【摘 要】数据是推动新质生产力发展的核心要素之一，2024 年起，企业数据资源入表工作正式启动。文章阐述了作为贯彻国家数字经济战略重要举措的数据资源入表的时代背景和相关政策，针对数据资源入表这一热点问题展开深入探讨。首先，界定了目前理论上模糊的数据要素、数据资源、数据资产等相关概念以及它们之间的联系与区别，并澄清了数据资源入表而不是数据资产入表的问题；其次，首创性地提出数据资源入表应当遵守的四项原则和六个关键步骤，对企业应有较大启发；再次，结合中外会计理论和标准的相关内容和发展趋势，探讨了数据资源入表后所面临的会计确认、计量和列报等问题，并揭示了数据资源入表可能获得拓展的空间；最后，就制定数据资源会计准则、数据资产单独列报以及加强数据资源入表的审计监督等提出了建议。
一、研究数据资源入表的含义和重要意义
2024 年 4 月，全国数据工作会议强调，要坚持数据要素市场化配置改革这条主线，服务数字中国、数字经济建设，更好促进高质量发展。在数字经济时代，数据作为新质生产力视域下的一种新型生产要素，其重要性已日显突出。根据《数字中国发展报告（2022）》，我国当年数字经济的规模已超过 50 万亿元，数字经济占 GDP 比重达到41.5%，位居世界第二位。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，被誉为推动数字经济发展的新引擎和“新石油”。2022 年 6 月，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据 20 条”）。这一纲领性文件，吹响了全面加快数字经济建设的号角。“数据 20 条”对数据的产权、流通、交易、治理、安全等方面做出了基础制度安排，并首次提出探索数据资源入表新模式的要求。2023 年 2 月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，进一步提出加快建立数据产权制度、开展数据资产计价研究等。2023 年 8 月，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号，简称《暂行规定》），自2024 年 1 月 1 日起施行。这是国家财政会计管理部门贯彻落实党中央、国务院发展数字经济的决策部署，为规范企业数据资源相关会计处理、强化相关会计信息披露做出的具体举措。2023 年 9 月，为规范数据资产评估执业行为，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，为数据资源入表、交易、流通、转让等环节的顺利进行奠定了基础。2023 年 12 月，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141 号），旨在建立数据资产管理制度，促进数据资产合规高效流通使用，构建共治共享的数据资产管理格局，为加快经济社会数字化转型、推动高质量发展、推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。
研究数据资源入表，首先必须对这一概念做出明确的学术界定或约定，要弄清“入表”的对象到底是数据资源还是数据资产。目前社会上甚至一些非会计主管部门发布的正式文件，都在不加区别地使用“数据资源”和“数据资产”等概念，由此造成“数据资源入表”和“数据资产入表”的混乱。但是，作为会计主管部门的财政部及其工作人员，是非常清楚它们的区别的。在其发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中，讨论的是“数据资源”而不仅仅只是“数据资产”的会计处理问题。随后在财政部会计司有关负责人的答记者问以及在财政部会计司关于《暂行规定》的讲解中，讲的都是“数据资源入表”。此外，厦门国家会计学院承担的课题“数据资源入表的会计流程、会计政策与典型案例研究”、由“数据资源入表服务联合体”（包括北京中企华资产评估有限责任公司、清华大学技术创新研究中心、普华永道中国、北京大成律师事务所、中电网络安全科技股份有限公司以及深圳数据交易所等多家机构）共同编写的《数据资源入表白皮书》等，也采用了“数据资源入表”的说法。因此，“数据资源入表”的表述应当更正统、更具有权威性。
