引言
2024年1月1日起，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下称《暂行规定》）正式施行，企业可以对其数据资源进行会计核算，也就是俗称的“数据资产入表”。《暂行规定》确定了三类数据资源可以入表：①按照会计准则相关规定确认为无形资产的数据资源；②按照企业会计准则确认为存货的数据资源；③企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。
数据资产入表引入了新的资产类型，可以量化数据的经济价值，提升企业资产总额，优化企业财务报表，增强企业融资能力，还可以进一步促进数据流通与交易，实现数据资产证券化。然而，数据资产入表融合了会计问题和法律问题，在当前起步阶段中，涉及很多理念性、操作性问题，特别是如何真正落在实践层面，释放数据要素价值，创造实实在在的企业价值，是实务中各方关注的重点。本文结合我们对数据资产入表的思考，以及相关数据资产入表项目服务经验，对重点问题和关键要义进行梳理和分析，供各方参考。
01 最大规模数据资产入表超过7亿元人民币
数据资产入表能够激活企业沉淀数据资源，最直接的作用就是能够提升企业市场价值。根据相关资料统计[1]，已有25家企业率先开展了数据资产入表，结合公开信息来看，数据入表的资产规模有限，主要为百万元级的水平。不过，在资本市场中数据资产入表展现出深厚的潜力。根据2024年Q1财报数据统计[2]，A股有23家上市公司开展了数据资产入表实践，累计金额14.77亿元，入表类型包括无形资产（13家）、存货（6家）和开发支出（6家），其中有两家股份同时列记无形资产和存货两项。数据资产入表规模最大的两家，分别为7.1629亿元和5.8427亿元，入表类型均为存货。
从相关研究分析来看，本轮上市公司的数据资产入表具有地域集中性（如北京、浙江、四川等）、行业分散性（钢铁、汽车、基建、能源等）、市值不高等特点，高市值企业、数据型企业反而没有数据资产入表实践。倾向于认为，数据资产入表并不具有企业类型的锁定性，并非只有科技型企业、互联网企业等才能进行数据资产入表。任何一家企业，只要能够进行数字化转型，都有数据资产入表的可能，也都可以通过数据资产入表来提升企业市场价值，获取更多融资渠道。据上海数据交易所预测，数据资产入表可能再创造百万亿元新增资产规模。2024年的Q1才刚刚走了一小步，未来相信还有更多的企业开展数据资产入表工作。
02 数据资产入表的主要步骤
上海数据交易所编制了《数据资产入表及估值实践与操作指南》，其中对数据资产入表给出了详尽的操作指南。不过，上海数据交易所在该指南中指出，“企业对数据资产认知有限、对数据资产形成路径理解不足、数据资产会计处理存在困难、企业数据资产披露规范和机制不明确、专业服务机构对数据资产认识和理解不足等是目前推进企业数据资产入表和估值的最大挑战”。实践中，确实有很多企业对数据资产入表比较困惑，持观望的态度，或者有入表的意愿但不知从何入手。
来源：上海数据交易所《数据资产入表及估值实践与操作指南》
这是因为，数据资产入表实际上交织了会计问题和法律问题，看起来仅仅是会计动作的规范化，但实际上涉及到数字化转型、数据合规、数据资产化及证券化等多个方面。为了方便理解，我们从框架上先将其分为三个主要的步骤：合规、入表和增值。
第一是合规，主要是解决数据权属的潜在风险，确保数据持有不受挑战。
第二是入表，主要是按照《暂行规定》及相关企业会计准则进行会计核算。
第三是增值，主要是利用入表的数据资产开展融资、并购、证券化等活动。
严格意义上来说，这三个步骤扩大了数据资产入表的内涵，但不容忽视的是，数据资产入表并非一项孤立的会计活动，它应服务于企业经营活动和数据要素市场培育。通过全局性视角，更有助于掌握数据资产入表的方法论，找准数据资产入表的实践路径，顺利完成数据资产入表并促进企业获取数据要素价值。
来源：金杜网络与数据安全合规团队整理
03 数据权属问题有没有解决？
数据能够作为资产，并且能够进行会计核算，是否意味着数据归属得到了根本性解决？这是一个关键性的问题，它决定了数据资产入表过程中法律工作与会计工作的区别与联系，也能够从法律视角补充说明哪些数据可以入表和哪些数据不可以入表，帮助企业确定入表的数据资产类型。
说到权属，就不得不提“数据二十条”。2022年，中共中央、国务院联合印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），其中明确“探索数据产权结构性分置制度”，“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，从而创设性地给出了数据三权分置的确权方式。其中，持有权备受关注，它被认为是绕开了传统民法体系的“所有权”概念，而在事实层面解决数据的确权问题。根据《民法典》第二百四十条规定，所有权人对自己的不动产或者动产，依法享有占有、使用、收益和处分的权利。“数据二十条”所提出的三权分置，可以理解为是对“使用”“收益”两项权利在经济学层面的分配，避开了“占有”“处分”两项具有强烈对世色彩的权利，同时又引入“持有”的概念以搭建使用、经营等的前提性权利基础。简单而言，持有权可以视为弱化的“占有”，加工使用权等同于所有权里的“使用”，经营权则可以视为“收益”。
