1、企業數據資產化調研報告 基于上海數據交易所的掛牌企業企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業2IMA 管理會計師協會（The Institute of Management Accountants,簡稱 IMA）成立于 1919 年，是全球領先的國際管理會計師組織，為企業內部的管理和財務專業人士提供最具有含金量的資格認證和高質量的服務。作為全球規模最大，最受推崇的專業會計師協會之一，IMA 恪守為公共利益服務的原則，致力于通過開展研究、CMA 認證、繼續教育、相關專業交流以及倡導最高職業道德標準等方式，轉變傳統財務領域的思維模式，服務全

2、球財務管理行業，從而推動企業優化績效，成就個人職業發展。IMA 在 150 個國家和地區擁有規模超過 140,000 名 CMA 考生及持證者，以及 300 多個分會和精英俱樂部。IMA 的總部位于美國新澤西州的蒙特維爾市，將全球劃分為四個區域，美洲、亞太、歐洲以及中東/印度，提供本地化服務。了解詳情，請訪問 IMA 管理會計師協會網站:https:/上海國家會計學院（SNAI）于 2000 年 9 月正式組建，是財政部直屬事業單位，實行黨委領導下的院長負責制，學院董事會主席由財政部部長擔任。學院秉持朱镕基同志親筆題寫的“不做假賬”校訓，堅持高層次、國際化、應用型的辦學理念，培育具有家國情懷、

3、開闊視野和專業深度的高端人才。形成高端培訓與學位教育齊頭并進、人才培養與智庫建設相輔相成、服務國內與面向國際融合互動的事業格局，積極服務財政中心工作，服務于現代化經濟建設。學院打造了全國高端會計人才培養工程、全國大中型企事業單位總會計師培養（高端班）、國際化高端會計人才培養工程等一批品牌性人才培養項目。與香港中文大學聯合推出我國第一個高級管理人員會計碩士學位項目，與美國亞利桑那州立大學合作的 EMBA 項目名列英國金融時報全球排名前列。學院推動構建“政產學研”融通的會計發展生態。設有會計、審計、金融、企業管理和應用經濟 5 個系，并發起設立了大數據與會計發展、智能財務、數字服務、醫院運營管理等

4、多個跨學科研究中心，積極開展應用型研究。聯手亞洲開發銀行等合作伙伴，打造了亞洲評價周、管理會計年度論壇、會計基礎設施助推“一帶一路”等高端交流平臺。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業3上海數據交易所是由上海市人民政府指導下組建的準公共服務機構。上海數據交易所以構建數據要素市場、推進數據資產化進程為使命，承擔數據要素流通制度和規范探索創新、數據要素流通基礎設施服務、數據產品登記和數據產品交易等職能。目前，上海數據交易所正在圍繞打造全球數據要素配置的重要樞紐節點的目標，緊扣建設國家數據交易所的定位，體現規范確權、統一登記、集中清算、靈

5、活交付“四個特征”，積極打造高效便捷、合規安全的數據要素流通與交易體系，引領并培育發展“數商”新業態，為我國在 2025 年之前在數據要素市場化配置基礎制度建設、數據要素流通規則建立等方面的探索做出重大貢獻。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業4關于作者課題負責人季周博士上海國家會計學院數字服務研究中心學術主任課題組成員（排名不分先后）單雨飛CPA，CMA，CSCA，CFE，PMPIMA 管理會計師協會研究與知識總監李琳上海國家會計學院博士鐘世虎上海國家會計學院博士吳宇霆上海國家會計學院碩士張雙雙上海國家會計學院碩士卓訓方上海數據交

6、易所博士趙曉鴿中南大學博士企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業5目錄一、研究背景與價值.7(一)研究背景.7(二)研究內容.9(三)研究價值.9二、從數據到資產.10(一)政策梳理.101.國家政策.102.地方探索.11(二)文獻研究.111.數據.122.資產.123.數據資產.13(三)國際動態.141.數據資產確認.142.數據資產計量和披露.14三、數據應用模式和資產化路徑.15(一)企業數據應用模式.15(二)企業數據產品（服務）.16(三)數據資產化路徑.17四、會計視角下數據資產核算.19(一)數據產權規則.191.

7、數據資源持有權.192.數據加工使用權.193.數據產品經營權.20企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業6目錄(二)企業商業模式.20(三)財務核算 .20(四)企業調研和反饋.201.數據資源化.212.數據產品化.223.數據資產化.23五、報告建議.27(一)政策建議.27(二)實務建議.27(三)研究建議.28附件.29參考文獻.35企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業7一、研究背景與價值(一)研究背景黨的十九屆四中全會首次提出數據可作為生產要素按貢獻參與分配；2

8、020 年中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見明確數據和土地、勞動力、資本、技術并列成為五大生產要素，并指出“加快培育數據要素市場”；2022 年 6 月，中央全面深化改革委員會第二十六次會議審議通過關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（下文簡稱“數據二十條”），意見指出數據作為新型生產要素已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各個環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。2023 年 2 月，中共中央、國務院印發數字中國建設整體布局規劃指出要全面賦能經濟社會發展，第一是做強、做優、做大數字經濟。數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟

