数据资源入表：实践与思考

财政部于2023年8月制定《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），要求于2024年1月1日起正式实施。这一制度在数据资源核算实践中具有里程碑意义，有助于规范企业数据资源的会计处理，提高数据资源的价值，促进数字产业的发展，同时为数字经济健康发展提供直接的制度支持。

中国联合网络通信集团有限公司（以下简称中国联通集团）在运营上，率先实现31省数据集中，组建专业团队，具备PB级超大规模数据治理引擎、万亿级数据实时处理能力。作为海量数据的拥有者和大数据业务领域的先行者，在《暂行规定》出台后，高度重视数据资源入表工作。2023年9月由集团财务部统筹组织，集团数字化部、科技创新部等相关部门配合，数科院、软研院、智网中心、广东省分公司深度参与，协同德勤会计师事务所，组建中国联通集团数据资源入表专项工作组，并于2024年2月在集团内部就调研结果进行汇报，2024年3月底中国联通集团发布《中国联通数据资源会计处理暂行规范》，对整个集团的数据资源入表工作进行实践指导。半年报显示，2024年1—6月中国联通集团数据资源入表8476.39万元，主要包含为现有数据产品和服务提供支撑的行业数据库和模型等，预计全年数据资源入表规模在5亿元左右。

数据资源入表筹备实践与入表概况

联通数科数据智能事业部（以下简称事业部），即原联通大数据有限公司，积极落实集团大数据创新行动计划，坚持市场和创新双轮驱动，以释放数据要素价值为导向，持续打造大数据发展新优势，为业务高质量发展提供新动能。

事业部坚持大数据、人工智能和区块链能力自主研发和技术融合创新。首批通过DCMM4和DSG3（最高级）认证，协助集团完成DCMM-5级评估；11项能力入围信通院《数据治理产业图谱》，数量第一；行业AI模型100+个，超5项算法性能业界前三；区块链底层性能达TPS20000，跻身行业头部。

事业部基于集团内部数据治理实践经验，聚焦数字政府、数字金融、智慧文旅、新型工业化等领域，强化产品供给和规模发展，形成“政府首选、融合创新、技术领先、安全可信”的差异化竞争优势。按工信部统计口径，市场份额连续五年居电信运营商首位，持续领跑行业。成为数字政府等重点领域大数据应用的第一品牌和数据治理的“国家队”。

事业部作为中国联通集团的主要数据应用责任单位，全程深度参与前期调研和后续数据资源入表过程。

（一）前期调研过程

2023年9月集团成立工作组后，工作组即进驻事业部进行调研，事业部积极配合集团工作组，收集整理2021—2023三年数据产品交易信息，涵盖数盾风控、动态标签、智游、文旅大数据平台等6大数据产品的产品平台名称、产品交易内容、交易金额、涉及交易数据规模、定价金额及策略、对应客户明细等数据，内容翔实。这些数据源自真实交易，依托系统留痕，满足资产定义的第二条“资产预期会给企业带来经济利益”和资产确认条件第一条“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”。

事业部基于6大数据产品的交易信息，追根溯源，透视数据在事业部流转的全流程，从软研院、智网中心汇聚而来的海量基础数据，如何通过数据采集、整理、聚合、分析等形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源，数据资源又是如何经过加工形成指标、标签和算法模型等萃取类数据，并进一步根据业务场景和需求，形成事业部的数据产品，实现外部数据产品交易收入。整个数据采集、存储、计算、管理和应用过程中，耗用的集群资源成本和研发人员人工成本，均可以单独区分计算，符合资产确认条件第二条“该资源的成本或者价值能够可靠地计量”。

（二）后续立项、入表过程

事业部根据《中国联通数据资源会计处理暂行规范》的指引，结合自身业务实际情况，以最终能用于对外提供数据产品服务的标签、特征库和行业模型等萃取类数据资源作为入表对象，追踪整个研发流程，梳理最终形成通用特征库、金融特征库、汽车特征库、文旅特征库、互联网特征库、人口特征库6大行业特征库的200个特征，人口属性、通信属性、地理位置、兴趣偏好4大分类150个标签和3个场景行业模型所耗用的事业部资源，以成本法归集相应费用，并在研发管理系统方面立项。截至2024年6月，事业部已入表1750万元，均分类为无形资产的数据资源。

