高校数据资产入表理论问题与实践路径

【摘要】数据已成为数字经济时代的重要生产要素，数据资产作为企业重要战略资源，可以创造价值、驱动决策并赋予竞争优势。研究高校数据资源资产转化和价值创造，有助于加快形成新质生产力，使其成为引领高校高质量发展的关键着力点。文章探讨了高校数据资产在权属界定、安全性保障、合规性要求以及价值变现等关键环节所展现的特殊属性与面临的挑战，构建了一套系统的实施路径，涵盖建立合规管理机制、完善价值评估体系、优化合规审计流程以及拓展多元化价值实现思路。通过对高校数据资产入表的底层逻辑与现实动因剖析，可为高校数据资产的会计确认与报告提供理论支撑，也可为高校在数据战略规划调整、资源优化配置等方面提供有益的管理启示，从而促进其在数字经济时代的持续发展和创新。【关键词】数据资产；数据资源；价值释放；信息披露一、引言数据（Data）是信息的原始材料，通常以数字、文字、图像、声音等形式存在。在经济学中，数据可以用来分析经济趋势和制定政策，是构成数据资产的基本单元，数据的质量、相关性、准确性和完整性将直接影响数据资产的价值。高质量的数据可以为组织决策提供有力支持，同时有助于风险管理和战略规划。2020年，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出，数据已被列为生产要素之一，与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并驾齐驱，数据要素的重要作用日渐显现。世界范围内的数据规模呈爆炸性增长，根据意大利PXR研究机构数据统计，从2010年的2ZB增长到2020年的64.2ZB，全球数据总量预计到2025年将超过181ZB②。另外中研普华的研究报告显示，2024年全球数字资产交易市场规模突破万亿美元，预计2025年将保持15%以上的复合增长率，到2030年市场规模或突破10万亿美元③。近年来中国数据市场呈现出强劲增长势头，国家发展和改革委员会数据显示，2022年中国大数据产业规模达到了1.57万亿元人民币④；据清华大学互联网产业研究院预测，中国数据要素市场规模在“十四五”期间将突破1749亿元人民币⑤。此外，2023年国家数据局成立以及《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》）的颁布实施，为数据资产入表的实践提供了政策支持和操作指引[1]。数字经济时代，数据已经成为高校发展不可或缺的重要资源。日常教学、科研和管理活动中，高校都会产生海量数据，对这些数据进行加工、集成和分析，可以转换成有经济价值的数据资产。如何把高校的数据资产纳入会计报告中，并进行科学的计量与会计处理成为当前高校财务管理工作面临的重要课题。随着数据资产的价值日益凸显，科学地定义和分类数据资产、选择合适计量方法、明确确认条件成为亟待解决的问题。目前，数据资产入表问题尚无统一标准，学术界与实务界均呈现不同观点，存在较大分歧。《暂行规定》从“入表”和“披露”两个层面对数据资源进行核算和报告[2]。围绕现有“资产”定义和确认标准，存在三种主要观点：表内确认观、表外披露观和无需确认观[3]。同时在数据资产计量属性选择方面，现有观点主要有成本法、收益现值法及综合法三类[4]。然而，由于数据资产的特殊性质，现有计量方法在实际应用中存在一定局限性。例如，数据的市场价值往往难以准确评估，特别是在数据市场尚未完全成熟的情况下，科学地对数据资产进行计量仍然面临巨大挑战。高校数据资产入表是数据资产最终走向数据资本重要的一步，对此，学界已有初步触及，如清华大学和南京工业大学在数据资产管理及实务方面取得了一些积极成果。