数据资产入表的操作要点与法律合规要点分析！

（一）数据资产入表的背景

根据CCSA TC601大数据技术标准推进委员会发布的《数据资产管理实践白皮书（6.0 版）》，数据资产是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益[1]。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称“《暂行规定》”）中，数据资产指“企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资产”。

通俗来讲，数据资产指的是组织机构拥有所有权或使用权、能给组织机构带来价值的数据资源。

（二）数据资产入表的意义

当前，数据成为各国经济发展的重要抓手。根据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书（2023年）》[2]显示，2022年，测算的51个国家数字经济增加值规模为41.4万亿美元，同比名义增长7.4%，占GDP比重的41.1%。

对国家而言，数据资产入表有利于释放数据要素价值，推动数据要素市场发展，从而实现经济规模和效率的倍增。

对企业而言，数据资产入表有利于促进企业积极推动自身数字化转型，开发、整合数据资源，加强数据资产管理，扩宽企业融资渠道，通过多场景实践助推国家数字经济发展。
 

（三）数据资产入表的现状

1.国家现有政策等

2015年9月，国务院在《促进大数据发展行动纲要》中提出要引导培育大数据交易市场，鼓励产业链各环节市场主体进行数据交换和交易，促进数据资源流通。

2020年3月，中共中央在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（下称“《意见》”）中将数据正式纳入生产要素范畴，强调探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。

2022年12月，中共中央在《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“《数据二十条》”）中明确提出探索数据资产入表新模式。

2023年8月，财政部发布了《暂行规定》，旨在规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，为数据资产入表指明了方向。

2023年9月，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见》，为数据资产评估实务提供方向。

2.部分地方政策等

在国家出台各项政策后，各地纷纷响应，出台一系列政策文件，如北京市印发《〈关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见〉的通知》，提出“探索数据资产入表新模式。探索将国有企业数据资产的开发利用纳入国有资产保值增值激励机制。探索市场主体以合法的数据资产作价出资入股企业、进行股权债权融资、开展数据信托活动。在风险可控前提下，探索开展金融机构面向个人或企业的数据资产金融创新服务。做好数据资产金融创新工作的风险防范。”[3]上海市出台《上海市数据条例》，第五十条提出，“本市探索构建数据资产评估指标体系，建立数据资产评估制度，开展数据资产凭证试点，反映数据要素的资产价值。”[4]深圳市出台《深圳经济特区数字经济产业促进条例》，第二十七条提出，“鼓励建设和发展数据登记、数据价值评估、数据合规认证、交易主体信用评价等第三方服务机构，构建和完善数据要素市场服务体系。具体办法由市发展改革部门会同有关部门制定。”[5]山东省出台《山东省数据知识产权登记管理规则（试行）》，旨在规范数据知识产权登记行为，促进数据高效流通和充分利用。[6]

3.数据资产入表的实践发展

（1）数据资产入表——数据资产化

2023年10月，浙江省温州市大数据运营有限公司的数据产品“信贷数据宝”完成了数据资产确认登记。温州市财政局在通告中称，这是温州数据资产确认登记第一单，也是目前国内有公开报道的、财政指导企业数据资产入表第一单。[7]

2024年1月，青岛华通集团将公共数据融合社会数据治理的数据资源--企业信息核验数据集，列入无形资产——数据资源科目，计入企业总资产，成为青岛市首个实现企业数据资源入表的实践案例。[8]

（2）数据资产融资等——数据资本化

2023年8月，青岛华通智能科技研究院有限公司、青岛北岸控股集团有限责任公司、翼方健数（山东）信息科技有限公司进行全国首例数据资产作价入股签约仪式。[9]

2024年2月，建设银行上海市分行与上海数据交易所合作，成功发放了首笔基于上海数据交易所“数易贷”服务的数据资产质押贷款。[10]

上述案例展示了近年来我国数据资产的探索成果，从数据资源到数据资产；从数据资产入表到数据资产作价入股；从数据资产质押贷款到数据资产证券、数据信托等领域的探索，体现了数据资产化、数据资本化的发展过程。

目前实务中，针对数据资产入表的步骤，主要有“三步法”“五步法”和“七步法”，分别介绍如下。

（一）“三步法”

上海数据交易所发布的《数据资产入表及估值实践与操作指南》（下称“《操作指南》”）提出，“数据资产化三部曲——数据资源化、资源产品化、产品资产化，并认定数据产品可以进入数据资产凭证有三个条件，又称之为“三步蒸馏法”。第一步是数据产品的认定要有条件的；第二步需要认定成为可交易的数据产品；第三步是数据产品要入资产凭证。”[11]对于这三步如何开展，《操作指南》中未进一步明确说明。

笔者理解：第一步，强调数据产品的认定。根据百度百科，“产品”指被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。从数据到数据产品，体现了数据加工的过程，即企业对其获取的数据，经过脱敏、清洗、整合、分析、可视化等步骤，按照一定的逻辑整合后达到“一定规模”，形成可重复使用的数据产品。单一数据或单纯的原始数据，很难称之为“数据产品”。第二步，强调数据产品的可交易性。具体指数据产品可以满足交易双方以货币及服务为媒介的价值的交换。第三步，强调数据产品要入资产凭证，也就是数据资产的入表。不是所有的数据产品都可以成为数据资产，也不是所有的数据资产都可以入表。根据《暂行规定》，数据资产入表应满足以下条件：（1）符合企业会计准则相关确认条件；（2）企业合法拥有或控制且预期会给企业带来经济利益的数据资源。

