一、数据资产管理领域的政策背景

数据资产，作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。党中央高度重视数字中国建设和数字经济发展，作出一系列重要决策部署。两会期间，从习近平总书记在考察调研时提出“新质生产力”到该表述进入中央文件，不仅指明了新发展阶段激发新动能的决定力量，更明确了重塑全球竞争新优势的关键着力点。而数据要素、数据资产管理、数字经济无疑与发展新质生产力的要求密切相关。

二、《关于加强数据资产管理的指导意见》对企业数据资源入表的驱动

财政部2024年1月11日公布的《关于加强数据资产管理的指导意见》（以下简称“《指导意见》”）鼓励各级党政机关、企事业单位依法将在其公共管理和服务的过程中持有或控制的公共数据资源纳入资产管理范围[1]。同时，《指导意见》强调了政府主体和企业应依法合规管理数据资产、明晰数据资产权责关系以及加强数据资产使用管理等要求。笔者认为，将数据资源纳入财务报表对于企业数据资源管理体系至关重要，它能有效体现数据资产的价值。

从《指导意见》整体内容规定来看，数据资源的管理已经成为数据企业应重视的管理事项之一，而数据资源入表是数据资源管理价值实现的关键路径，作为整个管理链条中的核心环节，它是数据资源向资产转化的关键步骤。

三、数据资源入表的目的和意义以及现阶段适合开展入表工作的企业类型

在提供数据资源入表相关的法律服务时，我们经常遇到客户咨询关于数据资源入表对企业价值和意义等问题。尽管该类问题不完全属于法律范畴，但对于客户理解为何企业需要依法确权并遵循合规流程进行数据资源入表有关联。因此，我们在本文本部分尝试对这些问题进行阐述和解答。

数据资源入表的目的不仅限于形式上的入表记录和财务量化信息，更重要的是要使入表后的数据资产发挥其与土地、房产、机器设备、知识产权等传统资产类似的资产化和金融化的价值。而数据资产通过入表可以被有效地挖掘其价值，并在企业的经营、数据交易、融资、信贷、出资入股、资产证券化等方面发挥作用，是实现数据资产化和其数据价值的增值和增信的渠道。同时，在数据资产化的过程中，法律确权和合规性是数据交易、流通和变现的法律前提。只有数据（数据产品）具有合法性和合规性，才能实现其交易和流通，进而为数据资源的资产化和金融化提供法律保障和风险屏障。

（一）对Pre-IPO公司和上市公司开展数据资源入表的目的和意义

对于Pre-IPO公司和上市公司而言，数据资源入表不仅是对财务报表的革新，还能在企业价值重塑方面体现出其优势：

1. 数据资源入表能更真实、客观地反映企业的数据业务经营价值。在数字经济时代，数据已经成为很多企业的重要资产和核心竞争力。将数据资产纳入企业资产负债表，可以更全面地展示企业的资产规模和构成，使投资者和利益相关方能够更准确地评估企业的价值和潜力，并且也能体现企业在新质生产力和数字化经济背景下的参与能力。
    
2. 数据资源入表有助于强化数据对企业运营的贡献度。通过对数据资产进行合理的确认、计量、披露和评估，企业可以更好地了解和管理自身的数据资源，进一步挖掘数据价值，优化业务流程，提高决策效率，从而为企业带来更大的优质的数据商业价值。
    
3. 对于Pre-IPO公司而言，数据资源入表有助于提升公司在上市规划进程中的估值和企业融资能力。进而在IPO的过程中，投资者能够到关注公司的资产规模、质量和增长潜力。
    
4. 对于上市公司而言，数据资源入表的作用则相对显著。一方面，数据资源入表可以显著提升公司的总资产规模和资产实力，增强公司的市场竞争力和品牌形象。另一方面，通过数据资源入表，上市公司可以更准确地披露其数据资源和业务情况，提高信息透明度和投资者信心，从而有助于稳定股价和市值。

当然，要实现上述目的和意义，拟上市企业和上市企业需要以入表数据资产所关联的数据产品和数据服务等的价值变现能力作为财务入表上资产金额的底层价值支撑。而这些数据产品能用于交易和服务并进而变现，也必然应满足数据确权和合规性条件。此外，上市公司的数据资源入表也涉及入表后的合规披露问题，本文将在第六部分进行讨论和阐述。

