为规范企业数据资源相关会计处理并推进会计领域创新研究，服务数字经济治理体系建设，财政部于2022年12月发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（征求意见稿），公开征求意见并随后开展了多场专题调研及专家研讨，并在吸收社会各界的意见和建议后，于2023年8月21日重磅发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），该规定将于2024年1月1日正式施行。
暂行规定极富时效性和实践指导意义，围绕数据资源是否可以确认为资产、可能确认的资产类别以及相关确认和计量等问题进行了规范，且兼顾信息需求、成本效益和商业秘密保护原则，引入强制和自愿披露结合的方式，引导企业根据自身情况进行披露，以全面地反映数据资源对企业财务状况、经营成果等的影响。
本文结合当前数据资源会计实务热点、难点和暂行规定的主要内容，梳理企业数据资源会计入表核算过程中的五大提示要点，并提供数据资源“五步法”入表路径的专业观察和解析。
提示一：暂行规定并未改变资产确认条件和计量基础，短期内不会大规模增加入表资产
暂行规定出台的目的是为了解决当前实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产入表及其计量基础的疑虑，本身并不涉及对现有会计准则体系的原则性突破。暂行规定在会计确认与计量方面与现行无形资产和存货准则是一致的，如果企业的数据资源本身并不符合现有无形资产和存货准则有关资本化的条件，企业并不会因为是否执行暂行规定而对是否实现数据资源的会计入表得出截然不同的结论。
值得注意的是，虽然暂行规定并没有提出有关资产确认和计量的新条件和方法，但该规定的发布无疑给市场和企业释放了积极的信号，推动企业稳妥论证和推进数据资源的会计入表工作。过往在缺乏明确规定的情况下，企业往往不敢轻易引用无形资产和存货准则进行会计处理，并倾向于简单费用化处理所有的数据资源投入。暂行规定的出台为市场主体提供了有效的规则指引，有利于引导企业加快梳理其数据资源构成，并对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。
此外，由于我国现行无形资产和存货准则尚不允许企业采用公允价值计量模式，即使是符合入表条件的数据资源，例如企业外购且不构成业务合并，或者企业内部产生并确认为无形资产或者存货的数据资源，其计量基础仍应基于历史成本。因此，数据资源的整体市场价值在短期内并不会完全体现在企业的资产负债表中。
提示二：简单费用化并不是一项“自由选择”
暂行规定适用于所有执行企业会计准则的企业和单位。暂行规定正式实施后，“数据资源是否入表”不再是部分企业内部管理视角的选择题，而是所有企业财务合规视角的必答题。正如企业不能完全不加以论证和分析，就简单将当期所有研发投入和生产投入全部费用化一样，暂行规定施行后，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源进行分类，并相应根据无形资产或者存货准则对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。即使经判断暂不符合入表条件，暂行规定也引入了相关披露要求，例如，暂行规定要求企业应当披露计入当期损益的数据资源研究开发支出金额。因此，为了满足财务合规性要求，企业应尽快着手研究暂行规定，相应建立财务管理和会计核算制度。
提示三：前期费用化投入不应重新资本化
暂行规定采用未来适用法，且明确指出在暂行规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。普华永道理解上述规定源于现有无形资产准则明确规定，内部开发形成的无形资产的成本仅包括在满足资本化条件的时点至无形资产达到预定用途前发生的支出总和，对于同一项无形资产在开发过程中达到资本化条件之前已经费用化计入损益的支出不再进行调整。因此，即使某项数据资源在暂行规定的首次施行日满足无形资产的确认条件，企业也不应在首次施行日将以前期间已经费用化的数据资源重新资本化。
提示四：有关无形资产和存货准则的适用范围
企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则。征求意见稿在公开征求意见阶段，曾经提出根据内部使用和对外交易两个维度，就数据资源应适用于无形资产还是存货准则进行区分。考虑到企业利用所持有的数据资源为客户提供服务是较为典型和常见的对外交易数据资源的应用场景，该场景属于内部使用还是对外交易存在不同解读，本次暂行规定明确了只有企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，才适用于存货准则。换言之，对外非排他性授权使用数据资源的业务模式，以及同时存在内部使用和对外交易但并不主要依赖对外出售取得经济利益的双重使用业务模式下的数据资源适用无形资产准则进行会计核算较为合理。
