數據是數字經濟時代的基礎性資源、重要生產力和關鍵生產要素。2023年8月，財政部制定印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，對數據資產入表建立相關制度規范。近日，我院博士后徐濤在光明網發表文章，他認為面對數據資產入表落地面臨的諸多挑戰，需要政府部門、行業協會、研究機構、企業等多方協同合作，構建有利于數據資產入表的生態體系。以下為刊發原文。

數據是數字經濟時代的基礎性資源、重要生產力和關鍵生產要素。自黨的十九屆四中全會將數據列為生產要素以來，黨中央、國務院發布多項政策文件，圍繞數據要素市場發展謀篇布局，形成了推動數據資產化的強大合力。2022年12月，中共中央、國務院印發《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”），提出構建數據基礎制度、充分實現數據要素價值，為數據要素市場提供了頂層設計方案。在“數據二十條”的指引下，2023年8月，財政部制定印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱“《暫行規定》”），明確了數據的資產屬性及入表的適用范圍、會計處理使用準則、列示和披露要求，并于2024年1月1日起正式實施。

《暫行規定》的出臺是國家層面首次對數據資產入表建立相關制度規范，推動數據資產入表邁出堅實一步。首先，將數據正式列入企業財務報表，標志著數據從抽象概念轉變為能夠為企業帶來切實經濟效益的新型資產，有助于企業更精準地優化資源配置、提升運營效率。其次，在數據入表的過程中，企業通過對數據資產的細致分類和深入剖析，將形成對自身數據資源的更全面認知，為企業挖掘數據價值、探索創新應用提供有力支撐。再次，數據資產的透明化披露將顯著提升企業的數據可見度，為其他機構和企業發現合作契機、拓展合作空間提供便捷途徑，進而吸引更多企業積極參與數據要素市場，推動數據要素市場發展。

雖然數據資產入表正式進入倒計時階段，但企業在數據資產入表的實際操作過程中，仍然面臨著諸多挑戰。

一方面，由于數據資產的非競爭性、弱排他性、價值異質性、無形性等特點，使得數據的價值評估體系構建尤為復雜。數據的非競爭性和弱排他性意味著相同數據可以被不同主體在多個場景中同時使用。一旦數據被分享或泄露，也難以阻止其他組織或個體使用，導致傳統的市場價值評估方法難以適用。價值異質性意味著不同的數據在不同的應用場景和對不同的用戶都有著迥異的價值，要求評估體系具備高度的靈活性和適應性，進而增加了評估體系的構建難度。此外，數據被納入資產負債表后，數據資產的無形性特點意味著直接驗證其存在性、完整性和準確性變得更加困難，如何避免虛構資產價值的行為也成為數據入表落地的關鍵問題。

另一方面，數據權屬制度不明晰，數據交易市場不活躍，同樣制約企業的數據資產入表進程。首先，不明確的數據權屬制度意味著企業在確定數據歸屬、管理和使用方面可能面臨法律風險。在沒有明確的權屬劃分下，企業可能會遭遇權利爭議，導致其數據資產的實際價值和權益受到威脅。不明確的權屬制度還可能引發隱私和數據安全問題，進一步增加企業的合規風險。其次，當前數據資產的場內交易仍然不活躍，缺少數據價格發現機制。由于缺乏市場參照物，數據資產的估值過程更傾向于主觀性，更容易受到非市場因素，如企業行業類別、管理者主觀判斷，或是外部環境中的不確定性因素的影響，進而影響數據入表的公允性、準確性與透明性。

面對數據資產入表落地面臨的諸多挑戰，需要政府部門、行業協會、研究機構、企業等多方協同合作，構建有利于數據資產入表的生態體系。

第一，政府部門需要在制度建設、市場引導、行業監管等方面發揮主要作用，為數據資產化、數據資產規范入表提供制度基礎和政策環境。從實施層面，可以結合數據生成的具體場景建立數據的確權和授權機制。首先，在具體的生成場景下，數據的初始產權可以歸參與生成過程的主體所有，初始產權的確立可以通過參與主體之間分散的市場化契約完成。其次，在初始產權確立基礎上，探索構建數據分級授權機制。在不同場景的數據價值實現過程中，不同主體根據獲得授權級別，對數據進行基本的管理和維護、分析操作、打包銷售或以其他方式進行商業化利用。通過構建特定場景下的確權和授權協商機制，能夠以較低的協商成本與監管成本確保數據主體的相關權益得到尊重和保護，降低相關的法律風險，減少由于權屬不明或授權爭議導致的潛在損失。

