数据资产入表：理论、实践与实例全解析

数据资产入表：理论、实践与实例全解析

在当今数字化时代，数据已成为企业的重要资产之一。随着相关政策的推进，数据资产入表逐渐成为企业关注的焦点。这不仅有助于企业更准确地反映其资产状况，还能在资本市场中更好地展现自身价值。本文将基于《数据资产入表理论与实践》文档，详细阐述数据资产入表的发展历程、暂行规定、实现逻辑、入表步骤、关键点以及通过实例演示其具体操作流程。

数据资产入表的发展历程

一、数据资产入表发展历程

1. 2019 年 - 数据成为第五生产要素
   十九届中央委员会第四次全体会议公报首次将数据纳入生产要素，这一举措标志着数据在经济活动中的重要性得到了官方认可，为后续数据资产相关工作奠定了基础。

2. 2020 年 - 数据要素市场化配置改革试点
   《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出加快培育数据要素市场，选择部分地区开展要素市场化配置综合改革试点，推动数据要素在市场中的配置和应用。

3. 2021 年 - 构建数据基础制度相关意见出台
   《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》明确了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等 “三权”，为数据资产的权属界定提供了依据。

4. 2022 年 - 加快建设全国统一大市场与数据资产化推进
   《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》进一步强调了市场的统一性，同时数据资产化工作也在持续推进，为数据资产入表创造了更有利的市场环境。

5. 2023 年 - 企业数据资源规定印发与入表年开启
   国务院印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自 2024 年 1 月 1 日起施行，为企业数据资源入表提供了具体的会计处理规范，2024 年也成为数据资产入表的关键年份。

二、数据资产入表暂行规定

1. 背景
   企业持有的数据资源此前未在财务报表中得到确认，影响了数据价值的发挥与资本市场资源配置。数据资源作为新型要素，在企业内部运行和价值创造中作用日益凸显，入表规定的出台迫在眉睫。

2. 目标
   基于会计准则，规范企业数据资源的确认、计量和披露，指导企业顺利完成数据资源入表过程，使企业财务报表能更准确反映数据资产状况。

3. 适用范围
   适用于企业确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及虽未满足会计准则资产确认条件但预期能带来经济利益的数据资源相关会计处理。

4. 适用方式
   企业应按照会计准则规定，根据数据资源的持有目的（分为内部使用和对外交易）、形成方式（内部开发、外部购买等）、业务模式及经济利益预期消耗方式等进行会计确认、计量和报告。且规定施行前已费用化的数据资源支出不再调整，采用未来适用法。

数据资产入表实现逻辑

一、数据资产入表实现逻辑

1. 增资
   通过将数据以会计信息形式数量化表达，使企业数据业务财务状况向投资者展现，如将数据资产化，以合理的会计计量方式在报表中体现数据价值，让投资者更清晰了解企业数据资产规模及潜在收益。

2. 增值
   盘点和入表过程以及数据使用场景挖掘，可调节公司市值。例如，数据资源转化为数据产品，从低价的原始状态变为高价的数据产品，若形成一定交易规模，其价值被市场公允认可，实现资产增值，成为企业市值的倍增器。

3. 入表资产类别判断
   若企业持有数据资源用于出售且权属转移，应确认为存货；
   若用于内部使用和对外服务且权属不转移，应确认为无形资产。
   不同资产类别在财务报表中的处理方式不同，影响企业资产结构和利润计算等。

   在过去，数字化转型的时候，数字化转型项目都是会作为成本投入项目进行开展，回报周期久且不明显，从2024年开始，数据资产开发的成本可以纳入到资产负债表中‌。根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业可以将符合条件的数据资源确认为无形资产、存货或开发支出，并在资产负债表中相应科目进行列报和披露‌。数字化转型项目的投入可以作为增资的项目，数字化部门的情况有所改善。
   意味着从2024年起，如果数据资产入表的流程在企业打通后，从2024年开始，数据资产管理（包括数据产品的开发和数据治理的成本）的项目成本可以转化为企业的无形资产。提升企业的资产负债表中的资产情况。如果是信息化项目的方式开展，那么就是IT投入成本，则在企业的整体的财务报表中展示为利润下降。

