数据资产证券化迎会计制度基础 数据资产入表更进一步

随着数据资产入表的探索，数据密集型企业或将迎来价值重估。

12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（以下简称《暂行规定》），文件指出，企业内部使用的数据资源，符合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；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合存货准则规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

21世纪经济报道记者了解到，对金融机构而言，其主要是在内部使用数据资源，因此按《暂行规定》要求，数据资源应作为无形资产入表，但目前大多数金融机构仍处谨慎观望中。

一方面，数据资源具有虚拟性、可加工性、价值不稳定性，在不同应用场景下的数据价值千差万别，数据的确权立法尚未完善、定价评估难点重重；另一方面，业内相关人士对数据资源作为无形资产入表存在疑虑，特别是在原始数据流通交易合规趋严的背景下，若无市场定价机制和第三方独立评估机构给出公允价值，可能出现估值过高、调节资产负债表的问题，同时，金融数据信息的高度敏感，使得机构在谈及数据流通交易时始终持保守态度。

不过据记者了解，已有电力公司等国企今年在内部新设数据资产设置为一级科目及相关二级科目，一些头部商业银行也在研究将数据资产列入无形资产二级科目进行核算，探索数据资产化，进一步推动数据价值最大化。

基于公共数据资产化与企业数据资产化发展，在数据资产登记确权逐步完善的情况下，数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产信托、数据资产担保等一系列金融产品创新也迎来会计制度基础。

数据资产的确权与估值定价，是数据资产入表长期存在的一大阻碍。

确权方面，今年6月22日召开的中央全面深化改革委员会第26次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，对数据确权、流通、交易、安全等方面做出部署。未来数据产权制度的出台将解决数据流通交易的确权难题，对数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”。

今年上海数据交易所和普华永道联合发布的《数据要素视角下的数据资产化研究报告》指出，三权分置中最引人注目的变化是引入“数据产品经营权”，解决了由于数据产品权属不明导致企业缺乏动力将产品数据化，使得市场上的数据产品供应不足的问题。这一方面从政策的高度认可了数据以“产品”形态流通的实践，另一方面为数据产品经营者提供了法定的、安全的经营获利权利。

在数据产权制度解决确权问题后，如何定价评估成为下一个难点。

多位财会从业人士告诉记者，目前数据资产的评估定价主要依据是中国资产评估协会在2020年1月印发的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（下称《评估指引》），不过实际业务过程中对数据资产的估值并不简单。

此前的《评估指引》显示，数据资产的基本状况包括数据名称、数据来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等；数据资产的基本特征则显示为：非实体性、依托性、多样性、可加工性、价值易变性等。

《评估指引》提到的数据资产价值评估方法主要包括成本法、收益法、市场法三种。

其中成本法目前被企业广泛使用，在记者了解到的一家电力公司数据资产会计处理案例中，基于数据资产形成的生命周期，其对数据资产的初始计量以成本法作为计量基础，原始数据在经过采集、预处理、研发、分析、营销、风控六个阶段后，成为可交易的数据产品，对六个成本发生阶段按是否符合资产条件，将其在分析阶段之后的费用确认为数据资产的成本。

收益法是根据各地数据交易中心提供的交易数据，可以对部分企业数据资产收益进行了解。市场法的使用前提则是公开活跃的数据交易市场，通过对公开的相似数据资产成交价格进行对比分析，反映出被评估数据资产的价值。而由于数据交易流通尚未达到活跃阶段，相关数据资产的价值评估应用不多。

