企业数据资产列示与披露的制度逻辑与实施路径

引言
2024年1月1日施行的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）在现行企业会计准则框架内，以资产负债表增设“其中：数据资源”项目的方式实现数据资源入表列示，并以强制披露与自愿披露相结合的方式构建双层披露机制。本文立足企业实务，梳理列示与披露的规范依据，阐明“融入式”列示方案与无形资产、存货归类判断的操作要点，逐项说明强制披露清单与自愿披露的运用，并结合数据产权、数据安全等法律规范分析确权、成本归集、计量减值三类实施难点及其应对路径。文章认为，企业应在合规前提下建立“确认—归类—列示—披露”的完整操作流程，制度的持续完善则有赖于数据产权立法、评估标准建设与企业数据治理能力的协同推进。
一、问题的提出
数据已成为与土地、劳动、资本、技术并列的生产要素。企业在数据采集、清洗、加工、分析等环节投入了大量资源，但在现行会计准则下，这些投入能否确认为资产、以何种方式计量和报告，长期缺乏统一的规范指引。其结果是相当一部分数据资源游离于财务报表之外：投入计入了损益，资产却未体现在资产负债表中。这种“隐性资产”状态既不利于评价企业价值，也削弱了企业进行数据投资的激励。
2023年8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。《暂行规定》一方面对确认为资产的数据资源明确了适用的具体准则，另一方面以强制披露与自愿披露相结合的方式，对未确认为资产的数据资源也提出了披露指引。“确认加披露”的双轨设计，构成了整个制度的基点。
对企业而言，《暂行规定》的价值在于两点：其一，数据资源在满足条件时能够确认为无形资产或存货，“能否入表”不再存疑；其二，以披露补充确认，使暂不满足确认条件的数据资源也能通过披露呈现其价值。但披露在实践中多停留于形式合规，对应用场景、风险状况等核心信息传递不足，呈现“重合规、轻价值”的倾向。本文围绕企业如何按照《暂行规定》及配套法律规范完成数据资源的列示与披露展开：先说明规范依据与制度逻辑，再给出列示与披露的操作要点，最后分析实施难点并提出应对路径。
二、列示与披露的规范依据
（一）《暂行规定》的规范定位
《暂行规定》的出台具有明确的政策背景。党的二十大报告提出加快发展数字经济，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（2022年12月，即“数据二十条”）确立了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四项基础制度。会计作为经济活动的记录与反映系统，需要以规范的数据资源会计处理为数据要素市场化配置提供基础支撑。
在现行准则体系中，《暂行规定》的定位是“细化规范”而非“突破创新”。财政部在相关问题解答中明确，其在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等准则保持一致，不属于变更会计政策。由此，企业数据资源的会计处理仍以现行准则为基本遵循，《暂行规定》的作用是结合数据资源特点提供更具操作性的指引。“未来适用法”的规定印证了这一立场：本规定施行前已费用化的数据资源相关支出，不再追溯调整。
《暂行规定》的适用范围呈现双重结构：既适用于确认为无形资产或存货的数据资源，也适用于企业合法拥有或控制、预期能带来经济利益、但因不满足资产确认条件而未确认为资产的数据资源。对前者，明确适用准则使其“入表”有据；对后者，以披露要求使其信息“在场”。企业首先需要判断自身数据资源落入哪一范围，再据此选择列示或披露的处理路径。
（二）与数据治理法律体系的衔接
数据资产的列示与披露并非孤立的会计技术问题，而是嵌入在数据治理的法律框架之中。理解这些规范的衔接关系，是准确适用的前提。
在法律层面，数据资产确认的基础是企业“合法拥有或控制”数据资源。《中华人民共和国民法典》第127条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”，为数据权益保护预留了制度接口。“数据二十条”则确立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权运行框架，为数据资产的权利基础提供了政策依据。
《中华人民共和国数据安全法》（2021年9月1日施行）、《中华人民共和国个人信息保护法》（2021年11月1日施行）、《中华人民共和国网络安全法》（2017年6月1日施行）对数据的收集、处理、流转、出境等环节设置了合规要求。这些要求直接影响“合法拥有或控制”的判断：企业取得数据的方式或途径违反上述法律的，相关数据资源不能确认为资产。此外，2025年1月国家发展改革委、国家数据局等六部门印发的《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》，将安全治理贯穿数据供给、流通、使用全过程，与《暂行规定》形成制度协同。