《民法典》中所有权的客体对象是不动产或者动产，但是基于现行法律规定，数据并不能被纳入不动产或者动产范围。《民法典》第一百二十七条规定，法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。综合来看，《民法典》承认了数据的法律地位，但没有解决数据权属的所有权问题。“数据二十条”需要进一步转化为法律后，才具有民法框架下的权属意义。
“数据二十条”关于三权分置的设计有其内在逻辑，持有权、加工使用权和经营权的主语各有不同，分别是数据资源、数据、数据产品。数据资源是一个广泛性的概念，它包括所有能够被收集和使用的数据，是原始数据的总和。数据则是已经被收集和记录的事实信息，可以是数字、文字、图像、声音等形式，属于原始的、未经加工的信息。数据产品则是对数据进行分析、处理，形成有用的信息或者可供交换的产品。类比而言，数据资源、数据和数据产品可以同理与水资源、饮用水和瓶装水，分别代表了不同的市场形态。
从数据资产入表的角度看，企业首先需要在持有权层面确定其掌握的数据资源，数据资源本身不足以构成可入表的数据资产，只有经过处理成为数据以后才成为数据，从而具备入表的条件。进一步来说，企业还可以对数据进一步加工形成数据产品，同样可以成为入表的数据资产。根据《暂行规定》，形成为数据的数据资源可以作为无形资产入表，形成为数据产品的数据资源可以作为存货入表。
04 数据资产入表为什么需要数据合规？
财政部会计司有关负责人就印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》答记者问中指出，“《暂行规定》在充分论证基础上，明确企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认计量要求”。从形式上来看，《暂行规定》主要解决的是会计规则问题，并不涉及制度层面的根本调整，也似乎不涉及法律问题。
然而，《民法典》、“数据二十条”、《暂行规定》都没有解决法律层面特别是民法体系中的数据权利归属问题。当前阶段，企业利用数据释放价值，首要的前提是确定“数据二十条”框架下的“持有权”问题。只有确定了合法的持有，才能进一步加工使用和产品经营，以及进行数据资产入表。《企业会计准则——基本准则》也佐证了这一点，其第二十条第三款规定，“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”。由于无法对数据进行所有权层面的绝对确权，因此重点应该放在数据资源能被企业所控制。
数据能被企业所控制，意味着企业能够实际掌握数据资源，同时不会被任何第三方主张权利或干涉数据持有，这主要涉及自然人的个人信息权益，其他企业的市场竞争利益，以及行政机关基于数据安全的执法行动等。企业确定实际掌握的步骤相对清晰，企业通过数据资源盘点即可实现。而不会被任何第三方主张权利或干涉数据持有，则是一项典型的数据合规法律问题。
数据合规的主要作用是判断企业处理数据的合法性，以及识别数据处理过程中的潜在风险及应对措施。正如数据无法进行所有权意义的确权的道理一样，数据合规也不能阻止第三方主张数据权利或者干涉数据持有，但是数据合规可以有效对抗风险，在第三方主张数据权利或者干涉数据持有时，能够有效回应，消除潜在风险及占有的不确定性，从而实现对持有权的确立和固化。据此，数据持有权才具备了实践和规范意义，能够支撑后续的数据加工使用权、数据产品经营权以及数据资产入表等活动。
归纳来说，因为法律上没有对数据进行确权，数据处理者对其数据不享有所有权意义的权利，无法建立绝对权基础来对抗不确定第三人，所以必须通过数据合规来确认潜在的风险，以防止或缓释其他人的权利（益）挑战，从而稳固数据持有权的基础。可以说，数据合规是数据资产化、数据入表的关键起点，确保数据合法性不受挑战，解决数据潜在风险。通过数据合规能够实现资产固定、保值增值，进而进一步完成数据资产证券化。
05 数据资产入表的步骤详解
拆解数据资产入表的法律问题和会计问题，实际上就是把数据资产入表分为数据合规和会计核算两个步骤，以及延伸出来的数据业务增值步骤——即前文所概括的三个主要步骤。仅就数据资产入表而言，重点是数据合规和会计核算这前两个步骤，后续根据企业发展需要可以增加数据资产评估环节，进一步实现流通、融资、证券化等价值诉求。
1. 开展数据资源盘点
需要注意的是，并非所有数据资源都可以入表，企业宜先进行数据资源盘点，摸清数据结构、数量、类型等情况，同时确定出可以入表的数据资源和不可以入表的数据资源。《暂行规定》确定了三类数据资源可以入表，按照企业会计准则相关规定可以确认为无形资产的数据资源，按照企业会计准则可以确认为存货的数据资源，企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。
