黄蓉：激活数据要素价值，“数据资产入表”解读｜问学·复旦管院
财政部近日发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）将于2024年1月1日起生效。发布当天，A股数据要素板块大涨，并在随后一周内持续领涨。资本市场的积极反应显示了市场预期：相关企业数据要素价值将进一步释放、数字经济发展将进一步加快。
距离《暂行规定》正式生效仅有不到两个月的时间，数据资产入表将对哪些企业产生重要影响？什么样的数据资源能够确认为数据资产？政策落地难点在何处？解决对策又有哪些？
针对这些问题，本期「问学·复旦管院」邀请会计学系李达三讲席教授黄蓉老师从专业视角进行解读。
全文 5936 字
预计阅读时间 15 分钟
01
数据资产新政要点
近日，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起开始实施。《暂行规定》根据《中华人民共和国会计法》和企业会计准则等相关规定，首次明确了数据资源的适用范围、会计处理标准以及披露要求等内容。
《暂行规定》按照数据资源有关的经济利益的预期消耗方式，根据企业持有对客户提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，将数据资源分类为无形资产和存货科目进行确认、计量和报告。不符合资产确认条件的数据资源应该按照收入准则等规定确认相关收入。
此外，《暂行规定》对数据资源的列示与披露均做出了细化规定。
列示方面：企业需根据重要性原则和企业实际情况在资产负债表中将数据资源以报表子科目的形式单独列示；
披露方面：《暂行规定》创新性地对数据资源采取“强制披露加自愿披露”的方式。企业需强制披露数据资源的取得方式、期间变动情况与相关会计政策、会计估计；还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信息。
这一规定的颁布对规范企业数据资源的会计处理和加强相关会计信息披露具有重要意义，为数字经济健康发展提供制度性支持。
从微观层面而言，《暂行规定》首次从政策角度将数据资产明确确认入表，使得原先只能费用化处理的数据资源开发成本在满足一定条件后得以确认为资产，为报表使用者提供决策有用信息，同时帮助数据驱动型企业吸引外部融资、优化财务结构、提升公司价值。
从宏观层面来讲，《暂行规定》是党的二十大报告中提出的“加快建设数字中国，加快发展数字经济”的具体举措，是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署。此外，我国关于企业数据资源的相关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。
政策发布当天，A股数据要素板块大涨，并在随后一周内持续领涨。从资本市场的积极反应中可以看到，投资者预期政策落地后企业数据要素价值将进一步释放、数字经济发展将进一步加快。
02
什么是数据资产？
在对数据资产进行价值评估和入表处理之前，我们首先需要明确数据资产的概念、特点及分类。
尽管《暂行规定》中没有对数据资产的概念作出阐释，但根据《中国国民经济核算体系（2016）》和《企业会计准则——基本准则》对于资产的定义，从会计角度，可将数据资产定义为“企业拥有或控制，预期会给企业带来经济利益的以数据为主要内容和服务的可辨认非货币性资产”。
数据资产具有场景依附性、非消耗性、时效性、共享性和非竞争性等特点。
其中最具有实践意义的是场景依附性。数据资产具有场景依附性，意味着数据资产的价值因场景不同而不同。
同样的数据资产，如果被应用于不同企业，会创造不同的价值。不同行业的企业由于其自身的经营场景和管理模式不同，对数据的需求和定价也不同。
以交通出行数据为例，网约车公司可以利用它来匹配司机和乘客，提高出行服务效率，增加收入；政府部门则可以利用这些数据优化道路建设，提高交通服务质量。
因此，数据资产的价值依附于使用场景，而场景又具有多样性，对不同场景下的数据资产进行归类、管理并统一评估便成为一项重要问题。
数据资产的分类与其会计计量和估值息息相关。这里我们不一一展开。
综上所述，数据资产在概念、特点和分类上有别于传统会计资产，意味着传统的价值分配与计量方法不再适用，数据资产价值评估面临重重挑战。
03
如何评估数据资产的价值？
为解决数据资产估值的问题，首先要了解企业从数据资产中盈利的商业模式。
数据资产盈利的商业模式可以按照对数据资产的依赖程度，分为数据支持（data-enabled）商业模式与数据增强（data-enhanced）商业模式。
数据支持企业的盈利方式主要为：售卖数据或数据许可证，销售数据相关产品。代表性商业企业有高德地图、客户关系管理公司ZenDesk等；
数据增强企业的盈利方式主要为：优化现有产品及提高整体生产效率。代表性商业企业有字节跳动、亚马逊等。
