海南省绿色金融研究院 黄咏梅
数据作为新时代的"石油"、第五大生产要素，在全球经济运转中的价值日益凸显，国际间抢夺数字经济制高点的竞争日趋激烈。近日，伴随财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和中评协《数据资产评估指导意见》等政策的陆续发布，数据资产入表成为热议。本文在对数据资产入表概念进行简要介绍基础上，分别从正反两方面对其对金融行业所产生的影响进行了分析。
一、数据资产入表概念及其价值和意义
（一）数据资产入表概念
1.数据资产入表定义。数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中"资产"一项，即数据资产入资产负债表，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。
2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》），该规定解决了实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产"入表"的疑虑，并明确了计量基础。
《暂行规定》自2024年1月1日开始施行，政策落地节奏可谓超预期，从中不难看出国家将数据作为生产要素的坚定决心。
《暂行规定》进一步强化了数据资源相关信息披露，将有助于为有关监管部门完善数字经济治理体系、加强宏观管理提供会计信息支撑，也为投资者等报表使用者了解企业数据资源价值、提升决策效率提供有用信息。
2.数据资产入表的会计处理。在会计核算层面，《暂行规定》按照会计上的经济利益实现方式，根据企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，明确相关会计处理适用的准则。
具体而言，企业在编制资产负债表时，应根据重要性原则并结合实际情况，在资产负债表中的"存货、无形资产、开发支出"三个项目下增设"数据资源"子项目，并在报表附注中进行披露。
其中，在"存货"项目下增设"其中：数据资源"项目，反映资产负债表日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"项目，反映资产负债表日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"项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
（二）数据资产入表的价值及意义
中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023年）》显示，2022年，我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比名义增长10.3%，已连续11年显著高于同期GDP名义增速，数字经济占GDP比重相当于第二产业占国民经济的比重，达到41.5%。2022年，我国数字经济全要素生产率为1.75，相较2012年提升0.09，数字经济生产率水平和同比增幅显著高于整体国民经济生产效率。资产无形化、数据价值化日益成为数据企业区别于其他企业的显著特征。
尽管数据资源已成为数字经济时代的重要生产要素之一，是企业特别是数据相关企业保持核心竞争力和提升价值创造能力的关键驱动因素，但由于传统会计核算均坚持稳健性理念，通常会对企业内部存在较大不确定性的无形资产采取比外部无形资产和有形实物资产更严苛的入账标准，这使得数据等富含经济价值的内生无形资产长期未在财务报表上得到反映。
《暂行规定》施行后，数据资源以资产形式进入企业财务报表，为企业创造价值的数据要素将被确认为数据资产，这解决了数字经济时代企业突出的会计问题，即全面地反映涵盖数据在内的各项生产要素对企业财务状况、经营成果及现金流量的影响，意味着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越，有助于显化数据资源价值，提升企业数据资产意识，有效反映企业在数据要素方面的投入和收益，增厚企业资产，促进数据流通使用，培育数据产业生态，满足融资需求，并辅助国家加强对数据要素市场的统筹管理。
因此，数据资产入表，不仅对数字经济发展具有重大意义，也为传统产业的升级，以及我国经济转型升级发展提供了强大的支撑。
二、数据资产入表对金融行业的影响
金融是数据密集型行业，具有天然的数据禀赋。波士顿咨询公司曾有报告指出，银行业平均每创收100万美元，就会产生820GB的数据 。数据已成为金融创新的基础和企业核心竞争力之一。数据资产入表，在对金融行业带来有利影响的同时，也会带来一定的风险与挑战。
（一）积极影响