9、形態，是以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率更加統一的新經濟形態。數據要素作為數字經濟發展的核心引擎，可以協同推進技術、模式、業態和制度創新，數據蘊含新的競爭優勢，數據帶來新的發展動能。2022 年我國數據產量達 8.1ZB，同比增長 22.7%，全球占比達 10.5%，位居世界第二。2022 年我國數字經濟實現更高質量發展。根據中國信通院發布的中國數字經濟發展研究報告（2023），我國數字經濟實現量的合理增長。2022 年，我國數字經濟規模達到 50.2 萬億元，同比名義增長 10.3%，已連續 11 年顯著高于

10、同期 GDP 名義增速。數字經濟占 GDP 比重達到 41.5%，這一比重相當于第二產業占國民經濟的比重。同時，數字經濟結構優化促進質的有效提升，2022 年我國數字產業規?；_到 9.2 萬億元，產業數字化規模為 41 萬億元。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業8數字經濟發展必須貫徹新發展理念，大力推進數據資源化、要素化、市場化發展，充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，同時發揮政府作用，確保數據資源優化配置到生產實踐中。數據要素市場化改革包括強化高質量數據要素供給，加快數據要素市場化流通和創新數據要素開發利用機制。鼓勵市場力量

11、挖掘數據價值，推動數據價值產品化和服務化，促進數據、技術、場景深度融合，滿足各領域數據需求，實現數據從資源到資產的演變。從農業經濟時代的土地、勞動力、貴金屬到工業經濟時代的廠房、設備等“實物資產”，到知識經濟時代的科技、品牌、客戶關系、知識產權、專利等“無形資產”，再到數字經濟時代數據成為新型生產要素，“資產”的屬性、范疇、范圍經歷了一個不斷擴張和深化的過程。數據要素從資源到資產，未來可能成為資本的演變，也就是數據要素價值產生和實現的過程，數據要素同時具有對其他生產要素放大疊加倍增效應。加快推進數據資產的宏觀統計核算和微觀會計核算，衡量和評價數據要素對于經濟發展的貢獻度，是我國數字經濟發展的客

12、觀要求。數據具有價值已經獲得普遍認同，但是從微觀視角企業如何開發利用數據資源實現數據價值，數據資產化路徑的研究尤為重要。同時對于數據資產的相關會計核算成為數字化轉型過程中的企業關心的實踐問題（葉雅珍等，2019），也是亟待研究學者探討的理論問題（Leonelli，2019；陳國青等，2020）。圖 1：我國數字經濟與名義 GDP 增速對比數據來源：中國數字經濟發展研究報告 20238.4%11.5%10.5%7.3%2.7%13.4%5.3%18.9%20.3%20.9%15.6%9.7%16.2%10.3%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%201620172018201

13、9202020212022GDP 增速數字經濟增速圖 2：我國數字產業化和產業數字化規模6.26.47.17.58.49.221.0 24.928.831.737.241.0 051015202530354045201720182019202020212022產業數字化（萬億元）數字產業化（萬億元）企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業9(二)研究內容探索數據生產要素的核算制度，反映數據生產要素的經濟價值，對于建立數據生產要素價值和貢獻相適應的利益分配機制，推進數據要素市場化配置具有重要現實意義。目前數據要素市場化和數據資產化面臨許多

14、亟待解決的問題，如法律角度的確權問題、市場角度的流通交易問題、會計角度的確認計量等問題。2021 年上海數據交易所成立后，促進數據要素市場化建設培育數商生態，并確立若干重要研究方向，其中之一是“數據要素資產化和資本化的路徑”，包括數據要素資產化的前提條件、路徑設計和案例研究。上海國家會計學院接受上海數據交易所和 IMA管理會計師協會委托，從 2022 年下半年開始開展上海數據交易所數據產品掛牌企業調研，開展數據資產化研究。通過政策梳理和文獻研究提出數據資產相關概念，通過調研訪談了解數據要素型企業數據應用模式，企業數據價值實現方式，最后通過案例研究討論數據資產“入表”制約因素和初步會計處理方式。

15、(三)研究價值數據是數字經濟的關鍵生產要素，已經成為國家重要的戰略性資源，也成為企業一項重要的資產。從微觀角度研究企業數據要素價值實現路徑，探索用貨幣計量數據的資產價值，建立數據要素的會計核算制度，為下一步構建數據資產“入表”奠定基礎，具有十分重要的現實意義。第一、數據資源價值顯性化數字經濟時代，數據資產在會計核算體系中如何體現成為一個來自實踐的新命題。在現行的經濟和會計核算制度下，數據要素型和平臺型企業出現市值遠大于凈資產的特征，如 2021 年財富雜志榜單公布騰訊公司的賬面價值1710 億人民幣，同期騰訊公司的市場價值為 4.7 萬億元。說明傳統的資產負債表未能準確反映公司實際資產情況，數

