数据资产入表的财务和法律风险
2024-09-24
一、引言
自《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）[1]于2024年1月1日正式实施以来，数据资产的会计处理和财务报告方式发生了根本性变化。根据《暂行规定》，“数据资源”作为新增会计科目，可列示在资产负债表的存货（如形成数据产品的数据资源）、无形资产（如形成数据的数据资源）、开发支出项下。“数据资产入表”涉及法律与会计两大学科的交互[2]。在当前起步阶段中，涉及很多理念性、操作性问题，是实务中各方关注的重点。本文结合数据资产入表现状，从法律问题和会计问题两个角度，对重点问题进行分析，并提出相应的建议。
二、数据资产入表统计数据较第一季度有较大增长
根据Wind数据统计，截至2024年9月4日，剔除清空入表数据资源的上市公司，共有39家A股上市公司披露了数据资源入表的相关信息。其中，计入无形资产、存货和开发支出的数据资源金额分别为5.84亿元、4.73亿元和3亿元，[3]较第一季度有较大增长。
从相关研究分析来看，本轮上市公司的数据资产入表具有地域集中性（如北京、浙江、广东等）。行业既涵盖电信等数字经济核心产业，也包括机械设备、电力设备、汽车、商贸零售等领域。由此可见，并非只有科技型企业、互联网企业等才能进行数据资产入表。任何一家企业，只要能够进行数字化转型，都有数据资产入表的可能，也都可以通过数据资产入表来提升企业市场价值，获取更多融资渠道。
三、“存货”数据资源披露已成出错重灾区
当然，数据资产入表也暴露出了一定的问题，“存货”项下的数据资源披露已成为出错重灾区。比如，据公开资料显示，华塑股份（600935）是一家主要从事以PVC和烧碱为核心的氯碱化工产品生产与销售的公司其业务范围广泛，涵盖了原盐及灰岩开采、煤炭发电及电石制备、PVC及烧碱生产和“三废”综合利用等多个环节，构建了氯碱化工一体化循环经济体系。此外，公司还涉及其他相关产品如液氯、盐酸、硫酸、次氯酸钠、二氯乙烷等的生产和销售。但据其近期披露的半年报中，华塑股份的合并资产负债表与母公司资产负债表之间出现了矛盾：合并资产负债表中，存货与项下数据资源的金额同是3.79亿元。而在母公司资产负债表内，3.75亿元的存货项目子科目“数据资源”则为空表，见下图。
▲华塑股份2024年半度报告合并资产负债表
▲华塑股份2024年半年度报告母公司资产负债表
除了上述科目列示有误外，在“合并财务报表项目注释”的“确认为存货的数据资源”亦出现信息列示错误。华塑股份将数据资源分类为“外购的数据资源存货”以及“自行加工的数据资源存货”，最终合并列示期末账面价值为3.79亿元。而按照“存货分类”，华塑股份的存货包含原材料、在产品、库存商品、合同履约成本、发出商品等账面价值正是3.79亿元。见下图。
此外，根据《暂行规定》，企业将数据资源确认为存货，应当披露确定发出数据资源存货成本所采用的方法、数据资源存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备的金额、当期转回的存货跌价准备的金额，以及计提和转回的有关情况等多类信息。经查阅华塑股份2023年年报、2024年一季度报及半年报，华塑股份均未按要求披露相关信息。
类似的情况同样在惠同新材、密尔克卫、晶华新材披露的半年报中上演。惠同新材是一家专注于金属纤维及其制品的研发、生产和销售的高新技术企业，产品包括各种金属纤维和相关制品。密尔克卫是国内领先的化工供应链综合服务商，提供一站式物流及交易服务，尤其在危化品运输领域有显著优势。晶华新材主要从事胶粘材料和功能性膜材料的研发、生产与销售，服务于多个下游行业如消费电子和汽车美容等经查阅上述三家上市公司过往披露的财务报告后发现，三家公司过往存货构成的披露多以原材料、在产品、库存商品等实物类资产为主。
惠同新材也发布了更正公告，指出公司半年报中“存货”项目下的子科目信息列示有误，涉及数据资源。更正前，惠同新材的存货全部被计为数据资源；更正后，存货项下的数据资源金额清零。密尔克卫同样因财务人员对《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的理解不到位，发布了更正公告。更正前，密尔克卫的存货项目下包含了大量数据资源；更正后，存货项下的数据资源金额清零。晶华新材也就半年报作出更正，其原先存货、无形资产项下近3.18亿元、近7789万元的“数据资源”金额已做清空处理。
由此可见，多家上市对数据资产认识和理解不足，存在如将存货科目项下的数据资源数值等同于存货科目数值的多种问题。
四、企业应加强数据资产认识和理解
关于数据资产如何入表，上海数据交易所《数据资产入表及估值实践与操作指南》给出了详尽的操作指南。也正如该指南中指出的，“企业对数据资产认知有限、对数据资产形成路径理解不足、数据资产会计处理存在困难、企业数据资产披露规范和机制不明确、专业服务机构对数据资产认识和理解不足等是目前推进企业数据资产入表和估值的最大挑战”。
