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1、數據資產合規管理白皮書（2024 年）北京金誠同達（西安）律師事務所二二四年六月1版權聲明版權聲明本報告版權屬于北京金誠同達（西安）律師事物所，并受法律保護。如轉載、摘編本報告觀點的，需注明：來源自北京金誠同達（西安）律師事物所。違反上述聲明者，本所將追究相關法律責任。3前前言言響應國家數據要素”三年行動計劃（20242026 年），北京金誠同達（西安）律師事務所特別編制數據資產合規管理白皮書（2024 年）。本白皮書的編制，是為了幫助企業實現數據資產管理，理清法律合規風險；幫助企業完善內部數據管理，提升數字化水平；幫助企業完成數據資產入表，提高企業資產額；幫助企業進行數據交易，賦能實體經濟增

2、長；幫助盤活數據資產，擴大融資渠道等。本白皮書希望通過整理一些定義和難點，來解決數據資產化實際遇到的法律以及其他方面的難題，特別針對于一些數字化水平較高，具有盤活數字資產的需求但又不知該從何入手的國有和民營企業。同時，對于想要提高自身數字化管理水平，通過數據來提升自身生產力的企業也具有一定的參考意義。也適合一些數據產業研究者、相關行業從業者和對于數據與法律具有學習與鉆研熱情的愛好者進行閱讀。4目目錄錄一、什么是數據？.51、數據的定義.52、數據與軟件、代碼和字段的區別.63、數據的分類.64、數據的價值.8二、什么是數據資產？.101、數據資產的定義.102、數據資產與數字資產的區別與聯系.

3、113、數據資產與數據產品.12三、什么是數據資產管理？.141、數據資產管理的定義.142、與數據資產管理相關的規定.153、如何實現數據資產管理.174、國有企業數據資產管理的保護.20四、數據資源入表.231、為什么要數據資源入表.232、如何實現數據資源入表.233、對于數據資源入表的稅務處理.27五、數據交易與數據資本化.281、數據的場內交易與數據場外交易.282、數據資產化與其他數據金融產品.305一、什么是數據？一、什么是數據？1、數據的定義數據，是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、

4、抽象的符號。數據是信息的表現形式和載體。所以數據在法律上被定義為：所以數據在法律上被定義為：是指任何以電子或者其他方是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄式對信息的記錄（數據安全法第三條），該定義對數據進行了廣義的解釋，包括電子數據、紙質所記載的數據等。在計算機系統內部，數據以二進制單元（0、1）為表現形式。從以上定義我們可以看出，數據本身并不產生價值，因其所記錄的信息產生了價值。作為有價值的信息載體，數據具有可復制性、非均質性、可替代性與時效性即數據所記錄的信息的價值不因被復制而減少或消失；數據所記載的信息的價值不能用數量等統一標準來衡量，不同的數據所記載的信息在不同的場景擁有不同的價值；數

5、據作為載體，可以被其他數據所替代；數據所記錄的有價值的信息，其價值有可能會因為時間而貶損。根據 DIKW（Data、Information、Knowledge、Wisdom）金字塔模型可知，人們可以通過閱讀數據上記載的信息，經過分析加工產生知識，最后形成智慧。所以在高度信息化的社會，人們每天的經6濟社會活動產生了大量的數據，其中，有價值的信息被加工分析成了知識，最終匯聚成智慧，從而進一步指導個人的進步與社會經濟的發展。對應在計算機領域，這也就是數據分析，即對數據的采集匯聚和分析，從而提取對人更有價值的信息的一般思路。2、數據與軟件、代碼和字段的區別軟件，是指與計算機系統操作有關的一系列按照特定

6、順序組織的計算機數據和指令的集合，其具有能夠圍繞人的需求處理信息的數據結構和描述程序功能需求以及程序如何操作和使用所要求的文檔。在計算機系統里，如果把數據當作血液，那軟件就是血管。代碼，是指用開發工具所支持的語言寫出來的源文件，是一組由字符、符號或信號碼元以離散形式表示信息的明確的規則體系。數據是計算機程序所處理的對象，而代碼是操作這些數據的指令。在某些情況下，代碼和數據也可以相互轉換。字段又叫數據項，是指標記實體屬性的命名單位。它是可以命名的最小信息單位，又稱為數據元素或初等頂。字段是數據的表現方式之一。3、數據的分類數據的分類方式多種多樣。在數據資產化的語境下，我們著重探討一下個人數據、商