同時，政府部門應鼓勵市場主體、社會力量積極參與數據要素市場建設，構建多層次數據市場體系，探索數據價格的發現機制。多層次數據市場體系是一個分層結構的市場環境，包括原始數據資源市場、數據要素市場和數據產品及服務市場。第一級市場主要處理原始數據的授權和流通，為數據的基礎價值評估奠定基礎。第二級市場進一步細分為數據要素市場，通過數據在社會生產經營活動中的實際應用和產生的經濟效益，為數據的價值評估提供更具體的依據。第三級市場則圍繞數據產品和服務的交易展開，通過市場需求和用戶反饋，反映數據產品和服務的市場價值。在三級市場體系中，一級市場需要做“廣”數據來源，應該鼓勵更多的數據收集，并完成數據確權后的數據流動，以等價交換的方式進行安全分享。二級市場要做“大”數據交易，構建場內場外協調互補的數據交易體系，促進數據安全高效流動，形成網絡效應。三級市場要做“深”數據產品，深入行業應用場景，運用人工智能算法等構建智能化的解決方案，真正釋放數據價值，服務各行各業。通過多層次的數據市場協同，使得數據的價值能在不同層面和場景下得到評估和驗證，從而幫助市場參與者更準確地發現和理解數據的價格和價值，進而推動數據資產入表進程。

此外，數據資產的無形性、復雜性和技術依賴性，要求更為精細的管理手段，確保其企業數據資產入表的真實性和完整性。對于監管部門而言，需要進一步明確數據資產監管的責任和權限，成立專門的機構或團隊對企業的數據資產披露情況進行監管，尤其是涉及上市公司的相關數據資產披露。

第二，行業協會和研究機構可以在協調、監督和研究等方面發揮主要作用，應結合行業特點開展研究，建立數據資產評估標準和方法，推動行業自律和企業數據資產的規范披露。數據資產價值評估體系應該是一個多元、綜合和動態的系統。行業協會和專業研究機構可以針對不同行業的特點和需求，為數據價值評估提供標準化模型和參考指標，從而為特定行業企業提供一個相對統一、公正的評價基準。在此基礎上，研究機構可以進一步借助先進的數據分析技術和算法，研究和制定更為科學、客觀的數據價值評估方法，確保其不僅符合行業的實際需求，還能夠在實踐中為企業帶來真實價值。在推動數據價值評估標準體系的發展過程中，與數據提供商、數據處理商等機構的合作同樣至關重要。相關數據服務商能為數據價值評估提供全面的背景信息，確保數據的準確性、完整性和時效性。通過多方合作和綜合分析，推動數據價值評估標準體系的發展和完善，為數據入表落地提供強有力的支持。

此外，各行業協會還應積極建立自律機制，包括制定數據資產的披露準則、加強數據資產入表的指導與培訓以及推動企業間的合作交流。自律機制的建立將有效促進數據資產的透明化和負責任的披露，提升行業的整體信譽和效率。通過政府監管與行業自律的有機結合，構建一個全面有效的數據資產入表監管體系，確保數據資產披露的公允性和可靠性，從而推動數據資產化的健康有序發展。

第三，企業在數據資產入表的具體落地過程中，其核心主體作用的發揮至關重要。首先，企業必須深刻認識到數據資產的重要性，并積極參與數據資產的評估與定價工作。通過運用科學的方法和技術手段，確保數據的真實性和準確性，這不僅有助于企業更全面地了解自身數據資產的價值，也為后續的數據交易奠定了公平、合理的基礎。其次，企業在數據市場的建設和制度完善中也應扮演積極的角色。通過參與數據交易平臺的搭建、交易規則的制定以及交易流程的優化等工作，企業可以推動數據市場向規范化、高效化方向發展，為數據要素的順暢流動和價值充分釋放創造更加良好的市場環境。最后，企業在數據交易活動中必須高度關注數據安全和隱私保護問題。在確保合規的前提下開展數據交易，切實保障用戶合法權益和數據安全，這既是企業的社會責任，也是其可持續發展的關鍵所在。通過這些措施的實施，企業可以在數據資產入表的過程中發揮核心主體作用，推動數據要素市場的健康發展。

作者：徐濤（同濟大學經濟與管理學院博士后）；戎珂（清華大學社會科學學院教授）

來源：光明網-學術頻道