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安恒信息DAS西湖論劍

重磅戰略成果年度巨獻未經許可，不得以任何方式復制或抄襲本書之部分或全部內容。版權所有，侵權必究。2024企業數據資源入表實

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指導單位杭州高新開發區（濱江）“中國數谷”建設工作領導小組杭州高新技術產業開發區（濱江）財政局杭州市注冊會計師協會

“中國數谷”數據要素合規委員會支持單位杭州市財政局杭州市數據資源管理局參編單位杭州安恒信息技術股份有限公司杭州數據交易所有限公司中國軟件評測中心（工業和信息化部軟件與集成電路促進中心）天冊律師事務所立信會計師事務所(特殊普通合伙)浙江分所銀信資產評估有限公司中企鏈創（北京）科技有限公司北京航空航天大學浙江鐸倫律師事務所

杭州芝蘭健康有限公司前言在數字經濟時代，數據資源已成為企業核心競爭力的關鍵因素。2023年8月1日，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱《暫行規定》），正式拉開了我國企業數據資源入表的大幕?！镀髽I數據資源入表實踐白皮書》正是基于這一背景，旨在強調數據資源入表的必要性，并為企業提供一套全面且系統科學的方法論和實踐指南。白皮書深入探討了數據資源的盤點、合法擁有判斷、成本計量、收益判斷以及確認登記等關鍵環節的方式方法，突顯了在當前數字經濟的時代下，企業通過實踐數據資源入表工作，優化數據資源，實現數據資源的高效管理，是支撐業務增長和創新的必要手段。白皮書的內容不僅包括對數據資源入表各階段的詳細指導，還提出了一種方法，能夠系統展示數據資源的應用價值，這一方法對于幫助企業解鎖數據潛能、推動數據驅動決策具有重要意義。通過實踐穿透，白皮書還針對安全行業展示了數據資源入表的實際應用案例，進一步增強了其實操性和行業落地性?！镀髽I數據資源入表實踐白皮書》也指出了當前企業在數據資源入表方面面臨的挑戰，并為這些挑戰提供了解決方案和建議。它為企業提供了一套簡潔高效的步驟和科學的工具，旨在幫助企業更準確地衡量和利用其數據資源，是支持企業邁向更高效、更有序的數據資源入表實踐的重要參考資料。企業數據資源入表實踐白皮書-2024（按首字母順序排序）（按首字母順序排序）企業數據資源入表相關原則4政策背景5數據要素相關政策

數據資源入表的背景56數據相關概念6數據相關定義

數據的形態轉變可入表的數據資源867入表數據資源的要求入表數據資源的分類88企業數據資源入表實踐白皮書企業數據資源的收益判斷26判斷框架

26判斷對象基本屬性及基本特征27判斷依據判斷方法的介紹2728企業數據資產的確認登記32企業數據資產登記的政策背景32各地企業數據資源探索資產化實踐33企業數據資產登記的必要性34企業數據資產登記的功能34企業數據資產登記法律效果35企業數據資產登記方法36企業數據資源入表成果展現38企業數據資源報告39企業數據資源入表實踐框架10企業數據資源入表實踐框架11實踐框架

11企業數據資源入表服務

12企業數據資源盤點

13企業數據資源盤點的背景與目標13企業數據資源盤點的挑戰

14企業數據資源盤點的實施方案14企業數據資源入表涉及一系列法律判斷17理論基礎法律問題工作步驟171718企業數據資源的成本與后續計量19理論基礎

19企業數據資源會計類別的確定19作為無形資產的數據資源20作為存貨的數據資源

22成本與后續計量的難點

24成本計量的建議

25企業數據資源入表實踐案例40安全行業數據資源盤點實踐41數據資源發現與錄入41安全行業數據資源成本計量實踐42安全行業數據資源合規實踐43數據資源合規事實與盡調清單43數據資源合規法律方案與分析意見44安全行業數據資源收益判斷實踐45判斷方法與材料準備判斷過程判斷結果454750安全行業數據資源確認登記實踐51安全行業數據審計實踐51安全行業數據入表成果展現52目錄CONTENTS自2016年以來，如表1所示，我國發布了若干關于推動數據要素市場化發展的文件，對于數據要素市場的發展起到了巨大的作用。政策背景表1我國數據要素相關政策企業數據資源入表相關原則數據要素相關政策發布時間文件名相關內容《“十三五”國家信息化規劃》中共中央、國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》國務院國有資產監督管理委員會《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》中共中央辦公廳、國務院辦公廳《建設高標準市場體系行動方案》中共中央、國務院《知識產權強國建設綱要（2021-2035年）》國務院《“十四五”國家知識產權保護和運用規劃》國務院辦公廳《要素市場化配置綜合改革試點總體方案的通知》中央網信辦《國家“十四五”信息化規劃》中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中共中央、國務院《數字中國建設整體布局規劃》國務院知識產權戰略實施工作部際聯席會議辦公室《2023年知識產權強國建設綱要和“十四五”規劃實施推進計劃》財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》財政部《關于加強數據資產管理的指導意見》國務院國有資產監督管理委員會《關于優化中央企業資產評估管理有關事項》2016年12月2020年3月2020年9月2021年1月2021年9月2021年10月2021年12月2021年12月2022年12月2023年2月2023年7月2023年8月2023年12月2024年1月完善數據資產登記、定價、交易和知識產權保護等制度，探索培育數據交易市場。提出要加快培育數據要素市場，發展數據登記結算等市場運營體系。提出促進國有企業數字化、網絡化、智能化發展，增強競爭力、創新力、控制力、影響力、抗風險能力，提升產業基礎能力和產業鏈現代化水平。建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用。提出研究構建數據知識產權保護規則明確研究構建數據知識產權保護規則發展數據資產評估登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系，穩妥探索開展數據資產化服務。提出發展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系。圍繞數據產權、流通交易、收益分配、安全治理為重點提出二十條政策措施。率先提出數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權“三權分置”的中國特色數據產權制度框架，并強調研究數據產權登記新方式。加快建立數據產權制度，開展數據資產計價研究，建立數據要素按價值貢獻參與分配機制。加快數據知識產權保護規則構建，探索數據知識產權登記制度，開展數據知識產權地方試點。加強企業數據資源管理，規范企業數據資源相關會計處理，強化相關會計信息披露，發揮數據要素價值。在對外授予數據資產加工使用權、數據產品經營權時，在本單位資產卡片中對授權進行登記標識。要求加強重大資產評估項目管理；進一步優化資產評估和估值事項；健全完善知識產權、科技成果、數據資產等資產交易流轉定價。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據入表，需先將數據資源確定成數據資產后方能入表。出于以下兩點原因，本白皮書沿用“數據資源入表”一詞：1、參考財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》中

