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发布日期：2025-02-10 04:46 点击次数：188

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一、数据资产化的界说

1.1 数据资源与数据资产的辞别

1.2 数据资产化的意思

1.3 数据资产升值模子

二、企业数据资产化的达成旅途

2.1数据资源化阶段

2.2数据资产化阶段

2.3数据资产运营阶段

三、数据资产入表开启企业价值重构

3.1上市公司数据资产入表概览

3.2数据资产入表重构企业价值

四、结语

正文

跟着数字化转型的深入发展，数据已成为企业乃至国度竞争的新焦点。数据资产化行动数字经济的环节组成部分，对促进数据价值畅通、推动数字经济高质地发展具有遑急意思。

本薪金将在叙述数据资产化的界说、意思的基础上，探讨数据资产化的实践旅途以及对企业价值重估的作用。

一、数据资产化的界说

1.1 数据资源与数据资产的辞别

在数字化期间，数据资源的阛阓化旅途波及将原始数据缓缓改造为数据资产的过程。这个过程包括数据资源化、数据家具化、数据资产化和数据本钱化四个阶段。数据资源与数据资产是两个鄙俚被说起的观念，它们之间存在着赫然的各别。

数据资源指的是企业或组织在运营过程中产生的原始数据，这些数据鄙俚是未经加工和分析的。数据资源化的办法是进步数据质地，将这些散乱无序的原始数据调遣为有一订价值的数据资源。这一过程波及到数据的清洗、整合和规范化，使得数据不错被进一步分析和利用。

数据资产则是指经过深入分析、加工和治理后，具有明确使用场景和价值的数据。数据资产化的办法是通过数据分析、数据编排、数据治理等关节，将数据资源改造为有明确使用场景、价值更高的数据资产。这一过程不仅包括时期层面的加工，还包括对数据的生意价值的挖掘和达成。

数据资源更侧重于原始的数据和信息的联合，而数据资产则是从这些数据中经过加工、不断和价值达成后，疏漏为企业带来经济利益的资产。数据资源的阛阓化旅途是一个缓缓升值的过程，从数据资源化到数据家具化，再到数据资产化，最终达成数据本钱化。数据走动则是这一皆径中达成数据资产价值调遣和畅通的环节关节。通过这些过程，数据资源被改造为疏漏为企业和社会带来明确经济价值的数据资产。

1.2 数据资产化的意思

数据资产化是数字经济的遑急组成部分。在数字经济中，数据被视为一种遑急的坐褥要素，其价值的达成和畅通对经济的发展具有遑急意思。数据资产化通过提高数据的价值和流动性，促进数字经济的发展，从宏不雅到微不雅，都对经济发展和社会高出具有深远影响。

1.2.1 宏不雅角度：促进数据价值畅通，推动数字经济高质地发展

数据资产化是数据本钱化的前提条件。在宏不雅层面，数据资产化有助于构建一个愈加通达和互联的数据阛阓，促进数据资源的合理树立和灵验利用。通过数据资产化，不错提高数据的流动性，裁减走动成本，从而推动数字经济的快速发展。

通过数据资产化，不错提高数据的利用效率和价值，从而推动经济的革命和转型。此外，数据资产化还不错促进数字经济的可持续发展，通过优化资源树立和提高坐褥效率，达成经济的绿色发展。

1.2.2 微不雅角度：重估企业价值

在微不雅层面，数据资产化对企业价值的重估具有遑急意思。数据资源型企业和数据驱动型企业的数据资产价值将得以浮现和重估。这些企业通过数据资产化，不错更好地挖掘数据的生意价值，提高企业的竞争力和市景色位。

数据资产化使得企业的数据资产愈加透明和可量化。通过数据治理和规范化，企业不错更准确地评估其数据资产的价值，从而提高企业的举座价值。这种价值的进步不仅体现时财务报表上，也体现时企业的阛阓竞争力和品牌影响力上。

数据资产化不错提高企业的运营效率。通过数据分析和优化，企业不错更灵验地不断其业务经由，裁减成本，提高效率。此外，数据资产化还不错促进企业的革命。企业不错通过对数据的深入分析，发现新的生意模式和阛阓契机，从而达成业务的革命和转型。

数据资产化不错激励企业加大研发干与。在数据驱动的生意模式下，企业需要继续地对数据进行分析和挖掘，以发现新的生意价值。这就需要企业干与更多的资源进行数据的研发和革命。数据资产化使得企业愈加醉心数据的价值，从而快乐干与更多的资源进行数据的研发。

数据资产化还推动企业加大数据购买需求。企业在加大对数据研发和革命的同期，也需要购买更多的数据以救助其业务发展。这种干与和购买需求的增多，将进一步推动数据资产化程度，酿成良性轮回。

1.3 数据资产升值模子

数据的价值到底是若何达成的？这个问题看似浮浅，却困扰了很多企业和组织。数据是有价值的，其价值在数据的使用中得以达成。浮浅来讲，数据的价值有两种达成方法：一是通过为业务赋能，相对应的是DIKW金字塔，比如利用数据来降本增效、精确营销等，这是传统的方法，数据的价值是通过赋能业务盘曲达成的；二是通过数据资源入表和数据走动，相对应的是DRAC金字塔，数据通过数据资源、资产和本钱化来达成其价值。

（1）DIKW模子

DIKW模子，即数据-信息-学问-贤达模子，在DIKW金字塔体系中，每一层都建立在前一层之上，并赋予更高的价值和意思。位于金字塔底部的是原始数据，这些未经加工的事实或数字是构建一切的基础。当数据被处理并赋予陡立文之后，便酿成了信息——比如万般薪金、统计图表等。进一款式，通过对信息的贯通与分析，东谈主们疏漏从中提真金不怕火出学问，这是对特定主题深刻默契的收尾。而金字塔的尖端则是贤达，它代表了应用学问不断问题的才调，包括通过东谈主工智能达成的高度智能化应用。

DIKW模子中，数据如故专注于组织里面价值的达成，因此数据的价值是一种盘曲的价值，即价值不不错径直被货币化度量，必须要通过对业务收尾的促进来达成。

尽管全球列国均默契到数据的遑急性，但在利用方式上存在各别。以好意思国为例，其对数据的利用是死守了DIKW这个金字塔，最终是数据和AI结合。浮浅讲，好意思国醉心数据是为了All In AI。

