数据资产入表现阶段的实务难点分析

一、入表之前的数据资源的确权问题

（一）数据资产入表之前的数据资源的确权问题

1、数字确权的重要性

数据资产化需要克服三个重要且极具挑战的命题：法律角度的数据资产确权、市场角度的数据资产估值与交易、会计角度的数据资产入表。数据资产确权是数据流通的前提，可充分保障数据流通各参与方的权益；数据资产估值是数据流通的基础，可保障数据在市场的参与下逐步趋于公允价格；数据资产入表是对数据资产的确认、计量与披露，可保障数据的经济价值更加准确地体现在财务报表中。

在数据资产化的三个命题中，数据确权可能是难度最高、讨论最为激烈的一项。数据确权是数据估值的基础，没有确权，就无法准确地估值与定价，更无法进行后续财务报表的入表与披露；没有确权，健康可持续的数据交易市场也难以运转起来。

数据确权要解决三个基本问题：一是数据权利属性，即给予数据何种权利保护；二是数据权利主体，即谁应当享有数据权利；三是数据权利内容，即数据主体享有何种具体的权利。数据权利的属性、主体、及其内容的建立和配置，需要从个人、社会以及国家多维度进行权衡。

从个人层面看，在互联网行业模式转变的背景下，对于数据的利用方式已从传统的大数据分析转变为精准用户营销。用户个人信息作为许多企业获取利益的核心价值来源，已成为最具价值的大数据类型之一。然而，由数据权属界定不明导致侵害个人信息保护的问题却日益凸显。现实生活中，企业一般通过用户服务协议、隐私协议或个人信息保护协议等方式获取用户授权。企业普遍会在协议中约定其享有个人数据的所有权、使用权，并约定用户使用个人信息产生的数据归企业所有。如此一来，用户的个人信息安全将面临较大的不确定性。尽管2021年11月1日开始施行的《个人信息保护法》对个人信息数据收集、使用、传送、储存等提出了新的且更为严格的要求，但缺乏相关数据确权法规，且只能通过法院个案处理的现状导致部分企业过度采集个人信息、侵害用户权益的问题仍时有发生。由于用户无法知悉个人的哪些数据会被共享、哪些可受到相关法律法规保护，部分企业得以利用漏洞，在未经用户同意的情况下将用户信息数据任意共享、利用。

从社会层面看，随着数据产生量的迅速增长，缺乏数据权属界定使企业过度收集数据更为便利，并产生数据垄断。此举为企业带来市场竞争优势，继而引发其他企业仿效。长此以往，数据市场集中的问题将进一步加剧。企业之间的数据竞争行为，严重影响着数字经济的市场秩序，不利于数据要素市场的长远发展。

从国家层面看，数据权属界定不明也为数字治理和行业监管带来不便。数据确权，是在政务数据、企社数据等领域构建数据采集标准化、数据开放共享、数据交易流通、数据安全饱和等数据治理体系的前提。政企之间数据权属规制的缺失不便于政府行使监管和提供公共服务。尽快完成数据确权立法，将大大提升国家对大数据的安全管控能力、强化国家对关键数据资源的保护，从而有利于推动我国数字经济发展及数字中国建设。

数据是未来社会重要的生产要素和基础性资源，是数字经济的灵魂。数据确权是数据资产化道路上必须直面的挑战，健全的数据产权制度是数据资产化的保障，因此建立健全的数据产权制度在数字经济时代已成为大势所趋。

（二）我国数据确权现状

全国性法律

《民法典》总则第一百二十七条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”。我国正逐步建立一套围绕数据为核心的法律法规，其中包括《个人信息保护法》（2021年11月1日起施行）、《数据安全法》（2021年9月1日起施行），以及《网络安全法》（2017年6月1日起施行）等法律及相关法规。

《数据安全法》已于2021年9月1日开始实施，为各行业数据安全提供了监管、合规依据。该法确立了数据分类分级管理、数据安全审查、风险评估、监测预警和应急处理等基本制度，强化了我国数据安全领域制度建设，有助于数据生产企业和各级政府监管部门形成数据保护意识，促进数据产业合理合规利用数据、共享数据和开放数据。

从法律的角度设立具有前瞻性的数据类法律，体现了数据在我国国民经济发展中的重要作用。自此，数据安全领域迎来实质性监管。然而，以上几部法律均未对数据确权作出明确规定，数据权属仍有待完善。

与世界上绝大多数主要司法管辖区一样，我国现行全国性法律尚未对数据确权进行立法规制。事实上，各国普遍采取通过法院个案处理的方式，尝试借助诸如数据法、隐私保护法、知识产权法及合同法等不同法律机制来对数据进行确权。包括我国在内的一些国家已经开始尝试通过法院司法裁判来填补这一法律空缺。