7、業數據以及公共數據這種數據分類方式的內涵。7個人數據：是指載有可識別特定自然人信息的數據,不包括匿名化處理后的數據。匿名化，是指個人信息經過處理無法識別特定自然人且不能復原的過程。是數據挖掘中隱私保護的最主要的一種技術手段。目前，還沒有技術手段能夠使個人數據達到完全匿名化、不能復原的程度，但技術手段可以大幅度提高個人信息保護的水平。對于個人數據，因其記錄了屬于特定自然人的信息，按照個人信息保護法的規定，自然人對記載了其個人信息的數據享有知情權、決定權，有權限制或者拒絕他人對其個人信息進行處理；法律、行政法規另有規定的除外。商業數據：是指一個產業的價值鏈上各個重要環節的歷史數據和即時數據的集合，

8、其內容包括商業機構內部數據、分銷渠道數據、消費市場數據等。商業數據主要來源于具有盈利性質的法人和非法人組織。公共數據：是指由公共管理和服務機構在依法履行公共管理職責或者提供公共服務過程中產生、處理的數據。這些數據主要來源于三類部門：政府數據，即各級政府行政機關在依法履職過程中采集和產生的各類數據資源，如政務數據。運行經費由政府財政保障的社團組織和事業單位，在依法履職過程中采集和產生的各類數據資源。公共服務企業，如水務、電力、燃氣、通信、公共交通等，在運營過程中產生的數據。公共數據不僅涵蓋政務數據，還包括很多行業平臺、互聯網平臺在提供公共服務過程中收集、產生的涉及8公共利益的各類數據。個人數據、

9、商業數據與公共數據雖然各有區分，但是相互之間個人數據、商業數據與公共數據雖然各有區分，但是相互之間也存在交集。也存在交集。比如商業數據與公共數據的主要分別是數據是具有盈利屬性還是具有公共利益的屬性，商業數據可以用來交易，但當其具有了一定公共利益屬性，比如記載了有關公共安全的信息，完全也可以被視為同時屬于公共數據。數據資產化，底層是保護記載著個人信息的個人數據，保護記載著商業秘密的商業數據，保護記載了國家安全、公共安全的公共數據這些合法、合規義務，在此基礎上，促進商業數據的交易和流通，促進公共數據的開放，使得數字經濟最大限度賦能實體產業才是數據資產化的題中之義。4、數據的價值根據上文數據的定義可

10、得知，數據的價值來源于其所記載的信息價值。信息的價值在不同的場景下價值不盡相同，所以離開了場景，數據價值更加無從談起。這些場景總體可分為外部和內部兩種。在數據流通的外部場景中，實體社會的發展個人或企業產生積累了大量的數據，伴隨著產業經濟，總有一些場景比如產業下游對產業上游會產生一定的信息需求。上游數據通過下游廠商支付一定的對價的手段流通到了下游，從而更好的指導其經濟行為，這也就是數據交易的雛形。當產業產生規?；?，一部分的數據價值產9生的場景也逐步走向了聚合統一，從而產生了數據交易的市場。在數據流通的內部場景中，例如企業的各個部門之間，需要部分數據的流通共享，才能更好的賦能業務增長。這也就是

11、數據內部價值產生的場景。目前，數據資源入表也就是在企業內部通過財務報表的形式體現出了數據在內部場景下的價值?？偠灾?，就是因為數據產生價值的場景不統一，在每個場景下的價值也不盡相同，所以給數據價值統一確定一個標準是一件相當有難度的事情。但是，我們不能就此認為數據所記錄的信息就是沒有任何價值的。在數據市場進一步擴大發展的情況下，根據產業聚合下統一的場景來確定數據的價值，也并非一件完全不可完成的事情。10二、什么是數據資產？二、什么是數據資產？1、數據資產的定義數據資產，是指由個人或企業擁有或控制的，能夠為企業帶來數據資產，是指由個人或企業擁有或控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的

12、方式記錄的數據資源。未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源。它包括但不限于數字信息、文字信息、圖像信息、語言信息、數據庫等。從這個定義我們就能看出，數據資產：a.可以被個體擁有或者控制；b.能夠帶來一定的經濟利益；c.數據資產可以被完整記錄。所以，區分數據是否是數據資產的關鍵在于：a.是否可以證明數據資產的所有權、使用權或者處分權，是否可以證明數據資產如何被個體所控制；b.是否存在一定的場景使數據資產產生價值，其價值該被如何證明；c.數據資產被記錄的真實性、準確性、一致性、完整性與其他特性該如何保證。數據資產如何確認對應到數據資源入表，也就是數據確權，數據資產評估，數據質量評估這些基

