本文基于數字經濟深化發展的時代背景，系統分析數據要素納入企業資產負債表的難點分析與實施路徑。通過解構《企業數據資源相關會計處理暫行規定》等政策文件，揭示數據資產在會計確認、初始計量和后續計量三個維度的合規風險。提出"三階五步法"實施路徑，構建涵蓋數據盤點、合規確權、價值評估、會計處理、專項審計的完整操作體系。

關鍵詞

數據資源;數據資產入表;會計處理;稅務合規;價值評估;

數據作為一種新型生產要素，不但是實現產業數字化、網絡化、智能化的基礎，而且也可以支持決策，優化資源配置，提高生產效率，推動實體經濟高質量發展。當前各級政府高度重視數據資源的利用并出臺了一系列政策以推動數據資源入表，進一步促進數據資源的價值顯化和企業數據資產意識的提升。[1]

2020年《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據要素正式確立為第五大生產要素[2];2022年《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》(簡稱“國家數據二十條”)從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等方面構建起數據基礎制度[3];2023年8月財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》(以下簡稱“暫行規定”)則有助于進一步推動和規范數據相關企業執行會計準則，準確反映數據相關業務和經濟實質[4];2023年12月財政部印發《關于加強數據資產管理的指導意見》進一步明確了數據的資產屬性，提出依法合規推動數據資產化[5];2024年12月財政部印發《數據資產全過程管理試點方案》，圍繞數據資產臺賬編制、登記、授權運營、收益分配、交易流通等重點環節，試點探索有效的數據資產管理模式，完善數據資產管理制度標準體系和運行機制。[6]上述規定鼓勵了數據要素型企業積極準備將數據資源納入財務報表，同時也引發了對數據資源難點分析與實施路徑的思考。

一、數據資源入表的好處

數據資產入表是指將數據確認為企業資產負債表中“資產”一項，即數據資產入資產負債表，在財務報表中體現其真實價值與業務貢獻。《暫行規定》允許數據資源按無形資產或存貨類別進行確認，既體現準則制定的前瞻性，也保持了與傳統會計體系的兼容性。數據資產資本化將產生多層級經濟效應：

(一)改善企業資產負債結構，提升會計信息質量和真實性。數據資產入表能夠顯著改善企業的資產負債結構，使財務報表更完整、準確地反映企業的資產狀況和經營成果。通過將數據資產納入資產負債表，企業不僅可以增加賬面資產規模，還能優化資產負債率等關鍵財務指標，從而提升企業的財務穩健性。例如，2024年第三季度財報顯示，完成數據資源入表與假設企業數據資源沒有計入資產而是全部費用化計入當期損益，其他條件不變的情況相比，同方股份(SH：600100)、應流股份(SH：603308)、每日互動(SH：300766)、海天瑞聲(SH：688787)等4家企業實現扭虧為盈，卓創資訊(SH：301299)的凈利潤率翻倍，南京熊貓(SH：600775)和ST觀典(SH：688287)則大幅減虧。[7]這些案例表明，數據資產入表為企業帶來了實實在在的財務改善，增強了投資者對企業財務狀況的信心。

(二)幫助企業融資增信，增強金融市場融資能力數據資產入表為企業在金融市場中提供了更強的融資增信能力。傳統融資模式中，企業多依賴實物資產作為抵押，而數據資產的資本化為企業提供了新的融資渠道。通過數據資產質押、數據資產證券化等方式，企業能夠獲得更高的授信額度，為發展和項目投資提供更有力的資金支持。例如，2024年6月，湖北交投集團兩項數據產品上架“湖北省數據流通交易平臺”，并獲得興業銀行武漢分行授信1億元[8]。2024年9月，大連德泰控股持有的綜合“民生服務數據集”數據產品日前通過光大銀行授信批復，授信額度1000萬元[9]。這一創新融資模式不僅為企業開辟了新的資金來源，也展示了數據資產在金融市場中的巨大潛力。

