栏目：炒股赚钱 作者：网上配资股票 更新：2025-07-16 阅读：4
<{网上配资股票}>2024年施行的暂行规定 解析数据资产入表八大模糊认知
2024年1月1日正式施行的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》），明确了数据资源的确认标准、会计处理适用准则等，标志着我国企业数据资产入表进入有制度保障的实际操作阶段。数据资产入表指企业通过会计确认、计量、记录、报告等行为，将满足资产确认条件的数据资源纳入资产负债表进行列示和披露。在推进数据资产入表过程中，许多企业存在数据资产确认、初始计量、后续计量、估值、运营管理等方面的模糊认知和操作难题。本文依据《暂行规定》，以《企业会计准则》相关规定与企业实践相结合的方式，系统解析数据资产入表的八大模糊认知。
《暂行规定》延续现行会计准则
《暂行规定》并未改变《企业会计准则》，而是延续了《企业会计准则》对于资产的定义以及确认条件的要求，是《企业会计准则》在数据资源方面的具体应用和细化规范。
首先，《企业会计准则第28号——会计政策、会计估计变更和差错更正》对会计政策、会计估计变更和差错更正作出明确规定，要求企业采用的会计政策在每一会计期间和前后各期应当保持一致，不得随意变更。但是，满足以下两个条件之一时可以变更会计政策：法律、行政法规或者国家统一的会计制度等要求变更；会计政策变更能够提供更可靠、更相关的会计信息。因此，企业依据《暂行规定》推进数据资产入表，符合《企业会计准则》的相关规定。
其次，《暂行规定》要求企业根据业务模式、应用场景等，按确认计量要求将数据资源确认为无形资产或者存货，体现了《企业会计准则》的本体要求和数据资产的本质特征，便于企业以较低的实施成本完成数据资产入表。
2024年一季度，最初共有24家A股上市公司在财务报表中披露了数据资产科目，后续有6家（喜临门、中闽能源、盛邦安全、金龙汽车、山东钢铁、中信重工）补发更正公告，将此前披露的数据资产全部修正为0，最终有18家A股上市公司完成数据资产入表（如表1所示），引起资本市场广泛关注。这一方面体现《暂行规定》落地实施有了良好开端，另一方面也标志着企业数据资产入表进入实操阶段。
数据≠数据资源≠数据资产
在推进数据资产入表过程中，企业容易混淆数据、数据资源、数据资产三个概念，认为生产经营业务积累的“数据资源可以先评估后入表”，甚至认为“凡数据皆资源，凡数据皆能入表”。实际上，数据不等于数据资源，数据资源也不等于数据资产。数据是指对客观事物进行记录并可以鉴别的信息符号，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据资源是指以各种形式存在、具有潜在价值、可供社会化再利用的数据集合。具体而言，经过采集、存储、处理后形成的电子化、规模化、能够产生一定价值的数据才能视作数据资源。
区别数据与数据资源的主要依据在于数据是否具有使用价值。数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的、可进行货币计量且能够带来直接或者间接经济利益的数据资源。数据资源属于原始数据和信息的集合，数据资产则是从这些数据资源中提炼出的、具有明确应用场景和经济价值的部分。因此，不是所有数据资源都能转化为数据资产，只有那些经过处理、分析并能带来经济利益的数据资源才能称为数据资产。
在数据资源尚未有明确商业应用场景的情况下，通过评估可能产生经济利益流入的数据资源并将评估值入表，大都是犯了“凡数据皆能入表”的错误，也与《企业会计规则》《暂行规定》的要求相悖。《企业会计规则第6号——无形资产》第十二条规定：无形资产应当按照成本进行初始计量。《暂行规定》也强调数据资源被确认为无形资产或存货，应当按照成本进行初始计量，并通过充分披露体现数据资产价值。这意味着企业应当充分论证和评估数据资源的使用价值和交换价值，对数据资源进行实质性加工或者创新性劳动，形成成熟的数据产品后，再根据《暂行规定》的确认计量要求推进数据资产入表。