13、礎流程的起源。根據國家數據局全國數據資源調查報告（2023 年）所述，2023 年，全國數據生產總量達到 32.85 澤字節（ZB），這相當于1000 多萬個中國國家圖書館的數字資源總量。與此同時，調查發現：在 2023 年全年生產的數據量中，只有 2.9%被存儲，這意味著一些數據在源頭就被拋棄；另外，在存儲數據中，一年未使用的數據占11比約為四成，這說明不少數據被存儲后不再被讀取和復用。綜上可知，我國目前存在大量的數據、數據資源可以轉換成為數據資產。2、數據資產與數字資產的區別與聯系數字資產，泛指所有以數字形式存在并可在互聯網上交易轉移的虛擬資產，包括加密貨幣、區塊鏈代幣、數字藝術品、虛擬房

14、地產等。它們的本質是一串代碼或數字憑證，代表著所有權和價值，可在區塊鏈等分布式賬本上進行點對點轉移和流通1。數據資產與數字資產的主要區別在于數據資產本身沒有價值，因其所承載的信息內容從而產生價值，但數字資產本身就是有價值的。所以在數字資產領域，數字本身的所有權或者版權的重要性一定要比數據資產高的多。而數據資產的權利來源，毋寧說來源于數據本身，不如說來源于數據與其他個體產生的關系。所以，將數據資產放在傳統物權和知識產權領域去進行規制，會存在一定的難度。這也就是為什么個人信息保護法不能劃分在物權法和知識產權法法域的理由，也是關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見(又叫“數據二十條”)強調數

15、據使用權，提出建立數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權的“三權分置”與傳統物權和知識產權對數字資產或者對其他虛擬資產規定都不盡相同的原因。同樣，在數據資產的領域，保護記載著個人信息的個人數據，1引用自數據資產和數字資產的區別，SuperTech 超厲害科技12保護記載著商業秘密的商業數據，保護記載了國家安全、公共安全的公共數據這些法定義務也是基于數據與其他個體的關系產生的。在計算機系統里的數據當然也是數字的一種，不能說傳統物權與知識產權對它沒有法律效力，但因其的可復制性與可替代性，在數據流通產生的巨大信息紅利面前，可以認為在保護好個人、企業、社會公眾和國家利益的基礎上，利用法律政策手

16、段促進數據流通與共享，淡化數據本身的所有權，確實是激發數字經濟、釋放數據價值、利國利民的創新性舉措。3、數據資產與數據產品產品，是指被人們使用和消費,并能滿足人們某種需求的任何東西。數據產品，就是指將原始數據加工成能供人們使用和消費，并滿足人們其他需求的產品。常見的數據產品，有經過脫敏的 API 實時數據，數據集，數據分析報告等。根據“數據二十條”的規定：a.在保障安全前提下，推動數據處理者依法依規對原始數據進行開發利用，支持數據處理者依法依規行使數據應用相關權利，促進數據使用價值復用與充分利用，促進數據使用權交換和市場化流通。審慎對待原始數據的流轉交易行為。b.鼓勵公共數據在保護個人隱私和確

17、保公共安全的前提下，按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的要求，以模型、核驗等產品和服務等形式向社會提供，對不承載個人信息和不影響公共安全的公共數據，推動按用途加大供給13使用范圍。c.支持第三方機構、中介服務組織加強數據采集和質量評估標準制定，推動數據產品標準化，發展數據分析、數據服務等產業。d.加大個人信息保護力度，推動重點行業建立完善長效保護機制，強化企業主體責任，規范企業采集使用個人信息行為。創新技術手段，推動個人信息匿名化處理，保障使用個人信息數據時的信息安全和個人隱私。我們可以看出，將數據資產轉換成數據產品：a.有助于數據流通滿足法律所規定的合法、合規需求，可以保護個人信息與公共

18、數據的安全；b.數據產品化有助于統一規范數據市場，有助于行業數據分析與數據服務的發展，c.有助于保證數據流通的數據質量。拋開數據流通外部市場，在企業內部，數據資產轉換為數據產品，也是很好的可以促進數據內部流通的一種形式。14三、什么是數據資產管理？三、什么是數據資產管理？1、數據資產管理的定義數據資產管理（Data Asset Management）是指對數據資產進行規劃、控制和供給的一組活動職能，包括開發、執行和監督有關數據的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數據資產的價值。數據資產管理須充分融合政策、管理、業務、技術和服務，確保數據資產保值增值。數據資產管

19、理數據資產管理包含數據資源化、數據資產化兩個環節，將原始數據轉變為數據資包含數據資源化、數據資產化兩個環節，將原始數據轉變為數據資源、數據資產，逐步提高數據的價值密度，為數據要素化奠定基礎。源、數據資產，逐步提高數據的價值密度，為數據要素化奠定基礎。數據資產管理的具體內容包括：數據模型管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據安全管理、元數據管理、數據開發管理、數據資產流通、數據價值評估與數據資產運營等2。從以上定義可知，無論是數據資源入表、數據交易還是數據資產資本化，均屬于數據資產管理數據價值實現的一部分。除此之外，傳統的數據治理部分內容也是數據能夠進行數據資產管理的先決條件。所以，

