基于“五步法模型”的文旅企業數據資源入表實踐及數據價值挖掘研究

0 引言

在2019年的十九屆四中全會上，中共中央首次將數據納入重要的生產要素之列，并出臺了相應的規定。隨后，在2022年12月，中共中央和國務院聯合發布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，俗稱“數據二十條”，旨在從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等多個維度全面推進，以加快數據基礎制度體系的建設。繼而，財政部于2023年8月21日頒布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），并宣布該規定將于2024年1月1日起正式生效。《暫行規定》為企業在數據資源入表、會計處理規范及信息披露方面提供了明確的指導。該規定詳細闡述了數據資源的適用邊界、遵循的標準，以及在財務報告中應如何呈現和公開相關信息，旨在協助企業規范數據資源的會計操作，并增強會計信息的透明度[1]。通過這些規定，企業能夠更加準確地將數據資源納人財務報表，確保會計實踐的合規性，同時提升財務數據的披露質量。本文主要以文旅企業（以下簡稱“云創科技”）為例，對數據資源的定義、會計處理、人表步驟，以及入表后續的具體應用展開研究，探討企業如何對數據資產進行處理、自前存在的問題，以及挖掘數據資產價值等。

1數據資產定義與會計處理

1.1 數據資產的定義

數據資產的概念最早由理查德·彼得斯在1974年提出，當時主要指債券等金融資產[2]。隨著時間的推移，數據資產的定義不斷擴展。中國信息通信研究院在2019年提出數據資產是以物理或電子形式記錄的、能帶來未來經濟利益的數據資源。中國資產評估協會則強調數據資產應由特定主體合法擁有或控制，并能帶來經濟利益。2023年財政部發布的《暫行規定》進一步對數據資產進行了明確規定。

我國會計準則中對資產的定義是指由過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。而數據成為資產的前提首先應是該數據經過人為挖掘后已經成為有價值的資源，該數據經過人為挖掘后已經成為有價值的資源，這種價值不僅僅是應用價值，更加強調的是經濟價值。大數據技術標準推進委員會對數據資產的會計主體又進行了擴充，不再限于企業而是將政府機構、事業單位等組織也納入這個特定主體當中。因此數據資產被定義為是由特定主體擁有或控制的、能夠直接或間接帶來經濟利益的數據資源[3]

數據資源與數據資產最本質的區別在于數據資產滿足資產的定義，有具體、明確的經濟價值。而數據資源更側重于原始的數據和信息的集合，其權屬不一定有明確的界定，價值也不一定能夠被確認，難以被確認為資產。但數據資源是數據資產的來源和基礎，數據資源經過有效的管理和分析，通過提煉、整合、加工等過程，可轉化為能夠為企業帶來實際經濟利益的數據資產，即數據資產是數據資源經過價值挖掘和轉化后的高級形態[4]。也就是說，不是所有的數據資源都能轉化為數據資產，只有那些經過處理、分析符合數據資產定義后的數據資源才能被稱為數據資產，二者具體差別見表1。

表1數據資源與數據資產對比

（續）

1.2 數據資產會計處理

1. 2. 1 會計確認

《暫行規定》中對數據資產會計處理適用的準則進行了說明，主要根據使用目的的不同將數據資產分為存貨及無形資產兩個資產類別進行會計處理。數據資產的經營目的主要涵蓋兩個方面：一是開發數據產品用于銷售，或提供數據服務；二是通過外購或自行開發數據來支撐企業的戰略與經營活動。當企業利用外購或自行收集的數據開發出用于銷售的數據產品時，對于開發待售數據產品或提供數據服務所產生的成本，需按照《企業會計準則第1號——存貨》中規定存貨具備的特征進行判定： ① 企業在日常活動中持有以備出售的產品、在產品； ② 與該存貨有關的經濟利益很可能流入企業且該存貨的成本能夠可靠地計量。數據資產同時符合這兩個特征，即可被認定為會計上的數據資源存貨[5]

