孙 玮 徐婷婷

摘 要

关键词

数据资产入表是数据资源要素资本化的会计报表体现，是企业在数字经济时代加快推进新质生产力的重要方 式，但实务中针对数据资源的确权机制、数据资产入表的内控管理体系、数据资产入表的支撑性材料等仍处 于实践探索阶段。本文基于对财政部发布的相关指导文件及标准的理解，以及数据资产入表价值认定上的重 点和难点，探讨市场主体如何搭建数据资产入表的内控管理流程和规范，以及财务报表审计中的应对策略。
数据资产入表 数据治理 内部控制 审计

一、引言
目前我国正处于数字化转型加速发展阶段，数字技 术的应用正不断推动着经济社会的发展和创新，催生新 质生产力的发展，因此越来越多的市场主体在数字化创 新中产生了数据资源，如何通过会计语言体现其真正的 价值，反哺企业的科技创新，是数据资产入表的研究意 义所在。
我国正在有序推进数据资产入表的相关事宜。至今 与数据资产入表相关的关键性制度和标准主要包括：国 务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要 素作用的意见》、财政部发布的《企业数据资源相关会 计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导 意见》、中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导 意见》等。以上政策主要针对数据资源权属、会计处理、 资产评估、公共数据资产管理等方面给出指导性意见和 处理标准。但在实际案例中，针对数据资源的确权机制、 各地方数据交易所对于数据产品登记流程、数据交易双 方及平台责任、数据资产入表的内控管理体系、数据资 产入表的支撑性材料等仍处于探索阶段，主要还是基于 各行业专家对于相关文件的解读和应用，还未形成统一 标准。
本文就对有关数据资产入表相关的制度和标准的 理解，结合目前市场上观察到的数据资产入表相关案例， 对市场主体如何搭建数据资产入表的内控管理流程和 规范，以及在财务报表上核算应关注的重点和审计中的 应对策略进行研究，以期提高注册会计师对企业的数据 资产入表价值咨询和审计应对的能力。
二、数据资产入表的价值认定和计量难点
数据资产是指企业拥有或控制的、未来能够为企业 带来经济利益的数据资源。相较于传统意义上的有形 资产，数据资产与诸如软件、著作权等软件开发类型的 无形资产更加相似，具有无形资产的特征；其次，由于

所产生数据资源的应用场景不一样，其内容也千差万别， 加之很多情况下数据资源的产生是无意识的伴生过程， 这些特点无疑增加了数据资源资产化入表的难度。
（一）数据资源资产化入表，其初始计量存在一定 困难
1. 数据资源是否符合资产定义存在一定挑战。根据 企业会计准则的定义，资产是企业在过去的交易或事项 中获得经济利益的资源，这种资源具有未来能够产生现 金流入或其他经济利益的潜力。资产最重要的特征之一 是未来能够给企业产生现金流入或其他经济利益，但 从数据资源的特征来看，其具有明显的形式多样性、快 速且近乎零成本复制性、价值易变性等特点，这都导致 数据资源很有可能由于被大量复制而丧失稀缺价值，或 者是由于在不同商业应用场景表现出不同的使用价值， 因此很难去定义、量化数据资源未来所能产生的经济利 益流入。要想准确地识别出可以资产化入表的数据资 源，就需要根据不同的数据分类和应用场景来分析预测 经济利益流入情况，但存在比较大的主观性和专业技术 性，难以制定统一的标准。
2. 数据资源资产化相关成本的识别存在一定难点。 对于外购数据资源资产化入表，其相关成本的识别较为 简单，一般和外购其他资产一致，包括支付的购买对价、 相关税费和相关的数据整理成本等附加成本。对于自产 数据资源资产化入表，首先要明确的就是资产“资本化” 的时点，包括开始资本化的时点和结束资本化的时点， 只有在此期间发生的应该归集到相关数据资源生产上 的支出，才可以被计入数据资源的价值。企业自产数据 资源分为自己使用的数据资源和对外销售的数据资源。 对外销售的数据资源一般作为公司的产品进行销售，已 经经过了成熟的研发阶段，在其进入生产环节时可以作 为资产“资本化”时点的开始，其完成验收时可以作为资 本化时点的结束，处理相对容易；而自己使用的数据资 源，一般是为突破新技术自行研发产生或经营过程中伴

