农业数据资产入表对于提高农业生产的精准性、增强农业企业的市场竞争力、优化资源配置、吸引投资、支持政策制定、提升国际竞争力、促进可持续发展以及适应气候变化等方面具有深远影响，同时满足了法律合规和风险管理的现代化要求，标志着农业领域向数据驱动和信息化管理的重要转变。本文中的“农业数据”指的是与农业生产、管理和研究相关的各种信息和统计数据。本文旨在研究农业数据资产确权入表的难点，并针对难点提出一些建议。

　　一、农业数据资产入表确权的案例

　　自2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，标志着数据资产正式入表。目前国内已经陆续公布数据资产入表的完成案例。

　　(一)2024年4月25日，德州财金集团“玻璃温室番茄生产数据集”数据资产完成了入表工作，成为全国农业领域入表的首例。这一成就不仅展示了农业数据资产的潜力，也为其他地区农业数据资产入表提供了一个可借鉴的案例。

　　德州财金集团通过对近五年的室内气象监测数据、室内设备监测数据、灌溉监测数据等数万条数据进行分级分类、治理开发等，形成了有助于设施番茄产业标准化高质量生产的“玻璃温室番茄生产数据集，具有极强的行业指导价值。德州新基建投资控股有限公司作为此次入表的牵头单位，联合其产业生态，主要完成对智慧农业大棚的数据资产规划、数据产品开发、数据资产登记、数据资产合规评估等全流程数据要素市场化工作。

　　图1德州财金集团的数据资产登记证书

　　(二)2024年6月7日，吉林省农业综合信息服务股份有限公司完成了“土壤墒情”数据资源入表及数据资产价值评估工作，实现了吉林省首例农业数据资产入表，形成了首份农业数据资产评估报告，打造了首款农业数据产品上架长春数据交易中心。该项业务作为“数据资产化和价值化”在吉林省落地并实践的第一个闭环案例，将全面推广。通过“吉农云”系统，吉林省内11700多个墒情点位的数据被连续发送至平台，经过评定加工后，这些数据的市场价值达到1500余万元。

　　以上案例为农业数据资产的管理、评估和利用提供了实践参考，同时也突显了在数字化时代下，数据资产对提升农业生产效率和推动农业现代化的重要性。

　　二、农业数据资产入表难点

　　随着国家对数据资产入表的大力推进，在数据资产入表的实践中，农业大数据标准不足、数据安全及数据合规、数据资产确权难度大以及会计确认难等难点有待解决。

　　具体包括：

　　(一) 国内农业大数据领域相关标准不足：已发布的农业领域国家标准和行业标准很多,但能够直接指导农业大数据发展的标准和规范较少。

　　1. 数据集成和分析难：农业大数据涉及的数据类型多样，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，且数据来源广泛，如卫星遥感、地面监测、物联网设备等。这些数据的集成和分析需要统一的标准和规范，以确保数据的质量和互操作性。

　　2. 数据交换和共享的障碍：由于缺乏统一的标准，不同地区、不同部门之间的农业数据难以有效交换和共享，形成了数据孤岛。这限制了农业大数据的潜在价值，阻碍了数据的深入分析和应用。

　　(二) 数据安全及数据合规：农业数据的数据安全和合规性是紧密相连的挑战，可以概括为以下两点：

　　1. 数据安全高风险：智慧农业系统中包含大量如气象信息、土壤状况和作物生长等敏感数据，这些数据极易成为黑客攻击的目标或面临泄露的风险。

　　2. 数据收集以及存储的合法性：在农业数据收集过程中，可能涉及到个人隐私、商业秘密等敏感数据，如何合法合规地收集和存储数据是一个挑战。

　　(三) 农业数据资产确权难度大：数据资产的所有权、使用权和收益权的界定存在模糊性。农业数据常常涉及多个主体，如数据收集者、数据提供者和数据使用者，确定各方的权益是一个挑战。

　　(四) 数据资产会计确认难：数据资产的会计确权问题复杂，这不仅与农业数据的多样性、周期性以及受环境因素的影响有关，还涉及到行业内信息化程度、数据管理体系的成熟度以及对数据资产认识和运用的深度。