對于外購或自行開發數據以支撐企業戰略和經營活動來說，企業的經濟業務是以增值作為主要目的，會計中對數據資源無形資產會計確認可以按照《企業會計準則第6號—無形資產》中描述的無形資產的特征進行判定： ① 企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產[6]； ② 與無形資產有關的經濟利益很可能流入企業且該無形資產的成本能夠可靠地計量。數據資產同時符合這兩個特征，即可被認定為會計上的數據資源無形資產，按照《無形資產準則》做相應的會計處理。

1. 2.2 會計計量

企業通過外購途徑獲取并作為存貨入賬的數據資源，其初始成本應包含購買價格、相關稅費、保險費，以及數據權屬的確認、質量評估、登記結算和安全保障等費用，這些費用均構成存貨采購成本的組成部分。對于經過加工后確認為存貨的數據資源，其初始成本則涵蓋了數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析及可視化等加工過程中的成本，以及將存貨配置到當前位置和狀態所需的附加費用[。后續計量方式采用先進先出法、加權平均法或者個別計價法確定發出存貨的實際成本，并在資產負債表日確定存貨的可變現凈值。由于數據資產的高時效性，如果一個經營周期以上還不能完成銷售，存貨可變現凈值很可能低于成本，在確認可變現凈值后判斷是否需要計提存貨減值準備。

企業在將外購或自開發的數據資源用于戰略和經營活動以實現增值目標時，需遵循無形資產的確認準則。對于被歸類為無形資產的外購數據資源，在初始成本的計量中，應包括購買成本、相關稅費以及數據處理費用，如數據脫敏、清洗、標注、整合、分析和可視化等環節的費用，同時還需計人數據權屬驗證、質量評估、登記結算和安全管理等費用[1]。若數據資源不符合無形資產的標準，則其成本應計入當期損益。只有在企業能夠證明其在開發階段符合資本化條件時，相關成本才可被確認為數據資源無形資產。

考慮到數據資產的時效性，對于有限使用壽命的數據資產，通常在不超過5年的期限內采用加速折舊法，以保持信息的相關性；對于無法確定使用壽命的數據資產，則不進行折舊或攤銷。對于外購數據資產，需審視相關合同條款是否包含后續更新服務，若無，則應對其成本進行攤銷。鑒于數據資產價值的不確定性和易變性，每個會計周期均需進行減值測試，以評估其價值變動[7]。具體流程思路見圖1。

圖1數據資產確認與計量流程

1.3 數據資產的列報與披露

1.3.1數據資源存貨的列報與披露

類似于傳統存貨，“數據資源存貨”科目主要揭示了期末時數據資源存貨的成本及其可變現凈值。在編制資產負債表時，該科目的填報依據為期末“數據資源產品”與“數據資源成本”科目的余額總和，扣除“存貨跌價準備—數據資源減值”科目余額后的凈額。這一方法確保了數據資源存貨的價值反映其在財務報表中的當前經濟狀況。

同時，在編制利潤表時，銷售數據資源存貨所反映的經濟主體的主要業務和其他業務所確定的收入總額，主要根據主營業務收入和其他業務收入總賬的發生額分析填報。通過對主營業務收入與其他業務收入的發生額進行匯總，以確定數據資產存貨所帶來的總營業收人。與之相對應地，經營數據資源存貨過程中主要業務和其他業務所發生的成本總額，則根據主營業務成本和其他業務成本總賬的發生額分析填報。即將主營業務成本和其他業務成本的發生額進行匯總，以確定數據資源存貨相關的營業成本。

對于與數據資源存貨相關的現金流量表編制，應關注與數據資源產品銷售收入和提供數據服務收人有關的現金流人部分。在現金流量表中，這部分現金流入主要來源于“主營業務收入”和“其他業務收入”科目中與數據資源相關的內容。如果企業主營業務是銷售數據資源產品，當收到客戶支付的產品款項時，這筆現金流入就屬于與數據資源相關的經營活動現金流入。這時，需要從主營業務收入中分離出這部分與數據資源產品銷售對應的現金收人，并在現金流量表的經營活動現金流人部分進行列報，通常是列在“銷售商品、提供勞務收到的現金”項目下。如果是通過提供數據服務獲得收入，也從相應的收入科目中梳理出與數據服務相關的現金收入，同樣列在“銷售商品、提供勞務收到的現金”項目中[8]