地方法规

广东省于2021年8月3日公布了《广东省数字经济促进条例》，其中第四十条规定，除法律另有规定或当事人另有约定外，自然人、法人和非法人组织对依法获取的数据资源开发利用的成果，所产生的财产权益受法律保护，并可以依法交易。此外，有条件的地区可以依法设立数据交易场所，鼓励和引导数据供需方在数据交易场所进行交易。

深圳于2021年6月29日正式通过的《深圳经济特区数据条例》（2022年1月1日生效）则在省条例的基础上作出了更为细化的规定。该条例率先在地方立法中探索数据相关权益范围和类型，明确了自然人对个人数据依法享有权益，包括知情同意、补充、更正、删除、查阅、复制等权益；自然人、法人和非法人组织对其合法处理数据形成的数据产品和服务享有法律、行政法规及条例规定的财产权益，可以依法自主使用，取得收益，进行处分（第三、四条）。就数据交易而言，该条例规定，市场主体对合法处理数据形成的数据产品和服务，可以依法自主使用，取得收益，进行处分（第五十八条）。此外，市政府应当推动建立数据交易平台，引导市场主体通过数据交易平台进行数据交易（第六十五条）；市场主体合法处理数据形成的数据产品和服务，可以依法交易（第六十七条）。

值得注意的是，2020年8月公布的天津市互联网信息办公室起草的《天津市数据交易管理暂行办法（征求意见稿）》提出了数据确权的相关条款。该办法第十一条明确规定：“［数据确权］数据供方应确保交易数据获取渠道合法、权利清晰无争议，能够向数据交易服务机构提供拥有交易数据完整相关权益的承诺声明及交易数据采集渠道、个人信息保护政策、用户授权等证明材料。数据需方无权将交易数据转让给第三方。”

此外，最新发布的《上海市数据条例（草案）》在“浦东新区数据改革”一章也特别提出了推进浦东新区“数据权属界定、开放共享、交易流通、监督管理等标准制定和系统建设”（第六十三条），以及在浦东新区“设立数据交易所，开展实质化运营......制订数据交易规则和其他有关业务规则，探索建立分类分层的新型大数据综合交易机制，组织对数据交易进行合规性审查、登记清算、信息披露”（第六十五条）。

各地通过地方性法律法规尝试对数据权属进行界定，这进一步凸显出国家加快数据确权立法的迫切性和必要性。国家层面的数据确权立法可吸纳地方法律法规在实践中取得的成功经验，为数据确权破局奠定基础。

司法数据确权

总的来说，目前尚未有国家级的法律对数据确权作出明确规定，但数据权属已引发不少纠纷，并进入法院诉讼程序。法院主要以不正当竞争法及相关法律法规进行数据权属的判定。下文仅列出较具有代表性的两个：

【典型案例1】脉脉”非法抓取使用微博用户信息不正当竞争纠纷案——2017年北京市法院发布2016年度知识产权司法保护十大典型案例之案例六 北京知识产权法院第（2016）京73民终588号

【基本案情】微梦公司认为淘友技术公司非法获取并使用非淘友技术公司用户的微梦公司信息，导致微梦公司用户即使从未通过微梦公司网站登录淘友技术公司网站，其个人信息仍能够在淘友技术公司产品中被直接搜索到。微梦公司对此提起诉讼，主张双方企业存在不正当竞争行为。

【法院观点】法院经审理认为，用户信息是互联网经营者重要的经营资源，如何展现这些用户信息也是经营活动的重要内容。微梦公司在多年经营活动中，积累了数以亿计的用户，这些用户根据自身需要向微梦公司提供了基本信息、职业、教育、喜好等特色信息。这些用户信息不仅是支撑微梦公司作为庞大社交媒体平台开展经营活动的基础，也是其向不同第三方应用软件提供平台资源的重要内容。微梦公司使用这些用户信息是维持并提升用户活跃度、开展正常经营活动、保持竞争优势的必要条件。淘友技术公司的行为违反了诚实信用的原则，损害了微梦公司的合法竞争利益，构成不正当竞争。

【案例评析】法院判决明确，投入努力和资源进行数据收集的公司可享有数据保护，即可将该等数据作为资产进行利用、许可，并从中获益；他人未经许可和授权不得随意进行抓取和利用。此外，判决明确将消费者权益保护作为案件裁判的一个考虑因素，明确数据财产权利的行使应当受制于数据主体人身权利的原则。未获得用户的事前同意和授权而在不同经营者之间作出的数据共享和授权行为是不妥的，数据主体关于个人信息的人身权利应当得到尊重。

