今年政府工作报告提出，发展新质生产力，深入推进数字经济创新发展。数据作为形成新质生产力的优质生产要素正受到前所未有的重视。充分释放数据要素价值，激发数据要素的乘数效应，是促进全要素生产率不断提升，赋能新质生产力发展的关键举措。

2024年6月16日，在由CIO时代主办、新基建创新研究院作为智库支持的“基于数据要素的新质生产力——科技至卓 同行至远 | 2024 CIO百人会高峰论坛”主论坛上，软通动力高级咨询经理董新刚带来了主题为《数据要素驱动下的数据资产入表》的精彩分享。

董新刚

软通动力高级咨询经理

金句：

价值的实现是数据要素资产化的终极目标。数据产品作为一种新型资产类别，其交易能力的增强为企业创造了额外的价值增长点。为了最大化数据资产的价值，企业必须提升数据收集、存储、分析及安全保护等环节的管理能力，从而提升企业的核心竞争力。

以下为主题演讲的精华内容，经编辑后的文字实录：

2020年我国印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据列为第五大生产要素，地位比肩土地、劳动力、资本、技术，这标志着新经济时代的开启。近年来，国家层面对数据高度重视，通过一系列政策、法规和管理规章，为数据要素的发展提供了明确的指引和强大的推动力，也为数字经济高质量发展提供了注入了新活力。

数据资产化：推动数字经济的创新与发展

在数字化浪潮的推动下，数据已成为国家发展的关键要素，数据资产化的重要意义不言而喻，其实施路径对我国数字经济发展产生着深远影响。

数据资产化是将数据资源转化为具有经济价值的资产的过程。根据国家信息技术服务的数据资产管理要求，数据资产应具备三个基本特征：确定的权属关系、可计量性以及能够为企业带来预期的经济效应。

数据资产化的路径可概括为三个阶段：数据资源化、数据产品化和数据资产化。在数据资源化阶段，企业需对内部和外部数据进行加工处理和管理，形成数据商品，即数据产品。数据产品化阶段，数据产品通过交易转换，实现其价值，完成向数据资产的转变。

当前，我国在数据要素的推动上已取得显著进展。据统计，目前已有226个省市级的地方政府建立了数据开放平台，这些平台支撑着数据共享服务的能力。此外，全国已成立约49家数据交易机构，为企业提供了数据交易服务，这为数据要素的流通和价值实现奠定了基础。目前，已有77家企业完成了数据资产入表的工作，这意味着数据资产化在我国已取得初步成果。预计在未来，我国整个数据要素能力将达到10万亿规模，这为数据资产化提供了巨大的发展空间。

数据资产入表四个维度

数据资产入表全面理解的基础主要分为四个维度：政策法规解读、数据资产化过程、资产入表路径以及入表的价值分析。

从政策法规的角度来看，自2019年数据被正式认定为生产要素以来，财政部于2023年发布了关于数据资产管理会计处理的暂行规定，这标志着我国数据要素产业的元年。这不仅是对数据要素地位的确认，更是对数据资产化路径的明确指引。

数据资产化过程是一个系统工程，涉及数据资源的识别、加工、管理和交易等多个环节。这一过程需要我们对数据进行深入治理和加工，以确保数据的质量和价值得到充分体现。

资产入表路径是实现数据资产价值的关键一步。通过将数据资产正式纳入企业的资产负债表，企业不仅能够更准确地反映自身的财务状况，还能够通过数据资产的交易和运营，实现价值的增长和转换。

资产入表的价值分析是评估数据资产入表对企业乃至整个经济影响的重要环节。数据资产的入表不仅能提升企业的融资能力和市场竞争力，还能促进企业的数字化转型和创新发展。

数据资产入表的3大挑战及应对策略

目前而言，我国数据资产入表过程中面临以下三方面大的挑战：

首先，数据确权问题。由于数据流通和生产过程中涉及多方主体，涉及在整个的流通和生产过程中各环节中的方方面面，要去确定它整体的所有者、使用者、管理者、经营者，具有一定难度。