“數據資源”一詞；2、本白皮書主要突出從數據資源開始，通過多方合作確定為數據資產，并最終實現入表的操作方法；在整個操作鏈路中的多數時間，處于將數據資源確定成數據資產的過程中。企業數據資源入表相關原則0405數據資源入表的背景隨著經濟形態的轉變，我們正見證一個從以物質商品和制造業為主導的工業經濟，向以知識、信息、和服務為核心的數字經濟的演進。在這個知識經濟中，無形資產，尤其是數據資源，成了企業價值的重要組成部分，其重要性甚至超過了傳統的實物資產。企業不再僅僅依賴實物資產來創造價值，而是通過利用數據分析來指導決策，優化運營，和增強用戶體驗。隨之而來的是服務和平臺經濟的興起，這改變了生產和消費的方式，加速了信息流通和資源優化配置。此外，價值創造的路徑變得更為多樣化，企業開始通過數據分析提供個性化服務，利用網絡效應構建生態系統，以及通過開放創新加速產品和服務的開發。與經濟形態的轉變并行的是技術的快速進步，這為數據資產的收集、存儲、分析和應用開辟了新的可能性。云計算技術讓企業能夠更靈活地訪問計算資源和數據存儲，從而支持大規模的數據處理和分析。這進一步促進了遠程工作和協作的發展。大數據技術和先進的分析方法，如機器學習和人工智能，極大地增強了企業從數據中提取洞見、預測趨勢和制定個性化策略的能力。此外，區塊鏈技術提供了一種安全、透明、去中心化的數據記錄和交易驗證機制，而物聯網技術通過使設備智能化并互聯，收集大量實時數據，為自動化、遠程監控和優化運營提供了可能。這種經濟和技術的雙重轉變要求企業重新思考它們的業務模式和戰略，同時對會計和財務報告提出了新的挑戰。尤其是在評估和報告數據資產、衡量和披露數據資產的價值方面，需要更加精確和全面的方法。在這個過程中，會計準則和實踐必須不斷適應，以準確反映基于技術的資產和經濟活動，確保財務報告的真實性和透明度。數據相關概念企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表相關原則數據相關定義2023年8月1日，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱《暫行規定》），正式拉開了我國企業數據資源入表的大幕。2023年12月31日，財政部補充印發了《關于加強數據資產管理的指導意見》，進一步對入表數據的管理提出了要求。然而，產業界與學術界經過近十年的探討，對于數據相關的名詞的定義仍尚未統一。數據的定義：全國包括上海、重慶、深圳、廈門在內的多地數據條例中，將數據寬泛地定義為“任何以電子或者其他方式對信息的記錄”。中國信通院對數據具體分析后，認為數據是“是對客觀事件進行記錄并存儲在媒介物上的可鑒別符號、是對客觀事物性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或物理符號的組合，是一種客觀存在的資源”。國際數據管理協會（DAMA）從數據的作用角度出發，認為數據“是以文本、數字、圖形、圖像、聲音和視頻等格式對事實進行表現”。數據資源的定義：“數據資源”是大數據領域的一個較新的詞匯，于2020年7月報全國科學技術名詞審定委員會批準，準予向社會發布試用，數據資源一詞的具體定義尚在實踐與探索中?！吨腥A人民共和國數字經濟促進法（專家建議稿）》中定義數據資源為：“以電子化形式記錄和保存的具備原始性、可機器讀取、可供社會化再利用的數據集合，包括公共數據和非公共數據”。數據資產的定義：中國信通院認為數據資產是“由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源，如文件資料、電子數據等”。學術界認為數據資產是“擁有數據權屬、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集”。數據的形態轉變企業數據資源形態轉變的整體路徑，如圖1所示：數據原礦：在企業生產生活系統中源源不斷產生的所有原始數據稱為數據原礦。數據資源：將數據原礦經數據資源化的過程可以形成數據資源，數據資源化過程包括數據存儲、數據治理、數據加工等操作。數據資源包括數據集，數據產品，數據服務等。在數據原礦基礎上，經過數據資源化，可以形成數據集類型的數據資源。進一步結合業務場景，通過再加工的方式，可以進一步形成數據產品（如平臺、應用程序等）、數據服務等形態的數據資源。數據資產：數據資源經過了合法擁有確認、成本計量、經濟利益流入的判斷后成為數據資產。入表操作：參考《暫行規定》，入表操作在確認數據資產的前提下，將數據的脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出，以及數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等費用填入資產負債表中，并由會計師事務所審查確認的過程。圖1數據形態轉變示意圖數據原礦數據資源數據資產入表操作資源化數據存儲數據治理數據加工…包括數據集數據產品數據服務資產化合法擁有成本計量形成收益0607入表數據資源的要求根據《暫行規定》中對可入表的企業數據資源的定義：“本規定適用于企業按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理”，可以總結出，同時滿足以下三個特點的數據資源均可入表：企業合法擁有與控制：企業對數據資源擁有的合法性源自合同性權利或其他法定權利，無論這些權利是否可以從企業或其他權利和義務中轉移或者分離。成本可計量：企業一項數據資源投入的成本可以被準確地量化和表示為一個具體的數值。在會計準則中，能夠對數據資源的獲取成本進行準確計量是其被確認為資產并在財務報表中體現的一個基本條件。預期會給企業帶來經濟利益：數據資源被認為能夠在未來通過產生收入、節省成本、提高效率、提供融資便利、增加投資回報或以其他方式為企業創造價值。入表數據資源的分類當下，數據、數據資源、數據資產等熱詞正被廣泛使用的同時，造成了同一詞語在不同領域不同場合使用混亂的情況。本節通過枚舉的方式詳細探討可入表的數據資源形態，以便在正式探討入表方法前對背景達成統一。根據財政部對于《暫行規定》的解讀，可入表的數據資源包含多種形態，例如：數據集：數據集指的是企業在其運營和管理過程中產生、收集、存儲和加工利用產生的所有數據和信息。這些數據覆蓋了企業的各個方面，包括但不限于財務數據、客戶信息、產品數據、市場分析、員工記錄、生產和供應鏈信息等。數據產品：數據產品是基于數據的加工和分析而創建的，旨在滿足特定用戶需求的產品或服務。它們可以是信息洞察、數據驅動的工具、應用程序或平臺，為最終用戶提供價值，使用戶能夠基于數據做出更好的決策、提高效率或獲得新的洞察。數據產品的開發通常涉及數據收集、處理、分析和可視化等步驟，目標是將原始數據轉化為易于理解和使用的格式。數據服務：企業將內部數據資源和數據分析能力，轉化為對外部客戶或合作伙伴提供的數據驅動的解決方案或服務。這些服務借助企業的數據資產，結合數據分析、數據挖掘和機器學習等技術，為用戶提供洞察、預測、優化建議或其他形式的價值。可入表的數據資源企業數據資源入表實踐白皮書-20240809企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架企業數據資源入表實踐框架企業數據資源入表實踐框架實踐框架企業將數據資源入表的工作是一項復雜而全面的任務，它不僅涉及企業內部多個部門的密切合作，如財務部門、數據部門、法務部門等，還可能涉及與外部企業和機構的協作。財務部門負責統計數據資源的成本、銷售數據等信息，并確保數據資源的會計處理符合會計要求；數據部門則負責統計數據成本來源、價值實現路徑等信息；法務部門需要確認數據的收集和使用遵循相關的合規要求。會計師事務所、律師事務所、交易所、評估機構、咨詢公司也會參與到數據入表咨詢、數據合規評估、數據資產登記、入表審計等環節。參照數據資產的定義，數據合規評估、數據成本計量和數據收益判斷為企業數據資源入表的必要環節。這一跨部門、跨企業的合作確保了數據資源入表工作的全面性和準確性，幫助企業有效管理和利用其數據資源，增強競爭力和市場地位。如圖2所示，企業數據資源入表的實踐主要包括六個環節：數據盤點：這是一種旨在審查和評估組織持有的數據資源的系統性的方法。隨著企業數字化轉型的推進，企業所擁有數據的總量爆炸式增長、數據的類型多樣，組織面臨著如何有效發現、管理、保護和利用這些數據資源的問題。數據資源盤點通過系統性地審查和評估企業已有的情況，全面地盤點企業已有的數據資源及相關信息，為企業數據資源入表提供基礎。合法擁有：這是對企業擁有的數據資源的合法性系統性的判斷過程?；跀祿Y源盤點的結果，展開數據資源合法性確認工作，篩查確保組織入表的數據資源是在法律和倫理框架內獲取、使用和處理的。成本計量：成本計量是通過對組織獲取、維護、存儲和處理數據資源所涉及的全部成本的評估和計算。成本計量的結果一方面可以作為歷史成本作為入表初始計量的基礎，另一方面可以作為成本法數據價值評估的依據。圖2企業數據資源入表整體流程合法擁有資產登記收益判斷資源入表盤點策略盤點方法成果輸出主體合規來源合規內容合規流通合規合規審查登記審查登記公示頒發證書質量評估價值評估無形資產存貨流程

