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文/周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任

在数字经济蓬勃发展的当下，数据已经从一种单纯的技术要素，蜕变成为一种极具价值的新型生产要素，其经济价值和社会价值呈现出惊人的指数级增长态势。2023年8月，中国财政部正式印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并于2024年1月1日开始实施。2023年9月，中国资产评估协会正式印发了《数据资产评估指导意见》，以规范数据资产评估执业行为。这一系列举措标志着数据资产入表从理论探讨迈向了实践操作，企业资产负债表正经历一场具有划时代意义的历史性重构。这场变革绝非简单的会计准则技术性调整，而是数字经济对传统经济形态所引发的深刻范式革命。

一、数据资产的价值革命：从隐性资源到显性资本

数据要素与传统生产要素有着本质的区别，其价值生成机制的独特性尤为突出。传统生产要素往往遵循边际收益递减规律，而数据要素却有着截然不同的特性。它具有显著的规模经济效应，数据量越大，其潜在价值就越高；同时，数据要素还具备范围经济特性，能够跨越多个领域和业务场景产生价值；此外，网络外部性也是数据资产的一大亮点，随着数据使用者的增加，数据的价值会呈非线性增长。更为重要的是，数据要素的价值并不会随着使用而耗损，反而会通过应用场景的不断拓展实现价值的持续增值。以电商平台为例，其海量的用户行为数据，不仅可以用于优化自身的商品推荐模型，精准地为消费者推送感兴趣的商品，从而提升销售转化率；还可以赋能供应链管理，通过对用户需求的精准预测，帮助供应商更好地安排生产计划，降低库存成本；甚至可以将这些数据进行深度挖掘和分析，形成具有商业价值的第三方数据分析服务，为企业开辟新的盈利渠道。

然而，数据资源的这些独特特性对传统会计确认规则提出了根本性的挑战。例如，数据资产的非排他性，使得多个用户可以同时访问和使用同一数字资产，而不会影响其他用户的使用体验或资产的价值；其价值衍生性，又导致数据资产的价值难以用传统的方式进行准确衡量。

二、会计准则的适应性变革：制度创新与价值发现

数据资源是指企业在生产经营活动中，通过合法途径获取、拥有使用权的数据信息，包括数值、文本、图像、音视频、日志文件等，贯穿了企业从研发、采购、生产、质检、销售、直到售后服务的全价值链，具有非实体性、无消耗性、可加工性、可共享性、强时效性等特征。

根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，如果数据资源满足资产的定义及确认条件，则企业可将其确认为数据资产，并计入企业的资产负债表的存货或无形资产科目，以反映企业在数据方面的投入和收益。

根据我国《会计准则》，“资产是企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源，其确认条件包含与该资源有关的经济利益很可能流入企业，且该资源的成本或者价值能够可靠地计量。”在会计处理视角，数据资源入表至少需要满足以下三个条件：一是企业拥有或控制；二是能够为企业带来预期经济利益；三是可计量数据资源获取的成本。当然，随着数据资源入表相关工作的进一步推进，未来我国还会有进一步的相关认定指引出台，这是一个动态发展的过程。

因此，数据资源入表的制度设计，需要在多个方面突破传统会计思维的边界。首先，价值计量方式的转型迫在眉睫，从过去主要依赖历史成本法，转向多维度评估，综合考虑数据资产的获取成本、预期收益以及市场价值等多个因素。其次，信息披露的范围也需要进一步延伸，从传统的财务数据向非财务数据拓展，以更全面地反映数据资产的价值和风险。

三、数据资源入表的实践要点

一是要明确数据资源入表时存货与无形资产的界定标准。由于数据资源的独特性，在进行数据资源入表时，应当单独在存货或无形资产下设置“数据资产”科目。例如，根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，“企业应当根据数据资产的持有目的、形成方式、交易模式、以及与数据资产有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资产相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。”企业应当评估数据资产带来的经济利益是否主要通过出售实现，还是通过使用或提供服务实现。如果在数据资产交易后仍保留所有权（服务式交易），通常分类为无形资产；如果数据资产的交易涉及权属转移（买断式交易），且数据产品为合同交易的主体对象，则可能被分类为存货；如果最终产出的数据资产存在原始权属转移，但数据资产并非合同交易的主体对象，而是作为合同交易主体对象的附属配套，此时将数据资产视作合同履约成本，费用化计入经营成本科目。

二是要注意数据资源入表五个关键阶段的处理要点。

数据资源收集阶段：企业要高度重视数据的完整性、准确性和时效性，并符合相关的数据保护法规，不侵犯任何第三方的合法权利。例如，通过APP、传感器等方式自行采集个人数据时，应当确保取得相关数据主体的授权；从其他数据提供方处购买数据时，企业同样应当关注所购买的数据来源是否合法。

数据资源加工阶段：这一阶段的难点是企业业务运营成本与数据产生成本往往难以明确区分。因此，企业要充分重视厘清数据资产化过程所占用的企业资源，配套建立合理的数据资源成本归集与分摊机制，确保数据资源成本的准确计量。企业应建立数据资源目录，盘点具有经济利益的数据资源，通过目录、标签化、元数据属性等方式准确描述数据资源，为后续估值与会计计量提供基础。此外，对于包含重要数据的资源，要实施重点保护，防止数据泄露、篡改或损毁，遵守国家对重要数据保护的各项管理规定以维护国家安全和社会稳定。

