2023年8月1日财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），并将于2024年1月1日起正式施行，数据资源将正式纳入会计核算体系。“数据”相关投入是否正式开通了资产化路径，高研发投入企业是否能够扭转由于研发投入而巨额亏损的局面，成为业界瞩目的焦点。从《暂行规定》来看，施行后可能不会对报表产生直接的、大幅度的影响，但在职业判断倾向上，加强了对新经济、新模式企业研发费用资本化的导向，并且通过《暂行规定》的形式推出，也给未来准则进一步修订留下了想象空间。
1《暂行规定》解读
1、《暂行规定》发布背景
随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产和市场效率的作用被广泛认可。2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素；2020年4月，国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，数据被正式列为新型生产要素；2021年9月，《数据安全法》通过并开始施行。自此之后，数据资源相关政策不断推出。
与此同时，如何将数据资源纳入会计核算体系引起广泛的讨论和探索。2021年8月，上海市发改委发布公告称，将探索企业数据资产化转型路径以及国有企业数据产品进场交易机制，激活数据要素价值，数据资产将被纳入国有资产保值增值考核，符合条件的数字化转型相关投入在经营业绩考核中可视同利润；2021年11月，深圳市人大常委会发布《深圳经济特区数字经济产业促进条例（征求意见稿）》，在全国首次提出探索建立数据生产要素会计核算制度；2022年1月及2月，财政部会计准则委员会分别发布了面向投资者和编制者的《关于数据资源的调查问卷》，用于探索数据资产会计处理的可行性方案。
2022年12月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》发布，2023年8月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式印发。
2、一张图读懂《暂行规定》
如上图所示，《暂行规定》的主要内容包括：
（1）《暂行规定》坚持现行准则的计量规则，未对数据资源制定与基本原则相悖的专项认定；
（2）数据资源入表需要全面符合“资产”的定义；
（3）针对自用和对外出售两种场景，数据资源可以分别参照《企业会计准则第6号—无形资产》及《企业会计准则第1号—存货》进行确认、初始计量和后续计量，针对计入无形资产的数据资源，仍然需要区分研究阶段和开发阶段，仅开发阶段满足确认条件的才能入表；
（4）资产负债表列示方面，数据资产均为二级科目；
（5）披露方面，鼓励引导企业持续增加自愿披露维度，向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息。
2数据资产VS传统资产《暂行规定》难以将数据资产全面入表
1、数据资产与传统资产的财务特征差异
《暂行规定》未单独针对数据资源量身定制认定标准，而是要求入表的数据资源全面符合原企业会计准则对资产的定义。那么数据资产和传统资产在财务特征上是否确实存在差异呢？近年来，德勤持续关注国内数据资源的热点讨论，自2021年9月起，已发表《迈向高可信数据资产》系列研究报告，为业界广为引用。因此，本文采用了德勤报告中对数据资产和传统资产的财务特征对比，列示如下：
▲传统资产与数据资产的差异
可以看出，部分数据资产可能会因为难以从企业划分出来、价值难以计量或法律权属问题而无法满足传统资产的定义，《暂行规定》实际上仅支持符合传统资产认定标准的部分数据资产入表，数据资产无法实现全面资本化。
2、 数据资产与传统资产的非财务特征差异
抛开财务特征来看，数据资产本身还具备一些传统资产所没有的特性，而这些特性所对应的价值如何进行会计核算，可能才是未来准则和职业判断持续理解业务、贴合业务、反映业务的发展方向。比如：
（1） 数据量与价值量的非线性关系。我们通常认为数据是低价值密度的，但随着数据量的累积，当达到某一临界点，找到了合适的应用场景，可能会通过加工、总结、分析，产出高价值的内容，而这一变化不是线性叠加的；
（2） 同一数据可以重复创造价值，在不同场景下通过差异化加工可以产出不同的高价值内容，且数据是可以无限交换、转让和为他人所共享的。标准化处理后的数据可以无限复制，供不同的需求者使用，边际成本趋近于零；
（3）数据有多个层次，如采集到的保留原始状态的数据、经过标准化处理具有同一规范的数据、增加各类标签后的数据、分析整理后的数据等。虽然数据本身可能都是同源的，但加工后的每一层数据都可以被视为一项新的资产，并且可能对应不同的使用权属。