數據盤點工作內容成本計量初始計量后續計量開發支出入表核查信息披露審計報告*虛線框為建議步驟1011圖3企業數據資源入表服務框架收益判斷：數據資源收益判斷是針對完成合法擁有確認的數據，從對企業帶來經濟價值流入的角度，分析和確定數據資源價值的過程。數據資源的收益判斷，是將企業數據資源確認為企業數據資產的前提條件。數據資源價值評估是數據資源收益判斷的常見手段之一，可以通過評估數據資源的價值判斷數據資源對企業帶來的經濟價值。目前，價值評估的結果雖然無法直接在資產負債表中體現，但可以作為數據資源公允價值的參考，用于融資等操作。資產登記：企業數據資源經過合法擁有、成本計量、收益判斷后，可以確認為企業數據資產。數據資產登記是指對數據資源及其產權進行登記的行為。具體而言，是指經登記者申請，數據資產登記機構將有關申請人的數據資源的權屬及其事項、流通交易記錄記載于系統中，取得數據資產登記證書，并供他人查閱的行為。資源入表：根據《暫行規定》中的規定，通過將滿足入表數據資源中要求的數據資源分別確定為無形資產或者存貨的方式，納入企業資產負債表的過程。入表核查：會計師事務所參照《暫行規定》中的要求，對企業實際情況進行核查后，出具審查報告，披露企業數據入表相關實際情況的過程。企業數據資源入表服務企業數據資源入表服務的目標是通過一站式、專業化的服務，幫助企業識別高價值數據資源、并及時轉化為數據資產反映到財務報表上，客觀得反映高價值數據對企業的真實、合法資產價值，為企業的資產負債、盈利能力甚至投資決策提供有效依據，滿足國家數據資產管理法律法規和監管要求，占領數據要素新賽道，深度開發數據資產潛力，贏得更多商業機會和競爭優勢。數據資源入表服務的工作框架如圖3所示，涉及“明確入表數據資產、數據合規、檢視數據資產管理體系，開展數據資產評估、數據資產入表”以下四個工作環節。企業數據資源入表實踐白皮書-2024階段一：明確入表數據資產1

制定數據資產入表規則《數據資產合規法律意見書》2《數據資產評估報告》數據合規審查數據治理合規內容經營管理處理高價值數據資產識別數據質量評價數據資源分類分級數據成品生命周期數據資產經濟行為數據價值評價數據安全風險管理-三道防線視角&數據安全合規策略管理&數據全生命周期安全國內數據資產管理法律法規和監管要求法律層面：網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法監管要求和行業部門規章層面：財政部《關于加強數據資產管理的指導意?》/《企業數據資源相關會計處理暫行規定》、國標委《信息技術服務數據資產管理要求》管理和技術規范層面：數據安全與個人信息保護相關國標（個人信息安全規范、數據安全成熟度模型等）、各行業數據安全與個人信息保護相關管理和技術規范數據二十條業務戰略數據資產質量評估數據產品質量評估分配數據要素外購/出售數據識別內部研發數據識別核心業務場景識別數據分類分級結果典型數據應用場景識別數據權屬梳理數據資源持有權數據加工使用權數據產品經營權數據產權證書合規數據資源范圍合規數據資產歸類合規披露義務合規數據治理合規管理保障組保保障技術保障制度保障管理對象數據資產管理體系管理過程數據采集與存儲企業數據治理情況

數據應用與價值實現數據安全與隱私保護數據資源數據產品數據服務123無形資產判定存貨判定實施數據資產入表財務入表成本歸集與分攤《數據資源報告/第四張表》DCMM數據管理能力成熟度模型國標《數據資產管理要求》借鑒業內成熟方法論參考組織轉型戰略和法律監管要求階段二：數據合規階段三：檢視數據資產管理體系開展數據資產評估階段四：數據資產入表典型數據應用場景高價值數據資產清單/數據資源目錄數據資產各權力主體清單及權責關系圖/《數據資產登記證書》來源成本法數據收益法市場法數據資產運營與商業變現數據安全技術應用數據深化應用數據交易…企業數據資源盤點企業數據資源盤點的背景與目標