从学理上分析，“数据资源”的概念含义更广，它主要强调数据的资源属性，既包括可能成为数据资产的数据资源，也包括不能直接成为数据资产的数据资源。从会计专业角度看，“资产”是财务报表中最重要的要素，也是第一要素，它必须符合会计规则对资产做出的定义以及相应的会计确认和计量等标准。因此，“数据资源入表”不只是一个简单称谓，而是涉及专业的会计问题。对此问题的研究，应该以财政部的认知和相关规定为依据。从逻辑关系看，需要入表的数据资源是被鉴别和确认的数据对象，而数据资产则是已经按照会计规则加以确认并被列入会计账表体系的数据资源，因此不存在数据资产的入表问题。总之，“数据资源”与“数据资产”的关系，就如同报名入伍的青年和军人的关系，数据资源被确认进入资产负债表后才成为数据资产，青年被批准入伍后才成为正式军人。至于财政部在制定《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的基础上，又出台了《关于加强数据资产管理的指导意见》等文件，这一逻辑关系也是顺理成章的，因为后者是针对已确认入表的数据资产管理和治理做出的规定，已不再是泛泛针对数据资源。
“数据资源入表”对国家、产业和企业都是积极正面的好事，具有重要的理论和现实意义。对于国家而言，符合党和国家高度重视建设数字中国和发展数字经济的重大战略部署，是推动经济社会数字化转型、为经济发展寻找新的增长点、促进高质量发展和全面提振国民经济的需要。对于产业而言，有利于进一步推动数据开发利用和科技创新，促进产业整顿和全面升级，实现实体经济和数字经济的有效融合，提高我国工业化水平和国际竞争力。对于企业而言，数据资源入表，意味着将一部分数据资源作为新的资产要素在资产负债表中加以反映，壮大了企业资产规模和实力；同时允许将部分原先予以费用化的数据开发支出予以资本化，为企业发挥了降本增效的作用，有利于企业盈利和估值水平的提高，促进企业长期行为和可持续发展。此外企业还可以利用数据这一新增资产要素进行交易、质押、出租、转让和投资，有利于企业破解融资约束，盘活运营资金，加强财务能力。但是，数据资源入表也是一项政策性很强的工作，需要各方协调配合，促进数据资源的综合开发利用、生产、交易和流通，降低资产确认和计量的不确定性，还要慎防资产泡沫的出现。
二、数据资源和数据资产的相关概念和界定
数字经济的迅速发展和互联网、人工智能等技术的迭代创新，各种新事物、新概念层出不穷，目不暇接。在最基本的数字概念的基础上，依次出现数据、数据要素、数据资源、数据产品、数据资产等一系列相关概念。为方便后续的研究，本文先对以上相关概念以及它们之间的逻辑关系做出梳理和探讨。
（一）数字
数字是数学的基本概念，用来表示数量、计数和测量。它又是一套符号系统，是表示数目的文字或记数的符号，也叫数码。常用的数字系统如阿拉伯数字、罗马数字、中文大小写数字等。数字是所有计量科学的基础，是构成数据要素和数据资源的本原。当前倡导的数字经济，实际上就是依靠科技创新与数字技术，建立在云计算、人工智能、区块链等新技术上的经济新业态。而数字化转型，就是要利用新技术、新应用的特长，对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增和乘数作用，推动产业升级以创造新的竞争优势。
（二）数据和数据要素
数据是记载或反映客观事物性质、状态以及相互关系的物理符号。数据可以是简单的数字组合，也可以结合数字和文字形成数据结构，并通过文本、表格、图形、图像、视频、音频等方式表现出来。以前，为了将数据与信息区分，通常认为数据是指未经处理的原始记录，缺乏有意义的组织及分类，仅是构成消息、信息与知识的原始材料。后来对这种认识有所改变，反而从更广义的角度来解释数据的含义，认为数据既可以是未经加工的原始数据，也可以是经过整理、分析形成有一定格式或结构的数据。例如，百度百科对数据的解释是：“数据就是数值，也就是通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证、数学等”。总之，数据是信息的载体与实体表现形式，之前它主要存在于各种纸质文档中，如今随着计算机及互联网的普及，它更多地存储于各种电子设备、软件系统、数据库和大模型中，成为电子数据。数据与土地、劳动力、资本、技术一起成为生产力的要素，称为数据要素；数据可以成为带动企业发展的一种新的资源，称为数据资源；数据可以通过加工处理形成可识别的生产品，成为数据产品；数据在符合资产确认标准被纳入账表体系后，将成为数据资产。
（三）数据资源
数据资源是由数据和资源两个关键词组合的复合名词。前面已讨论数据的概念，接下来讨论资源与经济资源的含义。资源是人类生存所需要的任何可以开发利用的有形或无形的物体。按其自然或社会属性可以分为自然资源和社会资源。前者如阳光、空气、水、土地、森林、草原、动物、矿藏等；后者包括人力资源、信息资源以及经过劳动创造的各种物质财富。按是否能够开发生产并带来财富效应，可以分为经济资源与非经济资源。所谓经济资源，必然具备有用性和稀缺性，有用性是资源之所以为资源的依据，稀缺性是经济资源之所以为经济资源的前提，而能否认识和利用这种稀缺的有用性则尚须依赖于一定的知识、技术和经济条件。因此，经济资源通常被定义为具有稀缺性且能带来效用的财富，是人类社会经济体系中各种经济物品的总称。数据资源是信息资源的载体，当今主要存储在计算机系统与互联网中，属于社会资源，但不一定属于经济资源。大量冗余无用的数据资源，因为不具备稀缺性和经济效用，不能成为经济资源。而允许入表成为数据资产的数据资源，首先应该是一项现时的经济资源，同时还要满足资产确认的其他条件。