20、數據資產管理是涉及到法律、財務、技術、業務與企業內部治理等的一項綜合性的復雜工程。2引用自數據資產管理實踐白皮書（6.0 版），來源：CCSA TC601 大數據技術標準推進委員會152、與數據資產管理相關的規定2023 年 12 月 31 日，財政部下發了關于加強數據資產管理的指導意見。該意見內容包括了：a.依法合規管理數據資產保護各類主體在依法收集、生成、存儲、管理數據資產過程中的相關權益；b.明晰數據資產權責關系適應數據多種屬性和經濟社會發展要求，與數據分類分級、確權授權使用要求相銜接，落實數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權權利分置要求，加快構建分類科學的數據資產產權體系；c

21、.完善數據資產相關標準推動技術、安全、質量、分類、價值評估、管理運營等數據資產相關標準建設，鼓勵行業根據發展需要，自行或聯合制定企業數據資產標準；d.加強數據資產使用管理鼓勵數據資產持有主體提升數據資產數字化管理能力，結合數據采集加工周期和安全等級等實際情況及要求，對所持有或控制的數據資產定期更新維護；e.穩妥推動數據資產開發利用完善數據資產開發利用規則，推進形成權責清晰、過程透明、風險可控的數據資產開發利用機制；f.健全數據資產價值評估 推進數據資產評估標準和制度建16體系設，規范數據資產價值評估，加強數據資產評估能力建設，培養跨專業、跨領域數據資產評估人才；g.暢通數據資產收益分配機制完善

22、數據資產收益分配與再分配機制，按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則，依法依規維護各相關主體數據資產權益；h.規范數據資產銷毀處置對經認定失去價值、沒有保存要求的數據資產，進行安全和脫敏處理后及時有效銷毀，嚴格記錄數據資產銷毀過程相關操作；i.強化數據資產過程監測數據資產各權利主體均應落實數據資產安全管理責任，按照分類分級原則，在網絡安全等級保護制度的基礎上，落實數據安全保護制度，把安全貫徹數據資產開發、流通、使用全過程，提升數據資產安全保障能力；j.加強數據資產應急管理數據資產各權利主體應分類分級建立數據資產預警、應急和處置機制，深度分析相關領域數據資產風險環節，梳理典型應用場景，對數據資產泄露

23、、損毀、丟失、篡改等進行與類別級別相適的預警和應急管理，制定應急處置預案；k.完善數據資產信息披露和報告鼓勵數據資產各相關主體按有關要求及時披露、公開數據資產信息，增加數據資產供給；17l.嚴防數據資產價值應用風險數據資產權利主體應建立數據資產協同管理的應用價值風險防控機制，多方聯動細化操作流程及關鍵管控點。鼓勵借助中介機構鼓勵借助中介機構力量和專業優勢，有效識別和管力量和專業優勢，有效識別和管控數據資產化、數據資產資本化控數據資產化、數據資產資本化以及證券化的潛在風險。以及證券化的潛在風險。根據財政部的指導意見，我們不難發現，如果要完成數據資產管理就要做到：法律方面，確保數據收集、生成、存儲

24、、管理等全生命周期合法合規，在數據三權分置的要求下產權清楚明晰；財務方面，推動數據價值評估的發展，建立數據資產收益分配與再分配機制；技術方面，推動企業數字化水平建設，通過技術手段加強數據資產管理、數據資產銷毀管理與數據資產安全責任管理；企業內部方面，需要完成形成數據資產開發利用機制，加強數據應急管理，完善數據資產信息披露等義務。此外，各方還應聯合完善統一數據資產標準，有效識別和管控數據資產化的潛在風險。這更加印證了數據資產管理是一個多方聯動的行為。3、如何實現數據資產管理實現數據資產管理可以采用多種流程，但需要解決的核心依舊是以下幾個方面的問題：A.A.數據確權難數據確權難數據確權難的原因可以

25、歸結為以下幾點：a.根據本白皮書前幾部分的論述，我們可以了解到，在計算機系統里的數據屬于數字的18一部分，其雖然本身也被傳統物權和知識產權所規范，但因數據流通更強調它所記錄的信息價值，而且數據自身具有可復制性與可替代性，所以在目前數據的法律法規規章制度，有意淡化了數據的所有權，更加強調數據的使用權即數據處理者“數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權”這三權。這也就造成了因傳統物權與知識產權理念的深入人心與數據實際的可復制性與可替代性等特性所決定的“確權難”一定程度的概念和實際間的混淆和沖突。b.因為我國目前大部分企業數字化水平仍舊處于初始階段，企業數據成熟度正在發展，數據管理水平有待提

