数据的形态变化
2023年8月1日，中国财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），标志着我国企业数据资源正式纳入会计报表的序幕。随后，在同年12月31日，财政部又发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》，进一步明确了对入表数据资产的管理要求。
尽管产业界和学术界在过去十年中对数据相关术语进行了深入讨论，但关于数据的定义至今仍未达成共识。在全国范围内，包括上海、重庆、深圳、厦门等地区在内的数据条例，通常将数据定义为“以电子或其他方式记录信息的任何形式”。中国信息通信研究院在对数据进行深入分析后，认为数据是“对客观事件的记录，存储在媒介上的可识别符号，是对客观事物的性质、状态以及它们之间的相互关系进行记录的物理符号或符号组合，是一种客观存在的资源”。国际数据管理协会（DAMA）则从数据的功能角度出发，将数据定义为“以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式表现事实的实体”。
数据从数据变化成资产过程中经历的形态变化如下图所示：
数据资源：将数据原矿经数据资源化的过程可以形成数据资源，数据资源化过程包括数据存储、数据治理、数据加工等操作。数据资源包括数据集，数据产品，数据服务等。在数据原矿基础上，经过数据资源化，可以形成数据集类型的数据资源。进一步结合业务场景，通过再加工的方式，可以进一步形成数据产品（如平台、应用程序等）、数据服务等形态的数据资源。数据资源用好理解的方式解释即为数据集（整理好的数据表）、从数据集发布的API服务，以及基于数据集上开发的数据产品（APP、saas软件、BI软件等）
数据资产：数据资源经过了合法拥有确认、成本计量、经济利益流入的判断后成为数据资产。
入表操作：参考《暂行规定》，入表操作在确认数据资产的前提下，将数据的脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化 等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用填入资产负债表中，并由会 计师事务所审查确认的过程。
02 数据资产入表的过程
数据资产入表的过程
企业将数据资源纳入财务报表的实践通常包括以下六个关键步骤：
1、数据盘点：这是一种系统化的方法，用于检查和评估组织所持有的数据资源。随着企业数字化的深入，数据量激增且类型多样，企业需要有效的方法来发现、管理、保护和利用这些数据资源。通过全面审查现有数据资源及其相关信息，数据盘点为企业数据资源的入表奠定了基础。
2、合法拥有确认：基于数据盘点结果，企业需要进行数据资源的合法性审查，确保所入表的数据资源是在法律和伦理允许的范围内获取、使用和处理的。
3、成本计量：这一步骤涉及对企业为获取、维护、存储和处理数据资源所发生成本的评估。成本计量不仅为数据资源入表提供了初始计量的基础，也为数据价值评估提供了依据。
4、收益判断：在确认数据资源合法拥有的基础上，企业需要从经济价值流入的角度分析和确定数据资源的价值。这一过程是将数据资源确认为数据资产的前提，而数据资源的价值评估可以作为其公允价值的参考，有助于融资等操作。、
5、资产登记：一旦数据资源通过合法拥有、成本计量和收益判断的确认，它们就可以被登记为企业的数据资产。资产登记包括将数据资源的权属及其相关信息记录在系统中，并获取数据资产登记证书，供他人查询。
6、资源入表：根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，将符合条件的数据资源作为无形资产或存货纳入企业的资产负债表。
7、入表核查：最后，会计师事务所将根据《暂行规定》的要求，对企业的实际情况进行核查，并出具审查报告，以披露企业数据资源入表的详细情况。这一流程确保了数据资源的会计处理既规范又透明，有助于企业更好地管理和利用其数据资产。
03 数据资产入表的相关法律法规和相关服务数据资源入表服务的工作框架如图上所示，涉及“明确入表数据资产、数据合规、检视数据资产管理体系，开展数据资产评估、数据资产入表”以下四个工作环节。
阶段一：明确入表的数据资产，我们需要弄清楚企业到底有哪些数据资源。这是一个对数据资源进行分类的过程，通过详细梳理和归纳，将企业的数据资源根据业务情况实现进一步的划分。这样的分类有助于我们更好地理解数据的构成和用途，为后续的数据管理和应用提供基础。在这个过程中需要对数据确权进行确定，在这个过程中设计到法律法规包括：
