农业数据资产入表对于提高农业生产的精准性、增强农业企业的市场竞争力、优化资源配置、吸引投资、支持政策制定、提升国际竞争力、促进可持续发展以及适应气候变化等方面具有深远影响，同时满足了法律合规和风险管理的现代化要求，标志着农业领域向数据驱动和信息化管理的重要转变。本文中的“农业数据”指的是与农业生产、管理和研究相关的各种信息和统计数据。本文旨在研究农业数据资产确权入表的难点，并针对难点提出一些建议。
一、农业数据资产入表确权的案例
自2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，标志着数据资产正式入表。目前国内已经陆续公布数据资产入表的完成案例。
（一）2024年4月25日，德州财金集团“玻璃温室番茄生产数据集”数据资产完成了入表工作，成为全国农业领域入表的首例。这一成就不仅展示了农业数据资产的潜力，也为其他地区农业数据资产入表提供了一个可借鉴的案例。
德州财金集团通过对近五年的室内气象监测数据、室内设备监测数据、灌溉监测数据等数万条数据进行分级分类、治理开发等，形成了有助于设施番茄产业标准化高质量生产的“玻璃温室番茄生产数据集，具有极强的行业指导价值。德州新基建投资控股有限公司作为此次入表的牵头单位，联合其产业生态，主要完成对智慧农业大棚的数据资产规划、数据产品开发、数据资产登记、数据资产合规评估等全流程数据要素市场化工作。
德州财金集团的数据资产登记证书
（二）2024年6月7日，吉林省农业综合信息服务股份有限公司完成了“土壤墒情”数据资源入表及数据资产价值评估工作，实现了吉林省首例农业数据资产入表，形成了首份农业数据资产评估报告，打造了首款农业数据产品上架长春数据交易中心。该项业务作为“数据资产化和价值化”在吉林省落地并实践的第一个闭环案例，将全面推广。通过“吉农云”系统，吉林省内11700多个墒情点位的数据被连续发送至平台，经过评定加工后，这些数据的市场价值达到1500余万元。
以上案例为农业数据资产的管理、评估和利用提供了实践参考，同时也突显了在数字化时代下，数据资产对提升农业生产效率和推动农业现代化的重要性。
二、农业数据资产入表难点
随着国家对数据资产入表的大力推进，在数据资产入表的实践中，农业大数据标准不足、数据安全及数据合规、数据资产确权难度大以及会计确认难等难点有待解决。
具体包括：
（一） 国内农业大数据领域相关标准不足：已发布的农业领域国家标准和行业标准很多,但能够直接指导农业大数据发展的标准和规范较少。
1. 数据集成和分析难：农业大数据涉及的数据类型多样，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，且数据来源广泛，如卫星遥感、地面监测、物联网设备等。这些数据的集成和分析需要统一的标准和规范，以确保数据的质量和互操作性。
2. 数据交换和共享的障碍：由于缺乏统一的标准，不同地区、不同部门之间的农业数据难以有效交换和共享，形成了数据孤岛。这限制了农业大数据的潜在价值，阻碍了数据的深入分析和应用。
（二） 数据安全及数据合规：农业数据的数据安全和合规性是紧密相连的挑战，可以概括为以下两点：
1. 数据安全高风险：智慧农业系统中包含大量如气象信息、土壤状况和作物生长等敏感数据，这些数据极易成为黑客攻击的目标或面临泄露的风险。
2. 数据收集以及存储的合法性：在农业数据收集过程中，可能涉及到个人隐私、商业秘密等敏感数据，如何合法合规地收集和存储数据是一个挑战。
（三） 农业数据资产确权难度大：数据资产的所有权、使用权和收益权的界定存在模糊性。农业数据常常涉及多个主体，如数据收集者、数据提供者和数据使用者，确定各方的权益是一个挑战。
（四） 数据资产会计确认难：数据资产的会计确权问题复杂，这不仅与农业数据的多样性、周期性以及受环境因素的影响有关，还涉及到行业内信息化程度、数据管理体系的成熟度以及对数据资产认识和运用的深度。