26、升。在一些數據相當冗雜的企業中，如何識別和證明確權的數據確實屬于企業自有或控制的數據資產，如何確認確權的數據是否能給企業帶來經濟利益的流入，這確實也是數據確權難的原因之一。c.到目前為止，大部分企業的數據處理僅依附于各個業務部門的業務發展，如果確權的數據資產沒有經歷過企業級別的數據治理，也沒有相應的數據管理制度進行數據合規管理，怎樣保證確權的數據完成了數據全生命周期的合法合規義務，這同樣也是數據確權的難題。綜上，數據確權雖然是一個法律問題，但卻高度依賴于企業數字化水平、數據管理、數據治理水平的提升以及原有的業務場景所產生的數據價值。B.B.數據估值難數據估值難根據本白皮書前幾部分所論述的，數據

27、的特性之一就是在不同19的場景下價值不盡相同，所以給數據統一估值確實存在著很大難度。但數據流通的場景總體可分為外部和內部兩種，在數據市場進一步擴大發展的情況下，根據產業聚合下統一的場景來確定數據的價值，也并非一件完全不可完成的事情。在數據流通的內部場景中，財政部印發的企業數據資源相關會計處理暫行規定已于 2024 年 1 月 1 日正式實施。暫行規定規定了企業可根據初始計量歷史成本法這種計量方法，采用強制披露與自愿披露相結合的辦法確認數據資產在財務報表中的數據資產價值。如果說數據資產在企業內部估值難，不如說是本文上述的因企業數字化水平、數據管理、數據治理水平有限，以及原有的業務場景所產生的數據

28、給企業未來是否能夠帶來經濟利益無法明確，所帶來的企業內部數據確權難、估值難。同時，因為財政部的暫行規定要求數據資產成本能夠可靠計量，數據處理涉及到從采集至銷售的全流程處理，如何認定數據資源的資產化的成本的歸集與分配、攤銷方法以及年限等，也是實際數據資源入表和估值的現實存在的難題。在數據流通的外部場景中，我國早就產生了數據場外交易的市場，數據資產通過市場流通定價來確定價值在實踐中是完全可行的。但因之前的場外數據交易市場交易主體魚龍混雜，交易的數據合法性與質量均無法保證，有的侵害到了個人乃至國家利益，更有數據交易甚至直接涉及到了刑事犯罪。這些不合法的數據場外交易或者20其他侵權行為同樣也在擾亂數據

29、市場價值的正常估值，伴隨著監管可見趨嚴，原本的不合法的數據場外交易市場份額也會進一步萎縮。同時而來的是數據各項法律法規的出臺與各個數據交易所場內數據交易的興起，因大部分數據交易所都出臺了對于掛牌數據合規性審查與資產估值的相關指南來規范市場行為，所以，我們可以相信，隨著安全合規的數據交易市場進一步的擴大和發展，對數據資產外部流通建立公開、透明的估值體系用來指導市場也不再會是一個難事。此外，對于數據資產管理的其他難題，例如數據資產的質量該如何保證，因可通過現有的技術手段解決，本篇不再一一累述。4、國有企業數據資產管理的保護財政部關于加強數據資產管理的指導意見指出，其將穩步其將穩步推進國有企業和行政

30、事業單位所持有或控制的數據資產納入本級政推進國有企業和行政事業單位所持有或控制的數據資產納入本級政府國有資產報告工作，接受同級人大常委會監督；并將加強監督檢府國有資產報告工作，接受同級人大常委會監督；并將加強監督檢查，對涉及公共數據資產運營的重大事項開展審計，將國有企業所查，對涉及公共數據資產運營的重大事項開展審計，將國有企業所屬數據資產納入內部監督重點檢查范圍，聚焦高溢價和高減值項目，屬數據資產納入內部監督重點檢查范圍，聚焦高溢價和高減值項目，準確發現管理漏洞，動態跟蹤價值變動，審慎開展價值調整，及時準確發現管理漏洞，動態跟蹤價值變動，審慎開展價值調整，及時采取防控措施降低或消除價值應用風險

31、。采取防控措施降低或消除價值應用風險。我們可以知道，國家推進數據資產化，一定是將國有企業數據和行政事業單位數據作為重點推進，但因這兩種主體的性質，他們的數據有的部分甚至全部可能都是作為公共數據進行市場供給的。國有企業的數據資產管理作為21國有資產管理的一部分，對于其確權、估值以及審計可能是未來數據資產管理的重點以及難點。在國有企業數據資產管理中，對于數據資產范圍的確認，可以優先確認:a.交易性數據資源。企業利用數據資源創造經濟利益的業務模式，主要包括自用和交易，交易性數據資源通常滿足入表條件。b.經營支持性數據資源。該類數據資源用于自用，即將數據資源與企業其他資源結合使用，用于服務或支持生產經

