数据要素 市场连续迎来重点消息之后， 数据要素 概念股掀起涨停潮。8月21日，国务院第叁次专题学习提出要秉持包容审慎监管态度，提高常态化监管水平尤其是增强监管的可预期性，健全法律法规和政策制度，不断完善 数字经济 治理体系。同日，财政部通过官方网站公开《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行，有效回应“数据资源是否可以作为资产确认、作为哪类资产确认和计量和如何进行相关信息披露”等会计问题。
市场认为，数据资产入表政策施行超出预期， 数据要素 产业有望提速发展。不过，《暂行规定》的顺畅落地，还需要 数据确权 、定价、估值等环节实现突破。目前，多地已对数据 知识产权 登记等进行探索，但在数据资源权属界定、估值方法等方面，还未形成统一的、可执行的标准。
数据资源可确认为无形资产或存货入表
《暂行规定》在会计确认计量方面，与现行企业会计准则体系相关准则相一致，不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策。深圳数据交易所分析认为，《暂行规定》不涉及对现有会计准则的突破，进一步体现了会计的谨慎性原则。
那么，企业数据资源可以作为哪类资产进行确认？
根据《暂行规定》，企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。
对于预期会给企业造成经济利益、但目前无法确认为资产的数据资源，企业内部数据资源研究开发项目在研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益；企业出售未确认为资产的数据资源，应当根据收入准则等规定确认相关收入。
简而言之，企业数据资源可以作为无形资产或存货进行资本化，无法资本化的仍作费用化处理。《暂行规定》还明确，前期已经费用化的数据资源不再作重新资本化处理。
中信证券 研究团队认为，《暂行规定》主要对数据资源密集型行业影响较大，如计算机、通信等行业。规定出台之前，与数据相关的支出主要成本或费用化；尔后，相关支出可以选择资本化，预计一定水平上能够增厚公司业绩。
信息披露强制与自愿相结合
数据资源对于企业的价值创造正日益施展关键作用，投资者、监管职能部门、社会公众等有关各方均高度关注数据资源的利用情况。强化信息披露也是《暂行规定》的关键之一。
财政部会计司有关责任人表示，《暂行规定》创新采取“强制披露加自愿披露”方式，围绕各方的信息需求重点，一方面细化会计准则要求披露的信息，另一方面鼓励引导企业持续加强自愿披露，向利益相关方提供更多与施展数据资源价值相关的信息。
“《暂行规定》兼顾了信息需求、成本效益和商业秘密保护。”深圳数据交易所有关责任人总结道：《暂行规定》对企业财务报表具有重要影响的数据资源相关信息进行强制披露，如数据资源无形资产使用寿命的估计情况及摊销方法、数据资源存货可变现净值的确定依据等；对有益于增强企业财务报表可理解性的数据资源相关信息进行自愿性披露，如数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等。
中信证券 研究分析认为，数据资产信息披露更加充分，未来投资者将从报表中获取更多和数据资产相关的信息，便于投资者关注和评估公司拥有数据资源的价值，报表将更加透明化。
推动数据资本化，改善资产负债率
中国信通院广州分院研究显示，2022年企业数据资产溢价41.9%，数据资产富集企业并购溢价率明显高于普通企业。在海外已经有案例：领英在被微软收购时，正是因为其拥有的海量用户数据资源，获得了高额溢价。
在此环境下，完善 数字经济 治理体系、推动数据资产入表的进程备受市场关注。
去年12月发布的“数据二十条”（即《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好施展 数据要素 作用的意见》）明确提出要依法依规维护数据资源资产权益，探索数据资产入表新模式。
当月，国家信息中心 大数据 发展部主任于施洋等撰文指出，建立数据资产入表机制有益于盘活数据资产价值，为企业依据数据资产开展投融资提供依据；也有益于提升企业数据资产意识，有效激活数据市场供需主体的积极性，增强数据流通意愿，带动数据收集、清洗、标注、评价、资产评估等数据服务业发展。
同在去年12月，财政部就《暂行规定》草案公开征求建议，直到今天已历时8个月。此番落地，将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献，为后续 数据要素 的流通和交易奠基政策基础。这对推动数据资产化、资本化，更好施展数据对生产效率提升的倍增效应具有重要意义。
上海数据交易所研究院院长、复旦大学管理学院教授黄丽华表示，《暂行规定》的正式落地为企业数据资产化路径的研究探索提供重要支撑，解决了现行规则下可入表但不敢入表的情景。
此前，从事数据收集、存储、加工、交易、安全等业务的企业，根据原来准则将大部分投入计入期间费用，会造成当期利润减少。数据资源可以计入资产后，将改善企业资产负债率，帮助投资者更好地评估企业的经营状况和财务情况。