（四）数据产品
数据产品是由数据和产品两个关键词构建的复合名词，主要指利用数据研发、整理、分析、加工、制作形成的数据产品或数据服务。按照 2012 年公布的地理信息系统名词，数据产品被定义为在属性数据、空间数据基础上构建的可以应用在不同领域的专题数据。数据产品虽然是一种新型的产品形态，但与一般产品或商品相似，它也是为满足客户及市场需求而有目的地加以生产的，大多具有使用价值与价值的双重属性。数据产品既包括如存储引擎、计算引擎、各种数据库等基础设施类产品，还包括如数据集成、数据资产管理、数据开发管理、数据质量管理、数据安全、数据查询、API 服务、埋点管理等各种数据治理平台产品，以及数据分析类与应用类产品。数据服务则是信息技术驱动的服务，虽然不具有实物形态，却也涵盖了多个方面的服务，如数据采集、数据传输、数据存储、数据处理（包括计算、分析、可视化等）、数据交换、数据销毁、数据安全管理、数据质量管理等。一个企业如果想将其合法拥有或控制的数据资源入表，一般来说，它应该有可以对客户或市场提供的数据产品或数据服务，并以此获得营业收入。在生产制作这些产品或提供服务时，必然会有成本费用发生。这些收入与成本通常是可以用价值可靠计量并加以配比的，这也就形成了数据资产确认的一个重要条件。然而，对于一些难以计量、估值不确定、为改造企业业务流程或提升企业管理能力的数据资源投入而言，它们未形成固化且易于识别的产品形态（也可以称为数据非产品），这是进入会计系统被确认为数据资产的难题，需要做出进一步的探索。
（五）数据资产
这个概念据说最早是在 1974 年由美国学者理查德·彼得斯提出，由信息资源和数据资源的概念逐渐演变而来，并随着数据管理、数据应用和数字经济的发展慢慢普及。但至今这个概念仍比较模糊，有不同的解读。科技领域将其视为由数据资源加工利用而形成的有创新与实用价值的数据产品，重在技术性与数据类的一面，而不在乎界定资源、财富、产品、资产等名词。中国信息通信研究院 2019 年6 月发布的《数据资产管理实践白皮书 4.0》，将数据资产定义为由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。该定义虽未强调数据资源是一种经济资源的一面，但已结合了资产的会计定义，明确了数据资产能够为企业带来未来经济利益的一面。中国资产评估协会在 2019年 12 月发布的《资产评估专家指引第 9 号——数据资产评估》，将数据资产定义为由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。该定义虽从“数据”和“资产”两个角度对数据资产进行了解读，已考虑了资产在会计上的定义，但仍显得宽泛与模糊，比如直接的经济利益或许还能衡量，而间接的经济利益甚至社会效益则是很不确定的。财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》以及《关于加强数据资产管理的指导意见》，似乎也都未对数据资产给出正式定义。但《暂行规定》强调了作为数据资源入表前提的资产的会计属性，并在其“适用范围”中将数据资源分为企业按照《企业会计准则》相关规定确认为无形资产、存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。因此，从会计处理（尤其在财务报表中列报）的角度，本文倾向于将数据资产做狭义的解释，仅承认按会计准则规定可以确认为相关资产的那部分数据资源。当然随着实践探索的深化与会计准则的完善，一些目前只能作为表外披露未被确认的数据资源也会越来越多地被纳入会计账表系统。
综上，本文认为，数据以及数据要素、数据资源仅是数据资产的来源，而数据资产则是按照会计规范应当在财务报表中列报的那部分具有经济价值的数据资源，是一种数据类的现时经济资源。
三、企业数据资源入表应当遵守的原则和基本步骤
（一）企业数据资源入表应当遵守的原则
积极稳妥原则
数据资源入表将充分释放数字经济潜力，加快推动数据资源转化为新质生产力，促进企业科技创新和高质量发展。作为落实数据资源入表的企业主体，应当认真学习领会相关文件和政策的精神，积极推进这项工作。尤其是要调动企业挖掘、开发、利用数据资源的积极性，尽可能将有应用前景和财富价值的数据资源通过生产、交易、流通、服务、评估、质押、投资等手段，将其转化为能够为企业带来经济利益的有效资产。但同时又要谨慎稳妥，既不能将没有价值和使用价值的无用数据盲目地纳入财务报表，也不能将应该费用化的支出都资本化，形成资产造假或虚增。
2.依法合规原则