32、營管理活動，實現降本增效等目的。這類數據資產多以“數據庫”形式體現，即可輔助經營活動，也可直接向客戶提供服務，其發生的支出可確認為長期資產，如建設知識庫、語料庫、地理信息庫、醫學病例庫等成本。c.信息服務行業數據資源。信息服務行業以數據處理為主要業務，包括數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等。數據處理過程中，如果形成能夠帶來經濟利益的“數據產品”，那么發生的支出應當資本化，形成數據存貨等資產。3需要注意的是，如果數據資源預期實現經濟利益存在較大不確定的，導致難以判斷現金或現金等價物流入企業的潛力，或者流入可能性較?。ㄈ绲陀?50%），不應當確認為數據資產。例如，數據資源應用場景尚不

33、清晰，缺乏經濟性、難以找到需求方等的，表明無法判斷是否能夠帶來經濟利益，不能確認為數據資產4；企業在日常經營中所形成的日常經營數據如財務數據等，因給企業帶來可得經濟利益的流入的可能性較低，3引用自大信研究|企業數據資源入表相關會計問題探討，李洪 馮發明，大信會計師事務所4引用自大信研究|企業數據資源入表相關會計問題探討，李洪 馮發明，大信會計師事務所22所以不應被確認成數據資產；如果國有企業的數據涉及到被規定為應當無償向社會開放的公共數據，這部分數據因沒有可得經濟利益流入，也無法被確認為國企的數據資產。因為數據具有可復制性，復制數據的邊際成本也無限趨于零，在數據外部流通比如數據交易所場內交易的

34、環境下，數據交易完全可以對接多方主體進行交易。所以基于合適場景的數據交易一旦形成，數據的溢價性確實比普通商品要高很多。又因為數據具有時效性，數據資產的價值隨著時間的流逝可以快速貶損。這對于國有企業數據資產管理，尤其是如何保證國有資產的保值、增值，對法務、財務、技術、審計以及業務部門都是一個富有挑戰性的事情。例如對于數據的溢價，企業要做好企業數據治理、數據管理工作，充分關注市場數據價值波動與本企業數據外部價值的波動，做到數據資產賬實相符。對于數據資產的貶損，企業可通過加速折舊法進行攤銷，財務應予其他部門參考市場同類數據核準確認好數據資產的使用年限。23四、數據資源入表四、數據資源入表1、為什么要

35、數據資源入表數據資源入表，對于企業內部來說：a.有利于企業現有的數據資產顯性化，完善實際企業資產價值和財務報表的對接，更好的支持企業經營決策；b.有利于企業提高數字化水平，打破企業內部部門間的“數據孤島”，從上而下整合數據資源，更好的賦能實體業務；c.有利于企業發現自身數據能夠外部流通的場景，經營好數據資產；d.有利于企業數據的合法合規經營，促進企業數據合規體系的建設，防范相關法律風險；e.有利于企業盤活數據資產，使自身數據跟隨著數據資本化發展趨勢，擴充企業資本，增強企業市值。數據資源入表，對于數據外部市場流通來說：a.有利于更多的數據產品生產和進行場內外交易，擴大數據交易市場；b.有利于整合

36、數據價值，建立企業與市場內外聯動的數據價值評估體系，更好的指導市場行為；c.有利于發展數字經濟，促進在數據合法合規的基礎上大幅度的流通和開放；d.有利于新興技術研究和實踐，通過技術的發展去促進生產力水平的提高。2、如何實現數據資源入表想要實現數據資源入表，按照財政部企業數據資源相關會計處理暫行規定，目前的一般流程為：a.進行數據治理，確定大致要24入表的數據資源的范圍，b.數據資源確權評估，確認數據是否被個體所有或控制，c.數據質量評估，確認數據真實性、準確性、一致性、完整性與其他特性，d.數據資產評估，確認數據是否有實際價值能夠成為數據資產，是以“無形資產”還是“存貨”入表，以及數據初始計量

37、的成本測算等。因目前對于數據資源入表的相關規定還不完善，各個地區和企業也是在實踐中摸索相關經驗，所以實際入表中缺乏一個統一標準的流程的同時，還是會遇到各種各樣的難點。本篇著重聊以下幾個問題：A.數據確權的實現方式與產權登記機構數據確權難的原因在本白皮書的前幾部分已有論述。因為數據的流通更強調它所記錄的信息價值，而且數據自身具有可復制性與可替代性，所以在目前數據的法律法規規章制度，有意淡化了數據的所有權，更加強調數據的使用權即數據處理者“數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權”這三權。這也就造成了因傳統物權與知識產權理念的深入人心與數據實際的可復制性與可替代性等特性所決定的“確權難”。在

