第五要素｜“既非激动，亦非悲观，谨慎乐观拥抱数据资产‘入表’”

·“我的整体态度应该是谨慎中乐观，如果企业能从数据要素估值和流通中真正获益，随着政策慢慢推行开，应该很快就会在市场上看到百花齐放的结果。此外，区块链等技术已发展较为成熟，可以为数据要素流通起到支撑作用，不少之前可行性上的困难正在逐渐被克服。”
·“未来的想象空间依然非常大，从会计的视角，将数据变成资产会给企业增加很多融资渠道，因为数据其以前只是作为一种征信手段，现在则可以考虑，未来数据是否也可以作为一种抵押物，那么数据信托问题就得到了很好地解决。”
【编者按】数据，是继土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之后的第五大生产要素，中国政府已提出要加快培育数据要素市场。随着人工智能技术的飞速发展，大模型的开发更离不开高质量的数据支持。在此背景下，澎湃科技（www.thepaper.cn）推出“第五要素——上海市数据科学重点实验室数据要素产业化系列报道”，关注由上海市数据科学重点实验室策划的数据要素产业化系列论坛。第二期数据资产“入表”论坛旨在探讨数据资产“入表”将会给国计民生及各行各业带来哪些深远影响，以及当前针对数据资产“入表”方面有哪些亟待解决的问题。
2023年，财政部对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》)，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则，为数据资源的会计处理和信息披露提供了细化指引。就此，数据资产“入表”正式提上日程。《暂行规定》对于推动数据要素市场化配置、提高相关会计信息支撑、激活数据价值方面有重大意义。


数据要素产业化系列论坛第二期“数据资产‘入表’论坛”。
那么，数据资产“入表”具体将会给国计民生及各行各业带来哪些深远影响？当前有哪些亟待解决的问题？近日，在数据要素产业化系列论坛第二期“数据资产‘入表’论坛”上，企业家与专家学者共聚圆桌讨论。
以下为圆桌实录，有部分删减。
“区块链等技术可为数据要素流通提供支撑”
上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授肖仰华：数据资产“入表”可能会对已有会计准则、法律法规制度建设，以及企业技术、实操、管理等层面都会带来一些新的挑战，那么具体有怎样的新挑战，以及是否存在一些比较好的应对思路？
上海大数据联盟常务副秘书长郭培卿：从企业的角度，对于如何推动数据资产“入表”落地涉及两个方面的问题，一是意愿，二是顾虑。从意愿来说，数据资产“入表”有利于客观评价数据价值，对企业资产、投融资、业绩报等方面存在有利因素；顾虑方面，需要解决伴随“入表”带来的敏感信息披露、商业机密泄露等风险。
蚂蚁集团网商银行高级算法专家郝正鸿：我来自于企业，主要做数据相关工作。我们公司每年购买外部数据资产需要支出数亿人民币，不过整个信贷业务的价值可能远远不止几亿人民币。现在公司内部也在做大量的分层数据治理，包括原始层数据及标签层数据，无论是做营销还是做风控，标签层数据产生的商业价值可能会更大。我们也遇到一些挑战，比如用户画像的不同用法产生的价值可能相差百倍级，那么如果把我们的这些数据“入表”，其中的利弊关系还值得商榷，比如在数据使用效率比别人高的情况下，这就涉及企业的核心竞争力，在公布出去以后，会不会带来争议及商业机密的泄露？
福建省发改委数字办（大数据局）综合处邹毅：我们这两年也出了一系列相关大数据发展条例的政策，在9月印发的《福建省数据要素市场化改革方案》里谈到，要建立公共数据资源开发有偿使用机制，将数据使用费纳入非税收入管理，将技术服务费纳入政府指导价管理。为了推进这项工作，省里遴选有条件的地市和部门开展试点，其中也希望高校一起来合作，做好数据价值的评估，推进应用场景落地。谈到企业在操作层面上遇到的挑战，首先计量单元确定很难，是否可以使用更新的数据识别技术来进行标识？第二计量可靠性方面，计量数据要经得起推敲验证，第三是后续计量时间方面，数据价值可能随着时间流逝。
