數據資產入表的合規性風險挑戰與應對研究

喬鵬程 杜慶璋

摘要：信息技術時代，數據是數字經濟發展的基礎，財政部印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》于2024年1月1日開始實施，但作為一項新的會計政策，數據資產入表后會出現一系列合規性風險。在已有文獻的基礎之上，研究發現了數據資產入表后存在的主要合規性風險，例如財務報表粉飾風險、數據資產權益受侵害風險、披露不足或者過度披露風險、稅收征管不力風險等，并深挖其產生的深層原因，最后提出相應的應對措施，例如建立健全數據分類和評估制度、加強數據資產權益管理、加強會計人員隊伍綜合素質建設和加快稅制改革等，以期對國家和企業處理入表后出現的問題提供啟示，促進數字經濟健康穩定發展。

關鍵詞：數據資產；數據資產入表；數據資產治理；合規性風險

0引言

近年來，我國政府大力發展數字經濟。在數字經濟時代，數據已然成為與土地、資本等相類比的重要生產要素[1]。在2024年3月5日召開的第十四屆全國人民代表大會第二次會議上，李強總理在2024年《政府工作報告》中提出的第一條，就是大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。作為新的生產要素和重要的生產力，數據已經上升為國家基礎性戰略資源[2]。在發展新質生產力中，深入推進數字經濟創新發展是重要的實現路徑，數據資產化是推動數據要素市場化流通的關鍵環節[3]，以廣泛深刻的數字變革，賦能經濟發展、豐富人民生活、提升社會治理現代化水平。王志杰代表在會上提出，數字經濟成為穩增長、促轉型的重要引擎。目前國家相關部門已先后制定印發了系列政策，數據資產入表工作正在加快推進，但仍存在一些問題。

數據資產入表帶來一系列合規性風險。有學者表示，數據資產入表目前面臨的產權界定爭議、傳統估值方法不完全適用、數據分類分級存在空白、數據資產流通缺少統一規范和隱私安全信任度問題等挑戰[4]國家和企業在實施中由于缺乏經驗和典型案例，還處于摸著石頭過河的階段，在實際操作時往往不合規或者缺乏相應的實施辦法，這就導致企業在數據資產入表過程中存在操作不利或者利用政策空白實施違法行為等現象，例如粉飾報表、數據披露過度或不足、數據資產權益受到侵害等。這也會導致國家對數據資產在稅收方面無從下手，不利于市場的穩定，阻礙了數字經濟的發展。

相較于以往的研究，本文試圖在以下方面有所貢獻：第一，找出數據資產入表過程中所產生的合規性風險。現有文獻很少從這一視角考察數據資產入表的影響，大部分文獻往往只結合企業數據的特征，從會計視角探尋企業數據資產化的途徑，構建企業數據會計確認與計量的方法論框架[5]，在關于數據資產入表合規性風險方向研究較少。第二，識別合規性風險產生的深層次原因，深挖其產生的緣由，對問題了解透徹，便于更好地解決問題。第三，提出應對數據資產入表后的合規性風險的措施。保證入表的合規性是維護市場穩定發展，促進數字經濟健康發展的必經之路，通過提出應對風險的建設性意見，以期對國家和企業起到啟示作用。

1文獻綜述

1.1與數據資產概念、特征及披露有關文獻綜述

國內外學者對數據資產概念進行了大量研究，指出數據是任何能夠以數字形式在線訪問和持有的資產[6-10]。我國學者認為，數據資產是指那些能夠數據化，并且通過數據挖掘能給企業未來經營帶來經濟利益的數據集合[11]。但宋書勇[12]認為，數據資產是以電子或物理方式記錄的、擁有傳統資產性質的數據資源。

對于數據資產的特征，有學者將數據資產的基本特征歸納為經濟性、非實體性、共享性、不確定性、多樣性、時效性、冗余性和無消耗性等維度[13]。但趙治綱[14]指出，數據資產通常具有價值易變性、零成本復制性、共享性、增值性、時效性5個方面的價值特性。

在數據資產披露方面，張俊瑞等[15]認為，應在資產負債表非流動資產類中設置“數據資產”項目列示，并在財務報表附注中闡述其使用說明，這對規范數據資產很有必要，因為數據資產信息披露可以提高信息透明度、吸引技術型人力資本、降低融資約束程度，進而促進企業價值提升[16]。