（二）开展数据资源入表的企业类型和上市公司数据资源入表案例的实践观察

在分析了数据资源入表对企业的目的和意义后，那么下一个问题自然会是：什么企业适合数据资源入表？在回答该问题之前，我们可以参考近期市场中企业开展的数据资源入表的实例以及上市公司数据资产披露的实践情况而展开阐述。

依据笔者对公开信息的调研，具体实例和实践如下表所示：

表1： 近期国内数据资源入表相关实例（精选）梳理

表2： A股上市公司2024年第一季度数据资源入表情况

就上述表格，我们可以发现，目前开展数据资源入表的企业多为数据资源集聚的国有企业、数字化程度高和数据资源丰富的商业企业（包括上市公司）。值得注意的是，国有企业在数据资源入表中的带动作用较为显著。

（三）入表数据资源的数据形态实践观察

通过调研发现，目前大部分案例中数据资源入表的类型，存在全量数据资源入表的探索、项目数据资源入表或业务领域的数据集资源入表、产品化数据资源入表、混合型内容数据资源入表等不同的实例类型（详见表3所示）。

表3 ：数据资源入表企业及规模类型示例

由于数据资源入表领域相关的制度、机制尚待落实和细化，实务案例仍待挖掘，在现有政策及立法体系鼓励数字经济发展，鼓励数据流通的背景下，企业可以基于自身特点选择适合自身的数据资源入表类型，且从确权和合规评估的实操角度，综合发掘先发优势。

四、数据资源入表的工作流程建议和法律合规问题

（一）数据资源入表工作的系统性探讨

在讨论数据资源入表的必要性和流程时，需明确这不单纯是一个技术或财务层面的议题，而是一个涵盖众多考量的复杂过程。因此，有效的数据资源入表需要外部顾问机构与企业内部跨部门的紧密协作，以全面应对数据的多维特性和相关的管理挑战。

首先，数据资源的价值并不总是显而易见的。与传统的物理资产不同，数据的价值往往隐藏在其能够如何被分析和利用之中。因此，仅仅进行资产评估是不够的。业务部门在此扮演着关键角色，他们对数据如何支撑业务目标有深刻的理解。通过他们的视角，可以更准确地评估数据的实际和潜在价值。

其次，数据的管理必须严格遵守法律和合规性要求，特别是在涉及敏感信息，如个人隐私数据时。合规部门在这方面发挥着至关重要的作用，确保公司在处理和利用数据时不违反任何法律和规定。这不仅是为了避免法律风险，也是为了维护公司的声誉和客户的信任。

再者，数据资源的入表还涉及到对数据本身质量的评估。数据治理部门在此过程中起着核心作用，他们专注于评估数据的准确性、完整性和适用性。高质量的数据是进行有效决策的基础，同时也是维护数据资源长期价值的关键。

此外，从财务角度看，数据资源的入表需要反映其对公司经济状况的真实影响。财务部门需要准确评估数据的经济价值，并在公司的财务报表中恰当地反映这一价值。这不仅涉及会计处理的技术层面，也关系到如何在财务上表达数据资源对公司长期战略的贡献。

综上所述，数据资源入表的过程是一个跨部门、多维度的协作过程。它不仅仅是对数据资产的评估，更是一个全面考虑数据在法律、业务、数据治理、质量、评估和财务等多个方面价值和影响的过程。这种协同工作方式能够确保数据资源的有效管理，最大化其价值，并符合公司的整体战略和合规要求。

（二）数据资源入表的整体流程建议和法律合规主要问题梳理

就题述问题，笔者经调研以及与数据资源入表领域的专家、学者和业内人士的沟通和交流后初步理解，数据资源入表的流程包含以下几方面：

图1 数据资源入表的流程建议

其中，关于法律合规的部分，具体涉及以下环节的工作：

图2 数据资源入表的法律合规环节

由于目前国家层面或者在地方层面，尚未形成数据资源入表法律合规评估的工作标准，并且各地仍处于探索性实践与创新试点的阶段。因此结合笔者的调研、与专家学者的沟通，以及与行业和企业端同仁就实践问题的研讨，笔者建议在数据资源入表的法律合规的内容工作中，重点关注以下三个方面的问题[2]：