（2）DRAC模子

和DIKW的AI导向不一样，DRAC模子是为了数据资源入表和数据走动，以及终末的数据本钱化运作。这个体现了数据的径直价值，亦然我国现时要点发展的标的。

与DIKW类似，DRAC模子也分为四层。最基层是行动原始材料的数据（Data），指的是企业原始的、未加工的数据联合，是客不雅事实或事件的纪录；再往上是资源（Resource），是指经过整理和加工的数据资源；第三层是资产（Asset），到这一层，数据资源通过入表或者走动等成了企业的数据资产；最表层是本钱（Capital），指的是数据本钱的运营。

Data Monetization（数据货币化）这一观念的初度建议是2013年的9月，DAMA海外的现任主席Peter Aiken出书了《Monetizing Data Management: Finding the Value in your Organization's Most Important Asset， First Edition》，初度建议了“数据货币化”的观念。

2019年，基于DAMA的业务车轮图，DAMA大中华区主席汪广盛和Peter等初度提到了DRAC，并依照DIKW，画出了DRAC三角金字塔图。DRAC模子和我国的数据要素表面有内在的一致性，且相比相宜践诺的职责和发展程度。

汪广盛暗意，DIKW模子提供了贯通数据价值端倪的基础框架，而DRAC模子则在此基础上进一步细化了数据资产的不断和升值旅途。在践诺应用中，企业不错结合自身情况和发展阶段，以DRAC模子为素养，纯真构建全面的数据资产不断框架，以更高效地挖掘和利用数据的潜在价值。

二、企业数据资产化的达成旅途

数据资产化的达成，不错分辨为三个主要阶段：数据资源化阶段、数据资产化阶段和数据资产运营阶段。在数据资源化阶段，企业通过数据获取、清洗、预处理和规范化等样子，将原始数据改造为高质地的数据资源。在数据资产化阶段，企业通过数据治理体系构建、数据家具开发与革命、成本归集与管帐处理、订价与估值等样子，将数据资源改造为具有明确使用场景和经济价值的数据资产。在数据资产运营阶段，企业通过数据走动机制与平台、数据本钱化旅途与策略等方式不断和运营这些数据资产，达成其经济价值。

2.1 数据资源化阶段

2.1.1数据获取

数据获取是数据资源化阶段的第一步，波及从企业里面系统和外部来源采集有价值的数据。正确和全面的数据获取是确保数据质地和后续分析灵验性的环节。

（1）里面数据获取

业务系统数据：典型的企业不断系统包括ERP、CRM、SCM等，这些系统中产生的走动数据、客户数据、供应链数据是企业运营的中枢，反应了企业的践诺业务情况和阛阓动态。

日记数据：如服务器日记、应用日记、用户行动日记等，纪录了系统运奇迹态、用户交互行动等详备信息，对于分析用户俗例、优化家具功能具有遑急价值。

里面文档与学问：包括企业里面的薪金、会议纪录、培训贵府、专利文献等，这些口角结构化数据的遑急来源，蕴含了企业的学问资产和训诫积蓄。

（2）外部数据获取

阛阓与行业数据：通过购买第三方商量薪金、参加行业会议、订阅行业资讯等方式获取的阛阓趋势、竞争敌手分析、消费者行动等数据，有助于企业把抓阛阓动态，制定竞争策略。

公开数据源：如政府公开数据、社交媒体数据、公开的汇注爬虫数据等，这些数据天然可能较为零落，但经过整合和分析后，时时能为企业提供新的知悉和契机。

勾通伙伴数据：通过与业务勾通伙伴的数据分享或交换，获取互补的数据资源，如供应链陡立游的数据、客户分享数据等，有助于进步供应链的协同效率和客户怡然度。

在获取了表里部数据之后，企业还需要进行数据整合的职责，将来自不同来源、不相似子的数据进行调遣、归并和规范化，以酿成调处、高质地的数据集。这一样子对于排斥数据冗余、不断数据冲突、进步数据质地至关遑急。通过数据整合，企业不错构建一个全面、准确的数据基础，为后续的数据治理、家具开发和运营提供有劲救助。

2.1.2数据清洗、预处理及规范化

数据清洗、预处理及规范化是确保数据质地、进步数据分析效果的环节关节，它径直决定了后续数据治理、家具开发以及运营职责的效率和准确性。

（1）数据清洗：数据清洗的目的是去除数据中的诞妄、额外、类似或无关的信息，以确保数据的准确性和一致性。清洗过程包括但不限于缺失值处理、额外值检测与处理、类似值处理等。

（2）数据预处理：数据预处理是对原始数据进行一系列调遣和加工，以使其更恰当后续的分析和建模。包括数据类型调遣、数据归一化/规范化、基于业务贯通和数据分析的特征工程。

（3）数据规范化：数据规范化是确保数据在不同系统、不同部门之间具有一致性和可比性的遑急妙技。它波及数据样子调处、数据定名表率、数据字典建立等。

通过这一阶段，企业不错赢得干净、整皆、高质地的数据集，为后续的数据治理、家具开发、运营以及高档分析职责奠定坚实的基础。同期，这一过程也有助于减少数据诞妄和偏差，提高数据分析的准确性和可靠性，从而为企业决策提供愈加有劲的救助。

2.2 数据资产化阶段

在完成数据资源化的初步积蓄后，企业已初步掌抓有一定质地水平的规范化的数据资源。在此基础上，数据资产化成为新的战术焦点，旨在将这些数据资源改造为具有明确应用场景和显耀经济价值的数据资产。此过程不仅涵盖时期层面的数据治理与家具革命，还深入触及财务与合规不断的中枢。

跟着《企业数据资源联系管帐处理暂行王法》（财会〔2023〕11号）（下文简称《暂行王法》）发布并于2024年1月1日起全面实施，我国企业数据资源的管帐处理和信息流露迈入了簇新阶段。这一里程碑式的王法不仅为企业数据资源“入表”成为实在意思上的资产铺设了深远旅途，更记号着我国数据资产化程度达成了从零到一的首要干扰。

