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当前，数字经济已成为推动全球经济增长的关键力量。数据资产作为新型生产要素，在提升企业竞争力、推动产业升级等方面发挥着重要作用。落实数据基础建设和机制建设，探索适合中国国情的数据要素资产化道路，是激活数据资源新质生产力的关键。
2023年8月21日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称《暂行规定》），该规定自2024年1月1日开始施行。根据新规，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。这一举措不仅体现了国家层面对数据资产管理的重视，也为数据资产合规化使用提供了路径。数据资产入表不仅是会计核算的要求，更是国家社会规范的重要组成部分，对于挖掘和实现数据资源的价值具有重要意义。
本文拟从数据资产入表的概念、数据资产入表的确权与合规问题、数据资产入表对企业的影响、数据资产入表的法律依据及数据资产合规法律意见书（即DAC法律意见书）的审查内容等方面与读者分享数据资产入表的律师实务。
一、数据资产入表
先来看概念。数据资产入表指的是，将作为五大生产要素之一的数据，作为“资产”一项，列入企业资产负债表。数据资产入表能够帮助企业释放数据资源价值、发掘数字资源潜力，从而促进数据要素市场的进一步开发与利用。
“数据资源”是指能够为企业带来价值的数据的集合，包括企业内部的数据，以及外部的市场调研数据、用户生成数据等。数据资源不仅指原始数据，还包括对这些数据进行处理、分析后能够得到的有价值的信息，数据资源强调的是加工后具有的经济价值。所以说，数据资产入表又是将数据加工为数据资源，再将数据资源确认为数据资产的过程。数据资产的确认、计量和披露是“数据资产入表”的关键问题，涉及数据的合法性、价值度量和信息透明度，是数据资产入表工作的核心。
数据资产入表流程包括三个关键阶段：数据资产确权、数据资产评估以及数据资产入表。这三个阶段既是关键，又是难点。对于数据资产权属的确认，现有法律仍有待完善。《民法典》第一百二十七条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。” 此条仅是对保护数据权益做了原则性的规定，并未对数据权益的性质给出明确规定，而是转介至各部门法。目前，数据领域的三驾马车《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》，这些单行法对数据权益的法律性质并没有作出明确界定。
在数据资产入表之前，首先要解决的问题便是数据确权与合规。实务中，企业看到入表便理解这是一个财务会计问题，其实不然。入表的前提，是确权与合规。数据合规，是数据资产入表的起点。
二、数据资产入表的确权与合规问题
数据合规与确权，作为企业进行数据资产入表的首要工作，其确权逻辑是通过区分数据收集不同的来源，分别制定确权合规的要点。
（一）数据确权问题
1、合法拥有与控制：根据现行会计准则，企业需证明其对拟入表的数据资源拥有所有权或控制权。然而，由于数据权属制度尚未建立，企业在证明合法拥有数据资源方面面临困难。因此，通过证明合法控制数据资源成为当前可行的路径。
2、数据二十条与数据确权：2022年12月2日，中共中央、国务院对外发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，又称“数据二十条”，提出的“三权分置”制度（数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权）为企业判断数据资源权属提供了参考依据。尽管该制度在法律层面尚未确立，但对企业实践具有一定的指导意义。但三者权属如何理解、边界如何划分尚不清晰。而对于数据评估、数据入表而言，最先要解决的问题是数据的确权问题。
（二） 数据合规问题
1、数据来源合规：企业需确保数据来源合法合规，避免侵犯个人隐私、商业秘密等合法权益。同时，对于公开收集的数据需关注数据采集方式的合法性。
2、数据处理合规：企业在处理数据时需遵守相关法律法规的要求，确保数据处理的合法、正当、必要，并保障数据主体的合法权益。此外，还需建立健全的数据分类分级管理体系和数据安全保障机制。
企业数据资产入表的基础是企业合法拥有与控制的数据资源，所以对数据资源的法律合规性认定成为企业数据资产入表的重要前提。从律师的角度来说，需要通过对拟入表的数据进行法律尽职调查，出具数据合规法律意见书对于数据资源的法律合规性进行认定。
三、数据资产入表对企业的影响
（一）重点影响的企业
数据资产入表对于拥有大量数据资产的数据资产密集型行业的影响最大，比如：电网、燃气、航天、医院、互联网、交通、金融、地理信息系统等行业。
（二）数据资产入表对企业的具体影响
1、资产增加：使企业资产规模扩大，提升企业财务状况的稳健性和透明度。
2、财务指标变化：有助于改善资产负债率、净资产等指标，进而影响企业的整体估值、融资能力和信用评级。
3、经营决策的调整：促使企业管理者更加清晰地认识和管理企业的数据资源，提高数据利用效率。数据资产的价值具有一定的不确定性，企业需要优化经营决策，评估相关的风险与回报。
4、强化企业内部管理：数据资产入表将推动企业建立完善的数据资产管理体系，提升数据合规风险防控能力。
5、 市场形象提升：企业将数据资产入表有助于引起投资者和市场的关注，对企业的市场形象产生正面影响。
（三）数据资源衍生金融服务的影响
数据资产入表，使数据的价值更加的明确，交易信息更加的透明，为数据资源衍生金融服务奠定了基础。中国资产评估协会制定并印发的《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17号）明确了数据资产的评估方法，有助于数据资产形成科学合理的定价和估值，对于数据产品在场内或场外交易提供了价格依据，数据资源丰富的企业将直接从数据资产入表中受益。
（四）数据资产衍生金融业务的探索
