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作者：刘榕
随着数据技术的不断发展和普及，数据经济已经成为全球经济的一个重要组成部分，更是中国未来发展的重要引擎。在这个过程中，数据资产化变得越来越重要。
数据资产化是指将数据转化为具有商业价值的资产，包括将数据打包成产品或服务，出售或授权数据的使用权等等多种方式实现。众所周知，数据资产化将可以为企业带来收入，增加企业的价值，也可以通过购入的资产对数据进行分析和挖掘，获得更准确的信息，帮助企业制定更明智的战略决策。
财政部于2022年12月1日出台的《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（“《数据会计处理规定》”）主要规定了以下内容：
1. 数据资源的定义和范围，包括数据采集、数据管理、数据加工和数据利用等方面。
2. 数据资源的会计处理方法，主要采用成本法，即以获取、加工和管理数据资源的成本为基础进行会计处理。
3. 数据资源的计量和评估，包括数据资源的原值、减值准备和减值损失等方面。
4. 数据资源的折旧和摊销，包括不同类型数据资源的折旧和摊销方法。
5. 数据资源的内部管理和使用，包括数据资源的分类、存储、管理和使用等方面。
6. 数据资源的披露要求，包括企业内部和外部披露要求，包括数据资源的获取、管理、加工和利用等方面。
总的来说，《数据会计处理规定》主要规定了数据资源的会计处理方法、计量和评估、折旧和摊销、内部管理和使用以及披露要求等方面，帮助企业更加规范地管理和利用数据资源，提高数据资源的价值和作用。
但与国际通行的会计准则国际财务报告准则（International Financial Reporting Standards）（“IFRS”）相比，仍有诸多值得考量的地方。为了提高企业的国际竞争力，便于企业参与国际市场竞争，对数字资产的入表原则越接近IFRS的原则，将更好地反映数字资产的价值和作用，提高企业的透明度和比较性。
与IFRS的规则相比，《数据会计处理规定》可以考虑完善以下内容：
1. 会计处理方法：企业数据资源相关会计处理暂行规定主要采用成本法进行会计处理，而国际财务报告准则更加强调公允价值计量法。建议将公允价值计量法纳入规定中，以便更好地适应数字经济时代的发展。
2. 数据资源分类标准：目前，企业数据资源相关会计处理暂行规定没有对数据资源的分类标准进行具体规定。建议制定具体的数据资源分类标准，以便更好地区分不同类型的数据资源，并制定相应的会计处理方法和计量标准。
3. 减值测试：减值测试是数字资产会计处理的重要环节，可以反映数字资产的真实价值。目前，企业数据资源相关会计处理暂行规定并未对减值测试进行具体规定。建议制定减值测试的具体方法和标准，以便更好地反映数字资产的价值和风险。
4.披露要求：企业数据资源相关会计处理暂行规定要求企业进行内部和外部披露，但并未具体规定披露的内容和形式。建议规定更具体和详细的披露要求，包括数据资源的性质、来源、管理、加工和利用等方面，以便更好地满足信息披露的需要。
此外，我们也应当看到数据资产入表的难点，主要集中在数据风险和数据所有权。
数据风险是指由于未经授权的访问、数据泄露、数据丢失、数据损坏、数据不准确、数据盗窃和其他安全和隐私违规等多种因素可能对数据资产造成损失或危害的潜在风险，从而影响负债表上数据资产的估值。例如，如果数据资产因数据泄露而受损或丢失，其价值可能会受到损害，导致估值下调和潜在的减值，从而对公司的财务报表和整体财务状况产生负面影响。
此外，数据所有权也会对数据资产入表产生影响。数据所有权决定了公司是否可以将其作为公司的资产进行确认。如果公司拥有数据资产的合法所有权，那么可以将这些数据作为资产进行确认，并将其计入资产负债表上。然而，如果公司没有对数据资产合法的所有权或使用权，或者数据资产的所有权存在争议或数据资产未能满足相关法律法规的所有权确认的要求，那么数据资产的所有权将存在极大不确定性，而导致这些数据资产无法作为资产进行确认，从而对财务报表产生影响。
但不管怎么说，《数据会计处理规定》为企业进一步利用数据资源，实现数据资产全周期价值利用打造了通路。