为了全面剖判数据资产化的实践旅途，本节将围绕数据治理体系构建、数据家具开发与迭代、数据合规与安全保障、成本精确归集与管帐处理，以及数据资产的科学订价与估值等环节关节张开详备探讨。《暂行王法》的出台，无疑为这些关节提供了更为明确的财务处理指南，不仅进步了数据资产的管帐透明度与实在度，更为企业探索数据资产的多元应用与生意模式革命提供了新的思象空间。

2.2.1数据治理体系构建

数据治理体系构建是确保数据资产化见效的环节关节，它包括顶层瞎想部分和具体的数据不断任务两个大的方面，每一部分又不错细分为不同的举止。

开头，需要设定深远的数据治理办法，这为数据资产化指明了标的。这些办法不仅要与企业的大战术良好链接，还要具体、可估量，比如进步数据质地、加强数据安全、优化数据经由等。这么，才能有的放矢，确保每一步都朝着正确的标的迈进。

接下来，组织架构与职责分辨就显得尤为遑急。企业要成立一个数据治理的“军师团”，也便是数据治理委员会，让他们来把控大局，作念出理智的决策。同期，还要明确各个部门在数据治理中的“变装定位”，确保群众都能各司其职，协同作战。

政策与轨制树立亦然不可或缺的一环。企业要制定出一套完善的数据治理“游戏王法”，包括数据不断的原则、表率、经由等，让群众都有章可循，有据可依，为数据资产的高效运营奠定基础。

数据治理体系也需要持续改良与优化。企业要建立一种持续改良的机制，让数据治理体系疏漏与时俱进，长久保持最好状态，为企业的数据资产化之路提供持续的能源和保障。

数据治理体系在数据资产化过程中阐明着至关遑急的作用。它不仅是数据资产化的基础支撑，更是推动数据资产化程度的中枢引擎。只好肃肃构建和珍惜数据治理体系，才能确保数据资产化之路走得愈加稳健、愈加永远。

2.2.2数据家具开发与革命

数据资产的价值与应用场景巢毁卵破，数据在不同的应用场景中不错阐明十足不同的价值。因此，有必要针对不同的使用场景对数据资源进行针对性的开发，而数据家具便是将数据资源改造为具有明确使用场景和经济价值的遑急样子。

（1）数据家具的形态

根据上海数据走动所《数据资产入表及估值实践与操作指南》，基于需求特征和服务方式不同，不错将数据家具形态分为数据集、数据信息服务和数据应用三种形态，如下表所示：

（2）数据家具开发经由

需求调研与分析：开头，需深入了解业务需求，明确数据家具需不断的具体问题或达成的办法。这包括与业务部门、数据分析师、家具司理等良好相通，贯通其痛点与期许，以及分析阛阓趋势和竞争敌手动态。

数据源整合与清洗：根据需求，从企业里面或外部采集联系数据，并进行清洗、去重、样子化等预处理职责，确保数据质地。这一步是构建高质地数据家具的基础。

数据建模与分析：应用统计学、机器学习等时期，对预处理后的数据进行深入分析，构建预测模子、分类模子或聚类模子等，以索求有价值的信息和模式。

家具瞎想与开发：基于分析收尾，瞎想数据家具的界面、功能、交互方式等，确保家具易用、直不雅且能清闲用户需求。同期，开发相应的软件或平台，达成数据的可视化展示、交互式查询、智能推选等功能。

测试与优化：在家具上线前，进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保家具矫健可靠。上线后，根据用户反馈和使用数据，持续优化家具功能和用户体验。

（3）数据家具革命策略

交融新时期：跟着东谈主工智能、大数据、区块链等时期的继续发展，数据家具应紧跟时期前沿，交融新时期以进步家具质能、增强用户体验。

定制化服务：针对不同业业、不同企业的特定需求，提供定制化的数据家具服务。通过深入了解客户业务，为其量身打造相宜其私有需求的数据不断决策。

跨界勾通：与其他行业或鸿沟的企业进行跨界勾通，共同开发数据家具，达成数据资源的分享与互补，拓宽数据家具的应用场景和阛阓空间。

持续迭代升级：数据家具应是一个继续迭代升级的过程。通过持续采集用户反馈、追踪阛阓变化、引入新时期和新算法，继续优化家具功能和性能，保持家具的竞争力。

2.2.3数据合规与审查

数据来源的合规性是数据资产入表的前提。《暂行王法》王法数据资源入表酿成数据资产的条件之一是：“企业正当领有或适度的”。因此来源分歧法或者弗成合规利用的数据资源无法列入资产欠债表酿成数据资产。企业应当从数据来源与数据利用两个方面进行相应合规审查。

（1）数据来源的合规审查

里面产生的数据：

企业里面产生的数据涵盖了坐褥、运营、不断等过程中所生成的万般业务数据，如客户订单数据、征战运行数据、职工不断数据等。对于里面产生数据的合规性，企业需要心扉以下几个方面：一是数据的正当性，即数据的生成是否相宜联系法律步调的要求，比如是否可能侵略其他企业的生意奥密；二是苦衷保护，相配是波及职工或客户个东谈主信息的数据，必须相宜《个东谈主信息保护法》等联系法律步调的要求；三是数据的真实性与可考据性，里面产生的数据是否经过客不雅纪录并具备可靠性。在数据入表时，企业需要提供充分的字据来讲授数据的真实性，如里面不断经由文献、数据存储日记等。

外部采集的数据：

从外部获取的数据则需要愈加复杂和严格的审查。外部数据鄙俚来源于公开采集数据、径直采集数据和走动阛阓采购数据。

公开数据是指未设定探员权限向公众无辞别赐与提供和展示的数据，任何东谈主均有权获取。对公开数据的采集即公开采集。公开采集的方式有多种，如东谈主工录入、检索查询等手动数据采集，也包括爬虫等自动化数据采集。在审查公开数据采集的正当性时，企业需要说明数据的采集方式是否正当，如是否赢得了网站系数者等联系方的授权等。

公开采集数据的方式中，合规风险较多聚会在通过爬虫时期爬取的数据上。需防御数据爬取行动自己并不犯警，但由于那时期特质，在践诺操作中如使用不当或超出合理限制使用，则很可能波及违章、犯警行动，引发不高洁竞争风险、学问产权侵权风险、个东谈主信息侵权风险以致刑事风险。