(三)以數據資產為新設企業出資，拓寬企業資本化路徑2025年2月10日生效的《公司登記管理實施辦法》為數據資產出資提供了明確的法律依據。[10]該辦法規定，股東可以用數據、網絡虛擬財產等非貨幣財產作價出資，但需依法評估作價，核實財產。這一規定明確了數據資產可以作為企業資本結構的重要組成部分。例如，2023年8月，青島華通智能科技研究院有限公司將基于醫療數據開發的數據保險箱(醫療)產品，以作價入股的方式與其他企業共同成立新公司。2024年12月，天津軌道產發集團以蓄電池全生命周期運維數據形成的數據產品入股(估值104萬元，占股52%)與衡陽瑞達電源有限公司、天津同陽科技發展有限公司簽署合資入股協議，共同設立“天津津達電源科技有限公司”。[11]

二、數據資源入表的挑戰

盡管數據資源入表為企業帶來了諸多好處，但也面臨著不少挑戰。數據價值的復雜性、數據安全與隱私保護的問題以及法律法規的不完善，都是企業在數據資源入表過程中需要面對的問題。

(一)數據資源會計確認的復雜性

《企業數據資源相關會計處理暫行規定》自2024年1月1日起正式實施，標志著我國在數據資產化領域邁出了重要一步。然而，該《暫行規定》尚未明確數據資源的定義，僅在“一、關于適用范圍”提到“按照企業會計準則相關規定確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足企業會計準則相關資產確認條件而未確認為資產的數據資源”。雖然在適用范圍內強調了“按照企業會計準則”、“合法擁有或控制”、“預期會給企業帶來經濟利益”等關鍵詞，但企業在實務操作中仍難以進行清晰界定。

首先，數據資源與數據資產之間的界限模糊。根據相關研究，數據資源是指以電子化形式記錄和保存的、具備使用價值的數據集合，而數據資產則是指企業合法擁有或控制的、能夠為企業帶來經濟利益的數據資源。在實際操作中，企業需要判斷數據資源是否具有使用價值以及是否能夠為企業帶來經濟利益，但這一判斷標準較為模糊，缺乏明確的操作指引。

其次，數據資源的權屬確認沒有明確界定。數據要素的權利體系安排之所以成為一個全球性的疑難問題，很大程度上與數據要素在生產過程上的復雜性和其在物理性狀上的特殊性有關。無論是來自消費互聯網還是工業互聯網的數據，數據要素的生產過程往往涉及多方主體的共同參與和協作。這些參與者包括信息來源主體(如用戶、傳感器等)和數據處理主體(如網絡平臺、數據處理企業等)。例如，在消費互聯網中，用戶通過瀏覽網頁、使用應用程序等方式產生大量數據，而網絡平臺則通過技術手段對這些數據進行采集、存儲和分析。這種多方參與的生產模式與傳統的單向“管道式”生產和流通格局存在重大區別。在傳統模式中，原材料從生產商流向供應商，最終到達消費者，各環節的權屬關系相對清晰。然而，在數據生產中，數據的生成、采集、存儲和使用往往交織在一起，難以明確劃分各參與方的權屬邊界。數據資源的物理性狀具有無形性、非消耗性和可復制性等特點，這使得其權屬確認更加復雜。與傳統實物資產不同，數據可以在多個主體之間同時存在，且不會因使用而減少其價值。這種特性使得數據資源的權屬難以通過傳統的“所有權”制度來界定。例如，同一組數據可能同時被多個企業用于不同的分析和應用，而這些企業對數據的貢獻和使用方式各不相同。因此，數據資源上的各種利用機會常常從一開始就分別歸屬于多個不同的參與者，而非被某個單一主體完全“所有”。這使得企業在判斷其“合法擁有或控制”時面臨困境。

此外，數據資源的確認還需要滿足會計準則中關于資產確認的條件，即“與該資源有關的經濟利益很可能流入企業”以及“該資源的成本或者價值能夠可靠地計量”。然而，數據資源的經濟利益流入具有不確定性，其價值也難以準確計量，這進一步增加了企業確認數據資源為資產的難度。