普华永道中国金融业管理咨询主管合伙人王建平：（数据资产“入表”）政策出来之后会听到两种声音，一种属于比较激动的，可能有这种情绪的一部分人原本不是会计专业的，他们认为数据资产“入表”的计量基于价值。这样的计量之下，企业的资产必然会变多。另一部分人则持悲观态度，认为从财务角度理解似乎没有产生什么变化。2024年1月1日以后（《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起施行），如果将历史成本作为计量考虑，从市场及审批制度来看，这是合规的并且必须去完成的事情。我个人的态度介于两者之间，既没有那么激动，也没有那么悲观，会用比较中和的姿态来拥抱它。
从具体准则上来说，其实也没有太大的变化。我建议还是从场景出发。无论是制造型企业还是金融机构，企业手中都会拥有很多数据。当然不同数据的场景选择不同，其背后的难点也不同，但这是一道必选题，场景的选择或困难可能也需要企业自己去走通。
未来的想象空间依然非常大，从会计的视角，将数据变成资产会给企业增加很多融资渠道，因为数据以前只是作为一种征信手段，现在则可以考虑，未来数据是否也可以作为一种抵押物，那么数据信托问题就得到了很好地解决。实际上，数据权属分离在英美国家都已经有案例了。国内来讲，最近各个信托公司也在宣传数据信托的工作。我认为以后的发展空间还是非常大的，就企业而言，还是要积极拥抱，找准场景，搭建基础，敢于创新。
欧冶云商碳中和办公室部门总经理林力：作为企业来说，更多希望了解数据，如何让企业的隐性数据完成“入表”还要区分化研究。例如数据的分类，涉及企业自用数据和外供数据，外供数据中又包含定制化的数据。面对这么多不同的数据怎样去挖掘其中的“入表”需求，这是当下企业想去梳理清楚的。其次，数据“入表”之后，交易能否慢下来，当数据作为生产力时，其交易应该也要满足企业的需求，如何更好地保障交易的稳定性与有效性也需要考虑。第三，在“入表”之后必然会带来价值上的体现，如何保护相关企业的交易安全也值得思考，因为企业有很多高价值、高敏感的数据。另一方面，要从实践路径上去推动，目前是通过协会或会计师事务所、资产评估公司，要通过各种方式让企业认识到凭证的价值，积极争取凭证的法律效力。
上海数据交易所研究院研究员赵丽芳：《暂行规定》的正式发布意味着我国推进数据成为一种新型生产要素从会计报表上开始显性化，标志着我国正式迈出了数据资产入表从0到1的关键一步，意味着企业数字化转型成果逐步被社会大众所认知。我国关于企业数据资源的相关会计探索不仅有助于监管部门完善数字经济治理体系，还有助于我国在国际会计准则制定等工作中贡献中国智慧、提供中国方案。
从数据资产入表的角度看，基础会计工作的重要性体现在以下几个方面：第一是审慎的从成本的角度梳理数据资产的规模，一方面提升全社会对数据要素的认知，另一方面又不至于引起数据资产泡沫；第二是提高企业数据资产信息披露的质量，企业可以通过梳理内部满足资产确认条件、真正有发展潜力的数据产品来提高数据资产的管理水平；第三是提升报表质量，减少数据要素型企业与投资者之间信息不对称，进一步推进数据资产化创新应用，帮助企业吸引投资、优化财务结构、提升公司估值等等。
为了更好落实《暂行规定》，各方应该首先做好数据资产入表的研究工作，数据资产的特性导致其入表操作比传统资产更具挑战性，如成本归集等对内控管理不是很好的企业就存在很大困难，这就需要专业机构加入到数据资产入表的研究中来，形成一套可以落地的、一般化的操作流程，提高《暂行规定》的执行效果。
上海数据交易所一直以“繁荣数据要素市场、推进数据资产创新应用”为战略使命，一方面推进数据资源到数据资产的报表化进程，提高《暂行规定》的执行效果，另一方面以数据资产创新应用的显性化推动数据要素市场机制体制的完善和设计。
复旦大学管理学院会计学系副教授黄钟伟：数据资产“入表”在实操层面面临很多问题，比如会计制度，对于用会计准则的变更来解决这些难点，我个人是比较悲观的。会计上，上一次有新的资产“入表”的时间是2021年，是使用权资产“入表”。而使用权资产“入表”从开始到2021年真正实现“入表”，其中经过了十几年。那么在实践中，现在有《暂行规定》已经很不容易了，所以基本上也只能在现行框架下准备未来几年的事情。
