城投公司数据资产入表注意事项！

文摘 2024-11-01 10:49 北京


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城投数据资产入表背景

（一）我国数据资产政策文件密集出台

自2014年大数据首次写入政府工作报告以来，与数据有关的政策文件密集出台。2019年10月，十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴，要求健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2022年4月10日，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》发布，其中特别提到加快培育统一的技术和数据市场。同年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，系统布局数据基础制度体系，同时提出建立公共数据、个人数据、企业数据三类数据分类分级授权制度。2023年2月，中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，在将此前相关政策整体梳理的基础上，进一步明确了数字中国的发展框架。2023 年 8 月 22 日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》全文正式发布，自 2024 年 1 月 1 日起施行，推动数据价值的“显性化”。2024 年被称为数据资产入表元年，在中央和地方政策推动下，各地方城投公司纷纷围绕“数据资源化—数据资产化—数据资本化”的路径展开，各种促进数据资产入表的举措也在迅速落地。数据资产入表后的金融等创新利用，也在不断地实践中。

（二）城投公司数据资产入表意义

增厚资产，拓宽融资渠道。将数据资源入表，可以将过去费用化的数据研发相关投入显性化，使数据资产在资产负债表中得到体现，扩展资产边界，增厚自身资产，从而改善企业资产负债和利润水平；另国企平台也可以将数据作为底层资产，在数据资产抵质押贷款、数据资产融资租赁等方面拓宽企业的融资渠道。数据资产入表还有助于更直观地了解企业在数字经济，如智慧城市等新兴领域的实力和潜力，提高企业未来前景预期，推动企业估值的提升。

推动国企平台市场化转型。数据资产化是释放数据要素价值重要方式。在数据资产入表背景下，各城投公司进一步对数据资产的价值挖掘和使用，有助于实现其数字化转型。对于拥有丰富数据资源的城投公司，可充分发挥数据规模、数据运营和应用场景优势，在财务报表中体现数据资源的真实价值和业务贡献，为数据相关产业创造更多商业机会，激活企业及数据要素市场创新发展的内生动力。

数据资产界定

什么是数据资源。数据资源是对企业有价值的数据，通常存储在数据库管理系统和公司软件下的数据库当中，代表可以使用的所有数据，它包括对每个可用数据的所有表现形式，除了线上产生的数据，线下产生的数据纸质文件，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，一起构成了数据资源。

什么是数据资产。根据《数据资产评估指导意见》第二条的定义，数据资产，是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。结合《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对适用范围的界定，从概念上讲，狭义的数据资产就是企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，广义的数据资产还包括企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。

数据资源不一定是数据资产。在组织（政府机构、企事业单位等）中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。数据资源更侧重于原始的数据和信息的集合，而数据资产则是从这些数据资源中提炼出的、具有明确经济价值的部分。不是所有的数据资源都能转化为数据资产，只有那些经过处理、分析并能为企业带来经济利益的数据资源才能被称为数据资产。

城投公司入表数据资产类型

公用事业、交通运输、政务数据主要由政府部门或地方国企实际掌握，部分城投公司自身已开展了相关领域业务，在获取和使用相关数据资源时具有显著优势；公用事业、交通运输和政务数据具有规模大、涉及行业领域广泛、下游应用场景丰富等特点，相关数据资源开发利用价值大，有利于在评估入表时获得较高的估值。结合城投公司的业务范围和实践经验，公用事业、交通运输、政务数据可作为城投公司重点考虑的入表数据资产。

数据资产入表合规性

数据资产合规与确权是数据资产入表的首要步骤。2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度框架。《暂行条例》也强调数据资源是企业合法拥有和控制的。数据合规是指企业在数据生命周期的各个阶段,包括数据采集、存储、使用、传输、共享、留存和销毁等环节,应遵守的法律法规、行业标准、合同约定以及内部政策等相关要求。

数据来源合法合规。企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。

数据管理合规。企业需按照法律、法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，对数据分类分级管理、数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。

数据经营合法合规。企业需依法开展数据经验业务，获得相应的资质、行政许可及充分授权，建立完善的内控体系，保障数据经验业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。

数据内容合法合规。数据内容合法合规是指企业存储数据的内容需真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据，如企业私自存储未依法获取授权的国家机密数据、商业秘密等。

数据处理合规。数据处理合规指企业处理数据行为不违反国家法律相关规定，符合合法、正当、必要原则。

数据安全合规。据安全合规是指企业采取必要的技术和管理措施，保障数据的安全性和保密性，防止数据泄露、丢失或被滥用。

数据核算合规。数据核算合规是指数据资产入表需要遵循《企业数据资源相关会计处理暂行规定》相关要求。

数据资产入表流程及会计处理

（一）数据资产入表流程

数据资产识别。包括但不限于数据集、数据库、系统等。要“入表”的数据资源至少应满足以下条件：1)由过去的购买、生产、建设行为或其他交易事项形成；2)企业拥有或控制；3)预期会给企业带来经济利益；4)成本或价值可靠地计量。

数据资产确权登记。数据确权的实施需要考虑技术、方法和法律问题，城投公司应采取相应措施以确保数据资产的合法拥有或控制权。数据资产登记是解决确权、定价、入场等的关键环节。数据资产登记的目的是理清数据复杂的权属关系，涉及数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等。