在實踐中，企業需要結合自身數據資源的特性、應用場景以及業務模式進行綜合判斷。例如，企業通過外部購買的數據資源，如果符合無形資產或存貨的確認條件，可以按照相應的會計準則進行處理。但對于企業內部生成的數據資源，尤其是那些尚未經過加工處理、但具有潛在價值的數據，企業往往難以確定其是否滿足資產確認條件。

(二)數據資源會計初始計量的復雜性

數據資源相關成本的歸集與分攤是企業數據資產化過程中的一項關鍵環節，其復雜性和重要性不容忽視。根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，企業需要建立完善的成本核算體系和內部控制體系，以確保數據資源在形成資產過程中的各項支出能夠單獨歸集、核算，并合理分攤到不同項目或階段中。這一過程不僅涉及會計準則的嚴格執行，還要求企業在研發過程管控、數據治理和信息化建設等方面具備較高的能力。

首先，數據資源成本的歸集需要企業對數據資源的形成過程進行全面梳理。數據資源的獲取、加工、存儲和應用等環節都會產生相應的成本，這些成本包括但不限于外購數據的費用、數據采集和清洗的支出、研發人員的薪酬、硬件設備的折舊以及軟件的攤銷等。企業必須通過項目化管理，將這些成本準確歸集到特定的數據資源上，避免與其他生產經營活動的成本混淆。

其次，成本的分攤規則需要科學合理。企業在數據資源的研發和應用過程中，可能同時開展多項活動，或者同一項活動可能同時產生數據資源和其他資產。在這種情況下，企業需要制定統一的分攤原則和方法，確保成本能夠在不同項目或資產之間合理分配。例如，企業可以采用工時表、資源消耗比例等方法，將公共費用或間接成本分攤到具體的數據資源項目中。

此外，企業在成本歸集與分攤過程中還需要滿足會計準則中的可靠性要求。成本數據必須可驗證，并能夠被獨立第三方審計人員確認。這意味著企業需要建立完善的信息化系統，以實現對數據資源成本的完整、準確、及時記錄。例如，通過數據血緣分析，企業可以追溯數據資源的來源、處理過程和去向，從而為成本歸集和分攤提供有力支持。在實際操作中，企業面臨的挑戰主要體現在以下幾個方面。首先，數據資源的多歸屬性和非排他性使得成本歸集的邊界難以明確。例如，同一數據資源可能被多個部門或項目使用，企業需要合理界定哪些成本應歸屬于數據資產化過程。其次，數據資源的經濟利益流入具有不確定性，這增加了成本計量的難度。企業需要對數據資源的未來收益進行合理預測，以確保成本歸集與分攤的合理性。

(三)數據資源后續計量與企業稅務合規管理挑戰

企業在數據資源后續計量的稅務合規管理中面臨多方面的挑戰，這些挑戰主要集中在攤銷周期、攤銷方法以及損益處理等方面。

1.攤銷周期的合規管理挑戰

數據資源作為一種新興的無形資產，其價值的實現高度依賴于技術環境和市場需求的變化。隨著數字經濟的快速發展，數據資源的更新換代速度極快，許多數據資源的使用壽命可能僅為2—5年。例如，某些行業中的實時數據分析工具或客戶行為預測模型，可能因新技術的出現或市場需求的快速變化而迅速被替代。這種快速變化的特性使得數據資源的實際受益期限遠低于傳統無形資產的攤銷年限，而《企業所得稅法》規定無形資產的最低攤銷年限不得低于10年。另外，軟件企業外購的數據資產是否可以參照《財政部 國家稅務總局關于進一步鼓勵軟件產業和集成電路產業發展企業所得稅政策的通知》(財稅〔2012〕27 號)第七條的相關規定對其折舊或攤銷年限可以適當縮短，最短可為2 年(含)也需要與稅務征管部門溝通明確。這種稅法與實際受益期間的背離，給企業帶來了顯著的稅務合規挑戰。

因此，企業在數據資源的稅務處理中還需關注會計與稅務之間的差異。例如，企業持有的數據資源作為無形資產時，其攤銷額在會計處理上可能根據實際受益期限進行計算，但在稅務處理上可能需要按照稅法規定的最低年限進行攤銷。這種差異可能導致企業在納稅申報時需要進行復雜的調整，增加了稅務管理的復雜性和風險。