1. 数据资源来源的合法合规性、数据资源确权和权属的判断；
    
2. 数据资源在流通中是否存在法律合规问题和风险；
    
3. 数据资源的可交易性以及是否具有可“价值性”。

对上述三个方面的问题，由于第一个方面的问题已经有大量的法律同仁进行过讨论和阐述，因此本文在此就不再赘述。对于第二个方面的问题，数据资源入表的主要目的还是为了未来进行流通，这里的流通不限于交易，也包括作为融资、贷款，甚至出资入股等资本化运作的资产，因此若数据的流通性存在风险，则该类数据资源不能入表。此外，如果数据本身未来没有场景应用流通，这类数据本身的入表价值也存疑。对于第三个方面的问题，数据资源如属于禁止交易的数据（例如含有国家秘密、未经授权的个人信息、核心数据、违法信息等），或者说数据本身不存在任何劳动价值的植入（例如通过问卷、简单爬虫方式简单获取的没有任何智力和劳动贡献的数据；对于开源数据平台上直接下载获取的数据），那么该数据本身的可交易性也存在问题，这类数据本身就存在入表障碍。具体而言，结合数据资源入表的法律合规板块的工作流程，笔者初步罗列了相关的法律合规主要问题的清单作为企业的参考：

表4 ：数据资源入表法律合规评估的流程和要点问题概要

需要提示的是，上述工作流程和法律合规问题均不是闭环的清单，律师开展数据资产的合规评估，主要以企业拟全量入表的数据资源为样板，且每个企业应定制化处理尽调清单和法律合规问题清单。如果企业的入表数据规模和类型数据产品型等仅涉及较简单的数据入表项目，则上述工作流程和法律合规问题的评估可适当调整，但是核心还是要通过合规评估和确权工作，明确上述三方面的问题。

（三）数据资源入表后资本化应用的案例初探

根据笔者的调研，市场中已有企业通过数据确权、数据资源入表，实现融资贷款等尝试，进行了入表后数据资产化/资本化应用的探索。在创新实践方面，国内实现了多个“首次”。梳理如下：

表5 ：近年来国内数据资产化创新实践案例（精选）梳理

上述对数据资产的金融化应用大多属于探索性项目且有些案例出现在2023年，其背后的交易模式和细节尚缺相关信息的披露。但是我们可以预见到在现有政策及立法体系鼓励数字经济发展、鼓励数据流通的背景下，企业通过数据资产化可以直接获取经济利益或间接提升企业价值，且已经有数据资产作价入股的探索，从企业探索的路径以及政策支持来看，未来数据证券化从理论转为实践的可能性不断提高。

五、入表后的数据资产获得产权认证或者进行数据资产登记的必要性

对于入表后的数据资产是否需要开展数据资产登记或者获得产权认证的问题，我们建议企业重点关注如下几方面的问题：

首要问题是明确数据资产的法律属性和权属。数据资产与传统资产不同，其特殊性在于非物质性和易复制性，因此，明确其法律地位对于确保交易合法性和权益保护至关重要。在实务操作中，我们建议企业在进行数据资产交易或用作融资担保前，通过专业法律服务获取产权认证。

其次，数据资产登记不仅有助于明确资产的价值和所有权，也是提高数据资产信用价值的重要环节。在融资和贷款过程中，数据资产的登记情况往往会直接影响金融机构的贷款决策。因此，律师事务所在为客户提供咨询时，会强调数据资产登记的重要性，并协助客户完成相关的法律手续和流程。

鉴于数据资产的特殊性，我们还需关注与隐私权等合规性相关的问题。数据资产的使用和交易不应违反相关的数据保护法规和知识产权法律。因此，在数据资产的产权认证和登记过程中，律师事务所会综合考虑这些因素，为客户提供全面的法律评估和建议。

六、上市公司数据资源入表中信息披露的法律合规性问题

（一）上市公司数据资源入表财务披露的实践观察

笔者在表2统计的基础上，分析了表中25家A股上市公司2024年第一季度季报中涵盖披露数据资产情况的财报，涉及入表的数据资产的金额总计近8亿元人民币。

我们注意到，其中有7家公司先后发布了更正公告，将原本归类在“存货”项下的“数据资源”重新分类，归入了“合同资产”或“存货”项下二级科目，直接导致这些上市公司的数据资源入表总规模大幅度下降。

对于上述上市公司数据资源入表中出现的更正情况，我们通过初步分析，注意到上述公司的更正原因是基于上市公司对于《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中规定企业数据资源需要能够产生经济收益的要求，理解出现偏差。因此，数据资源入表中，可能会面临来自会计准则适配性和价值评估复杂性的挑战。

