引言：为了适应数字化时代的要求，推动经济社会的创新发展，提升国家的竞争力，国家数据局发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，2024年是“数据要素×”行动正式启动的第一年，如何营造健康的数据流通产业模式，培育打造基于数据要素价值创造的新业态，通过市场化手段来优化资源配置，是我们面临的一个重要课题，本文从数据资产化角度分析如何高效挖掘数据价值，提高数据要素的使用效率，促进数据要素的市场化、价值化。
一、数据资产化的背景意义
1. 数据资产化是数据要素流通与交易的加速器
数据资产化是企业实现数据价值的核心，是在实现数据使用价值的基础上，进一步实现价值交换，释放数据生产价值的过程。数据要素要真正与资本、技术、土地等要素形成协同效应，需将对数据的实质性加工和创造性劳动，加工凝结成数据资产形态，数据资产化是链接数据价值企业内外双循环，加速数据流通交易的利器。
2. 数据资产化促进企业数据资产变现与增值
企业将数据资产入表，可将过往费用化的数据相关投入资产化。一方面，扩展了企业资产的边界，让数据资产在资产负债表中体现，增厚企业无形资产。另一方面，基于数据增信、数据信托等方式变现数据价值，获得金融机构及资本市场的价值认可，企业获得资金支持。
3. 促进企业数字化转型和企业数据治理
数据作为生产要素和企业资产，在企业的资产负债表披露，倒逼企业重视数据资产的价值挖掘和使用，倒逼企业真正进行数字化转型。推动企业打造具备可重用性的数据产品，对外流通交易，推动数据资产的变现增值，促进企业建立数据治理体系，建立相应的数据战略指引，做好数据资源化工作。
基于数据资产的建设及运营，汇聚和融合更多数据资源，提升企业的数据治理、数据产品开发、数据应用和生态整合能力，扩展企业数据资产的宽度和广度，提升企业行业领导力及创新能力。
二、数据资产化的政策和案例
财政部2023年8月制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2024年1月1日起施行。《暂行规定》规定如下数据资源可以入表：
1. 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（资产列示型入表）。
2. 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（相关经济利益很可能流入企业，一般指可能性大于50%；相关成本能够可靠地计量）而未确认为资产的数据资源（信息披露型入表）。
《暂行规定》不涉及对现有会计准则的突破，进一步体现了会计的谨慎性原则。企业数据资源适用于现行企业会计准则，不改变现行准则的会计确认和计量要求。
《暂行规定》对现行企业会计准则体系下的细化规范，在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等相关准则是一致的，不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策。
根据企业使用、对外提供服务、日常持有以备出售等不同业务模式，明确相关会计处理适用的具体准则，并进一步明确了不满足资产确认条件而未予确认的数据资源的相关会计处理，创新采取“强制披露+自愿披露”方式，鼓励引导企业持续加强自愿披露，向利益相关方提供更多与发挥数据资源价值有关的信息。
案例1：海天瑞声训练数据定制服务相关成本计入存货
海天瑞声的训练数据定制服务包含：
①采集+加工服务：发行人根据客户需求设计训练数据集结构、组织原料数据采集、对采集到的原料数据进行加工，最终形成定制化训练数据集。该类业务主要满足算法模型对模拟场景的学习需要，数据规模越大、覆盖越广、质量越高则模拟度越强，训练效果越好。
②纯加工服务：客户提供原料数据，发行人根据客户需求进行加工，形成定制化训练数据集。该类业务主要服务于算法模型对实际场景的再学习需求，即发行人对实际场景数据进行加工，使算法模型可运用加工后的数据进行迭代学习，提升对实际场景的判断准确度。在训练数据定制服务业务类型下，发行人为客户提供训练数据集定制服务，最终形成的训练数据集成品的知识产权由客户享有。
