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2024-01-10

企业为什么要重视数据资源入表?


引 言


通常所谓“数据入表”,是指数据资源根据会计准则规定计入资产负债表,在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。最近与很多企业交流时发现,对于数据入表这个热门话题,很有兴趣但有相当的疑虑和困惑,数据入表能给企业带来什么好处?数据要素、数据资源、数据产品、数据资产在数据入表中起什么作用?在世界范围内数字经济蓬勃发展这个大背景下,在我国提出大力发展依托科技和创新的新质生产力的新形势下,讨论这些数据资产化与数据入表等问题确实非常重要。




数据资源为什么能入表,是“中国特色”?



2019年10月,中共十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》,提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,首次在中央全会文件中将“数据”纳入生产要素范畴。


2022年12月19日,《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》发布,2024年1月1日起实施的财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确,企业数据资源可按照企业会计准则能够确认为无形资产或存货,或在未确认为资产情况下依法依规进行披露。数据资源入表的逻辑在于数据要素化,而且是关键生产要素。


中国在全球范围内率先提出数据要素概念,是中国在数字经济领域的重大理论创新和突破,数据作为新型生产要素的地位得到确认,正在朝构建与之相适应的产权制度实践发展。


但也可能正因为如此,有一些观点认为,数据要素概念是“中国特色”,其“缺乏内在经济与法理逻辑”,“并未受到全世界的普遍认可”,有的观点甚至认为“数据资源入表是为了财政脱困”,“未来政策及实践操作将难以持续,结果很可能不了了之。”不得不说,持此论者缺乏对技术创新、产业变革和数字经济发展内在规律及特征的了解,是对世界经济发展未来方向的重大误读和误判,必将被蓬勃发展的理论与实践所破除。


数据反映了社会各类主体、要素、活动的状态及其变化,具有非物态非独占使用、跨行业跨场景应用、多主体多环节权益特征,内在地要求加强数据权益保护、数据资源开放共享,实现数据价值的最大化。


在信息化发展中,数据从业务辅助到逐渐作为独立要素参与社会生产经营活动,到数据成为关键生产要素,能促进管理运营创新、优化风险管理和资源配置效率,实现产出规模增加和经济社会可持续发展,为所有者或使用者带来经济效益。


作为生产要素,数据是企业利用数字技术生产出来的数字信息产品,凝结着企业的生产资料投入和智力劳动,因此确认企业享有数据要素形成后的数据资源持有权、数据加工使用权以及数据产品经营收益权是合理和必要的,但我们认为也要尽可能充分照顾对提供原始数据信息的各类市场主体尤其是自然人民事主体的合理利益,同时保护原始数据信息生成者隐私,唯其如此方可真正发挥出数据要素价值潜能,实现可持续发展。



数据资源如何入表,是“泡沫”?



我们问一些投资人“如何看待数据资源入表?”答曰“不关心,只按成本计费用”。究其原因,除了对数据关键要素需要进一步理解和把握之外,还可能由于目前处于数据产权制度贯彻落实初期,缺乏对其内在规律的深入认识和操作经验,很多企业与服务机构参与数据资产化操作存在一定的投机心态,因此很可能人为增加企业财务报表的泡沫,客观上反而为企业估值增加了困难。


我们认为,数据资源入表有没有泡沫?可能有的。但如果数据产品是能够真实创造价值的,那即使有泡沫,也会最终走上健康发展之路。因此这个问题核心是要让数据资源价值恰如其分地反映在财务报表中,即数据入表可信操作问题。


哪些数据入表?数据资源还是数据产品?根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,目前按照会计准则数据资源可被认定为无形资产或存货。作为无形资产或存货的数据资源,其本质上是具有相应功能能够发挥作用而为企业带来可计量的经济利益的数据产品。


数据产品是利用数据和算法应用逻辑来满足服务需求,本质上是数据处理、数据展示或非结构化的数据结论以及解决方案等,包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化作品、数据指数、API数据、加密数据及应用程序等多种形式。


数据产品的主要目的是让用户更简单、高效地利用数据驱动决策,通过自动化和智能化的方式将复杂的数据处理和分析过程封装成产品功能,使没有数据处理能力的用户也能利用数据进行决策,提高效率和效果。


随着大数据和数字化时代的到来,数据产品的应用场景和市场需求不断增加。数据产品可以帮助企业更好地理解市场和用户需求、优化业务流程、提高决策效率和竞争力。同时,数据产品开发需要综合考虑数据质量、技术实现、用户体验、安全隐私等多个方面,需要具备相应的技术能力和业务知识。随着数字化时代的不断发展,数据产品的应用场景和市场需求将会进一步扩大,成为未来数字化经济发展的重要方向之一。


基于数据产品的交易即数据资产化,关键在于如何设计数据产品、数据相关权属问题以及收益分配问题,以及建立数据要素权益保护的法律体系和技术体系,以确保数据要素的合法、合规和安全使用。因此在数据产品价值评估的核心,是该数据产品基于处理数据提供服务所能产生的价值,而可能并非是评估作为数据产品原材料的具体数据资源。