2.攤銷方法的合規管理挑戰

數據資源的價值受技術變化、市場需求和法律調整等多種因素影響，其經濟利益的實現方式難以準確預測。在數字經濟快速發展的背景下，數據資源的更新迭代速度極快，其價值可能在短時間內發生顯著變化。例如，某些行業中的數據資源可能因新技術的出現而迅速貶值，或者因市場需求的轉移而失去原有的經濟價值。這種不確定性使得企業在選擇攤銷方法時面臨重大挑戰。

為了確保數據資源的攤銷能夠真實反映其經濟價值變動，企業需要謹慎選擇攤銷方法。對于更新頻繁的數據資源，加速攤銷或一次性費用化處理可能是更為合理的選擇。加速攤銷法(如年數總和法或雙倍余額遞減法)能夠在數據資源的早期使用階段更多地計提攤銷費用，從而更好地匹配其在初期較高的經濟價值。例如，卓創資訊在其2024年一季報中披露，采用年數總和法按5年對數據資產進行攤銷，這種處理方式能夠有效反映數據資產在早期的高價值和后期價值衰減的特性。

但是根據《企業所得稅法》規定，無形資產的攤銷年限不得低于10年，且通常采用直線法進行攤銷。這就導致企業面臨稅法與會計處理之間的差異。如果企業按照稅法規定的最低年限進行攤銷，可能會高估數據資源的經濟價值，進而侵蝕稅基。因此，企業在企業所得稅匯算清繳過程中對可能存在的稅會差異進行關注和處理。

3.損益處理的合規管理挑戰

根據會計準則，數據資源在持有期間可能因技術更新或市場需求變化而出現減值跡象。例如，隨著新技術的出現，某些數據資源可能迅速失去其原有的經濟價值，或者因市場需求的轉移導致其使用價值下降。企業在稅務合規管理中需特別注意，稅法通常不允許直接在稅前扣除存貨減值準備或無形資產減值損失。這意味著，盡管企業在會計處理中可能已經計提了減值準備，但在稅務申報時，這些減值損失并不能直接作為費用扣除，從而導致會計利潤與應稅利潤之間出現差異。

因此，企業需要在納稅申報時進行相應的調整，并合理估計遞延所得稅資產或負債，以避免因減值處理不當而增加稅收負擔。具體而言，當企業計提減值準備時，應將這部分準備計入遞延所得稅資產，以反映未來可能的稅收抵減。例如，如果企業因數據資源減值而計提了10萬元的減值準備，且適用的所得稅率為25%，則企業可以確認2.5萬元的遞延所得稅資產。這種處理方式能夠幫助企業在未來期間減少應納稅額，從而平衡會計與稅務之間的差異。

(四)數據價值評估的復雜性

數據價值評估是一個復雜過程，需要考慮數據的時效性、準確性等因素。例如，數據的時效性直接影響其價值，而過時的數據可能迅速貶值。準確性則是數據評估的另一個關鍵因素，數據的不準確可能導致錯誤的決策和資源浪費。

三、數據資源入表的實施路徑及方向

為實現數據資產合規入表，本文提出了“三階五步法”：

(一)前期數據盤點

此階段的主要工作是進行數據盤點。數據資產識別是整個入表流程的基礎和起點，其主要目標是全面了解企業擁有的數據資源，對公司現有的數據資源進行全面盤點。這一過程可能較為耗時，但它是確保不遺漏任何潛在數據資產的關鍵步驟。數據盤點的主要步驟包括組建盤點團隊、制定盤點計劃、收集數據信息，并建立數據資產清單，識別擬開發入表的數據。