径直采集，即企业径直获取数据来源方（如用户）的联系信息。企业在径直采集数据时，应主要心扉个东谈主信息和企业信息的采集的正当合规性，必须严格死守联系法律步调。对于个东谈主信息的采集，企业应根据《个东谈主信息保护法》等法律步调的要求，明确见知采集的目的、方式和范围，并赢得用户的应许。对于企业信息的采集，尤其是波及竞争敌手的生意奥密时，企业应严格依照《反不高洁竞争法》的联系王法，幸免触及侵略生意奥密等不高洁竞争行动，确保采集过程正当合规。

盘曲获取，指通过公约购买的方式赢得数据。通过公约购买数据时，尽管鄙俚由数据提供方承担初步的正当性审查义务，行动数据的买方企业，仍需主动进行深入而全面的审查，以防护潜在风险。

买方企业应通过审查数据来源、获取方式及联系权属讲授材料，确保走动数据不存在权属时弊。此外，在签署数据走动公约时，企业还需仔细审查合同要求的完好性与合规性。鄙俚情况下，合同应明确商定数据的准确性、完好性与时效性，以及数据的适用范围和用途，幸免因数据颓势影响业务远大开展。同期，公约中需包含详备的苦衷保护要求，相配是在数据波及个东谈主信息或敏锐信息的情况下，需确保走动及后续使用过程严格相宜《个东谈主信息保护法》等联系法律步调的要求。

（2）数据利用的合规审查

在说明数据来源的合规性后，企业通过脱敏、清洗、标注、整合、分析等过程，对原始数据进行本色性加工和革命性管事，酿成创造性收尾，最终产生相宜公司业务与研发所需的数据资产，并储存于企业里面或第三方云存储中。企业对数据资产的利用主要包含里面利用及外部走动两种方式。当企业将数据资源主要用于里面坐褥策划或不断时，管帐上可行动无形资产进行不断。当企业将数据资源主要用于外部走动时，管帐上可行动存货进行不断。无论里面利用如故外部走动，企业在处理数据资源、策划数据家具的过程中，仍应防御根据不同的利用方式，确保相应的合规性。

里面利用数据资产的合规审查要点包括：开头，数据利用的正当性。企业在利用数据时，应根据具体数据利用行动、经由，针对每个具体节点所涉数据内容，审查是否相宜法律步调及联系行业规范，是否相宜监管部门所要求的合规规范，是否侵害了个东谈主信息权益或他东谈主生意奥密。其次，数据存储的安全性。企业须建立相应政策体系并通过适当的安全时期措施，确保里面数据利用的守密性和安全性，幸免数据表露导致的合规风险。

外部走动数据资产所涉的合规审查相较里面利用而言较为复杂，主要波及包括但不限于数据可走动性、数据保护才调、数据出境合规等方面。

数据可走动性：数据走动的前提是数据资产具备可走动性。数据资产的可走动性是指将来源正当的数据资源通过本色性加工和革命性管事，酿成不错像商品一样在阛阓上进行买卖和交换，疏漏目田畅通的数据家具。根据现存法律步调王法，数据家具不得含有危害国度安全、违抗公序良俗或侵害他东谈主正当权益的犯警信息。除国度联系法律明确王法足下走动的情形以外，部分行业亦对数据走动方的禀赋进行了王法，如金融机构采购个东谈主征信信息，应当从具有从事个东谈主征信业务禀赋的机构采购。因此，企业开头应当防御审查数据资产是否波及国度法律步调放胆或足下走动的范围。

数据保护才调：在数据走动前，数据提供方和数据需求方还需要对对方的数据安全保障才调进行评估，两边均应当相宜《汇注安全法》、《数据安全法》等法律步调的要求，建立数据安全保护体系，对于波及个东谈主信息的数据，还应相宜《个东谈主信息保护法》的要求，选择时期措施幸免个东谈主信息表露、点窜或丢失等事件的发生。在走动前可通过尽责探员，从时期才调、东谈主员配备、信誉禀赋等方面来评估走动方的数据安全保护才调。

数据出境合规：若数据需求方为境外企业，则企业需要相配心扉数据出境的合规性，根据《数据出境安全评估办法》《促进和表率数据跨境流动王法》等法律步调的王法，根据主体情况、数据性质、个东谈主信息数目等具体情况，分别履行申报数据出境安全评估、缔结个东谈主信息出境规范合同、通过个东谈主信息保护认证等合规要求。波及个东谈主信息出境的，还需履行取得个东谈主的单独应许、进行个东谈主信息保护影响评估等合规义务。

综上，企业数据资源以及数据资产的管答理波及到多个不同鸿沟的法律步调，还需结合企业自身的业务经由、策划特质来进行灵验的合规不断。对于需进行数据资源不断、数据资源入表的企业，应当醉心企业数据合规不断的遑急性，包括里面不断轨制的搭建以及里面不断东谈主员队列的树立，进步企业里面的数据合规治理才调。此外，在波及数据合规不断的首要事项时，建议实时礼聘讼师事务所等专科第三方机构协助企业处理相应事宜。

2.2.4成本归集与管帐处理

数据资产入表，即对数据资产进行管帐核算的过程。通过笃定业务场景、笃定数据的权属和收益，笃定成本等方法，提交数据资产入表各阶段的入账依据，然后管帐处理，以清闲财务要求。成本归集及相应的管帐处理，是一个要点，亦然一个难点。

（1）成本归集

成本归集是指将与数据资源联系的系数成本进行识别、计量和汇总的过程。这些成本包括但不限于数据采集、存储、处理、分析、珍惜等各个关节的成本。

（2）管帐处理

管帐处理是指将归集的数据资源成本按照顾帐准则进行纪录和薪金的过程。根据《暂行王法》，企业需要在财务报表中反应数据资源的成本和价值。

（3）成本归集和管帐处理的难点

尽管成本归集与管帐处理在数据资产入表过程中至关遑急，在操作中，企业时时靠近一系列难点和挑战。

成本识别与计量的复杂性：

数据资源的成本组成万般且复杂，包括径直成本和盘曲成本，以及可能存在的隐性成本。若何准确识别并计量这些成本，相配是那些与数据治理、数据家具开发良好联系但难以径直量化的成本，如东谈主力成本中的时候干与、时期成本中的研发开销等，是一个巨大的挑战。

