“数据资源入表”通俗理解起来，即将符合相关会计准则的、由企业所掌控的数据资源列示于企业资产负债表中的“资产”一栏，从而使得数据资源能够作为正式的企业资产确立并进行财务处理。

数据资源入表使得数据作为一项能够产生经济价值的资产属性大大显化，是整个数据要素市场循环流通的重要一环；

对于企业而言，数据资源的入表也使得企业所掌控的数据资产经济价值得以直观体现，更有助于反映真实的企业资产状况、提升企业财务报表质量，从而为企业的资本化运作增砖添瓦。

概括而言，《数据会计处理暂行规定》对于可入表的数据资源大致分为两类：

按照相关会计准则能够被确认为“无形资产”或“存货”的数据资源（数据资产），以及不符合资产的认定标准但真实参与了企业经济活动且产生经济利益、符合相关会计标准的数据资源（准数据资产）。

但《数据会计处理暂行规定》对于可入表的数据资源的界定也仅仅止步于引证现有会计准则，并未针对可入表的数据资源本身作出进一步明确细化的规定。为了明确可入表数据资源的范围，我们仍需进一步展开讨论。

数据之所以成为一项资源，系强调其对于生产生活的有用性，故只有具备使用价值的数据才能被称为数据资源；而在此基础上，为企业所掌控、能够为企业带来经济利益的数据资源，方能构成数据资产。

相较于其他无形资产而言，数据资源最大的特征在于其集群性、人为加工性、多次衍生性、多样性等。其中集群性强调数据资源的规模效益，单个或者少量的数据不能体现数据的效用，数据资源的价值以数据集群整体形式体现；人为加工性强调数据需要人为加工（采集、提炼、分析、维护等）后方能实现其价值，数据的原始形态往往无法体现出实际意义，也无法被直接使用；多次衍生性指同一数据集群可以被多层次、多维度地再次开发利用，形成不同的迭代品、衍生品；多样性强调不同数据资源之间形态、应用方式等差异巨大，使得数据资源更难于被抽象出共同特征并总结出通用规则等。

由此可知，就财产属性而言，企业所掌控的数据并非都能成为数据资源；从原始数据到数据资源再到数据资产的过程也存在着数据的不同开发利用层次及阶段，这也代表着数据作为一项生产要素的生命周期。

这一过程正如同石油化工中，从开采原油，到不同成分的分馏提纯，再到生产制造成各种化纤、橡胶、塑料工艺成品的过程。数据在这一过程中，从原始形态逐步转化为各个阶段的产品，其中所凝结的人类劳动量逐级提高，应用场景也愈发明晰，相对应的其应用价值及交换价值也得以逐渐明确化、可计量化。部分研究者也称这一过程为数据的“资源化——资产化——资本化或商品化”过程。

由此我们也能够理解，《数据会计处理暂行规定》对数据资源进行分类规定的原因；我们也可以据此明确《数据会计处理暂行规定》中对于“数据资源”的大致框定，即《数据会计处理暂行规定》中的“数据资源”是指：为企业拥有或掌控、可参与生产经营活动并产生经济效益、以电子方式记录的数据。

《数据会计处理暂行规定》第二条第1项规定：“企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。”

第4项规定：“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，以下简称存货准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。”

因该两类数据资源被《数据会计处理暂行规定》及相关会计准则明确应当确认为资产，故我们也可以认为其为标准意义上的数据资产。又由于前述无形资产准则与存货准则对于相关资产的确认标准存在如下共同点：

（1）与该资源有关的经济利益很有可能流入企业，即能够为企业产生经济效益；

（2）该资源的成本能够可靠地计量。据此我们也可以确定，数据资源如需进一步构成数据资产，除满足数据资源的有用性要求外，还需满足“其价值或成本能够较为精确地计量”的条件。

对于该两类数据资产的区分主要取决于企业的持有目的：企业持有无形资产的目的在于企业自行使用，如作为生产工具或用于对客户提供服务；存货的目的是为了生产成成品进行对外交易、销售。、