虽然社会各界对数据资源入表倾注了极大热情，一些数据相关企业更是将其视为缓解企业融资约束、壮大企业实力的良机。一些地方在 2024 年财政部《暂时规定》正式实施前，已陆续开展了数据交易、评估和质押的试点工作，为数据资源入表做了准备，但是，对数据资源相关会计问题的处理，仍应遵守法律法规和现行会计准则框架的要求，尤其是《暂行规定》的具体规定。允许企业进行实践探索和经验总结，但在财政部改革或调整相关会计规则之前，仍然必须遵守现有规定，并将有关修改意见反馈给会计规则制定部门。
3.相关可靠原则
财务报告的目标是向信息使用者提供决策有用的信息。有用的会计信息主要包括两个方面：一是信息的可靠性（如实反映），二是信息的（决策）相关性。我国会计界以往更强调信息的可靠性，但随着越来越多的金融工具、无形资产、数字产品的出现，其价值的不确定性、易变性和难以计量性，对传统的会计理念和可靠性形成了重大挑战，有时为了保证会计信息的有用性（主要是与使用者的决策相关），不得不适当牺牲会计信息的可靠性。因此，在确定是否将数据资源入表以及如何将它们在表中进行确认、计量和列报时，始终应当把握可靠性和相关性的平衡。既不能因为一些数据资源暂时存在交易、价值计量的困难而将它们轻易地排除在报表之外，也不能完全不顾资产确认需要其具有能够可靠计量的成本或价值这条标准，急功近利地将完全不符合条件的数据资源入表。相反，企业应当创造条件，增加数据资源交易和流通的机会，为其价值的确定提供更多的有力证据。
4.国际接轨原则
我国是一个持续深化改革开放的国家，正在全方位积极推进国际贸易和跨境投资，积极推进“一带一路”建设，在会计、审计等标准上早在 10 多年前就已实现了与国际标准的实质性趋同。面对数据资源入表这一新生事物，各国都在积极探索和谨慎应对，期待出台具有创新性且能有效实施的统一会计标准。数据资源入表，从微观层面讲，或许只是企业行为；但从宏观层面看，还涉及国家财政收入、国民经济核算以及 GDP 统一计算口径等问题。因此，我国各地方、各企业在此方面的实践探索是值得鼓励且无可厚非的，但在进行相关会计处理时，则必须认真执行我国已颁布实施的既与国际趋同，又兼顾国情需要的会计标准体系。财政部《暂时规定》提出的数字资源会计处理方法，虽然暂时没有突破现行企业会计准则框架，但这一做法却是务实的，一方面是期待出现更多的创新性实践经验和研究成果，另外一方面也应该是慎重考虑了与国际规则对接的需要。
（二）企业数据资源入表的基本步骤
在指出数据资源入表应当遵循的以上四项原则之后，本文将数据资源入表的基本操作总结为以下六个基本步骤：
1.数据确权。企业的数据数量繁多，来源复杂，既可能是外购获得的数据资料和数据库，也可能是在生产经营或销售流通过程中附带形成的数据流量及大数据，还有可能是政府或其他机构免费提供使用的社会数据资源。从法律的角度看，企业要将一部分数据资源确认为自己的数据资产，必须明确其独有或共享的产权。并且这种权利是通过合法途径获得的，且经过清洗和脱敏等程序，已经不涉及侵害个人隐私和国家安全等问题。因此，数据资源入表的第一步，是要保证这些数据是“合法拥有或控制的”，尤其强调了其“合法性”的一面。
2.根据数据资源的形成方式做出基础分类。在做好数据确权的同时，企业应当将归属于企业自身或者已获得授权经营的数据资源归类整理，做好标签制定、目录编制等基础工作。企业数据资源的分类方法虽然有很多种，也很复杂，比如根据技术性质、应用场景、先进水平和服务对象等做出的各种分类等；但是为了实现数据资源入表的目的，首先有必要对数据资源的来源（形成方式）做出最基本的分类，即由外部取得与企业内部形成两类。前一类包括通过外购、转入、出资等方式形成的所有权已明确的企业所“拥有的”数据，以及通过授权经营或融资租赁等方式形成的能够被企业所“控制的”数据。后一类是企业在生产经营活动中自动形成或加工形成的数据资源。
3.根据数据资源的使用目的等做出进一步分类。企业应当根据数据资源的持有目的、业务模式、产品形态和价值实现方式等，进一步将它们划分为产品类数据、服务类数据与管理类数据。对于主要以加工出售为目的的数据产品，可以按照类似于普通商品的方式，确认为商品存货；对于主要对外提供数据服务并能获得较稳定收入的数据服务类资源，如影视收费频道、场景应用、视听阅读软件与查询工具等，可以确认为无形资产；对于主要用于内部管理而自行开发的管理类数据，情况比较复杂，如果它们很可能为企业带来未来经济利益，或许可以资本化列为资产。但是对大多数管理类数据资源来说，它们主要是为企业改造业务流程、产品质量、组织架构、员工素质、管理效率等而开发的软件或数据模型。它们或许可以提升企业的整体价值，但一般难以单独计量其可能为企业带来的未来经济利益，本质上它们属于企业的自创商誉，其价值通常也只能在以后的企业并购活动中加以实现。
