一、背景与相关政策解读
在数据经济时代背景下，随着大数据技术和人工智能技术的发展，数据要素俨然成为了拉动经济增长的新兴生产要素。为了充分利用数据资源这一新兴生产要素的潜力，政府推出了一系列政策措施：
2022年12月国务院出台《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），其作为我国数据要素制度的顶层设计文件，从数据要素确权授权、流通和交易制度以及收益分配等方面对数据资源的合规与监管体系的构建搭建了基础性框架。随后，2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，初步明确了数据资源的会计处理方式，企业可将数据资源视为其资产负债表上的正式“资产”。该规定的出台标志着数据资产入表在我国正式拉开序幕。同年9月，为进一步规范数据资产评估执业行为，在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，制定了数据资产评估、作业、估价及信息揭露的统一标准。
这一系列政策法规的出台，进一步释放了数据资源的价值，也昭示着我国数据资产化已迈入法治化、规范化的新阶段。数据作为企业的资产，将与企业的经营与服务紧密相连。据此，企业如何规范地做好数据资产入表工作就显得格外关键。
二、数据资产入表过程中的合规要点
不同文件对数据资产的定义
根据《暂行规定》等文件的规定，数据资源需满足特定条件方可被认定为“资产”入表。结合数据相关法律法规来看，能作为资产入表的数据资源应具备以下特点与条件：
（一）数据由企业合法控制、所有
数据资源的来源合法性是确认企业数据持有、加工、经营等权属的基础。现存的各个规范标准均强调企业对数据资源的支配应当是合法的。故我们建议，企业在数据资产入表前要做好数据来源合法性的审查工作，建议企业需要对拟入表的数据资源做好法律调查工作，应依据《数据安全法》、《网络安全法》《个人信息保护法》等法律法规以及相关的国家标准、地方标准和行业标准对数据来源的合法性进行合规排查与确认----若该数据是企业在生产经营活动过程中产生的，那么应重点审查该数据的取得途径与技术手段是否合法合规；若该数据的取得是基于协议，那么应重点审查企业在取得数据时是否超出了协议授权的范围，以及当时约定的数据提供目的、方式、规模及允许存储时限。
（二）数据内容合法
拟入表的数据除了需证实来源合法性，数据内容本身是否违法也应是合规实务工作中的合规要点。但值得注意的是，由于数据的使用具有场景性，不同行业对数据的管制要求不同。故拟入表数据除了应当符合《网安法》、《数安法》、《个保法》等基础性法律的一般规定，还应符合其行业的特别规定。
以汽车行业、证券期货业为例，可以发现在数据资源的管理上，行业之间的具体内部监管规定是存在差异的：与汽车行业相比，证券期货业对于数据内容的合法性体现在对投资者的个人信息、个人隐私的保护。而汽车数据的合法性的审查标准则更多与汽车的设计、生产、销售、使用、运维的环节紧密相连。这种差异是由行业的生产经营活动内容及数据资源在该行业的具体使用场景的不同所产生的。
可见，不同行业中数据资产的合法性要求不同，相应的，其数据安全管理流程亦会凸显行业特殊性。我们建议企业在学习行业数据管理规定时，应当重点关注行业标准对数据资产的内容和范围、数据管理流程的规定。否则即使数据的来源并不违法，但数据本身若不符合规范标准的合法性要求，亦会直接导致数据资源无法入表。
（三）数据的可交易性
数据资源的可交易性是数据来源合法性、内容合法性要求的延伸。能够作为企业资产的数据也应该具有一般企业资产的特点。数据资产入表的核心目标在于促进后续的市场活动，如交易、融资、信贷等。这些市场活动的成功离不开数据及由数据衍生产品的活跃交易与自由流动。为此，确保数据的可交易属性至关重要，在数据采集合法，内容合法的前提下，企业还需确证拟入表的数据资产及相关衍生产品符合法律规范或合同条款中关于可交易范围的界定，同时，所有数据处理流程须严格遵守法律要求或合同约定。
在现行法律体系中，尽管没有具体列举可交易数据类别的“正面清单”，但我们可以通过排除法理解数据产品的可交易性，建议企业重点关注哪些数据是被明文禁止交易的。这些禁止项目通常包括但不限于：涉及威胁国家安全或公共利益的数据、未获主管机关批准的核心及重要数据交易、未经个人许可处理的隐私数据，以及任何其他法律法规明确禁止流通的数据种类。
三、数据资产入表的深圳实践
（一）数据资产入表服务生态初步形成，助力科技企业新增融资措施
据公开信息报道，深圳数据交易所协助交通银行深圳分行建立科创企业“数据资产分层分类模型”，推动优钱科技顺利完成科创数据资产入表、数据产品成功上市深数所交易平台，并获得1000万元数据资产融资贷款。神州数码以金服云数据产品作为数据资产，纳入企业财务报表，并获得建设银行深圳分行授信融资3000万元。
当下，深圳市已初步形成数据资产入表服务生态，有关部门和专业机构（如数据管理局、数据交易所、银行、会计师事务所、律师事务所等）共同构成了数据资产入表服务生态的核心。它们将在数据资源的识别、价值评估、合规审核、会计处理等方面对拟进行数据资产入表的企业提供专业指导和支持。
在数据资产入表服务体系中，律师事务所的服务对企业实现合规入表发挥着重要作用，其服务内容通常包括但不限于：
【君言律所入选深圳数据交易所首批“DEXCA”（数据交易合规评估法律服务机构库），现已建立起数据合规专业化团队服务客户需求】
（二）深圳数据交易所发布《数据资源入表白皮书》，确立数据资产入表“五步走”
当下在数据资产入表的具体实践中，各地规定存在细微差别，深圳数据交易所等机构联合发布的《数据资源入表白皮书（2023版）》第8.2条提出“五步法”入表路径，即数据资产入表应当分五步走：一是数据合规与确权，即对数据来源、内容、处理、管理及经营进行合规性审查；二是有效治理与管理，即审查企业内部是否建立相对完善的数据治理和管理流程；三是数据预期经济利益的可行性分析，即对通过数据资产价值评估体系，开展对相关数据资源经济价值的衡量、数据资源投入产出效益的评价分析。四是相关成本的合理归集与分摊，即通过合理的成本分摊确保数据资源成本的完整性；五是列报与披露。即要求企业对数据资产以表格方式进行细化披露。
其他地区的入表路径
四、结语
企业要想在数据资产入表工作中合规前行，需聚焦于三大核心要素：确保数据来源的合法性，验证数据内容符合法律法规及行业特殊要求，以及确认数据的可交易性。这意味着，企业在将数据资源纳入资产负债表之前，必须严格遵循《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，细致审查数据获取途径、内容合规性，并且确保数据交易不触碰法律红线，特别是要避免涉及国家安全、公共利益和个人隐私的数据非法流通。
因此，企业应积极建立健全数据合规管理体系，强化内部数据治理能力，不仅要做到数据来源清晰可控，还要不断提升数据内容的安全合规水平，同时积极探索数据资产的合法交易路径，以期在保障数据合规的同时，充分挖掘数据资产的潜在价值，赋能企业转型升级，赢得数字时代的竞争优势。在这一过程中，深圳市的实践经验和落地案例亦为企业数据资产入表提供了有益参考和借鉴，展现了数据资产化管理的未来趋势和方向。
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