从前往后看都是困难，都是不确定性，从后往前看都是机会，都是确定的答案。那么从未来看现在，数据资产一定是一个确定的方向。

数据作为数字经济发展的关键生产要素，蕴含着巨大的经济价值与社会价值。庞大的数据要素市场规模急需激活。

2023年9月国家发改委价格监测中心透露，初步测算我国企业数据要素支出规模约为3.3万亿元；若将数据资产评估、质押、融资等衍生市场同时考虑在内，整体规模可能超过30万亿元。

中信证券预计数据要素市场规模有望在2025年迈向2000亿元新台阶，并于2030年突破万亿元。2023 年 10 月 25 日，国家数据局正式揭牌，预示着“十四五”开启了逐浪数字经济的新征程。

中国数据要素流通市场在“十四五”期末将达到万亿元的规模（张利娟，2023），这是一个巨大蓝海，建立数据登记确权、评估计价和资产入表的政策“闭环”，激活万亿数据资产，是开启这一蓝海的金钥匙。

数据资产入表是数据资产价值化的闭环之举，将企业数据资产以会计科目和货币化形式呈现，将推动企业数据资源向数据资产转变，形成规范的数据资产开发、运营和管理体系，提升企业数据治理能级。

第1章 引言

什么是数据资产入表？

数据资产入表是指将数据确认为企业资产负债表中的“资产”一项，即数据资产入资产负债表，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。这一概念的提出和实施，标志着数据资源的经济价值得到了正式的认可和体现。

1.1 基本概念

数据：以电子或其他方式记录的信息，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

数据资源：能为企业带来价值的数据集合，包括原始数据和加工后的信息。

数据资产：企业合法拥有或控制的，能带来经济利益的数据资源。

数据治理：提高数据可用性、质量和安全性的活动集合。

数据产品：以数据为主要内容和服务的产品，包括数据采集、处理、分析等全域价值链上的相关技术平台和工具服务。

数据资产评估：评定和估算数据资产价值的专业服务行为。

1.2 数据资产入表的政策依据

企业数据资源相关会计处理暂行规定：规范数据资源的确认、计量和披露。

数据资产评估指导意见：提供数据资产评估的指引和规范。

1.3 数据资产入表的实际需求和现实挑战

由于数据资源具有多种形式、多次衍生、价值易变和零成本复制等特点，因此在将数据资产纳入财务报表时，相关的确认和计量过程较为复杂。

由于企业对数据资产入表的路径理解不足，各部门协同难度大。需要业务、财务、IT部门的专业人员共同理清数据生产链路，建立畅通的企业内部各部门协同关系和实现路径规划，对企业而言，难度很大。

1.4 数据资产入表的基本原则、参与主体和流程路线

基本原则包括合法合规、谨慎性和商业秘密保护。

参与主体涉及：

①企业内部部门，决策机构、数据部门、财务部门、IT 部门、业务部门。

②外部机构，数据交易机构、数据治理机构（数据商）、律师事务所、会记师事务所、数据资产评估机构、银行金融机构等。

流程路线包括数据资产管理、登记确权、数据流通交易及金融化、会计核算处理。

第2章 数据治理

2.1 数据溯源

数据溯源是追踪数据历史变化的过程，包括标注法、反向查询法和双向指针追踪法。

2.2 数据权属

数据权属，也被称为数据产权，涉及所有权、使用权、收益权等，需通过法律制度确定归属。

2.3 数据质量

数据质量管理包括准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性。

数据质量存在问题，就需要采取相应的措施进行改进。主要包括数据清洗、数据标准化、数据转换等操作，以消除数据中的错误和不一致，提高数据的质量。

2.4 治理方案

数据治理旨在提高数据质量、促进数据一致性和集成、加强数据安全和隐私保护、支持合规性和风险管理、提升决策效能，以及提升数据资产的价值，实现数据驱动决策和业务创新的目标。

其中主要包括治理组织的建立、制度的建设、治理工具的使用以及数据治理过程的方法论。

2.5 数据应用

数据应用场景包括电商、智慧城市、医疗、传媒、安防、金融、通讯、教育、交通、企业、社交网络、物联网和游戏开发等。

2.6 数据产品

数据产品设计以数据为主要目标的产品设计，涵盖了数据的收集、处理、分析和展示等多个环节，旨在帮助用户更有效地利用数据进行决策或执行特定任务。

数据产品设计遵循互联网产品设计的基本方法，同时兼具数据挖掘的方法论，从业务目标、数据指标、价值展现三个核心环节不断深入，循环迭代。

2.7 数据安全

数据安全包括标准与策略、威胁因素、安全制度、安全技术和合法合规检测。

第3章 数据资产评估

3.1 数据资产评估的概念

数据资产评估是评定和估算数据资产价值的专业服务行为。

3.2 数据资产评估需求

包括数据资产转让、使用许可、出资、企业兼并重组、质押融资、企业清算或司法重整、财务报告和资产证券化等。

3.3 价值类型

包括市场价值和市场价值以外的价值类型，如投资价值、在用价值和清算价值。

3.4 数据资产评估方法

包括成本法、收益法和市场法，考虑数据资产的特征和影响因素。

3.5 数据资产评估过程

包括前期准备、现场调查、质量评价、市场调研、评定估算和出具报告。

第4章 合规与确权

企业原始数据来源一共可分为三个渠道，公共数据开放或授权、系统生成、交易市场采购，这三个渠道通过简单的清洗、加工生成的成果，可称为数据资源。

数据资源在企业投入实质性加工或创新性劳动后形成的成果，可称为数据产品，数据产品可对内使用、共享或开放，也可对外交易。

针对数据资源的确权主要需要解决数据来源的合法性。而针对数据产品的确权主要需要解决数据可交易性合规审查。

4.1 数据资产的确权报告

涉及数据来源合法性审查和数据产品可交易性合规审查。

4.2 数据资产的登记行为

包括数据资源登记和数据产品登记，是数据资源持有权确权的关键途径。

第5章 数据交易

5.1 数据交易市场分类

分为场内交易和场外交易，场内交易通过数据交易所或交易中心进行。

5.2 数据交易流程

包括注册认证、登记挂牌、产品订购、合约评估、产品交付、交易结算和记录归档。

5.3 数据产品交易凭证

作为交易的直接证据，包括合约信息、合约评估信息、数据交付记录和资金支付记录。

第6章 成本的归集与分摊

6.1 成本构成

数据资源成本包括获取成本、加工成本、储存成本和管理成本。

6.2 会计确认和计量

涉及存货和无形资产的确认与计量，以及非资产类数据资源的规定。

第7章 列报与披露

7.1 列报

根据企业会计准则和《暂行规定》要求，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。

7.2 披露

包括强制披露和自愿披露，涵盖无形资产和存货的数据资源相关信息，以及其他相关信息。