1.2與數據資產入表的合規性風險有關的文獻綜述

有關數據資產入表的合規性風險研究，數據資產因其產權確認及估值困難、價值歸屬不清晰等問題，導致其稅收征管方面存在較大的挑戰[17]，因為中國現行稅制是根據傳統工業經濟設計的，在一定程度上存在不適應數字經濟高速發展的問題。張俊瑞等[18]指出，目前在數據資源業務實踐和信息披露方面，相關制度建設方興未艾，為實際工作開展帶來挑戰，數據資產入表準則推進面臨的障礙主要包括數據資產確權、價值計量、入表科目分類及數據合規4個方面[19]。有學者認為，入表可能帶來合規性風險，例如借助數據資源粉飾財務報表的風險，以及侵犯數據來源方的合法權益或危害社會公共利益的風險，這些問題對我國數字經濟的健康發展產生了阻礙。

1.3與數據資產入表后合規性風險的應對措施有關的文獻綜述關于風險的應對，我國學者認為，確立數據資產的所有權是評估其價值的必要前提，這就需要對數據資產進行重新分類與定義[20]，只有對數據的所有權進行確認，后續的操作才能進行。趙治綱[14]認為，數據資產入表尚待研究和解決的問題涉及多個方向，例如會計標準的建設、數據估值和定價機制的完善、數據合規和治理能力的提升，后續計量方法的完善應著重從制定數據資產標準、建立數據交易平臺相關市場規范、加強數據隱私保護和提升數據治理水平等角度進行策略性應對[4]。

2數據資產入表后的合規性風險

數據資產合規性風險關系見圖1。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）于2024年1月1日開始實施，本文根據出現的合規性風險，深挖風險出現的原因。由圖1可知，面對新政的實施，國家和政府主要在數據資產分類與評估機制不完善、稅制更新滯后、企業會計人員綜合素質不高、數圖1數據資產合規性風險關系

據獲取方式不合規這4個方面應對不足，導致出現了一系列合規性風險。本文深挖出現合規性風險的原因，并提出一系列應對措施，以期為我國數據資產入表和數字經濟發展提供啟示。

2.1財務報告粉飾風險

《暫行規定》的出臺確實促進了數字經濟的發展，但也為一些不法分子提供了粉飾財務報表的機會。數據資產非實體性、不確定性和易變性等特點，使其價值的確定具有較大的不確定性和主觀性。一方面，企業可能會因為缺乏有效的評估和計量方法，而導致對數據資產的價值估計過高或過低，從而影響財務報表的真實性和公正性；另一方面，企業會利用數據資產價值評估和計量的困難，通過人為調整數據資產的價值，來達到粉飾財務報表、欺詐投資者和債權人的目的。企業也可能趁相關會計標準、數據估值和定價機制不完善之時，將原先未能計入的表外數據資源內化為具體的資產形式，以增強自身信用基礎，直接改善相關財務指標。一些企業可能會將低質量的數據資源通過偽裝手段，變為高價值的數據資產，對入表的數據資產進行“注水”，使企業自身的財務狀況產生“虛胖”現象。其目的是誘導投資者或潛在投資者進行投資，以提升股價或獲取更多的融資機會。此外，《暫行規定》雖然明確，數據資源只有在符合現行會計制度的資產定義與確認條件時，才能在報表上記為無形資產或存貨，但一些企業可能會追溯調整數據資源的會計核算，從而構成對會計政策的錯誤適用。此外，一些企業可能會利用關聯方直接的數據資源交易，來粉飾和篡改財務報表，使市場經濟不能健康發展，阻礙了數字經濟前進的腳步。

2.2數據資產的權益受到侵害的風險

隨著數據資產入表，數據所有權的歸屬問題日益嚴重，數據資產通常涉及多方參與其生成、處理和存儲，這就容易導致所有權和使用權的模糊不清，從而增加企業面臨的合規性風險并可能引發法律爭議。首先，由于數據資產的高成本和共享性特點，確定權屬變得異常棘手。數據權利人與數據所有權人及相關利益關系人之間存在著不同的法律地位，導致了不同的權利歸屬模式。因此，涉及數據主體、運營商、實際擁有者及其他利益相關方之間的所有權歸屬存在爭議。其次，當企業在未獲得合法授權的情況下使用數據資產時，可能會侵犯原始數據提供者的知識產權或違反數據使用協議，導致合規性問題和潛在的法律訴訟。最后，由于數據資產可能包含敏感個人信息，企業在處理這些信息時必須遵守隱私保護法規，如歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）等，否則可能引發法律責任和聲譽損害。