在企業數據資源盤點的過程中，我們的目標是全面、準確地掌握企業的數據資源狀況。這些問題涵蓋了數據資源的種類、數量、存放位置、管理責任以及數據資源的重要性和等級等多個方面。首先，我們需要弄清楚企業到底有哪些數據資源。這是一個對數據資源進行分類的過程，通過詳細梳理和歸納，將企業的數據資源根據業務情況實現進一步的劃分。這樣的分類有助于我們更好地理解數據的構成和用途，為后續的數據管理和應用提供基礎。其次，我們需要了解企業到底有多少數據資源。這包括數據資源的存量和增量兩個方面。存量數據資源指的是企業目前已經擁有的數據資源，而增量數據資源則是企業在存量數據資源基礎上新增的部分。通過對這些數據的統計和分析，我們可以了解企業的數據資源規模，為數據資源的存儲、備份和災備等提供決策依據。接下來，我們需要明確企業數據資源存儲在什么地方。這涉及數據的存儲方式和取用方式。我們需要梳理企業數據資源的存儲架構，包括哪些系統、數據庫或云存儲平臺用于存儲數據資源，以及數據資源的訪問權限和取用流程。這樣，我們才能在需要時快速定位到相關數據資源，并確保數據資源的安全性和可用性。此外，我們還需要弄清楚企業數據資源是由誰在管理。這包括數據資源的歸屬部門和責任人。明確數據資源的歸屬部門有助于我們了解數據資源的來源和流向，而明確責任人則可以確保數據資源的準確性和完整性。通過明確管理責任，我們可以建立起一套有效的數據資源管理機制，確保數據資源的有效利用和保護。最后，在盤點出的數據資源中，我們需要識別哪些是重要數據資源，哪些是保護數據資源。這需要對數據資源進行分級處理，關注數據資源的分級、數據資源等保與安全、共享條件和范圍。重要數據資源是企業運營和決策的關鍵支撐，需要得到特別的保護和管理；而敏感或保護數據資源則涉及企業的商業秘密、客戶隱私等敏感信息，需要采取更加嚴格的安全保護措施。通過識別重要數據資源和保護數據資源，我們可以建立起一套完善的數據資源保護機制，確保企業數據資源的安全性和合規性。綜上所述，企業數據資源盤點是一個全面、系統的過程，需要我們從多個角度對數據資源進行深入地分析和梳理。通過弄清楚企業有哪些數據資源、有多少數據資源、數據資源存放在什么地方、由誰在管理以及哪些數據資源重要和受保護等問題，我們可以建立起一套完整的數據資源目錄或資源清單，為企業數據資源治理和應用提供有力的支持。企業數據資源入表實踐框架結構化數據非結構化數據1213圖4企業數據資源盤點方法企業業務價值鏈、數據應用場景調研業務對象梳理業務概念模型數據資源目錄數據項定義物理模型企業數據歸集業務實體屬性定義企業數據現狀調研業務視角技術視角自頂向下自底向上業務場景業務數據企業數據資源入表實踐白皮書-2024從業務的視角來看（自頂向下），如圖4所示，數據資源盤點始于對企業業務價值鏈的深入調研。通過深入了解企業每個業務環節的數據需求和使用情況，明確數據在企業運營中的價值和作用。在此基礎上，進一步梳理業務對象，構建業務概念模型，并定義業務實體的屬性。這些工作為我們提供了業務邏輯層面的數據資源描述，為后續的數據資源目錄編制提供了堅實的業務基礎。同時，技術的視角（自底向上），如圖4所示，企業從數據資源存儲位置出發，全面地審視企業現有的數據資源，包括它們的來源、存放方式、使用情況等，形成統一的企業數據資源目錄。再從企業數據資源地圖出發，確定企業數據權屬，遍歷企業數據價值實現路徑，以達到企業數據資源梳理的目的。在實際操作過程中，也可以采用自頂向下與自底向上相結合的方法，以提升數據資源盤點的準確性和完整性。無論是自頂向下還是自底向上的視角，最終的目標都是為了編制數據資源目錄這一交付物。數據資源目錄是對企業數據資源的全面梳理和分類，它涵蓋了數據的來源、流向、格式等關鍵信息，為企業提供了清晰、準確的數據資源視圖。通過數據資源目錄，企業能夠全面了解自身的數據資源狀況，為數據資源入表提供有力的支持。企業數據資源盤點的流程明確梳理內容及范圍調研與分析與企業內部相關部門進行溝通，了解各部門的數據資源需求、使用情況和存在的問題；收集現有的數據資源清單、數據字典、數據產品、數據服務API等相關文檔，進行初步分析；評估現有數據資源的規模、質量和分布情況，為后續的數據資源盤點提供基礎。確定盤點范圍根據調研結果，明確哪些數據資源需要納入盤點范圍，哪些可以排除在外；區分核心數據資源和非核心數據資源，以便在盤點過程中有所側重；制定數據資源分類標準，如按業務類型、數據資源性質、使用頻率等進行分類。確定實施方案確定詳細的數據資源盤點的流程、方法和技術手段；確定所需的數據資源收集工具、處理軟件和存儲設備等資源；確定數據資源質量控制和校驗的標準和程序，確保盤點數據資源的準確性。確定盤點的模板設計模板結構根據數據資源的特點和需求，設計模板的基本結構和字段；考慮模板的易用性和可擴展性，方便后續的數據錄入和維護。數據資源清單收集整理收集與整理數據根據確定的盤點范圍，對盤點范圍內的信息系統部署情況進行確認；根據具體情況，使用數據資源盤點工具，自動化收集數據資源相關信息；對于無法自動化收集的部分元數據信息，采用人工方式收集與整理；審核與校驗a.對完成的數據資源目錄的內容進行初步審核，檢查其完整性和準確性。企業數據資源入表實踐框架企業數據資源盤點的挑戰在企業數據資源盤點的過程中，所面臨的挑戰可謂復雜多樣。這些挑戰主要源于數據資源來源的多樣性、數據資源種類的多樣性、數據資源存放的分散性以及數據資源所屬的模糊性等方面。接下來，我們將對這些挑戰進行更詳細地分析：企業數據資源來源的多樣性給數據資源盤點帶來了顯著的挑戰。以本文提到的三種核心數據資源——數據集、數據產品、數據服務為例，它們僅僅是構成企業復雜數據體系的冰山一角。具體到數據集這一層面，其來源更是豐富多樣，包括但不限于內部的業務系統、各類數據庫、外部網站、社交媒體、合作伙伴共享的數據，乃至第三方服務等。每個數據來源都有自己獨特的數據格式、結構和標準，這使得數據整合和統一變得異常困難。數據資源種類的多樣性也是企業數據資源盤點面臨的一大難題。本文提及的三種核心數據資源形態——數據集、數據產品、數據服務，僅是企業龐大數據體系中的一部分。以數據集為例，包括結構化數據（如數據庫中的表格數據）、非結構化數據（如文檔、圖片、視頻等）、半結構化數據（如XML、JSON等格式的數據）等。每種數據資源類型都有其獨特的處理和分析方法，需要在盤點過程中進行區別對待。同時，不同類型的數據資源之間可能存在關聯性和互補性，需要我們建立合理的數據資源關聯模型，以充分利用各種數據資源的價值。這需要我們具備跨領域的知識和技能，以便更好地理解和利用各種數據資源。數據資源存儲的分散性也給企業數據資源盤點帶來了極大的挑戰。在企業中，數據資源可能分散存儲在多個不同的系統和平臺中，包括本地服務器、云存儲、外部存儲設備等。這種分散性不僅增加了數據資源管理的復雜性，還可能導致數據資源之間的不一致和冗余。數據資源所屬的模糊性也是企業數據資源盤點中需要面對的重要挑戰。在某些情況下，數據資源的歸屬和責任人可能并不明確，導致數據資源的管理和使用存在模糊地帶。這可能導致數據資源的重復錄入、遺漏或誤用等問題，影響數據資源盤點的準確性和可信度。企業數據資源盤點的實施方案企業數據資源盤點的框架數據資源盤點是一項綜合性的工作，旨在全面了解、掌握并優化企業數據資源的使用。這項工作涉及企業的多個層面，需要跨部門協作，可以從業務視角和技術視角兩個角度出發，確保數據資源得到高效、準確的管理和利用。1415理論基礎

《中華人民共和國會計法》《企業會計準則》等相關法律法規對應當列入資產負債表的項目進行了規定。2023年8月1日財政部印發的《暫行規定》則在會計法及會計準則框架下對數據資源入表進行了更為詳細的規定。根據《暫行規定》，數據資源入表的前提是企業對數據資源的合法擁有和控制，即應確認企業合法合規地對數據資源享有相應產權。關于如何認定數據資源的產權歸屬，現行法律雖然尚無專門的直接規定，但中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“《數據二十條》”）對探索建立數據產權制度給出了政策指引。從整個法律體系來看，《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》（以下分別簡稱“《網絡安全法》”“《數據安全法》”“《個人信息保護法》”）主要從義務角度對與數據處理相關的活動進行了規定；《中華人民共和國民法典》（以下簡稱“《民法典》”）總則編、物權編中關于財產權取得的相關規則，為數據權屬認定提供了基礎性參考；權利主體可以通過恰當的合同約定繼受取得數據產權、保護自身在數據交易流通過程中的權利；數據相關要素在符合獨創性要求的情況下能夠受到知識產權法的保護；數據在涉及商業秘密或競爭秩序時也能受到反不正當競爭法的保護。同時，全國各地政府以推動數據要素高效流通為發展導向，也陸續出臺相關規范性文件。這些積極的立法探索，為我們理解和判斷數據權屬相關問題提供了豐富的素材和指引。此外，目前已有不少關于數據權益保護的司法判例，雖然均是從反不正當競爭法角度對數據權益進行保護，但不少判決的裁判理由對數據財產性權益相關問題進行了深入分析，為我們理解相關問題提供了重要參考。法律問題

企業數據資源入表過程涉及的具體法律問題包括：在確認某項數據資源能否入表的過程中，需要從法律角度對數據資源的法律屬性、持有狀態、權利歸屬進行判斷。《暫行規定》所規定的適用范圍為：“本規定適用于企業按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理?！逼渲小昂戏〒碛小薄翱刂啤倍夹枰獜姆缮线M行界定和判斷，且會計意義上的“控制”不僅指事實控制，更多地是指享有使用權，需要進行法律上的認定。在判斷企業對數據資源是否合法擁有時，需要對相應數據的交易、授權或自主生產等情況進行考察，需要對數據來路的合法合規進行溯源。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架b.使用自動化工具或人工方法對數據進行校驗，確保數據的質量和一致性。