3数据资产入表 案例研究—国网福建公司
在《暂行规定》正式发布之前，田雪等三位学者曾在2023年4月发表《数据资产化及会计处理模式研究》一文，以国网福建公司为例，对数据资产化的会计处理进行了探索。
国网福建公司于2020年10月成立东南能源大数据中心，以政府、企业、公司内部的业务需求为导向，利用政务、能源、经济等外部数据与公司内部生成的电力大数据，研发出50余款数据产品，用于内部使用和外部交易。数据产品以基础数据包、统计报表、分析报告等形式呈现，按提供次数、数据量等进行收费，主要用于政府和企业的智慧运营和决策。
国网福建公司的数据资产化依靠数据中台完成。如下图所示，其数据分为贴源层、共享层、分析层、产品层四个层次，其中，贴源层的数据来源主要包括外购数据、外部共享数据以及数据中台接入公司内部各平台系统产生的内部数据。
▲国网福建公司的数据资产化及会计处理模式
在此案例中，针对外购数据，能够比较清晰地参照外购无形资产的规定认定为数据资产；针对外部共享数据，因为成本和价值难以可靠计量，不认定为数据资产；针对数据中台收集、整理、分析的内部数据，由于贴源层、共享层、分析层的数据无法直接有效参与决策或用于交易，无法满足预期为企业带来经济利益且经济利益很有可能流入的条件，且部分存在涉及个人或企业用户隐私的权属问题，不认定为数据资产，仅产品层数据被认定为数据资产。
在资产的认定方面，该案例的会计处理研究与《暂行规定》的要求基本一致，但在初始计量、报表列示上，公司基于其数据业务的具体开展场景，做出了探索性的尝试：
（1）初始计量—对于产品层的内部数据，不区分研究阶段和开发阶段，全额入账。国网福建公司的数据产品都是以业务需求为导向研发的，研发周期采取“一月一需求，一月一研发，一月一发布”的工作机制，因此，公司与研究者认为此类内部数据相关的全部支出均应资本化，并强调数据资产化过程既包括数据业务化过程，也包括数据中台内部发生的业务数据化过程。研究者认为，以数据资产化过程中全部开支作为数据资产的入账价值，不仅能够向内外部决策者传递出企业对数据资源利用程度的自信，还能激发企业利用数据资源的积极性。
（2）报表列示—将“数据资产”列为一级科目。《暂行规定》要求数据资产以无形资产、开发支出、存货的二级科目列示，但研究者支持以一级科目“数据资产”列示，认为这样能够更直观地反映企业在利用数据资源方面的投入和产出，促使企业更积极地管理与开发数据资源，并建议在一级科目“数据资产”项下，设置二级科目“外购数据”与“内部研发数据”，以便更清晰地体现企业的数据自研能力。
4对未来数据资产确认的几点思考
《暂行规定》正式施行后，数据资产的确认很大程度上将基于职业判断，因此，职业判断标准的确定或相关指引是新规执行的关键问题。
暨南大学管理学院副教授郭葆春在解读《暂行规定》时称，“构建数据资产管理体系不仅是数据合规的内在需要、企业数字化转型的必然要求，更是数据资产价值释放的必经之路，产业链融合发展的前提保障。企业建设数据资产管理体系要有相应的岗位设置、相关制度、做好数据治理平台”。类比研发费用资本化的认定，很多中小企业由于缺乏整个研发管理体系的建设，导致无法资本化的案例非常普遍，因此，数据资源的入表与企业对数据资源的重视程度和管理水平息息相关。
上文案例中提及，国家电网有限公司是首个被中国电子信息行业联合会授予DCMM（Data Management Capability Maturity Assessment Model,数据管理能力成熟度评估模型，5级为最高级别）5级等级证书的企业，这意味着其数据管理体系成熟、完善，能够为职业判断提供支撑，保障数据资源合理转化为会计意义上的数据资产。未来DCMM或可做为职业判断的参考标准之一，如采取企业自愿参评的方式，以DCMM的评估结果为依据，认定达到某一评估等级的企业才可将数据资产列入财务报表。
此外，近期由浙江省财政厅归口，浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》省地方标准正式发布，并于2023年12月5日正式实施。该指南是国内首次针对数据资产确认制定的推荐性地方标准，也可供业界参考。
从创投行业的实操来说，投资人员在衡量企业价值时，对于拥有大量数据资源的企业，往往会给予远高于账面资产价值的溢价；而投资风控人员，在尽调评估企业的财务报表时，则往往会贴合审核口径，对已经入表的开发支出或无形资产认定做费用化调整。这两者之间巨大的鸿沟，可能恰恰指明了数据资源入表需要发展蜕变的方向。我们所追求的，正是新经济企业估值与资产账面价值差的不断缩小，让企业的财务报告能够更真实、完整、公允地反映其经营实质。
