什么是数据资产入表

数据资产入表是指将组织的各类数据资产进行登记、分类、评估和管理，正式列入企业财务报表的过程。这一过程标志着数据从抽象概念转变为能够为企业带来切实经济效益的新型资产，有助于企业更精准地优化资源配置、提升运营效率。数据资产入表不仅涉及对数据资产的细致分类和深入剖析，形成对自身数据资源的更全面认知，还旨在通过数据资产的透明化披露提升企业的数据可见度，为其他机构和企业发现合作契机、拓展合作空间提供便捷途径。尽管数据资产入表正式进入倒计时阶段，企业在实际操作过程中仍面临着诸多挑战，如数据资产的非竞争性、弱排他性、价值异质性、无形性等特点使得数据的价值评估体系构建尤为复杂。

财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》从2024年1月1日起实施，要求数据资源被视为一种资产纳入财务报表，这标志着数据资产“入表”已进入倒计时，备受关注的数据要素市场有望被真正激活。此外，国内首个产业数据资产登记评价平台在武汉上线试运行，以及浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》正式实施，这些举措为数据资产入表提供了实际操作和评估的标准。

数据资产入表的过程需要一系列完善顶层设计做支撑，特别是在数据资产界定及要素市场流通等方面，仍需要突破不少障碍与限制。从市场主体的角度看，如何推动数据资产“入表”落地涉及意愿和顾虑两方面问题。从意愿来说，数据资产“入表”有利于客观评价数据价值，对企业资产、投融资、业绩报等方面存在有利因素；顾虑方面，需要解决伴随“入表”带来的敏感信息披露、商业机密泄露等风险。

数据资产怎么入表

一、确认数据资产

1、企业首先需要确认资产类型：是无形资产还是存货。

关于无形资产和存货的区别，我们这里简单分析一下二者在数据入表过程中实施落地的难度差异。

这两张图的依据是现行的会计准则里针对于存货以及无形资产计量时实现路径的流程图。通过流程图，大家可以在无形资产这一块步骤相对简单。但是如果走存货这一块的话，就会有至少十个是或否，也就是需要做抉择的地方。也就是说在数据入表过程中，需要考虑入表成本有多高，在对数据资产进行计量的时候，需要考虑会计部门，或后续和会计部门配合的会计服务、审计机构，他们投入的人工成本有多大。这些都会直接影响到未来的入表成本。

还有一个考虑因素就是存货在数据交易方面有一个重大的缺陷，就是目前由于政策层面供给不足，确权是一个相当困难的问题。走存货确权如果没做好的话，一旦把数据卖出去以后，别人如果来找你麻烦，或者说由于某些事件造成一些社会风波，就需要进行全数追溯问责。

结合这两点的话，我们对于大家的建议就是在现阶段，大家还是走无形资产会更靠谱，也更好落地。

2、此外还需要确认资产类别和安全等级，开始做分类分级相应的工作。

数据分类是数据资产管理的第一步。不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，或是提供数据资产服务，进行有效的数据分类都是其首要任务。数据分类更多是从业务角度或数据管理的方向考量的，包括行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维度、数据开放维度等。同时，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据，按照一定的原则和方法进行归类。

数据分级则是按数据的重要性和影响程度区分等级，确保数据得到与其重要性和影响程度相适应的级别；。影响对象一般是三类对象，分别是国家安全和社会公共利益、企业利益（包括业务影响、财务影响、声誉影响）、用户利益（用户财产、声誉、生活状态、生理和心理影响）。建议企业选取影响程度中的最高影响等级为该数据对象的重要敏感程度。同时，数据定级可根据数据的变化进行升级或降级，例如包括数据内容发生变化、数据汇聚融合、国家或行业主管要求等情况引起的数据升降级。数据分级本质上就是数据敏感维度的数据分类。

二、数据合规确权

合规性涉及到了数据的权属问题：你的数据是以什么形式获得的；涉及到的数据产生方有没有给你相应的数据授权。这些会直接影响未来在使用这些数据的时候是否需要进一步的处理。

为了将数据资源纳入财务报表，企业需要证明自己拥有或控制这些数据，并预期在未来一定时期内从中获得经济利益。这可能需要通过合同、授权等方式来证明对数据的控制权和使用权。