数据资产权属与收益的笃定：

数据行动一种新兴的无形资产，其非排他性、可复制性和敏锐性等特征，使得传统确凿权方式难以径直应用，且现时尚未有明确的针对数据权属的法律，数据资产的权属和收益时时难以明确界定，这径直影响了成本归集的准确性和管帐处理的合感性。在多方参与的数据分享或勾通面孔中，若何合理分派成本并笃定各方权益，是一个需要严慎处理的问题。

摊销方法的选拔：

数据资产的“使用寿命”不如物理资产明确，企业可能需要根据数据的践诺使用情况来决定摊销期限，这在管帐处理中可能导致不笃定性。数据资产的价值可能随时候快速变化，传统摊销方法可能无法准确反应其价值变动。

成天职派的准确性：

在多个数据家具或面孔共同使用数据资源的情况下，若何准确地将成天职派到各个家具或面孔中，是一个时期性和主不雅性都很强的问题。成天职派方法的选拔和应用需要琢磨到万般要素，如数据量、使用频率、面孔遑急性等，这增多了成天职派的复杂性和不笃定性。

企业需要加强成本不断默契，进步成本归集与管帐处理的专科才调，并建立健全的里面适度体系，以确保成本信息的准确性和完好性，为企业的财务决策和战术规画提供有劲救助。在实践中，不错经受时候日记纪录法，归并工时费率纪录等笃定面孔成员的陈本；对于难以量化的成本，各方需要在商定摊分原则的前提下，进行合理的摊派。同期，企业还需要密切心扉管帐准则和步调的变化，实时疗养和优化其成本归集与管帐处理经由。

2.2.5数据资产估值与订价

数据资产属于资产的一种。2023年9月，财政部、中国数据资产评估协会发布了《数据资产评估素养意见》，对数据资产的评估对象、操作要求、评估方法和流露要求进行了详备的王法，况且强调数据资产评估要醉心质地要素。其中第19条明确指出，数据资产的评估方法包括成本法、收益法和阛阓法过头繁衍方法。

对于以上三种方法而言，琢磨到数据自身脾性，均需对测算收尾进行一定程度优化疗养，影响要素主要包括数据质地、数据安全、数据应用等。通过构建数据质地和数据安全计分王法，以及数据应用的场景范围、用户数目、使用效果等统计谋划，充分琢磨数据在不同使用场景和群体中所存在的需求各别，进步数据价值评估的准确性。

2.3 数据资产运营阶段

2.3.1 数据走动

数据走动，是指数据提供方与数据需求方之间，通过特定的走动平台或机制，就数据的使用权、探员权或处理权等进行交换的行动。这种交换可能波及资产、服务、时期或其他样子的对价。数据走动的中枢在于达成数据价值的畅通与改造，促进数据的合理利用与分享。

跟着数据成为新的坐褥要素，数据走动规模也在继续增长。据《2024年中国数据走动阛阓商量分析薪金》，2023年全球数据走动规模约1261亿好意思元，至2030年瞻望有望达到3708亿好意思元；2023年中国数据走动阛阓规模约为1537亿元，瞻望到2025年将增长至约2841亿元，2021年至2025年年均复合增长率达46.5%，到2030年有望达到7159亿元，

现时，中国的数据走动样子主要分为场内走动和场酬酢易。场内走动通过数据走动所或走动中心进行，具有聚会、表率的特质，便于监管和讲究，对数据走动的主体、数据家具和数据走动等关节都有合规要求。而场酬酢易则是由企业或个东谈主之间自主产生的，愈加纯真目田，走动两边不留痕，但极易产生疏歧规走动及数据表露等情况，且监管难度相对较大。

根据中国信通院《数据价值化与数据要素阛阓发展薪金（2023年）》，现时我国数据畅通走动仍以场酬酢易为主，场内数据走动只占数据走动阛阓总规模的4%，其余均为场外零落的“点对点”走动。

基于场内数据走动聚会、透明、电子化、规范化、易于监管等特征，昔时上述比例失衡的情形有望得到改善。在国度层面，2024年1月，国度数据局等17个部门联合印发的《“数据要素×”三年行动接洽（2024~2026年）》中，将“场内走动与场酬酢易和洽发展，数据走动规模倍增”行动办法，标明国度醉心数据走动阛阓的协同发展。

各地数据走动所也纷繁出台政策与披发补贴，饱读动数据场内走动。2023年8月21日，上海数据走动所发布“数据要素阛阓繁盛接洽”，拟设立1亿元东谈主民币的专项激励资金，以繁盛数商生态、活跃场内走动，该接洽涵盖初度登担心牌补贴、数据家具走动示范补贴、优质数商栽植补贴三大方面的激励举措；郑州数据走动处所2023、2024贯串两年出台“数据牙东谈主激励接洽”，对数据牙东谈主在撮合供需两边完成场内全经由走动后，按照走动总数的1%赐与激励，对于备案场外数据走动合同，也按照走动额处所区间实行道路激励；2024年4月18日，北京市经济和信息化局与北京市财政局发布《组织开展2024年北京市高精尖产业发展资金央求职责（第二批）》，其中明确了对在北京海外大数据走动所进行数据资产登记和走动的企业给予奖励补贴，饱读动数据资源入表举止，补贴金额最高可达50万元。

在总体形势利好以及万般政策激励下，场内走动在频年来也赢得了显耀增长：2023年，广东省场内数据走动额近80亿元，其中，深圳数据走动所年走动额超50亿元，北京、贵阳场内走动金额均已干扰20亿元；2024年，深圳数据走动所数据走动规模已干扰140亿元，上海数据走动所走动规模也有望干扰40亿元。

2.3.2 数据本钱化

数据资产化主淌若不断了数据资源家具化和酿成阛阓畅通的问题。在这之后，就不错开展相应的“数据本钱化”职责，比如投融资等。数据本钱化关乎数据价值的全面升级，是达成数据要素阛阓化树立的环节处所。数据本钱化不错有多种实施旅途，包括数据资产质押融资、数据股权化、数据证券化等。

