企業數據資產入表面臨的挑戰及對策探究

在數字經濟飛速發展的今天，數據資產已成為新型生產要素，越來越多的企業深刻意識到數據資產的應用價值，數據資產管理水平也成為衡量企業經營發展能力的重要因素，傳統的會計計量方法已經無法滿足數字經濟時代的決策需求。近些年以來，企業數據資產入表問題在學術界內引起廣泛爭議，在此背景下，針對企業數據資產入表問題展開研究具有一定的現實意義。文章從企業數據資產入表的意義著手，對企業數據資產入表面臨的阻礙和挑戰進行了分析，并基于此提出了數據資產入表策略，期望相關策略能提高數據資產入表的準確性，服務新質生產力的發展。

隨著大數據和人工智能時代的來臨，數字經濟得到快速發展，數據已經成為新型生產要素。企業在轉型發展和提高競爭力的過程中，不僅要做好外部市場擴張工作，還要向內延伸，依托數據資源為企業規范經營管理行為提供支持。當前環境下，社會各方已認識到數據資產管理工作的重要性，為滿足企業的數據資產管理需求，反應和利用數據資產實際應用價值，我國財政部于2024年頒布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《規定》），對數據資產入表進行了核算指引。從客觀層面來看，數據資產入表工作并非一片坦途，企業要結合實際情況破解數據資產入表難題，創新符合企業發展需求的數據資產入表路徑。

一、企業數據資產入表的現實意義

（一）數據信息層面

在大數據技術飛速發展的背景下，企業在生產、供應、銷售、運營、研發、財務管理等環節中產生大量的數據，這些數據信息的有效整合和利用將對企業運營發展產生深遠影響。準確可靠的數據資產財務信息不僅是衡量企業經營管理水平的關鍵指標，也會直接影響外部投資者的決策行為。因此做好數據資產入表工作可以更加準確地反應企業數據投入的程度，為投資者決策提供參考，提升企業的數據資產管理水平。

（二）資產價值層面

當前，數據資產已成為各企業資產的重要組成部分，數據資產入表一方面可以直觀地反映企業數據資產狀況，有助于企業優化資產結構，提升企業的盈利能力。此外，數據資產作為一種全新的資產形式，做好數據資產規范化入表工作可間接提升企業的估值水平，有助于提振外部投資者和債權人的信心，更好地推動企業可持續發展。

（三）企業數字化層面

數據資產入表可有效激發企業利用數據資源的積極性，企業管理層可以結合戰略目標，優化信息技術布局和數據支持體系，提升企業的數據獲取、保存、加工及運用等方面的能力，從而顯著提升信息化水平和管理效能。由于投入可以資本化處理，減輕企業面臨的短期業績指標壓力，使企業能夠著眼于自身的長遠發展戰略，加大數字化投入。隨著企業數據收集、存儲、分析以及處理能力的全面提升，數據的收集將從企業自身拓展至行業上下游，從而使企業獲取更大的數據價值，為企業的發展壯大奠定基礎。

二、企業數據資產入表面臨的挑戰

（一）數據資產確權

企業依據資產管理理論對資產進行確權時，須享有資產的實際控制權、法定所有權和收益歸屬。此外，在資產確權環節，必須確保數據資產權屬清晰且為企業所控制并將為企業創造經濟利益。數據資產和其他資產不同，受數據性質等因素影響，數據資產確權難度大。具體情況如下。

第一，數據權利具有多樣化特征，現行法律法規框架對于數據資產的權屬確認存在空白，根據中共中央、國務院印發的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中的“三權分置”說明，可根據各方在生產數據產品中的角色和投入度，對數據資源持有權進行數據資源登記，對數據產品經營權進行數據產品登記。

第二，學術界對數據資產概念的解釋存在一定差異，對于數據資產的各種權利如使用權、生產權、修改權和經營權等缺乏明確定義和統一規范，有部分學者認為，數據資產確權和數據資產隱私安全存在矛盾。

（二）數據資產的確認與計量

因數據資產的確認與計量難度較大，導致數據資產入表進程緩慢。以上市公司為例，結合同花順相關數據統計結果，A股上市公司于2024年末將數據資源計入無形資產的總額為13.70億元。數據資產的確認與計量難度具體體現如下。

第一，數據資產在初始確認時，其獲取的成本難以界定。《規定》僅根據數據的使用目的確認數據資產是計入“存貨”還是“無形資產”，但在實際業務場景中，數據的獲取、加工、存儲和管理等環節所涉及的設備、場地、人員支出、能源消耗等支出，可能同時用于企業日常運營管理環節，如何清晰界定或歸集屬于數據資產的相關支出存在難度。當需要按受益對象進行歸集時，如何合理分攤也缺乏標準化、客觀性的指標，使得計量的操作空間被放大。