在数据产品开发应用和资产化实现中合法合规非常重要,就其数据来源方式、数据处理方式、数据产品提供服务模式、数据产品交易方式和数据产品责任追究承担等方面需要遵守法律法规及相关标准等合规要求,同时企业还需要围绕数据产品开发应用管理构建符合业务模式需求、监管要求和用户权益保障要求的数据分类分级、数据安全风险评估监测等相应制度体系。


此外在各数据服务机构参与方提升自身水平和能力的同时,建立可信数据资产化服务生态也是非常重要,该生态需要基于数据基础设施构建提供数据要素登记、数据交易、数据合规和数据价值评估、数据经纪、数据应用开发等服务生态,同时加强合规监管和行业自律,以确保数据要素利用可靠性、安全性和可信性。



数据资源为什么要入表,不关民企的事?



目前阶段,很多人认为,数据要素与数据资源入表,主要是如何发挥公共数据价值的问题,数据资产入表当前主力是国企、政府和上市公司,一般民企可能并不在意。实际上,数据资源入表,能使企业数据管理走上新赛道,促进企业创新创造价值,提升企业经营管理水平,增强企业风险管理能力,是数字经济发展条件下企业整合资源提升竞争力的必然选择。


企业数据管理走上新赛道。数据入表操作不管是对于何种企业,首先是财务合规内在要求,且使报表得到合理,因为数据资产由成本记成利润;其次可进行数据资产质押融资,因为数据资产评估时由入表时的成本法而由市场法获得更好的估值;再次是提升数据运营能力,通过将企业原始数据资源不断加工成符合自身或市场需求的数据资产,提升了企业数据应用水平,本质上是对数据资源的资产加工潜力的估值。


促进企业创新创造价值。对内,数据入表能够从资产、负债、利润角度更准确地反映企业财务状况和经营成果,有助于企业优化资源配置,将有限的资源投入到最能产生效益的领域,提高企业整体运营效率;对外,数据入表可以提升企业的市场形象和品牌价值,还可以为企业带来更多的商业机构、融资机会和投资回报。


提升企业经营管理水平。经营上,数据入表提升企业对内外部数据包括市场数据、客户数据、供应链数据等利用水平,为企业提供更全面、更深入的信息,帮助企业做出更明智、更科学的决策,提升企业竞争力;管理上,数据入表有助于打破数据孤岛,促进企业内部不同部门之间以及企业与外部合作伙伴之间的数据流通与共享,降低企业的运营成本,促进企业内部商业机会把握和创新能力。


增强企业风险管理能力。当前我国正进入高质量发展阶段,经济发展从旧动能转向新动能,从高速增长转向高质量发展;不再是单纯地追求经济发展的高速度,而是要追求效率更高、供给更有效、结构更高端、更绿色可持续以及更和谐的增长,甚至可以部分放弃对经济增长速度的追求,而达到更高质量的发展。而在数字经济时代,企业面临着日益复杂的市场环境和竞争态势,企业数据管理应用能力对业务创新发展影响日益提升。数据入表可以帮助企业及时发现潜在的风险和问题,并采取相应的措施进行防范和应对,从而增强企业的风险管理能力。



数据资源什么时候入表,还很远?



在实际业务接洽中我们也发现,包括很多政府机构领导和企业负责人在内,说起数据资源入表的事都一脸茫然,仿佛在问“这事和我有关吗?”


数据资源入表客观上可提高企业数据合规水平,增强企业透明度和公信力,降低企业决策和经营风险,是数字经济条件下组织机构规范化合规化运营管理、提升企业长期竞争力的必由之路。在数据要素在市场竞争中的关键作用日益凸显的情况下,从提升企业经营水平和市场竞争优势角度,企业在数据入表和数据资产化方面及早布局争取主动,是明智之举


提高企业数据合规水平。数据入表要求企业了解和掌握相关的法律法规和标准,建立健全的合规管理制度和流程,确保处理活动合规性和合法性;同时数据入表需要企业加强数据管理和建立完善的内部控制制度,确保数据采集、处理、分析和利用等环节都有明确的责任主体和操作规范,更好地防范数据泄露、数据篡改等风险,提高数据可靠性和安全性。


增强企业透明度和公信力。企业通过公开透明的财务报表向外界展示自身的财务状况和经营成果,增强了外界对企业合规化的信任感和认同感,提高了企业的声誉和形象。


如果企业没有数据入表,除了合规风险隐患和使企业缺乏透明度公信力外,还可能会损害企业长期竞争力。由于企业数据合规管理和应用水平相对较低,数据支持业务能力相对较弱,企业决策和业务创新可能缺乏足够的数据支持,导致决策失误或效果不佳,如企业可能无法准确评估市场趋势、用户需求或供应链状况。另外,由于数据管理应用水平较低,审计工作可能变得更为困难,需要更多的时间和人力进行数据收集和验证,客观导致企业难以监控和管理其运营风险包括财务风险、供应链风险,长期来看会损害企业竞争力,使其在市场上面临更多挑战和不确定性。





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