摘要：文章探讨了数据资产入表面临的机遇与挑战，研究发现，数据资产入表给企业带来了巨大的机遇，包括提高对数据的挖掘、利用和分析能力、更加客观反映出企业的真实价值、创造市场需求、获得更多商业机会和竞争优势等。同时，数据资产入表也面临着一些挑战，如数据资产的确权问题、成本的可靠计量、在会计处理中的难点、泄露风险等。长远来看，数据资产入表是会计处理的必经之路，因此，在实施数据资产入表策略时，政府和企业都需要仔细分析这些机遇和挑战，并采取相应的措施来确保数据资产入表的成功实施和可持续发展。

　　关键词：数据资产；数据资产入表；资产价值；安全风险

　　引言

　　数据资产是通过信息技术对数据信息进行采集、挖掘、分析等，最终能给企业创造价值或潜在价值的数据资源。[1]在互联网时代，数据资产越来越重要，而数据资产“入表”正是对其作为资产发挥价值的合法确认。数据资产“入表”不仅能够推动数据资产化，也能推动数据要素市场的发展。由财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日起施行，其明确了数据资源的确认范围和会计处理适用准则等[2]。

　　但数据资产的存在使相关企业的账外资产披露面临严重困难，特别是随着不同行业、不同类型的企业越来越多，企业的账实不符现象越来越严重。企业在确认和计量数据资产的程度、方式等方面存在的巨大差异，也会给数据资产的路径研究以及未来发展带来挑战。因此，探讨数据资产入表很有必要，政府和企业都需要密切关注相关的机遇和挑战，并采取相应的措施和对策来确保数据资产入表的成功实施和可持续发展。

　　一、数据资产入表的意义

　　信息技术的发展给我们的生活带来了极大的便利，同时也带动了我国经济高速发展，推动社会快速进步。近年来，信息技术渗透到生活中的点点滴滴，从衣食住行，逐渐改变了人们的生活方式，数据资产与产业的结合也推动了企业的发展和进步。企业不仅可以通过数据了解顾客对于产品的喜爱程度，也能通过数据了解不同产品的受众，通过相关数据分析更方便、更有效地制定生产计划和营销策略。近年来，电商企业异军突起，而数据资产因其特有的性质，在不同企业间可以通用，同时数据资产在不同企业的应用可以产生不同的价值，这说明电商企业也能够通过数据资产的转让实现企业增值，给企业带来一条新的销售渠道。

　　不可否认，大数据时代，数据资产已经占据了我们生活中重要的部分，也推动着企业的经济增长，但与此同时，数据资产的应用也伴随着很多亟待解决的问题。会计需要与时俱进，而数据资产作为一种虚拟经济，不管是实务界还是理论界，都需要仔细研究确认、计量等会计问题，这同时也是当前会计领域研究的新方向[3]。数据作为企业的重要资源，如何定义？如何量化价值？如何资产化？如何更好地被企业利用？财政部2023年发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》也进一步推动了数据资产入表。企业要认真研读政府规定，紧跟政策，根据自身特色针对企业数据资产制定更高效的分析和转化流程。除此之外，数据资产入表也伴随着很大的安全风险，如：信息泄露、数据篡改等。因此政府和企业都要重视数据资产的安全问题，提前做好防范措施，不断出台和完善相关政策和制度，对数据资产进行管理和保护，以便更顺利地推进数据资产入表。

　　二、数据资产入表的机遇

　　（一）提高对数据的挖掘、利用和分析能力

　　数据资产入表可以强化企业对数据的收集、存储和管理能力，同时也能提高企业对数据的挖掘、利用和分析能力，有利于显化数据资源价值，增强企业对数据进行深度开发利用的动力，推动在资本市场中形成以数据资产为核心的商业模式，进一步释放数据资产的金融价值。因此，对于数据资产丰富的企业，资产入表为其进行数据的开发利用提供动力，有利于企业创造价值，推动企业高质量发展。

