一、数据资产入表的法律依据与适用范围
在数字化时代背景下，数据资产已成为企业的核心资产之一。如何将数据资产纳入企业财务报表，实现其价值的最大化，成为企业亟待解决的问题。本文将深入探讨数据资产入表的全过程，从法律依据到实操流程，再到风险防控，为企业在数字化转型的道路上提供指导。
（一）法律依据
数据资产入表作为企业财务处理的重要创新举措，其法律依据与适用范围是企业必须明确的关键问题。2022年12月，党中央和国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）明确提出“探索数据资产入表新模式”，为数据资产入表提供了政策基础[1]。2023年8月，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），并于2024年1月1日正式施行，这标志着我国数据资产入表工作的正式开启[1]。
从法律层面来看，我国《民法典》第一百二十七条为数据财产权奠定了基础，明确了数据属于财产权的客体[1]。在地方立法层面，如《深圳经济特区数据条例》和《上海市数据条例》也对数据的财产权益进行了确认和保护[1]。这些法律法规为数据资产入表提供了坚实的法律基础。
（二）适用范围
根据“暂行规定”，数据资产入表的适用范围包括：企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的数据资源，且这些数据资源需满足企业会计准则中关于资产确认的条件[1]。具体而言，数据资源可作为无形资产、存货或开发支出等资产类别纳入财务报表[1]。例如，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[1]。
数据资产入表不仅是企业财务处理的需要，更是推动企业数字化转型、提升企业价值的重要手段。企业在进行数据资产入表时，必须严格遵循相关法律法规和政策文件的要求，确保数据资产的合法性和合规性。同时，企业还需关注数据资产的管理和运营，以充分发挥数据资产的价值，推动企业的可持续发展。
二、数据资产入表的操作流程分解
数据资产入表是指将数据资产确认为企业资产负债表中的“资产”一项，这一过程涉及多个步骤和操作要点。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），数据资产入表的操作流程可以分解为以下几个关键步骤[1]：
（一）数据资产的确认与盘点
首先，需要明确数据资产的定义和范畴，确保其满足企业资产的要求。数据资产应由企业合法拥有或控制，能用货币进行计量，并且能够带来直接或间接利益。盘点包括数据资源、数据产品等在内的潜在数据资产，梳理出组织数据和业务应用现状，对数据进行范围的摸底，确定盘点目标[1]。
（二）明确参与主体
依据相关会计处理规定和数据资产评估指导意见，明确参与数据资产入表的主体。这包括企业内部的决策机构、数据部门、财务部门、IT部门、业务部门，以及外部的数据交易机构、数据治理机构、律师事务所、会计师事务所、数据资产评估机构、银行金融机构等[1]。
（三）数据资产的确权
确保数据资产的权属清晰，为数据资产的交易和财务报表列报提供法律依据。如果要进行后续的交易、融资，则还需在数据交易机构进行数据资产的确权登记[1]。
（四）数据资产评估
评定和估算数据资产的价值，这可能会利用到成本法、市场法、收益法等多种评估方法。数据资产评估是一个多维度的过程，包括数据质量评估、数据价值评估、数据成本评估和数据合规性评估。这个阶段的目标是全面了解数据资产的特性和价值，为后续的分类、计量和入账提供依据1。
（五）会计核算处理
根据企业会计准则，对数据资产进行初始计量和后续计量。这包括存货和无形资产的确认、计量、摊销及减值测试等。外购无形资产的数据资源成本包括购买价款、相关税费等，内部研发支出应区分研究阶段和开发阶段支出，并分别计入研发费用和无形资产[1]。
（六）列报与信息披露
在资产负债表中对数据资产进行列报，并在财务报告中披露数据资产的相关信息。披露内容包括其确认、计量、交易等细节，以及自愿披露的数据资源应用场景、市场前景等信息。采取“强制披露+自愿披露”的创新披露方式，强制披露内容包括数据资源的相关会计信息，通过表格方式细化披露[1]。
（七）风险管理
在整个数据资产入表的过程中，需要对可能出现的风险进行管理，包括数据安全风险、合规风险、市场风险等，并制定相应的风险控制措施[1]。
数据资产入表的操作流程不仅要求企业具备专业的财务和数据管理能力，还需要跨部门的协同合作以及外部专业机构的支持。这一过程有助于企业更好地管理和利用其数据资源，提升企业价值和市场竞争力。
三、数据资产入表关键环节的风险防控
数据资产入表是企业财务核算的重要环节，涉及数据资产的确认、计量、记录和报告等多个方面。在这一过程中，企业面临着诸多风险，如数据资产的权属不明确、数据质量参差不齐、数据安全和隐私保护不足等。这些风险不仅影响数据资产的真实性和可靠性，还可能引发法律纠纷和财务风险。因此，企业在数据资产入表过程中必须采取有效的风险防控措施。
（一）数据资产的权属确认风险防控
数据资产的权属确认是数据资产入表的基础。如果数据资产的权属不明确，可能会导致企业无法准确核算数据资产的价值，甚至可能引发侵权纠纷。企业在确认数据资产权属时，应当依据相关法律法规，如《中华人民共和国民法典》和《中华人民共和国数据安全法》，确保数据资产的合法来源和使用[1]。具体而言，企业应当通过合法途径获取数据，如与数据提供方签订数据使用协议，明确数据的使用范围和期限，确保数据资产的合法性和合规性。
（二）数据质量的风险防控
数据质量是数据资产入表的关键因素。低质量的数据可能导致数据资产的价值被高估或低估，从而影响企业的财务报表和决策。企业在数据质量的风险防控中，应当建立严格的数据质量管理体系，包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。例如，企业可以采用数据清洗和验证技术，确保数据的准确性、完整性和一致性。此外，企业还应当定期对数据资产进行评估和审计，及时发现和纠正数据质量问题，确保数据资产的真实性和可靠性。
（三）数据安全和隐私保护的风险防控
数据安全和隐私保护是数据资产入表的重要保障。数据泄露或未经授权的访问不仅会损害企业的商业利益，还可能引发法律责任。企业在数据安全和隐私保护方面，应当采取多种措施，如加密技术、访问控制、数据备份和恢复等，确保数据资产的安全性和保密性。同时，企业还应当遵守相关法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》，建立健全数据安全和隐私保护制度，明确数据处理的流程和责任，确保数据资产的合法使用和保护。
综上所述，企业在数据资产入表过程中，必须重视风险防控，确保数据资产的权属明确、质量可靠和安全保密。通过建立健全的风险防控体系，企业可以有效降低数据资产入表过程中的风险，提高数据资产的核算质量和管理水平，为企业的可持续发展提供有力支持。
参考文献
[1] 数据资产入表落地 实现数据价值的关键步骤与最佳实践. 亿信华辰大数据知识库. https://www.esensoft.com/knowledge/877.html
[2] 数据资产入表的战略意义 问题与建议. 互联网. https://www.esensoft.com/industry-news/data-asset-37717.html
作者：柯劲恒
