引 言
随着数字经济的蓬勃发展，数据作为一种新型生产要素，其价值和重要性日益凸显。企业在研究和开发数据产品的过程中，会产生大量的支出，这些支出以往通常直接计入利润表。然而，随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称“暂行规定”）的实施，企业现在可以将这些数据资源确认为资产负债表中的无形资产或存货，从而在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。这一变革不仅改变了企业对数据资产的认识和管理方式，也为数据资产的经济价值提供了更广阔的发展空间。
就此前的“十问十答”文章中，已对数据入表进行了部分的介绍和阐述。本文将继续解释和阐述数据资产入表的概念、操作流程、面临的挑战及其对企业的多方面影响等多方问题，继续通过深入分析数据资产入表的各个方面，为企业提供了一个全面的视角，帮助企业在数据资产管理、财务报告和战略规划等方面做出更明智的决策，同时，文章还探讨了数据资产入表对企业合规性、风险管理和法律服务等方面的需求，为企业在数据资产领域的健康发展提供指导和支持。
▶Q1 什么是数据入表？为什么企业要把数据资产入表？
数据被认为是继劳动、技术、资本和土地之外的第五大生产要素。在数据经济大力发展的当下，数据资源规模庞大，但价值潜力还没有充分释放，将数据资产纳入资产负债表，使其真实价值与业务贡献在财务报表中真实体现出来，实现数据资产变现，同时利用数据入表对数据资产信息进行披露，也有利于数据的使用合规化、合法化。
数据资产入表实质是数据资产会计核算。企业从研究到开发数据产品期间会产生相当大的支出，此前这部分费用一般直接计入利润表。自《企业数据资源相关会计处理暂行规定》出台之后，企业可以把符合会计准则资产定义、确认条件的数据资源在资产负债表中进行列报和披露。这一系列将数据资源确认为企业资产负债表中的“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献的过程，即为数据入表。
具体到实践层面，企业应当以识别并计量相关价值创造过程为核心。首先，企业以数据资源使用价值为基础，从内部组织架构、台账管理开始，研究与开发数据产品，并将数据产品满足资产确认条件的部分推进入表，形成会计报表层面的无形资产或者存货，实现企业数据产品交换价值的会计计量。之后，企业应当积极探索数据资产的经济价值（金融价值），以发现数据资产的公允价值并提高数据资产的流动性。
▶Q2 什么是数据资产，什么样的数据资产才能入表？
根据中评协发布的《数据资产评估指导意见》第二条，数据资产，是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。数据资产是经过收集、整理、加工后具有经济价值的数据集合。
数据资产具有非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易变性等特征。
非实体性是指数据资产无实物形态，虽然需要依托实物载体，但决定数据资产价值的是数据本身。数据资产的非实体性也衍生出数据资产的无消耗性，即其不会因为使用而磨损、消耗。
依托性是指数据资产必须存储在一定的介质里，介质的种类包括磁盘、光盘等。同一数据资产可以同时存储于多种介质。
可共享性是指在权限可控的前提下，数据资产可以被复制，能够被多个主体共享和应用。
可加工性是指数据资产可以通过更新、分析、挖掘等处理方式，改变其状态及形态。
价值易变性是指数据资产的价值易发生变化，其价值随应用场景、用户数量、使用频率等的变化而变化。
能够入表的数据主要分两类，一是企业能够按照相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，二是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。
▶Q3 如何将数据资产进行入表？
首先，应对数据资源进行盘点，确认可以做会计处理的数据资产。根据规定，企业数据资产有三种入表方式。
其一，企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。
其二，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》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。
其三，企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入。
其次，应按照企业会计准则相关规定，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。
最后，应根据会计准则及《暂行规定》的要求，对数据资源相关会计信息进行披露。
▶Q4 数据资产入表对企业有哪些好处？
（1）提升资产价值
数据资产入表实现费用资本化，企业基于数据开发而产生的费用可转为企业的资产，有利于增加企业资产规模，提升企业整体资产的价值。
（2）增加融资手段
企业可以通过数据资产入表扩大资产规模、增加信用，进而获得更大金额的银行贷款等再融资的支持；同时，也可以通过数据资产质押等方式扩大融资的路径。优质数据资产对于企业未来的信用评级也会产生积极影响。
（3）拓展业务领域
数据资产入表的推进将大幅带动数据清洗、溯源、安全服务、等级测评等方面的服务需求，为尤其是从事数据开发、数据服务产业的企业将带来相当可观的业务前景。另外，对于业务流程中能够产生、沉淀大量有价值数据的新零售、文旅等企业而言，其市场价值也有更大增值空间和更多变现机会。
▶Q5 数据资产入表的意义有哪些？