4.对数据资源是否属于一项经济资源做出判断。数据资源如果要被确认列入资产负债表，其前提必须是具有稀缺性、有效性和价值性的经济资源。企业如果不打算将其拥有的数据资源进行开发或开发利用失败，商品类的数据产品在生产过程中形成废品，或者由于市场竞争激烈使企业拥有的数据产品或数据服务失去了市场需求等，当这些数据资源已不属于或不再是企业的经济资源时，也就失去了入表确认为资产以及获得后续确认的机会。
5.按照会计规则将符合条件的数据资源确认为资产。数据资源如果符合资产要素的定义以及会计确认和计量的标准，就可以确认为数据资产并在企业资产负债表中加以列报，这就完成了数据资源入表的第一步，但也是最关键的一步。
6.加强数据资产的管理和治理。数据资源进入会计账表体系成为数据资产后，还必须对这些数据资产加强管理和治理。一是因为数据资产很有可能会被追加投入或继续开发，从而获得更高的科技含量和产品附加值；二是因为数据资产通常会面临更激烈的市场竞争，它们一般比固定资产的物理损耗要小，而无形损耗更大。这就是数据资产具有价值易变性与不确定性的主要原因，也是数据资产在后续计量以及计提资产减值损失时将会遇到的难题。因此，数据资源入表后还将面临资产减值甚至终止确认的挑战。
四、数据资源入表相关会计程序的探讨
数据资源入表，只是一个通俗说法。但从会计专业的角度看，它是一个需要通过恰当的会计程序，将其在账簿和报表中做出正式会计处理的问题。会计程序主要涉及确认、计量、列报和披露等方面。以下结合世界主要会计权威机构和我国会计规则制定部门的相关规定以及变化趋势，重点讨论数据资源的确认、计量和列报问题。
（一）关于数据资源的会计确认
会计上的确认（recognition）是一个专业术语，通常是指以文字和货币金额的方式将符合报表要素定义的项目正式列入会计账表体系的过程。它不同于诸如辨认（identification）、承认（acceptance）、鉴证（attestation）等其他用词。确认是列报的前提，也是数据资源入表的第一步，列报则是确认的结果。确认分为初始确认（initial recognition）和终止确认（derecognition）。数据资源入表后，如果没有发生销毁、处置等终止确认程序，在报告期末会作为资产要素项目在资产负债表中列示出来。数据资源要成为数据资产，必须满足两个条件：一是需要符合资产要素的定义；二是需要符合资产的确认计量标准。本文首先简要回顾世界各权威会计机构对资产定义所做的讨论及其变化和发展趋势。
1.美国财务会计准则委员会（FASB）：“资产是由过去的交易或事项形成，由特定主体取得或控制的可能的未来经济利益”（SFAC No.6，1985）。
2.国际会计准则制定机构：早先的国际会计准则委员会（IASC）将资产定义为“资产是由过去事项形成的、主体控制的、预期会导致未来经济利益流入主体的一项资源”（1989）。国际会计准则理事会（IASB）取代 IASC 后，先是沿用了 IASC 概念框架中的资产定义，后来又给资产做出新的定义：“资产是主体因过去的事项而控制的现时经济资源。经济资源是具有产生经济利益潜力的权利”（IASB 概念框架，2018）。
3.英国会计准则机构（ASB）：“资产是由过去事项或交易形成的，主体控制的对未来经济利益的权利或其他获取权”（英国《财务报告原则公告》，1999）。
我国自改革开放以来，在会计规则方面，采取了与国际惯例接轨与趋同的策略。在 1992 年底发布的《基本会计准则》中，首次将资产定义为“企业拥有或控制的能以货币计量的经济资源，包括各种财产、债权和其他权利”。后在 2000 年发布的《企业财务会计报告条例》（国务院令第 28 号）中又将资产的定义修改为：“资产，是指过去的交易、事项形成并由企业拥有或控制的资源，该资源预期会给企业带来经济利益”。
以上各准则制定机构对资产的定义有所不同，分别采用了会计理论中的“未来经济利益观”“权利观”“经济资源观”。美国给资产下定义的时间最早，其主张的“未来经济利益观”也就受到较多的批评。一是未来经济利益比较抽象，不能反映资产作为经济资源的实质；二是未来经济利益较难确定，需要依靠更多的职业判断。比方说，用于判断未来经济利益流入企业“可能性”的指标如“很可能”（probably or likely）、“可能”（possibly）和“极小可能”（remotely）分别使用了大于 50%、5%至 50%与小于 5%的概率，本身就比较主观。英国 ASB 采用的是资产的“权利观”，将资产定义为一项获取未来经济利益的权利（right）或其他获取权（other access）。该定义的好处是从法律权利的角度，确定了未来经济利益的归属，权利可以包括所有权、使用权、控制权等，其他获取权可以保障如授权经营应得到的权益等。该定义曾一度受到全球金融危机后IASB 与 FASB 合作开展的“联合概念框架”的青睐，将资产定义为“主体拥有的对现时经济资源的排他性权利或其他获取权”。但“权利观”所定义的权利或其他获取权仍然比较抽象，再说能够获取经济利益的物品，应该是一项经济资源本身，而不是拥有这项经济资源的法定权利。就如同一辆出租车，能够获得收益的工具应该是出租车这项经济资源，而不是拥有出租车的权利。因此，IASB 在2018 年发布的其独立完成的《财务报告概念框架》中依然采用了主流的“经济资源观”，将资产重新定义为“因过去事项由主体控制的现时经济资源”，并强调了经济资源“现时”（current）的特征，基本摒弃了不确定性较强的未来预期收益的说法。