2.3數據資產信息披露不足或過度的風險

關于數據資產中的披露問題，《暫行規定》在數據資源的信息披露方面創新性地采取了“強制披露+自愿披露”的方式，兼顧了信息披露的成本、效益和商業秘密保護等方面，鼓勵和引導企業開展數據資源的自愿披露，向利益相關方提供更多與發揮數據資源價值有關的信息。然而，由于數據資產的特殊性，企業在進行數據資產的信息披露時，可能會面臨信息不足或過度的風險。一方面，企業可能會因為擔心商業秘密泄露，或存在數據產權不清晰、披露成本高昂等問題，難以做到充分披露，如選擇不披露或少披露數據資產的信息，從而導致投資者和債權人無法全面了解企業的數據資產狀況，影響其投資決策；另一方面，企業可能會過度披露數據資產的信息，如為了蹭熱點、炒概念而夸大事實，采用諸多定性而非定量描述，或者故意使用深奧、晦澀的術語，造成披露信息不易理解，以吸引更多的投資者和債權人，并可能導致市場的信息過載，影響市場的正常運行。

2.4數據資產稅收征管的風險

首先，數字經濟行業的快速發展呈現出多業態融合與新模式新業態不斷涌現的特點，這導致業務邊界日益模糊，如何準確適用稅目及稅率等現實問題亟須解決；其次，高附加值數字企業由于無形資產占比大、附加值高，同時固定資產和外購物資相對較少，造成增值稅進項可扣除項目有限，致使這類企業在實際運營中承擔了較重的增值稅負擔；最后，大量自然人通過平臺直播銷售貨物而未進行正規的工商稅務注冊登記，這對現行市場管理規范構成了挑戰，也提出了新的稅收制度需求。當前，稅務部門在涉稅數據采集與利用方面尚缺乏明確的法律依據，盡管能夠對各類電商平臺主體實現有效稅收監管，但對于非直播平臺的網絡經營主體，獲取必要的公司數據以實施有效稅收管理仍存在難度。

3數據資產入表后的合規性風險成因探究

3.1數據資產分類與評估機制不完善

一是缺乏統一的數據資產定義和分類標準。由于沒有統一和普適性的定價標準，數據資產的價值難以評估。這就導致企業在入表時難以確定合理的價格，影響了數據資產入表時價值的公平與合理。二是管理規范的不足。盡管對加強數據分類分級管理，建立數據資產分類分級授權使用規范的呼聲日益強烈，但實際政策制定方面存在較大困難。數據資產的標準化是其應用和發展的重要基礎。但目前，與數據資產管理相關的標準仍然缺失，不同企業對數據資產的使用目的不同，對其價值的判定也就不同，適用所有企業的分類與評估制度仍在探討之中，導致數據資產的評估、運營等工作缺乏可參考的依據，容易增加合規性風險。

3.2數據獲取方式不合規

數據獲取方式不合規現象是當前企業在處理數據資產過程中的一大嚴峻挑戰。首先，企業若采用非法或未經許可的方式收集數據，例如擅自抓取他人數據或侵犯用戶隱私，這些數據資產從根本上失去了合法性基礎，直接導致其無法滿足會計入表的合規要求。其次，企業在數據生命周期的各個環節，包括收集、處理和使用數據資產的過程中，未能遵循法律法規，未能充分尊重和保護數據主體的各項權益，如知情權、隱私權及對數據使用的自主決定權，這種行為會極大地增加數據資產遭受權益侵害的可能性，進而帶來嚴重的合規性風險。最后，數據資源交易中的不透明性也是導致合規性風險加劇的原因之一。雙方在交易過程中可能對數據的原始來源、質量標準及預期用途等方面信息了解不足，使得數據資產的流轉充滿了潛在的法律隱患。

3.3會計人員綜合素質不高

會計人員的綜合素質往往影響數據入表進程的好壞。一是在業務能力上，面對新政策的發布，很多會計人員沒有經驗，缺乏對數據資產特性、分類和評估標準的認識，難以理解數據資產與傳統物質資產的區別，無從下手，這就容易導致對于數據資產的會計處理出現不合規的風險。二是在倫理道德上，一些會計人員對數據資產十分了解，有一定的業務水平，但忽視倫理和職業道德要求，缺乏對企業社會責任的認識，趁新政策剛剛發布，還不太完善之時，鉆新政策的空子，以不法手段獲取自身利益。會計人員的綜合素質對數據資產入表合規性風險的影響不可忽視。

3.4稅制更新滯后

中國現行稅制是基于傳統工業經濟模式構建的，面對數字經濟的快速發展，顯示出一定程度的不適應性。數字經濟的發展對現有稅制提出了新的要求和挑戰，一些原有的制度細節需要進一步明確和完善，特別是隨著數字經濟規模持續擴大，過去不太顯著的問題逐漸凸顯，亟待從制度層面加以研究和解決。相比之下，數字經濟對我國稅收征管實踐帶來的沖擊和挑戰或許更為顯著和迫切，例如，多業態融合與新模式新業態的不斷出現，使業務邊界日漸模糊，對于稅收的征管帶來了較大的困難。稅制更新的落后使數據資產入表的合規性風險增加。