根据市场需求，以及对算法技术应用前景、发展趋势的评估预判，开发训练数据产品，开发完成后授权客户使用。该类业务也主要满足算法模型对模拟场景的学习需要。在训练数据产品业务类型下，发行人最终生产的训练数据集成品的知识产权由发行人享有，一次生产完成后可重复多次销售使用权。
海天瑞声的存货主要为训练数据定制服务和相关的应用服务发生的项目成本，包括项目开始至项目完成所发生的、与项目相关的直接人工和其他费用。在按照本报告第十节“五、38收入”所确定的收入确认时点确认收入的同时，将与收入相关的项目成本自存货结转至当期成本。训练数据产品属于利用未被确认为无形资产的数据资源对外提供服务，按照收入准则等规定确认相关收入。
案例2：邓白氏将其数据库计入无形资产
邓白氏（Dun&Bradstreet）成立于1841年，是一家全球领先的企业征信及商业信息提供商，当前市值约为76亿美元。经过180年的发展，邓白氏形成了以融资与风险管理服务（Finance&Risk）、市场营销解决方案（Sales&Marketing）两大板块为主的业务结构。在商业信用数据市场（Commercialcreditdatamarket）中，邓白氏基于自身所积累的海量数据为企业与政府提供商业信用数据以及信用管理等增值服务。在治理、风险与合规市场（Governance、RiskandComplianceMarket）中，邓白氏为企业提供管理潜在供应链风险与合规风险的服务，并帮助企业实现稳定经营。在营销数据市场（Sales&MarketingdataMarket）中，邓白氏依托企业信息数据库与数据处理能力为客户的销售团队提供销售加速服务。
邓白氏的专有数据（Proprietarydata）来源于信用得分、企业交易信息、企业治理结构信息、银行信贷数据、企业画像信息、商业注册信息、历史订单以及贸易合同等。截至2020年末，邓白氏数据库中已涵盖了4.2亿条商业数据，涵盖了财富500强中（Fortune500）90%的公司、财富1000强中（Fortune1000）80%的公司以及全球500强中（Global500）70%的公司。另外，邓白氏还将收集到的原始数据整合成为有意义的数据块（Datablock），可以通过应用程序接口（API）传输给客户。邓白氏将其数据库计入无形资产进行会计处理，披露的摊销年限为17年，摊销方法为加速折旧法。
案例3：上海钢联将其数据资产开展相关信息披露
2022年年报中将数据资产纳入企业发展规划，同时对价格中心、钢联数据库、钢联地理信息系统等数据资产研发项目进行了详尽披露，包括项目目的、进展等情况。
不符合数据资产定义的相关案例如下：
三、数据资产定价估值
国家数据二十条明确指出，探索数据要素价格形成机制，支持探索多样化、符合数据要素特性的定价模式和价格形成机制，推动用于数字化发展的公共数据按政府指导定价有偿使用，企业与个人信息数据市场自主定价。
数据要素形成价格基本定价方法有成本法，收益法和市场法，数据本身并不能直接产生价值，通常需要与具体业务场景相结合，在市场主体提升效率、节省成本、扩大收入过程中实现其潜在价值，这一过程就是数据的资产化（从数据资源到数据产品）过程。这一过程中，核心是在数据资源（及其转化形态）的基础上，叠加各种算法（模型、指数、人工智能、软件系统等）和算力（网络、存储、计算等）要素，因此可以将数据产品估价拆解为数据、算法、算力三要素的综合估价。
根据国家标准《信息技术大数据数据资产价值评估》的框架，提供评估保障和确保评估安全的前提下，分析数据资产的基本属性和基本特征，对数据资产进行数据评价，获得可供价值评估使用的质量要素、成本要素和应用要素等参数，再采用收益法、成本法或市场法完成价值评估。
（本图来源国家标准《信息技术大数据数据资产价值评估》）
针对当前数据资产管理存在的问题，指导意见明确，要以促进全体人民共享数字经济红利、充分释放数据资产价值为目标，以推动数据资产合规高效流通使用为主线，有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，更好发挥数据资产价值。
《数据资产评估指导意见》第十六条规定，执行数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。