数据资源入表过程中遇到的问题

《暂行规定》明确数据资源会计处理适用的准则，厘清了数据资源是否可以作为资产确认、作为哪类资产确认和后续如何进行计量、披露等问题。事业部在加快推进数据权属、数据资源管理、数据合规安全建设等探索实践方面，进行了积极探索。但数据资源入表实际操作中，缺少配套的法律政策支撑、指引，能够借鉴的案例经验较少，许多问题仍然停留在一般探讨层面，缺少直接有效的解决路径，事业部在逐步探索中出现的问题主要有以下几个方面。

（一）权属确认的难题

数据资源确权是入表的首要难题，其本质是对数据要素价值创造的激励政策与对个人数据权益侵害处罚措施之间的非对称关系。一方面，“三法一条例”对开展数据业务主体要求极为严格，罚则严厉，对侵权的界定比较宽泛；另一方面，“数据二十条”、《暂行规定》等鼓励数据要素价值释放的文件中，并未明确界定数据要素产权，界定罚则豁免情形。

事业部入表的标签、特征库和行业模型，主要是使用联通软研院和智网中心采集的B域（Business）和O域（Operation）数据，经过抽象、分类、提炼、加工而产生的。其中B域数据主要涉及业务营运过程中产生的数据，如用户订购、使用服务等交易数据，而O域则包括互联网数据和信令数据。联通集团在大数据公司组建实施方案中发文明确，大数据公司是全网大数据对外商业化合作运营的统一出口，在集团内部给予了大数据公司开发数据资源的授权。但从基础数据的初始取得过程来看，存在数据要素权属确定的难点。简而言之，中国联通集团在获取B域和O域数据时，均已前置取得用户合规授权，但三法一条例的颁布，要求企业对数据进行分类分级管理、强调用户信息保护，对违规行为，轻则责令改正、处以罚款，重则吊销业务许可证和营业执照。同时，大众对个人隐私的关注度越来越高。前述情景都会限制企业对数据的开发和使用、商业化，进而限制数据资源的资产化进程。并且，数据一旦流通起来，其价值链条必定会持续延伸，这将不断增加数据确权的难度。

（二）动力不一的现状

第二个难题是集团内不同主体对入表的动力不一致。其实质是会计稳健性原则和创新业务快速发展需要的内在冲突。中国联通集团财务部及会计事务所对数据资源入表的主要诉求是“稳”，遵循稳健性原则；事业部则希望入表能解决会计错配的问题，如实反映自身在数据研发上的大量投入及自身价值。因此在实践中仍存在对于摊销年限、入表资源范围界定等方面不一致意见的现状。

中国联通集团2024年3月下发的《中国联通数据资源会计处理暂行规范》规定，确认为无形资产的数据资源的摊销年限为2年，采用直线法进行摊销，净残值为0。这个规定体现了集团对于数据资源入表的谨慎态度，在集团的内部报告中，可以归属于无形资产的数据资源且之前费用化处理的金额，相对整个联通集团的资产规模，占比小到几乎不可见。两年的直线法摊销，在同等规模的数据资源入表立项前提下，2026年起数据资源入表几乎对财报没有影响，即当年摊销额等于费用化处理下的损益。同时，集团目前入表的数据资源只针对萃取类数据，海量的基础数据，如B域、O域和M域（Management）数据，暂时不做入表处理，都体现了集团在数据资源入表上的审慎。

事业部作为中国联通大数据的主要应用单位，围绕着数据的采、存、算、管、用全生命周期，投入大量的集群算力、人工等资源与成本费用，这些投入在发生当期费用化处理，影响了事业部层面的损益状况，在财务报表维度低估了事业部数据研发和应用主体的真实绩效。因此，事业部层面希望通过数据资源入表真实反映数据价值，让外界看到数据被低估以及黑灰产业存在的现状，同时传递事业部对数据研发的专注与投入，在数字化转型、以数据为基础的AI时代减少会计错配，更真实地反映数据研发与应用单位的潜力与价值。

（三）政策协同的困境

数据资源入表作为最新出台政策，横向上没有与国务院国资委科研激励、国家发展改革委超长期国债投资、企业研发平台资本化等政策进行协调，纵向上没有与税收政策相贯通，不利于企业将自身有限研发投入资源分配至数据资源入表项目。

