企业视角下的数据资产入表概览及操作指引!
作者:吴晨
作者:许丹丹、张超怡
来源:海华永泰南昌律师事务所
目录
一、引言
二、数据资产入表的理论基础
(一)数据资源与数据资产
(二)数据资产化
(三)数据资产入表
三、数据资产入表的实践路径
(一)数据资产入表的现行政策支持
(二)数据资产入表的具体操作流程
四、数据资产入表过程中的操作要点
五、小结
01
2024年1月1日,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)正式实施,标志着我国数据资产入表完成了从零到一的关键性突破。在数字经济的浪潮中,数据资产已成为企业的一种战略资源。在我国数据量呈爆炸式增长的时代背景下,如何有效管理和利用这些数据资产,将其转化为企业的核心竞争力,成为了企业亟待解决的问题。数据资产入表旨在将数据资产纳入企业的财务报表,从而实现数据资产的规范化、透明化和价值化,以帮助企业更好地理解和掌握数据资产的价值,促进我国数据要素开放与共享,助力数字经济发展。
02
(一)数据资源与数据资产
数据资源是指企业拥有的,具有潜在价值的数据集合。由此看出,数据资源并非零散的数据,而是通过筛选与整合后的数据集合体。同时,其内含着一种价值判断,即数据资源的意义在于其能够挖掘出给企业带来价值的信息。
根据《暂行规定》,数据资产是企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源,以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未被确认为资产的数据资源。可以看出,数据资产的认定有两个条件,第一个是法定条件,即按照会计准则规定所法定确认的数据资源;第二个是实质条件,即企业合法拥有并预期给企业带来经济效益的数据资源。
(二)数据资产化
数据资产化是企业数据资产的形成过程,是企业将过去交易或经合法授权、自主生产等事项形成、获得的数据通过采集、加工、治理、开发等环节转化为可计量、可交易的数据资产,并拓展金融衍生服务、推进数据资产创新应用、通过多元化方式为企业带来经济利益,实现数据价值最大化的过程。数据资产化的本质是实现数据的价值转化,即从数据资源的使用价值转化为数据资产的交易价值。我国上海数据交易所根据企业数据资产形成路径的研究,结合场内登记挂牌的业务实践,创新性提出企业数据资产化的“三步蒸馏法”:数据资源化、资源产品化和产品资产化。
1.数据资源化
数据资源化是指企业通过收集、整理、清洗、整合、分析和可视化等加工步骤,结合“数字孪生”技术,将原始数据转化为可重用、可应用、可获取的数据集合,形成数据资源的过程。这一阶段是企业挖掘原始数据使用价值的过程,也是数据资产化的第一步。
2.资源产品化
资源产品化是在数据资源化的基础上进行的,它涉及到将数据资源转化为具备明确应用场景的、可持续服务的数据产品。这一阶段的目标是形成初步的数据资产,为企业带来直接或间接的经济利益。
3.产品资产化
产品资产化是将数据产品转化为可交易的资产。数据产品和数据资产之间最大的区别在于,数据产品是企业自身创造,归属于企业内部,而数据资产的价值要面向大众,被社会所认可。这一阶段需要企业明确对内服务共享、对外流通交易为数据资产的主要运营模式,明确内部价值和外部价值都是数据资产的价值获取途径。数据交易场所将数据产品市场信息记录为基于区块链技术的数据资产凭证,能够作为数据资产价值确认与计量的可靠依据。
(三)数据资产入表
数据资产入表是将企业的数据资源以资产的形式纳入财务报表中进行管理和计量的过程,简单来说,就是数据资产化的实际应用操作过程。企业通过数据资产入表,可以丰富资产项披露,更全面展示企业资产全貌、反映资产状况,精准衡量企业价值,提高市场认可度。同时,完成数据资产入表有助于企业更好地管理和利用数据资源,提升企业的决策效率和风险管理能力,其将促使企业调整经营策略,从传统的信息化建设向数据资产管理转变,实现数据的经济价值,增强企业经济活力,降本增效。
03
(一)数据资产入表的现行政策支持
1.宏观背景:《数字中国建设整体布局规划》
建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,是构筑国家竞争新优势的有力支撑。根据《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》),夯实数字中国建设基础,必须打通数字基础设施大动脉、畅通数据资源大循环,目前,数据资产已经成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。因此,企业应当重视数据资产管理,建立一套完整的数据资产管理体系,确保数据的安全性、完整性和可用性,从而为企业创造更大的价值。
依据《规划》相关内容及主旨精神,制定企业数据资产管理策略的关键步骤包括:
(a)确立数据资产管理策略:企业首先需要明确数据资产管理的目标和原则,制定符合自身业务发展的数据资产管理策略。