(二)數據資產合規與評估

在篩選盤點數據的基礎上，梳理數據資源轉化落地路徑，制定相應的系統開發文檔，完成相應產品的落地實施，同時進行數據資產合規與評估工作。

1.合規確權

通過技術手段和法律手段，調整特許經營權、合作協議等法律文件，以滿足數據來源、數據權利相關的披露要求，確保數據資產的合法擁有或控制權。具體包括取得確認平臺的數據確權證書和第三方律師的法律意見書。在數據流轉過程中，明確數據的權屬關系，可以有效防止數據被非法獲取、濫用或泄露，保障數據權利人的合法權益。數據確權有助于推動數據的流通和交易，通過明確數據的權屬關系，可以降低數據交易的風險和成本，提高數據交易的透明度和效率，從而激發數據市場的活力。

2.數據評估

數據評估包括數據質量評估、數據場景分析和數據資產價值評估。

(1)數據質量評估

數據質量評估主要根據GB/T36344—2018《信息技術數據質量評價指標》關注數據的完整性、有效性、及時性、一致性、準確性、唯一性。通過對數據進行嚴格的質量檢查，可以確保數據資產的可靠性和可用性，為后續的數據分析和應用提供堅實的基礎。同時，根據中國資產評估協會《數據資產評估指導意見》，數據質量評估是資產評估的重要前置環節。成本法中數據質量評分直接影響最終評估值 ，收益法和市場法中數據質量評分達到一定的閾值 ，是開展數據資產價值評估的前置條件。

(2)數據場景分析

這一環節的核心在于深入研究數據在不同業務場景下的應用和價值，評估數據資產在實際應用中能夠帶來的經濟效益，從而更好地理解數據的實際價值和潛在用途。具體而言，就是需要對數據資產的潛在收益進行量化分析，包括但不限于數據資產在市場上的應用前景、預期收益以及可能的盈利模式。

(3)數據資產價值評估

雖然數據資產入表并不意味一定要進行數據資產價值評估，但是為全面評估數據資產的內在價值和潛在應用價值，建議企業委托第三方評估機構進行數據資產評估。此舉旨在全面了解數據資產的公允價值，為數據資源入表提供科學和合理的依據，同時為數據資產的融資活動奠定量化的基礎。使用成本法進行數據資產評估，其成本歸集邏輯和估值結果可以與會計處理相互校驗，使用收益法和市場法進行數據資產評估，其評估過程和評估依據可以佐證會計處理時對于該數據資源“預期會給企業帶來經濟利益”的判斷。

(三)數據資源入表核算

1.制定數據資產的會計政策

隨著數字經濟的快速發展，數據資產作為企業的重要資源，其會計處理逐漸成為財務管理和稅務合規的重要內容。為了規范數據資產的會計核算，企業需要完善和制定一套完整的會計政策，涵蓋數據資產初始確認、后續計量、減值測試及終止確認等方面，明確數據資產在財務報表中的分類和計量方法。

(1)初始確認—奠定數據資產核算基礎

數據資產的初始確認是會計核算的起點，其核心在于判斷數據資源是否符合資產的定義，并滿足會計確認的條件。根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，數據資產的初始確認需滿足以下條件：數據資源必須源于實際的交易或事項，企業需合法擁有或控制該數據資源，并且數據資源的成本或價值能夠可靠計量。在初始確認階段，企業需要對數據資源進行全面梳理，識別出具有潛在經濟價值的數據資源。這一過程涉及數據來源、存儲方式、使用場景等多個維度的分析。例如，企業可以通過數據資源的分類分級管理，將數據資源分為內部使用型和外部交易型，分別采用不同的確認方法。對于外購數據資產，其初始確認金額通常以購買價款及相關稅費為基礎確定;而對于內部開發的數據資產，則需將研發過程中的資本化支出作為初始確認金額。

(2)后續計量—動態反映數據資產價值

數據資產的價值并非一成不變，其后續計量需要動態反映數據資產在持有期間的價值變動。以數據資源進入“無形資產”科目為例，在其后使用該項無形資產期間內應以成本減去累計攤銷額和累計誠值損失后的余額計量。要確定無形資產在使用過程中的累計攤銷額，基礎是估計其使用壽命，而使用壽命有限的無形資產才需要在估計使用壽命內采用系統合理的方法進行攤銷，對于使用壽命不確定的無形資產則不需要攤銷。

