数据资产入表操作法律基础和合规核查
2024-08-15
在信息时代，数据的价值日益凸显，成为企业乃至国家竞争力的关键要素。数据资产，作为企业无形资产的重要组成部分，其管理和运用对企业的长远发展至关重要。随着数字经济的兴起，数据资产的资本化成为推动经济增长的新动力。数据资产入表，即将数据资产纳入企业的财务报表，是实现数据资产资本化的重要一步。本文旨在探讨数据资产入表的法律基础，分析其在现有法律框架下的可行性和必要性，为企业数据资产的合规入表提供实务支持。
一、数据资产入表的法律基础
数据资产的法律定义是数据资产入表的前提。根据中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导意见》，数据资产被定义为“特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源”。这一定义明确了数据资产的三个核心要素：合法拥有或控制、货币计量能力、经济利益的带来。这为数据资产的识别、评估和入表提供了基础。
数据资产入表的政策背景是推动其发展的外部动力。中国政府高度重视数字经济的发展，自2017年政府工作报告首次提出“促进数字经济加快成长”以来，数字经济已成为国家战略。2022年12月，国务院出台《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，为数据要素的确权、流通、交易和收益分配提供了基础性框架。2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志着企业数据资产入表工作的正式启动。这些政策文件为数据资产入表提供了政策支持和操作指导。
尽管数据资产入表在法律上得到了明确和支持，但在实际操作中仍面临诸多挑战。首先是数据资产的确权问题，由于数据的无形性和可复制性，其权属界定相对复杂。其次是数据资产的评估问题，如何合理评估数据资产的价值，是数据资产入表的关键。此外，数据安全和隐私保护也是数据资产入表过程中必须考虑的问题。企业需要在法律框架下，通过建立完善的数据治理体系、采用科学的评估方法，并严格遵守数据安全和隐私保护的法律法规，来应对这些挑战。
数据资产入表不仅有助于企业更准确地反映自身的财务状况和经营成果，还能促进数据资产的合理流动和有效配置，为企业的数字化转型和创新发展提供支持。同时，数据资产入表也是推动数字经济健康发展的重要举措，有助于形成数据要素市场，激发数据的潜在价值，促进经济的转型升级。
二、数据资产入表的操作概览
数据资产入表是一个复杂的过程，涉及合规性评估、权属界定、价值评估、会计处理等多个环节。以下是数据资产入表的具体操作路径：
合规性评估是数据资产入表的首要步骤。企业需要确保其数据资产的来源、收集、存储、处理和使用等各个环节都符合国家相关法律法规的要求。这包括但不限于《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》等。合规性评估还包括对数据资产的分类和识别，明确哪些数据可以作为资产入表。
数据资产的确权是确定数据资产所有权和使用权的过程。企业需要明确数据资产的权属，包括数据的产生、采集、加工等过程中的权益分配。随后，企业应采用合适的评估方法对数据资产进行估值，如成本法、市场法和收益法等，以确定其入表的价值。
会计处理是数据资产入表的核心环节。企业需要根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等会计准则，将评估后的数据资产计入资产负债表，并进行相应的会计分录。这一过程需要专业的会计人员和法律顾问的协同工作，确保数据资产的会计处理既符合法律法规，又能真实反映企业的价值。
数据资产入表后，企业需要建立持续的数据资产管理制度，包括数据资产的维护、更新和保护等。同时，企业应在财务报告中对数据资产的相关信息进行披露，包括数据资产的评估方法、价值变动、应用效益等，以提高财务报告的透明度和可信度。
三、数据资产入表的操作指南
（一）企业数据资产入表的合规探索
在当前企业数据资产入表的合规探索中，确保数据资源的合法控制或所有权是关键。企业必须在数据权属制度尚不完善的情况下，证明其对拟入表数据资源的合法控制，这与企业数据合规紧密相连。数据合规是一个持续的过程，涉及企业所有与数据相关的活动都必须符合法律法规。入表合规则是在特定时点对数据资源的合规性进行评估，是数据合规的静态快照。如果企业在数据的收集、处理和使用过程中存在不合规行为，将直接影响数据资产的入表可能性。
数据来源的合规性是另一个关键点。企业通过自行生产、公开收集、直接收集和间接获取等多种方式获取数据。无论哪种方式，都必须确保数据来源的合法性，不侵犯国家安全、公共利益以及个人和企业的合法权益。例如，自行生产的数据需要进行适当的数据分类和安全存储；公开收集的数据必须遵守法律法规，尊重信息主体的意愿；直接收集的数据需要确保用户授权的完整性；间接获取的数据则需要验证数据供方的合法性和授权。
数据处理的合规性同样至关重要。企业在处理数据时，必须确保其行为符合授权范围，不得超出数据主体的授权。此外，企业应建立数据分类分级管理体系，根据数据类型采取相应的管理措施，尤其是处理涉及个人信息、重要数据或核心数据时。企业还必须采取必要的技术措施保障数据安全，包括数据加密、访问控制等，并建立健全的数据安全管理制度。
