2023年8月21日，财政部网站发布消息，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。该规定曾于2022年12月公开向社会征求意见。

《暂行规定》开宗明义其立法目的是为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露。正如财政部答记者问中指出，制定《暂行规定》是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理、发挥会计基础作用的重要一步；制定《暂行规定》将有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，准确反映数据相关业务和经济实质。通过针对数据资源制定专门统一规定，解决实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产“入表”的疑虑，并明确计量基础。《暂行规定》为数据资产入表提供了操作指引。

数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，即数据资产入资产负债表，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。

具体来说，《暂行规定》规定：企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；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》（财会〔2006〕3号）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货；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。

《暂行规定》明确了企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认计量要求。是对现行准则的重申和细化，新设三个科目，为数据资源提供了明确的会计记账处理方式。

需注意的是，《暂行规定》解决的是会计问题，即在会计上如何将数据资产入账的问题，不解决数据资产确权问题，也不解决数据交易问题和数据资产评估问题。

（一）“数据二十条”在保障措施部分提出探索数据资产入表新模式

数据资产入表不是数据流通利用的目标，促进数据的流通交易根本目的是为了赋能数据利用，发挥数据要素的价值。“数据二十条”指《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》，在总体要求中提出以维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密为前提，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济为主线，以数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点。

（二）数据流通利用对于数据资产的价值形成乃至数据资产入表具有重要意义

“流通交易是数据资源向数据资产转变、充分释放价值的必经之路。”北京大学光华管理学院教授翁翕认为，一方面，数据的使用价值在于普遍提升产业生产效率和市场运行效率。由于数据的使用价值高度依赖于规模质量、多源融合和应用场景，因此必须通过流通才能创造出更大价值。另一方面，通过流通交易可以鼓励市场主体逐步探索和完善数据定价体系，用市场化的手段合理评估和量化数据的经济贡献，有助于进一步将数据资源提升为数据资产，真正释放其内在价值。

同时，数据资产入表因为以成本为依据，数据交易尤其是场内数据产品交易的价格就可以直接作为成本的明确依据。从这个角度，可能大大促进数据交易流通的规模。

（三）“数据二十条”构建的四个制度及其意义

一是建立保障权益、合规使用的数据产权制度，探索数据产权结构性分置制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。三权分置的提出淡化了所有权的概念，认可三种权利的财产权益。设置三权结构性分置最主要的意图是促进数据的合规高效流通使用，不让数据权属成为数据要素流通使用的一个障碍，为实现数据资产入表的确权提供保障。

二是建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，从规则、市场、生态、跨境等四个方面构建适应中国制度优势的数据要素市场体系。

三是建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，在初次分配阶段，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，推动数据要素收益向数据价值和使用价值创造者合理倾斜，在二次分配、三次分配阶段，重点关注公共利益和相对弱势群体，防止和依法规制资本在数据领域无序扩张形成市场垄断等各类风险挑战。

四是建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式。

需区分《暂行规定》中的“数据资源”

和“数据要素市场建设”中的“数据资源”

《暂行规定》的标题就是指“企业数据资源”，而“数据二十条”提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的三权分置机制。

理论与实务界就数据要素市场建设也提出了数据资源化、资源产品化、产品资产化的企业数据资产化三部曲的路径。

例如，复旦大学管理学院教授、上海数据交易所研究院院长黄丽华提出，“数据资源的定义是指把不同来源的数据进行必要的加工整合和处理，在物理上按照一定的逻辑归集以后，达到一定的规模，形成可重用、可应用、可获取的数据集合。数据产品定义为包含实质性加工和创新性劳动，可满足内外部用户需要的数据内容和服务终端组成的具有可持续能力的服务。数据产品可以自用、共享、开放和对外服务或交易，尤其是通过场内数据交易市场可以为所有参与交易的供需方提供数据资产的凭证。认定数据产品可以进入数据资产凭证的有三个条件，我们称之为三步蒸馏法。第一步是数据产品的认定要有条件的，第二步需要认定成为可交易的数据产品，第三步是数据产品要入资产凭证。经过三步‘蒸馏’产生的数据资产凭证，过程可控且最终的结果价值可以计量。而且，数据资产凭证是依托于全国数据交易链上面的协议和智能合约形成的，具有不可篡改性、可透明性，将来可以为资本市场创新应用提供可靠服务。”