生，在产生同时也面临消耗的问题，且需要按照 无形资产准则的要求，界定好内部自用数据资源 研究阶段和开发阶段的划分标准，特别是进入开 发阶段的数据资源是否已经具备了形成一项新产 品或者新技术的条件，目前较少有行业惯例和相 关交易案例参考。同时，生产经营过程中伴生的 数据资源，其相关成本还与生产经营发生的成本 相互交织，如何采用合理的方法将生产经营成本 和伴生数据研发成本划分核算，也是一个难点。
（二）属于无形资产类数据资产的摊销期限 认定存在一定困难
数据资源由于其快速且近乎零成本复制性、 可加工性、多次衍生性、价值易变性等特点，其在 使用过程中的经济使用寿命受到了可以被重复利 用，在新的场景可挖掘出新的使用价值，较难合 理地进行预估，若采用无形资产通常采用的直线 法摊销可能无法体现自用数据资源经济价值变 化的规律。
（三）数据资产资源化入表，其剩余使用价值 的认定存在一定困难
数据资源资产化入表后，无论是分类为存货 或是无形资产进行核算，都需要在每个资产负债 表日进行减值测试。在执行减值测试的时候，一 个首要的核心是减值迹象的判断问题。自用的数 据资源，由于应用场景五花八门，一般都具有个 性化，因此其经济价值的波动不仅仅受到外部经 济环境的影响，也同时会受到企业自身战略变化 导致的应用场景变化的影响，相比于传统的无形 资产，其减值迹象的判断更加复杂。其次，企业 会计准则要求通过计算资产的可回收金额，并与 资产账面价值比较，当账面价值高于可回收金额 时要计提减值准备，数据资产由于尚不具备成熟 的交易市场及完整的估值体系，其可回收金额难 以准确计量，这也给减值计提造成了一定困难。
综上，为了更好地应对数据资源资产化入表 会计核算的相关要求，企业需要首先解决数据资 源是否符合资产的定义问题，在准确的识别数据 资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与 数据资源有关的经济利益的预期消耗方式的前 提下将其计入恰当的资产科目；企业再根据已分 类的资产和其本身的生命周期阶段（采集、传输、 存储、处 理、共享、销毁）确定 资产确 认时点 及 后续的计量、分摊方法，同时满足相关成本能够 可靠计量的条件，合理的归集和分摊成本，以保

证成本的完整性和准确性；待每个资产负债表日，做好信息披露， 包括但不限于明细情况、相关的会计政策和会计估计，以及可能 对企业财务报表及经营产生重要影响的数据资源情况。因此，在 上述数据资产入表的各个环节，都需要企业有完善的数据治理机 制和配套的内部控制制度、机构去实施。
三、数据资产入表相关数据治理机制和配套的内部控制制度、机 构搭建思路
（一）将数据资产入表引入战略发展层面
企业应将数据资产入表项目纳入公司战略层面决策，公司管 理层可结合自身是否可以或者希望进入数据要素市场这个新质 生产力赛道，讨论经营战略目标，进行可行性研究。确定目标后， 制定全公司从企业治理组织架构、制度规范、管理机制、绩效体 系、风险监督、审查稽核、数据产品研发、数据产品运营、技术实 现、财务管理等全方面的配套优化升级方案。
将数据资产管理职能融入公司治理组织架构（包括决策层、 管理层和执行层），是数据资产入表战略调整的重要内容，具体涉 及数据治理、IT、数据安全、市场运营、财务和法律等领域的部门， 具体可以参考图 1。其中：（1）建立数据资产管理委员会。由高层 管理人员组成，负责制定数据资产管理的政策，监督数据资产入 表的整体进程，确保其符合公司战略和法规要求。（2）建立数据资 产管理部门。作为归口管理部门，负责制定和实施问责机制与数 据质量控制机制，组织评估数据治理的有效性和执行情况。并组 织专项管理小组配合接受风险管理和内控稽核部的风险监控和 监督。（3）指定数据负责人。在各业务部门设立数据负责人或数 据管理员，他们负责本部门数据的日常管理，确保数据质量并协 调与数据资产管理团队的沟通。（4）创建跨部门协作机制。建立 跨部门的沟通渠道和协作流程，确保数据资产管理团队能与业 务部门、财务部门、信息科技部门等有效协作。（5）加强培训与教 育。为员工提供数据素养培训，确保他们理解数据资产的重要性， 以及如何在日常工作中正确处理数据。