第二，作為存貨的數據資產的可變現凈值難以確定。數據資產無實物形態，在大數據和人工智能飛速發展的今天，數據呈現高頻迭代、生命周期縮短的特征，數據的可獲得性、獲得成本、加工及清洗邊際成本不斷下降，使得數據資產的時效性快速衰減，短時間容易出現大幅貶值風險。由于數據資產普遍具有個性化特征，相對可比市場參照較少，因此在報表日進行數據資產減值測試存在計量困難的問題。

第三，作為無形資產的數據資產的使用壽命、更新改造價值及預期經濟利益難以確定。數據資產的時效性較短，使用壽命具有不確定性。數據資產具有更新迭代快的特點，這使得其投入的成本難以確定，是進行成本疊加、增大原數據資產的價值，還是替換原數據資產的某些組成部分的賬面價值，抑或是定期維護不滿足資本化的費用化支出。《規定》、無形資產準則未對數據資產成本投入在進行“更新改造”的情形加以明確。數據資產的投入通常具有持續性特征，資本化后的數據資產，后續支出是否進一步資本化，是對原有數據資產進行資本化還是另外新增資產項目，這本身沒有清晰的邊界，選擇費用化處理將可能與前期資本化的會計處理一致性原則相矛盾。此外，由于數據資產的價值實現依托于企業的其他資產的協同運營，在缺乏外部同類資產售價參照的情況下，如何準確預測其產生的經濟收益將面臨顯著挑戰。

（三）數據資產估值

數據資產具備價值性是其入表的重要動因，判斷數據是否具有價值性主要采用資產評估方式，盡管中評協于2023年印發了《數據資產評估指導意見》，確定數據資產價值的評估方法包括收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法，但實際運用中仍存在較大的問題。

第一，收益法估值存在較大的主觀性。數據資產的價值評估主要為收益法，收益法估值要求對資產組的未來現金流量現值進行預測，而數據資產往往無法獨立產生現金流，通常需要與其他資產組成最小資產組。在確定資產組范圍后，需要預測資產組的未來現金流入、流出、風險報酬率等參數，這一估值過程涉及較多專業判斷和假設。在完成未來現金流量現值測算后，再對資產組的各項資產的貢獻度進行價值分配，該估值方法的選擇及其參數設定將對數字資產的評估結果產生顯著影響。

第二，數據資產同質性特征不強，市場法估值難度大。不同類型數據資產的屬性和價值均不同，在實際評估環節很難找到完全相同的參照對象。由于數據資產價值具有穩定性不足、規模大等特征，即便是同類型的數據資產，受采集時間、范圍以及清洗方式等因素影響，不同資產的實際價值也可能存在較大差異。

第三，在采用成本法進行數據資產估值時，可能會面臨原始獲取成本難以準確界定的問題。

三、企業數據資產入表策略

數據資產作為新的生產要素，對于推動傳統企業的轉型升級和新質生產力的發展具有重要意義，但是在當前的法律法規、會計準則、資產評估準則框架下，數據資產入表面臨著較大的障礙。在《規定》發布后，A股上市公司數據資產入表工作進展緩慢，為了推進數據資產入表工作，需要對現行的法律法規、會計準則、資產評估準則進行優化。

（一）加強數據資產確權管理，完善法律法規

第一，完善數據資產確權相關法律法規體系，為數據資產確權提供制度保障。數據確權是數據資產入表的首要前提，政府部門可出臺適用于數據資產確權的系列法規，明確數據資產的所有權、使用權以及收益權等；健全數據資產確權標準體系，結合我國國情完善數據資產確權標準，從數據采集、存儲、清洗、篩選等環節入手，明確界定各方權責，確立企業對數據的持有權、使用權和收益權的法定條件；細化數據資產確權流程，通過對數據資產的登記、審核以及公示等，確保數據資產確權工作有序推進。

第二，健全數據資產登記管理與合規審查制度。首先，政府部門可結合數據資產確權需求，做好數據資產登記工作，對數據資產來源的合規性、真實性進行審核。其次，完善數據資產登記內容，在登記數據資產時，資產登記方必須按照規定提交和數據資產相關的基本信息，如權利歸屬情況、使用限制等信息，通過提交對應的證明材料來證明資產所有權。