【典型案例2】安徽美景信息科技有限公司、淘宝（中国）软件有限公司商业贿赂不正当竞争纠纷 浙江省杭州市中级人民法院 (2018)浙01民终7312号

【基本案情】淘宝公司的“生意参谋”数据产品是在用户浏览、交易等行为痕迹信息所产生的原始数据基础上以特定算法提炼后形成的衍生数据。美景公司运营的网站以提供软件账号分享平台的方式，招揽、组织、帮助他人获取“生意参谋”数据产品中的数据内容，并从中牟利。

【法院观点】法院认为，涉案“生意参谋”数据产品中的数据内容虽然来源于原始用户信息数据，但经过淘宝公司的深度开发已不同于普通的网络数据。首先，该产品所提供数据内容不再是原始网络数据，而是在巨量原始网络数据基础上通过一定的算法，经过深度分析过滤、提炼整合以及匿名化脱敏处理后而形成的预测型、指数型、统计型的衍生数据；其次，该产品呈现数据内容的方式是趋势图、排行榜、占比图等图形，提供的是可视化的数据内容。“生意参谋”数据产品将巨量枯燥的原始网络数据通过一定的算法过滤，整合成适应市场需求的数据内容，形成大数据分析，并直观地呈现给用户，能够给用户全新的感知体验，其已不是一般意义上的网络数据库，已成为网络大数据产品。由于网络用户信息与原始网络数据是“生意参谋”数据产品赖以形成的基础，故淘宝公司对于“生意参谋”数据产品是否享有合法权益，享有何种法定权益，首先应当明确淘宝公司作为网络运营者与相关网络用户对于网络用户信息、原始网络数据、数据产品的权利边界。由于互联网经济作为新型市场形态正处在形成与新兴过程中，调整网络运营者与网络用户相互间权利义务关系的专门性法律规范尚处在探索创立阶段，目前对于网络运营者与网络用户间的利益分配与权利冲突，应当秉持“合法、合理、公平”的原则，综合考量法律规定、双方间法律关系属性以及有利于社会公共秩序与社会公众利益维护等因素予以评判。

“数据二十条”的初步解决路径

《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中提出“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，健全数据要素权益保护制度。考虑到数据种类、内容和流转形态的复杂性，应结合具体实践经验，对“数据分类分级确权”和“产权分置运行机制”的制度设计进行优化。

“数据二十条”创新性得提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等三权分置的产权运行机制。该机制淡化了所有权的概念，承认对数据资源的权利包括多种权利。

“数据二十条”提出，根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，并具体提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三种权利。至于这些权利的具体内涵和外延，还有待于法律和公共政策进一步明确，毕竟“数据二十条”不是数据基础制度，只是数据基础制度的建构指南。但这三项权利的提出具有重大意义，立法和公共政策可以突破所有权的制度牢笼，建构完全新型的权利体系。

“数据二十条”还提出建构“数据要素流通和交易制度”“数据要素收益分配制度”“数据要素治理制度”的一系列具体举措。这些举措基本上都是过去几年数据要素市场培育中不断尝试的举措，已经积累了大量的经验。

而“数据要素流通和交易制度”和“数据要素收益分配制度”高度依赖“数据产权结构性分置制度”，只要数据产权明确了，流通、交易和收益分配自然就会建立起来。

同时以数据交易所为代表的场内数据交易在数据资产登记制度上也已经走出了可行路径，为数据资产来源和权属明晰提供了基础设施保障。例如上海数据交易所建立以区块链技术为底座、以数据交易链为核心的基础设施，通过高效、可信赖的方式实现数据产品登记、交易登记、交付、清算等的真实性和可验证，可以生成可信的数据资产交易登记凭证。未来全国还将形成统一的数据资产登记管理制度和登记体系。

二、入表之前的数据资产的评估问题

数据资产为何需要价值评估？

1、数据资产价值评估的前提是权属确认，但是与普通的资产比较起来，数据资产的权属要复杂得多，这给数据资产价值评估带来不确定性，也让评估成为必然。

2、数据资产价值的不确定性。数据资产具有价值易变性，即数据资产的价值易发生变化，它的价值受技术、容量、价值密度等因素影响，随应用场景、用户数量、使用频率等变化。其中，场景因素包括数据资产相应的使用范围、应用场景、商业模式、市场前景、财务预测和应用风险等。这些复杂因素使得数据资产价值具有极大不稳定性，专业评估成为数据要素市场建设的重要环节。

因此，数据资产价值评估具有重要意义，它既能帮助发现各类数据要素的客观价值，有序引导数据要素在市场的资源配置，又能充分激发数据要素市场活力与数据要素价值潜力，还可以有效防范价格操纵和投机炒作等现象的发生。

