数据资产入表联合分析

一、数据要素入表意义:

入表意味着数据从原始资源到经济资产，提升数据资产运营和变 现能力、探索数据财政，重视数据资产挖掘和使用。

华录提出了 1+3+n 战略，易华录致力于数据全生命周期，探索形成了数据资产化理论 体系，面向多位用户持续提供数据资产评估一站式服务、数据资产管理服务和数据资 产场景运营变现服务，形成了专业领域优势。以数据资产入表为起点，确权、交易流通、收益分配还有待深化。

2、财政部印发的数据入表暂行规定明年 1 月 1 日正式实行，暂行规定出台为数据入表奠 定基础，数据资产定价是数据流通交易的关键环节。重视数据要素作用，报告:加快发展数字经济，促进数字、实体经济深 度融合。对创新数据要素开发利用机制提出明确要求。

数据要素入表在宏观、中观和微观层面的意义:

1)宏观:释放数据资产价值，真实反 应经济发展状态。助力高质量发展。

2)中观:培育数字产业，培育繁荣数字生态。建 立数据资产入表机制带动数据产业发展、赋能传统企业转型

3)微观:促进使用，参与 贡献分配，产生财富效应，促进交易积极性，提升数据要素市场化配置。价格监测中心主要职责和相关工作:监测市场价格运行、分析价格走势、提出相关政 策建议，监测大宗商品(1300+)等。中心有 30+年的监测数据。有系统的监测队伍。开展数据要素价格监测、评估定价、数据人才培养探索性研究，交易所、重点企业都 建立了良好的合作关系。正在开展数据要素价格监测、编定数据要素价格指数的工作 方案。

3、数字经济规模:

22 年数字经济规模 50.2 万亿，总量稳居全国第二。占 GDP 比重已经 到达 41.5%。发展数据经济关键工作是推动数据要素的价值化，数据经过采集、传输、 计算、存储和分析等过程，转化为有价值的信息知识成为实际资源、资产和资本在生 产、营销、决策、管理等过程中要发挥更重要的作用。我国不断完善数据要素市场顶层设计。1)22 年 9 月:国资委发文要求 27 年以前实现 所有企业信息化系统国产化替代。2)22 年 12 月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等 4 项 制度。3)8 月 21 日，召开第三次专题学习，总理强调创新数据要素开发 利用机制，不断完善数字经济治理体系。4)财务部《企业数据资源相关会计处理暂行 规定》24 年 1 月 1 日正式使用。

中国企业联会积极开展工作:承接了国资委 23 年度重点研究课题——企 业数据要素确权授权机制、权益保护模式及产权制度和市场体系研究。课题探讨 企业数据要素确权授权、产权保护等，推动企业升值。

4、1)数字经济快速发展促进数据部门、数字企业发展，数据资产逐步积累。大数据中心 19 年成立，全国数据管理机构蓬勃发展，17-20 年数据中心快速诞生。数据资产可能 接近百万亿级的规模，数字经济占国家 GDP 达 41.5%。2)需要新技术和新的服务商:数据资产评估只有传统机构参与不够，数据资源持有机 构可能也不具备响应处理能力，数据需要可靠的存储，存储技术在评估体系中充分发 展。数据评估需要服务商，具备数据可信处理和检验的资治。3)数据评估会催生大量的服务机构:数据资产可以用来质押贷款服务，去年北京已经 有 6-7 家企业通过数据资产评估从银行获得融资。数据资产评估入表会带来大量的市场机会和人才需求。

二、核心观点

1、综论数据资产登记确权和入表

(1)数据价值:使用价值+数据的资产价值 (2)数据分类:一级市场-数据的资源与资产;二级市场-数据的产品和服务 (3)数据资产化的意义:1)企业的数字化转型:1Gartner:数据为企业赋能有 3个阶段数据作为管控手段、数据作为业务驱动力、数据作为企业资产 2)增加数据交易 和供给 3)促进数据资产市场流通 4)增加资产总量 5)降低企业成本、增加盈利 6) 数据资本化-质押、入股、数据信托等/

(4)数据资产化流程(7 步):

1)企业数据资源分级分类治理

确认前提:首要前提是与会计准则中资产的定义相容1构成企业历史信息的反应2与 企业业务相关，对企业未来收益有所贡献3所有权或控制权归属企业，从而保证资金 流入的可能性

2)企业数据登记(实质性审查)

数据资产的权属:

