一、数据知识产权保护：数据资产确权保护与价值转化的双轮驱动

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据已跃升为关键生产要素，数字经济也已成为经济发展的新生态和主旋律，驱动着时代不断向前。为有效落实《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等上位法要求，亟需构建数据知识产权全生命周期管理体系。通过建立数据知识产权登记制度，可明晰数据资源产权归属，形成具有法律效力的权利凭证，为数据资产确权、评估、融资、交易等提供基础支撑。该制度不仅能够强化对数据采集、存储、加工等全流程的权益保护，减少交易中的不确定性和风险，更能通过构建“确权-交易-应用”闭环生态，推动数据要素市场化配置改革，从而有效提升数据资产的市场价值和应用潜力，推动数字经济的健康持续发展。

l 数据知识产权登记的战略价值

（1）通过区块链存证等技术手段固化权利状态，为数据资产质押融资、证券化等金融创新提供底层保障；

（2）建立数据来源合法性审查机制，能够有效防范数据滥用引发的侵权责任风险。在数据流通和交易方面，这无疑增强了潜在买家的信心，促进了数据的交易和转化，从而使得数据资产的实际应用价值得到提升；

（3）数据知识产权登记是数据资产流通的必要条件，通过为数据在市场上的流动提供有效的权益保护，确保其在流通过程中不易被侵权或滥用；

（4）通过构建标准化交易合约模板与争议解决机制，降低数据流通交易的成本。

（5）对清晰、受法律保护的数据资产的持有，提高了企业的市场竞争力，并使其迎来了更多的商业机会，从而促进了企业的商业化进程。

（6）数据知识产权登记不仅是对数据资源持有状态的一种记录，更是确保数据资产能够顺利转化为经济价值的前提。随着这一制度的建立和完善，相关的数据资产评估体系也将逐步形成，有助于企业获得更加准确的数据资产估值服务。

在当前全球数据跨境流动监管趋严的态势下，完善的数据知识产权制度体系更将成为我国参与国际数据治理规则制定的重要筹码。

（资料来源：知乎）

二、数据资产入表：数据资源价值化的关键跨越

l 概念解读

1.数据资产：企业生产、交易过程中记录的数据信息。

资产是指有企业过去的交易或事项形成的，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。而数据资产具有资产的基本特征，是数字经济背景下以数据形态存在的资产。对此，《信息技术服务数据资产管理要求》（GB/T40685-2021）定义数据资产是“企业合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源”。中国通信研究院则将数据资产定义为“由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益”。

企业能够对拥有的数据资产在获取、存储、处理和使用等环节进行有效的管理和控制，促使数据资产能够为企业带来直接或间接的经济价值。但需注意，数据资产作为现代经济的一种重要资源，具有较强的场景依附性，它的价值与使用的场景高度相关，同样的数据，在不同业务中所创造的经济价值也不尽相同。

2.数据资产入表：数据资源在满足一定条件下被计入财务报表。

2023年8月22日，财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对数据资产入表提供了原则性的指导：一方面，按照数据资源的经济利益的预期消耗方式及业务模式，将数据资源分类为无形资产和存货科目进行确认、计量和报告。另一方面，该文件对数据资源的列示与披露也做了细化规定，同时创造性地对数据资源采取“强制披露加自愿披露”的方式，以推动企业数据资源向数据资产转变，形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级，释放数据价值。

l 意义呈现：再造企业价值底座，驱动数智经济新势能

1.宏观层面

（1）激活数据要素市场

数据资产入表意味着数据能够进行买卖、交易以及抵押，进一步促进了数据的流通与共享，让更多的企业获取并运用数据，助推数字经济实现创新发展。同时，活跃的数据市场会进一步吸引更多投资，从而推动数字经济的发展。

（2）促进数字经济与实体经济深度融合

数据资产入表这一举措，对于打破横亘在数字经济与实体经济之间的壁垒意义重大，能够有力地推动二者深度融合。数据资产被纳入财务报表之后，企业对自身的数据价值会形成更为明确的认知，进而对生产、管理和营销等环节予以优化，切实增强实体经济的运行效率与竞争力。

2.微观层面

（1）提升企业的管理和风控效率

数据资源入表后，可从资产、负债、利润角度更准确地反映企业财务状况和经营成果，为企业做出经营决策提供更好的依据。同时，数据资产入表一定程度上让企业的数据资源可视化，促使企业将有限的资源投入到效益最高的领域，为企业整体的运营效率赋能，提升企业的管理和风控效率。