在数据资产入表前，企业需要对数据治理体系进行全面的合规性核查。这包括对数据经营的合规性、数据来源的合规性、数据处理的合规性以及数据管理的合规性进行审查。这些审查有助于确保数据资产的合法拥有或控制，并为数据资产的入表打下坚实的基础。
最后，企业在将数据资源转化为数据产品并入表时，需要评估数据资源的流通应用场景的合规性。这包括评估数据资源的内部使用、外部提供、下游使用场景、跨境问题等。企业可以选择在数据交易所挂牌或通过场外交易将数据产品入表，但无论哪种方式，都必须确保数据产品的合规性，避免权利瑕疵。
（二）入表前数据治理合规核查
数据确权问题在根本上无法回避。企业在根据《暂行规定》以历史成本将数据资源记入资产负债表时，并无法定要求使其需明确其为何种数据权属，只要企业认为合法拥有，确信是合理合法使用即可入账。但是在入表后其财务报告能否被审计机构认可，以及在数据资产后续的金融应用时能否被资产评估机构和金融机构认可，必然会遇到“合法拥有或控制”的确认问题，不可避免涉及数据权属问题。在目前“数据二十条”政策性文件初步形成三权分置的思路下，是否能和如何判断和确认是否形成三权中某一种权利，权利是否有瑕疵，在实践中将是非常谨慎复杂的问题。“确权”的过程中除了对权利性质进行判断，还涉及企业数据治理的合规问题，企业在进行数据资产入表前可以参照下图对自身的数据治理体系进行初步评估，具体事项还可参照上文提及的企业数据资产入表涉及的合规问题。
在进行数据资产入表的合规性审查时，企业首先需确保其数据经营活动的全面合规性。依据《数据安全法》等相关法律法规，企业在处理特定数据前，必须取得必要的行政许可，例如电信业务需获取相应的经营许可证，气象探测活动则需按照国家规定提交相关资料。这些措施有助于预防违规行为和数据安全风险，为企业数据资产的合法入表奠定基础。
随后的审查重点是数据来源的合规性。企业必须对所有数据来源渠道进行彻底的评估和分析，确保数据来源的合法性和可追溯性。无论是间接获取的数据还是直接采集的数据，企业都需留存审查记录，并确保数据的采集和处理活动遵循数据主体的授权和协议约定范畴。对于公开收集的数据，企业同样需要确保其采集手段、方式和内容的合法性，避免侵犯他人利益或违反商业道德。
数据处理的合规性审查进一步关注企业在数据收集后如何内部处理这些数据。根据《数据安全法》的规定，企业在数据处理活动中应遵守法律法规，尊重社会公德和伦理，采取必要措施保障数据安全，如数据加密和访问控制。此外，企业还需承担社会责任，避免数据处理活动排除或限制竞争，或损害个人和组织的合法权益。
数据管理的合规性审查要求企业根据《数据安全法》、《网络安全法》及《个人信息保护法》建立和完善数据安全管理制度。这不仅涉及技术措施，还包括教育培训、应急预案等，以构建全流程的数据安全保护体系。企业必须对个人信息实行分类管理，并采取相应的安全技术措施，如加密和去标识化，同时合理确定个人信息处理的操作权限。
在数据资产入表的准备阶段，数据应用场景的合规性评估是必不可少的一环。企业需要对数据资源的流通应用场景进行全面评估，包括数据资源的使用方式、是否对外提供或销售、下游使用场景、是否合法合规、是否涉及跨境等。这一评估过程需要依据现行法律法规逐一确认，确保数据处理行为及数据资源的合法合规性。
四、数据产品或服务入表合规举例
企业将持有的数据资源进行一定程度的加工，形成可对外出售或提供服务的数据产品，再以数据产品的形式入表。国内在众多数据交易所设立后，数据产品交易依交易场所可分为场内和场外交易，拟入表的数据产品亦可基于此分为场内挂牌数据产品和场外不挂牌数据产品。数据产品场外交易的情况在目前数据交易总量中占较大比例，企业可以将符合《暂行规定》要求的自行形成未经挂牌的数据产品确认为数据资产，并计入资产负债表中。也有不少企业选择将拟入表数据资源以数据产品的形式在数据交易所挂牌登记，同时将数据产品确认为数据资产，进而计入企业的资产负债表中，这也即上海数据交易所关于数据资产入表“数据资源化-资源产品化-产品资产化”的思路：
数据产品是否挂牌并非入表的必须条件，但在场内数据交易场所挂牌成为不少企业的选择，因为场内交易多数强制要求对数据产品进行合规评估，以上海数据交易所为例，秉承着“不合规不挂牌，无场景不交易”的原则，其强制要求拟挂牌的企业挂牌前对数据产品进行合规评估，以确保数据产品无权利瑕疵，这在一定程度上促使企业要通过具有国家认定资质的第三方服务机构出具 “合法控制数据资源”的审查和证明文件，本质上是对数据确权作了实质性的合法性审查，与数据资产入表合规的底层逻辑一致；其次，企业数据产品在上海数据交易所挂牌成功后，即可在其监督与撮合下就挂牌数据产品进行交易，能够证明相关数据产品能够为企业带来利益流入，符合会计准则对资产的要求；再次，对于数据需方企业来说，相较于场外进行数据产品交易，在场内购入的数据产品，在形成交易规模化后，交易的公允价格易被市场所接受、交易合规性在一定程度上获得数交所背书，更加能够避免外界的质疑，在成本法入表的今天，通过场内交易购入的数据资源，在成本归集上相较场外交易更加清晰、便捷，数据产品的合规性和质量亦更有保障，因此若数据需方亦有入表需求的话，同等条件下其通过场内交易形式外购数据资源的概率将大大提升。
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