数据资产定价估值仍未有统一标准
值得注意的是，正式发布的《暂行规定》与征求建议稿相比，删除了“ 数据要素 ”的表述，而是使用了“数据资源”的概念。深圳数据交易所分析认为，这一变化更加聚焦了企业数据资源的会计处理过程。
何谓“数据资源”？从《暂行规定》中可以看出，数据资源的一大特征，是可以为企业造成经济利益。而根据无形资产和存货的确认条件，数据资源要被定性为数据资产，除了为企业造成经济创收流入之外，还需要能够被可靠地计量。
“可靠地计量”，涉及到数据的确权、定价、估值等诸多问题，不过，目前相关落地政策还有待完善。 中信证券 研究团队提醒到，《暂行规定》的实施中，可能会存在 数据确权 问题、相关会计处理暂行规定执行不及预期、相关 数据要素 支出无法合理预估等风险因素。
根据《暂行规定》，数据资源被确认为无形资产或存货，应当根据成本进行初始计量。《暂行规定》对企业通过外购方式取得的数据资源的成本如何计量，有较为详细的规定，但对于企业自有数据资源的成本如何认定未有展开。另外，数据资源在开发阶段的支出才能被确认为无形资产。有分析人士指出，这意味着企业需要将数据资源加工开发成可以流通交易的数据产品，才可以被定性为无形资产。而对无形资产价值的后续计量和对无形资产使用寿命的估计，也缺乏可执行的标准。
现有的数据资产定价估值方法研究，大多在成本法、收益法和市场法基础上衍生而来。简而言之，成本法是根据成原本计算价值，但由于后期价值可以持续增加等原因，成本发不能有效衡量资产价值。收益法是用预期收益来估算价值，具有较强的主观性；市场法则是根据市场供需和价格来判断价值，但由于目前 数据要素 市场还不成熟，因此用市场法尚不具备条件。
数据资产到底价值几何，目前还没有统一的意见。清华大学互联网产业研究院建议，要重视对数据资产价值的时效性、应用场景的研究，并且可以将数字化技术融入传统资产评估方法中。由于数据资产有相应的经济和战略价值，可以通过灵活性分析和敏感性分析来考虑风险和不确定因素，并根据数据的时效性，按实际情况定期更新数据资产价值的评估。
各地探索解决 数据确权 难
“数据二十条”创造性地提出资源持有权、加工使用权和产品经营权“三权分置”的中国特色数据产权制度框架，并强调研究数据产权登记新方式。不过，《暂行规定》中并未有 数据确权 的表述。因此，后续 数据确权 等相关政策的出台，对《暂行规定》的顺畅落地十分关键。
其实，在《暂行规定》发布之前，多地已经有通过登记确权推动数据资产入表的探索。
今年7月，地方政策密集出台。深圳发布《数据产权登记管理暂行办法》提出，经登记机构审核后获取的数据资源或数据产品登记证书、数据资源许可凭据，可作为数据交易、融资抵押、数据资产入表、会计核算、争议仲裁的依据。上海则通过《上海增进浦东新区数据流通交易若干规定（草案）》拟规定，上海数据交易所可以基于记录在数据交易链上的数据产品登记、交易、交付等信息，生成数据资产凭据，为数据产权人资产会计处理和资产评估提供支持。
同在7月，北京印发《关于更好施展 数据要素 作用进一步加快发展 数字经济 的实施意见》，提出要“建立社会数据资产登记中心，建设数据资产评估服务站，先行探索开展数据资产入表”。 广东省 数据 知识产权 存证登记平台也于7月28日正式上线运行。
不过，有专家指出，数据 知识产权 的确认，建立在数据资源经过加工处理形成了数据产品的条件之上。对于未形成数据产品的数据资源如何界定权属，也还是悬而未决的问题。
专家建议：企业应加强数据治理
重点消息接连释出，我国 数据要素 产业提速发展。面对新规，企业该如何把握机会？
当前，金融、互联网行业的数据产业化进展较快，其它行业略显滞后。在数据交易流通环节探索打通的同时，产业界也在积极融入数字化浪潮，寻找新的转型增长点。
从数据资源到数据资产，还需要企业实施积极的数据治理。近两年来，广东、北京、浙江、四川等地都从升级层面引导企业设立首席数据官制度，通过专门人才和专业机构，推动企业做好内部数据治理、数据分级分类和个人信息保护。
8月17日，2023中国 数字经济 创新发展大会发布《企业首席数据官制度建设指南》，建议企业首席数据官应设在企业决策层，并建立专门的数据管理团队。不过，该指南指出，总体来看，当前我国首席数据官及其制度建设仍处于摸索起步阶段，面临需要进一步统一共识、加强标准引领，引导团队培养，推进制度体系构建，支撑业务发展的重要任务。
“《暂行规定》可以通过引导对数据资源进行财务处理，将增进企业重视数据工作，强化数据治理。”普华永道中国数字咨询业务总监杨通鹏建议，企业要主动应变、顺应形势，从战略高度认识数据的价值，强化数据人才培养，强化数据管理部门的作用，以用促治，内外兼修做好企业数据资源管理。在保证 数据安全 的条件上，打通企业内部的数据孤岛，实现系统互联，数据互通，使得企业数据内部可以有序流通，企业高价值数据产品与服务也可以主动融入外部数据交易机构，真正提升数据供应韧性，既能赋能企业内部降本增效，也能建立良好的数据资发生态，实现数据价值倍增。