（二）建立深入挖掘数据资源应用价值的体系
数据资产资本化过程依次可细分为业务数 据化、数据资源化、资源产品化、产品资产化、资 产资本化，其中关键一环在资源产品化，而其核 心在于如何挖掘企业数据资源的应用场景，这意 味着企业的数据资产在未来是否具有良好的变 现能力，也将是数据资产价值评估和信贷融资的 重要考量因素。
对于拟 进行数据资产入表的企业应先进行 数据资源盘点，对于原始数据的登记或者采集应 尽量做到完整、真实、准确、多样，并进行基本的 市场调研或者聘请专业的团队进行数据资产化 可行性方案的咨询，该团队成员包括但不限于资 产化咨询专家、律师、会计师、资产评估专家、合 规评估专家、税务专家等，识别出真正有价值的 以及能确权的数据，同时搭建满足法律法规的 交易场景，并针对形成的数据资产，定位其能够 给企业带来经济效益的主要方式，如企业内部降 本增效、场内及场外交易创收以及信贷融资等。
（三）搭建数据资产管理的有效机制
企业既已将数据资产入表纳入了发展战略， 也对可以深度挖掘的数据资源进行了判断和整 合，那么当数据资产入表后，其使用和存放也需 要相应建立一套有效的管理机制。企业搭建有效 的数据资产管理机制是一个系统性工程，涉及战 略规划、组织架构、制度体系、数据治理体系、平 台工具、长效管理机制和应急机制等多个维度。 通过实施有效的管理措施，组织可以确保数据资 产得到妥善管理，从而释放数据的潜力，推动业 务增长和创新。结合指导性文件要求和案例情况， 总结相关管理内容、目标和具体程序（见表 1）。
四、数据资产入表的审计重点分析
（一）A 股上市公司执行数据资产入表核算的 情况分析
通过查询国内 A 股上市公司 2024 年度第一 季度报表数据披露内容发现，对数据资产进行了 核算的共计 25 家，与 A 股上市公司总家数 5300 余家企业相比，占比不足 0.5%。通过数据和披露 内容的分析，也发现了以下情况：
1. 数据资产入表企业所属行业多样。本文对 2024 年第一季度披露了数据资产入表金额的相 关 25 家企业所属行业（见表 2）进行分析发现，目 前数据资源资产化入表的初步探索还主要集中

表 1
在信息传输、软件和信息技术服务业，大多是有代表性的数字科 技类公司，或者是原本就主营数字化平台建设实施服务的科技型 企业；其次尝试较多的主要为制造业企业和交通运输类企业，集 中在规模较大的国有大中型企业。整体行业的细分领域较为分 散，存在一定差异性。
2. 数据资产入表核算科目呈现多样化。通过统计 2024 年第 一季度披露了数据资产入表金额的上市公司科目核算情况（见表 3）发现：在 2024 年一季报中披露数据资源入表情况的上述 25 家