其次，对比各准则制定机构对资产确认所设定的标准。
1.美国 FASB 提出：一个项目如欲被确认，应当满足财务报表要素的定义、可计量性、相关性和可靠性这四条基本的确认标准，并在符合效益大于成本和重要性的原则及门槛下将其加以确认（SFAC No.5，1984）。
2.IASC 在其 1989 年的概念框架中提出：符合要素定义的项目应在满足以下两个标准的情况下予以确认。（1）与该项目有关的未来经济利益很可能流入或流出企业；（2）该项目具有能够可靠计量的成本或价值。
3.IASB 在 2018 年发布的概念框架中，第四章和第五章分别阐述了资产等财务报表要素的定义与财务报表要素的确认和终止确认问题。在第四章讨论资产的定义时，IASB 虽然指出资产是“因过去事项而由主体控制的现时经济资源”，但没有过于强调“过去事项”，反而对描述经济资源特征具有重要意义的“权利”“产生经济利益的潜力”“控制”这三个关键词展开详细讨论，重在阐明资产的实质就是主体所能控制、具有产生经济利益潜力的、由权利决定的经济资源。在第五章中，IASB 对包括资产在内的资产负债表要素的确认，只简单地提出一项标准：“只有符合资产、负债或权益定义的项目，方可确认进入财务状况表”。但是，并不是所有符合要素定义的项目均须确认。而最终是否确认一个项目，在于对是否能够提供有用的信息以及在提供信息时效益是否大于成本的考量。IASB 接着用较大篇幅讨论了描述有用信息最关键的两个质量特征，即相关性与如实反映（包括可靠性），并将前者放在更重要的位置。IASB 的似向性意见是，一个项目如果符合资产要素的定义，虽然计量或许还不足够可靠，但如果能够提供决策相关的有用信息，仍可以确认为资产。这实际上也为更多的无形资产，包括金融资产、数据资产等确认入表留下了更多的空间。在 IASB 概念框架（2018）中未专门列出“可计量”这个以往的确认标准，这是因为 IASB 在给“确认”下定义时，已指出“确认涉及到在财务报表中用文字和货币金额反映一个项目”，因此“可计量”已不言自明。
我国现行会计准则对资产确认所确定的标准，基本上还是参考了原先 IASC 的规定，包括“由过去的交易或事项形成”“预期有未来的经济利益流入企业”“具有能够可靠计量的成本或价值”等方面。这个标准比较严苛且已略显陈旧，需要与时俱进，借鉴代表财务报告最新理论成果的 IASB 概念框架做出相应修订，以适合数字经济发展的需要。
（二）关于数据资源的会计计量
所谓计量，就是根据被计量对象的计量属性，按照恰当的计量基础，将其赋予一定的货币金额的过程。计量分为初始计量和后续计量。计量虽说是会计四大程序中的第二个程序，实际上它是与确认互伴共生的。在确认中要同时用到文字与货币金额，在初始确认时给予被计量对象的赋值就是初始计量。IASB 概念框架（2018）指出：“财务报表中确认的要素须以货币形式加以量化，这就要求选择计量基础。计量基础是计量项目可识别的属性，例如历史成本、公允价值和履约价值。”对于大多数资产的初始计量而言，其最可靠的计量属性就是历史成本。IASB 认为：取得或创制的资产，其历史成本是取得或创制资产时发生的成本价值，一般由支付的对价加上交易成本构成。但当由其他事项而非符合市场条件的交易取得或创制资产，或者不太可能识别出成本，或者成本不能提供资产的相关信息。在这种情况下，应使用资产的现行价值作为初始确认的认定成本，并将该认定成本作为历史成本进行后续计量的起点。可见，IASB 对所要确认资产的初始计量，首先主张采用历史成本法。但对由其他事项（即不一定是过去事项）且不符合市场条件交易（即不能取得市场价格）而取得或创制资产的初始计量，也给出一个较宽松的条件，允许采用包括公允价值、在用价值和现行成本在内的现行价值进行计量。这样，就为企业数据资源入表提供了契机。如果允许初始计量采用评估数据，那么后续计量也将水到渠成。
因此，对企业数据资源的计量而言，除少数经过外购或自制加工具有可靠历史成本之外，大量的数据资源均缺乏可靠的历史成本，或者其现行价值已与历史成本产生巨大脱离，在这种情况下，为了首先保证提供决策有用的信息，探索用评估价值入账的新路子还是十分必要的。可以一方面鼓励创办更具规模、更权威的数据交易所，以帮助企业取得更可靠的数据交易价格信息；另一方面通过数据监管机构和评估协会出台相关的数据评估规则，为企业数据资源入表提供明确的指引，也为财政部修订目前暂仅允许以历史成本计量的《暂行规定》提供参考依据。