《暂行规定》执行具有法定强制性
《暂行规定》是《企业会计准则》的有机组成部分，企业应当按照其要求执行，而不能选择性执行。当前，企业在执行《暂行规定》过程中面临资产确认难、成本核算难、后续计量方法选择难等诸多挑战。
例如，海通证券、浦发银行、中债估值等将数据资源确认为数据资产时遇到困难，中国经济信息社的“新华财经”“新华信用”等数据产品在投入和产出核算中面临成本计量困难，合合信息、拓尔思等上市公司在数据资产后续计量过程中存在困难。
有些企业认为，《暂行规定》是一道选择题，可以执行也可以不执行，这同样是一种错误认知。《暂行规定》与《企业会计准则第1号——存货》《企业会计准则第6号——无形资产》具有同等效力，企业应当根据《暂行规定》的要求和《企业会计准则》的相关指引规范进行财务操作。
我国有5300多家A股上市公司，2024年一季度只有18家在财务报表中列示披露了数据资产；A股市场涉及数据要素的概念股有230多个，但在一季报中均未披露数据资产规模。这反映了企业在执行《暂行规定》过程中面临诸多挑战，有的是《企业会计准则》实践层面的问题，有的则是对《暂行规定》等相关政策理解层面的问题。因此，《暂行规定》的执行虽然具有法定强制性，但还需要出台配套应用指南。
入表并非数据价值释放必经步骤
数据作为一种重要生产要素，并非入表才可以显示其价值。数字化转型使企业的数据资源在经营管理活动和商业模式创新中发挥的作用越来越大，意味着并非入表才能体现数据要素的价值。传统产业可以数据驱动实现降本增效，新兴产业可以新技术和数据要素的加持实现快速发展。
《暂行规定》出台之前，金融行业就在日常营销业务和风险控制等应用场景中充分挖掘、积累数据资源，也不断对外采购数据资源，如工商银行每年外购数据资源的金额达数亿元。这些数据资源的采购费及治理成本原来大多采取费用化处理，但这些数据资源所形成的营销类或者风控类数据产品，类似于企业内部使用的软件等无形资产，在产品生命周期内具有长期使用价值。
由此可见，数据并非只有入表才能体现价值，只要企业对数据资源进行实质性加工或者创新性劳动并在生产经营过程中发挥其应有的功用，就可以通过各种经济活动体现其价值。同时会计估计变更对上市公司影响，企业可以通过数据要素市场的交易流通，以及多场景复用、多主体共用等模式释放数据要素价值，实现“数据要素×”的倍增效应。
《暂行规定》实践操作需要加强指引
企业在2024年之前已经费用化的数据类支出，重新调账确认资产的做法不符合《暂行规定》要求。例如，企业在2023年度将实质是数据资产的支出已经费用化处理，2024年度不可以将这部分费用重新调整进入资产项。
但是，如果企业在2023年度已经开始开发一项数据产品，在年末依然处于开发状态，可以将其中一部分符合资产确认条件的支出计入“研发支出——资本化支出”科目，并在资产负债表“开发支出”项目列报，2024年度可以继续在“研发支出——资本化支出”科目核算；企业2024年年末仍未完成数据产品开发，则可以列示在资产负债表“开发支出”项下并以“其中：数据资源”列示金额明细；企业完成数据产品开发后，可以将“研发支出”科目的余额转入“无形资产——数据资源”科目，并在资产负债表“无形资产”项下以“其中：数据资源”列示其金额明细。
金龙汽车、中信重工等A股上市公司2024年一季报披露了“存货”项下的“其中：数据资源”，然而不久即发布更正公告，将此前披露的数据资产全部修正为0。这一方面由于数据独有的非消耗性、共享性和非竞争性特点会计估计变更对上市公司影响，数据资源满足存货的资产确认条件比较困难；另一方面，企业财务报表披露的“存货”项下数据资源虽然不是对报告期初已费用化处理部分的追溯调整，但从某种程度上表明《暂行规定》落地执行仍需统一思想、加强实践操作指引。
资产评估不作为入表前提
数据资源可以通过评估来增加资产价值，做大资产规模——这一认知同样有误。