清华大学经济管理学院开设了数据资产管理高级研修班，旨在帮助企业管理者掌握数据资产确权、登记、定价、交易和收益分配的基本思路。课程内容包括政策解读、数据资产价值评估、数据治理机制等⑥。2024年，南京工业大学与南京联创数字科技有限公司签署了科技产业数据资产入表合作协议，标志着江苏省高校在数据资产入表方面进行首次尝试。此次合作不仅是南京工业大学在探索数据资产化发展方向上的重要一步，而且为数据要素在科技产业中的应用提供了可借鉴的先行案例⑦。数据要素产业利好政策密集出台，数据资产“入表”成为大势所趋。针对高校数据资产入表问题，不仅关乎数据资产的计量与确认，而且涉及数据资产化路径、治理机制以及信息披露等多个层面的系统探讨。本文旨在结合政策要求与实践案例，探讨高校数据资产入表的理论框架与实践路径，以期为高校及其他相关机构的数据资产化提供参考和借鉴。本文可能的边际贡献：在文献调查、实地考察的基础上，对高校的数据资产进行界定，对“入表”的条件和约束进行了探讨，并提出了实现高校“数据资产”的路径。同时从管理机制、评估体系、审计流程三个方面出发，对数据的权属、安全、合规以及资产确认等问题提出建议，为高校数据资产入表提供可行的实践路径。二、高校数据资产入表理论问题（一）高校数据资产的概念资产是指一定会计期间内，企业通过过去的交易或事项获得或控制的，能够为主体带来未来经济利益的经济资源。相应地，数据资产可以理解为在符合资产基本定义的前提下，那些能够作为资源的数据，即由个人或企业合法拥有或控制的数据，以电子或物理方式记录，进行计量或交易，预期带来经济效益和社会效益。高校作为知识产权创造、应用与转化的关键枢纽，承担着促进科技创新与成果转化的核心职能。高校数据资产主要涉及在日常运作中所生成的大量信息资料，这些信息资料构成了高校的核心数据资源，因具有一定的经济价值，随之被视为资产。进一步而言，高校数据资产是在行政管理、教学活动、科研工作、学生服务等过程中形成或控制的，预期能为学校带来经济效益的符合资产基本特征的数据资源。高校数据资产通常包括以下几类：科研数据、知识产权、教学资源、学生信息、教职工信息、管理数据、合作与交流数据、信息技术基础设施、市场与品牌数据及其他相关数据信息。这些数据资产对高校发挥五项职能，即人才培养、科学研究、社会服务、文化传承、国际交流至关重要，需要妥善管理和保护。其中高校通过科学研究形成的专利、发明等创新成果，构成高校的知识资产体系，是高校数据资产的核心内容。这些创新成果不仅是高校学术声誉和研究实力的体现，而且是推动社会经济发展的重要资源。因此，有效管理和利用高校数据资产，提升资本化能力，实现价值最大化，成为科研人员、高校管理者和教育主管部门未来发展的重要战略性资源。（二）高校数据资产入表流程根据《暂行规定》，符合数据资产标准的企业数据资源，一般应当被归类为存货或无形资产，并在财务报表中相应列示。数据资产入表，简单来说，就是将这些数据资产纳入到财务报表中，以体现其价值。高校数据资产也应当被归类为存货或无形资产，其变现路径为从数据到分析，到应用，实现智能化，最终对业务的价值是“降本、提效、增收”。根据《暂行规定》，数据资产入表五步法分为原始数据治理、数据资产识别、数据资产确权、数据资产评估、交易及变现。其中，原始数据治理属于数据资源化的过程，而其余四个步骤则属于资源资产化的范畴。数据资产变现是一种由资源转化为资产的过程。所谓“数据资源”，就是把原来的“数据”转化为“数据资源”，并赋予其某种潜在的“价值”，是实现“数据资产”的一个重要前提。资源资产化是各种社会资源复杂运算的成果，这需要政策、制度、法律、平台的支撑。针对高校数据资产，其入表流程可以概括为以下五个步骤。（1）获取合法数据：确认数据集合的所有权，保证数据所有权的安全性，包括数据、产品以及科研数据的发布。