（三）关于数据资源的列报
前已述及，会计上的“列报”也是一个有严格含义的专业名词，它与包括列报与披露两方面内容的“报告”有所区别。列报仅是将在会计账簿中已经确认和计量的项目，本着提供决策有用信息的目标，在报告期末通过分类、抵销、汇总等方式，将它们列示在财务报表正表中（财政部《暂行规定》也将“列报”称为“列示”）。如果需要对列入正表中的项目提供补充信息，或想说明暂未列入财务报表正表的内容，则可以通过附注、管理层讨论与分析（MD&A）以及其他报告方式做出“披露”。因为在资产负债表中需要列报的数据资源已经属于经确认计量后的数据资产，在此情境下，数据资源的列报与数据资产的列报才为同一层含义（财政部的《暂行规定》要求在存货和无形资产项目下分设“数据资源”项目）。而在资产负债表之外披露的数据资源因为不限于数据资产，更多的则是不能被列报的其他数据资源，因此用“数据资源的披露”更为恰当。对于企业而言，当然希望将其拥有的数据资源尽可能列入财务报表正表而不仅是停留于披露，因为只有入表才能真正壮大企业资产规模，并为企业降低成本、增加收益提供新的途径。但是，《暂行规定》对数据资源入表列报仍有较严格的限制，相反，对披露尤其是自愿披露却给予更多的鼓励。因此，企业应当积极创造条件，证明其所拥有的数据资源是具有经济利益潜力的经济资源，并通过数据交易及价值评估等手段，获得数据资源得以确认和计量的条件。
五、结论和建议
在大力发展新质生产力和数字经济的当下，仍有不少人并不清楚数据资源、数据产品、数据资产等概念的区别，甚至还将“数据资源入表”混淆为“数据资产入表”。本文从界定各相关概念的含义出发，指出数据资源入表实际上就是将企业具有经济利益潜力的数据资源内化为企业资产的过程。因此，从会计专业的角度看，不存在“数据资产入表”的问题。数据资源入表，对于企业、产业、国家经济来说都是好事，但是数据资源入表也是一项政策性和专业性都很强的工作。为此，本文提出了积极稳妥、依法合规、相关可靠、国际接轨四项入表原则，意在积极鼓励企业拥抱数字经济、推动科技创新、壮大资产实力的同时，也要依法合规，严防数据造假与资产泡沫化情况的产生。在提出上述四项原则后，本文继而总结了数据资源入表工作的六个关键步骤，相信对企业界人士会有所启发。接着本文进一步深入讨论了数据资源入表所涉及的会计确认、会计计量和列报这三个关键的会计程序，并根据国内外会计界有关资产性质和资产确认标准的改革发展理论，描述了资产确认范围可能扩大的趋势，为企业数据资源资产化可以开拓的空间提供了新的启示。最后，提出建议，供决策层和会计同行参考。
（一）尽快启动数据资源会计准则的研究与制定工作
当前，数字经济与数据资源的热度已不亚于 20 世纪90 年代的金融工具。数据工具的广度和深度，也都超过了金融工具。它们具有类似的特点，如物质形态的无形性与难以识别性、品种的多样性与复杂性、价值的不确定性与易变性、被操纵的风险性与破坏性等，但是数据工具随着云计算、人工智能、区块链、大数据等与大模型的深度融合，比金融工具的科技含量更高，更深植于企业的计算机系统和各项软件中，为企业带来未来经济利益的潜力也许更大。人们预测，数据资源经确认形成的数据资产，其未来体量甚至可能超过企业的有形资产，不仅改变企业的资产负债表结构，而且还会影响企业的业务模式、运营与治理体系，并有很强的外溢性。同时，对数据工具的管理失控，也会对企业经济与国家安全造成重大隐患。金融工具尤其是电子衍生产品，从本质上说，也可以看成数据工具的一部分。三十年来由于对金融工具疏于防范以及对公允价值研究和披露的不足，让世界经济多次经受沉痛教训。比如1997 年的亚洲金融风暴、2001 年的安然事件以及 2008 年的全球金融危机，大多都是衍生金融工具惹的祸，但每次都使会计师和审计师成为替罪羊，由此也引发了全球会计变革，催生了独立的金融工具、公允价值计量等会计准则。因此，面对方兴未艾的数字经济，我们对数据资源相关会计处理的规范也应未雨绸缪，做好充分准备。财政部《暂行暂定》虽然开了一个好头，但还不够全面深入，还有更多的问题需要实践探索并从理论上加以总结。因此，建议将制定数据资源独立会计准则尽快列入我国会计准则制定议程。一是组成由数据专家、会计专家、评估专家以及相应监管机构人员组成的项目小组开展相关工作；二是动员会计理论与实务界展开此方面的深入研究，并追踪与借鉴国外同行的先进成果；三是深入企业调研，充分了解数据资源的各种应用场景以及数据资源入表的各种成功经验，从简到难，逐步建立起数据资源会计处理的规范框架。我国在世界范围内如能率先制定出独立的数据资源会计准则，还能为以后国际会计准则的制定提供经验，以此增强我国会计的国际影响力。
（二）探讨数据资产在资产负债表中单项列报的可行性