三、资产负债表列示：规则与操作要点
（一）“融入式”列示方案
关于数据资源如何列示，制定过程中存在不同意见。一种观点主张将其单独作为一类资产列示，或在相关资产类别下设子类别单独反映。该主张意在凸显数据资源的重要性，但面临技术障碍：存货属于流动资产，无形资产属于非流动资产，将可能分属不同类别的数据资源笼统列为一类，既不符合流动性列示原则，也无助于使用者获取其流动性、经济利益消耗方式等信息。
《暂行规定》据此采取“融入式”方案：在现有报表项目下增设“其中：数据资源”项目，即在“存货”项目下增设“其中：数据资源”，反映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”，反映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”，反映正在进行的数据资源研发项目中满足资本化条件的支出金额。
该方案保持报表结构稳定，不因新增资产类型而破坏报表体系的整体逻辑；同时揭示数据资源的资产属性与流动性特征，便于将其纳入既有财务分析框架；“其中：”的列示方式还起到提示作用，使数据资源价值在报表层面可直观呈现。
（二）无形资产与存货的归类判断
数据资源确认为无形资产还是存货，取决于业务模式与经济利益的实现方式。《暂行规定》的区分标准是：企业使用的数据资源，符合无形资产定义和确认条件的，确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终用于出售的数据资源，符合存货定义和确认条件的，确认为存货。归类不同直接影响后续计量，无形资产涉及使用寿命估计、摊销与减值测试，存货则涉及成本流转方法与跌价准备计提。
就操作而言，归类判断可按如下步骤进行：第一，识别数据资源的持有目的与业务模式，判断其供内部使用还是对外出售；第二，判断经济利益的实现方式，即通过使用获益还是通过转让获益；第三，对照无形资产或存货的定义与确认条件，逐项核验“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”与“成本能够可靠地计量”；第四，据以确定适用的具体准则与报表列示项目；第五，在财务报表附注中披露归类依据。同一企业因数据资源用途不同而分别归入两类资产，亦属正常。
（三）列示实践对照
从上市公司的披露实践看，不同企业基于业务模式作出了不同归类。中国移动2024年年报的数据资源涉及无形资产与开发支出两个项目，主要供自身运营使用，包括网络优化、客户洞察、精准营销等，故归入无形资产；以海天瑞声为代表的数据服务企业，其数据资源具有直接出售的交易属性，则计入存货。这一差异说明，归类标准在实务中能够得到贯彻，也印证了以业务实质作为归类依据的必要性。
四、强制披露与自愿披露：要求与操作
（一）数据无形资产的强制披露
确认为无形资产的数据资源，其披露分为强制与自愿两个层面。强制披露源于准则要求，旨在保障信息的基本可比性与充分性，企业应逐项落实。
一是分类披露与变动情况。《暂行规定》要求企业按外购、自行开发等类别对数据资源无形资产分类披露，并给出标准化表格格式。横向区分取得方式，纵向覆盖账面原值、累计摊销、减值准备、账面价值的期初余额、本期增减变动与期末余额。分类列示便于使用者了解数据资源的形成方式，评估不同来源数据资源的质量与风险；变动情况列示则可反映投入规模与资本化程度。
二是使用寿命与摊销方法。《暂行规定》要求披露使用寿命的估计情况及摊销方法；对使用寿命不确定的，应披露账面价值及判断依据。估计使用寿命时，企业应考虑业务模式、权利限制、更新频率与时效性、产品或技术迭代、同类竞品等因素。数据资源的时效性使其使用寿命估计具有特殊性：过时的数据可能完全失去价值，故摊销年限通常较短，企业需在披露中说明判断依据。
三是研发支出的资本化披露。《暂行规定》要求披露计入当期损益与确认为无形资产的研究开发支出金额。数据资源开发通常涉及大量前期投入，研究阶段与开发阶段的划分直接影响资产规模与当期损益。企业应说明资本化金额、资本化率及开发阶段起点的判断标准。
（二）数据存货的强制披露
确认为存货的数据资源，披露框架与无形资产类似，但因资产属性不同而有差异。《暂行规定》要求按外购存货、自行加工存货等类别分类披露，并披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法。数据资源同质性与可替代性较强，先进先出法或加权平均法通常较为适用，企业应说明方法选择的合理性。