《暂行规定》的正式发布意味着我国推进数据成为一种新型生产要素从会计报表上开始显性化，标志着我国正式迈出了数据资产入表从0到1的关键一步，意味着企业数字化转型成果逐步被社会大众所认知。我国关于企业数据资源的相关会计探索不仅有助于监管部门完善数字经济治理体系，还有助于我国在国际会计准则制定等工作中贡献中国智慧、提供中国方案。从数据资产入表的角度看，基础会计工作的重要性体现在以下几个方面：
第一是审慎的从成本的角度梳理数据资产的规模，一方面提升全社会对数据要素的认知，另一方面又不至于引起数据资产泡沫；
第二是提高企业数据资产信息披露的质量，企业可以通过梳理内部满足资产确认条件、真正有发展潜力的数据产品来提高数据资产的管理水平；
第三是提升报表质量，减少数据要素型企业与投资者之间信息不对称，进一步推进数据资产创新应用，帮助企业吸引投资、优化财务结构、提升公司估值等等。
数据资产入表可以显著提升大众对数据要素的认知，促进数据要素的交易与流通，进而对数据交易所提出更高的合规性、便利性等要求，有助于繁荣数据要素市场。
▶Q6 数据资产列示于资产负债表中有什么具体要求？
企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
数据资产入表到底是计入无形资产科目还是存货科目，本质上要看企业在对外服务或者交易的过程中，数据产品权属是否发生转移。
举个例子，如果企业是为客户提供定制型的数据产品，采用卖断的方式交易，那么这部分如满足资产确认条件，则一般计入存货；如果企业的数据产品可以提供给多个客户，客户一般只有数据产品的使用权，卖给A客户不影响再卖给B客户，那么该类型的数据产品满足资产确认条件的，一般是计入无形资产。
▶Q7 数字资产入表后，企业如何应对严格的信息披露要求？
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中根据数据资源确认为无形资产或存货提出了不同的披露要求，并采取了强制披露与自愿披露结合的模式。
企业应当根据相关会计准则的要求披露会计信息，针对数据获取途径、取得方式及期间变动情况需要强制披露；而对数据资源的应用场景或业务模式、形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属等信息，以及对其他各种与该数据相关的信息进行自愿披露。
简单来说，强制披露和自愿披露可以理解为数据价值认定的基础项和加分项，如果要入表形成数据价值，就必须满足基本的强制披露要求，而自愿披露的信息，将对数据的价值认定产生加分
▶Q8 数据资产入表的难题及处理办法？
上海数据交易所总结归纳了数据资产入表的十大难题及处理办法：
（1）成本归集难的原因在于企业组织架构和数据产品开发条线匹配度较低，企业首先需要科学规划业务流程来应对，从数据采集、清洗、建模、存储、销售一系列生产经营活动的高效管理做起；
（2）收入与成本匹配难的核心原因在于数据产品销售模式和研发模式不协调，企业需要重新调整数据产品销售模式和定价方式来应对；
（3）数据资产资本化标准确认难的原因是企业研究和开发数据产品的时间点判断不确定，建议企业应该重新调整产品立项和管理流程；
（4）公共数据授权期限确认难针对企业与公共部门联合运营的场景，建议企业跟有关部门洽谈授权合约时充分考虑自身商业模式和渠道管理能力；
（5）数据研发和使用场景差异过大导致资产确认条件满足难针对部分金融日频数据的使用的场景，建议企业认真分析高频数据使用场景是否符合资产确认条件，秉承不高估资产的准则，对不符合的部分可能只能列入主营业务成本；
（6）数据资产摊销方法选择难，建议企业合理评价自身的业务场景，选择合适的方法并一致运用于会计期间；
（7）摊销年限确认难的核心痛点在于数据产品使用时效性导致企业也很难判断该产品的使用寿命，建议企业提高数据产品管理能力，加强对市场和业务模式的研究并合理判断数据资产的摊销年限；
（8）数据资产税会政策差异应对难的核心在于税法对于数据资产摊销年限的要求和会计准则不一致，建议企业合理选择摊销年限并对认真分析税会差异，并形成一些可行建议；
（9）数据资产时效性强导致部分资产可能存在即时失效的可能，从而导致数据资产报表规模波动较大，企业应该审慎确认数据资产并提高数据资产全生命周期的管理能力；
（10）数据资产在集团层面的会计核算难的核心在于集团公司和子公司特殊的关系，建议集团建立和完善数据资源相关的成本核算。
▶Q9 数据资产入表存在哪几类合规性风险？
根据《暂行规定》及企业会计准则的要求，入表的数据资产应同时满足“企业拥有或控制”“预期会给企业带来经济利益”等要求。因此，实务中企业需证明入表的数据资产具备最基本的条件。此外，数据资产入表还存在以下几类合规性风险：
（1）法律合规风险：需确保入表的数据资产来源、使用和处理等过程均符合法律的规定，同时还需确保企业对该数据资产的权属明确，数据的安全性和个人隐私保护，尽可能规避可能涉及的侵权问题等；
（2）会计处理的合规风险：需确保入表的数据资产确认、计量和报告均符合法律规定，资产评估方法和参数选择得当，摊销方法和年限选择合理，符合相关披露要求等；
（3）技术合规风险：需确保数据资产的采集、存储、处理等技术活动符合技术规范和标准；
（4）内部控制风险：企业需要建立健全的内部控制体系，确保数据资产的管理和使用符合合规要求。
▶Q10 针对数据资产问题，律师能为企业提供哪些帮助？
（1）数据资产确权：对企业数据资产进行全面有效的判断、梳理和评估，确保数据权属清晰，协助企业完成数据交易合同的起草、审核和谈判等工作，确保交易合法、合规；
（2）数据合规：帮助企业建立、完善数据合规管理体系，规避系统性风险，确保数据的采集、存储、传输和使用等环节符合数据交易、数据隐私和数据保护相关的法律规定，保证数据安全；
（3）数据风险管控：分析数据资产入表中可能涉及的数据泄露、滥用、篡改等风险，建议企业及时采取加密技术、访问控制、定期审计等措施降低风险；
此外，律师在数据资产融资、收并购、资产证券化以及数据流转过程中涉及的争议解决等方面也将发挥巨大的作用。