一、趋势展望
数字经济很火，2023年无论企业、资本市场还是监管机构都围绕数字经济、数据要素和数据资产入表等做了大量的工作，本文就浅论一下即将到来的2024年数据要素入表，对产业界有哪些机遇？如何做好相应的风险管理。
数据要素最早是在2017年12月的中央政治局会议第二次集体学习时，习总书记提出了要构建以数据为关键要素的数字经济。不过当时的经济发展形势还不错，加上一些客观条件不够完备，数据要素入表并没有很快地推进。现在经历了三年疫情，经济情势不容乐观，从地方城投到国企都存在一些问题，所以现在亟待用数据要素和数字经济打开一扇新的大门。
2023年上半年出台的《数字中国建设整体布局规划》提出了数字中国建设的整体框架，标志着数字经济被放到了更重要的位置。而支撑这一切上层建筑的有两大基础：一是数字基础设施，二是数据资源体系，具体详见图1。
图1：《数字中国建设整体布局规划》的要点梳理
从这几年在数据要素领域的政策建设来看，首先是2020年的“数据要素市场化”，2021年的“数据法制化”，然后到2022年的“数据统一大市场”，正式进入了国家数据战略3.0阶段。2023年财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）和《数据资产评估指导意见》成为了指导数据资产入表的通路。
综上所述，虽然一些企业仍然抱着观望的心态，然而从顶层政策的出台趋势和推进速度来看，数据资产入表现在不是一道选择题，而是一道必答题。
二、机遇与挑战
通过顶层政策出台时间线的梳理，我们进一步来看数据资产入表带来的机遇和挑战。
先简单理解区分三个容易混淆的概念：数据资源、数据资产和数据要素，可以见图2。首先是数据资源，只有具备价值性和可利用性才是数据资源；而数据资产是指在企业中拥有“经济价值”和“财务化的属性”的一类资产；而数据要素就是在土地、劳动力、资本和技术以外新提出的一项生产要素，被正式纳入到国家所定义的要素市场化配置中，意义重大。数据背后跟着资金和资本，如何要素化，如何市场化，如何流转，如何变现，就是当下各方最关心的重点。
图2：数据资源、数据资产与数据要素
（一）聚焦数据在不同阶段的关注要点
通过梳理数据从原始形态，一步一步到能纳入财务报表的数据资产形态，会发现这是一个逐步缩小范围和更聚焦的过程，而公司内部不同职能的管理专业人员聚焦的重点有所不同。
从数据资源形成数据资产大概是这样一个过程：首先是原始数据，经过初步的数据加工形成数据资源，下一步会由数据产品经理来加工，形成纳入企业数据资产管理系统的数据资产。下一步会由财务经理来筛选，形成财务报告层级的数据资产。财务报告由财务报表（三页主表）加几十页的报表附注组成。在《暂行规定》里面要求强制披露和自愿披露的内容就包含在报表附注里。最后是能入主表里的数据，这一范围内的数据是真正能够归属于会计科目下的数据资产，比如存货、无形资产和开发支出，到这一步是能对资产负债比率会产生影响了，具体详见图3。
图3：数据资源形成数据资产的过程
总结一下，谈论数据资产最好区分应用场景。如果谈论数据管理，那就是深红色的圈；如果谈论将数据产品化，那是向内第二个圈；如果谈论在报表层面能披露的数据内容和规划，那就再向内一个圈；而最后咱们谈论能入表的数据资产及其对财务比率的影响，比如数据入表如何能优化资产负债率或者重塑资产价值，那么讨论的就是最小范围的那个圈。
作为一位风险管理从业人员，如果前台业务提供给我们一份客户的报表，能够了解和把握的自然是最小范围里两个圈的内容，这是企业或上市公司需披露的数据和事实，可以作为我们评估的客观基础，也是我们最关注的。
（二）符合入表和披露要求的资产
首先什么样的数据资产能够入表，先来看《暂行规定》和财政部会计司答记者问里的几处要点，详见图4。
图4：《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的概览
总体来说这次《暂行规定》给出的规定并非很细，重点有几个：
一是入表自2024年1月1日起执行，并采用未来适用法，也就是不用追溯调整以前年度。
二是以现行准则为准，解决入表疑虑。
三是向利益相关方提供有价值的信息。
所以它提供给企业的是一个预期，指导在现行准则下，该进入存货就进存货，该进无形资产就进无形资产，打消企业的疑虑，符合条件的你就入，符合会计实务的你就入，没问题。
最后一个向利益相关方提供更多发挥数据资源价值有关的信息需要提请注意，一般来说财务要求遵从谨慎性原则，都会明确提某一方，很少提利益相关方，因为利益相关方真的是太多了，包含使用者、投资人、债权人、债务人、监管机构和企业内部人员等等，范围模糊且影响面很大。然而为何财政部这次会用这个模糊的提法，就是希望利益相关方能尽可能了解一家企业在数据资产数字化这条路上走了多远，有用的信息有多少。
