数据资产化发展现状、面临挑战和对策建议

数据是数字经济发展的核心要素，不少专家学者将数据比作新时代的“石油”。在政策持续推动下，社会各界对数据价值的认识逐渐加深，数据从资源化快速向资产化、资本化演进。分析部分案例发现，对照数据要素市场化配置改革目标，数据资产化在制度体系、落地实施、关键领域等方面仍有不足，应进一步细化制度细则，推行标杆示范，强化政策解读，提供专业支持，持续推动数据要素市场健康快速发展。

一、数据资产化进入加速探索和实质落地阶段

2023年下半年，财政部先后出台《关于加强数据资产管理的指导意见》和《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《规定》），明确了数据的资产属性，确定今年1月1日起企业可将符合条件的数据资源列入资产。今年以来，企业数据资源入表案例不断涌现，公共数据、个人数据的资产化加速推进。

（一）企业数据资产化走在前列

A股上市公司定期发布财报，成为观察企业数据资产化的最佳样本。以今年A股一季报为例：25家企业披露数据资源入表，但7家企业随后公告撤回。18家有效实施数据资源入表的企业中，11家属于TMT（科技、媒体、电信）行业，交通运输（2家）、建筑装饰（2家）、钢铁（1家）、基础化工（1家）、医药生物（1家）等传统行业企业较少。从会计科目看，13家企业将数据资源记入“无形资产”，其次是“开发支出”（6家）和“存货”（1家），有2家企业同时使用2个会计科目。从资产规模看，18家企业披露数据资产1.03亿元，占18家企业总资产的0.03%，仅恒信东方、卓创资讯、海天瑞声、每日互动数据资产占比超过0.5%。从地区看，北京（6家）、山东（3家）企业较多，其次是广东、江苏、浙江（均有2家）。

（二）公共数据资产化积极推进

政策制度方面，“数据二十条”提出实施公共数据确权授权机制。今年2月份，财政部印发《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》（简称《通知》），为行政事业单位的公共数据分类、登记、核算、管理等提供了政策导向和规范框架，对此类公共数据的流通共享和资产化具有鲜明指导意义。实践探索方面，北京提出建立数据资产登记和评估制度，积极探索数据资产入股、数据授信贷款、数据资产证券化等，率先启动公共数据专区授权运营。上海先后发布了促进浦东新区数据流通交易、推动数据要素产业创新发展等政策，积极推动数据资产化评估及试点。整体看，公共数据资产化进展速度加快，但各地各部门仍需结合实际，完善数据基础制度，建设数据基础设施，推动公共数据资产化的同时，保障公共利益最大化。

（三）个人数据资产化亟待突破

《数据安全法》《个人信息保护法》等国家法律法规都明确提出，要保障数据安全，保护个人合法权益，在依法合规前提下，促进数据开发利用。贵阳提出“数据资产+数字资产权益”模式，通过招募个人用户、培育技术服务商、聚集合规和安全机构、吸引数据商等方式，引导个人数据进入数据交易所，探索个人数据资产的合规流转。但个人数据价值不确定、非竞争、非排他、边际成本为零等特性更加突出，资产化模式更加复杂，路径更加模糊。当前个人数据资产化理论和实践都没有达成共识，甚至在个人数据资产归属等基本问题上，也尚未形成一致意见。

二、数据资产化仍然面临多重挑战

今年4月份，国家数据局公开表示，数据资产仍存在高质量供给不足、合规化使用路径不清晰、应用赋能增值不充分等难题，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度都需要进一步完善。从上述企业案例情况，以及部分地方城投公司、平台企业情况可以看出，数据资源入表实操层面，仍然存在一些困难挑战。

（一）基础制度及配套细则仍需完善

登记确权、评估计价、流通交易和收益分配，是数据资产化关键。数据资产分类方面，18家有效实施数据资源入表企业中，绝大多数企业数据资源记入“无形资产”，但没有更细化的科目，数据资产的计量、统计、流通、使用都受到制约。数据资产权属方面，数据成为资产的前提是确权，但数据非排他性和可复制性导致权属难以界定。有7家企业撤回了数据资源入表，无法对持有数据确权应是主要原因。数据资产计量方面，《规定》明确数据资产应进行初始计量，但数据“千用千价”现象比较普遍，数据资产难以采用工业化价值投资估值逻辑进行估值和量化，数据资产的成本核算和分摊也缺少实施细则和把握准则。