（二）五步法

深圳数据交易所等机构联合发布的《数据资源入表白皮书（2023版）》第8.2条提出“五步法”入表路径，具体包括合规与确权、有效治理与管理、预期经济利益的可行性分析、相关成本的合理归集与分摊、列报与披露。[12]

合规与确权主要从数据合规及数据授权两个方面展开。数据合规指的是数据来源、数据内容、数据处理、数据管理、数据经营合规；数据授权指两方面内容：一是数据入表前，企业应基于数据资源来源，梳理其完整授权链条；二是企业应建立数据权属监督管理机制，日常维护数据资源的权属变更情况。

有效治理与管理指的是企业需建立相对完善的数据治理和管理流程，以实现价值评价体系对数据资源投入产出效益的评价。

预期经济利益的可行性分析指的是通过数据资产价值评估体系，开展对相关数据资源经济价值的衡量、数据资源投入产出效益的评价分析。

相关成本的合理归集与分摊指的是通过合理的成本分摊以确保数据资源成本的完整性。

列报与披露指的是企业结合实际情况增设财务报表子项目，通过表格方式细化披露数据资产。

（三）七步法

“七步法”是先导（苏州）数字产业投资有限公司（以下简称“先导产投”）联合苏州市大数据集团，借助苏州数据要素价值共创平台和苏州大数据交易所专业技术服务，在探索数据资源资产化的过程中总结出来的，具体包括：

第一步：通过苏州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：通过苏州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：借助苏州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：通过苏州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。[13]

综上，数据资产入表的工作主要包含以下要点：

第一，开展数据盘点和梳理工作，建立数据目录；

第二，开展数据合规与确权工作，确定数据可交易；

第三，开展数据安全治理工作，确保数据安全、合规；

第四，开展数据产权登记（包括但不限于数据资产登记、数据知识产权登记、数据产品登记、数据资源公证确权、数据要素综合登记），向第三方展示数据权属；

第五，数据资产评估与入表，确定数据价值。

数据合规是确保数据资产入表顺利进行的关键环节，这要求企业从数据的来源、内容、处理、管理到经营，都必须遵循相关的法律法规、国家政策和国家标准等要求。

1. 数据来源合规

数据来源是数据资产化的基础，其合法合规异常重要。实践中企业数据来源主要有企业公开收集、自行生产、直接采集、间接获取的数据的，其合法合规问题笔者团队曾在《浅析数据产权与数据来源合法性》一文中详细阐述，此不赘述。

2. 数据内容合规

在数据内容合规方面，企业应当确保所处理的数据内容真实、有效、合法，不得采集或存储违法数据，需关注数据是否系公共数据、国家机密，是否涉嫌侵权、违法等。

3. 数据处理合规

数据处理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节。根据《中华人民共和国数据安全法》第八条的规定，企业在开展数据处理活动时，应当遵守法律、法规，尊重社会公德和伦理，遵守商业道德和职业道德，诚实守信，履行数据安全保护义务，承担社会责任，不得危害国家安全、公共利益，不得损害个人、组织的合法权益。

从合法合规性角度出发，数据处理包括数据收集是否合法；数据存储是否遵循适用的技术要求；数据处理是否符合授权要求等；数据使用是否符合法律、法规或国家有关规定要求，并结合业务场景，明确不同数据的使用限制、安全要求、合规要求；数据传输是否根据数据安全等级采取了相应的管控措施，以确保数据传输的安全性和可靠性；数据使用和共享是否制定并执行了数据提供和共享安全策略、是否采取了数字水印、脱敏或访问授权等保护措施等。

4. 数据管理合规

根据相关法律规定，结合业务实践，企业主要应从数据安全管理组织建设、数据分类分级保护及管理、数据全生命周期安全管理制度、数据安全事件应急响应机制、数据安全人员要求、合作方数据安全评估、数据安全技术保护体系等方面着手搭建数据管理合规体系，并在实践中不断检验、调整、完善该体系。

5. 数据经营合规

在数据资产过程中，企业不但需关注数据本身及处理过程的合法，而且还需关注数据资产经营的合法合规性。企业在开展数据业务时，需获得相应的资质、行政许可及充分授权；建立完善的内控体系，保障数据经营不危害国家安全、公共利益以及侵犯他人权益。另外，企业还可以定期进行合规体检及审计，以确保企业数据经营合规及稳健发展。

在“数据要素X”、数据作为国家战略的时代大背景下，从数据、数据资源到数据资产、数据资产入表、数据资本化，国家政策推动数据实践发展，数据实践发展反过来又助推国家数字经济建设。因目前制度尚不完善，实践中各企业也在逐步摸索，对于拟开展数据资产入表的企业而言，借助审计、评估、律所等专业机构辅助，有利于更快推动数据资产入表工作，从而为数据资本化奠定基础。



文章来源：数据资产管理大讲坛，图片来源：网络。
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