而現金流出方面，涉及與數據資源存貨相關的成本和費用支出，需要根據“主營業務成本”“其他業務成本”“管理費用”等與數據資源相關科目的發生額來列報。

最后，根據《暫行規定》，企業應按照外購、自行加工等類別，對數據資源存貨相關會計信息進行披露，并根據相關準則對確定存貨成本所采用的方法、存貨可變現凈值、存貨跌價準備、對財務報表有重大影響的單項數據資源存貨，以及所有權或使用權受限的數據資源存貨進行披露。

1.3.2數據資源無形資產的列報與披露

在編制資產負債表的過程中，數據資源無形資產須作為無形資產的一個組成部分予以披露。首先，必須確認企業對這些資產擁有所有權或使用權，并確保它們可以與專利權和非專利技術等一同歸入無形資產類別。披露的金額基于無形資產賬目的期末余額，減去累計攤銷和無形資產減值準備后的凈值。對于尚在開發階段的數據資源無形資產，符合條件的資本化支出應在“開發支出”項目下披露，依據研發支出賬戶中“資本化支出”子賬戶的期末余額進行填寫[9]

數據資源無形資產在利潤表進行列示時，攤銷金額通常根據不同的用處計人當期損益。數據資源無形資產用于主要經營活動時，攤銷金額在營業成本中列示；若用于管理活動，攤銷金額則在管理費用中列示時，當數據資源無形資產發生減值時，減值損失在資產減值損失項目中列示。此外，處置數據資源無形資產時，將處置收入與賬面價值的差額在資產處置收益項目中體現，以反映其對利潤的影響。經濟主體在研究與開發過程中不符合資本化的費用化支出，以及應計入管理費用的無形資產攤銷額在列報時需依據“管理費用——研究費用”和“管理費用—無形資產攤銷”明細賬的發生額進行分析，列示在“研發費用”中。

現金流量表除與存貨類似的在“經營活動產生現金流”項目列報以外，對數據資源無形資產進行處置時產生的現金流應在“投資活動產生現金流”項目下根據“投資收益”“投資支付的現金”等科目發生額進行列報。

依據《暫行規定》，企業需根據數據資源無形資產的來源，如外購或自行開發，披露相應的會計信息。具體來說，對于有明確使用壽命的數據資源無形資產，企業必須公開其使用壽命的估計及攤銷方法；而對于使用壽命不確定的，則應公布其賬面價值和對使用壽命不確定的評估依據。

進一步地，企業應詳細披露對財務報表產生顯著影響的單項數據資源無形資產，以及那些權利受限的資產。此外，還需公布研究開發支出的金額、這些支出是否被資本化為數據資源無形資產、數據資源的減值狀況，以及任何持有待售的數據資源無形資產的相關信息。這些披露要求旨在提供透明度，確保財務報告的準確性和完整性。

2云創科技數據資產會計處理

2.1 案例簡介

云創科技作為陜西文化產業投資控股（集團）有限公司旗下的子公司，自2012年創立伊始，便秉持“技術為舵，運營為帆”的雙輪驅動戰略，深耕于數字文化旅游的廣袤領域，致力于成為該領域內國內領先的旗艦型企業。

云創科技的業務布局主要為三大核心板塊。其一，智旅建設板塊，依托前沿技術支撐平臺，公司深耕產業規劃、技術創新、平臺搭建及運維保障，打造從藍圖構想到落地實施的全鏈條數字文旅建設生態，實現建設與服務的無縫對接。其二，智旅運營板塊，云創科技以精細化管理為艙，為各級景區量身打造智慧景區綜合管理平臺，集成全渠道票務系統與互聯網智旅產品運營策略，以運營為核心驅動力，加速景區向數字化、智能化轉型的步伐。其三，數智營銷板塊，公司運用立體化的營銷策略與精準的流量引導機制，為景區品牌注入商業價值新活力，激發內容創意的無限潛能。

