学习一个知识体系（《企业数据资产入表操作指引》），首先要将书读薄，然后再将书读厚。

本文先将书读薄，然后结合实际案例，让大家不需要深入细节，就可以对整个体系，有一个相对全面的了解。

后面，我们会通过几篇文章，再将书读厚（进行拆解分析和实战）。

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。

第 8 章 数据资产入表案例

8.1 浙江省完成首单制造业主数据产品交易

2024 年 1 月，浙江大数据交易中心有限公司首席数据官李静将 " 数据产品交易凭证 "，递交给浙江侠云科技有限公司副总经理罗晓雯，标志着浙江首单制造业 " 数据产品 " 完成交易。

如何将沉淀的数据 " 变现 "？作为产业大脑运营主体，侠云科技决意开发 " 数据产品 "，探索数据价值化改革。

" 目前，我们已开发了 3 款数据产品，于去年 12 月在浙江省大数据交易中心挂牌上架，最近相继成交。" 罗晓雯说。

据了解，这 3 款数据产品分别为：

水暖阀门行业—产品采购主数据，可为买方提供对铜材料采购趋势、市场动态和供应链管理的深入洞察，其成交价为 8000 元；

水暖阀门行业—产品生产主数据，可帮助买方了解整个行业生产趋势、关键指标，支持产业内部和外部的决策制定与生产流程管理，其成交价为 9000 元；

水暖阀门行业—产品主数据标准，可集成在水暖阀门企业的 ERP 和 MES 系统，为企业数据管理和运营提供标准化基础，其成交价为 1 万元。

8.2 许昌市投资集团完成智慧停车行业应用场景数据资产入表

2024 年 2 月，许昌市投资集团在郑州数据交易中心的助力下，于全省率先推出 " 新能源汽车交通流量和停车需求分析 " 数据产品，并成功交易，完成从 0 到 1 的关键一步。

这也是全流程严格执行《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的许昌市第一例数据交易和数据资产入表案例。

" 新能源汽车交通流量和停车需求分析 " 数据产品是许昌市投资集团通过对停车场、停车位的前端设备改造，实现车位编码分配、时空定位、资产标识等。

通过自主开发的智慧停车管理平台实现对停车数据进行采集、编码、上链、分析，形成数字车位资产一张图，实现数据高质量可视化，使数据资产转化为数据产品。

8.3 泉州市泉港 " 停车实时空位 " 数据产品上架

2024 年 2 月，泉州市泉港智慧有限公司推出 " 停车实时空位 " 数据产品，已完成广州数据交易所合规审核流程，获颁广东省数据资产登记凭证，并成功上架广州数据交易所。

该产品旨在为停车场服务提供有效管理，提高导航系统、平台停车服务的精度，为用户提供查询空位数据、导航至有剩余车位停车场的便捷服务。

后续我们会把书看厚，把每个章节都深入的去探讨，欢迎持续关注。

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