在對于數據無形資產進行使用壽命確定的時候，其壽命不應超過合同或其他法定權利的期限。對于沒有明確合同或法律規定的情況下，企業應該綜合參考專家意見、行業經驗、同類型數據入表現狀等多方面的情況來確定。

如果經過這些努力，依舊無法合理確定其使用壽命，可以將該數據無形資產作為使用壽命不確定的無形資產存在。但企業至少應當于每年年終對無形資產的使用壽命和攤銷方法進行復核。

(3)減值測試—防范數據資產價值風險

數據資產的減值測試是會計政策中的重要環節，其目的在于防范數據資產價值的虛增風險。由于數據資產的價值受技術更新、市場需求變化等多種因素影響，其減值風險相對較高。企業在進行減值測試時，需要綜合考慮數據資產的使用壽命、技術更新速度以及市場需求變化等因素，合理估計數據資產的可收回金額。當數據資產的賬面價值超過其可收回金額時，企業需計提減值準備，并在財務報表中進行披露。例如，對于因技術更新而迅速貶值的數據資產，企業應及時進行減值測試，并根據測試結果調整賬面價值，以真實反映數據資產的經濟價值。

(4)終止確認—規范數據資產退出機制

數據資產的終止確認是指企業因出售、報廢或不再使用等原因，將數據資產從賬面上予以核銷的過程。終止確認的規范操作能夠確保財務報表的準確性和完整性。在終止確認時，企業需根據數據資產的處置方式，分別進行賬務處理。例如，對于出售的數據資產，企業需將處置收入與賬面價值的差額計入當期損益;而對于因技術更新或市場需求變化而報廢的數據資產，企業需將其賬面價值轉入營業外支出，并在財務報表附注中披露相關原因。

2.列示披露

數據資源的列示披露是會計處理的重要環節，其目的在于向投資者和其他利益相關者提供準確、透明的信息。根據《暫行規定》，企業在編制資產負債表時，需根據重要性原則并結合實際情況，在“存貨”項目下增設“其中：數據資源”項目，反映確認為存貨的數據資源的期末賬面價值;在“無形資產”項目下增設“其中：數據資源”項目，反映確認為無形資產的數據資源的期末賬面價值;在“開發支出”項目下增設“其中：數據資源”項目，反映企業在無形資產開發階段的支出部分，并在其達到預期用途形成無形資產時計入無形資產科目。此外，企業還需在財務報表附注中披露數據資源的應用場景、原始數據類型來源、加工維護和安全保護情況等信息。例如，每日互動(SZ：300766)在2024年年報中，將數據資源列示為無形資產，并在年報中披露了公司關于數據資產的戰略布局、數據資產的應用與創新、數據合規時間等方面的探索。這種詳細的披露方式不僅增強了財務報表的透明度，也為投資者和其他利益相關者提供了更有價值的決策信息。

(4)財務專項審計

隨著數據資源納入企業資產負債表，其會計核算和信息披露的復雜性顯著增加。為確保核算和披露符合企業會計準則的要求，企業在數據資源入表過程中需采取一系列措施以增強財務信息的準確性和可靠性。首先，建議企業加強與年度審計會計師的溝通。審計會計師作為企業財務信息的獨立驗證者，能夠憑借其專業知識和經驗，為企業提供關于數據資源核算與披露的專業建議。通過定期溝通，企業可以及時了解最新的會計準則和監管要求，確保數據資源的會計處理符合相關規定。

數據資產入表作為新生事物，不分會計師事務所在對其審計時缺乏相關經驗，因此建議企業可以在進行數據資產入表工作時引入具備資質且具備數據資產審計經驗的第三方會計師事務所，為其提供“數據資產入表”項目的專項審核報告。第三方會計師事務所的獨立性和專業性使其能夠從客觀角度對企業的數據資源核算與披露進行評估。專項審核報告不僅能夠為企業提供關于數據資源會計處理的詳細分析，還能為企業的財務報表增加可信度。這種專項審核機制能夠有效降低企業因內部核算失誤而導致的財務風險，同時也有助于提升企業財務信息的透明度和公信力。此外，專項審核報告還能為企業的年報審計提供有力支持。通過提前對數據資源的核算和披露進行專項審核，企業能夠在年報審計階段減少因數據資源問題導致的審計調整和溝通成本。