《数据资产评估指导意见》的出台

2022年12月2日，中共中央、国务院印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》。在这份专门针对数据要素的基础性文件发布后，相关政策规定陆续出台，数据要素发展接连提速。2023年8月21日，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称：“《暂行规定》”），规范了企业数据资源相关会计处理，强化了相关会计信息披露。2023年9月8日, 在财政部指导下，中国资产评估协会发布了《数据资产评估指导意见》(以下简称：“《指导意见》”)，为数据资产的评估实务提供了指引。

《数据资产评估指导意见》明确：“本指导意见所称数据资产，是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。本指导意见所称数据资产评估，是指资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，根据委托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，并出具资产评估报告的专业服务行为。”

【评估对象】

执行数据资产评估业务，可以通过委托人、相关当事人等提供或者自主收集等方式，了解和关注被评估数据资产的基本情况，例如：数据资产的信息属性、法律属性、价值属性等。

信息属性主要包括数据名称、数据结构、数据字典、数据规模、数据周期、产生频率及存储方式等。

法律属性主要包括授权主体信息、产权持有人信息，以及权利路径、权利类型、权利范围、权利期限、权利限制等权利信息。

价值属性主要包括数据覆盖地域、数据所属行业、数据成本信息、数据应用场景、数据质量、数据稀缺性及可替代性等。

执行数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。

成本因素包括形成数据资产所涉及的前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。

场景因素包括数据资产相应的使用范围、应用场景、商业模式、市场前景、财务预测和应用风险等。

市场因素包括数据资产相关的主要交易市场、市场活跃程度、市场参与者和市场供求关系等。

质量因素包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等。

【评估方法】

采用收益法评估数据资产时应当：

（一）根据数据资产的历史应用情况及未来应用前景，结合应用或者拟应用数据资产的企业经营状况，重点分析数据资产经济收益的可预测性，考虑收益法的适用性；

（二）保持预期收益口径与数据权利类型口径一致；

（三）在估算数据资产带来的预期收益时，根据适用性可以选择采用直接收益预测、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预测等方式；

（四）区分数据资产和其他资产所获得的收益，分析与之有关的预期变动、收益期限，与收益有关的成本费用、配套资产、现金流量、风险因素；

（五）根据数据资产应用过程中的管理风险、流通风险、数据安全风险、监管风险等因素估算折现率；

（六）保持折现率口径与预期收益口径一致；

（七）综合考虑数据资产的法律有效期限、相关合同有效期限、数据资产的更新时间、数据资产的时效性、数据资产的权利状况以及相关产品生命周期等因素，合理确定经济寿命或者收益期限，并关注数据资产在收益期限内的贡献情况。

采用成本法评估数据资产时应当：

（一）根据形成数据资产所需的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度，考虑成本法的适用性；

（二）确定数据资产的重置成本，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等；

（三）确定数据资产价值调整系数，例如：对于需要进行质量因素调整的数据资产，可以结合相应质量因素综合确定调整系数；对于可以直接确定剩余经济寿命的数据资产，也可以结合剩余经济寿命确定调整系数。

采用市场法评估数据资产时应当：

（一）考虑该数据资产或者类似数据资产是否存在合法合规的、活跃的公开交易市场，是否存在适当数量的可比案例，考虑市场法的适用性；

（二）根据该数据资产的特点，选择合适的可比案例，例如：选择数据权利类型、数据交易市场及交易方式、数据规模、应用领域、应用区域及剩余年限等相同或者近似的数据资产；

（三）对比该数据资产与可比案例的差异，确定调整系数，并将调整后的结果汇总分析得出被评估数据资产的价值。通常情况下需要考虑质量差异调整、供求差异调整、期日差异调整、容量差异调整以及其他差异调整等。

三、数据资产价值评估面临的挑战

（1）数据资产权属的复杂性给评估实践带来挑战。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》创造性地提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。此次《指导意见》也按照这个“三权分置”的思路确定数据资产权属评估的前提。但是，何谓数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，目前学界并未形成共识，实践操作也难有一致理解，《指导意见》对此也缺乏明确解释，这可能会给未来的数据资产评估实践带来一定困难。

（2）评估方法缺乏独创性使得评估的准确性会大打折扣。按照《指导意见》的规定，确定数据资产价值的评估方法主要包括收益法、成本法和市场法三种基本方法。这三种方法也称为货币估值法，是比照传统的资产评估方法建立的。货币估值法适用于数据资产价值评估有两方面问题：一是直接使用传统的资产评估方法能否产生客观结果，二是按照数据生命周期理论，数据资产在开发阶段、赋能阶段、活跃交易阶段、处置阶段的价值认定的侧重点各有不同，因此，建立符合规律的灵活多变的评估方法可能比上述固定的评估方法更科学。

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