（二）完善內部控制制度，規范數據資產核算工作

第一，持續完善數據資產核算機制。首先，為實現數據資產順利入表，企業需明確界定數據資產核算范圍，按照數據資產來源、性質和使用渠道進行分類。其次，在核算時，還要明確不同類型數據資產的計量標準，確保核算結果準確無誤。在對企業自行開發的數據資產進行核算時，在確保內部控制制度運行合規、相關數據得以準確記錄的情況下，可對數據資產開發環節產生的人工費用、科技投入等直接和間接成本進行歸集。最后，要做好會計科目設置和賬務處理工作。在數據資產的核算中，企業可設置“數據資產”“數據資產累計攤銷”“數據資產減值準備”等科目，并做好相應的賬務處理工作，借此有效提升企業數據資產核算質量[1]。

第二，做好數據資產全流程管控工作。首先，企業應以數據采集為起點，結合數據資產管理需求建立相應的數據采集審批機制，在審批機制中，必須明確數據資產采集范圍、方法以及對象，強化采集數質量管控，確保數據的準確性和全面性。企業還要準確記錄數據采集人員、時間節點以及數據來源，為后續的數據資產管理工作的開展提供依據。其次，在對數據進行加工處理時，需認真做好數據清洗、轉換以及分析等環節的監控記錄，對數據加工環節產生的各類成本費用進行核算并進行成本分攤。針對經過加工后產生的新數據，要及時做好數據資產存量計算和確認。最后，做好數據存儲和維護。企業可結合數據資產管理需求開發專門的數據存儲平臺，依托云計算技術實現數據云端存儲，確保數據安全。企業還可以結合數據資產管理需求制定數據資產階段性維護方案，對數據資產維護環節投入的設備更新、人力成本等費用進行核算。

第三，完善數據資產減值測試制度、使用壽命確定與復核機制。數據資產的更新迭代較快，為了能夠及時反應資產的變化，企業應建立數據資產市場價值、內部使用價值的定期評價機制，至少以季度為單位，當存在明顯減值跡象時，需要選取審慎合理的減值測試方法進行減值測試。在初始確認數據資產使用壽命時，應采用相對較短的年限，后續再基于歷史使用情況對使用壽命進行合理調整。

（三）完善數據資產評估機制

常見的資產價值評估方法主要為成本法、市場法和收益法等，為準確衡量數據資產的實際價值，企業要立足經營管理狀況，健全數據資產評估機制，科學利用各類數據資產價值評估方法。

第一，企業需制定內部數據資產定期評估機制。對于穩定運行的企業來說，建議至少每季度開展一次數據資產評估工作[2]。

第二，企業需逐步完善數據資產評估流程和機制。如完善數據資產減值跡象的識別、評估、復核、報告、審批等關鍵評估內部控制流程；固化評估模型及參數標準，企業可基于自身的運營經驗、行業數據，明確評估方法選取標準、關鍵參數的設定規范，確保評估過程及結果的客觀性，為數據資產入表奠定堅實基礎。

第三，企業可在第三方機構的幫助下，制定符合企業數據資產管理需求的資產評估表，充分滿足企業的數據資產評估需求。此外，為確保數據資產順利入表，企業還要建立對應的數據資產等級界定和類別劃分機制[3]。

第四，作為監管方，需加強對評估機構的指導與監督。數據資產評估業務隨著《規定》的執行而逐步開展，初期階段數據資產評估缺乏統一標準，亟需行業協會、行業專家結合實務經驗對常見問題進行梳理總結，并發布相關操作指引。由于評估過程涉及大量的主觀性判斷，需要強化對數據資產評估的監督，避免由于估值不合理造成報表失真或給投資人及債權人造成損失。

四、結語

在大數據和人工智能深度融合的當下，數字經濟得到快速發展，數據作為新型生產要素，對于推動傳統企業的轉型升級和新質生產力的發展具有重要意義。但是在當前的法律法規、會計準則、資產評估準則框架下，數據資產入表面臨諸多挑戰，資產入表需要多方協同，采取有效措施破除數據資產入表環節遇到的各種障礙。企業需要通過完善內部控制制度、優化資產評估機制來推進數據資產入表工作，從而持續提升企業市場核心競爭力。

參考文獻

[1]李強.數據資產入表的發展趨勢[J].中國金融，2024（14）：22-24.

[2]張俊瑞，趙維娜，王倩雯.上市公司數據資產入表現狀與市場反應——以A股上市公司中報為例[J].財會月刊，2024，45（24）：42-50.

[3]何越.數字經濟背景下企業數據資產計量體系構建研究[J].湖湘論壇， 2023 ，36 （05）：116-124.

[作者單位：容誠會計師事務所（特殊普通合伙）廈門分所]

作者簡介：鄭偉平，男，1988年12月出生，漢族，福建漳州人，廈門大學碩士研究生學歷，注冊會計師，容誠會計師事務所合伙人。