数据作为关键生产要素，其乘数效应的发挥离不开数据要素保有量的丰富程度、数据要素市场的发展成熟度以及数据要素应用路径的清晰度。财政部2023年8月21日发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志着企业数据资源入表迈出了0到1的关键一步。

在国家促进数据要素市场化配置系列政策指导下，上海数据交易所持续推进数据要素市场的理论与实践研究。

本文将以问答形式对数据要素市场近期的几个问题进行分析和讨论。

Q1 数据要素是什么？数据要素如何参与实体经济运行？

数据要素指数据作为一种生产要素，与其他生产要素结合时能够增加产出。数据作为生产要素，反映了随着数字化转型加速发展，数据对提高生产效率起到乘数的凸显作用，是具有时代特征的新型生产要素。

数据要素的概念是2019年党的十九大四中全会首次提出的，自那时起，我国将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为重要的生产要素。生产要素本身是经济学的一个基本概念，指的是进行社会生产经营活动所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本因素。数据要素与其他生产要素的主要区别在于数据要素是以电子形式存在的，一般通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要作用。企业通过对获得的数据资源进行创新性劳动或者实质性加工，最终形成数据产品对外提供服务或者支持内部使用场景。

传统经济学的产品一般是指企业跟用户价值交换的媒介，数据产品是指以数据集、数据信息服务、数据应用等为可辨认形态的产品类型。

数据产品是数据要素参与实体经济运行的重要载体。

Q2 数据资产是什么？

多数时候，人们习惯称某一项对企业有经济价值的资源为“资产”，这其实对应着会计准则中资产“经济利益有可能流入企业”的判断条件。除此之外，会计准则的资产还应该满足：企业过去的交易或者事项形成、企业拥有或者控制、成本或者价值能够可靠计量这些条件。

毫无疑问，数据资产的本质依然是资产，它指的是以数据为主要内容和服务的、满足资产确认条件的数据资源。值得注意的是，在《暂行规定》出台之前，市场上大多数的“数据资产”并不一定满足会计准则的资产确认条件，换句话说，不一定能“入表”。在《暂行规定》之后，我们应该更多从能否入表的角度来判断相关数据资源是否可以称之为数据资产。数据产品不一定满足资产的确认条件，如有的数据产品可能不能给企业带来经济利益流入，有的数据产品使用方式与无形资产类似，但生命周期可能不超过一年，而会计上不超过一年一般不计入无形资产。但企业实践中确认数据资产往往以数据产品作为载体。基于数据产品确认数据资产的优势主要在于：数据产品的可使用状态或者可交易状态更容易辨认，可以更直观地判断该资产是否达到预定用途；数据产品也更方便企业进行内部管理。

Q3 数据资产入表是指什么？

数据资产入表的专业术语是数据资产会计核算。在《暂行规定》出台之前，很多企业的数据产品研究和开发阶段所产生的支出大都是费用化，直接计入损益表，但企业有一部分数据产品本质是满足会计准则资产确认条件的，那么在《暂行规定》出台之后，企业就可以把这部分资产在资产负债表相关科目进行列报和披露。企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合企业的实际情况，在无形资产或者存货项目下面，以“其中：数据资源”二级科目的形式进行列报，并按照外购、自行开发/加工等类别，对无形资产、存货的数据资源相关会计信息进行披露。

数据资产入表到底是计入无形资产科目还是存货科目，本质上要看企业在对外服务或者交易的过程中，数据产品权属是否发生转移。举个例子，如果企业是为客户提供定制型的数据产品，采用卖断的方式交易，那么这部分如满足资产确认条件，则一般计入存货；如果企业的数据产品可以提供给多个客户，客户一般只有数据产品的使用权，卖给A客户不影响再卖给B客户，那么该类型的数据产品满足资产确认条件的一般是计入无形资产。