c.根據審核和校驗結果，對數據進行必要的修改和完善。整合數據資源目錄將編寫完成的數據資源按照分類分級標準進行組織，形成數據資源目錄。為目錄設置索引和檢索功能，方便用戶快速查找和定位所需的數據資源。定期更新和維護數據資源目錄，確保其時效性和準確性。梳理成果并組織評審將編寫完成的數據資源進行匯總和整理，形成數據資源目錄和清單。組織相關方對數據資源目錄和清單進行評審，確保數據的準確性和可用性。根據評審結果，對數據資源目錄和清單進行修改和完善。數據資源盤點交付物數據資源盤點的最終交付物——數據資源目錄，是企業在完成數據資源盤點工作后所形成的一份重要成果。這份目錄是在入表的維度對企業內部數據資源全面梳理的匯總，是企業數據治理、數據分析和數據應用的基礎。在數據入表的實踐中，通過數據資源目錄，企業可以清晰地掌握自身的數據資源分布和狀況，并快速輸出包含數據權屬、成本、價值等關鍵信息的材料，便于數據權屬的確認、經濟流入的判斷、成本的計量，加速企業數據資源入表的進程。數據資源目錄樣表根據企業數據資源入表后續步驟所需的信息種類構建了數據資源目錄的樣表。該樣表主要包含基本信息、業務信息、以及財務信息。其中，基本信息需要向入表實踐中后續的所有環節提供；業務信息主要應用于收益判斷階段環節；財務信息主要應用于成本計量和收益判斷環節。附錄表數據資源盤點內容屬性大類基本信息業務信息財務信息屬性小類資源名稱資源編號（可選）數據來源數據來源佐證數據存儲元數據信息數據規模數據質量（可選）更新頻率數據生命周期業務/價值描述所屬業務部門價值實現路徑應用情況成本屬性小類定義數據資源的名稱數據資源的唯一標識構成數據資源的數據來源購買合同、授權協議、自研工具/平臺邏輯、操作日志數據資源在本單位內各系統中的分布情況數據資源的數據屬性組成結構，如日期格式為YYYYMMDD數據資源的記錄數、空間占用大小等描述數據資源滿足業務處理、經營管理、監管報送等需要的程度，包括真實性、準確率、連續性、完整性、及時性等衡量維度數據更新周期，如：實時、日、周、月等數據清理、遷移等相關信息，如：（1）永久保存；（2）有效數據永久保存；（3）失效數據數據資源的業務/價值的說明，數據資源價值產出的應用領域，包括數字化客戶管理、數字化營銷管理、數字化運營管理、數字化風險管理、數字化財務管理、數字化經營決策等數據資源對應的業務部門數據資源為企業創造價值流入的已知路徑數據資源的訪問熱度、引用頻次等描述數據資源獲取、加工、維護和管理所需要的成本支出企業數據資源入表涉及一系列法律判斷1617確認為存貨的數據資源披露前法律判斷對使用權受到限制、用于擔保的數據資源存貨，在企業披露其賬面價值等情況前，結合數據權利路徑、權利類型、權利范圍、權利期限、權利限制等權利信息，對數據資源權利限制狀況進行法律判斷。自愿披露數據資源信息前法律判斷對擬披露數據資源的應用場景或業務模式合法合規性，用于形成相關數據資源的原始數據的類型、規模、來源、權屬等信息，數據資源的加工維護和安全保護情況的合法合規性，數據資源相關數據產品或服務的運營模式合法合規性，重大交易事項中涉及的數據資源對該交易事項的影響及風險分析，數據資源相關權利的失效情況及失效事由、對企業的影響及風險，數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制，及企業認為有必要披露的其他數據資源相關信息進行法律判斷。理論基礎《暫行規定》明確了數據資源可以作為企業無形資產或存貨資產類別，并分別適用《企業會計準則第6號——無形資產》（財會〔2006〕3號，以下簡稱無形資產準則）《企業會計準則第1號——存貨》（財會〔2006〕3號，以下簡稱存貨準則），從會計上肯定了企業數據資源是企業資產的組成部分。企業數據資源會計類別的確定企業應在完成數據資源盤點、開展數據入表工作之初，按照企業會計準則相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告。這一判斷對于數據資產的后續計量、成本核算和財務報告都有重要影響。數據資源的性質和用途如果數據資源是為了長期使用而獲取或開發的，用以支持企業的主營業務，但并不直接出售，那么它更可能被分類為無形資產。例如，一個公司可能開發一個大數據分析平臺，用于提高其業務決策的效率和效果，這種資源就屬于無形資產。如果數據資源是為了在正常的經營周期內出售以獲取利潤的，那么它應該被分類為存貨。比如，一個數據公司收集并處理的數據包，準備出售給其他企業進行市場分析，這種資源就可以被視為存貨。3.在調查企業對數據資源的控制情況時，需要從數據安全與合規角度對數據分類分級、脫敏狀態、加密狀態、訪問控制等情況進行審查。4.在判斷是否會給企業帶來經濟利益時，涉及對數據使用場景的合規性審查。5.數據資產變更、終止確認中，同樣涉及相應法律判斷。6.信息披露需要一系列法律支持。信息披露涉及應用場景或業務模式、原始數據類型來源、加工維護和安全保護情況、有關重大交易事項、相關權利失效和受限等相關信息。從法律上講，就是在交易中披露合適的信息給交易對手，便于交易判斷和交易安全。披露事項的評審和厘清、披露本身的合規評審，均需要律師的專業支持。工作步驟企業數據資源入表過程中可以按照以下步驟開展法律方面工作：數據處理盡職調查通過出具《數據確權盡職調查清單》、現場人員訪談、平臺/App業務功能穿行測試等多種方式，對擬確權、保護數據所涉業務場景的數據處理流程進行分析，繪制擬確權、保護數據流轉生命周期圖，錨定數據收集、存儲、加工等處理環節的關鍵確權節點，對數據確權過程中關鍵節點涉及的企業數據確權前合規風險進行診斷。必要合規措施整改數據合規是數據確權的生命線。根據盡職調查階段診斷出的數據確權前合規風險，對可能影響到企業數據確權有效性、穩定性的風險點，設計專門的合規整改措施方案，以確保數據確權有效性為核心目的，指導企業從內部制度體系建設、外部數據處理行為管理等方面，完成必要合規措施整改。數據權屬法律評估立足數據不同類型、不同場景，在現行法律法規框架下，梳理數據確權法律路徑。結合企業數據合規體系建設情況，從內部數據確權制度建設、對外數據產權管理等方面，設計可行的數據確權方案。協助企業完成數據確權方案落地，并根據企業實際需求，完成模擬確權管理測試，通過協議修改、制度落地、App/小程序/H5頁面等設計優化，從數據收集貫通到數據交易側，完成數據確權管理機制的全面升級。在此基礎上，以意見書出具日已形成的數據資源為限，根據企業需求范圍，對相關數據的權屬進行分析，并出具相應數據資源權屬法律意見書。數據資源使用壽命法律判斷結合數據資源的法律有效期限、相關合同有效期限、更新時間、時效性、權利狀況、應用場景、地域限制、領域限制及法律法規限制等，協助企業對數據資源的使用壽命進行判斷。確認為無形資產的數據資源披露前法律判斷對使用壽命有限、使用壽命不確定的數據資源無形資產，在企業披露其使用壽命的估計情況及判斷依據前，結合數據資源的法律有效期限、合同有效期限等情況，對擬披露數據資源使用壽命結論的準確性進行法律判斷。對使用權受到限制、用于擔保的數據資源無形資產，在企業披露其賬面價值、當期攤銷額等情況前，結合數據權利路徑、權利類型、權利范圍、權利期限、權利限制等權利信息，對數據資源權利限制狀況進行法律判斷。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架企業數據資源的成本與后續計量1819企業數據資源入表實踐框架開發是指在進行商業性生產或使用前，將研究成果或其他知識應用于某項計劃或設計，以生產出新的或具有實質性改進的材料、裝置、產品等，開發階段的支出，同時滿足下列條件的，才能確認為無形資產：（一）完成該無形資產以使其能夠使用或出售在技術上具有可行性；（二）具有完成該無形資產并使用或出售的意圖；（三）無形資產產生經濟利益的方式，包括能夠證明運用該無形資產生產的產品存在市場或無形資產自身存在市場，無形資產將在內部使用的，應當證明其有用性；（四）有足夠的技術、財務資源和其他資源支持，以完成該無形資產的開發，并有能力使用或出售該無形資產；（五）歸屬于該無形資產開發階段的支出能夠可靠地計量。當一個項目技術和商業上的可行性得到證實，且企業有意并能夠完成該無形資產的開發并將其用于內部使用或出售時，相關的開發成本可以資本化。開發階段的支出總額可能包括：直接人工成本：涉及開發數據資源員工的工資和福利費用。直接材料成本：在開發過程中直接使用的材料（如設備）和服務。可分配的間接成本：與開發項目直接相關的間接成本，如項目管理相關成本。其他費用：直接可歸因于無形資產開發的其他費用，如專利申請費和獲得必要許可的費用。后續計量數據資源無形資產在賬面上以其初始確認的成本減去累計攤銷和累計減值損失來計量。其關鍵元素包括：使用壽命：企業應當于取得無形資產時分析判斷其使用壽命。無形資產的使用壽命為有限的，應當估計該使用壽命的年限或者構成使用壽命的產量等類似計量單位數量；無法預見無形資產為企業帶來經濟利益期限的，應當視為使用壽命不確定的無形資產。攤銷：攤銷是將數據資源的成本（除去其殘值）在預計的使用壽命內分攤的過程。使用壽命有限的無形資產，其應攤銷金額應當在使用壽命內系統合理攤銷。企業攤銷無形資產，應當自無形資產可供使用時起，至不再作為無形資產確認時止。企業選擇的無形資產攤銷方法，應當反映與該項無形資產有關的經濟利益的預期實現方式。無法可靠確定預期實現方式的，應當采用直線法攤銷。攤銷費用應在利潤表中相應體現，如表3所示。當無形資產是外購而來的，其初始確認成本主要為購置成本，具體包括：購買價款：包括合同中約定的考慮到的任何折扣或溢價的凈額。相關稅費：如進口關稅和非退還購置稅等，這些稅項，如果適用，也應計入無形資產的初始成本中。直接相關成本：直接歸屬于使該項無形資產達到預定用途所發生的數據脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工過程所發生的有關支出；數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理費，如律師費、專利注冊費和其他為使資產達到預定使用狀態所必須的額外費用。