數據資產化發展現狀、面臨挑戰和對策建議

數據是數字經濟發展的核心要素，不少專家學者將數據比作新時代的“石油”。在政策持續推動下，社會各界對數據價值的認識逐漸加深，數據從資源化快速向資產化、資本化演進。分析部分案例發現，對照數據要素市場化配置改革目標，數據資產化在制度體系、落地實施、關鍵領域等方面仍有不足，應進一步細化制度細則，推行標桿示范，強化政策解讀，提供專業支持，持續推動數據要素市場健康快速發展。

一、數據資產化進入加速探索和實質落地階段

2023年下半年，財政部先后出臺《關于加強數據資產管理的指導意見》和《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱《規定》），明確了數據的資產屬性，確定今年1月1日起企業可將符合條件的數據資源列入資產。今年以來，企業數據資源入表案例不斷涌現，公共數據、個人數據的資產化加速推進。

（一）企業數據資產化走在前列

A股上市公司定期發布財報，成為觀察企業數據資產化的最佳樣本。以今年A股一季報為例：25家企業披露數據資源入表，但7家企業隨后公告撤回。18家有效實施數據資源入表的企業中，11家屬于TMT（科技、媒體、電信）行業，交通運輸（2家）、建筑裝飾（2家）、鋼鐵（1家）、基礎化工（1家）、醫藥生物（1家）等傳統行業企業較少。從會計科目看，13家企業將數據資源記入“無形資產”，其次是“開發支出”（6家）和“存貨”（1家），有2家企業同時使用2個會計科目。從資產規模看，18家企業披露數據資產1.03億元，占18家企業總資產的0.03%，僅恒信東方、卓創資訊、海天瑞聲、每日互動數據資產占比超過0.5%。從地區看，北京（6家）、山東（3家）企業較多，其次是廣東、江蘇、浙江（均有2家）。

（二）公共數據資產化積極推進

政策制度方面，“數據二十條”提出實施公共數據確權授權機制。今年2月份，財政部印發《關于加強行政事業單位數據資產管理的通知》（簡稱《通知》），為行政事業單位的公共數據分類、登記、核算、管理等提供了政策導向和規范框架，對此類公共數據的流通共享和資產化具有鮮明指導意義。實踐探索方面，北京提出建立數據資產登記和評估制度，積極探索數據資產入股、數據授信貸款、數據資產證券化等，率先啟動公共數據專區授權運營。上海先后發布了促進浦東新區數據流通交易、推動數據要素產業創新發展等政策，積極推動數據資產化評估及試點。整體看，公共數據資產化進展速度加快，但各地各部門仍需結合實際，完善數據基礎制度，建設數據基礎設施，推動公共數據資產化的同時，保障公共利益最大化。

（三）個人數據資產化亟待突破

《數據安全法》《個人信息保護法》等國家法律法規都明確提出，要保障數據安全，保護個人合法權益，在依法合規前提下，促進數據開發利用。貴陽提出“數據資產+數字資產權益”模式，通過招募個人用戶、培育技術服務商、聚集合規和安全機構、吸引數據商等方式，引導個人數據進入數據交易所，探索個人數據資產的合規流轉。但個人數據價值不確定、非競爭、非排他、邊際成本為零等特性更加突出，資產化模式更加復雜，路徑更加模糊。當前個人數據資產化理論和實踐都沒有達成共識，甚至在個人數據資產歸屬等基本問題上，也尚未形成一致意見。

二、數據資產化仍然面臨多重挑戰

今年4月份，國家數據局公開表示，數據資產仍存在高質量供給不足、合規化使用路徑不清晰、應用賦能增值不充分等難題，數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等制度都需要進一步完善。從上述企業案例情況，以及部分地方城投公司、平臺企業情況可以看出，數據資源入表實操層面，仍然存在一些困難挑戰。

（一）基礎制度及配套細則仍需完善

登記確權、評估計價、流通交易和收益分配，是數據資產化關鍵。數據資產分類方面，18家有效實施數據資源入表企業中，絕大多數企業數據資源記入“無形資產”，但沒有更細化的科目，數據資產的計量、統計、流通、使用都受到制約。數據資產權屬方面，數據成為資產的前提是確權，但數據非排他性和可復制性導致權屬難以界定。有7家企業撤回了數據資源入表，無法對持有數據確權應是主要原因。數據資產計量方面，《規定》明確數據資產應進行初始計量，但數據“千用千價”現象比較普遍，數據資產難以采用工業化價值投資估值邏輯進行估值和量化，數據資產的成本核算和分攤也缺少實施細則和把握準則。

