年企业数据资产化及数据资产入表白皮书-

INTRODUCE企业数据资产化及数据资产入表白皮书拥抱时代！创造未来！成就伟大！Contents目录01

政策背景及意义02

企业解决方案03

解决方案详解01政策背景及意义n

政策背景中共中央国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中共中央

国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》国家数据局《数据要素×”三

年

行

动

计

划

（

2024—2026年）》将数据作为与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列的第五大生产要素，并明确提出“引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易”明确了数据要素市场制度建设的基本框架、前进方向和工作重点，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”。对提高各类要素协同效率，突破产出边界、创造新产业新业态提供有力支撑，实现推动经济发展的乘数效应。2020.042022.122023.122019.112022.012023.082024.01首次将“数据”列为生产要素，提出了“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。加快构建数据要素市场规则，培育市

场

主

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、

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，

到2025年初步建立数据要素市场体系。为数据资产入表提供了指引，并为基于数据资产的衍生金融产品和金融服务以及金融意义上的数据资产管理打下了重要基础。有侧重地针对公共数据资产管理作出单独规范要求，进一步完善了全口径数据资产管理制度。《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》国家发改委《“十四五”数字经济发展规划》财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》n

数据基础制度202

年1

月中共中央

国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（通称：数据二十条）“数据二十条”着力构建中国数据基础制度的“四梁八柱”，探索建立保障权益、合规使用的数据产权制度，合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度和安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，有助于激活数据要素潜能，规范数据市场发展。n

数据价值评估202

年

月，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》目标规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露适用范围企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源;以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源企业使用的数据资源企业用于出售的数据资源符合无形资产准则定义和确认条件，应确认为无形资产;按照无形资产准则进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理;符合存货准则定义和确认条件，应确认为存货;按照存货准则进行初始计量、后续计量等相关会计处理外购数据资源存货按照采购成本及相关支出初始计量;通过数据加工确认的数据资源存货，按照采购成本、加工成本，以及相关支出初始计量;外购数据资源无形资产按照采购成本及相关支出初始计量;内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出;利用数据无形资产对客户提供服务的，摊销金额计入当期损益或相关资产成本。企业出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益。外购数据相关服务支出，不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入。披露对于数据资源无形资产按照无形资产披露要求进行披露对于数据资源存货按照存货披露要求进行披露企业可以根据实际情况，自愿披露数据资源(含未作为无形资产或存货确认的数据资源)的相关信息企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。n

数据资源入表2023年8月21日，为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会(2023〕11号，以下简称《暂行规定》)，自2024年1月1日起施行。n

数据要素X2023年12月，国家数据局《数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，围绕发挥数据要素乘数作用，实施“数据要素

x”行动：数据融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，通过与不同要素结合，作用于不同主体，发挥协同、复用和融合作用，对其他生产要素、服务效能和经济总量产生扩张效应，提升效率、释放价值和创新发展，推助构建以数据为关键要素的数字经济。“数据要素X”三年数据特点X”倍增效应微观价值✅数据X劳动力:提升人力资源素质，提高劳动生产效率；✅数据X资本:辅助投融资决策，推动金融服务实体经济；✅数据X技术:促进先进技术，带动全社会生产力水平提升；推动经济发展的乘数效应行动计划“融合”推动量变产生质变，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。1、

X工业制造2、

X现代农业3、

X商贸流通4、

X交通运输5、

X金融服务6、

X科技创新7、

X文化旅游8、

X医疗健康9、

X应急管理10、X气象服务11、X城市治理12、X绿色低碳规模报酬递增非竞争性“复用”扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间。宏观价值低成本复制✅数据X经济:优化资源配置，促进生产方式变革，提升经济发展效率和质量；✅数据X治理:推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化，社会治理精细化，公共服务高效化；。。。“协同”实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力。n

公共数据资产应用202

年0

月，财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》，通过加强和规范公共数据资产基础管理工作，探索公共数据资产应用机制，促进公共数据资产高质量供给，有效释放公共数据价值，为赋能实体经济数字化转型升级，推进数字经济高质量发展，加快推进共同富裕提供有力支撑。n