4應對數據資產入表后合規性風險挑戰的措施

4.1建立健全數據分類和評估制度

首先，企業需要對數據資源成本進行細致的量化核算，并完善歸集分攤機制，創建符合自身商業模式的成本管理體系。在數據應用中，成本不僅包括購買、稅費、安全管理等直接費用，還可能涉及合規建設、權屬界定及間接成本。企業應及時確認這些成本，并在經營活動產生的數據資源時區分經營成本與加工成本。其次，企業必須構建完善的數據資源全流程管理體系，并明確各部門的權責，確立數據資產化的戰略。這要求企業執行嚴格的數據分級分類管理，以精確識別不同類型的數據資源，并根據其類別建立相應的運營模式和管理制度。最后，企業應深入理解數據資源運營的經濟本質，在將數據資源正式認定為資產時，選擇恰當的資產類別以準確反映其價值。

4.2加強數據資產權益管理

明確數據所有權和使用權：企業應建立和完善內部的數據資產管理制度，明確數據資產的所有權和使用權歸屬，確保數據資產的合法獲取和使用；同時，應與相關方簽訂明確的數據使用協議，規定數據的用途、范圍和期限，避免因數據權利不明確而引發的法律爭議；應加強對敏感個人信息的保護，確保其處理符合隱私保護法規的要求；應建立嚴格的數據安全管理制度，采取有效的技術手段和管理措施，防止敏感個人信息的泄露和濫用。

4.3加強會計人員隊伍建設

關于會計人員隊伍的建設，應從兩個方面做起：一方面，加大專業技能的培訓，會計人員需要深入了解并掌握相關的法律法規，包括《企業會計準則》《暫行規定》等相關政策文件，熟悉數據資產的確認、計量、記錄和報告等操作流程并熟練掌握各種財務軟件、數據分析工具和數據庫管理技術，提高數據獲取、整理、分析和解讀能力，以便準確、高效地完成數據資產入表工作，使數據資產信息披露合法合規；另一方面，強化會計職業道德教育，確保會計人員嚴格遵守《會計法》《中國注冊會計師職業道德守則》等，杜絕虛假會計信息，保障數據資產入表的真實性、完整性，構建誠信文化氛圍，倡導公開透明的信息披露原則，培養會計人員的責任感和使命感，使其在面臨合規性風險挑戰時能堅守職業底線。

4.4加快稅制改革

為有效應對數據資產入表后帶來的稅收挑戰，首要的是逐步完善現有稅制，確保其能夠適應數字化帶來的新情況和需求。這包括對現行稅法進行修訂，以包含新興的商業模式和交易類型，確保稅收體系能夠與時俱進。與此同時，稅務管理的效力必須得到加強，這涉及采用更先進的技術和算法，提高稅務部門的能力，以便更有效地識別稅收漏洞、減少逃稅和避稅行為。科學地劃分稅收歸屬權是另一個關鍵點，需要合理確定中央與地方之間的稅收分配，以及不同稅種之間的邊界，保證各級政府的財政穩定和公平征稅。

5結語

《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的出臺，使企業將數據資產入表有了理論依據，但在實際操作中，仍會出現一些合規性風險。通過探究數據資產入表后主要產生的合規性風險，并挖掘其深層次原因，發現存在數據資產的分類與評估機制不完善、數據獲取方式不合規、會計人員綜合素質不高，以及稅制更新落后等問題，

文章主要圍繞數據資產入表過程中的合規性風險及其應對措施進行了深入研究。隨著信息技術時代的到來，數據已成為數字經濟的核心驅動力，《暫行規定》于2024年1月1日起實施，標志著數據資產正式納入企業會計核算范疇。然而，數據資產入表這一新會計政策的實施帶來了諸多合規性風險，如披露不足或過度披露、財務報表粉飾、數據資產權益受損、稅收征管難題等。在綜合既有研究成果的基礎上，針對這些風險逐一剖析了其產生的根源，例如數據資產的分類與評估機制不完善、數據獲取方式不合規、會計人員綜合素質不高，以及稅制更新落后等問題。為有效應對這些挑戰，提出了如下針對性措施：一是建立健全數據分類與評估制度，細化成本核算，強化全流程管理和權責界定；二是加強數據資產權益管理，明確數據權屬，強化法律保護，確保數據合法合規使用；三是強化會計人員隊伍綜合素質建設，提升其專業知識、法律法規素養及數據處理技術能力，并強調職業道德教育，確保數據資產入表真實完整；四是加快稅制改革，修訂和完善現行稅法，提高稅務管理效率，科學劃定稅收權限，以適應數字化經濟的新需求。