（1）数据资产质押融资

数据资产质押融资鄙俚是指企业或个东谈主将数据行动质押物，通过银行或金融机构的评估和审批，将数据的昔时收益、阛阓价值等行动担保，假贷资金的一种融资方式。它类似于传统的典质贷款，不外质押的对象是数据而非不动产或其他什物质产。

跟着2024年数据资产入表的开展，一批数据资产质押融资的案例先后出现。2024年7月，寰宇首例国有企业数据资产公证确权质押融资在江西共青城落地。共青城市金服集团通过公证机构全程监督，完成了全链路合规公证模式下数据资源登记、确权到数据资产评估、计价、入表和融资的阛阓闭环，赢得上饶银行质押融资6600万元。

（2）数据资产信用融资

利用企业的数据（如运营数据、财务数据等）进行信用评估或增信，为企业提供贷款救助。这类融资不依赖数据自己行动质押物，而是通过对企业数据的深度分析，依靠数据来评估企业的信用情状，为企业提供融资。

数据资产信用融资这种模式适用于败落传统资产的小微企业、科技企业、革命型企业等，它充分阐明了数据行动中枢坐褥要素的上风。

国内多流派据走动所照旧推出了基于数据资产信用融资的家具，如上海数据走动所的“数易贷”家具、温州大数据运营有限公司的“信贷数据宝”以及苏州大数据走动所的“数商贷”家具。

以“数易贷”为例，它不错通过分析企业的大数据（包括但不限于企业的财务情状、走动数据、客户信用数据等），为企业提供信贷服务。该平台应用大数据时期进行风险评估，企业无需传统的典质物或担保，只需通过其业务数据来讲授我方的信用，贷款额度依据企业的信用和业务规模来决定。平台减少了传统贷款过程中的东谈主工审核和经由关节，提高了贷款审批的速率和准确性。

“数易贷”家具推出以来，照旧在多个行业有过落地案例。2024岁首，上海数交所与建行上海市分行联袂勾通，见效披发了首笔基于“数易贷”家具的数据资产质押贷款，这一革命举措为数据资产融资开辟了新旅途。该贷款的受益者为上海寰动机器东谈主有限公司（速腾数据）的子公司上海四卜格汇注科技有限公司。由于成当场间较短且败落物质性资产，上海四卜格汇注科技有限公司一直靠近着融资渠谈有限的问题。庆幸的是，该公司在上海数交所先前已完成“数据中心运维大数据”系列数据家具的挂牌，并达成了场内走动，这为后来续的数据资产质押融资奠定了坚实基础。

2024年6月，上海数据走动所与上海银行再次革命勾通，推动了首单化工行业“数易贷”的见效落地。这次融资的是上海芯化和云数据科技有限公司，该公司通过将其数据资产行动质押，见效赢得了150万元的信贷救助。这一案例不仅为化工行业的数据资产“变现”提供了实践样本，也进一步考据了“数易贷”家具在拓宽企业融资渠谈方面的灵验性和可行性。

（3）数据股权化

数据股权化是指数据持有东谈主将其正当领有且产权包摄深远的、照章不错转让的数据资产“作资入股”，改造为股权，并按照股权对等的原则和孝敬程度参与分派。

在法律上，行动一种新的资产形态，数据资产出资适用新《公司法》对于非货币财产类型出资的王法。2022年11月，北京市东谈主大常委会出台了《北京市数字经济促进条例》，其中第21条建议“救助开展数据入股、数据信贷、数据信赖和数据资产证券化等数字经济业态革命”；2024年1月，国资委发布《对于优化中央企业资产评估不断关连事项的呈报》，说明数据资产不错作价出资入股。

2023年8月，我国出现了数据资产作价入股的革命案例。青岛华通智能科技商量院有限公司、青岛北岸数字科技集团有限公司与翼方健数(山东)信息科技有限公司三方，共同签署了数据资产作价投资入股公约。在此之前，联系数据家具照旧由第三方专科机构进行了评估，并出具了详备的估值薪金，这份薪金为数据资产作价入股并设立结伙公司提供了实在的入股凭证。此举不仅见效达成了数据要素与时期和本钱的深度交融，更为数据资产的价值开释和阛阓化树立探索出了全新的模式和旅途。

（4）数据证券化

任何一种疏漏在昔时产生矫健现款流的家具都不错进行证券化。在数据资产运营中，不错将数据资产昔时现款流行动偿付来源刊行证券化家具，也便是将数据资产的昔时收益即期变现，这疏漏最大限制激励数据领有方参与数据畅通走动的积极性。

国内在数据证券化鸿沟也有案例。2023年7月5日，杭州高新金投控股集团有限公司见效簿记了寰宇首单包含数据学问产权的资产救助单据（ABN），刊行金额1.02亿元东谈主民币，票面利率2.80%，期限358天。该面孔由杭州高新区（滨江）阛阓监督不断局（学问产权局）等单元牵头，并得到了多家机构的救助与参与。

行动质押物，该面孔联合了四维生态、紫光通讯、数云等12家企业的145件学问产权，包括26件发明专利、54件实用新式专利、63件软件文章权以及2件数据学问产权，总评估价值为1.43亿元东谈主民币。通过这一革命模式，这些企业赢得了1.02亿元东谈主民币的资金救助，开辟了基于无形资产进行证券化融资的新路子。

（5）其他数据本钱化尝试

数字资产保障：2023年4月21日，国内首单数字资产保障在西安发布。该保障面孔由数字资产保障革命中心牵头，由中国东谈主民财产保障股份有限公司西安市分公司进行承保，共为10家企业的数字资产提供了总数1000万元的保障。

数据信赖家具：2023年4月，寰宇首个个东谈主数据信赖案例在贵阳大数据走动场所初步成型。个东谈主不错将我方的简历数据通过数据信赖的方式托管给贵阳大数据走动所，再由贵阳大数据走动所寄予给数据中介好活（贵州）汇注科技有限公司进走时营。后者则通过协助个东谈主达成数据治理、脱敏加密、家具封装、销售等职责，从数据销售中获取中介用度。

三、数据资产入表开启企业价值重构

跟着数字经济的昂然发展，数据要素阛阓正连忙成为经济增长的新引擎。根据中国信息通讯商量院的薪金，2023年，我国数据经济孝敬度为2.05%，比2022年增长0.99个百分点。这一增长趋势不仅反应了数据在当代经济中的中枢肠位，也预示着昔时几年内数据要素阛阓的投资价值将持续上涨。