数据资源确权及入表阶段：数据资源确权是数据资源入表在实务层面的关键点和难点。通过确权，企业才可以确保对数据资源的合法控制，并为出售数据资源创造条件。关于数据确权的具体方法和流程目前国内还未形成统一共识。通过行业调研，我们了解到，数据确权的具体操作通常包括签订数据使用协议、申请数据版权、数据产品等级证书等。在数据资源入表的初始计量中，对于自主研发的数据资产，一般使用历史成本法进行计量，将数据产出过程中的各项成本根据其属性计入不同会计分录中；对于从外部购买、具有可比价格的数据资产，通常采用公允价值法进行计量。

数据资产后续管理阶段：媒体喜欢将数据比喻为“石油”，然而数据与“石油”最大的区别点就在于数据资产的后续管理是一个复杂和动态的过程。相关的合规、安全、使用、交易等都会随着国内国际环境变化，相关制度的调整而快速变化。因此，一方面企业应设置专人负责数据资源财务管理，并建立数据资产账户，定期整理企业数据资产的运营状况，跟踪数据资产因持续开发、应用、内外部流通带来的账面价值变化；另一方面，建议企业要设立跨部门的数据资产的管理委员会等，加强对于数据资产后续管理的多部门联动，共同做好相关工作。

数据资产出售或损毁阶段：这一阶段要全面做好各项合规工作，确保在追求数据资产价值最大化的同时减少相关风险。

四、资产负债表重构背后的降本逻辑

数据资源入表不仅是企业财务报表的一次技术性调整，更是企业融资成本降低的重要突破口。传统的融资体系主要依赖于有形资产抵押，而数据资源的入表，使得企业能够以更丰富的资产结构参与融资，提升信用等级，降低资金成本。

1. 优化资产结构，提升信用评级

数据资源的入表使企业能够将无形的数据资源纳入资产端，从而优化资产负债表结构。对于过去缺乏有形资产的企业而言，这一变革提升了其偿债能力，使金融机构在评估企业信用时给予更高评级，从而降低贷款融资成本，减少对高息融资的依赖。

2. 增强资本市场认可，降低股权融资成本

数据资产的价值确认，使企业能够在资本市场中更清晰地展现自身的核心竞争力和长期盈利能力，提高市场对企业的估值。这一变化对于依赖数据驱动的科技、互联网和数字经济企业尤为关键，使其在IPO、并购或私募融资过程中获得更高的市场认可，进而降低股权融资的稀释成本。

3. 拓宽融资渠道，推动数据资产证券化

数据资产的确权和估值体系完善后，企业可以利用数据资产进行证券化融资，例如通过数据收益权质押、数据资产ABS（资产支持证券）等方式，将数据资产转化为可交易的金融工具。这不仅提升了企业的流动性，也提供了新的融资选择，使企业能够以更低的资金成本获取发展所需的金融资源。

五、制度演进与生态构建：通向数据资本化的路径

数据资源入表的制度演进，需要构建一个完善的“四梁八柱”支撑体系，一步步支持数据的“资源化”“资产化”和“资本化”。

首先，数据资源化是数据从无序到有序，从隐性到显性的转化过程。未经处理的原始数据只有经过采集、清洗、整理等加工程序，才能具备可见性和可用性。因此，必须通过规则的明确化和强制性执行，构建数据资源治理的基本框架。例如，数据权属的边界界定、隐私保护的规则设计以及数据标准化的推进，均是数据资源化过程中对金融制度构建提出的现实需求。

其次，数据资产化是数据价值实现的初步过程。通过与具体的业务场景相结合，数据资源被转化为可推动业务价值创造的资产。这一过程通过数据的深度加工和多维挖掘使其成为金融活动中的关键生产要素。比如，大数据风控系统通过对用户行为数据的分析，精准评估用户的信用水平，从而优化金融资源的配置效率。从制度构建的视角来看，数据资产化的关键是通过制度规定和执行，明确数据与业务流程的耦合规则，重新定义金融机构、消费者及数据提供者之间的角色关系，最终构建新的制度框架。

最后，数据资本化是数据价值实现的放大过程，即通过金融手段将数据资产转化为资本工具的过程。也就是说，数据资产通过信贷、证券化、股权投资等资本运作方式，加快释放数据资产的价值潜力，实现其收益的最大化。在这一阶段，数据不仅是生产要素，更成为金融资本循环中的核心介质，其对经济社会的影响从资源层面扩展到资本层面，催生出数据驱动的金融创新模式，也必然需要相应的制度响应。

总之，数据资产入表不仅是企业财务体系的一次深刻变革，更是数字经济时代企业价值体系的重塑。它不仅拓宽了企业的融资渠道，降低了融资成本，还推动了资本市场的价值重估，助力数据驱动型企业在资本市场获得更多的认可。同时，数据资产证券化的推进、供应链金融的优化以及财务管理的精细化，都将进一步提升企业的资本效率，推动数字经济的高质量发展。未来，随着数据资产评估体系的完善、法律法规的健全以及数据交易市场的成熟，数据资产的资本化进程将进一步加速，最终形成一个以数据为核心的全新金融生态体系。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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