(b)构建数据资产管理平台:企业应搭建统一的数据标准、数据质量、数据安全管控的数据资产管理平台。这个平台应该具备数据集成、数据建模、数据开发、数据质量、数据服务、数据安全等能力,以便整合数据资源,对数据资源进行统一的管理与运营。
(c)加强数据安全与隐私保护:《规划》指出,筑牢可信可控的数字安全屏障是强化数字中国的关键能力。企业需要根据《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》建立起一整套数据资产安全合规的流程与制度体系,以确保数据的质量、安全性和合规性,同时保护数据的隐私和敏感性。
(d)培养数据资产管理人才:根据《规划》内容,数字中国建设离不开组织体系的实施保障,而强化人才支撑是建设完备组织体系的关键步骤。为此,企业应培养专门的数据资产管理团队,负责数据资产的日常管理和维护工作。同时,还需要对全体员工进行数据意识和技能培训,提高全员的数据素养。
(e)监测和改进数据资产管理体系:企业应定期对数据资产管理体系进行评估和监控,及时发现和解决问题,不断优化和改进管理体系,以适应企业业务发展和外部环境的变化。
2.中观制度:《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》
《中共中央 国务院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”)是我国为了充分发挥数据要素价值、促进全体人民共享数字经济发展红利而制定的政策。数据是数字经济的关键要素,已成为国家重要的战略性资源,正逐步成为一种极其重要的新型资产。“数据二十条”明确提出了探索数据资产入表新模式,以促进数据资产的流通和交易,规范数据的资产化,并为数据要素的流通和交易奠定政策基础。
3.微观细则:《企业数据资源相关会计处理暂行规定》
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》)是由财政部于2023年8月发布的,旨在规范企业数据资源的会计处理和信息披露,以推动数据资源的资产化和价值化的具体规定。该规定自2024年1月1日起正式施行,标志着数据资产正式进入企业财务报表,成为企业重要的资产组成部分。《暂行规定》也是目前数据资产入表领域的具体实务操作规定。根据《暂行规定》内容,实现资产入表的具体步骤主要包括“数据资产确认”、“数据资产评估”、“数据资产计量”、“数据资产披露”四步。
(二)数据资产入表的具体操作流程
1.数据资产盘点
通过清点数据资源,明确企业内部所含数据资源,并根据行业及企业需求,形成企业数据资产入表方案。
(a)元数据摸查:元数据是定义和描述其他数据的数据。通过对数据进行摸查,发现企业数据类别、数据间关系及分布,形成数据清单。
(b)构建数据标准:数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。企业根据所在行业与自身情况,构建数据标准,形成统一的数据标准定义。
(c)数据定义:数据定义是指对企业所持有的所有数据资源进行识别、定义、深度剖析、标记数据内容,补充业务含义,明确数据组织、结构、关系,形成更完整、有效的数据架构的过程。
(d)明确数据血缘关系:数据血缘关系是指各种数据资源之间的依赖关系,即数据来源、计算过程和结果去向之间的数据授权链路关系。通过形成字段级可视化血缘关系图,可以明确数据的来源权属、合法性和相关业务归属和责任人,追溯数据的操作和流向。
(e)数据资产目录:对企业内部所有数据进行汇总,搭建数据资产框架,明确数据资产内容及其价值,构建一个全局性的数据资产地图。
(f)制定企业数据资产入表方案:根据企业所处行业以及自身需求,进行行业调研及商业应用场景设计,组建相关的专业团队,包括决策机构、财务部门、法务部门、业务部门等相关工作人员,使得团队具备实施数据资产入表的专业技能。明确参与入表各方的主体责任、工作安排以及相应的流程进度安排,最终根据所盘点数据资源,形成该方案。
(图片来源作者)
2.数据资产确认
结合相关资产属性与《暂行规定》,确认企业内部使用的数据资源是否符合“无形资产”或“存货”标准。
无形资产,是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。企业使用的数据资源,符合《企业会计准则第6 号——无形资产》规定的定义和确认条件的,应当确认为无形资产。
资产满足下列条件之一的,符合无形资产定义中的可辨认性标准:
(a)能够从企业中分离或者划分出来,并能单独或者与相关合同、资产或负债一起,用于出售、转移、授予许可、租赁或者交换。
(b)源自合同性权利或其他法定权利,无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。
存货,是指企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。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。
3.数据资产评估
通过对数据资产进行质量评估和价格估值,对确认为资产的数据资源进行评估,以确定其在财务报表中的价值。