對于內部開發的數據資源，分為研究階段和開發階段。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業對數據資源的預期使用方式如果企業的目標是利用數據資源直接或間接產生收入，且這種產生方式不是通過出售數據資源本身，而是通過使用數據資源來提升產品或服務的價值，那么這類資源傾向于被分類為無形資產。相反，如果企業獲取或創建數據資源的主要目的是將其作為商品進行銷售，那么這類資產應當被視為存貨。預期經濟利益的流入對于預期將為企業帶來長期經濟利益的數據資源，它們更可能被認定為無形資產。如果數據資源的經濟利益預期主要通過銷售該資源而實現，并在短期內轉化為現金或其他資產，那么這類資源則更可能被視為存貨。作為無形資產的數據資源無形資產定義：企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產。資產滿足下列條件之一的，符合無形資產定義中的可辨認性標準：能夠從企業中分離或者劃分出來，并能單獨或者與相關合同、資產或負債一起，用于出售、轉移、授予許可、租賃或者交換；源自合同性權利或其他法定權利，無論這些權利是否可以從企業或其他權利和義務中轉移或者分離。初始計量確認為無形資產的數據資源的成本初始計量關鍵在于準確識別和計量與獲取或自行生成該無形資產相關的成本。這個過程涉及到對所有可以直接歸因于資產的購置或創建過程的成本進行識別、測量和累積。如表2所示：后續計量方式在使用壽命內系統合理攤銷，使用壽命估計重點關注數據資源相關業務模式、權利限制、更新頻率和時效性、有關產品或技術迭代、同類競品等因素。不攤銷，對于使用壽命不確定的數據資源無形資產，企業應當披露其賬面價值及使用壽命不確定的判斷依據。資產負債表日至少應當于每年年度終了，對使用壽命有限的數據資源的使用壽命及攤銷方法進行復核。數據資源的使用壽命及攤銷方法與以前估計不同的，應當改變攤銷期限和攤銷方法。應當在每個會計期間對使用壽命不確定的數據資源的使用壽命進行復核。如果有證據表明數據資源的使用壽命是有限的，按使用壽命有限進行處理。使用壽命類型使用壽命有限使用壽命不確定圖4企業數據資源盤點方法方式外購內部數據資源研究開發項目成本組成①購買價款②相關稅費③直接相關成本滿足無形資產準則第九條規定條件的開發階段的支出總額研究是指為獲取并理解新的科學或技術知識而進行的獨創性的有計劃調查，研究階段的支出，應當于發生時計入當期損益。表3無形資產成本后續計量2021無形資產減值：建議企業每年進行一次數據資源無形資產的減值測試，特別是當存在減值跡象時。如果數據資源的可回收金額（較高的可變現凈值和使用價值）小于其賬面價值，應確認減值損失。減值損失應當立即在損益中計入，減少數據資源的賬面價值。企業在進行資產減值的考量時，必須遵循一套細致的程序和準則，以確保其資產負債表能夠真實反映公司的財務狀況。這一過程尤其適用于無形資產，因為這類資產的價值往往不容易直接觀察。減值跡象的判斷：在每個資產負債表日，企業應當細致評估其持有的數據資源，判斷是否存在減值的跡象。這些跡象可以是內部的，也可以是外部的，包括但不限于：市場利率或其他市場投資收益率的增加，影響了數據資源折現后的現金流量的計算，從而可能減少了數據資源的可回收金額。數據資源的市價急劇下降，超出了正常市場波動的范圍。數據資源的使用情況發生重大不利變化，如泄漏、技術過時或法律政策變化導致的使用限制。在數據資源所在市場的經濟狀況或技術進步方面有不利的變化，可能影響資產的價值或使用效益。企業內部報告的證據表明數據資源的經濟績效已經低于或者將低于預期，如數據資源所創造的凈現金流量或者實現的營業利潤(或者虧損)遠遠低于(或者高于)預計金額等?？苫厥战痤~的估計：確定是否需要記錄減值損失之前，需要估計數據資源的可回收金額。這一估計基于兩個主要測量，并取兩者孰高：數據資源的公允價值減去處置費用后的凈額：這一測量反映了如果數據資源被出售，企業能夠收到的凈額。這通常需要參考活躍市場的數據，或者通過估計處置資源可能涉及的費用來計算。數據資源預計未來現金流量的現值：這涉及到對資源未來產生的現金流量進行預測，并將這些未來現金流量折現回到當前時刻的價值。這一計算需要確定合適的折現率，以反映資源的時間價值和風險。減值損失的計算：一旦確定了數據資源的可回收金額，就可以計算減值損失了。如果數據資源的賬面價值超過其可回收金額，差額即視為減值損失，應當立即在利潤表中確認。這項損失反映了數據資源資產價值的永久下降，需要立即調整：無形資產減值損失=數據資源賬面價值-可回收金額。該減值損失一經確認，在以后持有期間不得轉回。減值損失的會計處理：記錄了減值損失后，無形資產的賬面價值應相應減少。這意味著未來對該資產的攤銷基礎將基于調整后的賬面價值，影響企業未來期間的利潤。作為存貨的數據資源存貨定義企業在日?；顒又谐钟幸詡涑鍪鄣漠a成品或商品、處在生產過程中的在產品、在生產過程或提供勞務過程中耗用的材料和物料等?？梢源_認為存貨的數據資源需要同時滿足下列條件：（一）與該存貨有關的經濟利益很可能流入企業；（二）該存貨的成本能夠可靠地計量。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架購買價款：包括合同中約定的考慮到的任何折扣或溢價的凈額。相關稅費：如進口關稅和非退還購置稅等，這些稅項，如果適用，也應計入存貨的初始成本中?？蓺w屬于存貨采購成本的費用：數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等所發生的其他可歸屬于存貨采購成本的費用。加工成本和其他支出：數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工成本（包括直接人工以及按照一定方法分配的制造費用）和使存貨達到目前場所和狀態所發生的其他支出。存貨跌價資產負債表日，數據資源存貨應當按照成本與可變現凈值孰低計量?？勺儸F凈值，是指在日?；顒又?，存貨的估計售價減去至完工時估計將要發生的成本、估計的銷售費用以及相關稅費后的金額。存貨跌價的情形數據資源實質上已經發生減值時，通常表明存貨的可變現凈值低于成本，主要包括以下情形：該數據資源的市場價格持續下跌，并且在可預見的未來無回升的希望。企業使用該項數據資源生產的產品的成本大于產品的銷售價格。企業因產品更新換代，原有作為存貨的數據資源已不適應新產品的需要，而該數據資源的市場價格又低于其賬面成本。因企業所提供的商品或勞務過時或消費者偏好改變而使市場的需求發生變化，導致市場價格逐漸下跌。數據資源已無使用價值和轉讓價值時，通常表明存貨的可變現凈值為零，主要包括以下情形：數據資源已過期且無轉讓價值。生產中已不再需要，并且已無使用價值和轉讓價值的存貨。存貨估計售價的確定企業為執行銷售合同而持有列報為存貨的數據資源，通常應當以商品的合同價格作為其可變現凈值的計算基礎。沒有銷售合同約定的數據資源存貨，其可變現凈值應當以商品一般銷售價格（即市場銷售價格）作為計算基礎。存貨跌價準備的計算當數據資源成本高于可變現凈值時，存貨按可變現凈值計量，同時按照成本高于可變現凈值的差額計提存貨跌價準備，計入當期損益。表4存貨成本初始計量方式外購數據加工取得成本組成①購買價款②相關稅費③可歸屬于存貨采購成本的費用①購買價款②相關稅費③可歸屬于存貨采購成本的費用?加工成本和其他支出初始計量2223企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架存貨減值損失=數據資源賬面價值-可變現凈值。當以前減記數據資源存貨價值的影響因素已經消失時，企業可以轉回計提的存貨跌價準備。當符合存貨跌價準備轉回的條件時，應在原已計提的存貨跌價準備的金額內轉回，轉回的金額以將存貨跌價準備余額沖減至零為限。成本與后續計量的難點資源識別和存在認定難數據資源作為沒有實物形態的資源，不同于傳統無形資產如專利、著作權等已經建立了完善的權證機制來證明其存在，數據資源的識別和存在認定即存在一定困難，現階段可取得的佐證材料薄弱。數據資源具備很強的業務專業性，傳統會計人員可能缺乏識別數據資源的能力，也無法認定其是否存在。經濟利益流入路徑溯源難資產的確認需要滿足相關經濟利益很可能流入企業的條件。數據資源經濟利益流入來自外購存貨并直接用于對外出售的，流入路徑明確清晰。但企業大部分數據資源創造的經濟利益可能來自企業自用或以對客戶提供服務的形式實現，且往往混合在企業其他產品或服務當中，此類數據資源是企業通過哪些開發支出、加工成本和其他支出等形成并實現上述經濟利益流入的，經濟利益流入的路徑并不存在清晰的呈現方式，溯源存在一定困難。經濟利益實現匹配難數據具有非排他性、可復制性的特點，同一個數據資源可以重復用于多種用途，自用于企業內部生產經營決策的同時也可以用于對外銷售，在對外銷售時又可以被企業多個產線、多款產品重復調用，服務于多個客戶，因此如何確認數據資源各項經濟利益實現占比權重及損益結轉金額、結存成本存在一定困難。研發資本化入表要求高企業內部數據資源研究開發項目的支出，首先需區分研究階段支出和開發階段支出。研究階段的支出，應當于發生時計入當期損益，開發階段的支出需要同時滿足無形資產準則第九條規定的五大條件，才能確認無形資產。企業需要從技術層面、使用用途、有用性、資源支持、支出可靠計量五大方面進行論證，需要企業多個部門的專業支持，企業內部數據資源研究進行無形資產資本化入表的要求較高。無形資產使用壽命估計難企業將數據資源作為無形資產，需要對該無形資產的使用壽命進行估計，應當重點關注數據資源相關業務模式、權力限制、更新頻率和時效性、有關產品或技術迭代、同類競品等因素，并至少應當于每年年度終了對使用壽命有限的無形資產、在每個會計期間對使用壽命不確定的無形資產使用壽命進行復核。數據資源使用壽命影響因眾多，可能導致壽命在短期內突然、頻繁變化，導致無形資產使用壽命初始難以估計的同時存在頻繁變化的風險，帶來會計計量的不確定性。