Q4 数据资产入表的意义有哪些？

《暂行规定》的正式发布意味着我国推进数据成为一种新型生产要素从会计报表上开始显性化，标志着我国正式迈出了数据资产入表从0到1的关键一步，意味着企业数字化转型成果逐步被社会大众所认知。我国关于企业数据资源的相关会计探索不仅有助于监管部门完善数字经济治理体系，还有助于我国在国际会计准则制定等工作中贡献中国智慧、提供中国方案。从数据资产入表的角度看，基础会计工作的重要性体现在以下几个方面：

第一是审慎的从成本的角度梳理数据资产的规模，一方面提升全社会对数据要素的认知，另一方面又不至于引起数据资产泡沫；

第二是提高企业数据资产信息披露的质量，企业可以通过梳理内部满足资产确认条件、真正有发展潜力的数据产品来提高数据资产的管理水平；

第三是提升报表质量，减少数据要素型企业与投资者之间信息不对称，进一步推进数据资产创新应用，帮助企业吸引投资、优化财务结构、提升公司估值等等。

数据资产入表可以显著提升大众对数据要素的认知，促进数据要素的交易与流通，进而对数据交易所提出更高的合规性、便利性等要求，有助于繁荣数据要素市场。

Q5 数据资产入表怎么做？

根据《暂行规定》，对于企业按照会计准则相关规定可以确认为无形资产或者存货的数据资源，数据资产入表一般包括数据资产初始计量、后续计量、处置和报废等，这与其他类别资产入表操作基本类似，难点主要在于数据产品的研发一般涉及多项数据资源投入、多部门人员投入等，成本归集较传统资产难度较大，需要企业在前期就为数据产品成本归集做一些准备，如调整组织架构、提高内部管理能力、建立台账等。

《暂行规定》最大的亮点其实还是强调数据资源相关信息披露。对于企业合法拥有或者控制、预期会给企业带来经济利益流入，但不满足企业会计准则相关资产确认而未确认为资产的数据资源，则可以根据《暂行规定》中“其他披露要求”进行披露。值得注意的是，虽然《暂行规定》在“入表”部分是强调未来适用法，但企业过往投入形成数据资产的信息依然可以根据这一指引进行详细披露。我们建议企业以《暂行规定》为纲，以应批尽批为指导思想，认真梳理和排摸数据资产规模。

Q6 数据资产评估方法主要有哪些？

根据《数据资产评估指导意见》，数据资产的评估方法主要包括成本法、收益法和市场法。其中，成本法的本质是重置成本法，指的是对被评估数据资产以特定应用场景开发为前提，通过溯源分析重新开发该数据产品可能发生的成本，并结合数据产品的实际情况进行调整。收益法指的是根据数据资产历史应用情况和未来应用场景，结合企业经营情况分析该资产经济利益流入情况，并重点考虑数据资产的贡献比例、相关风险等等。市场法需要考虑类似数据资产是否存在合法合规、活跃的公开交易市场，根据相关资产的特点选择合适的可比案例，并根据其中差异做相应调整。

从各种方法的适用情况出发，我们建议企业可以综合选用多种方法去做数据资产评估，一方面可以多维度考察数据资产的投入与产出，另一方面也可以给数据资产内部管理提供决策支持。

Q7 数据资产入表和数据资产评估的关系是什么？

一般来说，数据资产入表和评估是没有关系的。数据资产入表是客观的会计核算过程，满足资产确认条件的数据资产即可根据《暂行规定》以实际成本法进行列报与披露。数据资产评估一般是对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，其中特定目的可能是数据资产入表后续计量中的减值测试、数据资产交易等等。

值得注意的是，市场上很多人认为数据资产评估是数据资产入表的前置步骤，这实质上是混淆了“价值评价”和“资产评估”的概念。只有特定场景如并购、出资等，企业需要首先对数据资产进行评估，以形成数据资产的交易对价，但此价格是作为交易对手的成本，计入其资产负债表相关科目。其余大多数的情况，企业应该根据《暂行规定》的指引，梳理数据产品的研究和开发阶段的支出（此处考虑大多数计入数据资源无形资产的情况），以实际成本法完成入表操作。数据资产评估是发现数据资产市场价值的一种方法，有助于提高企业管理数据资产的能力和效率。对于市场主体来说，要进行某项数据资产的评估工作，一般意味着该资产应该在企业会计报表中列示。