提示五：对财务报表具有重要影响的数据资源评估及披露
征求意见稿曾经要求当企业对数据资源进行评估时，无论何种情况均应当披露数据资源评估的相关信息。暂行规定回应了各界对如何平衡数据资源评估披露的成本效益原则的关切，强调当评估结果对企业财务报表具有重要影响时，企业才应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。
针对数字化转型成熟度高、数据资源治理情况较好、数据产品丰富或重大交易中涉及数据资产价值评估的企业，普华永道建议企业应尽快建立内部科学高效的数据资产价值评估体系或对接外部第三方数据资产价值评估机构，以便对企业合并对价分摊、数据产品定价、减值测试等事项所可能涉及的重大数据资源的价值进行合理的评估。
企业数据资源“五步法”入表路径解析
暂行规定的发布有利于促进企业重视和构建全面有效的、切合实际的数据资源治理与管理体系，从而为数据资源的确认、计量提供良好的基础，数据资产化也将进一步推动数据要素流通，加速数据要素市场化和价值最大化。然而，企业数据资源入表并非一蹴而就的工程，合理稳妥的入表路径应涵盖合规与确权、有效治理与管理、经济利益分析、成本合理归集与分摊，以及列报与披露五个关键步骤。
第一步：合规与确权
虽然我国《民法典》第127条承认了数据的民事权益地位，但未涉及具体的细节性规定，细节的留白使得数据的法律权属问题成为一个争议的焦点。2022年12月《数据二十条》提出建立保障权益、合规使用的数据产权制度，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、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度框架。暂行规定的适用范围强调“合法拥有或控制”的数据资源，与我国陆续出台的一系列数据产权制度相协调。由此可见，数据资源的合规与确权是数据资源入表的首要步骤。普华永道建议企业可从数据合规梳理及数据授权梳理两个方面启动准备工作。
数据合规梳理：
企业应遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、各省市行业数据安全管理办法等现行有效法律、行政法规和规范性文件，从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度对待入表的数据资源进行梳理，查缺补漏，建立企业数据合规管理机制，确保数据资源的合法、合规。
数据来源合规：企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。常见的不合规行为包括：自行采集非企业主营业务范畴的相关数据；数据采买时未检查供应商是否拥有数据的合法授权等。
数据内容合规：企业存储数据的内容需真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据。常见的不合规行为包括：企业私自存储未依法获取授权的国家机密数据、敏感数据、重要数据、商业秘密、个人信息等。
数据处理合规：企业处理数据行为不违反法律相关规定，符合合法、正当、必要原则。常见的不合规行为包括：企业超出个人授权同意的范围处理个人信息。
数据管理合规：企业需按照法律、法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，开展包括合规管理体系搭建、风险识别、风险评估与处置等管理活动，对数据分类分级管理、数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。
数据经营合规：企业需依法开展数据经营业务，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，保障数据经营业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。
数据授权梳理：
如前所述，数据权属是数据资源入表绕不开的重点，完善的数据资源授权链条是企业进行数据资源入表的前提。在进行数据入表前，企业应基于数据资源来源，梳理其完整授权链条。如企业自行采集个人数据时，应获得数据主体的恰当授权；企业采买个人数据时，应获得数据供应商及数据主体的恰当授权。同时，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，如企业获取数据授权存在期限，应在资产使用寿命估计中予以合理反映和披露。
综上，企业应当建立健全符合其自身特点的数据合规及产权管理制度，确保数据来源合规、隐私保护到位、流通和交易规范、分级授权合理，理顺数据资源产权关系，为实现数据资源会计入表扫清前置法律障碍。
第二步：有效治理与管理
企业会计准则有关资产确认的两个条件包括：一是，相关经济利益很可能流入企业，一般认为经济利益流入的可能性应大于50%；二是，相关成本能够可靠地计量。上述两个条件看似简单，实则需要企业建立相对完善的数据治理和管理流程才有机会实现。建议企业应尽快建立相应的数据资源管理体系，统筹相关数据基础工作，盘清数据资源家底，为后续持续可靠的会计计量和披露提供底层保障。