(a)质量评估:评估文件可以参考《GBT36344-2018信息技术数据质量评价指标》《LYT2922-2017林业数据质量评价方法》等数据质量评价文档,从数据的规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性6个维度对数据质量进行评估。
(b)价格估值:通过成本法、收益法、市场(比较)法等基本估值模型对数据进行价格评估,从商业角度评估企业内数据的价值。
4.数据资产的计量与披露
通过对数据资产进行计量与披露,以便公众能够了解企业资产的构成和价值。
(a)计量:《暂行规定》明确了入无形资产和入存货两类数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理,根据选定的计量基础对资产进行计量。目前数据资源的计量方法主要包括以下两种:
历史成本法:这种方法基于数据资产形成的成本来评估其价值。对于外购取得的数据资产,交易成本易于确定,数据资产以其购入时实际发生的成本确定其入账价值。对于自主研发的数据资产,也采用历史成本法计量,重点关注研发费用的处理。
公允价值法:这种方法通过市场交易价格、类似项目法和估价技术法来确定数据资产的公允价值。对于能够从交易市场中获得公开透明的市场交易价格,通常采用市价法;无法获取到市场交易价格的,可采用类似项目法;当前两种方法均无法使用时,可请专业人员对数据资产的公允价值评估。
(b)披露:数据资产的披露必须明确披露方式和内容。在披露方式方面,主要分为应当披露和自愿披露两种类型。对于确认为无形资产或存货的数据资产,需在资产负债表和财务报告附注中的适当位置进行信息披露;对于不符合资产确认条件的数据资源,通过管理报告、咨询报告、第三方评估报告等形式,可自愿进行表外披露。在披露内容方面,可重点披露企业数据资源规模情况,包括货币价值、测算方法、来源、属性等;数据资源应用情况,包括相关产品或服务的运营应用、流通交易、应用场景、经济利益实现方式等;数据资产管理情况,包括安全合规、隐私保护等;技术人才支持情况,包括平台系统、数字技术、数据人才的技能和素养等。
确认为无形资产的具体披露格式如下:
(图片来源全球数据资产理事会(DAC))
确认为存货的具体披露格式如下:
(图片来源全球数据资产理事会(DAC))
5.数据资产运营
数据资产运营是指通过对数据服务、数据流通情况进行持续跟踪和分析的过程。可以说,数据资产运营是数据资产入表的后续保障机制。以数据价值管理为参考,从数据使用者的视角出发,全面评价数据应用效果,建立科学的正向反馈和闭环管理机制,促进数据资产的迭代、完善与可持续性发展,不断适应和满足数据资产的应用和创新需求。
6.数据资产流通
对于企业而言,数据资产流通是指通过数据共享、数据开放或数据交易等流通模式,推动数据资产在企业内外部的价值实现。数据资产盘点、确认、评估、计量和披露以及运营都是在企业内部进行,其产生的价值也只作用于企业本身。而数据资产入表的最终目的是在于实现企业的对外价值。目前,数据交易所作为可信任的数据交易“中介”,为企业探索数据流通提供了一个统一的可信任“窗口”。2015年4月,全国第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所批准成立。在之后的几年中,武汉、哈尔滨、江苏、西安、广州、青岛、上海、浙江、沈阳、安徽、成都等地纷纷建立大数据交易所或交易中心,提供数据交易服务。企业可以借助数据交易所、数据交易商等这些第三方服务机构,利用数据交易机制促进数据资产的流通与共享,释放数据的潜在价值。
数据资产入表主要参考的文件有:
(图片来源广东省政务服务和数据管理局)
04
根据上述数据资产入表的实践路径,企业在事务操作过程中应当注意以下关键点:
1.合规与确权:确保数据资源的合法拥有或控制,进行数据合规梳理,确保数据来源、内容、处理、管理及经营等环节符合法律法规要求,并进行数据授权梳理,完善数据资源的授权链条。
2.有效治理与管理:建立顶层数据资产管理体系,明确各方职责、建立数据资产相关标准和机制,建立企业级数据资源目录,盘点具有经济利益的数据资源,并通过目录、标签化、元数据属性等方式准确描述数据资源。
3.经济利益分析:深入分析数据资源的经济利益,评估数据资源的价值,考虑数据的规模、质量、应用场景等多个维度,并结合业务模式和市场需求分析数据资源的潜在价值。
4.关注数据交易动向:企业需及时全面洞察数据交易市场动向,并合理评估市场机遇与挑战。要关注数据要素市场的重要性、规范发展和技术创新,加强合作,规范市场秩序和技术创新等方面推动数据要素市场的健康发展。
5.数据资产入表的创新应用:数据资产创新应用是指释放数据资产作为核心标的物经济价值的过程, 目前数据资产主要的创新应用的方向有:(a)数据资产增信(b)数据资产转让(c)数据资产出资(d)数据资产质押融资(e)数据资产保理(f)数据资产信托(g)数据资产保险(h)数据资产证券化。
05
数据资产通过入表操作,进入交易与流通市场去发挥其价值,是数据要素市场繁荣的基础。从宏观层面来看,我国已将数据视为一种新的生产要素并纳入经济体系,主要目的是促进数据的合规高效流通使用,以推动数据赋能实体经济。这一方面加快了企业的数字化转型进程,另一方面也为探索企业数据资产化应用场景提供了可能。