“数据二十条”提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置 的产权运行机制，所有权框架应用于数据确权存在争议;持有权——事实认定，以某 种方式对某种有形或无形物的控制(持有权分为自益持有权和他益持有权);会计意义 上的控制指企业能够任意使用该经济资源，并能获得该资产未来的经济收益。使用权和经营权需具有一定的排他性才能够确认为资产。数据资产登记的第三方核验:登记与真实数据一致、是否重复登记、是否安全存贮 3)质量评估 4)价值评估 5)入表 6)交易流通 7)资本化-质押、数据信托等 (5)数据资产的确认条件判断:1)过去的交易或者事项 2)拥有或控制 3)预期带来 经济利益 4)经济利益很可能流入 5)成本或价值能够可靠计量 (6)需要谨慎的几个问题: 1)数据资产的服务链条和生态:加强监管，有逆向选择问题-好的评估公司价格很高， 价格低的可能只是随便评估，出现乱评价的问题)

2)数据资产泡沫:监管刷单交易 3)数据过度资本化:防止 08 年金融危机问题

4)过度的数据财政:可以推进但是防止泡沫

2、数据资源的确认、计量与披露 (1)必须重视的制度基础背景——会计反应的基本守则、确认条件与计量要求 1)必须重视会计的基本守则:相关性(权衡重要性)、真实性(兼顾谨慎性)、可靠、 完整、清晰、及时、口径一致 2)必须重视会计的确认条件:1符合会计要素定义2与确认对象直接相关的经济资源 很可能流入或者流出企业3与确认对象直接相关的成本或者价值能够可靠的计量 3)重视会计的计量要求:1切实贯彻会计的反应守则2选择切合反应情境的最佳计量 基础以满足确认的准确性3面临计量不确定状况时辅以明晰、准确、完整的附注披露。(2)数据资源的会计确认、计量与披露 数据资源的确认、计量主要依据的主要准则是《无形资产》、《存货》 1)获取数据资源支出的会计确认:形成资产的-分类却认为无形资产或者存货;未形 成资产的-却认为费用计入当期损益。确认难点-“被企业所控制”的技术判断标准 2)数据资源的计量

(3)计量难点:数据资产的虚拟性、共享性、时效性等特点导致价值不好确定。目前 没有针对数据资产的标准估值方法，计量面临挑战。需要完善数据资产的评估计量标 准化工作，统筹数据交易所、数据应用场景龙头企业、数据服务商、IT 技术应用服务 厂商等产业链多方的实践经验，实现数据资源价值分类评估。

三、联合解决方案发布 (1)数据资产评估入表政策:

(2)数据要素化趋势下数据资产评估和入表面临的机遇和挑战

企业数据资源评估入表，不仅是对国家政策的响应和市场趋势的追随，更是数据要素 化趋势下必然发生的重要环节，解决数据要素流通市场关于数据的质量和价值科学度 量以及定价等问题，促进数据要素价值流通。机遇:数据管理水平的提升、财报和资本力优化、数据要素业务拓展 挑战:数据治理能力不足、数据准确性和质量欠佳、数据泡沫出现的隐藏风险

(3)数据资产评估的实施路径:数据摸牌-数据资产盘点-数据治理-数据登记确权， 最终形成数据质量的评价和资产评估测算 (4)入表确认实施路径:入表咨询-数据治理-资产确认-价值计量-终止确认 (5)入表服务生态联盟体系 包括可信储存、数据合规、质量评价、会计审查、数据资本化、安全监管、数据治理、 价值评估、登记确权、数据交易等服务。

(6)企业侧-企业数据资产入表与价值流通:分为数据资产内循环和数据资产外循环

(7)政府测:公共数据价值评估与授权运营

公共数据价值评估是公共数据资产化价值化的重要前提。也是公共数据授权运营机制

良性运转的重要保障，然而公共数据价值评估难度较大，需要进一步完善评估方式方 法，不断探索实践完善。政府(数据资源汇聚):授权运营阶段价值评估，政府对公共数据资源进行评估，明确 授权给运营公司的数据资源的价值可作为运营公司数据资产入表的参考。运营公司(数据一级治理开发):分授权运营更多学习资料加V:JYLJS831阶段价值评 估，运营公司对部分治理后的 数据资源进行评估，明确分授权给数据服务商的数据的 价值，可作为数据服务商数拒 资产入表的参考。数据服务商(数据产品挖掘):数据产品化阶段价值评估，数据服务商对其加工挖掘后 的数据产品进行评估，明确生产数据产品的价值，作为提供服务和交易的价格参考， 同时可作为其数据资产入表的参考。