（2）提升企业的融资能力

诸如中国工商银行、中国建设银行等众多银行金融机构纷纷施行了专门面向数据资产的融资授信以及质押抵押服务，“数据入表+融资”的模式正在趋于完善。数据资源入表正助推数据向资产进行转化，而数据资产化之后的资本化运用，为释放数据资产在金融价值层面潜能具有极为重要的推动作用。

（3）推动企业数字化转型

数据资产入表还将推动企业在价值创新方面的新探索。通过数据的分析和应用，企业可发现新的市场需求、开发出新的产品和服务，从而加快企业数字化转型步伐，提高信息化水平，实现价值的创新和增长。

l 政策依据

中共中央、国务院、财政部及各地方等发布的各类政策文件是当下数据资产入表的重要合规依据，下图对截至目前国家层面与数据资产化相关的政策进行了归纳和梳理，并对主要内容进行了摘录陈述。

图1 国家层面数据资产化的相关政策

（资料来源：数据资产研讨微信公众号）

l 数据资源入表的要求

数据资产入表主要是指遵循会计准则将数据资源确认为企业资产负债表中的“资产”——比如无形资产或存货，从而实现隐性价值显性化。因此，首先要将数据资源认定为数据资产，才能列入资产负债表。结合企业会计核算中关于资产的认定，综合来看，需满足以下四个条件：

1.由企业过去的交易或者事项形成，而不是预期在未来发生的交易或者事项。对此，第一层含义是要求资源的产生或获得过程已完成，而非正在形成或是现在还没有形成而预期未来能形成；第二层含义则是允许资源通过两种途径中的任一种形成——交易或事项（即自己主动去采集、开发）。

2.由企业拥有或者控制，企业享有其所有权，或虽无所有权但能被企业控制。

3.预期会给企业带来经济利益，能够在未来通过产生收入、节省成本、提高效率、提供融资便利、增加投资回报或以其他方式为企业创造价值。与该资源有关的经济利益很可能流入企业，即该资源有较大的可能直接或间接导致现金和现金等价物流入企业。

4.成本能够可靠计量，也即数据资源投入的成本可以被准确地量化和表示为一个具体的数值。

l 入表的数据资产类型

1.无形资产类数据资源

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》及《企业会计准则》的相关规定，企业可以将符合无形资产定义和确认条件的数据资源确认为无形资产。一般来说，若数据产品可提供给多个客户，且客户之间不产生相互影响，则可能被归类为无形资产。这包括但不限于：

（1）自主研发的数据资源：如企业自主研发的数据分析模型、算法、软件等，这些资产具有独特的商业价值，能够为企业带来长期的经济利益，并且其成本能够可靠计量。

（2）外购的数据资源：企业从外部购买的数据资源，如果满足无形资产的定义和确认条件，也可以确认为无形资产。例如，企业购买的市场研究报告、客户行为数据等，如果这些数据资源能够为企业带来未来经济利益，且成本能够可靠计量，就可以作为无形资产入表。

（3）客户数据、市场数据等：这些数据资源经过深度处理和分析后，能够为企业带来长期经济利益。如果企业能够证明这些数据资源的可辨认性、经济利益流入的可靠性和成本计量的可靠性，就可以将其确认为无形资产。

2.存货类数据资源

在会计中，存货是指企业为了销售或生产过程中持有的材料或物料。企业在日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，如果符合存货会计准则的规定，可以直接登记为存货。这类数据资源通常是企业通过加工、整理或集成后，准备在市场上出售的数据产品或服务，如数据报告、数据分析结果、数据API接口等。

3.其他具有经济利益的数据资源

除了上述两类明确可入表的数据资源外，企业还可能拥有其他具有经济利益的数据资源。这些资源可能由于不满足会计准则相关资产确认条件而未确认为资产，但在特定条件下，企业可以通过规范的开发和使用这些数据资源，逐步将其纳入公司的资产范畴。

（资料来源：大众日报）

三、企业数据资产入表：在价值与风险的天平上校准“数字砝码”

l 价值红利

1.数据资产入表是企业顺势响应国家政策方针的重要事务，数据资产成为企业财务报表中的新增项，宜早不宜迟，越先实施可能越具有先发优势。通过数据资产入表，企业可以更加清晰地了解自己的数据资产状况，激励核心部门更好地思考如何更好地收集、存储、分析和利用数据，提升自身的数据治理水平，为制定数据战略和优化资源配置提供有力支持。

2.企业数据资源在企业财务报表中由费用化转化为资产项后，可以改善企业资产的组成结构，企业的利润率、资产负债率等关键性财务指标也可以得到优化，有助于提升企业估值，相当于新增了一项资产，并且数据越多的企业新增的资产也越多。尤其是对于高科技企业而言，数据资产入表会提高资产负债表、利润表信息与投资者决策的相关性，可以更加客观地反映出新质生产力相关企业的真实价值。