三、确定数据资产的计量方法

企业需要根据数据的特性以及其为企业带来的经济利益，确定适当的计量方法。包括成本法、收益法、市场法等。

1.数据资产成本法入表就是低价获得新资产

这个逻辑就是，通过成本法进行入表，在这个信息化项目里面花出去的费用，就是形成数据资产的最初的估值依据，花出去的钱是多少就是多少，那未来的估值，肯定是要高于你花出去的成本。那也就意味着，这时候是以成本的低价在建立数据资产的仓库。这里的数据资产的仓库，是指财务上的这个数据资产而不是我们传统技术意义上的数据资产。

而且在这个过程中，由于以成本化入表，就能很好的为未来开发出的可以交易的数据产品，提供了可供依据的定价，这个叫做标杆。这意味着，未来的数据产品的价格，其实正是由在最初的成本法里面的这一个入表记录的这个金额作为依据来定价的。

2.数据资产的收益法估值就是资产开始增值

上面提到以成本法进行入表，花出多少钱就变成多少钱的资产。但是在这个过程中，以成本法开发出来的新的这个产品，如果是产生了收益或者交易能产生流水，就可以给收益法以及市场法提供流水，那流水提供的其实就是估值依据。这就是由刚刚的成本价，变成高价的一个过程。一句话总结就是数据资源变数据产品，就是增值过程。

3.数据资产市场法估值就是资产增值达到预期可以开始变现

相信大家对数据交易所已经耳熟能详了。数据交易所存在的目的之一就是更好地激活数据交易市场，让更多的数据以更大的规模来进行交易。在这个过程中，一旦形成了一定交易规模，就能以市场法对数据标的物或者说数据产品进行估值。所以说在此过程中，一旦有了大规模的交易，交易的价值就变成了一个供应的价值，供应的价值是我们市场法入表里面的关键，当我们能做到这一点，其实也就是意味着恒峰g22数据产品，真正到了恒峰g22收获期。

四、制定会计政策

企业需要制定相应的会计政策，以规范数据资产的会计处理方法。这包括数据资产的初始确认和后续计量等方面的规定。我们下面以一个入表规划演示为例，详细讲解该方面规定如何确定。

1、初始确认

数据资源成本主要构成为外采数据成本和自行采编成本。外采数据成本主要是购买外部供应商数据，按照各事业部收入比例分摊成本。自行采编成本包括人工成本和办公费、差旅费等其他成本。2024年2026年6月数据产品成本情况见右表一。

在发生相关支出时，企业借记“无形资产——数据资产”，贷记“应付职工薪酬/应付账款/累计折旧”等科目。这其实就是一个入表时的科目的问题。假设2024年企业首次确认数据资产为无形资产，按成本进行初始计量，暂不考虑摊销、减值或处置影响，各期末无形资产情况见右表2。

2、后续计量

一旦完成了初始确认以后，我们就需要关注后续计量问题。后续计量主要包括摊销、减值及终止确认的内容。

（1）摊销

摊销考虑到数据时效性逐年递减的实际情况，采用年数总合法进行摊销。网页和移动端客户可查看当前及之前两个年度的历史数据，数据终端客户可以查看10年以上的历史数据，因此分别按照3年和10年进行摊销。

在计提摊销时，企业借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”科目。不考虑减值及处置影响，各期摊销情况见右表1.

按照税法规定，无形资产在不低于10年的摊销期内按照直线法进行摊销的部分准予税前扣除，各期末税会按差异见右表2.

（2）减值

减值是当存在可能发生减值的迹象（比如数据已经很少被使用或内部证据表明经济绩效已低于或将低于预期等）应当进行减值测试。由于不存在活跃的数据市场，数据资产供应价值较难确定，可以采用预计未来现金流量的现值来计量可收回金额。在发生减值时，企业借记“资产减值损失”，贷记“无形资产减值准备”科目。

（3）终止确认

①出售

并不是只有存货才能进行销售，无形资产也可以出售，能产生销售营收。企业整体出售数据资产时应该将取得的价款与该数据资产账面价值的差额，作为资产处置利得和损失，计入当期损益。

②失效

但如果无形资产资产处置失效的话，包括当数据资产因损毁、监管或法律等原因，无法给企业带来经济利益时，企业应及时转销数据资产账面价值，借记“营业外支出、累计摊销无形资产减值准备”，贷记“无形资产”科目。

五、披露相关信息

披露即公司上述数据资源为自行开发的数据资源无形资产，应在报告无形资产科目下进行相应披露。财政部的暂行规定已经提供了一个非常好的模板，我们基于模板再次给大家进行了展现，具体见右表。

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