數據資源入表需要建立在數據產品化基礎之上，通過數據產品交易或融資，實現數據資本化。從而提升公司經濟價值與公司數據管理能力，構建數據收集、管理、經營合規體系。將數據治理發生的投入計入資產，減少投入期對利潤的影響，提高利潤率、降低公司的資產負債率，可有效改善公司的財務報表。

2023年8月1日，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會〔2023〕11號，自2024年1月1日起施行），為數據資源入表提供了會計政策依據。但數據資源入表并非隨意可以實施，需要以數據產品為核心，圍繞數據產品打造，在數據資源良好管理基礎之上，把數據資源轉變為數據資產，再通過交易或融資等方式實現數據資本化。

（數據資本化流程圖）

一、以打造數據產品為目標盤點準備使用的數據資源

（一）什么是數據資源？

參考《數字經濟促進法（專家建議稿）》，數據資源是指“以電子化形式記錄和保存的、具備原始性、可機器讀取、可供社會化再利用的數據集合”，并非只要“數據”就是“數據資源”，構成“數據資源”需要滿足以下特點：

1. 數據集合。數據的規模效益是數據具備可利用性的前提。

2. 以電子化形式記錄和保存，可機器讀取。可技術處理是數據資源釋放的關鍵因素。

3. 可供社會化再利用。數據可不斷復制和利用的特性，是數據具備資源屬性的基礎。

（二）數據資源入表的基本條件

全國信息技術標準化技術委員會發布的《信息技術服務 數據資產 管理要求》（GB/T 40685-2021）中關于數據資產的定義為“合法擁有或控制的，能進行計量的，為組織帶來經濟和社會價值的數據資源”。根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，滿足下列條件的數據資源具備入表的可能性，（1）企業合法擁有或者控制的，（2）能夠進行計量的，（3）可以帶來經濟利益的。其中帶來經濟利益，意味著不能為入表而入表，而是基于產品化、有收益，才可入表。

（三）數據資源入表的前期工作：數據產品化立項、列數據資源清單

企業收集處理數據不是盲目的，需要圍繞具體的商業目標，打造具體的數據產品。因此，企業首先要對其持有的數據資源進行盤點，找到數據產品化的落腳點，進行產品化立項。結合數據分類分級制度，梳理數據資源相關基本信息，形成數據資源清單。包括但不限于名稱、持有目的、描述、形成方式、所有者、數據類型、格式、來源、更新頻率、處理活動等，并梳理相應的數據處理流程。

其次，評估數據質量，確定產品化所需要的數據資源。將分散且未經處理的原始數據，通過一系列處理步驟，如脫敏、清洗、整合、可視化等，轉化為結構化、易于管理的數據集合，研發生產出數據產品。根據數據處理活動生命周期，明確數據資源流動的全流程，確保數據資源盤點清單包含所有關鍵業務領域的數據。

再次，數據產品迭代升級過程中，建立數據更新機制。數據資源盤點是一個持續的過程，且數據資源的情況也會伴隨企業的經營情況保持動態的變化，因此企業應當建立定期更新機制，以反映新的數據資源、變更并進行相應的調整和響應，從而在數據資源入表后的后續計量階段也可有效跟蹤數據資源的變化情況。

二、企業對數據資源合法擁有或控制是數據資源入表的前提

（一）數據權利的認定標準

企業對數據資源合法擁有或控制是數據資源入表的前提條件，但如何認定擁有或控制呢？由于數據區別與普通物品，具有非實體性、依托性、可共享性、可加工性、價值易變性等特征，目前我國法律還沒有規定數據產權，各地處于探索階段。

《民法典》第一百二十七條規定“法律對數據、網絡虛擬財產的保護有規定的，依照其規定”，明確“數據”受法律保護，但并未規定相關權益所對應的具體內涵及外延。

2022年，中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（數據二十條）提出數據產權結構性分置制度，根據數據來源和數據生成特征，分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制。這一政策文件淡化了數據所有權的概念，提出構建以數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權為基礎的“三權分置”數據產權制度框架，并強調了對數據產權登記新方式的研究。