3.很多企业在实施数字化转型项目的时候会有较大的支出，通过数据资产入表，企业在数字化转型方面的部分支出可以由损益类变为资产类，用数据资产来托底缓慢见效型数字化投资，降低数字化转型风险。

4.企业数据资产入表账面价值是数据资本融信、证券运营的基础和依据，企业可开展股权债权融资、数据信托、质押融资、数据资产保险、数据资产担保、数据资产证券化等活动，为企业带来更多的流动资金支持。

l 隐性成本

1.难点一：需要多部门参与，配合难

数据资产入表是企业一项重要战略工作，具体实施需要业务部门、信息化部门、财务部门的共同协作参与，涉及多个流程环节，部门间参与配合难。

2.难点二：成本分摊，收益预测难

数据资产入表过程中存在成本归集难、摊销年限确定难、数据价值核算难等一系列难题，需要企业结合自身情况形成科学专业的计量核算方式。

3.难点三：数据合规难

数据资产往往不仅量大，并且来源、合规性证明难以追溯，可能面临审计部门的质疑。

（资料来源：数据资产研讨微信公众号）

l 入表路径

根据《企业数据资产入表合规指引》的内容，数据资产入表的实施路径涵盖了多种模式，每种模式都有其特定的操作要点和适用场景。以下是对数据资产入表实施路径的详细解析。

1.直接以数据资源形式入表

（1）企业自用数据资源入表

企业自用的数据资源，通常是指在生产经营过程中积累并直接服务于企业内部管理或业务流程的数据。这些数据资源在符合无形资产定义和确认条件时，可以直接作为无形资产入表。具体实施步骤如下：

① 识别与评估：企业需要首先识别并评估哪些数据资源对企业具有经济价值且符合无形资产确认条件。

② 会计处理：按照《企业会计准则》的规定，将符合条件的数据资源作为无形资产进行初始计量和后续计量。

③ 信息披露：在财务报表中详细披露无形资产的相关信息，包括其种类、成本、摊销方法及使用寿命等。

（2）企业待售数据资源入表

① 合规性审查：确保数据来源合法、数据处理合规，并符合相关法律法规和行业规范的要求。

② 价值评估：对数据资源的市场价值进行合理评估，以便在交易时能够确定合理的售价。

③ 交易安排：与潜在买家进行谈判并达成交易协议，明确数据资源的交付方式、价格及付款方式等关键条款。

④ 会计处理：在交易完成后，按照会计准则的要求对交易结果进行会计处理，如确认收入等。

2.以数据产品或服务形式入表

将数据资源加工成具有明确应用场景和市场价值的数据产品或服务，是企业实现数据资产化的重要途径。这种模式要求企业具备强大的数据处理能力和敏锐的市场洞察力。

（1）数据产品开发

① 需求分析：深入了解市场需求和客户痛点，确定数据产品的功能定位和目标用户。

② 数据处理：对原始数据进行清洗、整合、分析等处理，形成有价值的数据集或信息服务。

③ 产品设计：根据市场反馈和用户需求不断优化产品设计，提升用户体验和满意度。

（2）产品入表

① 价值评估：对数据产品的市场价值进行合理评估，确定其入账金额。

② 会计处理：将数据产品作为存货或无形资产进行会计处理，具体取决于产品的使用目的和持有意图。

③ 信息披露：在财务报表中详细披露数据产品的相关信息，包括其种类、成本、销售价格及市场反响等。

（3）产品交易

① 市场推广：通过多种渠道推广数据产品，吸引潜在客户并促成交易。

② 交易执行：与客户签订交易合同并明确交付时间、方式及售后服务等条款。

③ 后续服务：提供必要的技术支持和售后服务，确保客户满意度并维护品牌形象。

3.非同一控制下企业合并造成的数据资产入表

在企业通过并购等方式获取其他公司控制权时，被并购公司的数据资产也可能因此并入报表。这种模式要求企业具备强大的资源整合能力和战略眼光。

（1）并购准备

① 尽职调查：对被并购公司的财务状况、业务模式、数据资源等进行全面调查和评估。

② 估值谈判：根据尽职调查结果确定合理的并购价格和支付方式等关键条款。

③ 协议签订：与被并购公司签订并购协议并明确双方的权利和义务。

（2）数据资产入表

① 资产评估：聘请专业机构对数据资产进行合理评估并确定其入账价值。

② 会计处理：按照会计准则的要求将并购获取的数据资产纳入财务报表中并作为无形资产或存货等进行处理。

③ 信息披露：在并购公告和财务报表中详细披露并购交易的相关信息和数据资产的评估结果等关键内容。

（资料来源：数据资产最前线微信公众号）

l 数据资产治理的“蚂蚁模式”：账本难题的破解方法论

图2 蚂蚁集团的标识

（图片来源：驱动中国）

作为全球领先的数字支付与金融科技企业，蚂蚁科技集团股份有限公司（以下简称“蚂蚁集团”）在数据资产管理领域建立了行业标杆，形成了具有示范价值的实践经验。在在企业的数据资产入表方面，蚂蚁集团也采取了多方面的举措：