1、数据信托：通过将数据资产委托给有资格的管理人进行管理实现数据资产的价值最大化。然而，在现有法律框架下数据信托的具体实施路径尚需进一步探索。
2、数据资产质押融资贷款：以数据资产为担保进行融资贷款为企业提供了新的融资渠道。然而，银行在重构风控模型和评估数据资产价值方面仍需一定时间。
3、无质押数据资产增信贷款：基于企业在数据交易所上架的数据交易标的为企业提供信用贷款。这种方式更多地依赖于企业的经营情况和盈利能力而非数据资产本身的价值。
4、数据资产证券化：将数据资产作为基础资产发行资产支持证券。然而，由于数据资产的确权、公示、定价等制度尚未完善数据资产证券化的路径尚需市场进一步探索。
5、数据资产作价入股：股东可以数据资产作为出资入股新设立的企业。这种方式为企业提供了充足的经济激励推动其发掘数据价值并促进数据流通。
四、数据合规法律意见书及其审查重点
数据合规法律意见书是在数据资产化和数据资本化过程中由律师事务所出具的数据安全合规评估法律文件。
针对数据资产入表的业务流程而言，无论是基于上海数据交易所发布的《数据资产入表及估值实践与操作指南》创设的三步入表法，还是深圳数据交易所等机构联合发布的《数据资源入表白皮书（2023版）》第8.2条提出的“五步法”入表路径，抑或是苏州大数据交易所总结探索的“七步法”工作要点，律师对于数据安全合规审查的核心内容为数据合规和权属确认。
具体而言，主要包括以下审查内容：
（一）数据基本情况说明
1、数据/数据集合名称：名称应包含数据/数据集合的主题、用途等。
2、数据来源及形成时间：说明数据来源属于个人数据、企业数据或公共数据，并提供依法依规获取的相关证明；其中涉及个人数据的，应当提交依法依规采集、持有、托管和使用的证明；涉及企业数据的，应当说明内部数据采集和外部数据采集情况；涉及公共数据的，应当提供依法依规获取的证明，包括公共数据开放利用协议或授权运营协议等。
3、所属行业：按照国民经济行业分类，说明数据资源所属行业。
4、应用场景：说明数据资源适用的条件、范围、对象及其应用能解决的主要问题。
5、结构规模：说明数据项字段名称、数据格式名称、数据记录条数等，申请登记时应当按要求提供一定数量的登记样例数据。
6、更新频次：说明登记数据或部分数据、部分数据单元的更新频率、更新期限。
7、算法规则：简要说明数据处理过程中算法模型构建等情况。涉及个人信息、公共数据的，应对其匿名化、去标识化等情况进行说明，确保不可通过可逆模型或者算法还原出原始数据。
8、存证公证情况：说明已存证数据/数据集合的存证途径、相关存证编号、哈希值等，说明已保全数据公证数据/数据集合的公证机构（平台）、公证书文号等。
9、样例数据：应当确保样例数据选自存证或保全证据公证的数据集合，符合登记申请表中对数据结构的描述。
10、其他需要说明的情况。
（二）数据资产登记情况
1、数据资产登记过程。
2、证书的真实性。
3、是否存在产权争议。
4、登记主体资格。
5、产权登记流程。
（三）数据合规性审查
1、数据经营合规性审查：企业应明确自身的数据处理活动是否需要特殊资质或许可，并定期审查相关法律法规和政策文件的更新情况。确保数据经营活动不危害国家安全、公共利益，且不侵犯个人和组织的合法权益。核查公司是否建立完善的数据经营内控体系，规范数据交易流程。核查公司是否建立了数据经营活动的监督管理机制，是否能有效防范数据滥用风险。
2、数据来源合规性审查：对拟入表的数据资源或构建数据产品的底层数据进行全面的法律尽职调查，根据《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》等法律法规以及相关的国家标准、地方标准和行业标准，以及数据收集和使用相关的授权、协议或其他文件，逐一对数据来源的合法性进行合规排查与确认。穿透审查数据来源并留存相关审查记录确保数据来源合法可追溯。
3、数据处理合规性审查：核查数据处理过程（包括数据收集、传输、存储、加工、使用、提供、公开等）是否遵循了合法、正当、必要的原则，是否符合《数据安全法》的规定履行数据安全保护义务并采取必要的安全保障措施。
4、数据管理的合规性审查：建立健全全流程数据安全管理制度并加强数据安全教育培训。对数据进行分级分类管理，明确不同类别级别数据的操作要求和保护措施；是否根据数据分类分级情况，采取适当的匿名化、备份、加密、访问控制、入侵防范等数据安全保护措施等。是否建立了数据合规管理体系、数据风险识别、评估与处置机制。
5、数据应用场景的合规性评估：评估数据资源的流通应用场景确保其合法合规性。核查企业存储的数据内容真实、合法，不包含法律法规禁止采集或存储的违法数据。
（四）权属确认审查
1、成本归集与记录：根据民法典以及其他法律法规，并结合数据或数据产品的交易人之间签订合同及授权文件等，核查公司对数据资产的权利边界，以及第三方对权利的限制。
企业应清晰记录数据采集、加工、存储等环节中产生的成本并合理归集以确保数据资产成本的可靠性。明确数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。
2、数据处理过程留痕：加强对数据处理过程的留痕与记录为入表动作时数据资产同一性的确认提供明确依据。
（五）披露义务合规性审查
核查企业是否按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行了披露。
1、强制披露与自愿披露相结合：企业应按照会计准则的要求强制披露相关数据资源的信息并根据实际情况自愿披露更多与数据资源价值有关的信息。
2、信息披露的准确性：建立严格的确认和审核制度确保披露内容的准确性避免虚假陈述等法律风险。
（六）将数据资源确认为“存货”时对“出售”的判断问题
合同性质与出售行为的界定：企业在确认数据资源为存货时需关注数据交易合同的性质及其是否符合“出售”的定义。未来数据交易协议的设计需以数据产品交易法律关系来界定合同供需双方的权利义务。
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