2.2 數據資源概況

文旅企業人表數據資源的形成方式主要可以分為兩種：采集自有業務系統的數據、購買公共數據或其他企業的數據等。

云創科技目前的數據資源主要也源自這兩大渠道：一個是渠道購買的公開數據或其他企業數據，另一個重要渠道則是云創科技自主研發的“惠旅云平臺”以及“游陜西”小程序。“惠旅云平臺”收集了文旅企業、單位、文旅場館等行業產品供應商、渠道商在文旅產業運營平臺上進行產品分銷、產品銷售、產品預定、產品核銷等全流程業務產生的數據，精準捕捉并積累了豐富的toB端數據與偏好信息，平臺累計接入景區500余家、完成交易收入突破20億元，直接服務客戶超千萬個。而“游陜西”小程序則從toC端出發，搜集相關游客的實時行為數據、消費習慣及滿意度反饋。這兩大平臺相輔相成，共同構建了一個全方位、多維度的數據生態體系。這些數據資源為公司的未來數據產品開發提供了堅實的參考基礎，并深度服務于其算法優化與精進。

基于這兩大核心數據渠道，云創科技掌握了豐富的數據資源，對企業分散的數據進行匯聚、脫敏、加工、清洗、分析后形成了全新的文旅產業運行數據資源——文旅產業運營數據集。該數據資源主要包括：產品銷售數據、產品類型分析、文旅場館客流數據、文旅場所信息數據、游客畫像數據等。同時，公司還與青途文旅和文投智旅兩家企業進行合作，建立了完善的數據治理體系以確保數據在整個生命周期中的質量、安全、合規性和有效利用。

最終，云創科技在北京國際大數據交易所的指導下，對“文旅產業運營數據集”完成了合規確權、質量評價、成本歸集分攤、資產登記等流程，讓數據集成功轉化為可量化、可交易、高價值的數據資產。

2.3 會計處理

云創科技認定其數據資產主要用于支持公司的戰略和運營活動，故將“文旅產業運營數據集”歸類為無形資產，并在財務報表的“無形資產”分類下新設“數據資源”科目。該做法旨在體現資產負債表截止日被確認為無形資產的數據資源的賬面價值上。通過這種方式，云創科技能夠更準確地反映其數據資產的經濟價值，并符合會計準則的相關要求。對于“數據集”的初始成本確認，云創科技采取了細致的分類處理方式，主要包括兩大核心板塊：內部開發成本和外部采購成本。內部開發成本涵蓋了人力資源的直接薪酬、直接投入項目中的各項費用（如服務器租賃與存儲空間費用），以及輔助性支出（咨詢費、數據資產登記服務費等）；而外部采購成本則聚焦于外包服務，具體指數據生產、采集與治理的專業化外包費用。鑒于數據資源在數據資產登記憑證中的有效期限設定為一年，云創科技遵循相應的會計政策將其按照無形資產的攤銷方法進行合理的的會計處理。

除此之外，為了更全面地展現數據資產的特性與價值，云創科技在財務報表附注中對數據資產的重要信息進行自愿披露。這些披露內容主要涵蓋了數據資源的具體應用場景及其成效分析，數據資源的合規性來源、加工過程中的投人詳情，以及數據資源在實際應用中的表現與貢獻等。具體投入成本情況見表2。

云創科技的數據資源在入表時對數據資源應用場景描述和分析、數據資源來源的合規性、數據資源加工投入情況、數據資源應用情況、重大交易事項、相關權利失效情況、權力限制等情況進行自愿披露，以確保數據資產的質量、價值與風險的透明性。見表3。

表2云創科技數據資產成本匯總表

表3云創科技數據資產披露情況

（續）

3數據資源入表操作與實踐挑戰

3.1數據資源入表實施路徑

結合《暫行規定》等文件，云創科技與北京國際大數據交易所進行合作，結合云創科技自身所處數字文旅行業的情況，共同探討數據資源入表實施方案。最終確定以“五步法模型”為基礎搭建數據資產管理體系架構，將“數據集”進行入表。“五步法模型”以數據資產的生命周期為基礎，主要包括初步范圍確定、數據質量提升、確認可入表資產、數據資產計量以及入表信息披露5個步驟。具體情況見圖2。

確定數據資產入賬的初步范圍是會計處理數據資產的起始環節，要求企業聘請專業的審計和會計機構對外公布的數據資產進行專項審計驗證。這一步驟的目的是為了確保后續流程符合規定，并從財務和稅務的角度，依據審計的嚴格標準，推動企業數據資產化的進程。在這些專業機構的幫助下，企業需要制定清晰的數據合規目標與計劃，梳理數據資產目錄，并構建數據合規的工作框架。同時，企業需建立有效的數據合規與安全管理體系，確立數據資源的持有權、加工使用權和數據產品經營權等分立的產權運作機制，以確保其合法性和合規性[0]