（2）数据价值确认：保证高校数据有一定的价值，对数据的质量进行控制。（3）标准化整理资料：将资料进行标准化整理，编制标准化的作业单元和资产管理名录，实行入库管理。（4）数据估价：通过对进入仓库的数据进行计价、估价，从而决定数据资产的价值及定价。（5）其他补充资料：资料资产在管理过程中，应考量其价值与价值之贬值和增值。（三）高校数据资产入表的重要性为加强数据产权保护、数据流通与交易、数据利益分配、数据安全治理等工作，2022年出台了《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》（简称《数据二十条》），推动数据作为新型生产要素快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。当今，企业越来越依赖数据资源来推动战略决策和竞争优势，研究表明，增加数据资产信息披露与减少股票收益率的特有波动性之间存在显著关系[5]。2023年3月，国家信息化局正式成立。同年8月，财政部颁布了《暂行规定》。政策的颁布不仅提高了企业的财务透明度，而且增强了投资者对企业未来收益的信心，促进了市场效率的提升[6]。2023年12月，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。《数据二十条》与“数据资产入表”政策的相继出台，为数据要素的市场化配置提供了明确的实践路径。数据资产作为数据要素参与社会生产的具体形式，其价值不仅体现于数据生产、交易与应用等创造环节，亦延伸至价值利用与融资领域[7]。数字经济时代，数据资产已然成为高校事业发展不可或缺的重要组成部分，高校既是“数字经济”的积极消费者，也是“数字经济”的重要生产者。国家知识产权局发布的《2022年中国专利调查报告》显示，我国高校专利资产普遍存在数量庞大、转化意识不强、产业化率较低等问题[8]。高校在教育教学、科研实践、教育管理等各个环节产生了大量数据，数据治理与资产问题日益凸显。数据资产有助于降低高校经营风险，缓解代理问题，降低信息不对称程度，从而降低权益资本成本[9]。因此，高校数据资产入表不仅是数字经济时代的基础，而且是高校提升自身管理效率、增强决策能力、保障数据安全的重要手段。通过这一过程，高校能够更好地利用数据资产，推动业务的发展和创新，实现高质量发展。三、高校数据资产入表的风险挑战（一）高校数据资产权属问题高校数据资产的所有权和控制权主体多元化，包括学校、教职工、学生等，而学校组织架构、部门划分及院系分置均会影响高校数据资产的权属问题，即由谁拥有、被谁使用。确立高校数据资产的权属是解决后续所有问题的关键基础。在高校数据资产的经营使用与财务报表登账过程中，必须解决权属的确定性问题。数据资产，尤其是那些权属未明确的数据，不仅不能投入商业运作，而且不得计入财务报表。当前，高校对数据资产的认知与定位不清晰，尚处于理论探讨和形式化阶段，数据资产入表面临着一系列法律困境，如数据确权规范缺失、数据质量评估计量规范欠完备、数据资产经济利益流入不确定等[10]。随着高校数据资产入表逐步走上日程，日渐显现出管理分散、体系不完善等问题，影响了全生命周期下的数据资产管理成效。常见的高校数据资产权属问题有：第一，数据分散，管理困难。由于学校数据资产的管理过程繁琐，涉及的部门较多，解决数据分散成为一个难题。在分权管理方式下，数据资产极易出现权限上的漏洞、冲突，甚至被滥用。然而，当前我国对高校数据资产的管理还没有形成一个统一规范，制约了对高校数据资源的有效利用，不仅使数据资产确认和计量的过程更加繁琐，而且导致数据资产的各个环节相互割裂，甚至出现数据资产管理链上的缺失和管理过程的中断，从而影响到高校数据资产所有权，给学校带来巨大的经济损失。