對于數據資產未來的發展，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》為數據資產入表提供了理論指導，但實踐中仍需不斷完善相關機制和政策，確保數據資產在入表過程中的合規性。研究者致力于從理論到實踐層面全面揭示數據資產入表所面臨的復雜風險，并尋求切實可行的解決方案，旨在促進我國數字經濟的健康穩定發展，為企業和社會各方提供有益的決策支持。同時，期待未來進一步深化對數據資產的理論研究，細化數據資產治理規則，構建更加完善的監管環境，以適應快速發展的數字經濟時代背景下的經濟轉型的需求。

參考文獻[1]馬慧潔，夏杰長.數據資產的確權及課稅問題研究[J].稅務研究，2023（12）：44-49.

[2]王勇，陳鶴麗，孫維鑫.數據資產賦能統計現代化研究[J].統計與信息論壇，2023，38（6）：3-18.

[3]朱小能，李雄一.數據要素資產價格、交易收益與效用研究[J].經濟學動態，2023（9）：33-52.

[4]劉悅欣，夏杰長.數據資產價值創造、估值挑戰與應對策略[J].江西社會科學，2022，42（3）：76-86.

[5]羅玫，李金璞，湯珂.企業數據資產化：會計確認與價值評估[J].清華大學學報（哲學社會科學版），2023，38（5）：195-209，226.[6]NGUYEN D， PACZOS M.Measuring the economic value of data and cross-border data flows：a business perspective[R].2020.

[7]BIRCH K， COCHRANE D T， WARD C.Data as asset？ The measurement，governance，and valuation of digital personal data by big tech[J/OL].Big Data & Society， 2021，8（1）：1-15.

[8]ROD G，ADAM S.Financial and estate planning in the age of digital assets：a challenge for advisors and administrators[J].Financial Planning Research Journal，2017（1）：75-80.

[9]PEI J.A survey on data pricing：from economics to data science[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2020，34（10）：1-60.

[10]HU C，LI Y，ZHENG X .Data assets， information uses， and operational efficiency[J].Applied Economics， 2022，54（60）：6887-6900.

[11]許憲春，張鐘文，胡亞茹.數據資產統計與核算問題研究[J].管理世界，2022，38（2）：16-30.

[12]宋書勇.企業數據資產會計確認與計量問題研究[J].會計之友，2024（2）：95-101.

[13]趙星，李向前.數據資產“入表”的準則考量與推進思路[J].財會月刊，2024，45（3）：55-60.

[14]趙治綱.數據資產入表的戰略意義、問題與建議[J].會計之友，2024（3）：2-6.[15]張俊瑞，危雁麟，宋曉悅.企業數據資產的會計處理及信息列報研究[J].會計與經濟研究，2020，34（3）：3-15.

[16]葉陳毅，聶莎莉，李娜.上市公司社會責任會計信息披露問題探討[J].企業經濟，2011，30（6）：170-172.

[17]苑澤明，于翔，李萌.數據資產信息披露、機構投資者異質性與企業價值[J].現代財經（天津財經大學學報），2022，42（11）：32-47.

[18] 張俊瑞，危雁麟，尹興強，等.企業數據資源信息披露影響審計收費嗎？：基于文本分析的經驗證據[J].審計研究，2023（3）：60-71.

[19]國家稅務總局稅收科學研究所課題組，譚珩，李本貴，等.數字經濟對我國稅制和征管的影響及相關政策建議[J].國際稅收，2022（3）：3-11.

[20]韓秀蘭，王思賢.數據資產的屬性、識別和估價方法[J].統計與信息論壇，2023，38（8）：3-13.

收稿日期：2024-04-22

作者簡介：

喬鵬程，男，1981年生，博士研究生，副教授，碩士生導師，主要研究方向：區塊鏈會計、數據資產、合規性風險研究。

杜慶璋，男，2001年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：數據資產、風險管理。

*基金項目：西藏民族大學研究生科研創新與實踐項目“基于區塊鏈的供應鏈金融服務助力西藏地區鄉村振興”（Y2024076）；陜西省教育科學“十四五”規劃2023年度一般課題“新文科建設背景下陜西省高校會計專業碩士培養數智化推進策略研究”（SGH23Y2486）；西藏民族大學2023年研究生金課建設項目“論文研讀與案例開發”。