上述更正情况的发生也提醒了我们，在数据资产入表领域，上市公司对于这类财务信息的披露还应关注证券披露领域的合规要求。本文将在下文进行简要讨论。

（二）数据资源入表背景下的上市公司财务披露合规要求和法律建议

上市公司在进行数据资源入表时，尽管其流程和法律确权合规要求与非上市公司无实质性差异，但因其需遵守证券信息披露等法律规定，在进行数据资源入表时，上市公司应特别关注信息披露的合规性。

根据2023年8月21日财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（“暂行规定”），企业应按照企业会计准则对数据资源的交易和事项进行会计确认、计量和报告。在编制资产负债表时，应增设“数据资源”项目，以反映数据资源的期末账面价值。具体而言，“暂行规定”要求企业在资产负债表的“存货”、“无形资产”和“开发支出”项目下分别增设“数据资源”项目，并在会计报表附注中详细披露数据资源的相关会计信息，包括数据资源的类别、成本构成、使用寿命估计及摊销方法、减值信息等。此外，即便某些数据资源尚未被正式确认为资产，企业在进行相关交易时，仍需遵循收入确认准则等相关财务规定，确保所有收入得到恰当的确认和记录。

中国证监会2021年出台的《上市公司信息披露管理办法》详细规定了上市公司的信息披露义务。为保护公司、股东、客户及公众的利益，数据资产的披露也应遵守相关法律法规。若违反规定且被视为违规披露，中国证监会可对违规上市公司及其董监高、控股股东、实际控制人采取行政监管措施，包括但不限于警告、罚款及市场禁入等。对于性质恶劣的财务造假等违规披露行为，相关责任人可能触犯《刑法》中欺诈发行证券罪、违规披露、不披露重要信息罪等条款，面临刑事追责。

由于违规披露可能导致投资者基于错误信息作出投资决策，从而遭受损失，故我国将违规披露、不披露重要信息罪纳入刑法考量。如果对数据资产的违规披露或不披露达到刑法规定的严重程度，如隐瞒或提供虚假的财务会计报告，或者对其他应披露重要信息不披露或不按规定披露，则直接负责的主管人员和其他直接责任人员将会被以该罪定罪处罚。同时，证券监督管理机构也会对违规的上市公司进行处罚，包括但不限于罚款、市场禁入、责令改正等。违规披露行为会严重损害公司的信誉，导致市场对公司的信任度下降，影响公司的股价和市场地位。违规披露行为可能会引起监管机构的额外关注，导致公司在未来面临更加严格的监管审查。

鉴于上述法律规定和责任后果，我们建议上市公司在开展数据资源入表时，应确保其满足无形资产、存货、开发支出等会计准则要求，并符合列示和披露规定。上市公司也应谨慎加强信息披露，详细披露数据资源的应用场景、业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况等，以全面反映数据资源对企业财务状况和经营成果的影响；同时也建议上市公司从谨慎合规角度以真实的数据交易信息或者数据资源入表时的资产评估结果作为信息披露的依据，以避免因价值问题而导致的披露责任风险。

七、数据资源入表主体对数据资产披露不实的法律责任初探

根据2024年第一季度上市公司季报的数量数据，我们注意到上市公司对数据资源的表内列报或表外披露整体持谨慎态度。这个现象背后的原因复杂且多维。我们理解，一方面，上市公司在评估是否将数据资源纳入财务报告时，主要考虑的是收益与风险的平衡。数据资源的披露进展缓慢，反映了企业在面对不确定性和潜在风险时的审慎决策。这种谨慎态度是由于上市公司所面临的信息披露环境极为严苛。任何年报编制或信息发布的不当行为，都可能导致一系列严重后果，包括监管警告、罚款、市场禁入，甚至刑事责任。这种高压态势迫使上市公司在处理数据资源时采取更为保守的策略，以避免因数据资产的不确定性而招致不必要的风险。另一方面，上市公司也考虑因入表过程中的任一环节的不当，可能会造成数据披露不实的潜在风险。

目前，在数据资源入表领域尚未制定操作流程各环节的权威性标准。由于数据资产的入表涉及资产“定价”，若对数据资源入表中的法律风险评估、质量评估、资产价值评估等环节进行不规范操作，可能导致数据评估价值的虚增，进而导致数据的实际价值与披露价值之间产生价值差异。