跌价准备信息对数据存货尤为关键。数据产品更新迭代快，市场需求变化难以预测，跌价风险较高。企业应披露可变现净值的确定依据、跌价准备的计提方法及当期计提与转回金额，以便使用者评估数据产品的市场前景与资产质量。
（三）自愿披露的运用
《暂行规定》采取强制披露与自愿披露相结合的方式，鼓励企业根据实际自愿披露相关信息。这一设计在信息需求、成本效益与商业秘密保护之间寻求平衡。从功能看，自愿披露起“补强”与“前瞻”双重作用：对已确认为资产的数据资源，补充强制披露未能涵盖、但对决策有用的信息；对未确认为资产的数据资源，使使用者了解企业在数据资源上的投入与储备，形成对未来收益的合理预期。
《暂行规定》列示了八个方面的自愿披露内容：一是应用场景描述与分析，即数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式及相关宏观与行业前景；二是来源合规性，即原始数据的类型、规模、来源、权属、质量及合规情况说明；三是加工投入，即对数据的加工维护与安全保护情况，以及相关人才、关键技术的持有和投入；四是应用现状，即相关产品或服务的运营应用、作价出资、流通交易与服务计费方式；五是重大交易事项，即重大交易中所涉数据资源的影响与风险分析；六是权利失效情况；七是权利限制情况，即转让、许可或应用所涉地域限制、领域限制及法律法规限制；八是其他自愿披露信息。企业可结合行业特点与自身情况择用，但商业秘密保护是明确提及的考量，披露应以不损害竞争优势为前提。
五、实施难点与应对路径
（一）确权问题
数据资产确认的前提是企业“合法拥有或控制”数据资源。数据具有非排他性、可复制性，且往往涉及数据主体、收集者、加工者等多方主体，权属界定存在困难。2025年8月28日，最高人民法院审判委员会讨论通过第47批指导性案例（指导案例第262号至第267号），首次就数据权益司法保护发布专题指导性案例，承认自然人、法人与非法人组织对其依法取得的数据享有的财产性权益，同时指出数据权益并不简单等同于物权、知识产权等既有权利，不宜解释为具有绝对排他性的支配权。权属的相对性加大了企业“合法拥有或控制”的判断难度。
对此，企业可建立数据资源台账，逐项梳理数据的来源与授权链条，核验采集、加工、流转各环节的合规性；通过合同明确与数据提供方、合作方之间的权属与许可安排；对涉及个人信息的数据，履行个人信息保护影响评估等程序；并将来源合规情况作为自愿披露的内容之一予以呈现。确权判断应以“能够合法地排他性使用或控制”为落脚点，而非追求绝对的产权归属。
（二）成本归集问题
数据资源的形成涉及采集、清洗、标注、整合、分析等多个环节，且常与日常经营活动交织，成本直接归集困难。后续维护、更新、补充产生的持续投入，如何在初始计量与后续计量中处理，亦需明确。成本归集的准确性直接影响资本化金额与当期损益，是入表质量的关键。
对此，企业可按数据资源项目或加工环节设置成本中心，将资本化支出与费用化支出分开核算；区分研究阶段与开发阶段，明确开发阶段起点；建立归集与分摊规则，对共享资源采用合理标准分摊；借助信息化手段实现数据资源成本的追踪与计量。精细化的成本核算体系既是准确入表的前提，也是后续减值测试与披露的基础。
（三）计量与减值问题范定位
《暂行规定》要求以成本模式进行初始与后续计量，不采用公允价值。在数据资产价值波动较大时，成本信息可能严重偏离实际价值。同时，数据资源的减值判断缺乏成熟方法，使用寿命不确定时的减值测试、存货可变现净值的确定均存在操作困难。
对此，企业应建立常态化的减值测试与跌价测试机制，结合数据资源的时效性、技术迭代、市场需求等因素评估减值迹象；在必要时引入评估机构，参考评估意见确定可收回金额或可变现净值；当评估结果对企业财务报表具有重要影响时，按《暂行规定》要求披露评估依据、假设前提、方法选择与参数来源。评估价值的变化不改变账面价值，披露在此发挥兜底作用，既满足信息使用者的需求，又保持会计的稳健性。
六、结语
数据资产的列示与披露是数字经济条件下企业会计面对的现实课题。《暂行规定》在现行准则框架内，以“确认加披露”的双轨设计为数据资源的会计处理提供了务实方案。企业应在合规前提下建立“确认—归类—列示—披露”的完整操作流程，以“其中：数据资源”项目完成列示，以强制披露保障信息可比，以自愿披露传递价值信息，并在确权、成本归集、计量减值等难点环节落实相应的应对措施。
从制度环境看，数据资产信息披露同时构成数据要素市场建设的基础性制度设施。制度的持续完善有赖于多方协同：推动数据产权专门立法，明确数据资源的权利类型、内容、归属与限制；完善数据资产评估标准与人才储备，条件成熟时探索引入公允价值计量选项；以案例指引与行业指南提升披露的规范性与可比性；企业则须健全数据资源管理制度，提升数据治理能力。唯有如此，数据资产信息披露才能从合规要求走向价值创造。