第二，意见迥异，核算不易。对于各种类型知识产权资产的后续计量，各相关部门也有不同意见。高等学校的会计核算中存在大量的附属科目，在管理职责不清的情况下，成本的归集、工程的核算很难进行。由于没有统一的摊销准则和信息的及时传递机制，易造成资产估价信息不透明，资产价值不明确，管理责任不清晰，清查盘点摸不清，无疑增加了资产流转与转换工作的难度。（二）高校数据安全问题鉴于数据的虚拟性和易复制性，高校所产出的专利、发明等创新成果可能存在内部人员或不法之徒通过非法转卖及恶意抄袭等途径泄露风险，将导致知识产权的损失，并带来潜在的经济损害。近年来高校数据泄露事件频发，蓄意篡改资料、教职工与学生个人隐私信息的泄露等情况屡见不鲜，不仅严重威胁到个人隐私安全，更对教育系统的稳定运行和学术诚信构成了重大威胁。没有数据安全，数据资产就成了无本之木。目前，高校在数据资产权益保护方面的意识相对淡薄，主要体现在以下方面。第一，数据资产管理的关注不够充分。高校通常倾向于完成既定的科研任务目标，而对其所产生的数据资产保值增值问题没有进行深入考虑。这种静态管理模式根深蒂固地依赖于传统思维框架，忽略了数据资产在动态环境中的价值增长和功能拓展，易造成资源浪费，并难以挖掘数据背后的潜在价值，进而与高校整体发展的战略目标产生偏差。第二，数据资产权属的界定不够明确。高校科研活动过程所产生的数据资产是其日常工作成果的一部分，原则上应当归属于高校。如果没有特殊规定，这些数据资产理应由高校专业部门负责运营和管理。然而，当前高校科研管理体制过分重视个体行为，科研团队和成员通常倾向于将科研成果视为团队内部的财产或者个人的私有财产。第三，专业法律支持的措施不够健全。数据资产的底层数据可能涉及用户的隐私权甚至是国家信息安全，这部分内容对于长期从事财务审计的人员来说相对陌生[11]。显而易见，高校的科研团队及参与人员对数据资产相关的管理规范和行政法规了解不足，缺乏正确的市场认识，导致无法及时识别并确认数据资产。在遭遇数据资产侵权事件时，他们往往无法有效利用法律途径来维护自身的合法权益。（三）高校数据合规问题数据合规包括收集合规、存储合规、使用合规及流转合规[12]。依据高校获取数据资产的途径，一般可将数据资产划分为采购获得的数据资产与内部产生的数据资产。对于数据资产的计量，国际财务报告准则（IFRS）概念框架将资产的计量基础分为历史成本和现行价值两类[13]。前者一般是以购置成本为基础，包括购置价款、相关税费以及取得该项数据资产所发生的费用；而后者初始计量可能更为复杂，涉及开发成本的计算，包括直接材料、直接人工及按一定方法分摊的间接费用。由于成本归集的复杂性、研发阶段划分的模糊性、内部研发成本的资本化、研发成果的不确定性等，高校自主研发的数据资产在初始计量时遇到的困难会比较多，这就要求高校在初始计量自主研发的资产时，必须具备高度的专业知识和谨慎的态度，以确保财务报表的公允呈现。按照数据资产是否符合确定条件，计量方式可分为以实际成本计量和按价值评估计量。其中，高校数据资产价值评估可以采用收益法、市场法或成本法等评估方法确定价格，这受到高校内部摊销方式、第三方的影响。高校数据资产入表在会计科目的分类上也会有所差别，一般情况下归入无形资产或存货，主要的区分依据是高校持有该数据资产的目的性，即高校持有数据资产是为了自身使用，产生效益，便为无形资产；若高校持有数据资产是为了日后出售，发生所有权转移，则为存货。但是在实际操作中，高校数据资产经常出现高校与第三方共同使用等情况。这些差异反映了数据资产在财务报表中的计量复杂性，要求高校在管理数据资产时采取更为精细和个性化的会计处理方法。