我们理解两种语境下的“数据资源”有所区别，《暂行规定》中的“数据资源”范围较广，既涵盖了“数据二十条”中（通常在数据要素市场建设话语体系下）狭义上的数据资源，也涵盖了数据产品乃至数据资产的概念。

相信入表数据资产的形成将更多地与数据产品交易相挂钩。通过数据产品交易，形成公允的市场价值，并通过数据交易链登记，记录数据产品、权属信息、交易记录和交付信息等，有市场价格信息、应用场景及可持续服务的证明。这样的数据交易登记凭证可以作为会计入表的依据，尤其是为基于公允价格的计量提供可靠依据之一；可以作为数据资产估值的依据，待符合资产市场法估值的两个基本条件成立的时候就可以作为资产估值的依据，从而为资产质押、信托、企业并购和IPO等提供服务。

《暂行规定》对数据资源

会计处理的具体要求

（一）适用范围

《暂行规定》第一条规定，本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及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的相关会计处理。

根据《企业会计准则——基本准则》（以下简称“基本准则”），资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。符合资产定义的资源，在同时满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业，以及该资源的成本或者价值能够可靠地计量的条件时，确认为资产。因此，我们理解判断数据资源确认为资产的条件主要包括四个要素：（1）企业过去的交易或者事项形成的；（2）由企业拥有或者控制的；（3）预期会给企业带来经济利益；（4）成本或者价值能够可靠地计量。

引用德勤的解析，数据资源构成资产需要资产四要素满足以下条件：

1.相关数据资源是由过去的购买、生产、建设行为或者其他交易事项形成的。预期在未来发生的交易或者事项不形成资产。

2.相关数据资源是由企业拥有或控制的。基本准则对于“拥有或控制”定义为，企业享有某项资源所有权，或者虽然不享有所有权，但该资源能被企业所控制。

3.相关数据资源预期会给企业带来经济利益，且相关的经济利益很可能流入企业。基本准则规定，预期会给企业带来经济利益，是指直接或者间接导致现金和现金等价物流入企业的潜力。同时，基本准则规定，只有满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业时，才符合确认资产的条件之一。

4.相关数据资源的成本或者价值能够可靠地计量。基本准则规定，企业应当以实际发生的交易或者事项为依据进行会计确认、计量和报告，如实反映符合确认和计量要求的各项会计要素及其他相关信息，保证会计信息真实可靠、内容完整。

（二）数据资源会计处理适用的准则

《暂行规定》明确企业应当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。按照会计上经济利益实现方式，细分为“企业使用的数据资源”和“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”两类，并规范了不满足资产确认条件下相关数据资产交易的处理方式。前者符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；后者符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货；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。

如何判断适用无形资产还是存货准则。即如何区分“企业使用”和“企业日常活动中持有、最终目的用于出售”？

征求意见稿在公开征求意见阶段，曾经提出根据内部使用和对外交易两个维度，就数据资源应适用于无形资产还是存货准则进行区分。考虑到企业利用所持有的数据资源为客户提供服务是较为典型和常见的对外交易数据资源的应用场景，该场景属于内部使用还是对外交易存在不同解读，本次《暂行规定》明确了只有企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，才适用于存货准则。换言之，对外非排他性授权使用数据资源的业务模式，以及同时存在内部使用和对外交易但并不主要依赖对外出售取得经济利益的双重使用业务模式下的数据资源适用无形资产准则进行会计核算较为合理。

（三）《暂行规定》附则明确指出在《暂行规定》施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整

上述规定源于现有无形资产准则明确规定，内部开发形成的无形资产的成本仅包括在满足资本化条件的时点至无形资产达到预定用途前发生的支出总和，对于同一项无形资产在开发过程中达到资本化条件之前已经费用化计入损益的支出不再进行调整。因此，即使某项数据资源在《暂行规定》的首次施行日满足无形资产的确认条件，企业也不应在首次施行日将以前期间已经费用化的数据资源重新资本化。这一点决定《暂行规定》后不太可能马上出现大量数据资产入表的情况。

数据资产入表的难点

（一）数据资产入表之前的数据资源的确权问题

数据资产入表首先面临数据产品具体的应用场景问题，结合应用场景，明确具体产品对应的数据资产。其次面临权属清晰以及资产定价定量的问题。

数据资源的确权问题无法回避。因为数据要素来源多样，且加工利用具有可复制性，也缺乏类似于房地产等物权权属清晰直观、便于登记的特点，因此数据权属在企业自身生产、购买、入表环节需要明确，即使在入表后的资产再利用环节的数据资产评估环节，也离不开对数据权属的明确。而且数据权属确权在世界上也并无可参考的成熟经验。