首先，数据资源的价值可以体现在产品售价中，但不可以评估价列示于财务报表的资产项。根据现行《企业会计准则》，“无形资产”和“存货”都应当“按照成本进行初始计量”，数据资源按评估价入表的做法显然不合规。其次，资产评估是在评估基准日对特定资产的市场价值进行评定和估算的专业行为，目的是发现资产的真实价值、促进资源优化配置，并非单纯为了做大资产规模。
数据资产评估可以从两个方面发挥数据要素价值释放的功能：一是企业通过数据资产盘点，对数据资源进行挖掘和治理，形成对降本增效、产品推广等生产经营活动有价值的数据集；
二是通过对商业场景的可行性研究，评估数据资源的使用价值和交换价值，并通过产业链上下游数据共享和跨行业数据共用，实现数据要素价值放大、叠加和倍增效应。
根据中国资产评估协会2023年9月印发的《数据资产评估指导意见》，数据资产的估值方法主要有成本法、收益法、市场法三种基本方法及其衍生方法。《暂行规定》要求，不论是无形资产还是存货，均以成本法进行初始计量。当进行无形资产计提减值或存货计提跌价准备时，应结合数据资源的价值有效期或使用寿命，考虑引入市场法、收益法进行减值评估。
图1阐释了数据资产入表与估值的逻辑关系：基于数据资产估值机制与方法，数据资产/产品的成本是数据资产入表的基础，也是数据资产成本法估值的基础，即依据成本价值论将重新获取相同数据资产的重置成本作为评估价值；
数据资产/产品定价是收益法估值的基础，即依据效用价值论将数据资产/产品的预期收益值作为估值；
数据资产/产品的交易与流通是市场法估值的基础，即依据均衡价值论以可比参照物的市场价格为参考进行调整，从而得到估值，是数据资产经济价值释放的基础。
在企业数据资产入表实践中，数据资产通常应具备使用、交换、经济三重价值，经济价值体现在数据资产/产品开发利用的各类应用场景。
《暂行规定》仅适用于企业主体
《暂行规定》文件标题已经明确了适用对象是企业，意味着不适用于行政事业单位。行政事业单位会计处理适用于中华人民共和国财政部令第78号发布的《政府会计准则》。
《政府会计准则——基本准则》与《企业会计准则——基本准则》对“资产”的定义有明显的差异：行政事业单位对资产没有所有权（所有资产属于国家），只有控制权、管理权和使用权，利用资产为社会提供公共产品和服务，促进财政经济、社会保障、公益事业等健康发展。
因而，政府资产除了带来预期利益，还包括预期产生的服务潜力。企业资产由投资者拥有、管理或者控制和使用，追求经济利益是企业生产经营的基本目标，不会以取得服务潜力为目的而无偿为社会提供公共产品和服务。因此，行政事业单位不可以依据《企业会计准则》来确认、计量和处理数据资产。
不过，财政部分别于2024年1月11日、2月8日印发的《关于加强数据资产管理的指导意见》《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，要求行政事业单位也应当做好数据资产管理工作。财政部上述文件仅是对行政事业单位资产管理的要求或者财务规范要求而非会计处理规定，但随之而来的问题是行政事业单位的数据资产如何确认、计量和处理，需要《政府会计准则》进一步明确。同时，行政事业单位和企业的数据资产在形成过程中都面临着收益分配、权属确认等相关问题，也是对《暂行规定》执行效果的一大考验。
值得关注的是，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）虽然未对“公共数据”给出明确定义，但要求“对各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中所产生的公共数据，加强汇聚共享和开放开发，强化统筹授权使用和管理”。有观点认为，这是变相解释了行政事业单位所汇聚的数据性质为公共数据，而公共数据资产也是国家重要的战略资产，行政事业单位或许更应当承担起公共数据资产开发利用和价值释放的责任。