根据《企业会计准则第1号——存货（2006）》的规定，存货是指企业在日常活动中持有以备出售的产生品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。存货还需满足两个条件才能予以确认：①与该存货有关的经济利益很可能流入企业；②该存货的成本能够可靠地计量。
根据《企业会计准则第6号——无形资产（2006）》的规定，无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。无形资产还需满足两个条件才能予以确认：①与该无形资产有关的经济利益很可能流入企业；②该无形资产的成本能够可靠地计量。
简单对比不难发现，数据资源作为存货入表，意味着其最终目的是为了出售，如数据交易等；而数据资源作为无形资产入表，意味着其最终目的是为了持续通过数据提供服务。从企业角度来看，数据资产入表的目的都是为了提升企业的市场价值，作为存货入表可能更关注的是短期价值，而作为无形资产入表则可能更为关注长期价值。相对而言，作为存货入表的合规要求更高，因为需要在数据交易中保证安全性及取得交易相对方的信任，同时数据交易过程中数据持有权发生了转移，如果合规链条不完整，有可能陷入非法提供个人信息甚至是侵害公民个人信息罪的刑事责任等风险。而作为无形资产入表的合规要求相对宽松，因为企业仍然掌握数据资源的持有权，能够有效控制数据。但是目前来看，理论与实践存在不一致的状况，前述两家规模最大的亿元级的数据资产入表，均列为“存货”。可见，数据资源作为存货入表还是作为无形资产入表并无绝对的优劣之分，实际上还是应该根据企业是否需要转移数据持有权来确定。如果数据持有权需要转移，则应以存货入表；如果持有权不需要转移，则应以无形资产入表。
2. 开展数据合规，可以在很大程度上支撑企业对数据资源的持有权
根据数据领域现行法律规定，主要从两个方面进行数据合规，《数据安全法》框架下的数据安全保护和《个人信息保护法》框架下的个人信息保护。此外，还需要注意数据的载体是网络设施，因此《网络安全法》相关合规工作也十分必要。
在《数据安全法》方面，合规的重点是识别重要数据，这在数据安全领域始终是较为困难的部分。根据《数据安全法》的规定，国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。鉴于目前为止尚无公开的重要数据目录，企业识别重要数据时，需要结合数据安全相关法律规定、标准指南、行业经验进行综合判断，往往需要引入第三方专业力量，融合内外部视角进行准确判断。
在《个人信息保护法》方面，合规的重点是确定个人信息处理的合法性基础，而这通常是个人信息合规的难点。根据《个人信息保护法》第十三条第一款的规定，合法性基础包括七类：
（1）取得个人的同意；
（2）为订立、履行个人作为一方当事人的合同所必需，或者按照依法制定的劳动规章制度和依法签订的集体合同实施人力资源管理所必需；
（3）为履行法定职责或者法定义务所必需；
（4）为应对突发公共卫生事件，或者紧急情况下为保护自然人的生命健康和财产安全所必需；
（5）为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为，在合理的范围内处理个人信息；
（6）依照《个人信息保护法》规定在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息；
（7）法律、行政法规规定的其他情形。
拥有合法性基础是保证企业能够持有个人信息类的数据资源而不受挑战，合法性基础越坚实，受到挑战的可能性越小。从法律视角看，这七类合法性基础都可以适用于个人信息处理活动，但是其坚实性在实践中存在差别。通常认为，合意产生的坚实性更为牢固，因为通过合意能够明确获得相对人的意思表示，同时在产生权益纠纷时能够出示有效的证据，而单意则仅由企业一方根据法律条款作出判断，在缺乏足够权威的指导的情况下，对抗其他人权益主张的能力有限，证明难度也相对较高。七类合法性基础中只有“取得个人的同意”是具有合意的，而其他六项则缺乏合意的形式。因此，实践中的高标准合规都倾向于建立“取得个人的同意”的合法性基础。从数据资产入表的角度来看，如果需要更为坚实的合法性基础，确保企业持有的正当性、稳定性，也应以“取得个人的同意”作为合法性基础为宜。不过，对于公开数据而言，“取得个人的同意”十分困难。实践中，确定其合法性基础需要具体判断，考虑数据来源、获取方式、使用目的等因素，并结合业务场景作出相应认定。
在数据合规的基础上，企业可以考虑通过数据资产登记的方式进一步确权，以保证数据资产的稳定性。虽然数据资产登记在法律效力、覆盖范围等方面仍有一定的短板，但是从短期意义上来说，数据资产登记是数据要素市场化配置改革的“先手棋”，是推动数据要素市场发展的关键步骤。通过数据资产登记，可以更好地实现数据资产的商品化、市场化、要素化，释放数据要素的新价值。