《数据资产评估指导意见》第十九条规定，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。
目前需要建立多层级市场、价值之间的对应关系，形成映射价值关系的方法论，建设数据资产价值评估方法框架。参考资本、土地等要素的多级市场体系，探索构建多级市场联动的数据价格机制，破解数据“千用千价”难题。
针对数据资源市场（一级市场），建立成本法为主的市场定价方法。
针对数据产品和服务市场（二级市场），建立收益法为主，成本法为辅的市场定价方法。
针对数据资产市场（零级市场），建立市场法为主，收益法、成本法为辅的市场定价方法。
观点来源于国家发展和改革委价格监测中心副主任王建冬-《推进市场化配置改革盘活数据要素资产价值》
四、数据资产入表&深数所实践
深圳数据交易所构建由知名数据商、律所、会计事务所、安全评估机构、资产评估机构、金融机构等知名单位组成的生态服务联盟，以实践为基础，为企业按需提供数据资产入表全流程整体服务方案。
深数所提供数据交易+资产入表+数据资产金融创新的一体化解决方案，通过三条途径推进数据资产化，挖掘数据价值。
途径1：将符合变现条件的数据产品引流入深圳数据交易所，产品交易变现使得入表条件得以满足。
途径2：产品交易和资源入表合规互为依据。数据资源和产品质量评价互为依据。
途径3：联合体为在深圳数据交易所上市的企业提供一站式入表+资产化服务。经济利益流入的条件得以满足，激活数据价值链路。
五、数据资产金融创新&深数所实践
数据资产在供应链金融，跨境数据，公共数据，碳排放数据，不动产，知识产权进行融合，充分挖掘数据价值，赋能千行百业。
数据资产化是基于数据资产开展的衍生金融业务，基于传统无形资产开展的企业融资、并购重组等业务，都可以基于数据资产开展，诸如数据增信、数据信托、数据保险、数据证券化等，数据资产在金融领域有着广泛的应用场景，深数所基于数据资产的创新展开了大量的探索和实践，完成了多个行业首创案例：
A. 数据+担保模式
2023年4月，深数所携手光大银行深圳分行，协同数据资产登记确权、数据质量评估、数据资产价值评估、数据合规安全评估等权威第三方服务机构，通过数据产品合规审核上架、数据商资质审核机制互通、数据资产定价估值等业务深入合作，成功落地无质押数据资产增信贷款项目业务，微言科技通过光大银行深圳分行授信审批并成功获得1000万元授信额度，标志着深圳作为我国先行示范的前沿阵地，再次担负起改革先行的重任，在探索数据资产化的道路上实现创新引领。
B. 数据+凭证模式
2023年6月，珠海市香洲区携手深圳数据交易所饮下跨区域“政所直连”公共数据市场化合作“头啖汤”，实现企业社保分析公共数据产品正式上市深数所数据交易平台，而双方也正着手推动深数所数据产品及服务体系入驻珠海香洲，互联互通的市场化合作切实推动了数字产业化和实体经济数字化赋能，也为我国“数据要素统一大市场建设”这一国家级战略方针有效实施，探索首推出一条跨区域“政所直连”的创新道路。
C. 数据+跨境模式
2023年8月，香港中易科技有限公司作为首家境外数据商企业入驻深圳数据交易所，产品“鑫数智”通过深圳数据交易所产品上架审核并正式上市，达成首个境外企业进场交易项目合作。此次合作，是深圳数据交易所在境外数据商跨境数据服务上的首次探索，为境外数据商的合作及跨境数据服务提供有利基础和借鉴。
D. 数据+信托模式
2023年9月，中诚信托数据资产1号财产权信托是深数所探索数据资产化的又一里程碑，是全球首个由数据交易所、数据经纪人、中立服务器、信托公司等多元主体共建共创的数据资产化生动实践，深数所依托粤港澳大湾区大数据中心作为中立服务器的提供方，负责对信托数据进行存储及治理，保障数据安全及维护委托人的合法权益。数据信托产品实现了数据可控可管、可授权、可收益的权利分置，推动提升高质量数据可获得性、数据流通安全性、数据生态活跃性，该案例的发布成为全国企业数据信托创新路径的奠基石。
E. 数据+保险模式
2023年12月，深数所联合南方科技大学、国任保险、数据商、律所、会计事务所、安全评估机构、资产评估机构、保险，银行等金融机构等知名单位组成的生态服务联盟，以实践为基础，多方产学研机构共同探索数据保险护航“数据资产入股”新模式，为企业提供数据资产入表全流程整体服务方案，输出多项项目成果。