　　（二）更加客观地反映出企业的真实价值

　　数据资产入表是指将企业的数据资产纳入财务报表中，以客观地反映企业的真实价值。这种做法可以帮助企业更准确地评估自身的价值和财务状况，为投资者、合作伙伴和其他利益相关者提供更全面的信息。通过将数据资产入表，企业可以充分利用自身的数据资源，充分体现数据在当今信息化社会的重要性。随着大数据、人工智能等技术的发展，数据资产在企业中的价值越来越凸显，数据资产在不同企业体现出的价值也有很大差异。因此，企业可以通过建立自有评估体系，更客观地评价数据资产带给企业的真实价值，将数据资产纳入财务报表，更全面地反映企业的实际情况，也有助于提升企业的市场价值和竞争力[4]。总的来说，数据资产入表能更加客观地反映出企业的真实价值，为企业的发展和壮大提供更有力的支持。

　　（三）创造市场需求

　　数据资产入表是数据资产化的前提，数据资产能够打开市场，创造新的需求，如：个性化营销、产品优化、预测市场趋势、提升客户体验等。通过收集并分析客户数据，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而定制个性化营销活动，提高营销效率，吸引更多客户。通过分析产品使用数据，企业可以了解客户对产品的喜好和不满意之处，进而优化产品设计和功能，提升产品质量，满足客户需求，增加市场竞争力。通过对市场数据的分析，企业可以更准确地预测市场趋势和需求变化，及时调整策略，抢占市场先机，满足消费者需求。通过大数据分析客户行为数据，企业可以更好地了解客户需求，改善产品和服务，提升客户体验，增强客户粘性，促进市场需求的增长。综上所述，数据资产入表能够帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而优化运营策略，提升产品和服务质量，满足客户需求，创造市场需求。同时《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）的颁布使更多企业迫切需要了解数据资产的专业人员，因此会计人员应该学习相关知识，了解数据资产的整理和评估，提高自己的专业度，以便更好地服务企业，在求职中也会拥有更多机会。

　　（四）发现商业机会，提高竞争优势

　　数据资产入表后，除了提升企业规模，对企业的信用评级、融资能力等也将起到正向促进作用，通过将数据资产作为一项重要的资产纳入财务报表，可以提升外界对企业数据价值的认知。这有助于吸引更多投资者、合作伙伴等利益相关方，为企业带来更多商业机会。通过对数据资产进行财务核算和分析，企业也可以更好地了解自身数据资产的特点和潜力，从而有针对性地开展创新项目和业务拓展，获得更多商业机会。

　　通过数据资产入表，可以加速企业数据资产的流通，方便企业进行数据资产的共享、转让等交易，随着数据资产的流通，其价值逐渐显现，也会推动更多企业进行数据资产的开发、应用，与此同时，将数据资产入表可以促使企业更加注重数据管理和数据治理，建立起数据驱动的文化和决策机制，有助于企业更加灵活地应对市场变化，获取竞争优势。综上所述，将数据资产纳入财务报表可以帮助企业认清数据资产的价值，最大化其潜在商业机会，从而获得更多竞争优势，推动企业持续发展和创新。

　　三、数据资产入表面临的挑战

　　（一）数据资产的确权问题

　　会计中对资产的定义是：企业拥有或控制，然而数据资产与其截然不同。目前，数据资产的确权问题尚未得到妥善解决。具体来说，数据资产的持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置[5]，在数据资产入表前，政府和企业首先要确定：企业拥有或控制的数据资产的范围、数据资产的相关权利如何在不同企业间合理分配、数据资产如何共享或转让等。如果不能解决数据资产的确权问题，就很难评定数据资产的所属，容易造成企业间的矛盾和冲突。

　　（二）数据资产难以可靠计量

　　《暂行规定》中要求数据资产的成本或价值能够可靠计量，这正是进行数据资产确认的最大难点。例如：企业在发展过程中产生的大量数据，在进一步加工处理后可以成为给企业带来经济利益的数据资产，由于前期数据收集和后期数据处理均产生了数据资产相关的成本，两者间需要进行合理分摊，但是数据资产处理过程中发生的有些成本很难可靠计量。因为数据资产缺乏有效的定价机制，企业间的数据在进行交易过程中容易出现供需错配，使数据交易的效率大大降低，大部分数据资产因为没有合理定价，只能留存在企业内部，不利于数据资产在企业间流通和交易[6]。