《暂行王法》2024年纪首肃肃扩充以来，寰宇万般企业积极响应，缓缓推动数据资产入表职责。数据资源合规入表是企业凭借数据资产参与社会经济分派的基础和依据。入表后，数据资源变为资产，数据资产是系数者权益的体现，将扩大企业的资产总数。数据资产入表记号着我国数据要素资产化迈出了本色性一步，将极大推动数据资产化程度。

3.1上市公司数据资产入表概览

根据第一财经统计，共计54家A股上市企业在三季报中流露了企业数据资产入色调况，数据资产入表金额为10.94亿元，入表金额占总资产的比值为0.01857%。

总体来看，总结2024年前三季度A股上市企业数据资产入色调况，主要呈现出以下几个特质。

（1）入表主体数目增多，入表数据资产规模下落

从入表主体数目上，2024年前三季度数目持续增长，从一季报的18家增长至三季报的54家；数据资产入表总金额从一季报的1.03亿元大幅增长至中报的13.64亿元，但三季报在举座流露流派增多的情况下，数据资产入表总金额下落至10.94亿元。

比对中报和三季报流露的信息，41家中报流露数据资产入表的企业中，有6家在三季报中未能赓续流露数据资产联系情况，包括海科新源（301292.SZ）、华菱精工（603356.SH）等。财报自大，海科新源、华菱精工、如意集团（002193.SZ）中报数据资产入表规模超1亿元，其中海科新源最高，中报计入无形资产和存货的数据资产分别为1.63亿元、2.49亿元，意象超4亿元，占总资产比例达到8.66%。

据悉，数据资源行动新兴资产类别，由于对《暂行王法》的贯通不充分和合规性审核不严，一些公司出现时发布数据资产入表联系信息后又震悚修改的情况，对于数据资产入表的管帐处理王法还需要进一步明确和详备化，以匡助企业正确识别、计量和薪金这部分资产。

另外19家三季报数据资产新入表的企业，除了南京熊猫（600775.SH）入表金额杰出2亿元，其余企业数据资产入表规模较小，行动数据资源型企业的合合信息（688615.SH）数据资产入表金额也仅为3316.87万元，占总资产规模比值不及1%。

举座流露流派的增多标明越来越多的上市企业默契到了数据资产的遑急性，并积极响应联系步调要求进行数据资产入表实践，但由于不同企业在数据资产不断熟识度上的各别，部分企业存在对数据资产的评估和说明不够充分或存在艰难，导致其数据资产未能实时或十足入表。

部分企业在接受第一财经采访时也暗意，由于数据资产入表需要清闲数据安全和监管要求，企业里面对数据资产入表相对严慎，跟着数据资产入表机制的继续完善和阛阓的进一步发展，昔时有望增多入表的数据资源规模。

（2）三大运营商成数据资产入表“主力军”

从数据资产入表的规模看，三大运营商成入表主力军。2024年中报，三大运营商的数据资产入表总数超2.6亿元，占流露企业总规模的18.5%；2024年三季报，三大运营商的数据资产入表总数进一步增长至4.51亿元，同比大增73.46%，占流露企业总规模的41.2%。其中，中国联通（600050.SH）入表金额最高，达2.04亿元；中国电信（601728.SH）入表金额为1.51亿元；中国移动（600941.SH）入表金额为0.96亿元。

三大通讯运营商数据体量高大、一致性好、活跃度高，是数据走动的优质资源。通讯运营商数据资产入表，开释了行业对数据不断和应用才调进步的信号，展现了对数据资产化后劲的积极探索，具备引颈示范效应。

从数据资产入表的企业行业分散来看，三季报54流派据资产入表的企业中，诡计机行业占比最高，包括同方股份（600100.SH）、航天宏图（688066.SH）、合合信息、逐日互动（300766.SZ）在内整个15家企业，占27.8%，其次为交通运输行业和传媒行业，分别为8家和6家。

诡计机行业在数据资产入表实践中处于开头地位。诡计机行业自己便是数据密集型行业，在日常运营中生成和处理多数的数据，对数据分析及应用的依赖性强，领有较强的时期实力和研发才调，疏漏更灵验地进行数据的采集、存储、处理和分析，这使得诡计机企业疏漏愈加精确地识别和利用数据资产，阐明数据应有的价值，进而灵验推动数据资产的系统化不断和入表，也确保了企业在数字经济期间保持持续的竞争上风。

与此同期，交通运输、传媒等传统行业启动默契到数据资产的价值，并积极投身于数据资源的“入表”职责，举例汉文在线（300364.SZ）、山东高速（600350.SH）数据资产入表金额也大幅增长，同比增长1808%、737%。

在交通运输行业，数据要素的应用不错进步多式联运效率，推动货运数据、运单数据、结算数据等的分享互认，达成物流降本增效；在传媒行业，数据要素不错提供用户行动分析、阛阓趋势预测等，匡助传媒企业更好地贯通受众需求，优化内容创作和分发策略。传统行业在数据资产入表的过程中可能会靠近时期、东谈主才、安全等方面的挑战，但同期也看到了数据资产化带来的机遇，如进步企业竞争力、革命生意模式等。

从数据资产入表企业的市值分散来看，一季报大多为市值不杰出500亿的中小企业，中报及三季报，越来越多市值超500亿的大型企业参与到数据资产入表的实践中。

在三季报流露数据资产入表的企业中，除了三大运营商，还有海通证券（600837.SH）、山东黄金（600547.SH）两家超千亿市值的企业流露数据资产入色调况。数据资产不断一方面疏漏为这些大型企业进步里面不断效率，通落伍期革命和数字化转型进步自身的竞争力和效率，同期行动行业龙头企业，这些企业有条件为数据资源提供丰富的应用场景，有助于数据要素价值开释。

市值不杰出100亿元的数据资产入表的小市值企业大多属于数字经济和数据要素联系观念企业，与大市值企业不同，这类企业更依赖数据资产的径直生意化，举例提供数据服务和不断决策，数据资产入表能更好地反应其数据时期上风，对进步其资产价值和阛阓竞争力具有遑急意思。

