1. 引言
在数字经济蓬勃发展的当下，企业信息化程度不断加深。信息技术的飞速发展使企业的信息化基础设施建设取得显著进步，多数企业已具备基本网络连接，服务器、存储设备持续升级，移动办公设备也日益普及，为员工提供了便捷的工作方式。同时，企业内部管理信息化已实现财务管理、人力资源管理、供应链管理等方面的信息化，与外部合作也借助电子商务平台、协同办公等信息化手段得以加强。不同行业的企业信息化发展各具特点，制造业注重生产制造环节的自动化和智能化，服务业呈现个性化、多样化的信息化发展态势，零售业则在商品管理、销售管理和供应链管理等方面广泛应用信息化技术。
随着企业信息化的深入，数据资产的重要性日益凸显。数据资产作为企业在经营活动中产生的、具有经济价值和潜在商业价值的数据资源，已成为企业的重要生产要素。2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，为企业数据资产入表提供了明确的制度依据，标志着我国企业数据资产入表工作迈入规范化阶段。数据资产入表能够更准确地反映企业的真实价值，帮助管理层做出科学决策，提升数据的透明度，为企业在融资、并购等方面提供重要支持，增强市场竞争力，对企业的财务与决策具有不可忽视的重要性。
2. 企业信息化与数据资产研究概述
2.1. 企业信息化的内涵与发展进程
企业信息化，是指充分挖掘先进的管理理念，借助先进的计算机网络技术，对企业现有的生产、经营、设计、制造、管理等环节进行全面整合，及时为企业的战术层、战略层、决策层等“三层决策”系统提供准确且有效的数据信息，以便企业能够对市场需求做出迅速反应，其核心本质在于增强企业的“核心竞争力”。
回顾企业信息化的发展历程，20世纪90年代，计算机和局域网技术兴起，企业信息化处于起步阶段，主要实现基本的办公自动化，如财务、人事等领域开始应用简单软件，覆盖率不足10%，彼时企业重点关注硬件设施建设。进入21世纪，互联网普及和电子商务发展，企业信息化步入成长阶段，企业开始重视并引入ERP、CRM等集成化信息系统信息化覆盖率大大提升，从局部应用迈向全面集成，极大地提高了企业管理水平。根据中国通信院发布的《中国数字经济白皮书》，云计算、大数据、人工智能等新技术成为主流，企业信息化进入深化阶段，覆盖率超80%，企业更加关注数据驱动的决策支持和智能化运营，从内部管理延伸至外部市场，实现全产业链协同发展。如今，企业信息化正朝着智能化、集成化、数字化转型方向加速迈进，新技术的融合应用不断催生新的业务模式和管理方式，为企业发展注入强大动力。
2.2. 数据资产的定义与特征
数据资产是指企业拥有或控制的，能够为企业带来经济利益的数据资源。这些数据资源并非简单的数据堆砌，而是经过精心收集、整理、分析和处理后，具有明确应用场景和价值的数据集合，涵盖客户信息、销售数据、市场调研数据、生产流程数据等丰富内容。
数据资产具有诸多独特特征。它具有非实体性，不像固定资产具有实物形态，而是以数字化形式存储和存在。数据资产还具备可复制性，在不影响原始数据的情况下，能够无限次复制，这一特性使其能够在企业不同部门、不同业务场景中广泛应用，实现价值最大化。其价值还具有不确定性，会随着市场环境、应用场景、数据分析技术的变化而波动。例如，在电商领域，客户的购买行为数据在精准营销场景下，能够为企业带来显著的经济效益，但如果市场发生重大变化，消费趋势改变，这些数据的价值可能会受到影响。
2.3. 有关数据资产入表的研究
数据资产入表是数据要素市场化的关键环节，近年学界围绕其理论基础、实践困境与影响展开多维度研究。在政策与理论层面，李颖、曹羽飞(2025)指出数据资产化需历经确权、评估定价等五大关键域，信息资源管理学科(IRM)的理论体系为其提供研究支撑[1]；冯志波、董红杰(2024)则聚焦《企业数据资源相关会计处理暂行规定》落地，发现入表企业行业多元，但存在入表不稳定、城投公司融资冲动突出等问题[2]。
从信息资源管理视角来看，马费成(2023)在《信息资源管理导论(第4版)》中提出，数据资产的有效管理需以信息资源的组织、检索与利用为基础，其理论为数据资产盘点与整合提供了方法论支撑[3]；张新民(2024)在《无形资产评估理论与实务》中强调，数据资产作为特殊无形资产，其评估需结合无形资产的通用性评估框架，同时兼顾数据的可复制性、价值波动性等独特属性[4]。在知识产权法领域，刘春田(2023)在《知识产权法(第7版)》中指出，数据资产的确权需界定其与传统知识产权的边界，明确数据采集、加工过程中智力成果的保护范围，为数据知识产权登记提供法律理论依据[5]；王迁(2024)在《数据产权的法律构造与保护路径》中提出，数据资产入表的法律风险核心在于权属界定模糊，需通过专门立法明确数据所有权、使用权、收益权的划分[6]。