其次，数据认定问题。数据在流通过程中，会有很多新形态且不断演变，进行数据组合、加工、拆解等一系列动作以后，会将原有的数据转变成新形态，所以此时很难去进行数据追本溯源。

第三，数据价值的计量。数据的核心价值是创造和确定，而由于它会随着市场发展而变化，且在用户不同场景、不同产品在不同应用需求下，其价值定位会发生变化。同时，数据往往与其他资产（如固定资产、无形资产）紧密关联，因此如何从这些资产中分离出数据价值，并确保在计量过程中不发生重复计算，如计量标准和方法上依旧是个大挑战。

数据资产入表对于推动国家数字经济发展的重要作用，但数据资产入表是一个复杂的过程，涉及多个方面的考量。面对以上难点，我们需要积极找出应对方案，需要识别和筛选适合入表的数据资产，这要求对数据的价值和需求有深刻理解。在有限的条件下，企业必须明确数据资产的范围和价值点，以确保入表活动的有效性。

数据资产入表流程+三大核心价值点

数据资产的管理和定价

数据资产化管理是入表流程的第一步。通过数据治理活动，企业构建数据资源和资产目录，确立产权登记，并明确权属关系。接下来，数据的价值需要通过合理的定价策略来体现。目前，成本法因其易于理解和接受而被广泛采用。而收益法和市场法则因预测难度大和主观性强，尚未得到普遍认可。

资产登记与交易流程

资产登记是入表过程中的关键环节。涉及数据持有权、经营权和使用权的全面登记，以获取产权登记证书。随后，企业通过资产登记平台完成登记，并进行合规确权。数据交易流程包括身份认证、数据产品挂牌、交易合约签订，直至获得交易凭证。

会计处理与资产认定

会计处理是数据资产入表的最终环节。初始阶段，采用成本法对数据资产进行核算。进入常态化运营后，根据具体情况选择成本法、市场法或收益法进行后续计量。财政部对数据资产入表有明确指导，将数据资产认定为存货或无形资产，以适应不同的会计分录需求。

数据资产入表不仅能为企业带来直接的交易收益，还能提升企业的商誉和信誉价值，从而获取更多的融资渠道。

数据资产入表最终的核心价值点，主要在以下三个方面：

一，提升融资能力。企业在数据资产入表完成后，对企业自身的信任价值，包括商誉各方面都有着很大的提升和助力。数据资产入表过程中的一系列确权合规性审查以及相关动作，本身就是对于企业自身实力、能力以及价值的附加提升，因此可以帮助企业更容易获得融资能力。

二，强化交易能力。在整个的交易环节当中，数据资产入表不仅能够实现企业内部的整个收益增加，更多的是能够在企业管理过程中去推动全方位的资产运营管理，组织结构变革以及流程规范化，因此以上一系列的相应举动，更多是在强化企业的综合方面以及其经营管理能力。

三，经营决策。在一些结构产业化能力包括市场竞争力、核心能力方面会有更大的提升。因为通过数据资产的一系列活动，企业本身的整体构建能力得到了较大的转变，整体完成数据资产入表，企业在整个数字化转型道路上其实会有很大的转变，进而推动了企业本身的经营决策能力。

★ 结 语 ★

数据资产入表是企业数字化转型的关键步骤，它不仅优化了企业的财务管理，也为国家的数字经济发展贡献了新的动力。面对挑战，企业需要不断创新和完善数据资产管理流程，以实现数据资产的最大价值。

随着“数据要素×”三年行动计划(2024—2026 年) (征求意见稿) 的推进以及数据资产入表实践的深入，我们有理由相信，数据资产入表将在我国全国范围内得到更广泛的应用和认可，企业也能够更好地利用数据资源，共同推动我国数字经济的高质量发展的美好未来。