数据资产入表——地方国企破局之路！

作者：吴晨

背景

国际数字化竞争激烈，大国博弈风起云涌

从全球来看，数字经济正以前所未有的速度迅猛发展，成为各国竞相争夺的战略高地。大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，不断催生新产品、新模式和新产业，引领新一轮的产业革命。在此背景下，以中美为代表的各国涌现大量数字创新企业，围绕算力、算法和数据开展新一轮竞争，尤其是围绕数据这一新型生产要素的管理，各国都在进行广泛的探索。

国内经济动能新旧转换，亟待数据资产注入活水

从国内来看，以地产为代表的旧增长模式难以为继，新质生产力正成为中国经济增长的新引擎。在转型阵痛期，市场急需新的增长点和投资渠道以吸纳央行释放的过剩流动性。而数字要素作为我国新质生产力形成的新型核心资产，不仅仅是新一轮科技和产业革命的基础要素，也将成为吸纳过剩流动性、激活全社会投资的关键动力。

与此同时，地方债务近年来日益成为困扰中国经济发展的重要议题。地方国企在区域发展中承担了基础设施建设和引领区域发展的重要使命，但也正因为超前投资在后地产时代也承担了极大的财务压力。在数字中国发展的新阶段，地方国资企业不仅肩负着区域数字新基建的重任，同时还掌握着大量的地区公共数据以及依托国企公信力整合社会和企业数据的能力。数据资产入表或将成为国有企业破解地方债问题、引领新质生产力发展的关键题眼。

发展现状

2020年9月21日，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，国有企业数字化转型便迈入了崭新的发展阶段。随后的“数据二十条”更是为探索企业数据授权使用新模式提供了明确指导，进一步激发了国有企业在这一领域的引领作用。而到了2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的正式实施，不仅为企业数据资产“入表”提供了明确的操作指引，更标志着一个全新的数据要素时代正式拉开帷幕，一场全球范围内都没有先例的数字要素创新发展探索就此按下了加速键。

今年以来，各地不断涌现数据资产入表的案例，地方国资正成为这场创新探索的排头兵。

案例：青岛某国资集团实现公共数据资源入表

青岛某国有资本投资运营集团有限公司将公共数据融合社会数据治理的数据资源——企业信息核验数据集，列入无形资产的数据资源科目，计入企业总资产，成为青岛市首个实现企业数据资源入表的实践案例。

案例：天津某国有企业实现公共数据资源入表

天津市某供热燃气有限公司获得《数据资产登记证书》，成为全市首个具备数据资产入表条件的国有企业。该公司数据资产入表过程中由专业服务机构提供数据资产入表合规认定服务，出具数据资产合规认定报告书，确保了数据资产入表的合法性和合规性。

但是我们仍需清楚地看到，目前数据资产入表仍在探索阶段，在数据确权、数据治理、数据资产评估和定价、数据入表会计处理、税务处理和数据安全合规等方面仍需借助多方资源和力量共同完成标准、制度和体系的探索，真正将数据实现资源化、资产化和价值化。

发展建议

未来，关于数据资产入表，安永建立了横跨商业和科技咨询、交易估值、财务会计和税务等领域的服务团队，在一些代表区域进行了有益的探索。我们有以下几点建议：

一、完善数据确权机制

地方国资企业拥有天生的公共数据资源，但是在地方层面要探索公共数据资产入表的上位政策支撑。建议地方政府可形成“大牌照+小牌照”两级授权体系，即大牌照由政府发放公共数据特许经营牌照授权地方国资企业进行公共数据市场化开发利用工作，小牌照由地方国资企业授权符合资质的二级授权单位进行脱敏加工后的公共数据运营；同时进一步发挥国资信用背书优势，统筹社会数据与企业数据，建立数商生态，围绕垂直行业探索数据治理与运营。

二、重视数据治理工作

数据资产“入表”的前提是将数据资源变成高质量的数据资产，当前无论是政府数据还是在许多企业中都存储着大量的非结构化、碎片化甚至是自相矛盾的信息，这些信息需要按照行业和企业数据标准经过清洗、治理和重新梳理后形成能够“入表”的数据资产。未来，国资国企应结合自身所掌握的数据资源，建立健全数据管理及数据开放相关标准和规范，打造自身数据治理体系。

三、强化数据运营能力

数据资产作为新型生产资料要转化为生产力（价值化）需要明确数据变现的交易方和场景。当前各地纷纷建立数据交易所，但数据直接交易仍然面临着安全合规等诸多挑战。我们认为通过数据的开放和应用形成各类数据产品和服务，在当前产业发展和社会民生中有着更为广阔的数据增值潜力。因此地方国资企业需建立数据资产管理办法，基于数据全生命周期探索各类数据应用场景和成本分摊机制，在各类数商以及中介服务机构的共同努力下，建立起一套数据采集、加工、存储、评估、交易的流程体系和场景清单。