在界定數據資產的初步范圍后，企業必須通過加強數據治理和管理措施來保障數據資產的安全和質量。為此，企業應構建一個全面的數據資產治理體系，包括數據資產的基礎、業務、技術和管理等方面，并制定相應的數據標準。同時，企業應建立一個以數據技術和質量為核心的閉環數據資產質量管理系統[10]。具體來說，技術部門需要制定《數據采集登記制度》和《數據資源分類管理制度》，而財務部門則需執行《數據資源質量評估》和《合規評估制度》等政策。通過這些制度，企業能夠明確分配數據在定義、產生、使用和監督等全生命周期內的責任給特定的數據角色，并指定相應的組織或部門來承擔這些角色。

圖2數據資產入表五步法

完成數據治理任務后，企業應依據《企業會計準則》等，辨識能夠被歸類為“無形資產”或“存貨”的數據資產。在對這些數據資產進行歷史成本法確認的同時，企業還需對它們預期帶來的經濟利益進行可行性分析。為此，企業可以開發數據資產計量模型，借助歷史經濟收益數據來預測數據資產的潛在經濟回報，從而為特定應用場景定制合適的數據資產評估模型。

在對數據資產進行分類后，企業需遵循《企業會計準則》等相關規范，對被歸類為“無形資產”或“存貨”的數據資產進行價值計量。企業可依據具體情況選擇適宜的計量方法，例如歷史成本法或公允價值法，以確定數據資產的初始價值。隨后，企業應建立數據資產計量模型，定期評估每項數據資產的價值，并據此對無形資產進行攤銷，同時評估數據資產的減值情況。這些信息均需在財務報表中予以體現，以確保財務信息的準確性和透明度。

最終，企業需履行對數據資產的報告與披露義務，依據其用途將數據資產劃分為存貨或無形資產。為確保信息的高度透明，企業須依法公布對數據資產的評估工作及其對企業產生重大影響的評估結果，特別是在諸如企業并購中的對價分攤、數據產品定價和減值測試等關鍵價值評估場合。同時，企業應依據實際情況，自愿性地披露有關已確認與未確認數據資產的信息。這種報告和披露的做法不僅促進了企業內部數據資產管理和評估體系的構建，也使得企業能夠更全面地向外界傳達其數據資產的價值[11]

云創科技遵從以上步驟，并在北京國際大數據交易所（以下簡稱“北數所”）的嚴格審核下，最終成功將“文旅產業運營數據集”作為無形資產并入財務報表中，并完成了掛牌上架及相應的登記手續，獲得了由北數所出具的《數據資產登記證書》。

3.2數據資源入表潛在問題研究

數據資源入表后，除為企業帶來資產擴充以外，同樣面臨一些潛在問題，這些問題主要集中于數據交易和企業所得稅等方面。

3.2.1數據交易方面的潛在問題

由于數據具有獨特性，每個數據集所蘊含的信息和價值都獨一無二。這種特性使得不同數據集之間的質量和價值缺乏直接可比性，從而為數據交易的定價環節帶來巨大挑戰。交易雙方在確定價格時往往陷入困境，難以達成共識，這就需要一個權威的平臺進行背書[12]。而目前這項工作主要由上海數據交易所、北京國際大數據交易所以及陜西絲路數據交易平臺等第三方平臺完成。因此由第三方數據交易平臺頒發的數據資產產權登證書的公信力遠不及無形資產中的專利權、著作權等證書。此外，數據資產常需依據買方的特定需求進行定制化處理，這一過程不僅增加了交易的復雜性，而且使得交易成本大幅上升。例如，在某些行業的數據交易中，為滿足特定企業對于數據精度、維度和時效性的要求，賣方需要投入額外的資源進行數據處理和整合，這無疑加重了交易負擔。