1.成本归集的复杂性：由于农业数据来源多样，成本结构差异大，且数据价值随季节和气候条件变化，导致数据资产的成本归集变得复杂。
2.收入成本匹配的困难：农业数据资产的产出效益随季节和市场条件波动，难以合理匹配成本和收入，影响财务报表的准确性。
3. 资本化与费用化标准的确定：农业数据资产的资本化与费用化决策需要明确的标准，以确定哪些成本应资本化（长期摊销）或作为当期费用。
4. 公共部门数据授权期限的稳定性确认难：农业数据的收集和使用往往需要政府的支持和配合，如气象数据、土壤数据等。但政府数据的授权和使用受到政策变化的影响，这给农业数据资产的长期价值评估带来了不确定性。
三、建议
针对以上的难点对应的建议：
（一）构建农业大数据的标准体系
1. 加强顶层设计：多部门和多学科人员的参与和合作，对构建农业大数据的标准体系进行全面设计。
2. 具体的标准内容 ：
(1) 指导标准：包括国家大数据相关法律、法规、政策以及大数据相关国家标准，为农业大数据标准制定和协调提供依据。
(2) 通用标准：涵盖农业大数据基础标准、采集处理标准、管理标准和共享服务标准，这些将为农业数据的收集、处理、存储和共享提供规范。
(3) 应用标准：针对农业要素和权属信息、农业生产过程、农业经营、农业管理等特定环节制定的标准规范，这些将直接指导农业数据资产的应用和评估。
（二）数据安全及合规
1. 数据安全管理：企业应实施多层次的安全措施，包括网络防护、数据加密和访问控制。定期进行安全评估和审计，建立应急响应计划以应对数据安全事件。
2. 保障数据合规：企业应遵循数据保护法律法规，对数据进行匿名化或去标识化处理，以及确保数据收集和处理的透明度和合法性。同时，也应建立相应的政策和流程，以便在必要时能够响应数据主体的访问和更正请求。
3. 技术应用：利用5G、区块链、物联网、遥感等技术，提高数据的安全性和真实性。
（三）保障确权
1. 建立农业数据权属框架：推动立法，明确农业数据的所有权、使用权和收益权，建立清晰的权属界定规则。
2. 多方协商机制：与行业多方利益相关者协商，通过协商确定数据权属和利益分配。
3. 智能合约应用：利用区块链技术中的智能合约来自动执行数据权属和交易协议，提高透明度和效率。
（四）会计确认标准化
1. 成本归集难题：农业数据资产的成本归集是指将数据收集、处理、存储和维持其安全性过程中产生的成本进行合理分配和记账。这一过程在农业领域面临的独特难点包括：
(1) 多渠道成本归集与管理：建立综合成本模型，对卫星遥感、地面监测站、农户报告等不同渠道的数据收集成本进行统一核算和管理，确保成本归集的一致性和透明性。
(2) 季节性和气候影响的调整机制：引入季节性调整因素，对不同季节和气候条件下数据的价值变化进行标准化处理，以反映数据资产的实际价值。
2. 收入成本匹配难题：企业加强市场调研和分析，建立科学的定价机制，明确收益确认原则和时点，规范合同管理。
3. 资本化与费用化区分标准统一难题：国家制定统一的资本化标准，加强企业内部管理和决策，进行风险评估和预测。
4. 公共部门数据授权期限稳定性确认难题：企业制定与国家政策和法规一致的指导标准，加强与政府部门的沟通合作，建立备份和应急机制。
农业数据资产确权入表是农业数字化转型的重要里程碑，它不仅促进了农业生产的精准化和效率提升，还增强了农业企业的市场竞争力和可持续发展能力。尽管面临标准不足、数据安全的高风险、数据权属界定的不明确性、以及会计确认的复杂性等挑战，但是通过构建农业大数据的标准体系、加强数据安全及技术应用、确立数据权属框架、以及会计确认的标准化等措施，可以有效应对这些挑战，推动农业数据资产的合理评估、管理和利用。这将为农业领域带来深远的经济效益和社会效益，标志着农业向数据驱动和信息化管理的新时代迈进。