四、形成入表实施路径

为实现数据资源在财务报表上的“入表”披露，国资企业应当形成数据资源入表实施路径，针对识别出来的有清晰应用场景的数据资源，对有关业务流程进行规范化和制度化；同时建立数据资源入表的核算和披露体系，对于数据资源形成的数据产品/应用给企业带来的经济效益建立全过程的持续评估机制，进一步通过预算管理和多维分析等手段实现管理提升及价值引领。

五、确定估值体系模型

在确定数据资源对应的业务场景基础上，以数据资产估值视角或交易视角对数据资产进行分类，针对数据资源采取改良收益法或成本法进行估值。以收益法为例，以数据源对模型/公式的准确率贡献为计量基准，衡量每个数据源（数据参与方）的贡献值，作为利益分配的参考基础，在存在多个原始数据源时，采用合作博弈法来计量结果。

六、数据资产涉税探索

随着数据资源的逐步应用，税务规定、对应的税务处理也成为了焦点。在我国财税领域，财务会计准则对企业所得税、增值税等税收事项的处理至关重要。因此，会计处理暂行规定的出台将推动税收政策对数据资源的探索和完善。数据资源作为一种新型资源，在持有、加工、经营、交易等方面给税务征管带来了新挑战。同时，由于数据资源特性及税收规则不完善，涉及跨境交易、价值评估等问题容易引发新的税收争议。以上问题需要进一步研究和解决。

七、守住数据安全底线

建议地方国资企业结合应用场景对内打造数据安全保障体系，夯实数据安全管理、技术、运营、监督能力以及全面的数据安全服务能力。同时，数据要素流通每一环节的合法合规，是企业推进数据资产入表的关键，国企作为未来释放公共数据价值的“阀门”，在合规性约束方面更应对自身进行高标准、严要求，警惕侵犯数据来源方合法权益、危害社会公共利益、数据资产估价虚高等主要风险。

结语

站在数据要素蓄势全面赋能经济发展的拐点，国企数据资产入表是诸多问题解决路径的“交叉口”，全球大国大模型博弈、算力竞争的激流中，国有企业应乘风破浪，全面激活公共数据与企业运营数据价值助力数字经济发展。安永也将发挥专业机构资源优势和服务优势，在数据资产治理、数据资产运营与交易、数据资产入表、数据资产税务应用、数据资产评估、数字信

来源：安永EY 公众号

城投数据资产入表背景
01

（一）我国数据资产政策文件密集出台

自2014年大数据首次写入政府工作报告以来，与数据有关的政策文件密集出台。2019年10月，十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴，要求健全数据要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2022年4月10日，《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》发布，其中特别提到加快培育统一的技术和数据市场。同年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，系统布局数据基础制度体系，同时提出建立公共数据、个人数据、企业数据三类数据分类分级授权制度。2023年2月，中共中央 国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，在将此前相关政策整体梳理的基础上，进一步明确了数字中国的发展框架。2023 年 8 月 22 日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》全文正式发布，自 2024 年 1 月 1 日起施行，推动数据价值的“显性化”。2024 年被称为数据资产入表元年，在中央和地方政策推动下，各地方城投公司纷纷围绕“数据资源化—数据资产化—数据资本化”的路径展开，各种促进数据资产入表的举措也在迅速落地。数据资产入表后的金融等创新利用，也在不断地实践中。

（二）城投公司数据资产入表意义

增厚资产，拓宽融资渠道。将数据资源入表，可以将过去费用化的数据研发相关投入显性化，使数据资产在资产负债表中得到体现，扩展资产边界，增厚自身资产，从而改善企业资产负债和利润水平；另国企平台也可以将数据作为底层资产，在数据资产抵质押贷款、数据资产融资租赁等方面拓宽企业的融资渠道。数据资产入表还有助于更直观地了解企业在数字经济，如智慧城市等新兴领域的实力和潜力，提高企业未来前景预期，推动企业估值的提升。

推动国企平台市场化转型。数据资产化是释放数据要素价值重要方式。在数据资产入表背景下，各城投公司进一步对数据资产的价值挖掘和使用，有助于实现其数字化转型。对于拥有丰富数据资源的城投公司，可充分发挥数据规模、数据运营和应用场景优势，在财务报表中体现数据资源的真实价值和业务贡献，为数据相关产业创造更多商业机会，激活企业及数据要素市场创新发展的内生动力。