價值時變性導致減值風險大數據資源具有價值時變性，數據存在較高的時效性且該時效性并不是線性變化的，其應用價值可能在某一時點突然發生較大變化，例如應用場景的變化或競爭對手、政府數據公開等，大量數據可能失去活性而變為冗余數據，導致其價值大幅下降，發生減值。數據資源在資產負債表日的減值風險要高于實物資產和傳統無形資產，對數據資源的減值測試又受到數據資源種類多、數量大、專業度強、缺乏成熟的交易市場等影響存在諸多困難。非直接外購成本初始計量難直接形成數據資源的外購成本存在清晰明確的交易證據，如合同、付款記錄等，容易辨別并確認，初始入賬的難點主要是作為無形資產的內部數據資源研究開發項目的開發階段的支出總額、數據加工取得的作為存貨的數據資源的加工成本和其他支出難以確認。數據資源除直接外購成本外，主要包括公共設備成本、能源成本、人力投入等，如何歸集直接成本、如何選擇合適的間接成本分攤因子和權重存在一定困難。成本計量的建議以成本歸集出發的組織架構根據暫行規定，企業可以將內部數據資源研究開發項目開發階段的支出確認為無形資產、將數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工成本作為存貨的組成部分。因此，企業可以將專門從事特定數據資源相關工作的項目組開發、測試、產品經理、架構師等人員單獨成立數據資源相關部門。該部門作為企業組織機構的一部分，不僅能夠方便數據資源直接人力成本的歸集，也有助于企業數據資源的內部統一管理。以成本分攤出發的★員職責數據資源的研究開發、加工涉及數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等多個步驟，同時由于數據具有伴生性的特點，相關行為可以與其他工作內容同時發生，例如錄入客戶合同信息、記錄客戶消費信息等過程中即發生了數據采集行為。因此，除專門從事數據資源相關工作的人員外，數據資源人力投入還包括非專職數據資源部門內的部分人員、部分時間參與某項數據資源工作。企業可以對非專職從事數據資源相關研究開發、加工人員進行職責明確，對數據資源非專職人員進行盤點，從而滿足數據資源人力間接成本的歸集以及分攤的需要。以成本歸集出發的業務流程對于外購數據資源的購買價款及相關稅費、數據權屬鑒證、質量評估、登記結算、安全管理等對外支付的數據資源專屬成本，企業可以在現有相關采購流程中加入數據資源相關標識來明確該支出屬于數據資源外購成本，從而便于篩選和歸集，方便企業會計人員根據該標識進行數據資源入表工作。標記該標識的，采購發起人應當在流程中說明該外購支出屬于數據資源的何種成本及其必要性，采購流程結束時應當取得相應的采購合同、相關交付物證明等材料。以成本分攤出發的業務流程對于數據資源間接成本，需要基于目標分攤對象，選擇合適的成本分攤動因。因此，對于分攤因子的確認和記錄應當建立相關的業務流程。對于共享軟硬件設備投入，可以根據企業數據資源的特點選擇相關軟硬件資源占用量或占用時長作為分攤因子，企業需要對上述數據進行監控和記錄。對于非專職人力投入，可以建立工時日報制度，根據數據資源相關人員數據資源工時投入/其總工時投入作為其人力成本的分攤因子。對于數據表資源類成本，企業可以需要對相關數據表CPU等資源消耗時長、使用上游表次數等關鍵指標進行記錄用于成本分攤。最后，企業也可以記錄數據資源產品的數量和價值來作為成本分攤的因子。2425判斷對象基本屬性及基本特征基本屬性數據資產評估應通過委托人提供、相關當事人提供、自主收集等方式獲取數據資產的基本屬性，主要包括：信息屬性，主要包括數據名稱、數據結構、數據字典、數據規模、數據周期、產生頻率及存儲方式等；法律屬性，主要包括授權主體信息、產權持有人信息，以及權利路徑、權利類型權利范圍、權利期限、權利限制等權利信息；價值屬性，主要包括數據覆蓋地域、數據所屬行業、數據成本信息、數據應用場景、數據質量、數據稀缺性及可替代性等?；咎卣鲾祿Y產評估應分析基本特征對數據資產價值評估的影響。數據資產的基本特征通常包括非實體性、依托性、多樣性、可共享性、可加工性、價值易變性等。非實體性是指數據資產無實物形態，雖然需要依托實物載體，但決定數據資產價值的是數據本身；依托性是指數據資產必須存儲在一定的介質里，介質的種類包括磁盤、光盤等；多樣性是指表現形式多樣，融合形態多樣，使用方式不確定；可共享性是指在權限可控的前提下，數據資產可復制，能被組織內外部多個主體共享和應用；可加工性是指數據資產可以通過更新、分析、挖掘等處理方式，改變其狀態及形態；價值易變性是指數據資產的價值易發生變化，其價值可隨應用場景、用戶數量、使用頻率等的變化而變化。判斷依據法律法規依據《中華人民共和國資產評估法》（2016年7月2日第十二屆全國人民代表大會常務委員會第二十一次會議通過）；《中華人民共和國公司法》（2023年12月29日第十四屆人民代表大會常委委員會第七次會議第二次修訂）；《中華人民共和國民法典》（2020年5月28日第十三屆全國人民代表大會第三次會議通過）；《中華人民共和國數據安全法》（2021年6月10日第十三屆全國人民代表大會常務委員會第二十九次會議通過，自2021年9月1日起施行）；《個人信息保護法》《網絡安全法》及其他相關的法律法規和規章制度等。企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架企業數據資源的收益判斷判斷框架在提供評估保障和確保評估安全的前提下，參照評估依據，對評估對象進行數據評價，獲得可供價值評估使用的質量要素、成本要素和應用要素參數，再采用收益法、成本法或市場法完成價值評估。詳細內容見圖5。根據《暫行規定》，可以入表的數據資源需要滿足能對企業帶來收益的前提條件。因此，需要對企業擬入表數據資源的收益進行判斷。針對有直接銷售數據支撐的數據資源，收益判斷較為簡單。針對以降本增效等為目的的數據資源，收益判斷較為困難。數據資源價值評估可以為該類數據資源的收益判斷提供依據。由于產生直接銷售收入的數據資源的價值評估較為明確，本部分主要通過介紹數據資產價值評估的方法，為該類數據的收益判斷提供輔助。圖5數據資產評估框架評估依據標準規范其他依據評估對象基本屬性基本特征數據評價質量要素應用要素準確性規范性一致性時效性完整性可訪問性前期費用運維成本建設成本間接成本使用范圍供求關系使用場景數據關聯商業模式應用風險價值評估收益法成本法市場法評估安全評估人員安全評估保障技術保障制度保障評估工具安全評估過程安全平臺保障成本要素2627企業數據資源入表實踐白皮書-2024企業數據資源入表實踐框架采用成本法評估數據資產一般是按照重置該項數據資產所發生的成本作為確定評估對象價值的基礎，扣除相關貶值，以此確定評估對象價值的評估方法。針對有完備的財務資料和資產管理資料的產權持有人，資產取得成本的有關數據和信息來源較廣的數據資產，其取得成本與數據資產的相關性較強，且能對數據資產質量進行合理評價的，可以采用成本法進行價值評估。標準規范《信息技術數據質量評價指標》GB/T36344-2018；《信息技術服務數據資產管理要求》GB/T40685-2021；《信息技術大數據數據資產價值評估》（20214285-T-469）（征求意見稿）。評估準則《資產評估基本準則》財資〔2017〕43號；《資產評估職業道德準則》中評協〔2017〕30號；《資產評估執業準則——資產評估程序》中評協〔2018〕36號；《資產評估執業準則——資產評估報告》中評協〔2018〕35號；《資產評估執業準則——資產評估委托合同》中評協〔2017〕33號；《資產評估執業準則——資產評估檔案》中評協〔2018〕37號；《資產評估執業準則——資產評估方法》中評協〔2019〕35號；《資產評估執業準則--無形資產》中評協(2017)37號:《數據資產評估指導意見》中評協〔2023〕17號；《資產評估機構業務質量控制指南》中評協〔2017〕46號；《資產評估價值類型指導意見》中評協〔2017〕47號；《資產評估對象法律權屬指導意見》中評協〔2017〕48號；《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》中評協〔2019〕40號。其他依據待評估數據資產的應用場景分析及相應的商業模式；待評估數據資產對應的市場調研報告或者行業分析報告；待評估數據資產相關的可行性研究報告；待評估數據資產對應的收益預測；待評估數據資產相關經營合同；待評估數據資產對應的投入成本構成明細及相應憑證；待評估數據資產相關的交易信息；國債利率、市場期望回報率、貸款市場報價利率、物價指數、消費指數等指標。判斷方法的介紹參考《資產評估執業準則——無形資產》《數據資產評估指導意見》及《資產評估專家指引第9號—數據資產評估》，數據資產評估價值的評估方法包括成本法、收益法和市場法三種基本方法及其衍生方法。應當根據評估目的、評估對象、價值類型、資料收集等情況，分析上述三種基本方法的適用性，合理選擇評估方法。成本法1）概述2）適用前提選擇和使用成本法時應考慮的前提條件包括：評估對象能正常使用或者在用；評估對象能通過重置途徑獲得；評估對象的重置成本以及相關價值調整系數能夠合理估算；數據資產取得成本與其價值的相關性較強。3）基本模型對于成本法，數據資產的價值由該資產的重置成本扣減各項貶值確定。其基本計算公式為：P=TC×（1－δ）其中：P——評估值，TC——重置成本，δ——貶值率?；蛘撸篜=TC×(1+R)×U其中：P——評估值，TC——數據資產總成本，R——數據資產成本投資回報率，U——數據效用。U=α*β(1+l)(1-r)其中：α—數據質量系數；β—數據流通系數；l—數據壟斷系數；r—數據價值實現風險系數。收益法1）概述采用收益法評估數據資產，一般是通過測算該項數據資產所產生的未來預期收益并折算成現值，進而確定被評估數據資產的價值。針對較為成熟，在延續現有的業務內容和范圍的情況下，未來收益能夠合理預測，與企業未來收益的風險程度相對應的收益率也能合理估算的數據資產，可以采用收益法，并結合數據產品的應用情況，采用分成收益預測法進行預測。2）適用前提選擇和使用收益法時應考慮的前提條件包括：A.評估對象的未來收益可合理預期并用貨幣計量；