序号 所属行业 企业家数 具体公司简称及股票代码

1
信息传输、软件和信息技术服务 业——软件和信息技术服务业

8 盛邦安全（688651.SH） 佳华科技（688051.SH） 航天宏图（688066.SH） 拓尔思（300229.SZ）
卓创资讯（301299.SZ） 中远海科（002401.SZ） 海天瑞声（688787.SH） 开普云（688228.SH）
2 业 互联网和相关服务 1 每日互动（300766.SZ）
3 科学研究和技术服务业——专业技 术服务业 2 中交设计（600720.SH） 恒信东方（300081.SZ）
4 制造业——黑色金属冶炼和压延加 工业 2 山东钢铁（600022.SH） 南钢股份（600282.SH）
5 制造业——非金属矿物制品业 1 平安电工（001359.SZ）
6 制造业——仪器仪表制造业 1 威星智能（002849.SZ）
7 1 博敏电子（603936.SH）
8 制造业——家具制造业 1 喜临门（603008.SH）
9 制造业——汽车制造业 1 金龙汽车（600686.SH）
10 制造业——专用设备制造业 1 中信重工（601608.SH）
11 交通运输、仓储和邮政业——道路 运输业 1 山东高速（600350.SH）
12 交通运输、仓储和邮政业——水上 运输业 1 青岛港（601298.SH）
13 建筑业——土木工程建筑业 1 浙江交科（002061.SZ）
14 卫生和社会工作——卫生 1 美年健康（002044.SZ）
15 文化、体育和娱乐业——新闻和出 版业 1 中文在线（300364.SZ）
16 业 电力、热力生产和供应业 1 中闽能源（600163.SH）
合计 25
表 2
上市公司中，已有 7 家上市公司发出更正报告，取 消了数据资源入表这一事项，取消数据资源入表 相关数据的上市公司，都曾将数据资源纳入“存 货”一栏。上述调整后的 18 家上市公司中，披露 数据资源最多的科目为“无形资产”，体现了目前 主要为自研数据资源入表的特征。但针对相关数 据资产的原始数据的类型、规模、来源、权属和 核算方法的自愿披露信息披露较少，只有 2 家公 司（卓创 资 讯（301299.SZ）、中 远 海 科（002401. SZ）），进一步增加了报表使用者对入表数据资产 的理解难度。
（二）数据资产财务报表审计的应对
基于上述分析不同行业的上市公司均有数据 资产入表的尝试和需求，由于受限于数据资产的 跨学科、价值时变等特性影响，同时如前文所述， 在核算层面存在较多的难点，数据资产极易成为 管理层舞弊或违规操作的隐蔽渠道，因此审计人 员应对与数据资产相关的信息给予充分关注，特 别是对企业数据资产的准确性、完整性、披露程 度以及安全措施、内控管理等进行严谨审查，以 确保数据资产在财务报表中公允反映。
1. 关注数据资源资产入表相关内控的合规 性。数据资源资产入表的前提是公司要建立一套

较为完善的数据管理制度，以达到从数据资源发现到收集、整理、 使用、保管等一系列的合规管理，并为数据资源资产入表提供支 持依据。在审计工作过程中，应当重点关注以下几方面的内控制 度建立和执行情况：（1）公司是否按照相关规定制定了符合本单位 实际的数据资产管理制度和办法，相关管理制度是否符合行业数 据的标准规范以保证数据资源的合规性，相关管理制度是否符合 信息安全的标准以保证数据资源的安全性，特别是是否按照《数 据安全法》和《个人信息保护法》的要求，建立数据分类分级保 护制度。（2）公司是否建立了专门的数据资源管理机构，相关机构 和人员是否具备相应的专业背景，如包括财务部门、业务部门、IT 部门等相关人员综合组成。（3）公司是否按照建立的数据资产管 理制度，对相关数据资源进行了全面盘点和梳理，并形成数据资 源分级目录，制定相应的定期盘点和整理机制。（4）公司是否建立 了自产数据资源研发管理制度，详细规定了数据资源资本化的认 定标准、研究阶段和开发阶段的划分方法和依据、内部研发立项 的流程和审批方法、内部结项的流程和审批方法等。（5）实施穿行 测试，追踪一笔数据资产的入表处理过程。以典型的数据资产入 表“六步法”为例，各阶段需查阅的相应内控文件和对应的执行 依据如表 4 所示。
2. 关注数据资源资产入表初始计量的准确性。（1）结合公司 管理层数据资源资产入表路径的选择和评估，判断数据资源是否 可以资本化认定为一项资产，特别关注企业的数据资源管理机构 对数据资源未来应用场景、可能使用用途或变现途径的选择、可 能实现的经济利益流入的评估情况，是否符合企业的相关历史 经验、行业技术特征和行业监管要求，是否可以实现，必要时需 要引入专家工作。（2）判断公司数据资源资产化入表，其资本化时 点选择是否符合企业会计准则中无形资产资本化的相关条件或 存货的相关条件，是否取得了相关内外部依据可以支持资本化条 件的达成。（3）分析公司数据资源相关成本支出是否已按照目录、 单独项目进行了分类归集，针对数据资源采集、清洗、存储、处理、 保管到形成资产的过程中相关的成本因素是否均已识别完整，并 直接归集到相应的过程阶段，其相关支出的归集是否按照合理的 成本因素对应的动因分配到各个单独的数据资源资产化项目中。 数据资源入表的流程可以参考图 2 决策树模型对照评价财务核 算的准确性。
3. 关注数据资源资产入表后续计量的准确性。（1）评价公司 数据资源资产化入表后，其所形成的资产是否按照其对应的合理 的经济使用寿命预估选择了恰当的摊销期限，是否出现了摊销期 限明显超过市场同类型数据资源产品的技术周期、合同约定的使 用周期、公司内部研发技术团队结项评估时提出的经济使用寿命 的情况。（2）评价公司数据资源资产化入表后，其选择的摊销方 法是否能够反应数据资源产生经济利益流入的方式和趋势，如 是否对技术迭代较快、具有多次衍生性的数据资源采用了线性的 摊销方法，是否对长期具有使用价值的数据资源采用了加速摊销