首先，数据资产入表有利于提升金融企业的业绩表现。数据资产入表相当于扩大了其财务报表范围。数据资产化程度较高的企业，通过确认应用场景和业务模式，将数据作为无形资产或存货进行确认，可真实反映这类企业的资产状况，业绩也会相应得到改善，这种扩表有助于提升金融企业估值，更好地实现潜在价值的挖掘。同时，入表还为金融企业获得多元化融资渠道提供了契机，例如发行债券、进行银团贷款，甚至参与未来可能出现的金融衍生品市场等。这将有力促进企业的可持续发展，影响和带动更多的金融企业高质量发展。
其次，数据资产入表有利于推动金融行业数字化转型。数据资产入表后，将有越来越多的金融企业通过多元化的方式对自己整体的数据进行盘点，确定哪些数据是可自用的、哪些可用作交易、哪些计为成本。同时企业也会同相关的数据估值、数据质量评估等专业化服务机构、相关的数据需求机构深度合作，做好自己的数据治理，从而强化其数据基础，实现有数据、有数据处理的能力和有数据驱动的业务，推动金融企业数字化跃升，形成一批可复制推广的数字化转型模式和经验，并发挥标杆企业示范作用，助力整个行业数字化转型。
第三，数据资产入表有利于金融业新模式新业态创新。通过数据资源入表，大量金融企业得以有效梳理其相关数据资源。这一过程使企业清楚地区分出自用数据与可加工数据，进而将后者转化为有交易价值的产品。这种精炼和加工丰富了数据交易的场景，孕育了更多有价值的数据产品。这对于数据的价值最大化和数据交易的促进具有重要作用，一方面为企业的营收创造了新动能，另一方面也能帮助企业发现数据在业务创新、运营优化、客户体验改善等方面发挥的作用，找到业务转型的第二增长曲线，加快形成新的金融商业模式。
（二）风险与挑战
首先，企业可能面临数据治理能力不足的问题。金融业务具有典型的异构性特征，这意味着不同业务部门有各自独特的特点和需求。以一个综合性商业银行为例，它既有零售业务也有对公业务，还涵盖贷款、信用卡、银行间金融市场、资金托管、投资银行等多个方面。这些各个部分都有自己对数据使用和业务管理的特殊需求。即使企业进行了数据盘点，也可能存在数据质量不佳的问题。因为不同于其他实物资产，数据资产可以被无限使用，如果数据治理不善或者评估不精准，可能无法准确反映企业所拥有的数据资源，影响评估和价值发现。在这种情况下，虽然入表完成，但数据的准确性和质量问题可能会给企业带来一定的损失，或者高昂的机会成本。同时，在数据资源入表过程中，尤其是对于大量财务从业人员而言，如果缺乏足够的数字化素养和对数字化业务的理解，这种能力不足也可能导致企业面临具体实施的巨大挑战。未来增量数据处理也是如此，由于对数字化业务的陌生，企业可能无法及时有效地进行数据的采集、整理和分析，很大程度限制了数据资源的有效利用。
其次，可能会产生"数据泡沫"等潜在风险隐患。数据以资产之名"入表"可理解为在商业实践层面为资源或财产确权提供合规依据。即《暂行规定》施行后，企业财报可确认数据资源为资产。这些数据资源作为无形资产或存货在法律上具有财产属性及功能，企业可用于抵押、偿债等。这是因为遵循国际上通行或国家强制规范的会计制度编制的财务报表（经常附带外部审计师的合理保证）被认为真实、公允，且可以及时揭示企业主体的财务状况和经营成果，也是企业在金融或资本市场上募集资金或投资并购的可靠信用基础。同时这也可能使部分掌握数据资源而别有用心的利益团体将原先未能计入的表外数据资源内化为具体的资产形式，借会计规则变更粉饰财务报表，以增强自身信用基础。这样做的结果可能使得原本没有潜力的数据资源价值被高估，用以直接改善相关财务指标，导致概念炒作，从而形成大量的数据泡沫。尤其是在与金融衍生品相结合的情况下，这种泡沫的风险可能进一步加大，引发过度投资和超预期波动，对整个行业的健康有序发展造成不利影响。
第三，对金融数据的合规安全提出了更严峻挑战。金融行业属数据敏感行业，一直以来对数据的安全性、准确性和时效性的要求都很高。数据资产入表以及数据资产化意味着金融机构需要大量的数据来支撑日常决策和运营，由于目前我国尚无全国性的法律、行政法规对数据权益作出具体规定，金融行业数据价值的凸显和商业利益的驱动，由此可能引发一系列关于数据安全和隐私的问题，如数据非法采集、数据贩卖、数据篡改、数据攻击、数据权限滥用等。此外，《暂行规定》将入表资产化的数据资源严格限定为企业"合法拥有或控制"，且明确规定企业应通过持有、使用、向客户提供服务或最终出售等方式从数据资源资产中获益，且法律对个人与组织的数据合法权益实施平等保护，这将使金融数据的合规变得更难。金融企业对数据资源的确权以及交易环节的授权使用或产权转让，必须恪守个人数据隐私保护和公共数据安全的底线。对承载个人信息的数据，企业仅能在个人授权范围内依法依规采集、持有、托管和使用，因此，在合规前提下开展数据治理成为金融机构的必答题。
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