（二）政策理解和落地实施存在困难

有效实施数据资源入表的企业不多、撤回数据资源入表的企业涉及资产金额较大，都说明数据资产化困难重重。一是企业对政策理解存在偏差。撤回入表的7家企业，将原本列入“存货”的“数据资源”调整为“合同资产”，对数据资产类型的划分摇摆不定。此外，企业还面临数据资产与会计准则适配、数据价值评估等复杂问题。二是传统行业落实政策难度较大。数据资源入表存在数据资产辨析难、成本归集难、收入成本匹配难、摊销年限确认难等难题，需要企业具有较好数字化基础。与TMT行业企业相比，传统行业企业挑战更大。三是多数企业存在观望心态。数据资源入表对企业利大于弊，《规定》印发以来，A股5300余家企业，仅有18家企业有效实施数据资源入表，持观望态度的企业居绝大多数，观望心态和落地困难可见一斑。

（三）部分行业和主体需要密切关注

上市企业在人才、技术、管理上有优势，数据资源入表走在前列，实施进度比较透明。非上市企业和非企业主体基数庞大，拥有海量数据资源，但没有财报披露义务，数据资产化进程值得关注。一类是非上市的企业，主要指城投公司、数字平台为代表的地方性国企。在经济转型换挡背景下，普遍存在盘活数据资源、降低资产负债、拓宽融资渠道、缓解债务压力等现实需求。地方国企发布了大量的数据资源入表案例，但没有公布实际效果，从国有资产安全和数据安全、经营合规角度，亟需加强监督和指导。另一类是非企业主体，主要指行政事业单位。《通知》明确强化数据管理责任、审慎处置数据资产、严格收益管理、确保数据安全等，对促进行政事业单位数据资产化具有推动作用。但与企业数据资产化进度相比，行政事业单位的数据资产化，迫切需要取得实质性推进和突破。

三、政策建议

针对上述难题，建议多部门协同发力，进一步完善制度机制，加快公共数据、企业数据资产化进程，积极组织个人数据资产化研究，更好发挥数据要素作用，以数据要素创新驱动新质生产力发展。

（一）进一步补齐基础制度和配套细则短板

一是完善数据资产分类。建议财政、数据、统计等部门协同制定与国民经济核算体系（SNA）相适应、与统计指标相衔接的数据资产分类标准和目录体系，支撑数据合规高效流通使用。二是加强数据权属问题研究。可考虑借鉴《中华人民共和国物权法》制定实施经验，面向常见数据要素化场景，开展“数据产权”“数据物权”“权属和权利”“物和数”等基础理论和制度研究，解决数据要素发展的权属障碍。三是推进数据财政制度研究。建议数据、财政部门优选2—3家持有数据资源比较丰富、研究能力较强的单位，开展数据财政框架下数据定价、成本核算、数据交付、资产管理等理论研究，为进一步实施数据财政体系探索路径。

（二）进一步加快企业数据和公共数据资产化

发掘典型企业数据和公共数据案例，以点带面推进全域数据资产化进程。企业数据方面：建议证监、财政、数据等部门联合，从披露数据资源入表的上市企业，以及有案例的地方城投公司、平台企业中，选择涉及金额大、代表性强的企业，开展数据资产化示范，探索政府监管、行业自治、企业自律的数据治理和数据资产管理模式。公共数据方面：建议选择一级预算、工程经验丰富、持有公共数据较多的技术服务单位，开展公共数据资源入表试点，为公共数据资产化和国有数据资产保值增值探索路径。同时，加强对会计师事务所的监管和指导，避免数据资源入表引入潜在的资产、债务、融资等风险。

（三）进一步强化政策解读和专业服务保障

一是从深化数据要素改革、指导行业数据资源入表、规范数据流通使用、完善数据资产管理等角度，加强政策宣传和专题解读，肃清当前数据要素“概念混淆”“认识不一”“众说纷纭”等政策落地障碍。二是建议资产评估、工程咨询以及研究机构，加强数据资产研究和专业人才储备，提供数据资源入表专业能力支撑，打消行政事业单位和企业“不懂、不会、不敢”顾虑。三是建议相关部委和地方政府部门，发挥数据共享交换、数据开放、公共资源交易、政务服务等信息化优势，依托现有平台能力，为本行业本地区提供数据资产盘点、数据授权鉴权、交易信息发布等专业服务，支持数据资产化发展，节约新平台建设投资。四是建议开展公共数据资产盘点和管理试点，提前谋划数据资产收益管理，发挥公共数据价值。

（作者单位：国家信息中心公共技术服务部）