　　（三）数据资产在会计处理中的难点

　　数据资产在会计处理中存在摊销、价值变动、披露、可比性等困难[7]。其一，数据资产的使用寿命通常比较长，使用年限不能确定，因此无法合理地摊销成本。其二，数据资产的价值可能会随着时间和技术的发展而发生变化，但企业难以恰当反映数据资产的价值变动。其三，数据资产的价值和摊销情况需要在财务报表中进行披露，而一些企业不愿进行披露，也有一些企业无法充分地披露相关信息，政府很难统一监管。其四，由于不同行业、不同企业的数据资产来源、种类和质量存在巨大差异，因此难以保证数据资产的可比性[8]。除此之外，数据资产在会计处理中还存在很多难点，如重要性、可靠性的衡量等。

　　（四）数据资产的安全风险

　　如果在数据入表过程中存在安全漏洞或风险，可能会导致数据泄露、篡改、丢失，给企业带来巨大损失[9]。数据资产的泄露风险是企业面临的重要安全威胁之一，可能会导致企业形象受损、顾客流失，甚至是法律诉讼等不良后果。数据资产入表在存储、转让、共享等过程中可能有其他人或企业未经授权的访问、利用或公开，从而威胁企业数据安全。以下是数据资产存在安全风险的主要原因：其一，企业内部人员滥用权限或恶意行为等可能导致数据资产被未经授权访问；其二，在存储过程中，篡改、窃取都可能会导致数据资产被泄露，甚至使数据资产不完整；其三，信息时代，电子技术在提供便利的同时伴随着巨大的风险，有些电子数据一旦丢失难以找回，因此要注意误删或者对手恶意删除。

　　四、应对策略与建议

　　财政部和企业面对资产入表的机遇和挑战，应建立有效的数据资产管理体系和数据治理体系，在数据资产的发展战略、管理机制等方面，合理规划并制定有效的管理流程，以便确保数据资产能够安全、规范、合理地使用。

　　（一）明确数据资产所有权

　　财政部应明确数据资产的所有者和使用权限，建立清晰的数据所有权归属制度，确保企业对数据资产进行合法使用。“数据二十条”提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等三权分置的产权运行机制，是目前最可靠的应对路径。三权分置的机制，淡化了企业对数据资产的所有权，提出一项数据资产中可能包括多种权利。财政部和企业应该集思广益，不断优化数据资产的确权流程。

　　同时，国家应制定相关法律法规保护知识产权，监督企业遵守相关的法律法规，尊重他人的知识产权，依法保护企业对数据资产的合法权益。

　　（二）引入数据管理工具，建立计量指标

　　在数据资产计量环节，需要明确数据资产的成本与价值。

　　首先，建立清晰的成本分类体系和计量指标是解决问题的基础。企业可以对数据资产相关的成本进行分类，如数据采集成本、存储成本、处理成本、传输成本等，明确每个成本项目的具体内容和计量方式。同时，建立相应的计量指标和模型，对各项成本进行量化评估，确保成本计量的准确性和全面性。

　　其次，加强对数据资产价值的评估和分析，实现成本与价值的匹配。企业在进行数据资产入表成本计量时，应综合考虑数据的商业价值、潜在风险以及成本投入情况。通过对数据资产的价值和风险进行评估，合理确定成本预算和投入规模，实现成本与价值的匹配。

　　再次，引入先进的数据管理工具和技术，优化数据资产管理流程也是有效解决成本计量难题的关键。企业可以借助先进的数据管理工具和技术，提高数据的采集、存储、处理效率，使企业数据资产的成本计量更可靠，为企业的可持续发展提供有力支撑。

　　最后，财政部应该优化《暂行规定》，制定具体的准则规范企业对数据资产的处理，如：无形资产和存货的确认、计量。与此同时，要针对企业数据资产入表实务中常见的问题进行细化分类，根据企业现有的业务模式提供更加具有参考意义、可操作性强的政策依据[10]。

　　（三）合理的摊销和披露

　　在应对数据资产的会计处理难点时，企业需要根据实际情况和行业标准，制定合理的摊销和披露政策，确保数据资产的价值和摊销情况得到真实可靠的反映，并及时反映价值变动，以支持企业的决策和经营管理。在会计处理中，需要根据数据资产的实际使用情况和行业的惯例，制定合理的摊销期限和方法，并及时对摊销结果进行检查和确认。