数据资产化与入表的意义数据资产化三大方向业务侧：应用/赋能/市场上：流通

交易技术端：贯通/连接•

直接投入于生产经营•

服务企业数字化经营•

以数据产品专项运营•

集团内数据共享•

汇聚内外部数据•

贯通业务管理流程•

夯实企业共用数据•

企业间单点交易•

进入场内交易市场发挥数据要素生产价值实现数据资源合规流转与变现依托数据标准形成高质量数据交易数据资产打造数据资产沉淀数据资产对于部分符合财政部要求的数据资产最终入表，完成数据资产化成果显化数据资源入表10数字赋能智引未来/02企业解决方案n

企业数据资产化及入表的目标企业全生命周期的管理：记录一生

保障一生

服务一生指导创建记录业务沉淀知识支撑决策引领发展达成战略挽救生命理清数据资产，深挖数据潜能，创新数据应用，实现数据价值n

建设数据要素生态体系数据要素市场生态体系随着数据要素市场不断培育壮大，数据要素的基础性、战略性的资源地位日益凸显，我国数据要素市场发展进入加速期，企业应当逐步参与到数据要素市场生态体系建设任务中，助力我国涵盖数据生产、数据流通、数据应用三大环节的数据要素市场生态体系初步形成，加速数据向资源化、资产化、资本化趋势推进。n

企业把握数据资产化的关键动与静实与虚有与无外与内行与藏可见可量化的业务成涵盖全行业高价值密度的数据场景对外展现的丰富数据产品与数据资产持续增长的企业外部数据采购需求充分高效的跨域数据要素共享流通效和经济利益流入有动实外行虚无内藏静潜在融入业务场景的数据要素价值贡献匹配数字经济新环境下的数据战略内在扎实的数据资产管理和运营能力愈发全面的全域数据采集聚合策略可信安全的数据合规风险管控体系虚实结合有生于无内外兼备行藏以养动静有致14数字赋能智引未来/n

建设企业数据资产化与入表双循环数据要素资产显现数据资源提供多场景、多形式的数据产品发挥数据资产管理运营成效数据价值推动技术端业务侧资产识别成本计算贯通/连接应用/赋能价值实现资产显现数据资产化数据资源入表价值管理对外披露促进市场上流通交易以点带面，发布资源入表引导效应打造企业数字化转型新动能数据资产价值管理数据资产数据要素15数字赋能智引未来/n

企业数据资产化与入表双循环解析数据资产化数据资源入表••数据资源入表是满足财政部最新数据资源会计处理的必答题••数据资产化是数据资源完成价值释放，成为数据资产的过程分别如何理解数据资源入表是企业对外展示资产沉淀成果和数据产品研发投入的成绩单数据资产化是企业数据资产管理和运营能力的最佳路径和成果体现•数据资源入表能让数据作为生产要素所做的贡献被计量并纳入绩效考核两者关系说明•数据资产化的成果之一体现为数据资源入表和信息对外披露•数据资源入表让企业隐形的数据资产化过程更有可能被记录下来且对外披露•数据资产化的多样性创新将进一步引领数据资源入表的类别和方式••数据资源入表的结果将可以作为新一轮数据资产化创新的重要输入••数据资产化在实施过程中需要考虑资源入表所需的计量需求和披露需求协同联动建议数据资源入表的领先企业实践将引领同业企业数据资产化的重要方向数据资产化在规划、落地实施、长效维护方面需要考虑入表资产价值管理驱动数据资产保值增值推动数据资产金融创新16数字赋能智引未来/n

数据资产入表路径05列报披露04成本可靠计量03暂行规定引入强刺和自愿披露结合的方式：预期经济效益02满足资产确认条件二，即成本能够可靠地计量。企业应结合第二步，通过信息化途径:有效治理与管理01满足资产确认条件一，即经济利益很可能流入企业(一般指可能性大于50%)企业应结合自身数据资源和应用场景的分类:l

根据重要性原则增设项目l

强制披露要求和现有规则基本一致l

企业的隐形价值可视化、透明化合规与确权l

企业应建立数据/数据资产管理体系，盘清数据资源家底，为后续计量和披露提供底层保障l配套建立统一、合理的成本归集与分摊机制l数据合规梳理(数据来源、数据内容、数据处理、数据管理、数据经菅)l