数据资产管理。城投公司应建立相对完善的数据治理和管理流程，并重点对数据质量、数据相关产品研发和数据资源可能涉及的商业模式进行必要的探索和分析，从而为后续会计计量和披露提供有力支撑。

数据资产质量及经济效益分析。对数据资产采用合适的方法包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等方面进行质量评价。结合各类数据资源涉及的应用场景，对个城投公司的数据资源进行价值发掘，为数据产品化、服务化等提供有效参考。

数据资产评估。数据资产的价值评估可采用成本法、收益法、市场法等估值方法，需要结合特定领域或具体案例中数据资产的特性选择估值方法，评估数据资产价值。

数据资产入表。对已经确认过的数据资产，应根据会计准则和规范选择合适的计量方法对数据资产进行计量。确认和计量的数据资产按照相应的会计科目归入资产负债表中。在财务报表注释中披露有关数据资产的来源、计量方法、价值等，以提高信息的透明度和可比性。

（二）数据资产入表会计处理

入表科目。根据《暂行规定》，对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为“无形资产”或“存货”。根据《暂行规定》，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则，企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，以下简称存货准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

数据资产的计量。确认为无形资产的，企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第 6号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18 号）等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。确认为存货的，企业应当按照存货准则、《〈企业会计准则第 1 号 ——存货〉应用指南》（财会〔2006〕18 号）等规定，对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

收入和成本确认。企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照无形资产准则、无形资产准则应用指南等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本；同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》（财会〔2017〕22号，以下简称收入准则）等规定确认相关收入。企业出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益；同时，企业应当按照收入准则等规定确认相关收入。

使用寿命。企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。

信息披露。《暂行规定》创新采取“强制披露加自愿披露”方式，企业应当根据重要性原则并结合实际情况增设报表子项目，通过表格方式细化披露，并规定企业可根据实际情况自愿披露数据资源（含未作为无形资产或存货确认的数据资源）的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息。

数据资产入表挑战

数据资源认知有限。多数企业在数据资产价值、管理、风险等方面的认知存在不足。在价值认知上，或将其仅作为一般的业务资源，而非具有战略意义的资产进行处理，导致在数据资产入表时，企业不能准确评估资产的确认范围和价值；在管理认知上，多数企业在数据资产运营管理方面尚不具备专业的知识技能和充足的人才储备，或导致在数据资产入表过程中无法充分发挥数据资产的价值；在风险认知上，还可能由于数据资产风险特性了解不足，导致在数据资产入表过程中，不能充分评估和管理相关风险，从而给自身带来潜在损失。

数据确权难。与传统要素相比，数据从产生到价值实现的过程中面临着较大复杂性与模糊性，包括个人、企业、政府等相关方或均参与其中。由于不同数据对应的应用场景有所差异，也很难用统一的数据确权规则进行数据确权，这意味着数据资源的会计计量属性无法明确，进而直接妨碍了数据资源资产全面入表。

入表过程复杂、工作量大。数据作为新的生产要素，具有非排他性、高重塑性、价值易变等特点，企业在将数据资产纳入财务报表时，相关的确认和计量过程较为复杂，因此企业需探索适合自身且符合会计实务要求的会计核算方法；数据资产入表需要企业内外多个部门或机构的共同配合，对内需要决策机构、财务部门、IT部门、业务部门等的配合，对外需要律师事务所、会计师事务所、资产评估机构、数据交易所等机构协助，较为庞大的工程量对部分企业而言存在一定挑战。

城投公司数据资产入表总结及建议

各地城投公司在数据资产入表和融资等方面具有显著优势，较多城投公司参与智慧城市建设或运营，在业务开展过程中积累了较多数字资源，在取得公共数据授权经营方面具有竞争优势。数据资产入表不简单是一个财务动作，更是数据产品研发立项、数据质量过程管理、甚至是组织战略转型的一系列管理变革过程。通过实际案例分析，可以看出数据资产入表不仅能帮助各地城投公司实现资产的资本化，还能促进数据资产的市场流通和价值实现，中国信息通信研究院数据称，2021年我国数据交易规模超500亿元，其中以数据交易所或者中心为主导的场内交易占比2%，由企业等主导的场外交易占比98%，预计2025年整体市场规模将超2200亿元，场外仍占主导。各地城投公司数据资产入表建议如下：

要组建专业化团队推进数据入表。数据资产入表的各项流程专业性要求均较高，涉及数据盘点、数据质量评价、数据资产价值评估、会计处理等多个环节，需要组建专业化团队开展数据资产入表工作。

合理获取数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。数据整合过程中，合法获得数据加工使用权和数据产品经营权，提高数据合规性。

重视数据资产入表的基础工作。企业应尽快着手开展数据资源的盘点等工作，针对整合完成的数据资源，以数据资源盘点为起点，摸清数据资源权属，形成数据资源目录。

加快建设数据合规与治理体系。为确保数据资产顺利入表，企业必须优先构建完善的数据合规治理体系。合规性是数据资产入表的核心条件，解决数据合法性问题是当务之急。企业需要制定系统化的数据治理规则，明确数据确权、开发和利用的规范流程，确保数据资产安全，防止侵权和数据流失。

企业需积极组织基于数据资产开发数据产品。围绕“数据资源化—数据资产化—数据资本化”的路径展开，推进数字化转型，优化数据资源的预期收益管理。

来源：汇丰评估数据资产研究组

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