实践与方法研究中，刘立燕、孙月(2025)以同花顺为例，发现企业多将数据相关支出计入“在建工程”“其他流动资产”，研发投入全额费用化，且通过多维度表外披露补充信息[7]；张骞(2025)结合生命周期理论，提出按数据类型与市场阶段选择评估方法，如内生数据在引入期适用成本法[8]。影响与风险方面，黄灿等(2024)通过事件研究法，发现《暂行规定》发布时数据资源丰富企业股票市场反应更积极，且融资效应在高融资约束企业更显著[9]；许多奇(2025)则警示数据资产入表存在法律不确定性、估值难题等风险，易引发“寒蝉效应”，需构建动态安全与合规体系[10]。
3. 企业信息化背景下数据资产入表的实施路径
3.1. 数据盘点与整合
数据盘点是数据资产入表的基础工作，范围涵盖企业内部各个业务系统产生的数据，如生产系统中的生产流程数据、质量检测数据，销售系统中的客户信息、销售订单数据等，以及从外部获取的数据，包括市场调研数据、行业报告数据等。可采用自上而下梳理和自下而上盘点两种方法。自上而下梳理以业务视角出发，通过分析企业制度文件、业务流程等，梳理数据资产的三级目录、业务属性和管理属性；自下而上盘点从IT系统、数据库表等技术视角，明确数据资产的技术属性。例如，某电商企业在数据盘点时，从业务角度梳理出商品管理、订单管理、用户管理等数据域，再从技术层面明确每个数据域下数据的存储位置、字段类型等信息。
整合不同来源的数据时，企业可搭建数据集成平台，运用ETL (抽取、转换、加载)工具，从各类数据源中抽取数据，进行格式转换和清洗，然后加载到数据仓库或数据湖中，实现数据的集中存储和管理。以金蝶库存数据集成到管易盘点系统为例，通过轻易云数据集成平台调用金蝶云星空的executeBillQuery API接口获取库存数据，利用平台的自定义数据转换逻辑功能进行格式转换和映射，再将数据批量导入管易云系统，实现了数据的高效整合，提升了业务透明度和运营效率。
3.2. 数据治理与质量提升
数据治理体系建设是提升数据质量的关键。企业应构建涵盖数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理等多方面的数据治理体系。在数据标准管理方面，建立统一的数据标准，明确数据定义、格式规范、字段命名规则等，消除信息孤岛，提升数据整合效率。例如，制定客户信息的数据标准，规定客户姓名、联系方式、地址等字段的格式和录入规范，确保各业务系统中客户信息的一致性。
提升数据质量可采用多种方法和流程。通过数据清洗，去除数据中的错误、重复、缺失值等，如利用数据清洗工具识别并删除销售数据中的重复订单记录；运用数据核对技术，确保数据的一致性和准确性，对财务数据进行账实核对、账账核对；建立数据监控机制，实时监测数据质量，及时发现并解决问题，设定关键数据指标的阈值，当数据超出阈值时自动发出警报。企业还应从数据的产生、存储到归档、销毁，构建全生命周期的管理机制，优化存储成本，确保数据的合法合规性。
3.3. 数据资产确权
数据资产确权对于数据资产入表至关重要，它明确了数据资产的归属，是数据资产管理的基石。确权能够有效规避法律风险，若数据未确权，在入表过程中极易引发权属纠纷，导致入表工作受阻，甚至使企业陷入法律诉讼，耗费大量资源。确权还为数据资产的价值锚定提供基础，只有经过确权的数据资产，才能在市场中获得准确的价值评估，进而实现交易与流通。
确权应遵循合法性、公平性和可追溯性原则。合法性要求数据的获取、使用符合法律法规；公平性确保数据权属划分公正合理；可追溯性使数据的来源和流转过程能够被准确记录和查询。企业可通过多种方式进行确权，如在国家知识产权局推动的试点地区进行数据知识产权登记，或选择各地数据交易所推出的确权服务，根据自身行业、地域和数据特点，选择最适合的确权途径。
3.4. 数据资产价值评估
常用的数据资产价值评估方法包括成本法、收益法。成本法是基于数据资产的获取、开发、维护等成本来评估其价值，计算数据采集成本、数据处理成本、存储成本以及管理成本等各项成本之和，得到数据资产的成本价值。这种方法适用于数据资产的初始评估或市场交易不活跃的情况。