在“所商分离”的原则下，深圳数据交易所数据商提供差异化的增值服务，数据商通过场内交易，促进资产价格信号的形成，将数据安全合规评估、数据质量评估作为数据资产价值评估的前置条件，全方位对交易标的进行把关，确保数据资产的估值准确。
全国范围内尚未形成有效的数据资产登记体系，数据资产的质押登记面临现实障碍，信息增信机制下的融资模式相比风险补偿增信机制下的融资模式更加适用于数据要素型企业。深圳数据交易所通过规范效应、聚集效应、创新效应和示范效应推动更多案例落地。
规范效应：深圳数据交易所对交易主体和交易标的进行双审核，通过规范的审核流程确保交易主体数据资产的安全合规，便利交易主体开展基于数据资产的融资工作。
聚集效应：深圳数据交易所大力培育以数据商和第三方服务商为主体的交易市场，在场内沉淀了一批具备开发高质量数据产品的数据商和有能力提供数据安全合规评估、数据质量评估和数据资产价值评估的第三方服务机构，为数据资产增信的达成提供良好的多方协作环境。
创新效应：深圳数据交易所的产品分类指导，数据商对于自身数据产品的定位更加明确，有利于数据资产估值模式的创新。本案例中，微言科技的数据资产为对原始数据加工形成的评分类数据和标签类数据，因为其价值附着于微言科技拥有自主知识产权的模型算法，不宜单独计价，需要以资产组模式计价。
示范效应：通过深圳实践的先行示范效应，有利于数据资产化业务在全国范围内形成共识、形成标准，提高市场主体跑通业务闭环的效率，助力数据要素全国统一大市场的建设。
自深圳落地全国首笔无质押数据资产增信业务以来，江苏、山东、湖南、山西、广西等地金融机构纷纷推出无质押数据资产增信贷款产品，“深圳模式”得到验证，形成良好的推广效应，如下为近期的一些落地案例：
2023年12月，深圳数据交易所与光大银行深圳分行、同致诚评估等合作，为深圳市华傲数据技术有限公司在深圳数据交易所上市的数款数据产品开展资产评估，获得在光大银行深圳分行的1000万元授信，本次数据资产授信业务首次探索引入国家发展改革委价格监测中心牵头的数据要素价格监测制度，是对数据资产增信融资业务的又一次模式创新和迭代升级。(A数据+担保模式)
2024年1月，新晃侗族自治县“晃牛保”数据产品，正式在深圳数据交易所上架。这是新晃数字经济发展的历史性时刻，标志着新晃数据资源资产价值实现踏上了新起点，开启了新晃数字经济全景式发展的新篇章，“晃牛保”是深圳数据交易所中国乡村振兴专区首个正式上架的数据产品。“晃牛保”主要针对保险公司，通过平台提供的“晃牛保”数据，对投保黄牛进行健康预警、通过提前介入治疗可以极大地降低保险公司和养殖户的风险，开源数字科技因其数据资产的价值获得湖南新晃农村商业银行1000万元人民币的授信额度。(A数据+担保模式)
2024年3月，流量谷数据服务商山西鹏景科技获深圳数据交易所数据商认证授牌，并与中国银行山西省分行签约获得数据资产无质押900万元人民币增信贷款额度。(A数据+担保模式)
2024年3月，数字广西集团有限公司实现广西首单数据资产入表，相关数据产品在深圳数据交易所挂牌上市，并获得中国光大银行南宁分行数据资产无质押贷款1000万元。(A数据+担保模式)
2024年3月，通莞科技研发的数据产品——区块商户支付指数，基于商家的支付金额、结算次数等核心支付信息，对区域的流水情况、消费时间及金额分布等维度建立全面、深入的画像，运用精准算法建模，从亿级场景数据中挖掘出有价值的数据衍生标签，并形成多维度数据指数，深圳数据交易所助力东莞首个数据资源入表+上市+融资一体化解决方案顺利落地。凭借企业数据资源入表形成的数据资产和在深圳数据交易所上市的数据产品，通莞科技获得民生银行东莞分行发放的“首单”无抵押无担保数据资产增信贷款600万元，助力公司加速数字化转型，支持新兴领域业务拓展。(B数据+凭证模式)
2024年4月，在深圳数据交易所的助力下，武汉大数据产业发展有限公司完成了首笔数据资产融资，成为湖北省首个数据资产无质押融资的企业，迈出了湖北省数据要素资产化运营的关键一步。(A数据+担保模式)
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