数据资产界定
02

什么是数据资源。数据资源是对企业有价值的数据，通常存储在数据库管理系统和公司软件下的数据库当中，代表可以使用的所有数据，它包括对每个可用数据的所有表现形式，除了线上产生的数据，线下产生的数据纸质文件，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，一起构成了数据资源。

什么是数据资产。根据《数据资产评估指导意见》第二条的定义，数据资产，是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。结合《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对适用范围的界定，从概念上讲，狭义的数据资产就是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，广义的数据资产还包括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。

数据资源不一定是数据资产。在组织（政府机构、企事业单位等）中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。数据资源更侧重于原始的数据和信息的集合，而数据资产则是从这些数据资源中提炼出的、具有明确经济价值的部分。不是所有的数据资源都能转化为数据资产，只有那些经过处理、分析并能为企业带来经济利益的数据资源才能被称为数据资产。

城投公司入表数据资产类型
03

公用事业、交通运输、政务数据主要由政府部门或地方国企实际掌握，部分城投公司自身已开展了相关领域业务，在获取和使用相关数据资源时具有显著优势；公用事业、交通运输和政务数据具有规模大、涉及行业领域广泛、下游应用场景丰富等特点，相关数据资源开发利用价值大，有利于在评估入表时获得较高的估值。结合城投公司的业务范围和实践经验，公用事业、交通运输、政务数据可作为城投公司重点考虑的入表数据资产。

数据资产入表合规性
04

数据资产合规与确权是数据资产入表的首要步骤。2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度框架。《暂行条例》也强调数据资源是企业合法拥有和控制的。数据合规是指企业在数据生命周期的各个阶段,包括数据采集、存储、使用、传输、共享、留存和销毁等环节,应遵守的法律法规、行业标准、合同约定以及内部政策等相关要求。

数据来源合法合规。企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。

数据管理合规。企业需按照法律、法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，对数据分类分级管理、数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。

数据经营合法合规。企业需依法开展数据经验业务，获得相应的资质、行政许可及充分授权，建立完善的内控体系，保障数据经验业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。

数据内容合法合规。数据内容合法合规是指企业存储数据的内容需真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据，如企业私自存储未依法获取授权的国家机密数据、商业秘密等。

数据处理合规。数据处理合规指企业处理数据行为不违反国家法律相关规定，符合合法、正当、必要原则。

数据安全合规。据安全合规是指企业采取必要的技术和管理措施，保障数据的安全性和保密性，防止数据泄露、丢失或被滥用。

数据核算合规。数据核算合规是指数据资产入表需要遵循《企业数据资源相关会计处理暂行规定》相关要求。

数据资产入表流程及会计处理
05

（一）数据资产入表流程

数据资产识别。包括但不限于数据集、数据库、系统等。要“入表”的数据资源至少应满足以下条件：1)由过去的购买、生产、建设行为或其他交易事项形成；2)企业拥有或控制；3)预期会给企业带来经济利益；4)成本或价值可靠地计量。

数据资产确权登记。数据确权的实施需要考虑技术、方法和法律问题，城投公司应采取相应措施以确保数据资产的合法拥有或控制权。数据资产登记是解决确权、定价、入场等的关键环节。数据资产登记的目的是理清数据复杂的权属关系，涉及数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等。

数据资产管理。城投公司应建立相对完善的数据治理和管理流程，并重点对数据质量、数据相关产品研发和数据资源可能涉及的商业模式进行必要的探索和分析，从而为后续会计计量和披露提供有力支撑。

数据资产质量及经济效益分析。对数据资产采用合适的方法包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等方面进行质量评价。结合各类数据资源涉及的应用场景，对个城投公司的数据资源进行价值发掘，为数据产品化、服务化等提供有效参考。

数据资产评估。数据资产的价值评估可采用成本法、收益法、市场法等估值方法，需要结合特定领域或具体案例中数据资产的特性选择估值方法，评估数据资产价值。

数据资产入表。对已经确认过的数据资产，应根据会计准则和规范选择合适的计量方法对数据资产进行计量。确认和计量的数据资产按照相应的会计科目归入资产负债表中。在财务报表注释中披露有关数据资产的来源、计量方法、价值等，以提高信息的透明度和可比性。

（二）数据资产入表会计处理

入表科目。根据《暂行规定》，对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为“无形资产”或“存货”。根据《暂行规定》，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则，企业使用的数据资源，符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产；企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，以下简称存货准则）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

数据资产的计量。确认为无形资产的，企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第 6号——无形资产〉应用指南》（财会〔2006〕18 号）等规定，对确认为无形资产的数 据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。确认为存货的，企业应当按照存货准则、《〈企业会计准则第 1 号 ——存货〉应用指南》（财会〔2006〕18 号）等规定，对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

