

（6）披露方式，分为表内披露与表外披露，存货、无形资产和开发支出科目下设数据资产二级科目，并在附注中列示具体情况。

（7）披露模式，分为强制披露与自愿披露模式，对报表有重要影响的需要强制披露。

（8）无需追溯调整，采用未来适用法方法。

1、强制披露

     强制披露内容包括八个方面：

（1）类别。企业应当按照外购无形资产、自行开发无形资产等类别，对确认为无形资产的数据资源（以下简称数据资源无形资产）相关会计信息进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。

（2）摊销。对于使用寿命有限的数据资源无形资产，企业应当披露其使用寿命的估计情况及摊销方法；对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，企业应当披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据。

（3）影响。企业应当按照《企业会计准则第28号——会计政策、会计估计变更和差错更正》（财会〔2006〕3号）的规定，披露对数据资源无形资产的摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因以及对当期和未来期间的影响数。

（4）单独。企业应当单独披露对企业财务报表具有重要影响的单项数据资源无形资产的内容、账面价值和剩余摊销期限。

（5）受限。企业应当披露所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产，以及用于担保的数据资源无形资产的账面价值、当期摊销额等情况。

（6）支出。企业应当披露计入当期损益和确认为无形资产的数据资源研究开发支出金额。

（7）减值。企业应当按照《企业会计准则第8号——资产减值》（财会〔2006〕3号）等规定，披露与数据资源无形资产减值有关的信息。

（8）待售。企业应当按照《企业会计准则第42号——持有待售的非流动资产、处置和终止经营》（财会〔2017〕13号）等规定，披露划分为持有待售类别的数据资源无形资产有关信息。

2、自愿披露

自愿披露同样包含八方面内容：

（1）前景。数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等。

（2）信息。用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息。

（3）投入。企业对数据资源的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况。

（4）应用。数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况。

（5）事项。重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项，或有事项、债务重组、资产置换等。

（6）失效。数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等，如数据资源已确认为资产的，还包括相关资产的账面原值及累计摊销、减值准备或跌价准备、失效部分的会计处理。

（7）转让。数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。

       上海市光明律师事务所创建于 1996 年，伴随着中国律师业的发展不断壮大起来，在南京、苏州、宁波、合肥（筹）等地设有办公室，先后荣膺首届“全国优秀律师事务所”“上海市优秀律师事务所”等殊荣，并连续16 年获评“上海市文明单位”，以及获得亚洲法律杂志（ALB）、商法（CBLJ）等国际法律评级机构的推荐及奖项。

       光明笃志成为亚太地区领先的以数据经济和数据知识产权服务为特色的现代综合律师事务所。数据合规团队作为律所的核心业务领域之一，团队律师均拥有在法律、金融机构、医疗机构及国内一线信息技术公司的从业及服务经验。近年来，准确聚焦数字经济时代产业转型带来的法律服务需求变化，能够深刻洞悉和研判行业动态监管趋势，结合网络、数据与智能化等多个维度，助力企业合法合规构建数字化商业运营方案，成为法律商业市场中活跃的数据合规生态服务提供商，在网络安全、数据评估、隐私与数据保护等多项业务上具有非常丰富的实务经验。

       基于独特的数据合规方法论，并在云计算、大数据、人工智能、区块链、精准营销、人脸识别、移动支付、车联网、物联网等业务领域进行广泛实践中，可以协助客户在复杂的法律和监管框架下有效应对法律的挑战，且与国内外范围的网络安全与数据合规专家建立了深入合作，具有为客户提供网络安全与数据合规深度服务的能力。先后成功为智能网联汽车、大数据、生命科学与大健康、半导体、人工智能、能源、航空、金融等众多行业领军企业提供数据合规及网络安全服务。