（二）政策理解和落地實施存在困難

有效實施數據資源入表的企業不多、撤回數據資源入表的企業涉及資產金額較大，都說明數據資產化困難重重。一是企業對政策理解存在偏差。撤回入表的7家企業，將原本列入“存貨”的“數據資源”調整為“合同資產”，對數據資產類型的劃分搖擺不定。此外，企業還面臨數據資產與會計準則適配、數據價值評估等復雜問題。二是傳統行業落實政策難度較大。數據資源入表存在數據資產辨析難、成本歸集難、收入成本匹配難、攤銷年限確認難等難題，需要企業具有較好數字化基礎。與TMT行業企業相比，傳統行業企業挑戰更大。三是多數企業存在觀望心態。數據資源入表對企業利大于弊，《規定》印發以來，A股5300余家企業，僅有18家企業有效實施數據資源入表，持觀望態度的企業居絕大多數，觀望心態和落地困難可見一斑。

（三）部分行業和主體需要密切關注

上市企業在人才、技術、管理上有優勢，數據資源入表走在前列，實施進度比較透明。非上市企業和非企業主體基數龐大，擁有海量數據資源，但沒有財報披露義務，數據資產化進程值得關注。一類是非上市的企業，主要指城投公司、數字平臺為代表的地方性國企。在經濟轉型換擋背景下，普遍存在盤活數據資源、降低資產負債、拓寬融資渠道、緩解債務壓力等現實需求。地方國企發布了大量的數據資源入表案例，但沒有公布實際效果，從國有資產安全和數據安全、經營合規角度，亟需加強監督和指導。另一類是非企業主體，主要指行政事業單位?！锻ㄖ访鞔_強化數據管理責任、審慎處置數據資產、嚴格收益管理、確保數據安全等，對促進行政事業單位數據資產化具有推動作用。但與企業數據資產化進度相比，行政事業單位的數據資產化，迫切需要取得實質性推進和突破。

三、政策建議

針對上述難題，建議多部門協同發力，進一步完善制度機制，加快公共數據、企業數據資產化進程，積極組織個人數據資產化研究，更好發揮數據要素作用，以數據要素創新驅動新質生產力發展。

（一）進一步補齊基礎制度和配套細則短板

一是完善數據資產分類。建議財政、數據、統計等部門協同制定與國民經濟核算體系（SNA）相適應、與統計指標相銜接的數據資產分類標準和目錄體系，支撐數據合規高效流通使用。二是加強數據權屬問題研究?？煽紤]借鑒《中華人民共和國物權法》制定實施經驗，面向常見數據要素化場景，開展“數據產權”“數據物權”“權屬和權利”“物和數”等基礎理論和制度研究，解決數據要素發展的權屬障礙。三是推進數據財政制度研究。建議數據、財政部門優選2—3家持有數據資源比較豐富、研究能力較強的單位，開展數據財政框架下數據定價、成本核算、數據交付、資產管理等理論研究，為進一步實施數據財政體系探索路徑。

（二）進一步加快企業數據和公共數據資產化

發掘典型企業數據和公共數據案例，以點帶面推進全域數據資產化進程。企業數據方面：建議證監、財政、數據等部門聯合，從披露數據資源入表的上市企業，以及有案例的地方城投公司、平臺企業中，選擇涉及金額大、代表性強的企業，開展數據資產化示范，探索政府監管、行業自治、企業自律的數據治理和數據資產管理模式。公共數據方面：建議選擇一級預算、工程經驗豐富、持有公共數據較多的技術服務單位，開展公共數據資源入表試點，為公共數據資產化和國有數據資產保值增值探索路徑。同時，加強對會計師事務所的監管和指導，避免數據資源入表引入潛在的資產、債務、融資等風險。

（三）進一步強化政策解讀和專業服務保障

一是從深化數據要素改革、指導行業數據資源入表、規范數據流通使用、完善數據資產管理等角度，加強政策宣傳和專題解讀，肅清當前數據要素“概念混淆”“認識不一”“眾說紛紜”等政策落地障礙。二是建議資產評估、工程咨詢以及研究機構，加強數據資產研究和專業人才儲備，提供數據資源入表專業能力支撐，打消行政事業單位和企業“不懂、不會、不敢”顧慮。三是建議相關部委和地方政府部門，發揮數據共享交換、數據開放、公共資源交易、政務服務等信息化優勢，依托現有平臺能力，為本行業本地區提供數據資產盤點、數據授權鑒權、交易信息發布等專業服務，支持數據資產化發展，節約新平臺建設投資。四是建議開展公共數據資產盤點和管理試點，提前謀劃數據資產收益管理，發揮公共數據價值。

（作者單位：國家信息中心公共技術服務部）