另外，根据各自的会计准则，其中构成无形资产的数据资源还需符合“可辨认性”原则，即“能够从企业中分离或单独划分出来，并能单独或者于相关合同、资产或负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁或者交换；或者源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离”。这便要求构成无形资产的数据资产系具备一定的独立性和可流通性、开发程度较高的数据产品成品。而存货可以是仍在开发过程中或者可能为生产用于销售的成品所耗用的数据资源，并不要求是独立的产品成品。

根据《数据会计处理暂行规定》，对于未被确认为上述无形资产或存货的数据资源，如企业利用该数据资源对客户提供服务或对外出售该数据资源，由此产生的收入，符合相关条件的，应当按照《企业会计准则第14号——收入》（财会〔2017〕22号，以下简称收入准则）等规定确认相关收入。

由此可见，这一类数据资源虽暂时不符合相关会计准则关于资产的确认条件（例如其成本无法得到较为精确的确认等），但其真实参与了企业的生产经营活动，符合效用性价值，同时由此产生了相对明确的收入，也同样会在企业的资产负债表中以一定方式体现。故对于这一类数据资源，我们也可以称其为广义上的数据资产或准数据资产。

《数据会计处理暂行规定》对于不同的数据资产或准数据资产的会计处理准则作出了分门别类的规定。总体而言，对于各类数据资产的初始计量、后续计量、处置和报废等，《数据会计处理暂行规定》主要根据资产的来源分为通过外购方式取得和通过企业自行开发取得两类，对各类资产的计量作出了分别规定；另外，对于各类数据资产及准数据资产产生收入后，所发生的资产当期损益及收入的处理准则也做出了明确规定。

作为无形资产的数据资产会计处理准则：

作为存货的数据资产会计处理准则：

其他准数据资产的会计处理准则：

根据《数据会计处理暂行规定》，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”、“无形资产”、“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，以对各不同类型的资产进行列示。

通过此种列示方式，反映各类数据资产在资产负债表日的相关价值：

此外，《数据会计处理暂行规定》还要求企业按照其规定及相关企业会计准则在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露，对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。

值得注意的是，《数据会计处理暂行规定》第三条第3项中提到企业对数据资源进行评估的情况下，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息；同时，还规定了企业可自愿披露数据资源的内容，增加个性化披露事项。上述披露规范为企业灵活展现数据资产真实资产状况提供了依据。

尽管《数据会计处理暂行规定》从无到有地为数据资源入表设计了一整套制度框架，但由于政策整体处于落地初期，其中多数规定仍较为笼统、模糊，实务中有较多问题仍有待探索。其中较为突出的难点包括：

（1）数据资源确权难。“由企业拥有或控制”系数据资源入表的先决条件，然而，实践中数据资源可能具备多重属性、涉及多方主体参与，这也导致数据资源的权利归属问题极难界定。虽然中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》适应数据资源的特性，创造性地提出“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三权分置机制，但其仍为框架性规定，如何落地实施仍有待长期探索。

（2）数据资产价值确定难。《数据会计处理暂行规定》中所列举的各项成本仍不足以涵盖数据资产可能发生的全部成本，故均保留了口袋条款，但这也为判断何为“应当构成数据资产的成本”增添了难度。

（3）监管、合规要求带来的难点。对于数据的应用和流通，我国各项相关政策历来强调合规先行，数据合规的要求贯穿数据采集、数据加工、数据管理、相关业务运营等全过程。笔者团队拟在后期的文章中，对数据资源入表中的合规问题进行专章讨论，故此处不再展开。总之，如何在满足各项合规需求的情况下依法依规地实现数据资源的入表，仍有待长期探索。

在数据要素流通领域中，部分第三方服务机构对于数据资产的先行探索已初有成果，相关实践经验亦可供借鉴。据笔者团队了解，部分资产评估机构已逐步构建出较为完善的数据资产综合评估体系，对于数据资产真实价值有较高的参考意义；又如上海数据交易所经过实践探索，总结出了一整套数据资源整合、数据产品开发、确权、合规等交易规则和流程（参见笔者团队往期文章《数据挂牌交易前，如何有效做好法律合规？》），其中大部分规则设定亦可参照适用于数据资源入表。总之，数据资源入表相关政策的落地，为数据要素市场发展带来新的机遇的同时，也带来了诸多理论及实务上的挑战，笔者团队将对相关议题保持长期关注。