尽管高校已经意识到在全生命周期视角下对数据资产进行价值核算与管理的重要性，但在实际操作中，数据资产管理团队的建设步伐略显迟缓，人员配置尚需扩充。目前，高校在数据资产评估核算方面意识不足，缺乏有效的评估方法与规范，评估核算流程亦需进一步规范化。特别需要强调的是，高校在数据资产评估核算时应始终秉持精细化管理理念，关注流程的细节与环节衔接，确保所有数据资产的转化、配置和使用情况均能在管理报表中得到体现，以推动数据资产价值评估的科学化与合理化，保障数据资产价值的最大化发挥。（四）高校数据变现问题高校数据变现，本质是高校数据资源向资本转化的过程，也就是探究将数据资源转化为可量化的资产，进而实现其资本价值。相较于金融、制造等数据领先的行业，高校数据变现还处于初级阶段。数据资产化发展的前提是实现数据在不同企业、产业间的自由流通，核心在于推动数据的经济价值变现[14]。只有当高校的数据资源被有效转化为数据资产，它们才能成为创造收益的有力工具，否则，这些数据不过是一连串无生命的数字。目前高校在数据变现过程中还存在很多问题和困难，如标的物的“无形性”特征增加了科技成果转化的难度，而资产成本核算的不完善、确权管理责任的缺失，以及存续期间管理环节的断裂，进一步提升了转化过程中的管理难度。第一，知识产权管理链条的不完整为某些部门提供了权力滥用的机会，存在部门私自转让高价值专利以寻租获利的情况。第二，高校科技成果转化管理处于逐步规范中，对经办人员的主观判断过于依赖，导致内部管理部门在决策时往往犹豫不决，阻碍了成果转化的进度。第三，部分教师将发明专利低价或无偿转让给关联方以谋取私利，造成专利资产成本的少记或漏记，从而导致成本信息失真，科技成果评估定价困难，高校经济利益受损。第四，部分高校忽视成果转化因素，激励措施不足，对科技成果转化组织建设重视不够，不愿过度介入成果转化。第五，科研人员的维权意识较弱，不恰当的考核机制可能挫伤科研人员的积极性，最终影响高校知识产权资产转化率和资产利用效率。四、高校数据资产入表的实践路径大数据时代对高校数据资产管理工作提出新挑战，构筑一套系统化的行动策略是首要前提，它要求合规管理、评估体系、审计流程与价值变现四方面紧密结合，相互促进，任何一个环节都不可或缺。（一）建立高校数据资产合规管理机制第一，高校应当建立健全数据资源合规管理机制。贯彻执行“统一领导、归口管理、分级负责、责任到人”的基本原则，在事前、事时、事后对数据资源处理过程进行合法、合规、合理三方面的管理控制，强化数据资产管理链条上各环节、节点的信息沟通与数据传输，实时上传下达，做到在数据的采集、加工、治理、开发以及交易等诸多环节和流程中让管理决策落地，以及数据资产的初始计量和后续计量的正确操作。高校可以整理数据资源，构建一个统一的数据资源目录，根据数据资源的实际变化，对其进行定期更新与维护。在完成数据资源识别、梳理工作的前提下，应当对数据资源的治理、应用等进行精细化的规范设计，为充分发挥数据资源价值打下坚实基础。第二，高校应当增强数据资产管理意识。在财务部门内部深刻阐述并突出无形资产管理的战略意义，促使无形资产管理专业人员深入理解并精准掌握数据资产的管理规划、预定目标以及执行流程，以期最大限度地规避由个人主观判断所引致的工作偏差，为实现数据资产的高效率与高水平管理提供坚实的理论及实践基础，进而促进高校数据资产价值的最优化。第三，高校应当提高认识，更新理念，扎实行动。从资产全生命周期角度，深度关注知识产权类资产全过程管理的组织架构、人员配置和管理制度。利用信息化工具，构建以管理制度和内控流程为核心的管理信息系统，确保“制度引导管理”与“管理执行制度”相结合，“业务培育人才”与“人才促进业务”的和谐统一。