38、建立探索數據產權制度方面，目前，北京、廣東、貴州等多個省市正在探索數據產權登記，但差異性明顯。無論“數據資產登記”“數據資產憑證”還是“數據產權登記”等，更多只是關注到數據要素某一特定屬性，對登記的功能定位、登記內容、適用范圍等規則各有不同，尚未形成統一的操作指引5?，F在依托在數據交易所的地區級別的數據產權登記機構已經建立了5引用自數據登記多地規則不同，如何跳出所有權思維定式探索確權？，南方都市報25互通互認機制，但仍舊缺乏國家級別的數據產權登記機構與相關制度配套設計。對于國家層面數據資產登記的制度設計，可能也需面對和解決數據資產確權難的原因以及其所導致的結果。目前，還有一個解決辦法就是將企業

39、的數據產品利用知識產權進行登記和確權。這無疑保護了數據產品的智力性和創造性，尊重這無疑保護了數據產品的智力性和創造性，尊重了數據處理者在加工數據產品時所付出的勞動。同時，也能間接的了數據處理者在加工數據產品時所付出的勞動。同時，也能間接的對于數據的自有或控制進行證明。對于數據的自有或控制進行證明。但是，在數據流通領域，知識產權所重視的“創造性”與“排他性”恰好是數據的特性所不能滿足的，也就是說，數據本身所承載的信息價值可能要比對于其付出的創造性勞動更為重要，當數據一旦滿足合法合規的標準，沒有任何其他的禁止性規定，它完全就可以去進行市場流通了，這是本類登記和確權如果面對的是登記數據資源需要解決的

40、問題。所以在目前的法律環境和市場環境下，如果企業想要完成數據資源入表的數據確權，我們還是建議企業聘用專業的數據合規律師進行盡職調查，摸排企業數據的現實情況，再根據當地的法律法規規章制度，決定如何進行產權登記。B.數據資源可靠計量的難點數據估值難的原因在本白皮書的前幾部分已有論述。需要補充的是，對于企業數據資源入表，企業數據的成本如何進行初始計量和分攤，確實是急需解決的難題。例如首批數據資產“入表”上市公司中，有 13 家將數據資產計入“無形資產”，有 5 家計入“存26貨”，有 6 家計入“開發支出”。其中，開普云和南鋼股份等 2 家公司同時計入“無形資產”和“開發支出”。值得關注的是，近日，

41、上述 22 家企業中，有 4 家公司先后披露關于 2024 年第一季度報告更正公告，將原先記錄在“存貨”項下的“數據資源”進行調整。具體來看，其中 3 家將“數據資源”一欄的數額轉填入“合同資產”一欄，存貨中不再包含數據資源的相關填報；而剩余 1 家則刪除了“合并資產負債表”中一級科目“存貨”下的二級科目“數據資源”的填報金額信息，同時，并未發現在其他子科目中新增項目。此輪發布更正公告的公司，此前均將“數據資源”錄入“存貨”項下，而隨著 4 家公司修改相關信息，首批將“數據資源”錄入“存貨”項下的 5 家上市公司中，也僅剩海天瑞聲一家6。這反映出了企業自研數據入表成本初始計量的困難，即本白皮書

42、前述的如何確定數據資產，以及怎么確定自研數據的資產化起始時間和結束時間、自研數據的成本在何時入表，才能明確合理的表示出數據資產在資產負債表中的價值。因數據資源入表直接造成資產負債表的總資產數額增加，從而降低了企業的負債率，但因數據資產不像傳統資產一樣，可以較為但因數據資產不像傳統資產一樣，可以較為容易的進行成本歸集、收入成本匹配和確認攤銷年限，所以如果不容易的進行成本歸集、收入成本匹配和確認攤銷年限，所以如果不謹慎核實入賬就會造成數據資源入表的謹慎核實入賬就會造成數據資源入表的“烏龍烏龍”，這就要求企業進行，這就要求企業進行靈活務實的數據資產管理。靈活務實的數據資產管理。例如在數據資產出現減值

43、跡象時，對于沒有公開報價的內部數據資產，在可收回金額與賬面價值進行比較6引用自多家公司“擦除”數據資產信息！首批“入表”規模降至 1.04 億元，新華日報財經27時，參照無形資產的會計處理方法，按照二者的差額，計提數據資產減值準備7。3、對于數據資源入表的稅務處理據悉，有關部門正在進行數據資源入表與數據交易的稅務研究，未來涉及數據資產部分，其稅務處理可能會進行一定的優惠和減免。我們在密切關注數據資源入表的相關稅收政策，但因篇幅限制，本篇不一一累述。7引用自企業自研數據資源入表的現實難題及應對考量，審計實操28五、數據交易與數據資本化五、數據交易與數據資本化1、數據的場內交易與數據場外交易本白皮