事业部在数据资源采集、生产加工至萃取类数据资源过程中，研发人员是关键生产要素，中国联通集团要求所有研发项目需在研发管理系统录入工时，通过工时成本的结转归集项目成本，并最终转入资产进行后续摊销计量。事业部承担了大量的国务院国资委、中国联通集团科研课题项目和数科公司本部大数据业务配套研发项目，已经占用事业部大量的研发工时。比如，事业部承接的国资委研发课题，未来需要持续投入大量研发人员进行自主研发创新。国务院国资委也配套了“五加、两减、一保障”的激励措施，即考核加分、利润加回、投入加大、激励加码、改革加力，减轻负债和“两金”管控要求、容错减压，保障工资总额，创新激励各类资源持续加快积聚。又比如，2024年政府发行3000亿元超长期国债，事业部可申报相应课题项目，国家发展改革委以注册资本金形式对事业部进行投资。超长期国债直接注入资本金，考核周期长，短期业绩压力小，能让企业聚焦于长期战略。对比之下，在集团既定两年摊销政策下，数据资源入表对事业部的红利期仅限于2024年和2025年，横向维度数据资源入表政策在资源需求上与其他科研政策没有相互补充，共同助力数据研发企业的长远发展。此外，数据资源入表政策也没有明确约定资产后续摊销的年限，税务上没有因为入表而增加报表利润去匹配对应的所得税优惠政策，也不能支持和引导企业积极开展数据资源入表工作。

（四）合规风险的顾虑

数据资源在立项入表过程中，缺乏操作合规指引，存在潜在合规风险。同时，若要真正释放数据要素价值，后续的运营管理更需精细化。

数据资源入表作为新生事物，目前政策较为粗泛，企业实际操作亦无先例可循。围绕资产定义和确认条件，实务中最容易引起争议的部分，在于如何衡量经济利益很可能流入企业，以及以此界定入表资产范围。对于对内部使能的数据资源，其经济利益流入的确认相对偏向于定性，而无定量支撑。事业部在入表立项过程中，因为上述政策细节缺乏实操性，同时国资央企合规要求标准高、内外部检查工作繁重，事业部业务部门担心在立项、入表、后续摊销等数据资源入表过程中，可能会踩到监管合规红线，在某种程度上也影响了数据资源入表的积极性。

数据资源入表，不仅仅是将原来“隐化”的资产“显化”，更要让数据的真实价值得到释放，充分发挥数据要素对微观层面的企业生产效率和宏观层面的全要素生产率的提升作用。要达到这个目标，后续的运营管理至关重要。这是因为，数据要素只有和技术与人力资本深度融合，嵌入到具体场景解决真实问题，才能发挥其经济价值和社会价值。关键在于市场主体如何精细化运营这些数据资源。上述问题在理论层面甚少讨论，实践层面尚在摸索。

思考与展望

《暂行规定》并未改变现行会计准则，数据资源入表仍然适用准则，但对于数据资源的确认、计量、评估、披露列报等实践过程，企业普遍存在认知模糊和操作不成熟及未形成标准化，仍需监管部门的引导与政策的进一步细化指引。

在此，呼吁政府引导理论创新与政策突破。

一是数据确权方面亟需理论和政策双重创新。数据确权是数据资产化、交易流动、合规使用的前提，现有产权制度是基于传统实物产权所作的规定，数据要素作为新兴生产要素，具有非物质性、可复制性、高附加值等特征，在界定其产权时，是否同样应以全新视角突破性地看待，而不能仅仅套用物质资产的产权理论。部分学者提出作为大数据合作资产是互动性资源，探讨大数据成为合作资产的条件并对其分配机制、使用权界定等进一步分析，仍需结合具体应用场景深入剖析、进行理论构建，同时也迫切需要建立大数据法律制度保障。

二是《暂行规定》落实操作需要细化，尤其是后续计量（折旧摊销）的会计估计，亟须出台更为细致的政策指引。让不同企业间在处理数据资源入表更具有可比性，同时也使集团型企业内部能在数据资源入表事项上的诉求更为统一。

三是深化改革各个系统之间的集成。横向匹配贯通不同科技研发激励政策，让企业在不同政策之间更好地进行选择与平衡，最大限度优化配置研发资源。纵向层面，协同税务部门配套相应税收政策，让企业在不同会计政策之间做好衔接，给予企业更多支撑去真实反映数据资源相关业务。

四是加强数据资源全生命周期管理体系建设。加强企业数据资源立项入表操作指引，规范数据资源生成、入表、交易与流通等全周期处理行为。探寻数据要素创造价值的客观规律，加大对数据要素后续运营的理论研究、政策落地与指导。

来源：《新理财》2024年公司理财10月期杂志

作者： 宋雨伦系中国联通数字科技有限公司党委委员、首席数据科学家； 蒋诚潇、陈静、王秀峰、刘兵伟供职于中国联通数字科技有限公司

编辑：亓坤 皓俊

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