Ⅰ . 数据资源的入表判断 Ⅱ . 数据资源的会计处理

法务部 * ：执行数据确权工作

N

IT 部 * ：进行数据治理

财务部 * ：进行数据入表的评估

财务部 * ：根据数据治理成果进行成本归集与分摊
N

的方法等；对没有明确的合同或法律规定的无形 资产，企业应当综合各方面情况，如聘请相关专 家进行论证或与同行业的情况进行比较以及借 鉴企业的历史经验等，来确定无形资产为企业带 来未来经济利益的期限，如果经过这些方式仍然 确实无法合理确定无形资产为企业带来经济利 益期限，再将其作为使用寿命不确定的无形资产。 企业有确凿证据表明无法合理估计其使用寿命 的无形资产，才能作为使用寿命不确定的无形资 产。企业是否存在随意判断认定数据资源无形资 产使用寿命不确定的情形。（3）检查管理层是否 在资产负债表日对数据资源资产化入表的项目 进行了减值测试，结合公司日常使用资产化数据

1 数据资源和数据资产的 盘点 数据资源目录
数据资产目录
2 数据合规与确权 第三方机构认证 / 数源协议
（数据来源合规、数据内容合 规、数据处理合规、数据管理 合规、数据经营合规）
3 数据质量评估 数据质量报告

4

确定场景和收益 预期经济利益的可行性报告
数据资产血缘分析（建立企业 内部数据资产价值评估体系 -- 结 合数据资源分类、业务交互需 求和商业应用场景，开展对相 关数据资源相关经济价值的衡 量和评价）
5 相关成本的合理归集与 分摊 成本归集和分摊报告（成本归 集和分摊方法、具体成本归集 分摊计算表等）
6 列表与披露 年度报表

图 2
数据资产入 表决策树 模型

表 3
2024 年第一 季度披露数 据资产的上 市公司入表 科目统计

表 4
数据资产入 表“六步法” 穿行测试

1 信息传输、软件和信息技术服务业—— 软件和信息技术服务业
信息传输、软件和信息技术服务业—— 互联网和相关服务
科学研究和技术服务业——专业技术服 务业
制造业——黑色金属冶炼和压延加工业
制造业——非金属矿物制品业
制造业——仪器仪表制造业
制造业——计算机、通信和其他电子设 备制造业
制造业——家具制造业
制造业——汽车制造业
制造业——专用设备制造业
交通运输、仓储和邮政业——道路运输 业
交通运输、仓储和邮政业——水上运输 业
建筑业——土木工程建筑业
卫生和社会工作——卫生
文化、体育和娱乐业——新闻和出版业
电力、热力、燃气及水生产和供应 业——电力、热力生产和供应业
合计 8 4 2 8
2 1 - 1
3 2 - 2
4 1 - 2
5 1 - 1
6 - - 1
7 1 - 1
8 - - 1
9 - - 1
10 - - 1
11 1 - 1
12 1 - 1
13 - 1 1
14 - 1 1
15 1 - 1
16 - - 1
13 4 25

资源的应用场景经营情况，同时查看同行业上市公司的业务开展 情况，评价数据资源应用场景对应市场是否发生较大变化，再结 合数据的时效性、产品技术迭代、企业发展战略调整、应用场景 变化趋势等评价数据资源资产是否存在减值迹象。（4）针对存在 减值迹象的数据资源资产，管理层是否聘请了专家进行了可回收 金额的评估，并据此做出了减值金额的充分计提。

作者单位 中汇会计师事务所