　　同时对数据资产进行定期评估，确保其价值的准确反映，并及时调整相关会计处理。针对披露问题，企业应该根据会计准则和披露要求，制定相应的披露政策和流程，并及时公示相关信息。可比性问题则需要根据行业标准和会计准则，统一数据资产的定义和计量方法，以便于不同企业之间的比较和分析。

　　（四）加强权限管理，保障安全传输

　　为了有效解决数据资产入表的安全问题，企业可以采取以下措施。

　　首先，确保数据资产安全最基础的措施是加强企业数据资产的权限管理和访问控制。企业应该建立完备的数据权限管理机制，针对不同用户设定不同的数据访问权限和操作权限，同时采用特定的访问控制措施，如：密码验证、人脸识别、指纹验证、高层授权等，保障访问和操作数据的人员是经过特定授权的，以防未经授权的人员获取并传播保密数据。

　　其次，保障数据资产安全的重要手段是加强企业数据资产的传输和存储安全。企业必须在数据资产传输流程中采用SSL、VPN等安全加密通道，在传输过程中确保数据资产不被非法获取或篡改。另外，存储的数据资产也要通过加密进行保护，保证数据资产在存储介质上也是安全的，以防存储的数据资产被恶意窃取或任意篡改。

　　最后，保障数据资产安全的关键是企业建立健全数据资产的备份机制和恢复机制。企业应定期或不定期对重要的数据资产进行备份，确保备份的数据资产在安全可靠的地方存储，有条件的企业可以进行双重甚至多重备份，以防设备意外损坏或工作人员意外删除。同时，企业应该建立完善的数据恢复机制，确保在数据发生意外丢失或损坏时能够减少数据损失，及时有效地恢复数据。

　　五、结语

　　随着数字化不断发展进步，数据已经成为企业最重要的资产之一，因此数据资产的价值越来越高，其对于企业的发展和领导的决策会产生重要影响。数据资产入表能够提供更全面、准确的财务信息，帮助企业投资者和利益相关方更好地理解和评估企业的价值和风险[11]。随着数据重要性的提升，数据资产不断增值，相关的准则、计量方法、技术支持和数据治理将得到更大的关注和更好的发展，从而使数据资产入表成为促进企业发展的重要举措。因此，数据资产入表将逐渐被广泛认可和采纳，成为未来财务报表中必不可少的组成部分。

　　在数据资产入表的过程中，企业不仅要将数据填充到数据库中，更重要的是建立起数据管理的规范和流程。要确保数据资产的准确性和完整性，使其为企业决策提供可靠的支持。同时，建立起完善的数据管理体系，有助于提高数据资产的可追溯性和共享性，提升数据资产的价值和利用效率。数据资产入表要持续关注数据质量，不断优化数据管理流程，以实现数据资产的最大化利用和价值释放。

参考文献：

　　[1]李振楠，毛腊梅，舒康.数据资产的会计确认与计量研究[J/OL].兰州财经大学学报：1-15.[2024-03-15].

　　[2]财政部.企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）［EB/OL］.（2 0 2 2-12-01）[2 0 2 4-03-01].

　　[3]钱坤.数据资产的会计确认计量问题研究[D].上海：上海国家会计学院，2022.

　　[4]顾阳.数据资产“入表”影响几何[N].经济日报，2023-12-08（5）.

　　[5]江翔宇.财政部数据资产入表新规与企业数据资产管理对《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的理解与思考[J].上海国资，2023（9）：30-37.

　　[6]赵治纲.数据资产入表的战略意义、问题与建议[J].会计之友，2024（3）：2-6.

　　[7]程小可.数据资产入表问题探讨：基于国际财务报告概念框架的分析[J].科学决策，2023（11）：67-75.

　　[8]高华，姜超凡.应用场景视角下的数据资产价值评估[J].财会月刊，2022（17）：99-104.

　　[9]赵姗.数据资产“入表”倒计时重要的三步要走稳走好[N].中国经济时报，2023-12-18（1）.

　　[10]积极探索数据资产入表机制激活数据要素市场发展内生动力[J].大众投资指南，2023（1）：23-24.

　　[11]张俊瑞，危雁麟.数据资产会计：现状、规制与展望[J].财会月刊，2023，44（12）：3-11.