　　(1) 成本归集的复杂性：由于农业数据来源多样，成本结构差异大，且数据价值随季节和气候条件变化，导致数据资产的成本归集变得复杂。

　　(2) 收入成本匹配的困难：农业数据资产的产出效益随季节和市场条件波动，难以合理匹配成本和收入，影响财务报表的准确性。

　　(3) 资本化与费用化标准的确定：农业数据资产的资本化与费用化决策需要明确的标准，以确定哪些成本应资本化(长期摊销)或作为当期费用。

　　(4) 公共部门数据授权期限的稳定性确认难农业数据的收集和使用往往需要政府的支持和配合，如气象数据、土壤数据等。但政府数据的授权和使用受到政策变化的影响，这给农业数据资产的长期价值评估带来了不确定性。

　　三、建议

　　针对以上的难点对应的建议：

　　(一)构建农业大数据的标准体系

　　1. 加强顶层设计：多部门和多学科人员的参与和合作，对构建农业大数据的标准体系进行全面设计。

　　2. 具体的标准内容：

　　(1) 指导标准：包括国家大数据相关法律、法规、政策以及大数据相关国家标准，为农业大数据标准制定和协调提供依据。

　　(2) 通用标准：涵盖农业大数据基础标准、采集处理标准、管理标准和共享服务标准，这些将为农业数据的收集、处理、存储和共享提供规范。

　　(3) 应用标准：针对农业要素和权属信息、农业生产过程、农业经营、农业管理等特定环节制定的标准规范，这些将直接指导农业数据资产的应用和评估。

　　(二)数据安全及合规

　　1. 数据安全管理：企业应实施多层次的安全措施，包括网络防护、数据加密和访问控制。定期进行安全评估和审计，建立应急响应计划以应对数据安全事件。

　　2. 保障数据合规：企业应遵循数据保护法律法规，对数据进行匿名化或去标识化处理，以及确保数据收集和处理的透明度和合法性。同时，也应建立相应的政策和流程，以便在必要时能够响应数据主体的访问和更正请求。

　　3. 技术应用：利用5G、区块链、物联网、遥感等技术，提高数据的安全性和真实性。

　　(三)保障确权

　　1. 建立农业数据权属框架：推动立法，明确农业数据的所有权、使用权和收益权，建立清晰的权属界定规则。

　　2. 多方协商机制：与行业多方利益相关者协商，通过协商确定数据权属和利益分配。

　　3. 智能合约应用：利用区块链技术中的智能合约来自动执行数据权属和交易协议，提高透明度和效率。

　　(四)会计确认标准化

　　1. 成本归集难题：农业数据资产的成本归集是指将数据收集、处理、存储和维持其安全性过程中产生的成本进行合理分配和记账。这一过程在农业领域面临的独特难点包括：

　　(1) 多渠道成本归集与管理：建立综合成本模型，对卫星遥感、地面监测站、农户报告等不同渠道的数据收集成本进行统一核算和管理，确保成本归集的一致性和透明性。

　　(2) 季节性和气候影响的调整机制：引入季节性调整因素，对不同季节和气候条件下数据的价值变化进行标准化处理，以反映数据资产的实际价值。

　　2. 收入成本匹配难题：企业加强市场调研和分析，建立科学的定价机制，明确收益确认原则和时点，规范合同管理。

　　3. 资本化与费用化区分标准统一难题：国家制定统一的资本化标准，加强企业内部管理和决策，进行风险评估和预测。

　　4. 公共部门数据授权期限稳定性确认难题：企业制定与国家政策和法规一致的指导标准，加强与政府部门的沟通合作，建立备份和应急机制。

　　农业数据资产确权入表是农业数字化转型的重要里程碑，它不仅促进了农业生产的精准化和效率提升，还增强了农业企业的市场竞争力和可持续发展能力。尽管面临标准不足、数据安全的高风险、数据权属界定的不明确性、以及会计确认的复杂性等挑战，但是通过构建农业大数据的标准体系、加强数据安全及技术应用、确立数据权属框架、以及会计确认的标准化等措施，可以有效应对这些挑战，推动农业数据资产的合理评估、管理和利用。这将为农业领域带来深远的经济效益和社会效益，标志着农业向数据驱动和信息化管理的新时代迈进。