明确了数据资产可能的盈利模式，接下来从两个方面分析如何量化流入的经济利益、确定数据资产的价值。
首先，影响数据资产价值的四项基本因素包括成本因素、固有价值因素、市场因素和环境因素。
成本因素：外购数据存在购买成本与交易成本；自有数据在收集、存储、结构化处理、分析的过程中也会不断产生人工费用、材料费用、间接费用等。为了分析与归集成本，财务部门需要了解业务部门对物资、人员的使用与分配，探讨数据资产研究阶段与开发阶段的确认节点、数据资产与数据开发系统的区分与衡量等议题。
固有价值因素：固有价值依赖于数据集本身的各种指标，包括数据质量、数据规模、数据多样性与数据活性指标。其中，数据质量是保证数据应用的基础，包括准确性、完整性、规范性、一致性、时效性、可访问性等。
市场因素：数据资产的价值十分依赖于应用场景，数据资产供求双方的数量，买方间是否存在竞争性，卖方的历史信誉、评价等因素均可能影响供求双方的市场议价能力，从而影响数据资产价值。
环境因素：不同于其他资产，数据资产的边际复制成本极低，在使用数据资产时不可避免面临着确权问题与数据隐私性问题。我们需要探讨环境因素中的司法制度，研究人为介入制度和方法如何影响数据资产价值的衡量。
其次，需要掌握数据资产价值评估的三种基本方法，包括成本法、收益法和市场法。
成本法：计算方式是加总数据生产活动中的各项成本投入，例如劳动者报酬、中间投入、固定资本消耗、资本净收益和其他生产税净额等项目。
收益法：计算方式是将数据资产经济寿命期内各期收益额折现并加总。然而在实际使用中，数据资产使用期限不明确，并且在前述的数据增强型企业中，数据资产本身不直接产生收益，而是与企业其他资产共同产生现金流，导致相关收益难以区分。
市场法：参照活跃的交易市场中形成的数据资产价格。其优点在于当市场中直接存在报价时，价格很容易确认。缺点在于市场价格除了反映数据本身价格外，还包含了交易成本。
掌握以上三种方法以外，考虑到数据资产价值的场景依附性，还需要按照行业特性进行具体分析，提出场景化的估值体系。
例如，制造企业上汽集团，从过去的“以产品为中心”转变为“以用户为中心”，通过数据闭环和应用创造了更多用户价值，其数据应用场景和价值创造来源于客户关系维护。
金融企业浦发银行通过需求驱动创新数据产品，做实数据驱动、拓展场景金融，依托新技术快速响应客户需求、敏捷实现管理需求，其创造价值源自植入于金融产品的数字科技及用户管理能力。
医疗企业至本医疗建立了癌症患者基因库，其数据具备科研价值，同时也具有转化为数据产品的潜力，价值实现路径和衡量方法仍有待具体调研。
总之，需要结合企业的实践，深入研究如何根据行业特性和应用场景，采用不同的估值方法，调整相应估值参数，并对估值方法根据数据资产的生命周期进行动态调整，从而建立一套完善的数据资产价值评估体系。
04
数据资产入表
对哪些企业有重要影响？
《暂行规定》对数据要素型企业，也就是“数商”有重大影响。按照上海市数商协会的分类，数商主要有以下四类：
资源供给型数商：以提供数据资源作为主要业务形态，通过收集自身业务活动产生数据或集成外部数据等方式持有数据资源，形成数据产品并对外提供；
技术赋能型数商：以提供技术工具或技术服务为主要业务形态，具备数据存储计算、加工处理、分析挖掘、治理、安全等领域的成熟技术能力，并对外提供相应技术类支持与服务；
生态服务型数商：以提供除数据资源、技术能力外的其他服务为主要业务形态，能够提供数据合规、安全、质量等评估服务，或者交易撮合、交易代理、专业咨询、数据经纪、数据交付等中介服务；
数据消费型数商：以整合、采购数据资源并进行应用为主要业务形态，具备根据业务需求形成相应数据消费品，并在企业实际经营过程中实施应用的能力。
05
数据资产入表实践落地难点
企业在数据资源方面投入了大量资金，《暂行规定》使得数据资源体现在财务报表中，彰显了企业核心竞争力。作为数据资产入表的首份政策文件，《暂行规定》同时也让相关企业会计实务面临着前所未有的挑战，主要有以下四个难点。
第一，数据资源的确权问题。“企业拥有或控制”是资产定义中不可或缺的一部分，然而和现有资产截然不同的是，数据资源的确权问题尚未得到妥善解决。
具体来说，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置，如何框定企业拥有或控制的数据资源范围、如何在不同参与方之间分配数据资源的相关权利等是数据资源入表前必须解答的问题。
第二，数据资源成本的可靠计量。《暂行规定》中要求数据资源的成本或价值能够可靠计量，而这一要求正是数据资产确认的最大难点。
比如，企业在生产运营中产生了大量数据，并在进一步加工后成为可以带来经济利益的数据资产，由于前期数据收集和后期数据加工均产生了数据资产相关的成本，两者间需要进行成本的合理分摊。
又如，对于可重复使用的数据资源，企业需要判断数据资源在各项目间的成本归属，使得各项目的收入与费用相匹配。