杭州市中級人民法院審理的“淘寶（中國）軟件有限公司訴安徽美景信息科技有限公司不正當競爭糾紛案”【（2018）浙01民終7312號民事判決書】，法院認為“本案中，淘寶公司未收集與其提供的服務無關的個人信息，其收集的原始數據系依約履行告知義務后所保留的痕跡信息，不違反個人信息保護規定。數據產品是淘寶公司在原始痕跡數據的基礎上，經綜合、計算、整理而得到的趨勢、占比、排行等分析意見，其對信息的使用結果與原始痕跡信息本身已不具有直接關聯，已遠遠脫出個人信息范疇，不屬于對用戶信息的公開使用。淘寶公司“生意參謀”大數據產品是對于產品購買者開展商業活動而言具有相當參考意義的趨勢圖、排行榜、占比圖等，上述數據分析被作為“生意參謀”數據產品的主要內容進行了商業銷售，可以為淘寶公司帶來直接經營收入，屬于競爭法意義上的財產權益，同時基于其大數據決策參考的獨特價值，構成淘寶公司的競爭優勢，應當受到反不正當競爭法的保護”。從該案來看，數據權利的確定需要滿足：（1）合法收集；（2）對原始數據進行加工整理，進行了資源投入，并形成了新的衍生數據；（3）基于衍生數據的數據產品銷售可以帶來經營收入。

（二）各地開展數據確權的嘗試

目前全國有五種數據確權登記方案，主要通過數據知識產權登記方式進行。

（三）數據資源合法擁有或控制的合規要求

企業對數據資源是否合法擁有或控制，是一個法律認定問題。《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》及配套法律法規已經明確數據和個人信息處理活動的合規要求，無法滿足前述合規性要求將成為企業數據資源入表的根本障礙。在數據資源入表的過程中，數據合規治理需要貫穿數據資源處理全生命周期，并需要企業自證清白，從而為數據權益的合法性、穩定性提供有力的支撐。

1. 數據處理合規

《數據安全法》第三條規定，數據處理包括數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等；第八條規定，開展數據處理活動應當遵守法律、法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，誠實守信，履行數據安全保護義務，承擔社會責任，不得危害國家安全、公共利益，不得損害個人、組織的合法權益。《個人信息保護法》第四條規定，個人信息的處理包括個人信息的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開、刪除等；第十條規定，任何組織、個人不得非法收集、使用、加工、傳輸他人個人信息，不得非法買賣、提供或者公開他人個人信息；不得從事危害國家安全、公共利益的個人信息處理活動。因此，企業在數據處理過程中，應當充分落實法律法規規定的合規義務，建立數據保護制度體系，采取管理和技術措施以保證數據安全和個人信息主體權益。

2.數據來源合規

《數據安全法》第三十二條規定“任何組織、個人收集數據，應當采取合法、正當的方式，不得竊取或者以其他非法方式獲取數據”，企業需要審查獲取數據的路徑是否合法，比如，通過對公開數據的合法收集，還是使用爬蟲軟件非法爬取或通過撞庫等不正當方式獲取，是自己研發生成還是交易市場采購等。并且，企業需要注意數據獲取過程中簽訂的協議對權利義務的約定，如隱私協議、交易合同、數據授權協議等。這些協議構成了數據來源的合法性基礎，而且為后續的數據處理和使用提供了法律依據。以外購方式為例，需要關注所采購數據類型本身是否為可交易類型，數據來源是否獲得了相關授權，與轉讓方就數據使用范圍、方式、目的和期限等進行約定，對于判斷數據資源能否入表以及入表后對于企業資產的影響都較為重要。而對于內部數據也需要結合企業的具體業務場景確定底層業務的合規性，例如是否獲得了相關的業務資質，收集方式是否合規，是否取得了有效授權，以確保企業對于數據資源“擁有和控制”的準確判斷。當數據收集涉及到個人信息時，企業必須嚴格遵守《個人信息保護法》以及相關法律法規的規定，滿足合法、正當、必要和誠信基本原則。

3.數據管理合規

《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》對于企業經營管理有相應的規范要求，比如：《網絡安全法》要求網絡運營者落實網絡安全等級保護制度，確定網絡的安全保護等級，制定內部安全管理制度和操作規程，采取數據分類、重要數據備份和加密措施等；《數據安全法》要求企業建立健全全流程數據安全管理制度，組織開展數據安全教育培訓，采取相應的技術措施和其他必要措施，保障數據安全；《個人信息保護法》要求個人信息處理者制定內部管理制度和操作規程，對個人信息實行分類管理，采取相應的加密、去標識化等安全技術措施，合理確定個人信息處理的操作權限，并定期對從業人員進行安全教育和培訓，制定并組織實施個人信息安全事件應急預案等。