收益法是通过预测数据资产未来可能带来的收益，并将其折现到当前来确定价值。以电商企业利用用户购买行为数据进行精准营销为例，先估算通过精准营销增加的销售额和利润，再考虑市场风险、资金时间价值等因素，将未来收益折现，从而评估出该数据资产的价值。收益法更能反映数据资产的潜在经济价值，适用于能够准确预测未来收益的数据资产评估。
3.5. 数据资产入表的会计处理
在数据资产入表的会计处理中，需合理选择会计科目。对于符合资产定义的数据资产，可根据其性质和用途，选择“无形资产”“存货”等科目进行核算。若数据资产是为了生产产品或提供劳务而持有的，且其价值能够可靠计量，可计入“存货”科目；若数据资产具有无形资产的特征，如非实体性、可辨认性等，可确认为“无形资产”。
账务处理方面，当企业确认数据资产时，借记“无形资产”或“存货”等科目，贷记相关科目，如“研发支出”“银行存款”等，反映数据资产的形成成本。在数据资产的后续计量中，若确认为无形资产，需按照规定进行摊销，借记“管理费用”等科目，贷记“累计摊销”科目；若确认为存货，在出售或使用时，结转其成本，借记“主营业务成本”等科目，贷记“存货”科目。
4. 企业数据资产入表案例分析
4.1. 案例企业选取与背景介绍
在企业信息化浪潮下，医疗行业的数据资产价值日益凸显。医疗行业数据资源密集，涵盖患者诊疗数据、科研数据、管理数据等多类型高价值数据，且面临严格的隐私保护与合规要求，数据资产入表的复杂性和代表性突出。爱尔眼科作为全球领先的眼科医疗集团，数字化建设起步早、投入大，形成了完整的数据资产体系，2025年上半年率先在半年报中系统披露数据资源信息，成为A股市场数据资产入表的标杆企业，其实践经验对医疗行业及其他数据密集型企业具有重要借鉴意义。本文采用“治理–确权–计量–应用”四维度分析框架，结合数据资产生命周期理论，从数据治理体系建设、权属确认路径、价值计量方法、实际应用成效四个层面，系统拆解爱尔眼科数据资产入表的实施过程，总结其关键成功要素与可复制经验。案例相关数据源于爱尔眼科2025年半年报以及上海数据交易所数据产品挂牌公告等。
4.2. 数据资产入表实施过程分析
数据资产入表的实施基础源于爱尔眼科多年的数字化积累。集团构建了覆盖临床、科研、管理的全链条智能化体系，数据总量达数百TB，涵盖眼前节裂隙灯数据集、眼底筛查AI特征数据集等28个高质量专病数据集，包含急性视网膜坏死、干眼症等稀缺病例超10万例。这些数据通过脱敏脱密处理保障隐私安全，7项数据产品在数交所挂牌登记，4项数据集申请数据知识产权，为入表奠定了权属清晰、质量可控的基础。
核心实施路径体现为“治理–确权–计量–应用”的闭环管理。在治理层面，爱尔眼科建立“制度–团队–平台”三角形数据管理体系，自主研发工程师一体化工作平台，实现数据全生命周期的目录、权限、溯源等管理。确权环节通过明确数据采集、清洗、加工等智力活动的独创性，确立公司对数据产品的所有权。计量方面，依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，将数据生产流程中的人力成本、研发投入等直接费用资本化计入无形资产，采用直线法摊销。应用端则通过训练AI辅助诊断模型，提升基层医院诊断效率，2025年相关技术使眼底病筛查准确率提升15%。
4.3. 实施效果与经验总结
实施成效与启示显著。财务层面，数据资产入表优化了资产结构，2025年上半年经营现金流净额同比增长19.6%，数据驱动的智能化服务成为营收增长新引擎。战略层面，“高真实感个性化眼科数字人底座”项目入选湖南省数字新基建标志性项目，数据资产成为技术创新的核心支撑。其经验表明，数据资产入表需以场景化价值为导向，通过“数据 + 技术 + 生态”协同模式释放价值，同时建立健全合规管理体系，平衡数据利用与隐私保护。
5. 企业数据资产入表面临的挑战与应对策略
5.1. 面临的挑战
在技术层面，数据资产入表涉及到大量复杂的技术问题。数据采集环节，要从多种数据源中获取数据，包括结构化数据库、非结构化文件、物联网设备等，这需要具备强大的数据采集技术和工具，以确保数据的完整性和准确性。例如，某制造业企业在采集生产设备运行数据时，面临着数据格式不统一、数据传输不稳定等问题。数据清洗和存储也是难题，需要运用先进的数据清洗算法和高效的存储技术，对海量的数据进行处理和存储。
