数据资源的会计分类与资产确认，在根本上影响和决定着数字经济的核算与计量，对于规范和反映数字经济具有基础重要性。基于未来现金流分析提出会计政策建议，以弥合分歧，提供通用概念框架，更好捕捉数据资源的经济实质和推动“数据资源会计准则”的相关工作。
财政部于2023年8月21日印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），要求自2024年1月1日起施行。《暂行规定》明确了适用范围和数据资源会计处理适用的准则，以及列示和披露要求，提供了企业数据资源会计处理的初步规范，但并未对数据资源的分类、确认、计量等会计处理活动做出解释。
学术界和企业界对于何为数据资源、哪些数据资源可以入表等问题的意见不一、做法多样，当前面临较多挑战。数据资源的价值难以量化，会计核算的计量基础尚不明确，“不愿入表”“不会入表”问题比较突出。解决这些问题的关键在于，分析各类数据资源的业务属性和现金流量特征，并以此划分数字化资产类别和规范会计核算。以下基于对十余家重点企业长达两年的观察、交流和实地调研，提出关于企业数字化资产的通用分类模型、资本化条件及确认原则，作为我国自主会计知识体系中数据相关经济资源会计核算方法的一个构想。
鉴于数字经济的复杂性，数据资源更应被看作全部数字化资产的集合和统称，而非看作单一的资产类别。分类管理有助于理解各类数据资源的特性和用意，以更好地推动数实融合和数字经济发展。
人们常以为数据资源是指企业生产经营管理过程中沉积而成的原生数据及衍生品，这只是狭义的数据资源。受益于生产、经营、管理、运营、交易、消费、出行、医疗、教育、社会等人类全部活动的数字化，文本、图片、音频、视频等多源异构的数据正在积聚并呈爆发式增长。另一方面，这些数字化数据不可能脱离其他类别的数据资源而单独发挥价值。事实上，当前的会计处理正在指向广义的数据资源。它包含数据基础设施、数字技术应用、数据（数据集）、模型与算法等多种类的数字化资产。
除了数据类别，广义的数据资源还包括用于存储和传递数据的数字基础设施（平台类），以及用于计算推理的算法模型（模型类）。数字化数据、数字化平台、数字化模型，它们构成了数字经济的三个基本要素。三者的依存关系形同工业经济下的劳动对象、设备设施、工艺流程。管理人员以数据基础设施作为工作平台，利用算法模型，分析处理数据得到各类应用。就如同在工业经济下，生产人员遵循工艺流程使用设备设施加工物料使之成为产成品。这两种经济形态的运行逻辑具有同一性，资产类型也存在对应关系。
以下从业务逻辑出发，解释各类数据资源的现金流量特征。它们分别是：一是既无直接收益也无直接现金流入的数字化资产类别；二是仅限一次易的数字化资产类别；三是仅限一次易但有后续现金流入的数字化资产类别；四是可产生重复收益现金流入的数字化资产类别。
数字类基础设施。这类数据资源与企业自身的生产、管理、运行等投资性活动紧密相关。它们几乎不对外交易和不直接产生现金流入，因此划分为数字类基础设施。数字类基础设施是生产数据商品、提供数据服务和强化内部管理的技术底座，使用寿命预计在5～10年。数字类基础设施包括企业联盟链、数字化平台、数据中台、各类应用系统等。
定制类云技术服务。数字技术项目是指数字科技公司按委托方要求进行开发的B端和C端的数字化平台。这类数字化平台往往部署在云端，而非线下软件，有较强的资产专用性和较高的价值可实现性。交易特点是单次交易，还可能有后续服务。若是多家企业共同委托的某项数字技术定制，就还会涉及共有资产。
线索类模型与算法。在企业管理、网络设施、政务管理的数字化平台中生成和聚合的数据，需要采用各种统计分析工具对内在关系进行分析、提取和知识化。这些分析工具就是线索类模型和算法，也可以是人工智能的模型和算法。与线索类模型与算法相关的收入，属于服务性收入，典型应用场景是互联网企业的业务投放和广告投放。
标准类数据产品。在企业管理、网络管理、政务管理中，生成的数据和合成数据属于数据资源，基于统计分析工具得到的关系结构、知识图谱、特征、报表属于数据产品。数据类经济资源可以“数据集”调用的方式向外界输出信息和知识。采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工处理后的标准化数据产品，可以无限次交易。数据集和数据产品是数据要素市场化的基本交易标的，其现金流量特征都是重复性现金流入，企业持有目的都是他用和出售......
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