杏彩体育，数据资产入表的目的、路径和实践
为更好推动“资源”变“资产”，新质生产力赋能企业“跑出高速度”，2024年6月27日，由北京市科学技术协会主办的“数据资产入表赋能企业数字化转型研讨会”如期举行。赛智产业研究院院长赵刚受邀参会并发表主题演讲，赵院长通过深入分析数据流通交易市场，探讨数据资源开发利用与价值释放的有效路径，围绕“为何要进行数据资产入表？”、“数据资产入表的实施路径和要求是什么？”以及“当前数据资产入表的实际情况？”这三个核心层面展开详细阐述，全面剖析数据资产入表的目的、路径与实践。
赛智产业研究院院长赵刚认为：数据资产入表不是目的，只是手段，真正的目的是开发利用和释放数据资产价值。
在数据要素开发利用的这个语境中，数据是加工形成信息、知识和智能产品的重要资产，是生产要素。数据是对事实的记录和描述，数据蕴藏着世界运行的信息，是用于生产数字化信息和知识的原材料。DIKW（数据-信息-知识-智慧）模型是数据要素开发利用的最基础模型。我们通过经过数据处理的过程（数据采集-传输-计算-存储-分析-使用），数据被还原出信息，并通过信息的总结提炼，获得知识和智能。数据资源储备丰富，能为经济增长作出持续贡献，能参与收入分配，从而建立起“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”的数据要素市场化机制。这是数据的内在价值。
一是发挥数据要素协同优化作用。关键在于将数据要素转化为具有使用价值的商品，以供用户和消费者购买与使用。数据的基本价值在于，它能在充满不确定性的世界中提供信息与知识，通过数据还原信息本质，洞察事实，预测未来，并指导生产活动。数据要素展现出显著的乘数效应，推动其与劳动力、土地、技术杏彩体育、资本等其他生产要素的有效协同。数据蕴含着丰富信息，能够引领技术流、人才流、物资流等融通，实现生产要素的创新性配置，促进产业链、供应链的高效协同，从而突破生产要素限制，提升全要素生产效率，这体现了数据的重要价值。例如，在企业从销售订单到生产、成品入库再到送达客户的全过程中，由于信息的透明掌握，效率得到显著提升。用户下单后，订单信息即时反馈至生产线，生产线能够灵活调整配置，快速响应。同时，物流供应链也能第一时间掌握销售渠道信息，及时满足用户需求。此过程有效解决了信息不对称和协同优化问题，充分展现了数据要素的重要价值。
二是数据要素复用的增效。企业用户数据画像在电商、网贷、新媒体直播、智能助手等多领域应用，促进数据多场景应用，多主体复用，培育基于数据要素的新产品和新服务，实现知识扩散、价值倍增，开辟经济增长新空间。
三是数据要素融合创新。多学科数据融合可以推动科技创新，例如在新材料研发，在生物制药研发方面，多学科之间的数据，能够有效模拟、仿真，实现数字化的深度研发。再比如说交通、环保、气象等多领域数据融合，为数字物流、数字旅游等业态创新提供了新应用场景，从而实现数据在不同领域中1+12的效果，从而以数据规模扩张和数据类型丰富，促进生产工具创新升级，催生新产生、新模式，培育经济发展的新动能。
所以，在各个领域，数据产品均有所体现。在数据产品化的进程中，关键在于深入不同行业场景，与各行各业携手共同开发新产品，而非直接跨越至数据资产入表的阶段。首要任务是发掘数据产品的应用价值，因为价值的实现将自然带来持续的收益，进而产生订单和财务单据，最终促成数据入表。这是一个循序渐进的过程，无法一步跨越。 当前，部分企业过于急躁，忽视了数据应用场景的重要性，杏彩体育官网而过分强调数据资产化，这种做法跨越了数据应用场景阶段，难以产生实际价值。数据产品化是不可或缺的关键步骤，对于实现资源化和要素化目标至关重要。国家数据局已认识到这一问题，并发布了关于数据要素“X”的行动计划，以及公共数据资源开发利用的文件，旨在推动数据资源在政府、企业和行业领域的应用。首要任务是将数据资源转化为数据资源业务化，杏彩体育官网实现数据要素的乘数效应，创造巨大的应用价值，进而推动数据资产化的进一步发展。