并且由于數據資產剛剛起步，在數據資產的評估方面仍面臨著難題。數據資產市場目前處于發展初期，尚未成熟，傳統的市場法在數據資產估值中無法適用。而收益法雖可用于評估，但因其主觀性過強，所得出的估值結果往往難以獲得審計人員的認可。現階段的數據資產評估主要還是以成本法作為數據資產估值的主要方法，但這種單一的估值方法無疑限制了評估的全面性和科學性，估值方法的受限，對估值結果的準確性造成影響。

3.2.2企業所得稅方面的潛在問題

數據資源人表意味著企業將數據資源確認為資產，并在財務報表中進行披露。但由于目前國家對于數據資產的稅務處理尚無統一的、明確的政策規定，對于企業來說可能需要提前繳納更多的所得稅，導致該季度的財務成本上升，這可能會影響企業的現金流和資金運作，增加企業的財務負擔，引發投資者對企業未來盈利能力和現金流的擔憂，進而影響投資者的信心和投資決策。許多企業基于該原因紛紛撤銷了對數據資產的確認，這也在一定程度上阻礙了數據資產的發展[13]

一方面，企業的這種謹慎態度使得數據資產交易市場活躍度降低，市場信心受挫，原本積極推動的數據資產化進程出現了停滯的跡象。那些依賴數據資產增值和交易獲取利潤的創新型企業，不得不重新審視自身的業務模式，可能會放緩在數據收集、整理和開發上的投入，進而影響整個產業鏈上下游的協同發展。同時市場交易活躍度的降低，導致市面上存在的案例較少，同樣不利于資產評估機構運用市場法對數據資產進行評估。

另一方面，從宏觀經濟角度來看，企業對數據資產確認的撤回不利于國家數字經濟戰略的推進。數據作為新的生產要素，其資產化本應成為經濟增長新的動力源。然而，稅務政策的不明朗卻使這一進程受阻，減少了數據資產在經濟活動中的流轉和優化配置，降低了資源利用效率。這可能會使國家在全球數字經濟競爭中失去先發優勢，也不利于相關配套產業如數據分析、數據存儲等行業的發展，進而影響就業市場和經濟結構的優化升級[14]

4數據資產應用探索

數據資源入表后，云創科技積極探索其在企業內部和外部的應用，為企業發展帶來了新的機遇。其數據資產管理體系架構見圖3。

4.1 內部應用

數據資源人表后，云創科技將數據資產信息化建設中符合資本化要求的相應成本轉化為資產，新增了價值500萬元的無形資產，使得資產總額增加，資產負債率間接降低。這一變化增強了企業的償債能力，優化了財務杠桿。憑借數據資產，云創科技成功獲批交通銀行陜西省分行500萬元融資授信，為技術創新、市場開拓及產業鏈整合提供了資金支持，推動企業實現跨越式發展。

圖3數據資產管理體系架構

同時，云創科技通過整合內部數據資源，實現了運營成本的優化。利用大數據技術，企業能夠實時監控和分析業務流程，預測潛在風險，提前制定應對措施。通過對銷售數據以及游客“畫像”等數據進行分析，可以幫助云創科技明確數據在產品化方面的研究開發方向，實現數據驅動業務發展。同時云創科技也借此機會優化旅游產品設計和服務流程，提高游客滿意度，進而提升管理效益，為企業可持續發展奠定基礎。

4.2 外部應用

作為陜西省首家實現數據資源入表的文旅企業，云創科技樹立了行業標桿，品牌形象和市場影響力也借此機會攀上新高。這一成就為企業贏得了更多合作機會，吸引了眾多客戶和合作伙伴的關注。云創科技憑借其數據資產人表經驗，為同行業企業提供數據處理與定制化數據看板等服務，開辟了新的業務領域，實現了業務的多元化發展。

云創科技基于豐富的數據資源，運用先進技術研發出初代旅游導覽型數字人。該數字人以3D虛擬數字人為載體，依托龐大數據庫和卓越學習能力，為游客提供個性化導覽服務，支持多模態AI用戶交互，帶來全新導覽體驗。目前，數字人在公司內部優化訓練，未來計劃與華為、小米等科技巨頭合作，將其嵌入手機語言助手，為用戶提供更便捷智能的旅行服務，推動旅游服務創新發展。