結語

數據資源入表是數字經濟發展的必然趨勢，它不僅能夠提升企業的財務表現，還能夠推動產業結構的升級和數字經濟的活力。隨著技術的進步和制度的完善，數據資源將成為推動中國經濟持續繁榮的強大動力。政府、企業和社會各界需要共同努力，確保數據資源的合理利用和有效管理，以實現數據資源入表的最大化效益。

在未來，我們有理由相信，隨著數據資源入表的深入實施，數據資源將更加充分地發揮其在經濟發展中的作用，成為推動中國經濟持續繁榮的強大動力。企業需要把握這一趨勢，積極布局數據資產的管理和利用，以在數字經濟時代取得先機。

參考文獻

[1]張素博.數據資源入表距離“點數成金”有多遠[J].法人,2024,(09):11-13.

[2]中共中央, 國務院. 關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見[A/OL]. (2020-03-30)[2025-02-24]. https://www.gov.cn/zhengce/2020-04/09/content_5500622.htm

[3]中共中央, 國務院. 關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見[A/OL]. (2022-12-02)[2025-02-24]. https://www.gov.cn/zhengce/2022-12/19/content_5732695.htm

[4]財政部. 關于印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的通知: 財會〔2023〕11號[A/OL]. (2023-08-01)[2025-02-24]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202308/content_6899395.htm

[5]財政部. 關于印發《關于加強數據資產管理的指導意見》的通知: 財資〔2023〕141號[A/OL]. (2023-12-31)[2025-02-24]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202401/content_6925470.htm

[6]財政部. 關于印發《數據資產全過程管理試點方案》的通知: 財資〔2024〕167號[A/OL].(2024-12-19)[2025-02-24]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202412/content_6994953.htm

[7]天職國際.激活數據內在潛能，重構上市公司價值體系——2024年三季度A股上市公司數據資產入表實踐分析[EB/OL].天職國際公眾號.(2024年10月31日)[2025-02-24].https://mp.weixin.qq.com/s/Ri5I3B2ZhQTuboFESwjSdQ

[8]夏青松,萬竹風,吳迪. 湖北交投集團數據資產獲批一億元銀行融資授信[EB/OL]. 人民網. (2024-06-29)[2025-02-24]. http://hb.people.com.cn/n2/2024/0629/c192237-40895700.html

[9]宋維東.中證網. 德泰控股：國內首單入表綜合民生服務數據產品獲融資授信[EB/OL].中證網. 2024-09-05[2024-02-24]. https://www.cs.com.cn/ssgs/gsxw/202409/t20240905_6437396.html.

[10]市場監管總局. 公司登記管理實施辦法[A/OL]. (2024-12-20)[2025-02-21]. https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11826/202501/content_7001287.html

[11]天津軌道交通集團有限公司. 產業煥新 數據賦能 | 天津軌道交通產業發展集團完成天津市首例數據資產作價入股[EB/OL]. (2024-12-16)[2025-02-25]. http://www.tjgdjt.com/xinwen/content_55257.htm.

[12]魯立.企業自研數據資源入表的現實問題應對探討[J].中國注冊會計師,2024,(06):96-99.DOI:10.16292/j.cnki.issn1009-6345.2024.06.016.

[13]陳福. 數據資產入表是擁有數據的企業的“必答題”，而非“選答題”[EB/OL]. 大成律師事務所. (2024-01-29)[2025-02-21]. https://www.dacheng.com/content/details_86_61848.html

[14]趙海益.數據資產費用的企業所得稅稅前扣除問題研析[J].稅務研究，2024(4)：42-47.

作者

張素博，人民數據管理(北京)有限公司

徐瑾璟，中勤萬信會計師事務所(特殊普通合伙)

孫冰玉，國家稅務總局北京市通州區稅務局