第一类是上市公司。上市公司作为资本市场的代表，将数据资产纳入财务报表，旨在追求财务平衡与价值提升，通过全面反映资产状况来吸引投资者，稳定股价。第二类是央企国企。以数据资产入表为契机，推动改革创新与数据资产优化的探索，提高数据资源的使用效率，为战略决策提供有力支持。第三类是一级市场企业。一级市场企业看重数据资产入表带来的融资优势与资产增值潜力，旨在向金融机构展示全面的资产状况。第四类是细分行业龙头企业。细分行业龙头企业关注数据资产入表对其增长曲线与竞争优势的积极影响，以此把握数据资源带来的增长机遇。第五类是地方平台公司。地方平台公司希望通过数据资产入表强化融资能力，为地方债的化解提供新的思路和路径，推动地方经济的持续发展。
数据要素的开发利用是一个分阶段、循序渐进的过程，每个阶段都有其独特特征与要求。此过程遵循特定路径与策略，可划分为五个有序且相互关联的阶段。
第一个阶段是数据资源化。此阶段的核心是实现数据的积累与资源化，前提是实现数字化。通过企业和政府的数字化转型与建设，实现数据资源的汇聚与形成。
第二个阶段是数据要素化。在数据资源持续规模化投入生产的前提下，此阶段主要进行数据加工和治理，构建高质量数据集或数据API，并形成数据集市场。
第三个阶段是数据产品化。此阶段是将数据要素投入生产，转化为数据产品和服务，也就是信息、知识和智能。数据产品化的前提是加工治理后的数据要素具有使用价值，能转化为商品。这个阶段主要工作包括数据产品和服务、数据产品平台和数据服务平台的建设，以及数据产品市场的培育。至此，数据要素的开发利用已形成闭环，能够实现数据经济和社会价值。
第四个阶段是数据资产化。也是财政部提到的数据资产管理。数据资产化的前提是数据产品或数据资源能够被持有人合法控制，且具有持续收益。这个阶段主要工作包括数据资产登记、入表、评估、开发和全面管理等工作。
第五个阶段是数据资本化。在数据资产可入表的前提下，此阶段是利用数据资产进行融资、构建数据银行、实现数据质押和数据资产证券化等操作，使数据资产为经济活动提供融资支持。融得的资金将进一步反馈并促进数据资源化、要素化、产品化和资产化的持续发展，形成一个完整的大闭环。
在数据资产入表过程中，需要满足数据资产的条件和会计上的资产确认条件杏彩体育。数据资源首先需要满足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为确认为资产（尚未入表）的数据资源，其次符合《企业会计准则》资产定义且满足资产确认条件（确保相关经济利益很可能流入企业；相关成本能够可靠计量）的数据资源，体现为无形资产或存货等资产类别。满足以上两点，才能进行数据资产入表。
四是后续计量原则，包括数据资源无形资产和数据资源存货。作为无形资产，使用寿命有限的需要摊销，期末计量按照账面价值与可收回金额孰低原则。作为存货，如果可变性净值低于成本则需计提存货跌价准备，期末计量按成本与可变现净值孰低原则。
六是披露方式，表内披露+表外披露，存货、无形资产和开发支出科目下设数据资源二级科目，并在附注中列示具体情况。
在一季报中首次披露数据资产入表上市公司有25家，涉及总金额15.34亿元，分别计入了存货、无形资产、研发支出科目。
从会计科目看，11家公司将数据资源计入无形资产、8家计入存货、4家计入开发支出，2家分别计入无形资产和开发支出。
其中7家在一季报披露后发出更正报告，删减或调整了“数据资源”相关数据，且此前均将“数据资源”计入存货。
数据资产入表培训：顺义区、石景山区等地组织数据资产入表专题训练营。启动了《数据资产入表工作手册》的研究工作。
出台首入表政策：对实现数据资产首入表企业，对其开展数据资产入表所开展的数据质量评价、价值评估及财务审计费用予以30%的补贴。
数据资产模拟入表全国“首案例”：开运联合、罗克佳华、北建院、集智未来等作为首批数据资产入表试点企业发布，开运联合率先实现数据资产模拟入表。
国企入表试点：市国资委印发《关于市管企业主动融入数据先行区建设 加快发展数字经济的通知》，要求各市管企业选择一家企业开展数据资产入表试点，并开展市属企业数据资产价值化全流程试点。北京建院、金融大数据集团等已完成数据资产入表工作。
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