除此之外，云創科技依據《公司法》，在得到工商部門的批準后，與其他企業進行合資，用自身的數據資產成功入股成立分公司—陜西智匯數據資產服務公司。該分公司的主要業務有4種：提供信息化服務、數據資產入表服務、融資服務、數據資產的合規評估，在分公司成立后實現了數據產權轉移。但由于數據資產的時效性較強，因此在分公司成立過程中規定，需要云創科技持續對分公司所取得的數據資產進行更新否則該項數據資產的價值就無法體現。云創科技決定在轉讓數據資產的產權后，授權分公司使用形成該項數據資產的數據平臺，分公司可以自行在平臺更新它所需要的數據，對原始的數據進行采購維護。

數據資產人股為企業提供了一種新型融資方式。

在增加企業資本實力的同時，成為企業資產的重要組成部分，能夠直接參與企業價值的創造和分配。有助于激發企業積累、整理和分析數據的積極性，推動數據資源的優化配置和高效利用。

5研究結論和未來展望

5.1 研究結論

云創科技的數據資產化實踐為文旅企業提供了寶貴經驗，通過對陜西文旅企業云創科技數據資源人表與應用的案例剖析，可以清晰地發現數據資產在文旅行業的發展進程中已嶄露頭角。數據二十條、《暫行規定》等一系列政策為企業數據資產的管理與應用提供了政策框架與規范指引。在政府的積極引導下，云創科技響應政策號召，積極探索數據資產的會計處理與入表流程，成功將“文旅產業運營數據集”確認為無形資產并入財務報表，說明了數據資源入表的可行性，也為企業資產規模的擴充提供了新途徑。

無論是內部應用還是外部應用，云創科技在數據資源入表后均積極探索多元路徑，實現了多維度發展。在獲得新型融資方式、增強資本實力的同時，激發企業數據管理積極性，助力數據資源優化配置，為企業創造更多價值，展現出數據資產在企業發展進程中的強大驅動作用與廣闊應用前景。

然而，數據資產目前也在面臨一些挑戰。在數據交易領域，數據自身的獨特性致使其質量與價值難以直接比較，交易定價缺乏明確標準，當前主要依賴第三方平臺背書，但平臺頒發證書的公信力與傳統無形資產證書相比仍有差距。同時，數據資產評估方法尚不完善，傳統市場法適用性受限，收益法主觀性強，成本法為主導的現狀限制了評估的科學性與全面性。在企業所得稅方面，由于政策細則尚未明確，企業面臨著財務成本上升的潛在風險，這不僅影響企業自身的現金流與資金運作，還對投資者信心及投資決策產生負面影響，進而在一定程度上阻礙了數據資產市場的活躍度與發展進程，對國家數字經濟戰略的推進也帶來了挑戰。

5.2 未來展望

展望未來，文旅企業數據資產的發展既充滿機遇，也面臨挑戰，需要政策、技術、市場和企業自身多方面協同發力。

對于政府來說，應持續加強政策供給。數據資源入表目前剛剛起步，許多政策還需要進一步細化和完善。例如，與數據資產相關稅務政策，需要明確稅收優惠、減免及征收標準等細則，降低企業因數據資源入表帶來的財務不確定性，增強企業信心，鼓勵企業積極投入到數據資產的開發與應用中。同時，強化對數據交易市場的監管與扶持，建立統一、權威的數據資產評估標準與規范，推動評估機構專業化發展，提高數據資產產權證書的公信力，完善數據產權保護制度，確保數據交易的公平、公正與透明，為數據資產的流通與優化配置營造良好的政策環境。例如，參考知識產權保護政策，為數據資產提供更具針對性和力度的產權保護措施，激發企業創新活力。

對于數據資產市場來說，隨著市場參與者對數據資產認知的不斷加深和市場機制的逐步完善，數據資產交易市場有望迎來快速發展期。文旅企業應加強行業協作，制定數據資產交易規則與行業標準，促進數據資產的標準化與規模化交易。培育和發展專業的數據資產管理服務機構，提供涵蓋數據評估、咨詢、交易中介等一站式服務，降低企業數據資產管理門檻與成本。同時，積極引導社會資本關注數據資產領域，豐富投資渠道與產品，激發市場活力，推動數據資產市場健康有序發展[15]]