关于如何认定数据资源的产权归属，现行法律虽然尚无专门的直接规定，但中共中央、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》（以下简称“《数据二十条》”）对探索建立数据产权制度给出了政策指引。从整个法律体系来看，《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》（以下分别简称“《网络安全法》”“《数据安全法》”“《个人信息保护法》”）主要从义务角度对与数据处理相关的活动进行了规定；《中华人民共和国民法典》（以下简称“《民法典》”）总则编、物权编中关于财产权取得的相关规则，为数据权属认定提供了基础性参考；
阶段二：数据合规审查。数据合规审查通常由企业内部的数据合规管理部门执行，同时可能需要外部专业机构如律师事务所、会计师事务所等提供专业意见和帮助。数据合规审查的目的是确保企业在数据处理活动中遵守相关法律法规，保护数据安全，尊重数据主体的合法权益。
数据合规审查一般涉及到以下法律法规：
1、《中华人民共和国网络安全法》：规定了网络安全管理的基本要求，包括数据的收集、存储、使用和传输等方面的安全保护措施。
2、《中华人民共和国数据安全法》：从法律层面将数据安全上升到国家安全层面，明确了数据、数据处理、数据安全的范畴，厘清了数据安全防护的主体责任。
3、《中华人民共和国个人信息保护法》：聚焦于个人信息的保护，对个人信息处理规则、个人信息主体权利、个人信息处理者义务等提出了具体要求。
4、《中华人民共和国反垄断法》：企业需要遵守公平竞争原则，不利用数据、算法等优势和技术手段排除、限制竞争。
5、《中华人民共和国刑法》：涉及数据犯罪行为的刑事责任，如非法获取、出售或提供个人信息等。
6、《网络安全审查办法》：规定网络平台运营者数据处理活动影响或可能影响国家安全的，应当依法进行网络安全审查。
企业在进行数据合规审查时，需要综合考虑这些法律法规的要求，确保数据处理活动合法、合规，并采取相应的技术措施和管理措施保障数据安全。
阶段三：数据资产价值评估。数据资产价值评估通常由专业的资产评估机构及其专业人员来执行，这些专业人员需要具备相应的专业知识和实践经验。评估过程会依据《资产评估基本准则》及其他相关资产评估准则，同时遵循独立、客观、公正的原则，诚实守信，勤勉尽责。
评估方法主要包括以下几种：
1. 成本法：根据形成数据资产所需的全部投入来评估其价值，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。
2. 收益法：通过预计数据资产带来的收益来估计其价值，这可能包括直接收益预测、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预测等方式。
3. 市场法：根据相同或相似数据资产的近期或往期成交价格，通过对比分析来评估数据资产的价值。
在评估过程中，还需要考虑数据资产的法律属性、经济因素、使用过程中的隐私保护风险等因素。法律因素通常包括数据资产的权利属性、权利限制、保护方式等。评估时还需遵守相关法律法规，如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等，这些法律法规对数据资产的保护、使用和交易等方面提供了法律框架。
数据资产价值评估的法律参考主要包括：
- 《资产评估基本准则》
- 《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》
- 《网络安全法》
- 《数据安全法》
- 《个人信息保护法》
评估结果可能会受到数据的非均质性、非稀缺性、市场成熟度等因素的影响，因此评估过程需要综合考虑多种因素，以确保评估结果的准确性和合理性。
阶段四：数据资产入表操作。数据资产入表操作一般由企业内部的财务部门或数据管理部门来执行，可能还需要外部专业机构如会计师事务所、资产评估机构等提供专业服务和支持。入表后，数据资产可能被分类为“无形资产”或“存货”，具体分类取决于企业对数据资产的使用目的和管理方式。
数据资产入表的作用主要包括：
1、资本化数据资产：将数据资产确认为资本性支出，而非费用化支出，有助于改善企业的财务报表结构，提高企业估值及核心竞争力。
2、促进数据流通交易：数据资产入表有助于建立数据交易市场，通过市场化的交易行为来发现和实现数据资产的价值。
3、增强企业融资能力：数据资产入表可以增加企业的资产总额，优化财务报表，从而增强企业的融资能力和吸引投资。
4、反映企业数字化转型成果：数据资产入表体现了企业数字化转型的成果，有助于社会大众和投资者更全面地认识到企业的价值和潜力。
5、支持数据资产证券化：数据资产入表为数据资产的证券化提供了基础，有助于企业通过数据资产进行更多样化的融资活动。数据资产入表是数据资产价值化的重要步骤，它标志着企业对数据资产的管理和利用进入了一个新的阶段，为企业带来了多方面的积极影响。
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