第三，数据资产在会计处理中的难点。“企业使用的数据资源”和“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”分别适用“无形资产”和“存货”准则的会计处理，但不同于其他资产，数据资产的相关会计处理中仍有不少难点。
比如，“企业使用的数据资源”研究阶段和开发阶段的界定，以及开发阶段支出资本化的条件。
又如，数据资产在后续计量阶段的摊销年限与减值处理，以及外部审计对企业内部处理的认可与否。
第四，如何鼓励企业自愿披露。《暂行规定》创新地采取“强制披露加自愿披露”方式，不管是强制披露还是自愿披露，两者均要求企业做好相关的数据披露准备。
特别地，《暂行规定》鼓励企业根据实际情况自愿披露数据资源的相关信息，在合规的前提下，企业可以借助信息披露突出其在数据资源领域的优势，但可能因为自愿披露的专有性成本或其他负面影响而选择不披露。因此，数据资源的信息披露要求能否达到政策预期仍然有待研究。
06
解决方案
针对以上难点问题，我们与上海数据交易所合作，开展了一系列企业调研，探索相应的解决办法。
第一，政府部门应当与财会、法律、信息等各领域专家开展深入合作，依据数据资产业务场景，获取典型企业实际操作和相关数据，研讨数据资源确权、记录、计量和列报各环节的关键议题，撰写会计处理应用案例，引导和规范企业的数据资源入表实务。
第二，企业需考虑采用更为清晰的数据资产化服务模式。例如，某些企业为客户提供标准化API数据接口，客户可根据不同的查询需求对指定数据进行查询，对每次API接口的调用收益按比例分成，精准对应数据采集成本和数据产品收入。
同时，企业亟须建立内部的数据管理体系和成本分摊机制，并进一步完善数据资源相关的企业内部控制系统。
第三，企业应当合理估计数据资产的生命周期。数据资产通常在不同场景下呈现多样化价值生命周期，因此合理估计数据资产的生命周期是数据资产可靠计量和后续摊销的基础。企业在取得数据资产时，应当按照其经济利益实现方式、市场价值、数据活性和客户黏性分析判断其使用寿命。
例如，我们基于某家数商的实地调研发现，根据历史经验积累，其数据产品的价值活跃期在3-5年，在此期间内按直线法摊销无形资产。经过3-5年的价值释放后，数据资产会摊销至预计净残值。摊销完毕的数据资产不存在活跃市场与潜在客户，在企业实务中，这家数商会将五年前的历史数据赠送给客户，因此预计净残值为零。
第四，企业应当按照《暂行规定》要求，披露数据资源相关的无形资产和存货的成本、收入、计量方法等会计信息；此外，企业还可自愿披露数据资产权属、维护、交易方式等信息。
例如，上海钢联在2022年年报中将数据资产纳入企业发展规划，同时对价格中心、钢联数据库、钢联地理信息系统等数据资产研发项目进行了详尽披露，包括项目目的、进展等情况，提供了数据资产内部研发项目自愿信息披露的一个范本。
我们相信，企业披露数据资源信息、进行数据资源入表处理，有利于释放企业数据资源价值、活跃数据要素市场，为进一步构建良好的数据生态、发展数字经济提供重要支持。
（本文内容源于黄蓉老师负责的国家自然科学基金应急管理专项项目《企业数据资产的价值实现路径和估值方法》，以及上海数据交易所课题项目《数据资产及其衡量与评估》）
教授简介
黄 蓉
复旦大学管理学院
会计学系李达三讲席教授
于德克萨斯大学达拉斯分校获得管理科学（会计学）博士，曾任长江商学院会计学副教授、中欧国际工商学院访问教授、美国纽约城市大学巴鲁克学院副教授并获终身教职。
研究领域为数据资产、数据要素、业绩评价、成本管理、企业估值和资本市场，现任Journal of Accounting、Auditing and Finance副主编， Management Accounting Research编委，中国总会计师协会财务管理专业委员会委员。学术论文发表于国际顶级会计学和管理学期刊，包括 Management Science、The Accounting Review、Journal of Accounting Research、Production and Operations Management、Review of Accounting Studies、Contemporary Accounting Research等。
目前担任国家自然科学基金应急管理专项项目《企业数据资产的价值实现路径和估值方法》和上海数据交易所课题项目《数据资产及其衡量与评估》负责人，上海市经信委和上海数商协会数商评估标准评审人，并参与多家数商的数据资产入表和估值相关的实地调研和访谈。现任交银金租和景瑞物业的独立董事，其研究成果曾在《中国经营报》《中国青年报》《公益时报》《经济学人》《福布斯》，以及财联社、中国科技网、哈佛大学法学院论坛、哥伦比亚大学法学院论坛等国内外媒体上专题特载。
张成洪
如何“治理”AI算法，为人类自身“解困”？
► 点击阅读
王笛×褚荣伟
今天，我们为什么还要读历史
► 点击阅读
郁 文
迈进人工智能时代的统计学
► 点击阅读
想转载“问学”文章？
点击查看“转载须知”和“授权方式”