對于文旅企業自身而言，文旅企業要將數據資產作為核心戰略資源進行管理。持續完善數據治理體系，加強數據安全保障措施，確保數據資產的合規性與穩定性。深化數據資產在業務運營中的應用創新，挖掘更多如基于游客全旅程數據的深度個性化旅游體驗設計、文旅產業供應鏈優化等應用場景，提升企業核心競爭力。加強人才培養與引進，打造一支既懂文旅業務又精通數據管理與分析的復合型人才隊伍，為企業數據資產發展提供堅實的人才支撐。

在政策利好的大背景下，文旅企業數據資產有著廣闊的發展前景。盡管當前面臨諸多挑戰，但通過各方共同努力，有望逐步攻克難題，實現數據資產在文旅產業的深度融合與價值釋放，推動文旅產業數字化、智能化轉型升級，助力企業在數字經濟時代搶占發展先機，為國家數字經濟發展貢獻文旅力量。

6 結語

本文以云創科技為例，研究陜西文旅企業數據資源入表與應用。在政策推動下，云創科技整合數據資源，將其確認為無形資產加以入表，在會計處理、入表步驟等方面實踐探索。入表后，企業內外部應用成效顯著，如優化財務結構、開拓業務領域等。本文研究創新在于為文旅企業數據資源入表提供了實踐范例，展示數據資產多元應用價值。為推動發展，建議政府完善數據資產稅務政策，加強市場監管；行業制定統一標準，培育專業服務機構；企業加強數據治理與人才培養，深化應用創新，以促進文旅產業數字化轉型。

參考文獻

［1］財政部．企業數據資源相關會計處理暫行規定：財會［2023]11號［A/OL]. （2023-08-01）[2025-03-30]. https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202308/content_6899395.htm.

[2]PETERS R E. A cross section study of the demand for money：theUnited States，1960-62[J].TheJournal ofFinance，1974（1）：73-88.

[3］大數據技術標準推進委員會．數據資產管理實踐白皮書（6.0版）[R].2023.

[4]VELDKAMP L，CHUNG C. Data and the aggregate economy [J].InPreparation for the Journal of Economic Literature，2O24，62（2）： 458-484.

[5]郭實，孟浩，程博恩．數據資產運營：政府部門與市場機構的探索：從數據資產入表談起［J]．金融市場研究，2024（9） ： 63-71.

[6］羅玫，李金璞，湯珂．企業數據資產化：會計確認與價值評估［J]．清華大學學報（哲學社會科學版），2023，38（5）：195-209， 226.

[7]宋書勇．企業數據資產會計確認與計量問題研究［J]．會計之友，2024（2）：95-101.

[8］熊艷，裴瀟．企業數據資產會計核算研究：以阿里巴巴為例[J]．中國注冊會計師，2022（3）：111-116.

[9］王碩，李寶瑜．數據資產價值核算理論與方法研究綜述[J]．統計與決策，2024，40（20）：43-48.

[10］趙星，李向前．數據資產“人表”的準則考量與推進思路[J]．財會月刊，2024，45（3）：55-60.

[11］徐攀，李杰義．企業數據資產人表路徑：框架與實踐［J].財會月刊，2024，45（7）：58-62.

[12］安根生，鄭超．文化和旅游企業數據資源人表問題研究[J]．新理財，2024（4）：58-61.

[13］蔡艷．數據資產入表的挑戰與對策[J]．財務與會計，2024（16） ： 76-78.

[14］黃悅昕，羅黨論．數據資產入表：現狀、挑戰與對策［J].財會月刊，2024，45（16）：55-60.

［15］劉曉晗．中國企業數據資源入表的實踐探索、發展趨勢與路徑建構［J].城市觀察，2024（4）：4-18，159.

收稿日期：2025-03-31

作者簡介：

李永紅，女，1968年生，博士研究生，三級教授，碩士研究生導師，主要研究方向：企業數字化轉型、大數據與數據資產。

崔家超，男，2001年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：數據資產會計核算、企業司庫管理研究。

趙亞楠，女，1999年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：數據資產評估。

肖明剛，男，1982年生，碩士研究生，會計師，主要研究方向：文旅企業數據資產入表。