复旦大学管理学院信息管理与信息系统系系主任张诚：虽然目前可能很多方面都没考虑到，但我们也有“摸着石头过河”的传统，在实践中逐步思考完善，这也是可能的路径。有关资产管理问题，对于上市公司（尤其其中的国企和央企），需要对投资者、社会和国家的资产负责。因此，他们关心的第一要点很可能不是升值，而是保值。出于更谨慎的角度，一个可能的思路是宁可不赚也不要亏，绝大多数企业还是战略优先，而不是技术优先。
此外，还要观察市场的需求有多大。政策一旦开始推行，短期内市场大概率会出现分化。比如部分企业可能想要占据先发优势，就会有足够的动力去尝试。市场化本身就代表增加衍生品的很多服务，等于扩大了选择的余地，这在战略上是非常重要的。总而言之，我的整体态度应该是谨慎中乐观，如果企业能从数据要素估值和流通中真正获益，随着政策慢慢推行开，应该很快就会在市场上看到百花齐放的结果。此外，区块链等技术已发展较为成熟，可以为数据要素流通起到支撑作用，不少之前可行性上的困难正在逐渐被克服。
“技术可以解决一些制度上遇到的难题”
肖仰华：确权和流通、交易和定价、市场生态流通与安全合规、数据价值和治理成本这四对矛盾如何能够得到缓解？
上海市数据科学重点实验室数据资产研究室主任叶雅珍：国外理论界当前更多地关注于加密货币“入表”方面有关内容并开展了探索研究工作，但各个国家所持观点也不尽相同；相较而言，我国在整个数据要素市场建设以及数字经济领域发展等方面是走在前面、比较领先的。此次财政部发布的《暂行规定》遵循积极稳妥原则，考虑了“实施前后衔接”、“与国际准则对接”等多方位因素，充分体现出了会计稳健性。但如果从数据视角出发，数据资产是具有不同于传统资产的属性和特征的。随着我国数字经济发展实践的不断开展和深入，在数据资产方面仍有大量复杂且极具挑战性的工作，需要加强相关前瞻性理论的探索和研究（例如提出“第四张表”的可行性等），这也是我国希望未来在数字经济领域能引领全球发展之基础和要求。现下所面临的问题依然很多，但我们要用一个积极的态度去面对和探索解决之法。当在现行的制度下开展相关工作碰到一些问题和困难时，此时就需要技术发挥出一定的作用，从而提高数据资产相关工作与现行体系二者之间的适配性。
复旦大学法学院青年副研究员蔡培如：我也赞成刚才大家说的技术可以解决一些制度遇到的难题。对于数据确权中的法律问题，如果进行确权，需要对数据上的财产性利益的归属作出判定，这是否是一种所有权呢？如果不确权，可采用的行为规制、责任规制模式又能否满足数据交易流通中的产权清晰性要求呢？根据“数据二十条”，数据产权主要有数据资源持有权、数据加工使用权以及数据产品经营权。《上海市促进浦东新区数据流通交易若干规定（草案）》中第五条规定的数据产权人包括数据生产者、采集者、加工者、使用者、产品经营者以及法律法规规定的其他数据产权人；第六条规定了数据权益。
张诚：在实践中，已经有现成的数据交易流通方式，比如API模式，其取决于公司的数据产品化达到了怎样的程度，能否支持。因为现实中的交易方式，常用方式是按需收费，需要相应数据产品支持，而非人工定制。也就是说，当数据成为数据产品后，更多需要考虑的定价问题，比如行业数据库的建设和销售知识产权归谁，年费是按一年的使用权还是数据量收费，这些都是价格的问题。以API为例，它已经是某种意义上的数据流通。
在国外，现在最热的是涉及垄断并购问题带来的政府介入强行监制评估，其核心包括对并购企业的数据估值，及其产生垄断的可能。在经管领域，国内国外关于数据的研究一直在做，不过学术研究多习惯于用全球数据，很少有专门做中国领域的。但 “数据二十条”（《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》）出台以来，许多企业变化值得研究者关注。
本期数据资产“入表”论坛由上海市数据科学重点实验室主办，澳汰尔工程软件（上海）有限公司、中国数据管理协会（DAMA China）、澎湃新闻和DataFun社区提供支持。出品人分别为上海市数据科学重点实验室数据资产研究室主任叶雅珍，上海市数据科学重点实验室主任、复旦大学教授肖仰华。