通过持续改进组织结构、健全制度体系、优化管理流程、培育人才队伍、重塑业务流程等措施，逐步明确知识产权类资产管理的责任部门，界定人员职责，分析管理环节的风险点，并制定相应的防控措施。在确保全局视野、友好协商、有效沟通和信息共享的基础上，加强部门间的协作，建立并执行一个以研发部门为起点、归口管理部门为纽带、转化部门为支撑、财务管理部门为辅助、内控监督部门为保障的全过程管理体系。实现全面重视、全员参与、全程监控和全方位联动，及时识别并弥补管理环节的不足，打造与高校发展战略相契合的高效知识产权类资产全过程管理体系。（二）健全高校数据资产价值评估体系高校需针对各类数据资源特性，构建完善的数据资源价值评估体系，以便准确评估与数据资源相关的经济利益。在此基础上，高校应当尽可能预测数据资源预期为学校创造经济利益的具体途径，从而探索数据资源资产化的实施路径。通过数据合规化、标准化、资产化、市场化的处理，数据要素的价值从无到有，在使用、流通和共享中不断迭代[15]。同时，高校应对数据资源实行全生命周期的管理，通过构建高效的数据治理结构、成本归集和配置机制，对不同数据资源以及它们在各个阶段的成本进行汇总、记录，以便准确地计量数据资源的成本或价值。在此基础上，高校还需要对数据资源的运营和流通机制进行优化，通过数据交易等方式实现数据资源经营收益，保障数据资源在流通过程中的秩序与效率，并促进数据资源价值提升。（三）完善高校数据资产合规审计流程将数据资产纳入财务报表，并不能从根本上解决数据权属问题。此外，在信息披露的要求下，这种行为还会引起权益争议，进而影响到数据财产的稳定。因此，即便数据资产已入账，仍有必要开展数据合规审计。根据《个人信息保护法》等相关法规，合规审计是一项法定要求，执行合规审计是确保数据处理活动合法性和正当性的关键手段之一。通过建立专门针对数据资产的全面审计框架，审计人员可以更好地评估和降低数据资产相关的风险[16]。一方面，合规审计有助于提高数据资源所有权的效力，发现数据处理中存在的动态风险，对数据资源进行全面核查和数据操作策略的调整，以及数据价值增加、减值的检验。另一方面，合规审计也是为了更好地贯彻数据治理的法律法规。通过数据合规审计的开展，可以更有效地支持高校数据资产的入账工作，同时促进高校数字化转型的顺利进行和数字经济的协同发展。（四）探索高校数据资产变现路径高校数据资产变现，即将数据资产转化为实际经济效益，可以从人、货、场三方面探索变现路径。人包括用户生命周期管理、高价值客户库拓展、用户身份需求匹配，货包括产品有效周期管理、产品关联销售分析、增强产品复购能力，场包括关键交易断点提升、行为特征关联分析、核心入口场景拓展。具体变现路径，高校可以采用以下方式：1.商业化利用：将所拥有的数据资源进行加工处理，形成有价值的数据服务，如市场分析、行业研究等，并对外提供；开发基于高校数据资产的数据产品，如教育软件、在线学习平台等，通过销售或订阅方式变现。2.产学研合作：通过与企业、科研机构的合作，将高校的数据资源用于科研和开发，共同开发新产品或新技术；同时可通过将高校的研究成果转化为实际应用的方式（如专利技术、科研成果等），以技术转让、股权投资等形式进行价值变现。3.政府与社会支持：通过主动承接政府项目，提供数据资产支持，提升公共产品的质量和公共服务水平；支持社会组织参与政府项目，提高数据资产利用效率，使财政政策乘数效应得到充分发挥。4.社会捐赠：通过数据资源广泛吸纳社会各界捐款，为高校开展科学研究与教学工作提供有力的保障；帮助高校提升教育质量，改善教学设施及科研环境，推动学术研究与社会服务等方面的发展，从而带动教育事业的发展。5.知识产权经营：将高校拥有的专利授权给企业使用，收取授权费用；或通过出版、发行等方式，利用高校的版权资源获得收益。6.其他：在