数据资源整合入表：理论易行难，实践需谨慎

2024年随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，越来越多的企业尝试数据资源入表，且在网上也出现了诸多所谓的成功案例。然而不久后轰轰烈烈的入表热潮迅速降温，冲在最前面的地方城投公司由于入表形成的数据资产量太小而变得兴趣缺缺；一些做了数据资源入表的上市公司在面对审计时，不得不因为数据资产价值评估过高而重新调整财务报表。

数据资源入表成为数据资产本身确实是一个响应国家政策、助力数据要素流通的有益之举，但在实际操作中由于一些条件的尚不具备，步子迈得过快而造成了如今的局面。

数据资源入表的过程主要涉及数据资源的整理、数据确权、数据资源的价值评估、会计处理和审计监督几个部分，分别跟IT技术、法务、财务和审计相关，跨领域联动难度大也是数据资源入表没有做到实处且未能形成真正完整闭环的重要原因。此外，造成数据资源入表当前困局的原因还有：

一是，企业动力不足。一方面，数据资源入表作为新事务，企业需要借助第三方服务机构的力量来完成，首先会有一笔费用支出，还未明确收益就先付出成本，给企业形成压力。另一方面，入表后的数据资产对企业的助益并不明显，极大地打击了企业的积极性，很多企业甚至认为就是“花钱买了个响动”。

二是，数据价值评估尚无统一标准，亦无权威机构认证。数据的来源、存在形态有着很大差异，未来的用途也是动态变化的，因此在数据交易中数据的定价一直是个难题。同理，作为数据资源入表最重要的一步数据价值评估目前一直没有统一的标准，造成入表后的数据资产“含水量”存疑；加之审计机构本着审慎的态度，一般会从严把关，由此造成数据资产在整个财务报表中起到的作用微乎其微，也直接导致企业进行数据资产入表的积极性下降。

三是，入表后形成数据资产的价值释放，有待深度挖掘。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》只是框架指引，用于初步规范数据资源的入表，在企业实践中还是存在着很多问题。企业在数据资源入表后，不仅要考虑当期的财务报表变化，还要综合考虑未来几年需要做摊销还是减值，以及成本与税费等问题。当前数据资源的入表还处于尝试阶段，相关操作细则、标准都未出台，操作人员的认知与专业性也不足够，因此企业在实践过程中面临着很多的阻碍，造成效果不佳。

2025年1月1日,国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部共同印发了《国家数据基础设施建设指引》，提到要加强数据的可信流通。要想数据可以更加顺畅地流通，企业作为掌握了大量数据的数据产生与加工之处，必须更加积极主动地参与其中。数据交易与数据资源入表是在短期内可以为企业带来一定效益的两个做法。数据交易可以直接给企业带来收益，数据资源入表则是通过增加企业资产间接为企业带来好处。数据资源入表存在的诸多问题在前文已做阐述，数据交易实践多年以来也一直是“叫好不叫座”。

截至2024年3月底，我国共计成立了包括北京国际大数据交易所、上海数据交易所、广州数据交易所、深圳数据交易所、贵阳大数据交易所五大领头数据交易所在内的49家数据交易场所。截至2023年底，深圳数据交易所累计交易总额65亿元，为五大数据交易所之首;广州数据交易所累计交易金额超25亿元;贵阳大数据交易所累计交易规模超过30亿元;上海数据交易所累计交易规模超过11亿元;北京国际大数据交易所累计规模超过20亿元。这个规模乍一看不小，但平均到参与交易的几万个数据产品上，每个数据产品的交易金额相对较低，且完全无法与A股市场的交易额相比。因此，数据交易也无法给企业带来足够吸引力的收益。

由此可见，当前企业掌握的数据变现难、变现渠道单一，让企业无法短期获得效益，从而没有动力支持数据流通。所以，想真正推动数据流通，发挥数据要素的价值，除了出台政策与规范标准，还需要从市场端发力，让企业在数据上“有利可图”，才能推动企业积极主动地沉淀优质数据资源，形成数据产品，或交易或入表，促使数据高速、顺畅地流通起来。

（作者系清华大学硕士、美国杜克大学访问学者、浙江省可持续发展研究会ESG专委会专家组专家）