从企业角度来看,以数据资产入表为起点,数据资产化的价值可以通过数据资产的交易、金融创新应用等多种方式有效助力企业实现可持续发展。目前,各地交易所已经在推进相关数据资产创新应用的研究,并且已经产生了许多“首单”,这是数字经济蓬勃发展的象征之一。
数据资产入表应当服务于国家数据要素市场战略,积极推动数字经济的发展。从我国建设与繁荣数据要素市场的角度出发,数据资产入表应从鼓励披露、加强摸底开始,通过企业实践和案例研究相结合的方式,形成入表的一般路径,并通过强化数据交易所基础设施功能,提高数据资产入表的效率,提升数据资产管理工作的效率。
在数据资产入表的过程中,律师事务所作为第三方服务机构扮演着至关重要的角色,企业在面临数据资产确权和数据合规两大挑战时,可以通过律师事务所帮助企业进行合规性审查、风险评估与管理。数据合规律师可以通过出具DAC(Data Asset Compliance数据资产合规)法律意见书,帮助企业规避法律风险,确保数据资产入表的过程遵循最新的法律规定和相关标准。同时,数据合规律师可以分析数据资产入表过程中可能遇到的法律风险,并提供法律意见和建议,帮助企业建立健全的法律风险防控机制,协助企业在“数据收集、存储、处理、交易、分析、共享、保护和销毁”的数据资产全生命周期提供合规服务。
参考文献:
1.开放群岛开源社区数据资产小组:《2023中国数据资产化发展趋势白皮书》,2024年4月。
2.上海数据交易所:《数据资产入表及估值实践与操作指南》,2023年11月。
3. CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会:《数据资产管理实践白皮书(6.0)版》,2023年1月。
4.广东省政务服务和数据管理局:《数据资产化实践指南》,2024年。
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实践指南
①天津市数据资源服务联合体发布的《企业数据资产入表操作指引》
⑦广东数据局、广东数字政府研究院联合发布的《数据资产化实践指南》
⑧全球数据资产大会发布的《数据资产入表财务实操手册》
⑨招商银行研究院发布的《数据资产入表:或成城投转型新出路》
公共数据授权运营
①中国信通院发布的《公共数据授权运营发展洞察》
②国家信息中心大数据发展部统筹《全国公共数据运营年度报告(2023)》
③北京金融科技产业联盟发布《公共数据在金融领域规范应用研究》
④中移系统集成联合编写的《政务数据应用场景研究报告》
⑤中国信通院发布的《数字政府一体化建设白皮书(2024年)》
⑥华信咨询设计研究院、中电信共同编制的《数字政府建设与发展白皮书(2024)》
⑦赛迪顾问、中国电子云联合发布的《公共数据授权运营创新指南》
⑧华为携手中国信通院共同发布的《基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书》
⑨清华数据治理研究中心整理了《公共数据授权运营政策库》
⑩中国通信协会发布的《公共数据授权运营案例集(2023年)》
研究报告
②中国电子信息产业发展研究院发布的《2023-2024中国数据资产发展研究报告》
③厦门国家会计学院、广州数据交易所发布的《数据资源会计处理流程研究报告》
④北京市数据局发布的《2024北京“数据要素×”典型案例集》
⑤国家数据局发布《数字中国发展报告(2023年)》
⑥中国电子信息产业发展研究院联合腾讯研究院发布的《数据要素场景创新发展报告(2024)》
⑦国家数据局发布《数字中国发展报告(2023年)》
⑧大数据标准委员会发布的《数据库发展研究报告(2024年)》
⑨高金智库发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》
⑩大数据标准委员会发布的《数据流通利用研究报告》
白皮书
②中国电子技术标准化研究院、国家信息中心等牵头编写的《数据要素流通标准化白皮书(2024版)》
④开放群岛开源社区数据资产小组牵头撰写《2023中国数据资产化发展趋势白皮书》
⑥金诚同达西安律师事务所发布的《数据资产合规管理白皮书(2024年)》
⑧大数据技术标准推进委员会编写的《数据资产管理实践白皮书》
⑨汇丰银行发布的《商业银行数据资产估值研究与入表探索》白皮书
⑩北数所联合发布《数据跨境实践探索白皮书》
⑪北数所、金杜律所联合发布《数据资产治理蓝皮书》
⑫北数所发布《企业数据资产管理白皮书》
行业标准
①中国电子技术标准化研究院联合发布的《数据安全技术 数据分类分级规则》、《金融数据安全 数据安全分级指南》
③国家标准化管理委员会发布的《信息技术大数据数据治理实施指南》
政策汇编
③北京市数字经济促进中心发布的《北京市数字经济政策精华汇编(2024)》
④北京瀛和律所编制发布的《全国数据资产政策法规汇编》
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