但是这一问题在“数据二十条”后有了初步解决路径，即数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等三权分置的产权运行机制。该机制淡化了所有权的概念，承认对数据资源的权利包括多种权利。

会计准则强调“拥有或控制”，但先行法律并未要求应当以登记或证书的方式来证明数据资产的归属。实践中也不排除通过明确的授权或者合同的方式等方式获得数据，即使未经登记，也可以通过相应合同证明数据来源及权利边界。

同时以数据交易所为代表的场内数据交易在数据资产登记制度上也已经走出了可行路径，为数据资产来源和权属明晰提供了基础设施保障。例如，上海数据交易所建立以区块链技术为底座、以数据交易链为核心的基础设施，通过高效、可信赖的方式实现数据产品登记、交易登记、交付、清算等的真实性和可验证，可以生成可信的数据资产交易登记凭证。未来全国还将形成统一的数据资产登记管理制度和登记体系。

（二）数据资产入账的计量问题

会计准则提供了明确的指引，即只能基于历史成本对数据资产进行计量。需要依据相关的历史投入及相应的原始凭证来证明这些金额的存在和真实发生。一旦数据资产的历史成本可以被计量，就可以进行初始确认，并将其作为一个数据市场资产纳入会计账务处理，最终将其体现在财务报表中。

（三）数据资产评估问题

2022年，中国资产评估协会印发《专家指引第9号数据资产评估》，第二条规定，本专家指引所指数据资产是由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。第三条规定，本专家指引所指数据资产评估，是资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，接受委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。中国资产评估协会2022年也发布《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》及起草说明。

从资产负债表的角度来看，《暂行规定》将增加一部分资产，从而优化资产和负债的结构。对于企业报表来说，这主要产生两个影响：第一，企业的盈利能力将得到优化；第二，企业的资产负债率也将得到优化。因此，企业的整个财务报表将更真实、更有优势地反映其经营和财务状况。

但是数据资产除在财务报表中的应用之外，也可以作为非货币资产，用于对外出资或合资，还可以用于对现有公司进行增资等行为，这相当于将非货币资产货币化使用。此外，数据资产也可以进行市场化交易，或者被用于质押融资、以数据资产出资入股等操作。例如，近日，青岛华通智能科技研究院有限公司、青岛北岸控股集团有限责任公司、翼方健数（山东）信息科技有限公司进行全国首例数据资产作价入股签约仪式。该数据资产作价入股路径分为登记、评价、评估和入股四个环节，每个环节依据相关标准和指导文件予以实施：一是对经由合规审查通过后的数据资产进行登记；二是在《数据资产价值与收益分配评价模型》标准的指导下，通过建立评价模型来评价数据资产的质量；三是对数据资产的价值进行评估；四是在三方合力下推动数据资产作价入股，华通智研院、北岸数科和翼方健数三方成立合资公司。

上述路径涉及对数据资产的估值。在数据资产入账后，相当于企业所拥有的数据资产已经被分项整理和打包，这将为未来的其他运作提供便利。例如，如果将来要使用数据资产进行融资、质押融资、交易或对外出资，已经入账的数据资产可以直接被利用，对其进行一次数据资产的估值。

数据资产入表规定与数据资产

管理等衍生金融服务与产品

首先，数据资产管理概念的使用可以分为多个维度：一是IT和信息意义上的“数据资产管理”，主要指“数据资产”的管理，很多企业都产生大量的数据，形成“数据资产”，需要对数据资产进行管理和利用，此处的数据资产本质上是指企业的数据资源。目前通常讲到的数据资产管理，多数是指这种情况，其计量单位是“G”“T”等。

二是经济学意义上的“数据资产管理”，其使用较为泛化，不一定符合入表的要求。

三是会计意义上的“数据资产管理”，较为狭义，特指符合“入表”要求的数据资产管理。

四是金融意义上的“数据资产管理”，这是指金融领域的资产管理业务，主要是指将资金作为委托资产，委托给有资格的管理人管理该财产，法律性质上适用信托法原理，数据资产管理的特点在于委托的资产不是现金，而是“数据财产”。

在金融意义上的“数据资产管理”情况下，数据财产之所以能够被委托作为资产受托管理的对象，前提是数据资源能够成为会计意义上的资产，数据资源的财产权益需经资产评估认可。