B.預期收益所對應的風險能夠度量；

C.預期收益期限能夠確定或合理預期；D.數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。3）基本模型收益法評估的基本計算模型為：式中：P——評估值，F_t——數據資產未來第t個收益期的收益額，n——剩余收益期，t——未來第t年，i——折現率。2829根據收益法的基本模型，在獲取數據資產相關信息的基礎上，需要根據該數據資產或者類似數據資產的歷史應用情況以及未來應用前景，結合數據資產應用的商業模式，重點分析數據資產經濟收益的可預測性，考慮收益法的適用性。收益預測有直接收益預測、分成收益預測、超額收益預測和增量收益預測，采用收益法評估數據資產時，可以通過上述四種預測方法，也可以結合數據資產的實際情況，對上述方法進行調整或拓展。市場法1）概述市場法是在具有公開并活躍的交易市場的前提下，選取近期或往期成交的類似參照系價格作為參考，并調整有特異性、個性化的因素，從而得到估值的方法。當數據資產存在充分發育、活躍的交易市場，評估人員可以從市場交易中選擇充分的數據資產交易案例，且參照物之間的差異可量化，此時可以選用市場法。2）適用前提選擇和使用市場法時應考慮的前提條件包括：A.評估對象的可比參照物具有公開、活躍的市場；B.有關交易的必要信息可以獲得，如交易價格、交易時間、交易條件等；C.評估對象與可比參照在數據權利類型、交易市場及交易方式、規模、應用領域、應用區域及剩余年限等方面具有可比性，且這些可比方面可量化；D.存在足夠數量的可比參照物，一般建議不少于三個。E.數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。3）基本模型首先，將待評