财政部《暂行规定》明确了企业数据资源的会计处理范围，包括确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及未确认为资产但预期能给企业带来经济利益的数据资源。前两种数据资源因为已被确认为资产，因此可以在报告期末的资产负债表中予以列报；而后一种数据资源虽然预期能给企业带来经济利益，但可能暂时还不符合资产确认的其他条件，譬如不是由过去的交易或事项形成，或者没有可以可靠计量的成本或价值等，而不能在期末的资产负债表中列报。考虑到目前资产负债表的结构各项资产一般是按流动性加以排列的，存货列在流动资产中，无形资产属于长期资产一般列在固定资产之后，《暂时规定》要求将属于存货和无形资产的数据资源分列在存货和无形资产两个项目之下，这样一来，被确认入表的数据资源被分隔列报后，其重要性反而不能被凸显。尤其是《暂行规定》生效后的第一个定期报告日，人们会更加关注各企业数据资源入表的情况及金额规模，如果未能将其以“数据资源”独立项目的形式加以列报，可能会对财务信息的有用性产生影响。参考 IASB 概念框架（2018）的条文，建议是否可以探讨将数据资源作为单独项目予以列报的可能性。IASB 指出：“为有效地传递财务报表信息：（1）要聚焦列报和披露的目标和原则而非规则；（2）信息分类时要归并组合相似项目、单独列报非相似项目；（3）既不因不必要的细枝末节，也不因过度加总归并而使汇总信息模糊不清”。IASB 还指出：“国际财务报告准则中包含的列报和披露目标是对财务报表有效传递的支撑，因为这些目标有助于主体识别有用的信息、确定传递这些信息的最有效方式。财务报表要有效地传递信息，还需要考虑以下原则作为支撑：（1）凸显主体个性的信息，比所谓的‘格式化’标准描述更为有用；（2）信息在财务报表不同部分反复出现通常没有必要，反而使得财务报表更难理解”。按照我们的理解，财务报告的首要目标是向使用者提供决策有用的信息。在当下各企业纷纷想将数据资源入表的情况下，单独列报“数据资源”或许对使用者来说能够提供更有用的信息。因此，本文建议进一步探讨将所有经确认的数据资源（或数据资产）合并一起在报告期末的资产负债表中单独列报的可行性。一种变通的方法也可以是：只要当企业数据资产的规模达到总资产一定的比例即已达到重要性水平时，才被允许汇总成一个单独项目加以列报。至于单独列报后可能对资产流动性分析产生的影响，可以通过财务分析的方法解决。事实上，现行资产负债表中一些列示在流动资产名下的项目，有不少流动性也是很差的。譬如账龄较长的应收账款、滞销的存货、房地产公司与软件公司列在存货项下的开发成本、长期挂账的其他流动资产等，通常都不是在一年之内可以变现的。因此，在资产负债表中将资产按流动性排列的方式本身也正在不断受到挑战。
（三）加强数据资源入表的政策指引与审计监督
在积极鼓励企业数据资源入表的同时，加强相关的政策指引和审计监督也是十分必要的。数据资源入表是一项开创性的工作，由于缺乏实践经验，更因为企业数据庞大、来源分类复杂、产权不够清晰、可能涉及隐私安全等问题的存在，判断其是否可以被合法加工利用以及是否可以带来经济利益，均困难重重。即使形成了可以对外提供的数据产品或数据服务，也因为数据交易场所大多为初建且地区分散，交易不够活跃，市场价格或公允价值均难以取得，数据资源的计量可能是存在很大的不确定性，可靠性相当缺乏。这一切都需要监管部门出台更详细的政策指引，规范企业的行为。
另一方面，在企业积极挖掘数据潜力、利用数据资源这一新型生产要素努力推动企业高质量发展的同时，也会出现一些企业投机取巧、弄虚作假、随意高估资产的行为。因此，必须加大审计监督的力度，重点审查以下内容：（1）企业确认入表的数据资源是否经过了确权程序，即审查这些数据是否具备所有权、控制权、使用权等，或获得公共资源的授权经营等；（2）这些数据资源是否涉及知识产权、个人隐私保护与社会安全等问题，是否经过了数据清洗、去标识化、匿名化等业务流程，以确保它们可以被合法加工利用，成为能够带来经济利益的有价值的经济资源；（3）数据资源入表是否遵守了相关法规、现行会计准则与《暂行规定》的要求，进行了确认、计量、列报和披露等会计程序的处理；（4）对不能取得交易价格的数据资产的初始计量应尤为关注，一些数据资源或许具有同类或相似物品的市场价格，但因为交易市场不够活跃等原因其公允价值一般仍难以取得，而对于依靠现值模型等估价入账的数据资产，更需审核其未来现金流的金额、分布及不确定性情况，判断其使用年期、折现率等参数确定的恰当性；（5）在报告期末，应当审查已入账的数据资源是否存在终止确认等问题，对于作为无形资产核算的数据资源，应当审核其是否按照无形资产等会计准则进行了恰当的会计处理，包括减值测试与合理摊销等。
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