厘清直接归属和间接分摊的成本l

通过血缘分析，形成准确的数据血缘图谱l

数据资产价值评估体系l

数据授权梳理l采用货币化度量业务应用场景价值l

评价投入产出效盗n

数据资产化路径根据企业数据资产形成路径的研究，结合全国数据交易所业务实践，提出企业数据资产化三部曲:数据资源化、资源产品化和产品资产化，并认定数据产品可以进入数据资产凭证有三个条件。第一步是数据产品的认定要有条件的;第二步需要认定成为可交易的数据产品;第三步是数据产品要入资产凭证。经过三个步骤形成的数据资产凭证，其可清晰辨认、应用场景明确、价值可以计量，更好赋能数据资产化。数据作为生产要素，在政府、企业、社会、个人之间有序流通，实现与其他生产要素的有机融合，提高生产效率，通过对内服务或共享和对外流通交易实现数据资产价值流通变现，为企业等各方创造更高的价值与收益。03解决方案详解n

数据资产化及数据资源入表的五道考题是考验一家企业“管理层对数字化转型和数据要素的理解深度”也是考验一家企业数据资产管理和运营水平的综合性必答题45123计算题开放题选择题判断题填空题如何响应和落实国家政策要求?如何归集和分摊入表数据资源的对应成本?如何依托数据资源入表工作驱动数字变革?如何识别并筛选入表数据资源?如何匹配企业自数字化人身“设”?20数字赋能智引未来/n

数据资源入表的整体方案框架设计实数施资产识别成本计量据对外披露价值管理路资径产全生命落周成本分摊披露管理分类体系创利模式授权链路质量评估地重期主点管建立构建分析梳理评估明确线领理入表资产分类价值化模式产权构成资产成本数据质量披露策略与域价值相化平台支撑关运……大数据平台财务系统营平数据资源管理平台台21数字赋能智引未来/n

入表数据资源的初始计量与后续计量企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的获取途径、持有目的、业务模式等对数据资源进行计量，对不同类型的数据资产，初始计量与后续计量是存在差异的。基本前提：对数据资源按照采集、存储、加工等全生命周期不同阶较进行详细的成本归集与记录无形资产存货数据加工取得数据加工取得存货达到目前场所和状态存货达到目前场所和状态初采购成本和加工成本采购成本和加工成本所发生的其他支出所发生的其他支出始计外购方式取得外购方式取得量购买款价和相关税费、保险费其他可归属于存货采购成本的费用购买款价和相关税费、保险费其他可归属于存货采购成本的费用后续成本结转跌价准备摊销减值终止确认（出售、失效）计量22数字赋能智引未来/n

入表数据资源的对外披露信息准备根据《暂行规定》要求，数据资产相关信息披露包含强制披露与自愿披露两部分，两部分披露的主要不同表现在批露信息主体不同、披露位置不同、披露内容维度不同;其中，自愿披露部分信息维度丰富，能够帮助企业更好的凸显企业数字化人设。强制披露确认为无形资产和存货的数据资源无形资产自愿披露披露信息主体不同确认为无形资产和存货的数据资源&未确认为无形资产或存货的数据资源数据资产数据资源其他披露存货披露内容维度不同p

应用场景与价值创造p

原始数据基本情况加工维护和安全保护定性信息&定量信息定性信息••存货成本所采用的方法存货可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、以及计提和转回的有关情况••使用寿命的估计情况及摊销方法摊销期、摊销方法或残值的变更内容、原因及对当期和未来期间的影响数评估数据资源且结果对企业财报具有重要影响的，应当披露：评估依据的信息来源ppp••数据资源的应用情况对重大交易的影响评估结论成立的假设前提和限制条件••……••……账面原值、本期变动金额、累计摊销及其变动金额、减值准备及其变动金额、账面价值等p

数据资源权利变化p

数据资源权利限制账面原值、本期变动金额、存货跌价准备金额及其变动金额、账面价值……评估方法的选择••定各重要参数的来源、分析、量信比较与测算过程信息•……披露位置不同p其他信息息•财报附注&其他位置其他位置财报附注披露23数字赋能智引未来/n

入表数据资源的对外披露信息准备工作目标:根据企业的“数字化人设”，从“全面性”“重要性”“前瞻性”“持续性”四个角度建立企业数据资源披露。牵头部门与相关部门建议：年报披露的牵头部门，数据资产管理部门配合提供数据资产定性披露与自愿披露内容，财务部门提供数据资产的定量披露内容。企业数字化人设：企业数据化能力分布图披露策略重要性数字化转型进展重点披露能够体现“数据驱动业务、数据驱动管理”的数据资源全面性披露数据资源类型相对全面，既涵盖内外部数据，也涵盖结构、非结构数据数据管理成熟度数字资源稀缺性前瞻性披露现有的数据要素创新成果，及接下来的一系列前沿工作计划持续性基于数字化的推进程度，体现数据资源的产生是源源不断，与前期的数字化投入的价值数据驱动能力数据合规程度n