收入和成本确认。企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的，应当按照无形资产准则、无形资产准则应用指南等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本；同时，企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》（财会〔2017〕22号，以下简称收入准则）等规定确认相关收入。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；同时，企业应当按照收入准则等规定确认相关收入。

使用寿命。企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时，应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素，并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。

信息披露。《暂行规定》创新采取“强制披露加自愿披露”方式，企业应当根据重要性原则并结合实际情况增设报表子项目，通过表格方式细化披露，并规定企业可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）的应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及的重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息。

数据资产入表挑战
06

数据资源认知有限。多数企业在数据资产价值、管理、风险等方面的认知存在不足。在价值认知上，或将其仅作为一般的业务资源，而非具有战略意义的资产进行处理，导致在数据资产入表时，企业不能准确评估资产的确认范围和价值；在管理认知上，多数企业在数据资产运营管理方面尚不具备专业的知识技能和充足的人才储备，或导致在数据资产入表过程中无法充分发挥数据资产的价值；在风险认知上，还可能由于数据资产风险特性了解不足，导致在数据资产入表过程中，不能充分评估和管理相关风险，从而给自身带来潜在损失。

数据确权难。与传统要素相比，数据从产生到价值实现的过程中面临着较大复杂性与模糊性，包括个人、企业、政府等相关方或均参与其中。由于不同数据对应的应用场景有所差异，也很难用统一的数据确权规则进行数据确权，这意味着数据资源的会计计量属性无法明确，进而直接妨碍了数据资源资产全面入表。

入表过程复杂、工作量大。数据作为新的生产要素，具有非排他性、高重塑性、价值易变等特点，企业在将数据资产纳入财务报表时，相关的确认和计量过程较为复杂，因此企业需探索适合自身且符合会计实务要求的会计核算方法；数据资产入表需要企业内外多个部门或机构的共同配合，对内需要决策机构、财务部门、IT部门、业务部门等的配合，对外需要律师事务所、会计师事务所、资产评估机构、数据交易所等机构协助，较为庞大的工程量对部分企业而言存在一定挑战。

城投公司数据资产入表总结及建议
07

各地城投公司在数据资产入表和融资等方面具有显著优势，较多城投公司参与智慧城市建设或运营，在业务开展过程中积累了较多数字资源，在取得公共数据授权经营方面具有竞争优势。数据资产入表不简单是一个财务动作，更是数据产品研发立项、数据质量过程管理、甚至是组织战略转型的一系列管理变革过程。通过实际案例分析，可以看出数据资产入表不仅能帮助各地城投公司实现资产的资本化，还能促进数据资产的市场流通和价值实现，中国信息通信研究院数据称，2021年我国数据交易规模超500亿元，其中以数据交易所或者中心为主导的场内交易占比2%，由企业等主导的场外交易占比98%，预计2025年整体市场规模将超2200亿元，场外仍占主导。各地城投公司数据资产入表建议如下：

要组建专业化团队推进数据入表。数据资产入表的各项流程专业性要求均较高，涉及数据盘点、数据质量评价、数据资产价值评估、会计处理等多个环节，需要组建专业化团队开展数据资产入表工作。

合理获取数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。数据整合过程中，合法获得数据加工使用权和数据产品经营权，提高数据合规性。

重视数据资产入表的基础工作。企业应尽快着手开展数据资源的盘点等工作，针对整合完成的数据资源，以数据资源盘点为起点，摸清数据资源权属，形成数据资源目录。

加快建设数据合规与治理体系。为确保数据资产顺利入表，企业必须优先构建完善的数据合规治理体系。合规性是数据资产入表的核心条件，解决数据合法性问题是当务之急。企业需要制定系统化的数据治理规则，明确数据确权、开发和利用的规范流程，确保数据资产安全，防止侵权和数据流失。

企业需积极组织基于数据资产开发数据产品。围绕“数据资源化—数据资产化—数据资本化”的路径展开，推进数字化转型，优化数据资源的预期收益管理。

来源：汇丰评估数据资产研究组

实操指南下载

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实践指南

⑧全球数据资产大会发布的《数据资产入表财务实操手册》

研究报告

④中移系统集成联合编写的《政务数据应用场景研究报告》

⑤国家数据局发布《数字中国发展报告（2023年）》

⑥中国电子信息产业发展研究院联合腾讯研究院发布的《数据要素场景创新发展报告（2024）》

白皮书

⑧大数据技术标准推进委员会编写的《数据资产管理实践白皮书》

行业标准

政策汇编
注：上述文件为公开文件，仅供大家进行学习交流

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