自2023年8月起，随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》、《数据资产评估指导意见》、《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策发布，数据资源业务和经济价值实质得到进一步揭示。2024年政府工作报告5次提到“数据”，进一步表明了我国数据要素发展的关键作用与价值。中国信通院结合自身在数据价值评估入表领域的研究及实践经验，总结分析了几大热点问题。
01 “数据资产”被赋予了新的定义
《数据资产管理实践白皮书》中，我们首次提出了“数据资产”的概念。在2023年最新发布的6.0版本的定义里，数据资产是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。这里所提的是广义的数据资产定义，是希望数据能像“企业资产”一样被重视和管理，它的定义符合资产的特征，但是并不强调《企业会计准则——基本准则》中对于资产的确认条件。
在《一图读懂数据资产赋能业务发展的底层逻辑》（内附6.0版白皮书和图录下载）一篇中，按白皮书图录全面了解其中数据资产赋能业务发展的核心逻辑，结合企业数据资产管理的典型方法和实践案例，以及有关活动职能、保障措施、实践步骤等重点讨论。
随着数据资源“入表”的热度不断提高，在“入表”的场景下，“数据资产”的定义被重新审视，当数据资源能够满足会计意义上资产定义和资产确认条件时，才可以作为“资产”予以确认，并通过资源入表转变为“数据资产”。
我们也梳理了一下“数据”“数据资源”“数据资产”三者的定义和区别，便于理解：
数据：任何以电子或者其他方式对信息的记录（《数据安全法》）。
数据资源：通过数据采集、整理、聚合、分析等形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源（《数据价值化与数据要素市场发展报告》，中国信通院）。例如，在企业范围内已经被归集和管理的数据，可以被定义为企业的数据资源。
数据资产：
数据资产（广义）：由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。（《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》，大数据技术标准推进委员会）在一定程度上，广义的数据资产和数据资源的范围相近。
数据资产（会计意义）：这里的数据资产具备财务属性，需依据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，在满足广义数据资产定义的基础上，同时满足经济利益很可能流入、成本能够可靠计量的资产确认条件，具备更严格的确认要求。
Tips: 从数据价值链视角出发，从数据到数据资源再到数据资产，是数据在增值过程中不同形态的演进。在我国数据资源入表的政策背景下，目前数据资产从广义的管理理念转变为严格的会计资产。对于企业而言，首先要明晰并统一内部对于数据、数据资源、数据资产的共识理解、数据范围、职责权力等，确保后续数据管理工作的有序运行。
02 “数据估值”和“数据入表”可不是同一件事
数据资源估值是指对一组数据集价值进行定量评估，使用方法主要包括成本法、收益法和市场法。同时考虑数据自身的特定和具体场景，对评估方法进行调整。
数据资源估值的目的和好处有很多：
- 成本法估值结果指导入表，收益法和市场法估值过程作证入表；
- 理清数据赋能流程、关键环节，用货币量化数据工作的成效；
- 梳理数据各项成本和总体投入，有助于进行数据成本管控和优化；
- 通过测算收益产出比，识别高价值数据，推动数据高效运营。
数据资源入表是推动并规范相关企业执行会计准则、准确反映数据相关业务和经济实质的重要举措，关键在于合规、精准地核算与数据相关活动的财务信息，带有很强的财务管理属性。
Tips: 数据资源估值的过程材料是入表的关键佐证，估值结果也是入表的重要参考。数据资源估值与数据资源入表都是对数据资源价值的衡量，虽然从方法理论层面二者没有绝对的关系，但企业可结合自身数据管理能力现状，有策略地运用并落地两种思路，探索企业自身的数据资源价值管理体系。
03 打好数据管理基础，估值入表就不难办
根据《暂行规定》，可入表数据资源主要分为两种情况：一方面，企业需要针对“满足资产定义但不满足资产确认条件”的数据资源采取信息披露，另一方面，企业需要针对“同时满足资产定义和资产确认条件”的数据资源开展登记入表。
其中，第二种情况难度最大，企业主要会面临两大难点。一是，数据资源经济价值难识别。企业过去更侧重“供数”能力的考察，而缺少对“用数”结果的评价，无法直接从经济价值结果识别可入表的数据资源范围。二是，数据资源精细化成本管理能力有空缺。企业过去呈现“重投资、轻管理”的态势，未来需要企业内部逐步核清不同类型、不同领域、不同阶段的数据资源投入成本，确保每类数据成本背后有依可循。
Tips: 回归数据资源入表工作背后的本质，仍是对企业自身数据应用及管理能力的考量！数据资源估值和信息披露是企业当下可率先开展的工作事项，对于成熟度相对较低的企业而言可优先夯实自身数据管理能力基础，并以数据资源估值为起点，初探企业数据价值管理与入表工作的差距与不足。
04 开展估值工作，我该从何入手？
数据资源估值与入表工作是一项系统性工程，需要数据部门、业务部门及财务部门多方协同开展。
数据部门可牵头估值体系的搭建，以估值思路为牵引、估值结果为抓手，开展数据价值评价、资源估值和持续运营。
业务部门可牵头厘清各业务板块的数据应用赋能现状，明确并评估数据应用对于业务发展的赋能效果，充分揭示企业数据资源的业务及经济作用价值。
财务部门可牵头梳理会计计量工作，结合数据资源入表政策要求、企业成本及资产管理现状，明确入表工作执行要求、执行原则、整改思路等执行建议。
Tips: 随着我国数据要素领域的深化发展，企业数据部门的职责已在传统数据管理职责基础上有了更多外延的可能。数据部门既需要充分总结企业已形成的数据成果与能力基础，理解自身在数据要素领域及市场发展过程中的核心数据优势，也需要紧跟国家政策发展趋势，尽早明确、布局并建立“以实现数据资源价值创造”为核心的数据管理体系。
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为指导行业企业体系化、科学化开展数据资源估值与入表工作，信通院云大所基于当前理论研究与大型企业数据资源评估落地实践，正在编写《数据资源估值实践指南》，报告区分了数据资源、数据资产的概念，详细梳理数据资源估值意义和难点，并提出了一套可落地的数据资源估值体系，以数据资源估值结果为基础，构建数据资源入表“三步走”方法，敬请期待！
相关业务联系人：
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liyufei@caict.ac.cn
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