二、数据资产入表实现步骤

1. 第一步：数据资产入表形成原始资产

• 前置条件
  进行资产评估，包括对数据资产的价值评估、成本归集分摊等，确定以何种科目记入成本，完成会计计量入表的前期工作。
• 准备阶段
  确认资产类型为无形资产或存货，对数据进行分类分级，为后续准确计量和管理做准备。
• 实施阶段
  进行信息化程度评估，确保企业具备利用数据入表的基础条件；评估数据治理程度和管理能力，以确认企业能否有效管理数据资产；梳理资产成本构成，明确数据资产投入成本情况。

2. 第二步：原始资产形成无形资产

• 前置条件
  开发数据产品，搭建销售体系（包括供给渠道、结算系统、品牌建设等），构建完整的数据产品运营生态体系，使数据产品在市场中有效运营并实现价值
• 准备阶段
  设计数据产品形式（如数据模型或软件服务）和商业模式（如特许经营、软件授权等），规划数据产品如何产生可持续现金流。
• 实施阶段
  评估数据商业价值，确认是否有真实市场需求及可行的付费方式，确保数据能产生稳定收益；分析投产比，衡量数据资产投入产出效益。

3. 第三步：原始资产形成存货资产及金融资产相关

• 前置条件、准备阶段和实施阶段（与第二步有相似之处但重点不同）
  对于形成存货资产，重点在于满足存货确认条件，如持有目的为出售等。而形成金融资产（如符合从其他方收取现金等合同权利的情况），企业可通过设立数据资产管理项目等方式，探索数据资产证券化等途径，拓展数据资产的金融价值实现方式。

三、数据资产入表三大关键点

1. 数据资产确认
   根据 “资产”“无形资产” 确认条件，需从过去交易或事项、拥有或控制、预期带来经济利益、经济利益流入可能性及成本或价值可靠计量等方面判断。关键输入包括数据资产盘点、授权链路分析、全生命周期分析、运营情况梳理和业务价值链分析等，综合这些因素准确界定数据资产。

2. 数据资产识别
   针对数据资产类型（存货或无形资产），建立成本归集与分摊机制。依据初始计量和后续计量要求，通过数据资产血缘分析、研发成本识别分摊及成本法价值评估等关键输入，合理确定数据资产的成本构成和计量方式。

3. 数据资产披露
   对于确认为数据资产的数据，在会计报表附注中强制披露相关会计信息，也可自愿披露其他重要信息；未确认为资产的数据资源也可自愿披露相关信息，同时要对披露信息进行评估，确保信息质量和有效性。

数据资产入表实例

一、数据资产入表演示实例

1. 数据资产管理主体定位（无形资产为例）
   产业定位为产业数据服务提供商，基于自主采集和研发的数据，提供行业商品价格数据等服务产品。产品供应形式为付费订阅，通过多端实现，属于标准化产品，因其不具排他性和独占性，相关支出确认为无形资产，适用无形资产会计准则进行处理。

2. 数据资产初步确认（无形资产）
   数据资源成本主要包括外采和自行采编成本，外采成本按事业部收入比例分摊，自行采编成本涵盖人工等多项费用。发生支出时，按成本初始计量借记 “无形资产 - 数据资产” 等科目，以 2022 - 2024 年数据为例，展示了各期数据资产账面原值的变化情况。

3. 后续计量（无形资产）

• 摊销
  考虑数据时效性递减，采用年数总和法摊销，计提时借记 “主营业务成本”，贷记 “累计摊销”，同时对比了税法和会计口径下的摊销差异。
• 减值
  当出现减值迹象时，采用预计未来现金流量现值计量可收回金额，发生减值时借记 “资产减值损失”，贷记 “无形资产减值准备”。
• 终止确认
  出售时将价款与账面价值差额计损益；失效时及时转销账面价值，借记相关科目，贷记 “无形资产”。

4. 报告披露（无形资产）
   明确数据资源为自行开发的无形资产，应在报告无形资产科目下进行相应披露，确保企业财务报表准确反映数据资产信息，提高财务信息透明度。

通过以上对数据资产入表的全面阐述，企业可以更好地理解和实施数据资产入表工作，在数字经济时代充分发挥数据资产的价值，提升企业竞争力和财务健康度。