（一）数据资产入表的发展脉络
2019年10月31日，中国共产党第十九届中央委员会第四次全体会议通过了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将“数据”列为生产要素，将其与“劳动、资本、土地、知识、技术、管理”等生产要素并列，成为数字经济建设的关键要素和物质基础。
2022年12月19日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，明确数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，对数据基础制度做了全面部署。其中数据产权制度的核心是建立公共数据、企业数据、个人数据的分级分类确权授权制度，建立“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置产权运行机制。同时在保障措施中的“加大政策支持力度”一条中，首次提出了“探索数据资产入表新模式”。
2023年8月1日，为落实“数据二十条”的相关要求，规范企业数据资源相关会计处理，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），该规定于2024年1月1日正式施行。《暂行规定》共分为适用范围、数据资源会计处理适用的准则、列示与披露以及附则四个部分。《暂行规定》的出台从制度上澄清了数据资产的会计处理方式，标志着数据要素作为数字经济时代的五大生产要素之一，在符合条件的情况下有可能被确认为企业资产负债表中的“资产”，在财务报表中可显性化相关投入。
2023年9月8日，在财政部指导下，中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17号）（下称《指导意见》），该意见于2023年10月1日正式施行。《指导意见》明确了数据资产价值的评估方法，为数据资产评估方式指明发展方向，引导市场主体积极参与数据资源入表的探索。
2023年12月31日，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141号）的通知，针对数据资产的特性和生命周期，从“依法合规管理、明晰权责关系、完善相关标准、加强使用管理、推动开发利用、健全价值评估体系、畅通收益分配机制、规范销毁处置、强化过程监测、加强应急管理、完善信息披露和报告、严防价值应用风险”十二个方面提出了任务和要求，为数据资产化发展指明了更加清晰的方向。
（二）数据资产入表中的概念辨析
目前关于数据的概念层出不穷，有必要对数据相关概念的内涵及外延进行区分，并明确其相互之间的关系。
数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。（《数据安全法》第三条第一款）
数据资源，是指自然人、法人或非法人组织在依法履职或经营活动中制作或获取的，以电子或其他方式记录、保存的原始数据集合。（《深圳市数据产权登记管理暂行办法》第二条第一款）
数据产品，是指自然人、法人或非法人组织通过对数据资源投入实质性劳动形成的数据及其衍生产品，包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、应用程序编程接口（API 数据）、加密数据等。（《深圳市数据产权登记管理暂行办法》第二条第二款）
数据资产，其本质为符合企业会计准则关于资产定义的数据资源，“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。前款所指的企业过去的交易或者事项包括购买、生产、建造行为或其他交易或者事项。预期在未来发生的交易或者事项不形成资产。由企业拥有或者控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制。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。（《企业会计准则——基本准则（2014）第二十条》）
数据资产入表，“入表”是“会计核算”的通俗称法，数据资产入表指通过确认、计量、记录和报告等环节，对满足资产确认条件的数据资源进行记录，以满足内外部决策者所需的会计信息的行为。同时，能够入表的资产，同时需要满足以下两个条件，即（一） 与该资源有关的经济利益很可能流入企业；（二）该资源的成本或者价值能够可靠地计量。（《企业会计准则——基本准则（2014）第二十一条》）
综上，可以看出数据资源是基础，数据资产是经会计确认后的数据资源，数据产品是对数据资源加工衍生的产品。因此，数据资源与数据产品是技术上的加工衍生递进关系，数据资源与数据资产是经会计准则确认后的概念关系，而数据产品与数据资产在概念上没有必然的联系，数据产品同样也需要通过会计准则的判断后方能确定是否能成为数据资产。
（三）企业为何要数据资产入表
数据作为与劳动、资本、土地、知识、技术、管理并列的生产要素，其价值和作用自然不可小觑。经济学中能作为生产要素至少要满足三个要求，一是作为进行社会生产经营活动所需的基本资源；二是可以被用来进行市场交换；三是可以形成价格与体系。数据资产入表的实施，意味着数据资源是可以为企业经营生产带来实际性收益的资产，可以为企业资本运作提供新的资产标的。数据资产入表对于不同主体的意义包括：
对于地方政府而言，推动数据要素资产化、资本化，发展壮大数据要素市场，能抢先形成数据要素市场竞争力。
对于地方平台公司、城投公司而言，数据资产入表可帮助压降城投报表总资产和总收入中城建类占比，优化资产结构，改善财务报表，降低财务杠杆水平，降低融资成本，改善企业经营和融资现状。
对于央国企而言，作为数字化转型的排头兵可发挥海量规模数据和应用场景优势，做大资产规模、增厚企业利润。
对于上市公司而言，数据资产入表意味着财务报表范围的扩大，能够更全面的反映企业资产价值，提升公司的业绩表现和市值管理，迎来价值重构良机。
对于非上市公司而言，有助于提升企业的整体估值，更好地实现公司潜在价值的挖掘，为企业数据资产质押融资、开展IPO等业务提供有效支撑和新的途径。
对于数据密集型行业的企业而言，数据资源的部分入表和披露可以为行业带来数据共享与合作的新机遇，提高企业之间的信任程度，加强延伸合作。
对于参与数据资产入表和价值运营的专业服务机构、研究机构、数商而言，将迎来巨大的市场机遇，促使企业深刻认识到数据的战略价值，深化与第三方机构的合作，加强数据资源管理和运营能力，进而转化为对企业价值和融资方面的有力支撑。