（一）国有上市企业对数据资产披露不实的法律责任问题

对于国有企业，根据《中华人民共和国企业国有资产法》《中央企业资产损失责任追究暂行办法》等相关法律，国有企业在数据资产的管理上应确保国有资产的安全和增值。同时，国企需确保数据资产的合法性、合规性以及真实性，防止因数据资产披露不实导致国有资产流失。根据《中华人民共和国企业国有资产法》的规定，若发生国有资产流失，造成国有资产流失的国家工作人员或其他责任人，可能面临行政处分，如警告、记过、降级、撤职直至开除等。若因数据资产披露不实导致国有资产流失，相关责任人可能需承担直接责任、主管责任、分管领导责任乃至重要领导责任。若企业发生重大资产损失未对相关人员进行责任追究，企业主要负责人将被比照直接责任人进行处罚。

因此，国有企业的领导人员在数据资产管理中的责任重大，面对数据资源入表事项，企业应严格遵守法律法规，建立健全内控机制，审慎决策，确保数据资源的权属和数据资产的真实价值得到合理评估和有效管理，避免导致资产损失和相应的法律责任。

（二）上市民营企业的估值和市场信誉问题

对于上市的民营企业，数据资产披露不实可能导致企业估值虚高、投资者投资失误等问题，影响企业的财务健康和市场信誉。

证券监管机构对上市公司的信息披露要求极为严格。根据《证券法》第八十五条的规定，信息披露义务人必须真实、准确、完整地披露信息。如果上市公司在数据资源入表过程中存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，将直接违反这一规定。如果上市公司的数据资产价值被虚估，可能会导致公司的财务状况看似良好，但实际上财务健康状况并不如财报所示。

上市公司在进行入表流程各个环节如未谨慎和专业处理，也可能导致最终的数据资产价值评估结果存在披露不实的问题。例如，对于数据资源入表流程中的确权和合规审查，如未谨慎和专业处理而导致存在数据合规风险的数据资源入表完成，则直接可能导致数据资产评估结果不真实，进而导致资产减值和证券披露风险。上市公司应高度重视数据资源入表的法律合规评估和披露工作，确保底层数据资源的合规性、披露信息的真实、准确和完整，并建立健全的内部控制和风险管理机制，以确保顺利上市并实现可持续发展。

专业法律顾问对企业数据资源进行的合规评估对于企业披露信息的准确性和完整性具有至关重要的作用。这种评估不仅涉及对数据来源和权属的合法性进行审查，确保企业在数据收集、处理和使用过程中遵守《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》等法律法规，同时也对数据资源应用情况的透明度和风险管理进行分析。通过专业的合规评估，企业可以更准确地披露其数据资源的类型、规模、来源、权属和质量等关键信息，从而帮助投资者和监管机构更全面地了解企业运营的法律环境和潜在风险，增强财务报告的透明度，并促进企业的法律合规性。因此，专业的数据合规评估是企业履行法定披露义务、维护投资者利益和加强市场信任的关键环节。

八、结语

无论是上市公司或是拟上市公司、国有企业还是民营企业，数据资源入表都是一项需要高度谨慎处理的工作。企业应建立健全内部管理机制，同时确保数据资产评估的合法性、合规性和真实性，防止数据资产披露不实。企业负责人应当充分认识到自身在数据资产管理过程中的法律责任，采取谨慎必要措施确保数据资产价值的真实性，避免因数据资产披露不实引发的法律责任和市场信誉损失。

数据资产的法律合规和会计处理不应仅着眼于短期的财务表现，更应注重长期的可持续发展与合规性，避免因会计处理不当而引发的市场误解与监管风险。通过登记确权与专业估值，可以为数据资产的资本化提供更为可靠与可验证的依据，这不仅有助于提升财务报表的客观性，也符合法律监管要求对资本化处理的谨慎要求。同时，这也是推动上市公司数据资产规范化管理，提升数据资产市场流动性和价值发现能力的有效途径。总之，数据资源入表需要在收益最大化与风险控制之间找到平衡点，既要充分认识到数据资产对企业价值的贡献，也要警惕会计处理不当可能带来的市场误导与合规风险。

注释：

[1]《关于加强数据资产管理的指导意见》，财资〔2023〕141号，2023年12月31日发布。

[2] 参考联合国可持续发展数据资产管理高级研修班提供的法律合规问题的培训讲义《企业数据资源入表合规方法与路径》的介绍。