目前如果将数据财产作为金融意义资产管理业务的委托财产，主要是在信托公司的业务牌照下。但是如果从数据财产作为资产管理业务投资标的的角度，只要能够投资非标类的资管业务产品，在相应牌照的金融监管部门的认可下均可将数据资源资产纳入投资标的范围，如私募股权基金、证券公司私募资管业务、资金信托等。虽然目前这些资管产品的投资范围尚不包括数据资产，但是在《暂行规定》已经将数据资产入表的背景下，金融监管部门的认可应可期。《暂行规定》从会计准则上确认了符合条件的数据资源的资产性质，虽然本身没有金融属性，但是对未来金融属性的数据资产管理有基础价值锚定的重大意义。

其次，金融意义上的数据资产管理乃至数据资产的其他衍生金融服务的资产基础更加夯实。一是按照《暂行规定》进行会计处理，拥有丰富数据资源的企业将直接受益于数据资产入表，数据资产管理的委托方以及可以作为基础资产的数据资产或将大大增加。二是企业数据资源财产自身的定价在《暂行规定》明确数据资产入表要求后，有助于确定更为市场所认可的定价。例如，一些正在探索中的数据信托项目，也存在委托的数据资产价值确定的问题，如果按照《暂行规定》的要求，有助于形成合理定价。三是对于企业将数据资源加工成数据产品在场内或场外交易的，《暂行规定》对于数据产品的交易定价和交易后依据数据产品交易登记凭证入表都具有重要意义。

数据资产入表的信息披露

《暂行规定》施行后，数据资产入表作为影响极深的新事物，涉及巨大的商业利益，需稳步推进，将经历一个过程。而在数据资产基础上的金融业务亦需注意此点，例如，对于数据资产质押融资、数据信托等数据资产管理、数据资产证券化、企业并购和IPO等业务中，对于数据资产如何科学合理认定将是挑战。

对于数据资产入表的风险与挑战，《暂行规定》除了在附则中规定暂行规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整，主要是通过加强信息披露的方式加以积极稳妥解决，创新性地采取“强制披露加自愿披露”方式，围绕各方的信息需求重点，一方面细化会计准则要求披露的信息，另一方面鼓励引导企业持续加强自愿披露，向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息。

数据资产入表新规与

企业数据资产管理

《暂行规定》有助于推进企业数据资源入表的确认，推动数据要素流通，实现数据资源价值的最大化。对于拥有数据资产的企业也提出了要求和挑战。在大潮来临时，企业需重视和建设有效的数据资源治理和资产管理体系。

企业数据资源入表并非一蹴而就的工程，普华永道将合理稳妥的入表路径归纳为应涵盖合规与确权、有效治理与管理、经济利益分析、成本合理归集与分摊以及列报与披露五个关键步骤。

我们理解至少有以下三个方面：一是做好本企业自身的数据资产发现和价值提升；二是建立业务、数据、合规、财务融合的数据治理体体系；三是做好数据资产入表前的测试和评估，制定完善的会计“入表”方案。

数据资源的合规与确权是数据资源入表的首要步骤，也是企业做好数据资产管理的首要切入点。拥有大量数据资产的企业需要对拥有的数据资源进行梳理，特别是数据来源合规、授权清晰；数据处理行为合规；数据产品经营合规。未经合法合规获取和收集的数据，存在权利瑕疵，不是法律意义上的拥有和控制，无法作为资产。

关于企业的数据资源合规与确权问题，我们有以下建议和意见：

1.权属问题按照三权分置思路，不再强调所有权。符合三权要求的数据财产权益受到法律的保护，但核心是需证明企业合法拥有该数据资产，建议企业重视数据的合规采集、处理，留存完善的数据采集、处理相关记录及合规证明材料。

2.数据资产的数据来源应特别注意合法合规性。企业应结合所属行业的要求与规定确认开展的数据收集活动是否合规，对于数据来源的各种渠道均需进行评估分析，穿透审查数据来源并留存相关审查记录，要求数据提供者提供相应合规证明、出具承诺或以通过合同方式尽可能约定相关权利，确保数据来源合法可追溯。这也是在场内数据产品交易的合规评估中最为关注的合规问题。

3.需注意数据资产本身的合规，如数据处理合规、数据内容合规、管理合规、经营合规等。结合企业实际情况，建立企业数据的全生命周期保护机制，同时建立事后反馈、问题跟踪等相关制度，以促进企业长期合规发展经营，最大可能挖掘数据资产价值。

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