管理方面，数据资产管理意识淡薄是部分企业存在的问题。一些企业没有充分认识到数据资产的价值，对数据资产管理缺乏重视，导致数据资产处于分散、无序的状态。数据质量管理体系不完善，数据质量难以保证，影响数据资产入表的准确性和可靠性。
法规层面，数据资产入表相关的法律法规尚不完善。数据资产的定义、权属、价值评估等方面缺乏明确的法律规定，导致企业在实践中面临法律风险。数据安全与隐私保护问题日益突出，随着网络安全风险的加剧，数据泄露、篡改等事件时有发生，如何在保障数据安全的前提下实现数据资产入表，是企业面临的一大挑战。
5.2. 应对策略
技术创新是应对挑战的关键。企业应加大对数据技术的研发投入，提升数据采集、清洗、存储和分析能力。引入人工智能、大数据等先进技术，实现数据处理的自动化和智能化。利用人工智能算法对数据进行自动清洗和分类，提高数据处理效率和质量；运用大数据技术对海量数据进行存储和分析，挖掘数据资产的潜在价值。
管理优化也至关重要。企业要加强数据资产管理意识，建立健全的数据资产管理体系，明确数据资产的管理职责和流程。完善数据质量管理体系，制定数据质量标准和评估指标，加强对数据质量的监控和管理。建立跨部门的数据共享机制，统一数据标准，规范数据接口，促进数据在企业内部的流通和共享。
针对数据资产生命周期的差异化会计处理与信息披露策略：数据采集与整合阶段：将采集设备购置、数据采购、ETL工具投入等支出计入“在建工程”，待数据达到可使用状态后转入“无形资产”，披露数据采集范围、来源合规性说明及整合技术方案。数据治理与质量提升阶段：将数据标准制定、清洗工具研发、质量监控系统建设等支出资本化，按受益年限摊销；披露数据质量达标率、治理流程改进措施及合规风险防控机制。数据资产使用与增值阶段：若数据用于内部决策支持，按无形资产直线法摊销；若用于对外交易，确认为“存货”并按成本与可变现净值孰低计量；披露数据应用场景、产生的营收占比及增值服务模式。数据资产归档与销毁阶段：按无形资产处置规范进行账务处理，披露归档数据存储方案、销毁流程及合规性证明文件。
政策完善同样不可或缺。政府应加快制定和完善数据资产入表相关的法律法规，明确数据资产的定义、权属、价值评估等方面的法律规定，为企业数据资产入表提供法律保障。
6. 结论与展望
6.1. 研究结论
本研究深入剖析了企业信息化背景下数据资产入表的实施路径，明确了数据资产入表在数字经济时代对企业的关键意义。通过全面的数据盘点与整合，企业能够系统梳理内部和外部数据，为后续的数据治理与价值挖掘奠定坚实基础，金蝶与管易盘点系统的数据集成案例有力地证明了这一环节的有效性。
完善的数据治理体系和质量提升机制是保障数据资产质量的核心，它不仅能确保数据的准确性、一致性和完整性，还能为数据资产入表提供可靠的数据支持。数据资产确权遵循合法性、公平性和可追溯性原则，通过多种确权方式明确权属，为数据资产的交易和流通提供法律保障。成本法和收益法等数据资产价值评估方法各有适用场景，企业应根据自身数据资产特点合理选择，以准确评估数据资产价值。在会计处理方面，依据数据资产的性质和用途选择合适的会计科目，并按照规定进行账务处理和后续计量，确保数据资产在财务报表中得到准确反映。
爱尔眼科的数据资产入表案例详细展示了从数据盘点到会计处理的全过程，其实践成果表明，数据资产入表能显著提升企业财务报表的准确性和决策的科学性。同时，企业在数据资产入表过程中面临技术、管理和法规等多方面的挑战，需要通过技术创新、管理优化和政策完善来加以应对。
6.2. 未来展望
随着数字经济的持续高速发展，企业数据资产入表将呈现出更为广阔的发展前景和趋势。在技术创新的驱动下，人工智能、区块链等新兴技术将深度融入数据资产入表的各个环节。政策环境也将不断优化，政府将出台更为完善的数据资产相关政策法规，进一步明确数据资产的权属界定、价值评估标准以及会计处理规范等，为企业数据资产入表提供更加清晰、明确的政策指引，营造更加良好的政策环境。
企业自身也将更加重视数据资产的管理和利用，加大在数据资产管理方面的投入，建立更加完善的数据资产管理体系，不断提升数据资产的质量和价值。数据资产入表将逐渐成为企业财务管理的重要组成部分，为企业的战略决策、融资并购等活动提供强有力的数据支持，助力企业在激烈的市场竞争中实现可持续发展，推动数字经济迈向更高的发展阶段。