对于金融机构而言，数据资产入表为企业获取多元化的金融服务提供了新的机会，为企业发行债券和获得银行授信获取更多的资金和资源支持提供多元服务。
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。按照企业会计准则将数据资产分为无形资产、存货、其他数据资源三类并对数据资产入表实务操作提供了指引。
（一）无形资产
确认：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。
初始计量：企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。企业通过外购方式取得数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产，其中，企业处于研究阶段产生的实际支出，应全部费用化；处于开发阶段所发生的支出也并非全部资本化，只有在该支出同时满足符合技术可行性、自用并出售意图、存在有用性、完成开发的资源支持、成本可靠计量五个条件时才能资本化，否则应予以费用化，计入当期损益。
后续计量：企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。
（二）存货
确认：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。企业应当按照存货准则、《〈企业会计准则第1号——存货〉应用指南》（财会〔2006〕18号）等规定，对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。
初始计量：企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。
后续计量：企业出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益；同时，企业应当按照收入准则等规定确认相关收入。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。
（三）列示和披露
列示：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。
披露：企业进行披露时，分为自愿披露和强制披露。自愿披露指企业认为除强制披露要求外，有必要披露的数据资源信息。强制披露要求依照《暂行规定》如下：
1.数据无形资产
企业进行披露时，应当分类为外购无形资产、自行开发无形资产等，对确认为无形资产的数据资源相关会计信息，可根据实际情况对类别进行拆分。主要应披露内容如下：
对于使用寿命有限的数据资产，应披露其使用寿命的估计情况及摊销方法；对于使用寿命不确定的，披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据；摊销方式及年限的确定理由或残值的变更内容、原因以及对本期和未来产生的影响；所有权或使用权受到限制的，以及用于担保的资产账面价值、摊销等情况；研究开发支出金额中资本化和费用化情况；与减值有关的信息；划分为持有待售类别有关信息。
2.数据存货
企业按照外购存货、自行加工存货等类别，对相关会计信息进行披露。主要应披露内容如下：
发出数据资源存货成本所采用的记账方法；可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，计提和转回的有关情况；所有权或使用权受到限制的数据资源存货，以及用于担保的数据资源存货的账面价值等情况。
3.其他披露要求
存在其他对于财务报表有重要影响的数据资源信息，应当披露。
我国是世界上第一个提出数据是生产要素并将其列入会计准则中“资产”的国家，数据资产入表后如何与国际社会对接，也是未来要面临的问题。《暂行规定》将数据资源放在无形资产、存货之下，并未开辟新的名目，也没有改变现行准则下的会计确认计量方法与要求，为后续与国际社会的全面对接奠定了良好的基础。
笔者梳理归纳了目前主流的数据资产入表路径，从宏观上可以分为“数据资源化、数据资产化、数据资本化”三个阶段，从实操层面上，主要有以下几种类型可供参考：
“三步法”，第一步定界，框定符合资产定义及确认条件的数据资源，梳理企业现有的数据资源，对拟入表的数据资源标的、范围、类型进行识别确定，形成数据资源目录；第二步定量，确定符合资产确认条件的数据资源的数量和规模，确定数据开发支出的相关成本是否可以计量；第三步是定性，从法律角度对框定范围内的数据权属和合法合规性进行审查，筛选出权属和合规上有瑕疵的数据。
“五步法”，第一步合规与确权，第二步有效治理与管理，第三步预期经济利益的可行性分析，第四步相关成本的合理归集与分摊，第五步列报与披露”（来源于北京易华录信息技术股份有限公司、北京中企华资产评估有限责任公司、清华大学技术创新研究中心、普华永道中国、北京大成律师事务所、中电科网络安全科技股份有限公司、深圳数据交易所联合发布的《数据资源入表白皮书（2023版）》）。
“七步法”，第一步：通过大数据交易所及专业律师事务所进行合规及授权体系设计，并完成数据安全合规评估，获得相关法律意见书；第二步：通过数据要素价值共创平台开展数据盘点工作，完成数据质量评估报告；第三步：借助大数据交易所技术服务生态能力，拟订初步价值意见；第四步：通过大数据交易所上架数据产品，获得交易所产品证书；第五步：由专业数据服务机构、评估机构依据先导产投自身财务情况、数据资源质量报告、交易所产品证书，出具价值咨询意见书和资产评估报告；第六步：将价值咨询意见书提交银行等金融机构进行授信增信；第七步：与审计单位沟通制定数据资产相关会计管理制度，实现数据资产入表。（来源于先导（苏州）数字产业投资有限公司依托数据交易所的总结）。
其实，无论是几步法，数据资产入表都应包含如下内容：一是针对企业的数据资源本身，根据《指导意见》第12条中有关数据资产的信息属性要求，确定数据的边界和范围，判断数据资源是否满足资产的定义及确认条件；二是确定企业数据资源的规模和数量，采集数据资源相关支出的归集，判断数据资源的成本或者价值是否可靠地计量；三是对企业数据资源进行合规性审查并确定相关权属，判断该数据资源是否为企业合法拥有或者控制；四是对企业数据资产进行管理，保证入表后的数据资源处于持续的合规及安全管控状态。