《国务院关于2023年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告》（简称《审计报告》）显示，4个部门所属7家运维单位未经审批自定数据内容、服务形式和收费标准，依托13个系统数据对外收费2.48亿元。《审计报告》将“利用政务数据牟利成为新苗头”列为重点问题之一，指出“政务数据的开发和利用，应有序开放所掌握的全国性政务和公共数据，降低社会公众获取成本”。
新华社对此发表题为《应警惕政务数据资产化诱发“数据财政”冲动》的评论认为：“政务数据被滥用，不仅违反了财经纪律，也侵蚀了公共利益。公共数据不能单纯变成政府增加财政收入的工具和手段，要警惕一些行政机关在运营公共数据过程中单纯逐利和行政垄断的风险。”
数据资产入表既是机遇，也是挑战
数据资产入表不仅有助于改善企业等微观主体的财务报表质量，还可以进一步放大数据资产的传导作用和杠杆效应，从而改善全社会资产负债表，实现基于数字经济的新一轮资产增量扩张，其重要意义毋庸置疑。然而，数据资产入表既是机遇2024年施行的暂行规定 解析数据资产入表八大模糊认知，也是挑战，企业在实践中应当客观分析和审慎应对相关风险。
数据资产入表的主要风险点：
一是确权合规风险。企业数据资源在流转过程中存在使用合规性风险，有些企业拥有数据资源持有权，但不一定有数据加工使用权或者数据产品经营权，即数据资源资产化、商业化流转演化过程中可能存在的权属确认合规性风险。
二是识别认定风险。在社会各界对数据资源和数据资产概念尚未达成共识的前提下，有些企业混淆了数据资源与数据资产的概念和属性，将数据资源的使用价值错误地当作长期可持续的经济价值来认定，存在着数据资产泡沫化的风险。
三是初始计量金额审计风险。目前，大多数企业并未掌握数据资产精益化运营管理的科学方法，企业财务人员确认的数据资产初始计量金额可能存在审计环节不认可的风险。
四是后续计量方法选择不当风险。数据资产/产品基于特定商业应用场景的使用年限、使用频率，在无参照物的前提下，企业财务人员可能面临难以确认数据资产摊销方法、摊销期限的情况，有可能因为摊销方法和摊销期限选择不当导致数据资产入表对企业财务报表产生重大负面影响。
以上风险点仅针对企业数据资产入表实践操作，尚未深入分析数据资产金融化、数据资产减值等方面的其他潜在风险。
当前，数据资产化主要由数据要素型企业及数字化转型达到一定程度的企业所引领，包括以下几类：
一是金融机构和为金融机构提供数据或数据信息服务的企业，数据采购规模大，长期从事数据挖掘利用并拥有成熟的应用场景，具有丰富的数据资源和多元的数据产品。
二是数据要素型企业，依据《企业会计准则》难以将数据采集、识别、标注等过程产生的费用纳入企业资产负债表，转而依据《暂行规定》将其纳入资产负债表，如前述18家A股上市公司已经在2024年一季度财务报表中率先列示披露了数据资产。
三是大型国有企业，尤其是资产负债率较高的大型国有企业，大多积极尝试盘活历史积累的数据资源来形成新的经济增长点，以增加数据资产规模的方式降低资产负债率，改善资产负债表。
四是数字化转型程度较高的智能制造型企业2024年施行的暂行规定 解析数据资产入表八大模糊认知，在业务运营中积累了大量数据资源，正在积极探索数据资源产品化、资产化的路径和方法。
数据作为新型生产要素，正在快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，成为推动经济社会高质量发展的新引擎。数据资产入表是数字经济时代一个具有挑战性的新课题，既需要“政产学研用”各界共同发力，不断创新和规范数据资产入表的会计处理流程和方式方法，也需要深入研究具有中国特色的数据资产精益管理理论，同时还需要建立健全相应的保障制度，以及完善第三方服务和监督（如专业律师事务所、审计机构、评估机构等）机制。
作者单位 乔元芳 上海市财政局
赵丽芳 中国经济信息社
本文刊发于《企业管理》杂志第9期