假如从上市公司视角来说，除了入表的这块以外，如果还有很有故事的数据资产，想向投资者“广而告之”，在这里就能披露，我举个例子，比如说很多企业都在筹备数科公司，希望将企业的数据资产专门运作，那这个自愿披露的区域就是最好的广告位，让利益相关了解公司的实力。
（三）利益相关方的关注要点
那么从投资者和债权人视角，他们会关注哪些要点？通过与他们交流，我们总结一般有以下几点：
一是现在是不是有能带来经济收益的新资产了？
二是企业的资产负债结构是不是有望得到调整？
三是将来这个资产怎么变现？
四是横向比较，在同一个省市或者同一地域，谁是这个数据赛道的佼佼者？
五是企业估值重塑，不光上市公司，可能很多企业将来也会因为数据资产入表这事儿需要估值重塑。注意这里用重塑而不是估值提升。因为数据资产的价值是横向比较出来的，是一个彼此竞争的赛道，特定企业基于数据开发出的产品，有可能因为技术领先成为爆款，使公司估值得到提升，而同领域内的产品技术掉队者，或者用户份额萎缩者的估值很可能因此下滑。
所以企业在切入细节前，往往需要先问自己一个问题，在数据要素产业链里我怎么定位？
通过前期和产业方的调研交流，目前一般比较认可产业链角色有三类：
一是数据农场：数据的原始开发者，类似购买种子发芽生长成熟，最后通过交易实现变现。
二是数据工厂：数据的中间加工者，整体的成本比较高，包括数据的购买、合规、存储、运维等等。
三是数据商场：主要是数据交易所。
其他围绕上述三方来促进数据交易流通的，一般称作“数商”。这里我们只做简单介绍并不展开。
三、数据资产入表的风险与合规关注要点
接下来聊聊数据资产入表的风险与合规关注要点。从实务出发在数据业务、授信融资、授权转让、股权投资和并购重组等五个方面是风险高发领域，而这些风险按类别可以划分为产权风险、合规风险、安全风险、经营风险和监管风险，可以见图5。
图5：数据资产入表的风险与合规关注要点
一是产权风险。企业数据业务拓展导致内部产权纠纷，是指集团公司内部对数据权属和用途产生分歧，你用还是我用，这是一类常见问题。
再比如股权投资。股权投资最大的担心不怕估值确认不出来，而是怕万一当时确认的价值太高，后面业务不及预期一旦大幅减值，造成国有资产流失，领导是要担大责任的。所以目前暂行规定里用成本法计量，就是开发这个数据应用花了多少钱，这个是比较稳健的，一是成本不会特别大，二是没有鼓励大家现在去作价评估，将来一旦可以转出了，卖也好，入股也好，就是找到买家了，那个时候去评估也没有问题。而平时以成本法计量，国有资产流失的风险没有这么大。
二是合规风险。目前的做法是数据的合规由地方数据交易所来背书，由数交所来颁发数据确权证书（凭证）。在一些调研交流中，许多地方数据交易所表示，目前进展要求很快，国家数据局也是刚成立，数据交易所雨后春笋般冒出，所以他们发的这个数据登记权利证书也只是他们自己的证书，各地的登记标准、确权标准、合规标准并没有一个国家层面的统一标准。所以各个交易所是按照自己的理解和想法在做这个事情，然而作为一个交易所，如何去调查清楚甲方在这个数据上方方面面的问题？所以数交所他们也承担背书风险。
三是经营风险。2023年11月份出了一个行业热议的事，衡阳地方政府18亿公共数据授权拍卖被叫停了，我们不去评论项目本身，但有一些细节可以分析。衡阳政府两年前做过一些智慧城市政务信息共享的一些制度建设，经过一两年时间的铺垫，等这个政策一出来就打算做这个政务数据资产授权转让。那这次被叫停，我们可以回到“数据二十条”来看看是否有迹可循。
数据二十条这里有一个关键描述是“原始数据不出域、数据可用不可见”。也就是说原始数据不可以脱离其原所有人的掌握，面对用户数据不应可见。而应当以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供。
数据也必须区分，对公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，而探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用。同时严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场。
综上所述，公共数据在授权转让运营变现之前，还需经过筛选和一定程度的加工，形成产品或核验模型的方式转让运营，而不能以原始数据资产一揽子打包的方式出让。
四、结束语
在距离2024年1月正式入表不足一个月的时间里，企业目前阶段需要迈出的第一步既不是讨论战略也不是构建治理体系，作为进入一个赛道之前的第一步，建议先摸排自己有多少“家底”，盘点清楚所拥有的数据资产规模和资产质量，做好产业定位、产品思考和模拟入表对2024年财报的影响预期，夯实这迈向数据要素时代坚实的第一步。
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