4. 數據經營合規

從數據處理技術來看，伴隨著算法、深度合成、AIGC等技術在業務場景中的廣泛應用，企業應當對于使用前述技術符合監管要求的情況進行合規性審查。企業在數據經營過程中，往往需要通過評估或審計等方式來認定是否合規。比如：《數據安全法》規定重要數據的處理者應當對其數據處理活動定期開展風險評估，并向有關主管部門報送風險評估報告；關鍵信息基礎設施運營者采購網絡產品和服務，網絡平臺運營者開展數據處理活動，影響或者可能影響國家安全的，應當進行網絡安全審查（如掌握超過100萬用戶個人信息的網絡平臺運營者赴國外上市）；《個人信息法》規定個人信息處理者應當定期對其處理個人信息遵守法律、行政法規的情況進行合規審計；個人信息處理者處理敏感個人信息、利用個人信息進行自動化決策、委托處理個人信息、向其他個人信息處理者提供個人信息、公開個人信息、向境外提供個人信息應當事前進行個人信息保護影響評估，并對處理情況進行記錄。

三、確定數據資源的價值

有些人認為，數據資產評估是數據資源入表的前提，數據資源經過評估后，方可以評估價值入表。然而并非如此，數據資源入表時按照成本法入賬，即發生多少支出，計入多少資產/存貨，與評估并無關聯。中國資產評估協會發布《數據資產評估指導意見》（于2023年10月1日生效），從概念上也可以看出，數據資源入表后形成數據資產，才有“數據資產評估”。數據資產評估一般發生在資產減值準備、數據資產融資、數據產品交易、數據資產入股等場景中。

執行數據資產評估業務，需要關注影響數據資產價值的成本因素、場景因素、市場因素和質量因素。成本因素包括形成數據資產所涉及的前期費用、直接成本、間接成本、機會成本和相關稅費等；場景因素包括數據資產相應的使用范圍、應用場景、商業模式、市場前景、財務預測和應用風險等；市場因素包括數據資產相關的主要交易市場、市場活躍程度、市場參與者和市場供求關系等；質量因素包括數據的準確性、一致性、完整性、規范性、時效性和可訪問性等。

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。收益法根據數據資產的歷史應用情況及未來應用前景，結合應用或者擬應用數據資產的企業經營狀況，重點分析數據資產經濟收益的可預測性，考慮收益法的適用性。根據數據資產應用過程中的管理風險、流通風險、數據安全風險、監管風險等因素估算折現率。成本法根據形成數據資產所需的全部投入，分析數據資產價值與成本的相關程度，考慮成本法的適用性。確定數據資產的重置成本，包括前期費用、直接成本、間接成本、機會成本和相關稅費等。市場法考慮該數據資產或者類似數據資產是否存在合法合規的、活躍的公開交易市場，是否存在適當數量的可比案例，考慮市場法的適用性。根據該數據資產的特點，選擇合適的可比案例，例如：選擇數據權利類型、數據交易市場及交易方式、數據規模、應用領域、應用區域及剩余年限等相同或者近似的數據資產。

四、確定數據資源入表的會計科目

根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，數據資源可以分別列入無形資產或存貨的會計科目。按照數據資源的使用場景、持有目的，可將數據資源分為“企業使用的數據資源”（自用）、“日常活動中持有、最終目的用于出售的數據資源”（出售）兩種，其適用的會計準則有所不同。

1、對于企業使用的數據資源，符合《企業會計準則第6號——無形資產》規定的定義和確認條件的，列入“無形資產”；

2、對于企業日常活動中持有、最終目的用于出售的數據資源，符合《企業會計準則第1號——存貨》規定的定義和確認條件的，列入“存貨”。

因而，數據資源入表仍舊遵循原有“無形資產”“存貨”的會計準則，并未發生會計處理規則的重大變化，也未對會計準則進行創設。

企業應當建立相關的財務模型，選擇恰當的成本核算方法，進行預期經濟利益分析，并在資產負債表中對于數據資產予以列示與披露。對于后續計量應當建立完整的價值評估體系，以實現數據資源價值衡量的系統標準，以保證數據資源入表后的穩定性。

綜上所述，企業將數據資源轉化為實際可用的數據產品和服務（如數據庫、數據信息服務、數據分析工具等）過程中，通過強化數據處理合規管理，證明對數據資源合法擁有或控制，實現數據資源入表。下一步，數據將成為可以交易、評估和融資的資產，企業可通過交易流通、作價入股或抵押融資等多種途徑，釋放數據的潛在經濟價值并實現資產的優化配置，企業也步入數字經濟的良性發展通道。