44、書前幾部分已有論述，我國早已形成數據場外交易市場。根據國家數據局全國數據資源調查報告（2023 年）的報告顯示：我國數據仍舊處于數據需求快速增長，制造業、信息服務、批發零售等行業數據需求量較大。由此可知，我國的數據交易市場依舊擁我國的數據交易市場依舊擁有著高速增長的潛力。如何進一步激發市場需求與如何引導市場主有著高速增長的潛力。如何進一步激發市場需求與如何引導市場主體進行合法合規的交易，這是數據場外交易市場目前所面對的問題。體進行合法合規的交易，這是數據場外交易市場目前所面對的問題。根據國家數據局全國數據資源調查報告（2023 年）顯示，2023 年我國新增數據存儲量為 0.95 澤字節（ZB

45、），與年數據生產總量相比，占比為 2.9%，數據價值潛力有待進一步挖掘。一方面海量數據復用價值較低，大部分過程類數據產生后即被丟棄、覆蓋。另一方面大模型、訓練工具等支撐能力不足，海量數據開發利用價值低于存儲成本，部分高價值數據在“大浪淘沙”過程中被遺棄。對于如何進一步激發市場需求，需要做到將發展企業的數字化建設、人工智能等新技術的落地、數據資產管理和入表與廣闊的數據交易市場對接起來，同時，也要做好數據資產化的宣傳推廣工作，讓企業明白數據資產管理的重要性。建立數據資產服務全生態體系，打通產業鏈上下游，發展相關技術，完善配套法律法規規章制度建29設，切實降低企業數據資產化難度。數據市場主體如何進行

46、合法合規的場外市場交易，首先，我們要明確：數據交易市場監管趨嚴，針對不合法不合規的交易部分，是短期陣痛，長期利好的事情。數據交易市場與其他的交易市場一樣，在發展至一定規模逐步走向成熟的同時，一定會產生一些交易規則，而相關法律制度的建立與實踐就是交易主體間公平、透明、合理交易的機制保障。其次，無論是數據流通還是數據交易，也是市場運行、社會經濟活動中的一部分，所以也要遵守既有的法律規則，不能因己方主體的得利去給其他主體帶來損害。所以，對于數據外部市場的監管與激發數據交易市場需求、擴大數據交易市場并不是以一對無法調和的矛盾出現的，相反，二者之間某種程度上還是相輔相成、相互促進的關系。目前，場外數據交

47、易的監管完善的典型措施比如某些地區監管機構對“數據交易合同”的統一和規定。此外，根據國家數據局全國數據資源調查報告（2023 年）顯示：2023 年，全國各地交易所快速鋪開，19 個省市建立數據交易機構。上海、浙江、深圳、海南等地數據交易機構“百花齊放”，交易模式、數商生態、技術底座各具特色。但交易機構在標準、規則方面尚未達成共識，場內交易吸引力不足。所以，我國交易機構數據產品成交率不高。27 家交易所上架數據產品僅有 17.9%實現交易，數據場內交易活躍度較低。例如，消費民生領域數據產品購買方數量是供給方的 2.4 倍，但產品成交率不足一成，存在供需不匹配的現象。30我們知道，數據的場內交易

48、對比場外交易具有一定的數據的場內交易對比場外交易具有一定的“聚合效聚合效應應”，即通過數據產品的高度集中交易，比場外交易更容易做到產品合規、交易渠道擴寬、交易成本尤其是時間成本的降低與交易定價的透明。配合著數據產品的復用，數據場內交易可以使數據流通達到杠桿擴張的目的。但如果需要數據場內交易的進一步發展，亟待解決企業內部數據資產發現與管理、數據交易場景的發現，這些問題的解決方案本篇與本白皮書的前幾部分已有論述。同時，統一和完善全國的數據場內交易的流通市場，使數據場內交易的“聚合效應”最大化，使數據場內交易成為數據交易市場的“排頭兵”，用安全、合規、優質的服務去輻射和影響整個數據要素的流通，數字經濟的發展，也是解決該問題的一個方向。2、數據資產化與其他數據金融產品數據資產化同時也會促進其他數據金融產品的出現。例如，可以使用數據資產進行授信融資，未來，數據資產化可能會朝著數據資產信托、保理、保險以及證券化的方向發展。因數據資產不同于傳統資產與其他虛擬資產，在金融底層設計方面，如何進行好數據資產的確認和管理，是所有數據類的金融產品需要面對的“元問題”。31北京金誠同達（西安）律師事務所北京金誠同達（西安）律師事務所聯系方式：地址：西安市高新區錦業路 12 號邁科商業中心 25 層電話：029-81129966傳真：029-81121166E-mail:網址：