一般来说，存货或无形资产增加会导致总资产增加，而负债前后变化幅度小于资产，使得资产负债率下降；数据资源形成无形资产后需要按照年限进行摊销，可能导致企业成本或费用的确认存在时间差异，呈现先低后高的规律；由于当期成本或费用先低后高，则利润呈现出先高后低的状态，进一步可能导致所得税也表现为先高后低。通过一季度入表的卓创资讯（301299）的具体案例分析可知：一季度，主要由于数据资产入表的影响，卓创资讯的无形资产从年初的2590.59万元增长到3517.70万元，增长35.79%；入表后公司利润总额增加，导致今年一季度所得税费用同比上升58.53%，至334.73万元，最终公司一季度净利润同比增长46.20%，至2481.24万元[4]。故而，数据资产入表会显著影响公司的资产规模、成本、税收和净利润，并进一步影响资产负债率、利润率、净资产收益率等指标，企业应给予高度重视。
五、存货入表具有更高的合规要求
此外，作为存货入表的合规要求更高，因为需保证数据交易中的安全性及取得交易对象的信任，同时由于数据交易过程中数据持有权发生了转移，如果合规链条不完整，很可能陷入非法提供个人信息甚至侵害公民个人信息罪的刑事责任等风险中。
财政部会计司有关负责人就印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》答记者问中指出，“《暂行规定》在充分论证基础上，明确企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认计量要求”。从形式上来看，《暂行规定》主要解决的是会计规则问题，并不涉及制度层面的根本调整，也似乎不涉及法律问题。
然而，《民法典》、“数据二十条[5]”、《暂行规定》都没有解决法律层面特别是民法体系中的数据权利归属问题。在当前阶段，企业利用数据释放价值的关键在于明确“数据二十条”框架下的“持有权”问题。只有确定了合法的持有，才能进一步加工使用和产品经营，以及进行数据资产入表。《企业会计准则——基本准则》也佐证了这一点，其第二十条第三款规定，“由企业拥有或者控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制”。由于无法对数据进行所有权层面的绝对确权，因此重点应该放在数据资源能被企业所控制。
数据能被企业所控制，意味着企业能够实际掌握数据资源，同时不会被任何第三方主张权利或干涉数据持有，这主要涉及自然人的个人信息权益，其他企业的市场竞争利益，以及行政机关基于数据安全的执法行动等。关于企业确定实际掌握的数据资源，可以通过数据资源盘点来实现。这一过程包括对企业内部所有数据资产进行详细记录和分类，确保企业对这些数据资源有清晰的认识和管理能力。然而，不会被任何第三方主张权利或干涉数据持有则是一项典型的数据合规法律问题。根据《中华人民共和国个人信息保护法》，自然人的个人信息受法律保护，任何组织和个人不得侵害自然人的个人信息权益。这意味着企业在处理个人信息时必须遵循相关法律法规，如《民法典》和《网络安全法》，并确保其个人信息处理活动合法合规。
数据合规的主要作用是判断企业处理数据的合法性，以及识别数据处理过程中的潜在风险及应对措施。尽管数据无法进行所有权意义上的确权，数据合规同样不能阻止第三方主张数据权利或干涉数据持有，但其关键价值在于对抗潜在风险，当第三方主张数据权利或干涉数据持有时，数据合规能够有效回应并消除不确定性，确立和固化持有权。据此，数据持有权在实践中具备了规范意义，支撑后续的数据加工使用权、数据产品经营权以及数据资产入表等活动。数据合规不仅涉及形式上的合规，也包括实质内容的合规，旨在保护个人信息、网络安全和数据安全。企业需构建数据合规体系，明确数据处理流程，设立专门机构，建立健全管理机制与风险应对策略[6]。
归纳来说，因为法律上没有对数据进行确权，数据处理者对其数据不享有所有权意义的权利，无法建立绝对权基础来对抗不确定第三人，所以必须通过数据合规来确认潜在的风险，以防止或缓释其他人的权利（益）挑战，从而稳固数据持有权的基础。
参考文献：
[1]财政部于2023年8月1日发布《关于印发〈企业数据资源相关会计处理暂行规定〉的通知》（财会〔2023〕11号），参见http://m.mof.gov.cn/zcfb/202308/t20230821_3903354.htm。
[2]张素华.数据资产入表的法律配置[J].中国法学,2024,(04):229-249.DOI:10.14111/j.cnki.zgfx.2024.04.012。
[3]http://www.acem.sjtu.edu.cn/faculty/insight/84682.html。
[4]http://www.szse.cn/disclosure/listed/bulletinDetail/index.html？38a5348dd9b8-4e36-bb04-56682f46bd81。
[5]http://www.gov.cn/zhengce/2022-12/19/content_5732695.htm。
[6]孙跃.数字经济时代企业数据合规及其构建[J].湖北社会科学,2022,(08):119-128.DOI:10.13660/j.cnki.42-1112/c.015927.
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