南方财经全媒体记者 石恩泽 深圳报道

8月21日，为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，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》）。

自2024年1月1日起施行。此前2022年12月1日，财政部起草了《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，历经8个月，该征求意见稿终于转为正式稿。

(资料图片仅供参考)

而数据资源会计处理方式确定，意味着数据将作为资产被纳入会计报表，数据价值再次凸显。

鉴于《暂行规定》较为晦涩难懂，南方财经全媒体记者邀请深圳数据交易所战略研究员李颖来提炼要点。

以下为访谈内容：

中国与国际思路一脉相承

南方财经：本次《暂行规定》在数据方面有哪些特殊的处理方式？这体现了监管层的什么思考？

李颖：《暂行规定》增加数据资源在企业资产负债表中的列示，进一步明确了“表内确认”要求。《暂行规定》要求，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。

在这个设计上，中国与国际的思路是一脉相承的，都是在用“数据”给无形资产扩容，这是未来的大趋势。

值得一提的是，此前业内围绕“要不要单独个数据设一个会计科目”进行过一番讨论。这次看到财政部没有采取这个路线，而是将数据部分放在了存货、固定资产栏目下，以及不能形成资产的部分放在收入里，相当于还是采用了比较传统的路线。

虽然没有形成对现有管理的突破，但这本身还是因为会计要体现谨慎性的原则。另一方面，中国需要与世界接轨。目前在国际会计准则在这一块，也没有对数据资产入表做太多的动作。综合来看，中国在这一块还是做得比较领先的。

部分手握数据的企业还存在观望情绪

南方财经：什么样的企业适合去探讨数据资产入表？

李颖：首先要看企业性质，这里分两个层面：其一，这个企业要有数。无论这个数是自己业务生成，还是从外面买来的，它都先要有数据沉淀的能力；其二，企业自身在数据治理尤其是数据合规上是比较完善的，这个完善是指要能达到会计层面确认资产的条件。我们看会计上对资产的定义是企业过去的交易或者事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。这里面强调企业拥有或者控制的，就对数据入表的合规性提出了要求。

除了上面两个客观条件以外，还有一个主观条件，即企业自身要有动力。好比说，一家互联网公司里收集的很多数据是个人数据。那么对于这个数据资产入表这个事情，这家互联网公司就会比较谨慎，因为这个可能会牵扯到个人隐私的泄露。再者，数据资产入表之后需要有一个动作是信息披露，把数据来源明明白白地体现在财报里面。这就牵扯到数据是否合法交易的问题，这个也是不少公司有所顾虑的地方。

南方财经：有哪些公司愿意第一波进行尝试？

李颖：我觉得像是三大运营商、大型央企国企有望第一波下场。第一，这类企业本身在数据治理上比较成熟，没有太多合规争议；第二，它们作为国家政策的领路人，可以起到示范带头作用。

框架已搭好，细则待完善

南方财经：数据资产入表目前来看对企业而言有什么切实的好处？

李颖：目前业内已经可以通过数据资产凭证去做投融资方面的事情。今年上半年，深圳微言科技有限责任公司通过光大银行深圳分行授信审批，成功获得全国首笔无质押数据资产增信贷款额度1000万元。这就是一种以数据资产化作为新型融资方式，破解科技型中小企业融资难问题的经典案例。

南方财经：当资产变成数据之后，在造假上是不是更加容易？这个有没有办法解决？

李颖：此前我和不少专家学者聊天，大家确实讨论过对数据泡沫的担忧。因为数据对比资产，有更加容易复制的特性。一方面，这个目前可以在合同里进行相关从属的约定，例如这部分数据卖给你之后，就不能再随便卖给别人。但这个还属于比较短期的办法。

从长期来看，今后应该多多鼓励大家到数据交易所里来进行交易。如果数据交易在场内进行，场内交易对数据合规性要求也比较高，大部分交易都是可追溯，且在数据资产确权方面是清晰透明的，数据交易所也承担起了一定的监管权。这个时候所产生的公信力就可以一定程度上遏制数据泡沫的产生。所以说，数据资产入表其实也与数据交易基础设施建设有密切管理。基础设施越完善，就对遏制数据资产泡沫越有利。未来交易所甚至可以与第三方审计机构共同构建一个平台，去解决这个问题。

南方财经：也就是说，在确权和定价估值这方面，目前具体标准还没统一吗？

李颖：现阶段，监管机构先把框架搭建好，具体实操上由审计机构那边去把握如何贯彻监管的精神。目前审计机构那边的压力会比较大。接下来，像是四大会计事务所，应该会在哪些能入、哪些不能入，以及具体计量标准上，出具更详细的解读。

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