入表数据资源的对外披露信息准备数据资源的入表价值为数据资源在初始计量的入账价值，使用成本法(历史成本)进行估值;数据资产评估价值为可用于后续计量无形资产可收回金额、存货可变现净值的确定，可以为成本法(重置成本)、收益法或市场法。入表前的价值管理入表后的价值管理（初始计量）（后续计量）数据资产的全生命周期分析存货无形资产可收回金额公允价格需求分析、采集、加工等可变现净值人工成本、规划成本、存储成本等根据各阶段目的与成果，判断：市场销售价格“数据资产形成的起点”预计未来现金流量现值数据资产各阶段的成本类型分析，选择：“纳入计量的成本类型’历史成本法重置成本法市场法收益法n

数据资产入表的落地和管理必须依托扎实稳健的数据资产管理运营内部数据应用、外部数据使用、数据产品创新、集团数据共享、数据交易流通数据资源入表资产识别体系重构成本计量创利模式对外披露价值管理入表资产化方向五大增长目标授权链路成本分摊质量模型披露策略落管地理承抓载手体系重构管理强化产品创新运营升级合规保障数据资产管理和运营采的出、供的出、流的好、用的好、铺的开26数字赋能智引未来/n

目标升级：依托“数据资产化与入表循环化”，驱动新业务高质量增长目标升级五大增长目标供的出系统综合的数据要素治理用的好融入场景的数据产品服务企体系重构业数据资管库强化产化的产品创新六度实运营升级修流的动卓越高校的数据资产运营铺的开开放融合的数据价值创造采的全全域完整的数据资源覆盖合规保障27数字赋能智引未来/n

体系重构：从“数据治理”到“数据资产管理运营体系”的全面拓展目标升级数据战略数据价值释放数据资产基础保障企体系重构数据资产化过程业政策制度组织流程角色职责专业队伍数据数据治理数据全生命周期数据资产运营管库强化资数据价值链路产化数据需求数据质量数据安全数据数据产品管理数据管理管理风险管理价值管理管理的产品创新六数据规范数据架构元数据管理数据资源数据资源数据血缘分析度管理管理盘点目录实评价考核技术工具数据文化运营升级数据资产识别与分类数据资产责任体系与认责管理修基础数据资产集成数据资产萃取数据资产数据应用资产数据规范资产合规保障内部数据&外部数据

结构化数据&非结构化数据28数字赋能智引未来/n

管理强化:“建、管、用、评”四方面强化数据资产管理体系的十二项子领域目标升级建管用企采盘融体系重构（采集）（盘点）业（融合）用：用数理念服务化建：管理起点源端化管：管理方式智能化数通（连通）规（规置）敏（敏捷）据评：资产评价社区化资管库强化汇（汇聚）治（治理）引（引导）产化的生产者管理者消费者产品创新六评估评议评论度实评修运营升级生产经营产生的数据资产数据资产分析应用数据需贯穿数据价值全链路数据价值实现管理分析得到的数据资产数据资产共享开发数据资产信息服务求统筹覆盖数据资产全生命周期业务发展引入的数据资产合规保障29数字赋能智引未来/n

产品创新：加速面向内部使用与流通交易循环的创新数据产品与服务数据产品目标升级以用户的通用数据围绕用户使用场景结合个性化需求定收集用户行为迭代需求为切入提供数据服务制数据服务数据服务服务管理企数据应用的产品化打造数据产品的场景化运营数据产品的模式化评价体系重构业数据产品需要由分散型

、

简

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型

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告

向“全面型整合型视角”转变数据资匹配用户场景建立产品评价模型管库强化数据用户画像数据产品运营管理产数据产品需要发挥可视化设计创造性持分析决策化建立产品评价体系场景化运营的提升产品评价结果的可用性优化产品评价模型产品创新数据产品需要促进底层数据的有效整合并提供高质量数据打造数据产品品牌提高数据用户活跃度六度实数据产品的全生命周期修运营升级产品规划产品设计产品成长期产品成熟期产品衰退期退市停运开发测试产品探索期数据产品数据产品梳理盘点数据产品数据治理数据产品目录管理数据产品需求管理数据产品功能管理数据产品货架管理合规保障基础管理30数字赋能智引未来/n

运营升级：打造面向数据价值的“三位一体”数据资产运营体系目标以终