3. 开展会计核算
根据《企业会计准则——基本准则》第二十一条规定，企业通过盘点、合规形成的数据资源，还必须同时满足两个条件，才可以确认为资产：①与该资源有关的经济利益很可能流入企业；②该资源的成本或者价值能够可靠地计量。《企业会计准则第1号——存货》和《企业会计准则第6号——无形资产》中对“存货”和“无形资产”都规定了这两个需要同时满足的条件。对于数据资源而言，需要确定数据能够产生的成本或者价值，同时需要量化地对这种价值或者成本进行计量。
（1）作为无形资产入表，需区分外购取得、内部开发、持有以提供服务三种情形：
①外购取得：企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，成本包括购买价款、相关税费，直接归属于该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。
②内部开发：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。开发阶段的支出，满足《企业会计准则第6号——无形资产》第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。
《企业会计准则第6号——无形资产》
第九条 企业内部研究开发项目开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：
（一）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；
（二）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；
（三）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；
（四）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；
（五）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
③持有以提供服务：企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《企业会计准则第6号——无形资产》和《<企业会计准则第6号——无形资产>应用指南》等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本。同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确认相关收入。
除了上述情形外，企业利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确定相关收入，符合有关条件的应当确认合同履约成本。
（2）作为存货入表，需区分外购取得、加工取得、出售等情形：
①外购取得：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。
②加工取得：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。
③出售：企业出售确认为存货的数据资源，应当按照《企业会计准则第1号——存货》将其成本结转为当期损益。同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确认相关收入。
（3）披露相关会计信息
按照要求，企业应当按照相关企业会计准则及《暂行规定》等，在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露。
06 数据估值及资产评估
数据资产作为数字经济时代的新产物，对其进行经济价值计量尚处于探索阶段。有观点认为[3]，数据资产入表和数据资产评估是没有关系的。从会计学角度来说，资产评估具有特定的含义。《中华人民共和国资产评估法》中规定，资产评估是指评估机构及其评估专业人员根据委托对不动产、动产、无形资产、企业价值、资产损失或者其他经济权益进行评定、估算，并出具评估报告的专业服务行为。不过，数据资产入表的前提性条件是数据资源能够被确认为资产类别，而企业自然会关心作为一项资产的实际价值。因此，数据资产评估在数据资产入表中虽非必需项，但通过类似资产评估的方法，企业可以对其数据资产进行估值。同时，数据资产评估对于后续释放和利用数据资产价值也十分重要。按照《暂行规定》的要求，对数据资源进行会计核算，主要是记录资产的成本作为账面价值。数据资产入表后，企业需要利用数据资产进行融资、出资、并购等，或者面临破产重组等情形时，则应对数据资产进行评估。