据记者了解，目前已有部分国企在今年将数据资产设置为一级科目以及相关的二级科目，对符合确认条件的数据资产尝试进行单独科目计量，但目前暂未体现在报表中。

而对于本次《暂行办法》的发布，多家券商研究所发布报告指出，是推动数据要素开启产业化时代的一大探索，有望驱动IT企业价值重估。

如华西证券计算机团队提出，坚定看好云计算SaaS、能源IT、金融科技、智能驾驶、人工智能、网络安全、信创等景气赛道中具备卡位优势的龙头公司。

金融机构探索数据资产化仍处于起步阶段。

据记者从多家金融机构处了解，目前机构对外采购的数据资产主要是软件产品与服务，未和计算机捆绑购入的软件产品一般计入无形资产科目，若软件金额较小将计入费用类科目。但对于展业过程中形成的数据、从外部获得的公共数据、征信数据等等一系列数据资源的资产化探索，大多数金融机构仍处于谨慎观望阶段。

“数据产品的特性和知识产权比较类似，但原始数据的计量很难准确评估。”一位长期从事金融机构数据治理的专家向记者表示，数据资源的复杂特性，尤其是可复制性，使得在数据资产化的过程中很难审计验证资产的本源性。“机构要调查獐子岛的扇贝有多少个，是可估算可查验的，但数据在不同场景下的价值完全不同，如何量化评估甚至计入资产负债表，需要慎之又慎。”

他认为，数据产品入表可参照大量运用数据形成的软件产品或软件服务，已有一套相对成熟、固定的会计处理方式，数据资源的会计计量或可参照商誉处理。

此外，对于一些体量相对较小的金融机构而言，其业务场景需要的外部数据量不大，探索数据资产化被认为“为时过早”。有券商金融科技部门领导在与记者的交流中提到，和银行等高度依赖征信数据展业不同，券商主要采购的数据还是资讯数据、产业链数据等，在与相关数据交易所交流后选择继续观望。

在数据治理和数据驱动下，头部金融机构也开始研究、试水数据资产评估工作。

光大银行在近日发布《商业银行数据资产会计核算研究报告》，将数据资产使用权和数据资产经营权列入资产负债表中无形资产二级科目进行核算，同时提出将基于数据研发形成的数据工具纳入数据资产会计核算范围进行核算，并根据商业银行数据资产价值创造过程，给出“衍生性数据”和“数据工具”的会计核算和入表方案。

尽管金融机构对自身数据资产化持保守态度，但基于公共数据和企业数据的资产化探索，以及官方数据交易所的确权登记，诞生了数据资产质押融资等一系列新型金融产品。

去年10月，广东发出全国首张公共数据资产凭证，被首次运用在企业信贷场景。佛山市和禧金融制品有限公司在利用“粤商通”平台向中国农业银行广东省分行融资贷款过程中，将其一定时期以来的用电数据作为申请贷款条件，农行广东省分行向广东电网申请获取相关用电数据，据此对申请贷款的企业进行企业画像、信用额度审核、贷款利率核定以及贷后风控管理，同时广东省政务服务数据管理局利用区块链技术确保相关平台、流程、数据利用合规。

上海数据交易所也有相关探索。在工商银行与数库科技数据资产质押项目中，数库科技在上海数交所对公司的数据资产进行确权登记后，获得数字资产凭证，这张数字资产凭证在质押贷款中担当了质物角色。该项目负责人指出，数据资产在变现过程中依然要关注企业经营与数据资产价值之间的关系，“在特定场景下定制的数据资产流动性较弱，直接处置变现存在一定风险，因而企业一旦违约，面临着数据资产处置难的问题。金融机构针对数据资产变现过程中的流动性风险和市场风险，需要有效的方案应对。”

除了数据资产质押融资，多地从政策层面也在鼓励数据资产担保、保险以及数据资产证券化等金融创新。

例如北京在《北京市数字经济全产业链开放发展行动方案》中明确指出，探索数据资产价值变现。探索拥有合法数据来源的市场主体以数据资产作价出资入股相关企业，对外提供担保服务或者进行股权、债权融资，支持其与信托机构、数据服务商探索开展数据信托、数据托管、数据提存服务。支持银行等金融机构在风险可控的前提下，探索开展数据资产融资、数据资产保险、数据资产证券化等金融创新服务。（21世纪经济报道记者张雅婷对本文亦有贡献。）