(8)数据财政:数据流转路径及财政收入路径

直接收入:数据出让金+间接收入:数据产业税收

(9)数据确权登记平台“易证”产品体系

(10)数据资产质量评价模型“易评”产品体系

四、联合体主旨报告

1、数据资产评估服务数据资产人表路径

(1)数据资产评估要点

1)《资产评估法》程序要求: 二十五条:1)内容:评估专业人员应当根据业务的具体情况，对评估对象进行现场调 查、收集权属证明、财务会计信息和其他资料并进行核查验证，作为估值的依据(数 据资产权属的何查、数据资产的存在性何查、数据资产的质量核查、成本何查、应用

情况核查); 2)说明:数据资产权属核查、数据资产存在性核查、数据资产质量核查、数资产成本 核查、数据资产应用市场核查 二十六条:1)内容:评估专业人员应当恰当选择评估方法，除依据评估执业准则只能 选择一种评估方法的外，应当选择两种以上评估方法，经综合分析形成评估结论，编 制评估报告。2)说明:成本路径、收益路径、市场路径 (2)《以财务报告为目的的评估指南》相关要求:

(3)《暂行规定》相关要求

(4)实践中存在的问题

企业需要培训、企业需要专业服务、缺乏系统性解决方案、缺乏系统性服务模式。

(5)数据资产入表解决路径:建设联合体规范服务体系和标准

1)数据资产权属及合规:规范的登记机构、律师专业工作 2)数据资产盘点及界定:数据资产探查、盘点手段、数据资产管理 3)数据资产质量评价:数据资产评价标准、数据资产评价机构 4)数据资产价值确定:专业资产评估机构 5)账务处理及披露:会计师、财务人员

2、企业数据资产入表——“脚踏实地”的应对方案

暂行规定的适用范围:符合资产定义但是不满足确认条件，尚未入表的数据资源。暂行规定适用于所有执行企业会计准则的企业和单位，不涉及对现有会计准则体系的 原则性突破，也没有提出有关资产确认和计量的新条件和方法。基于历史成本的计量基础，数据资源的价值短期内不会完全体现在资产负债表中; 数据资产入表路径五步法:

1)合规与确权

数据产权三权分置:数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权 对应数据合规梳理五个维度:包括数据来源、数据内容、数据处理、数据管理、数据 经营五个维度需要符合相关法律法规规定。

2)有效治理和管理

3)预期经济利益的可行性分析

4)相关成本的合理归集与分探

5)列报与披露

3、数据资产评估入表对企业的法律意义

数据从立法和司法上的定义是不同的。立法层面国家层面给了数据三大支柱安排:数据和物权、知识产权有关联又不统一。数据三大支柱权力是来源者的权利、加工使用的权利和数据衍生品的经营权。这个核 心权力不能和物权完全挂钩也不能和知识产权完全挂钩。

数据的三大核心权力， 物权和知识产权的核心区别:1)物权包括占有、使用、收益、处分。知识产权行使的 是人身权力和财产权力。数据权力本升是一个独立的法律性质。2)物权的所有权没有

时间限制，著作权人去世后还有 50 年的保护期，商标权和专利权保护期有限。数据保 护权力不同，有的没有时间限制，有的数据授权还可以进行撤销，权限是可以变动的。数据在适用法律要不停的参照，数据更加符合存货，可能更适用物权来保护;无形资 产入表可能按照商标著作权进行保护。刑事上，数据单列进了计算机相关，完全独立出物权和知识产权。数据不能用现有法 律体系去解释，未来会有属于数据的法律体系提供出来。数据有据三确的体系:这个体系包括三个部分是数据的有据确权、数据的有据确制和 数据的有据确值，但是这三个部分是不能分割的。做数据有据三确的时候，发现单个 去完成一项任务的时候，你会出现很多的后遗症。1)数据有据确权——数字资源向资产的转变，特定主体的合法拥有或者持有，涉及数 据资源的归属，根据数据实际情况和数据使用目的出具法律意见书。2)数据有据确质——数据资源经过分类筛选，根据不同的要素标准提取不同的子库， 根据数据质量要素、成本要素和应用要素等标准出具数据质量评价报告。3)数据有据确值——确权和确质后的数据资源转变数据资产，关系企业对外合作、投 融资等经济活动，根据数据质量要素、成本要素和应用要素等标准出具数据质量评价 报告。来自网络仅供参考。