中国资产评估协会于2023年9月印发了《数据资产评估指导意见》，将数据资产评估纳入了资产评估的范围。其中，该《指导意见》对数据资产进行了界定，给出了收益法、成本法和市场法三种主要的数据资产评估方法。数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。
通常来说，采取收益法、成本法或者市场法取决于不同的数据要素配置目的以及企业的商业模式考虑。收益法主要通过预测数据资产未来能够产生的收益来评估其价值，一般适用于能够直接产生经济利益的数据资产，如数据服务本身即为产品或服务的领域；成本法主要通过测算数据获取、加工和维护等成本来评估数据的价值，一般适用于不宜进行市场交易的数据；市场法主要通过数据的现行市场价格，比较被评估数据与参照资产之间的差异并予以量化，从而确定数据资产价值，一般适用于交易性强的数据。
07 数据合规审计
需要再次强调的是，数据资产入表并非从根本上解决了数据权属问题，同时按照信息披露的要求，亦有可能产生数据纠纷，影响数据资产的稳定性。因此，数据资产入表以后仍有开展数据合规审计的必要。这体现在两个方面的作用，一方面是强化数据资源持有权的有效性，另一方面是落实数据治理法律规定。
在强化数据资源持有权方面，通过数据合规审计能够发现数据处理活动中的动态风险，深入盘点数据资源，调整数据运营策略，进行数据增值减值测试。如涉及个人信息的数据，可能会在实践中遇到用户主张权利的情况，大量用户主张删除权、可携带权时，数据资产可能受到挑战，甚至发生减值。同时，数据本身具有动态灵活性，根据业务发展需要，企业可以对数据进行内外部融合处理，提升数据利用价值，增厚数据资产。无论是应对风险，还是增加数据价值，都需要依托于数据合规审计工作，持续维护数据资源持有权的稳定性。
在落实数据治理法律规定方面，根据《个人信息保护法》等法律规定，合规审计是一项法律义务。企业开展数据资产入表，意味着数据处理活动成为经营活动的一部分。开展合规审计，是确保数据处理活动合法性、正当性的主要途径之一。
结语
数据资产入表可以更加真实地反映企业的经济活动和价值创造能力，帮助企业提升市场估值、扩大融资渠道和融资能力，促进数据流通交易，培育数据产业新业态。今年是数据资产入表的“元年”，实践中还有很多操作性、细节性内容需要不断厘清。我们理解，数据资产入表不仅涉及会计业务，还包含了合规业务、公司业务、金融业务等，在实际运用中亦有可能涉及税务、数据垄断、数据争议解决等法律服务，具有典型的团队协作服务需求。
来源：金杜网络安全与数据合规团队编制
脚注：
[1] 来源：贵州省大数据发展管理局网站，盘点 | 全国25个数据资产入表案例 (guizhou.gov.cn)，日期：2024年4月28日
[2] 来源：澎湃新闻，上市公司“数据资产入表”全景图（2024Q1）_澎湃号·湃客_澎湃新闻-The Paper，日期：2024年4月28日
[3] 参见：上海数据交易所：数据资产入表十问十答，详解数据要素、数据资产、数据资产入表的基本概念，回答如何开展数据入表工作，分析与数据交易、全国大统一数据要素市场的关系 – 智慧城市行业分析 (smartcity.team)，访问日期：2024年5月6日
本文作者
宁宣凤
合伙人
合规业务部
susan.ning@cn.kwm.com
业务领域：反垄断与反不正当竞争，以及网络安全与数据合规
在反垄断领域，宁律师所提供的法律服务内容主要包括经营者集中反垄断申报、应对反垄断行政调查、反垄断法合规咨询以及反垄断诉讼。早在2008年《反垄断法》实施之前，宁宣凤律师就曾积极参与政府起草该项法案的咨询工作，并在该法颁布后，继续积极参与协助相关条例、实施办法及指南的起草工作。在网络安全与数据合规领域，宁律师曾为多家国内外知名企业提供数据合规尽职调查、风险评估、合规体系建设等法律服务。作为国内最早涉足该类法律实务的律师之一，宁律师在为客户提供网络安全与数据合规法律咨询服务方面有着丰富的经验。
吴涵
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wuhan@cn.kwm.com
业务领域：网络安全、数据合规与治理
吴律师主要协助企业在数字经济转型期发挥数据驱动力，实现数字化转型、数据商业化及智能化应用。具体包括协助客户制定修改隐私政策、算法可解释性声明，制定跨境数据传输计划，制定数据商业化合规方案，搭建算法治理体系，梳理企业数据（包括个人信息保护）合规体系，进行网络安全和数据合规自查，协助搭建数据融合的商业及合规框架，构建企业数据资产体系等。吴律师擅长从中国合规的角度为跨国企业在中国的分支机构提供网络安全、数据治理及智能合规意见。同时吴涵律师能够立足中国相关法律法规，为中国走出去企业建立符合欧盟（GDPR）及美国（CCPA）等跨司法辖区要求的网络安全、数据合规及智能化监管体系。项目覆盖金融、保险、健康医疗、人工智能、网约车平台、航空、消费电子、互联网广告、汽车、电商等多个行业。
方禹
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