Q8 数据资产入表与数据交易的关系是什么？

数据要素要成为类比土地、资本等生产要素，就需要形成交易与流通的要素市场，通过市场化的交易行为来发现数据资产的价值。而数据资产入表是数据要素价值显性化的关键一步，一方面提升企业数据资产管理意识，激活数据要素市场供给主体，提高数据交易与流通意愿；另一方面数据交易也将更大程度激发潜在的应用场景，更好的发挥数据要素的二次甚至多次使用价值。发现数据资产的价值是数据要素交易与流通的另外一大功能，即通过建设合法合规、活跃的公开市场，为数据资产评估市场法提供足够数量的可比案例，进一步完善数据资产评估的理论方法。

Q9 数据资产入表和评估与全国大统一数据要素市场的关系是什么？

经济运行的三大规律是价值规律、供求规律、竞争规律。价值规律是市场经济发展的基本规律，每个产品都有内在价值和使用价值，对于数据产品而言，数据资产入表和评估首先能够起到数据资产价值发现的功能，一方面通过梳理企业相关的投入来显性化数据资产的成本价值，另一方面通过资产评估探索数据资产的潜在价值。供求规律一般是围绕着价值规律而展开，但数据资产有其自身的特点，即不同的数据在不同的主体所发挥的作用是不一样的，也就是说传统的供求规律在数据资产中可能不完全适用，从而为数据资产的交易与流通提出更大的挑战。数据资产入表和评估将能够有效改善数据要素市场的供求格局，减少供给与需求的信息不对称程度，促进交易与流通。

竞争规律一般指的是各个不同的利益主体为了获得最大的经济效益，互相争取有利的投资和销售条件。

对于数据要素市场来说，数据资产入表和评估将能够促使一批高效率的企业显性化并在竞争中胜出，同时淘汰一批低效率的企业，促进产业结构更迅速、有效、合理调整。

Q10  上海数据交易所如何助力数据资产入表与评估工作？

国家数据交易所需要从三个维度为市场提供支持：首先是为数据要素交易提供基础设施服务，包括产品登记、信息披露等，其次是提高数据产品和数据资产的流动性，最后是为数据资产创新应用提供机制保障和服务体系。为了提高财政部《暂行规定》的执行效果，上海数据交易所一方面通过组织举办数据资产研修班、DSM、DET等系列活动，推动数据资产化意愿强、数据产品化水平高、行业代表性和影响力强的国有企业、行业龙头企业、互联网平台企业、数据要素型企业等率先展开研究，释放数据要素价值，激活数据要素市场发展内生动力；另一方面携手专业数商机构，展开以企业真实业务数据和财务数据为基础的数据资产入表模拟和估值测算，以淬炼一批可复制、可推广的数据资产入表典型案例，形成一定体量的数据资产，创新一批基于数据资产的创新应用场景，形成更多“上海方案”，为国家探索数据资产入表的路径和方法提供助力。

在数据资产入表和估值案例研究的基础上，上海数据交易所不断推进数据资产凭证的理论和实践创新。该凭证依托于互联互通数据交易链，真实记录了数据产品成本、权属、质量、合约和交易等一系列信息，具有不可篡改的、客观真实的特点，可以成为企业数据资产入表和评估的可靠信息来源，成为数据资产创新应用的重要凭证资料，同时有效赋能企业数据资产管理工作。

作者简介

赵丽芳，上海数据交易所研究院研究员，复旦大学管理学博士，数据资产化研究项目负责人，主要研究方向包括数据资产入表、评估、创新应用等。

徐彦尧，上海数据交易所副总经理，九三学社上海社市委经济和金融专委会委员，主要从事要素市场建设和运营规划工作，具有多个要素平台制度及服务体系建设的实战经验。

来源：上海数据交易所