1.完善数据治理与盘点

（1）构建统一数据标准：蚂蚁集团制定了全面且细致的数据标准规范，涵盖数据的定义、格式、取值范围等多个维度。例如对于用户身份信息、交易记录等各类数据，都明确了统一的格式和描述方式，确保不同来源的数据能够准确对接和整合，为后续的数据盘点和管理奠定基础。

（2）开展全面数据盘点：借助先进的技术工具和专业的团队，对集团内部各个业务板块产生的海量数据进行全面梳理和分析。识别出有价值、可量化的数据资源，确定其范围和边界。比如在支付业务中，详细盘点每一笔交易数据所蕴含的信息价值；在信贷业务中，梳理用户信用评估相关的数据资产等。

2.准确评估数据资产价值

（1）采用多元化评估方法：结合数据的特点和业务场景，综合运用成本法、收益法和市场法等多种评估手段来确定数据资产的价值。对于新开发的数据产品，可能更多参考研发过程中投入的成本；而对于已经产生稳定收益的数据资源，如某些精准营销数据模型带来的额外业务收入，则通过收益折现等方式评估其价值；同时也会关注市场上类似数据资产的交易价格作为参考。

（2）建立动态评估机制：考虑到数据的时效性、市场环境变化以及业务发展等因素，蚂蚁集团定期对数据资产进行重新评估和价值调整。例如随着支付市场竞争格局的变化，某些用户行为数据对于业务的重要性可能发生改变，相应的数据资产价值也需要及时更新。

3.满足合规与监管要求

（1）遵循会计准则：深入研究并严格遵循国内外相关的会计准则和规范，确保数据资产的确认、计量和报告符合要求。例如按照新收入准则等相关规定，判断数据资产是否满足资产的定义和确认条件，准确记录其初始入账价值。

（2）加强数据合规管理：高度重视数据安全和隐私保护，确保数据资产的获取、存储和使用过程都合法合规。通过建立完善的数据安全管理体系，获得用户授权等方式，为数据资产入表提供坚实的法律基础。

4.信息系统与技术支撑

（1）打造数字化管理平台：开发专门的数据资产管理系统，实现对数据资产全生命周期的信息化管理。从数据的采集、录入，到价值评估、入表核算以及后续的监控和更新，都可以在系统中高效完成，提高工作效率和准确性。

（2）运用数据分析技术：利用大数据分析、人工智能等技术手段，深入挖掘数据资产的内在价值和潜在用途，为入表决策提供更科学的依据。例如通过数据分析预测数据资产未来的收益趋势，辅助确定合理的入账金额。

5.组织与流程保障

（1）成立专业团队：组建由财务专家、数据科学家、法务人员等组成的跨部门团队，负责数据资产入表的相关工作。各专业人员发挥各自专长，协同推进数据资产的梳理、评估和入账流程。

（2）优化业务流程：对涉及数据资产入表的各个业务环节进行优化和再造，明确各部门和岗位的职责权限，确保流程顺畅高效。例如建立数据资产入表的审批流程，保证每一项入表的数据资产都经过严格的审核。

四、结语：数据文明的“双螺旋”

数据知识产权保护与数据资产管理，是数字经济时代的“战略双擎”。前者以确权明责锻造创新护城河，凭制度铁闸筑牢数据权属防火墙；后者以资产化思维激活沉睡数据价值，让数字要素迸发裂变能量。二者协同构建的治理体系，既是企业破局数字化转型的核心引擎，更是重塑全球数字经济规则的“中国方案”。当区块链存证筑牢确权基石，当隐私计算打破数据孤岛，当数据产权交易点燃市场星火——这场以“数据”为王的新征程，必将以制度创新与技术突破的双重势能，驱动企业驶向高质量发展新蓝海，决胜数字经济时代的历史性机遇！

【法律条款速查】：扫码直达法规原文

图3 《中华人民共和国数据安全法》

图4 《中华人民共和国个人信息保护法》