数据资产体系：建立顶层的数据资产管理体系，明确各方职责、建立数据资产相关标准和机制，以有效承接与推动数据资源入表工作。同时数据资产管理也应与企业自身的数据管理体系充分结合。
数据资源目录：建立企业级数据资源目录，盘点具有经济利益的数据资源，通过目录、标签化、元数据属性等方式准确描述数据资源，为后续估值与会计计量提供基础。
数据资产账户：对于数据资源规模丰富、价值含量高、可精细化管理的企业，建议开设数据资产账户体系，引入内部分户账，有效管理数据资产因持续开发、应用、内外部流通带来的账面价值变化。
数据资产血缘分析：为了有效支持后续数据资产成本法、收益法的不同价值分摊，实现数据资产视角的业财精细化管理，精确衡量数据资源的投产比分析等，应加强重要数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱。
数据资源运营：通过数据资源入表与披露为抓手，形成企业级的数据资源内外双循环的运营能力，以财务资产视角推动各业务和技术部门的数据运营，数据运营的成果真正与企业财务表现挂钩，成为业务数字化建设的催化剂。
第三步：预期经济利益的可行性分析
如前所述，资产确认条件之一是经济利益很可能流入企业（一般指可能性大于50%）。在数据资源预期经济利益的可行性分析层面，建议结合企业不同的数据资源分类、业务交互需求和商业应用场景（数据产品和服务）分类，通过建立企业内部数据资产价值评估体系，采用货币化度量业务应用场景价值与数据资源取得成本的方式，开展对相关数据资源相关经济价值的衡量、数据资源投入产出效益的评价，夯实经济利益的分析基础。企业内部常态化的数据资产业务经济价值评价也将助力企业数据资源价值显化，进一步为实现企业日益频繁的数据产品化、服务化定价提供相应的输入支撑。
作为推动数据资源入表的必不可少的重要环节，数据资产价值评估是保障数据资源价值可靠计量、准确披露的关键手段，也是探讨科学公平确定不同主体间数据资源收益分配的基础。不可否认的是，从数据要素市场当前所处的发展阶段看，初期市场尚无活跃、公开的数据交易，因此较难获得公开市场信息方面的输入值。作为全球领先的全球专业服务机构，普华永道在数据评估领域亦开展了深入的实践探索，并早在2021年7月形成了实证突破，借用物理学中的“重力势能”概念，首次提出创新的“数据势能”概念并进行相关实证探究，并在后续的研究与企业场景实践中，基于成本及收益途径不断完善数据资产价值评估方法与相应模型的设计利用，使得普华永道“数据势能模型”的价值评估框架可以广泛运用于不同类型、不同阶段的数据资产价值评估场景中，助力企业更好地开展数据资产价值评估工作。
第四步：相关成本的合理归集与分摊
数据资源的成本不仅仅包含外购过程中发生的购买价款、相关税费，还可能包括数据合规成本、治理成本、权属鉴定、登记成本以及需要分摊的间接成本等。数据资源典型的特征是具有伴生性，如何进行合理的成本分摊以确保数据资源成本的完整性是当前的实务难点。在数据资源相关成本归集与分摊过程中，企业业务运营成本与数据产生成本往往难以明确区分，例如，信息系统在支撑主业经营的同时也产生经营数据，业务支撑成本与数据资源产生成本应如何进行界定和区分。
如果企业期望实现数据资源的会计“入表”，则必须满足“成本能够可靠地计量”的前提条件。企业需要提前规划，结合上述“五步法”入表路径中第二步所介绍的“数据资源有效治理与管理”，通过数据资产的血缘分析能力，形成准确的数据血缘图谱，厘清数据资产化过程所占用的企业资源，配套建立统一、合理的数据资源的成本归集与分摊机制，并最终通过信息化途径进行落地。
第五步：列报与披露
暂行规定要求企业根据重要性原则并结合实际情况增设报表子项目，并通过表格方式细化披露。暂行规定对于入表的数据资源的一般性强制披露要求与现有无形资产和存货准则要求基本一致，此外，暂行规定还提出企业可根据实际情况自愿披露数据资源的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息，引导企业主动加强数据资源相关信息披露。
新增披露要求虽然会给企业带来一定的披露成本，但是适当的披露有利于将企业已经费用化的数据投入显性化，将企业的隐形价值可视化、透明化，有利于驱动企业价值的提升。此外，对数据资源评估的估值参数、假设与模型的披露要求，也将倒逼企业建立更加精细的内部管理流程，帮助企业厘清数据资源价值的构成、来源和实现方式。
结语
在数字经济时代，数据资源赋予企业新的生机和活力。暂行规定的正式发布无疑给市场和企业释放了积极的信号，引导企业对数据资源进行更有效的治理与管理。普华永道作为数据领域的践行者，致力于协助数据要素市场发展，在暂行规定“稳妥确定、可靠计量、合理披露”方针指导下，帮助企业构建提升数据资源治理能力，进一步探索数据资源价值实现方式，打造一条完整的数据资产价值实现通路。
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