（3）无形资产和开发开销为主要入表列示面孔

从数据资产入表的列示面孔分散看，大部份上市公司将数据资源计入无形资产或开发开销，存货比例较小。2024年三季报，计入无形资产及开发开销的入表总规模约为8.78亿元，占入表总规模的80.26%；计入存货的仅南京熊猫、ST不雅典（688287.SH）、海天瑞声（688787.SH）、广州港（601228.SH）4家，其中南京熊猫计入存货的数据资产金额为2.01亿元，其余三家均不及1000万元。

存货鄙俚指的是企业在远大策划举止顶用于销售或在坐褥过程中突然的物质和商品，举例数据家具，如定制数据包、即时数据分析服务等，不然一般不会被分类为存货。而大部份企业将数据资源计入无形资产或开发开销，更多的是但愿通过对数据的积极不断和深度挖掘，能更好地利用数据资产带来的竞争上风，而非将其视为一次性的销售利润来源。

数据资产入表会对公司的资产规模、成本、税收以及净利润带来一定的影响，并进一步影响到资产欠债率、利润率以及净资产收益率等一些谋划。数据资源计入不同列示面孔的管帐处理方式、资产性质以及摊销方式不同，投资东谈主除了心扉上市企业数据资产入色调况，也需要心扉数据资产后续计量带来的财务数据变动。

（4）对数据资产后续计量进行流露的公司占相比小

根据联系王法，将数据资源行动资产纳入报表，需要对数据资源进行可靠的后续计量并流露联系信息。

·说明为无形资产的数据资源，应当分别按外购数据资源、自行开发数据资源和其它方式取得数据资源三种情况对其账面原值增减变化、累计摊销增减变化、减值准备增减变化和账面价值均分别进行流露。此外还需流露数据资源使用寿命的笃定、摊销期限、摊销方法以及处置等信息。

·说明为存货的数据资源，应当分别按外购数据资源、自行加工数据资源和其它方式取得数据资源三种情况对其账面原值增减变化、存货跌价准备增减变化和账面价值均分别进行流露。同期还需流露发出数据资源存货成本方法、跌价准备的计提和转回以及受限情况等信息。

具体而言，数据资产入表后，数据资产被计入无形资产或存货，企业的总资产规模会增多，原来行动用度的数据资源联系开销不错本钱化，这会减少当期的用度开销，从而提高当期利润。同期，数据资源酿成无形资产后，需要在一如期限内进行摊销，这会导致企业在后期的成本或用度逐步增多，利润可能会呈现先高后低的态势。

通过梳理照旧流露数据资产入表的企业，仅10家对数据资产后续计量作念出明确流露，且摊销方法和年限存在较大各别。可见数据资产的后续计量问题成为阻难更多企业进行数据资产入表的一浩劫题。其中，数据资产的使用寿命若何笃定是一大问题。对此群众和关连部门给出的建议是，根据数据资产所依附的不同应用场景，结合自身企业关连无形资产摊销王法，选拔合理的摊销方法，笃定合理的使用寿命。

（5）现时数据资产占总资产比例较小，对公司财务情状影响较小

数据资产占总资产的比重是估量数据资产相对于企业举座资产规模的遑急性的谋划。这一比重的陡立反应了数据资产在企业资产总体中的地位和作用。

三季报中流露数据资产入色调况的54家A股上市企业，数据资产入表金额意象为10.94亿元，入表金额占总资产的比值为0.01857%。其中仅4流派据资产入表金额占总资产的比值杰出1%，分别为南京熊猫、ST不雅典、卓创资讯（301299.SZ）、逐日互动。近7成企业数据资产入表金额占总资产比重不及0.01%。

数据资产入表的规模相对较小，但其对财务报表的改善功能已初步浮现。相配是在中小市值企业中，数据资产入表对其资产欠债率和利润率的改善有一定效果。但是，对于中大市值上市公司而言，入表后的财务结构并未出现赫然优化。这标明，尽管数据资产的价值逐步被认同，但其在企业总资产中的占比仍然有限，尚未对企业的举座财务情状产生首要影响。

3.2 数据资产入表重构企业价值

在数字化波涛的推动下，数据资产已成为企业竞争的新高地，数据资产的遑急性日益突显，尽管其现时在企业总资产中所占比例仍然较小，对企业财务数据的影响尚未十足浮现，但数据资产入表对企业估值的潜在影响过头在昔时可能带来的变革膺惩疏远。

数据资产入表对企业价值的重构主要体现时以下几个方面：

（1）资产规模增多：数据资产的入表径直增多了企业的总资产规模，这在一定程度上将提高企业的阛阓估值。但是，由于数据资产占总资产比例较小，这一影响现时还未十足浮现。

（2）盈利才调改善：数据资产的本钱化处理减少了当期用度，从而提高了企业的利润水平。这种改善在财务报表上弘扬为利润率的提高。

（3）价值从头挖掘：数据资源入表加上流露等其他方式的信息相通，不错让阛阓默契到企业领罕有据资源以及相应的预期经济利益，对企业的阛阓价值会带来积极影响。

（4）本钱化后劲：数据资产入表为企业提供了数据本钱化的后劲，如数据资产货币化、证券化等，赋予数据资产以金融属性。这将为企业提供新的融资渠谈和投资契机，从而进步企业的估值后劲。

四、结语

迈入数字经济新期间，本钱阛阓的王法、顺次、价值投资方法已然揭开了挑战革命的一页。投资东谈主、经济学家们正积极探索数字经济期间的价值投资体系和估值方法。总体而言，跟着频年经济形态继续变化，工业经济期间价值投资估值体系照旧无法对数字经济期间的上市公司作念评价，用数字化价值投资体系进行分析将是势在必行。

本薪金特约群众

李响环球讼师事务所合伙东谈主

赵华新海外数据不断协会大中华区商量员

胡玥上海国度管帐学院西宾

参考文献

《2023-2024中国数据资产发展商量薪金》，中国电子信息产业发展商量院、赛迪(青岛)区块链商量院

《中国上市公司数据资产入表实践蓝皮书》，济南市大数据协会

《数据资源入表，资产金矿+估值蓝海》，德邦证券

商量救助单元

环球讼师事务所、海外数据不断协会大中华区、融量数据科技（上海）有限公司、中创数经信息服务(上海)有限公司

数据讲明

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