16、據要素的價值被市場“視而不見”或嚴重低估。對于由數據要素驅動的企業，需要探索數據資產的會計確認、計量和報告，提高數據要素型企業現有會計報表資產的信息和質量，推動資本市場發現企業潛在價值。建立數字經濟下企業數據資源的核算體系，推動企業數據資源價值顯性化。第二、激勵數據產品流通交易“數據 20 條”提出按照“誰投入、誰貢獻、誰受益”原則，著重保護數據要素各參與方的投入產出收益，依法依規維護數據資源資產權益?？茖W合理的市場評價機制，能夠促進勞動者貢獻和勞動報酬相匹配，實現“由市場評價貢獻，按貢獻決定報酬”能夠最大限度地激發數據交易各方參與數據流通交易的積極性。建立數據資產核算機制有利于提升企業數據資

17、產意識，引導企業加強數據資源管理，有效激活數據產品/服務的市場供給，增強數據流通共享意愿，為企業對數據進行深度開發利用提供動力和保障。支持企業數據資產開展抵押、融資、租賃等金融行為，形成數據交易流通的“放大效應”。第三、培育數據產業生態我國人口、產業規模巨大，數據要素資源稟賦居全球前列。企業積累的數據資產規模十分可觀，數據資產化對培育和壯大數據產業具有重要作用。能夠有效帶動數據清洗、數據標注、存儲計算、質量評價、資產評估等數據服務產業發展，深化數字技術創新應用，激發數字經濟發展活力。促進數據生產要素為數字經濟賦能、提質和增效，營造繁榮的數字生態，使我國從數據大國邁向數據強國。企 業 數 據 資

18、 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業10二、從數據到資產數字經濟時代，數字要素通過參與實體經濟和企業經營的方式，創造出與實物生產要素同等重要的經濟價值。數據逐漸成為企業不可或缺的重要資產和核心競爭能力。通過對相關政策、會計準則以及相關學術研究的梳理，理解數據到資產的政策邏輯，討論數據、資產、數據產品和數據資產的相關概念。(一)政策梳理1.國家政策黨的十八大以來，黨中央，國務院高度重視數字經濟發展，推動產業數字化和數字化產業化轉型發展的政策環境、制度環境不斷健全，為數據要素市場化配置改革奠定了兼顧發展和安全的堅實基礎。國家高度重視推動數據要素市場化配置

19、改革，加快培育全國統一數據大市場工作，相關政策密集出臺。2019 年10 月，黨的十九屆四中全會首次提出將數據作為一種生產要素納入收入分配序列。2020 年 4 月，中共中央、國務院發布 關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，強調要加快培育和發展數據要素市場，2020年11月，中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標的建議明確提出建立數據資源，產權交易流通，跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用，促進數據要素市場流通，鼓勵市場主體探索數據資產定價機制，推動形成數據資產目錄，逐步完善數據定價體系。2021 年國家統計局發布數字經濟

20、及其核心產業統計分類（2021）。2022 年 3 月國務院印發“十四五”數字經濟發展規劃。4 月，中共中央、國務院關于加快建設全國統一大市場的意見中再次強調要加快培育數據要素市場，建立健全數據安全、權利保護等基礎制度和標準規范，深入開展數據資源調查，推動數據資源開發利用。12 月，中共中央、國務院全文發布關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（下文簡稱“數據二十條”），標志著數據要素基礎制度“四梁八柱”初步形成，統籌推進數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等配套政策。2023 年 3 月，黨和國家機構改革方案正式印發提出組建國家數據局。全國人大及常委以網絡安全法、數據安全法、個人信

21、息保護法為引領，以國家安全法、密碼法等為支柱，建立網絡安全和數據保護的基礎性立法體系。數據要素市場化配置上升為國家戰略后，2021 年 11 月會計改革與發展十四五規劃綱要中明確提出要加強企業會計準則前瞻性研究，主動應對新經濟、新業態、新模式的影響，積極謀劃會計準則未來發展方向。財政部會計司針對會計改革與發展十四五規劃綱要的解讀文章提出，會計改革與發展要密切跟蹤當前經濟社會中的熱點問題如數據資產等，不斷完善企業會計準則體系，為核算新的商業模式提供標尺。2023 年 8 月，財政部發布企業數據資源相關會計處理暫行規定，表明數據資源相關會計核算已經在國家層面列入政策議程。企 業 數 據 資 產 化

22、 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業112.地方探索以北上廣深為代表的地方先后出臺發展數字經濟相關政策和條例，另據不完全統計，全國 31 個?。ㄗ灾螀^、直轄市）中已有 28 個組建專門的大數據管理職能機構。各地區各部門強化大數據行業管理，以“數據紅利”牽引帶動“改革紅利”，已經形成廣泛共識。地方層面的政策更為多元，表述也更加具體。北京、深圳從政策層面鼓勵數據資產相關金融創新，例如數據資產抵押、融資擔保、保險以及數據資產證券化等。上海、貴陽的相關政策鼓勵數據資產評估、定價等理論研究和實踐探索。數據資產確權登記是地方政策比較關注的核心問題，各地也相繼開展數據資產

23、登記和評估相關試點工作。部分省市積極開展數據資產核算試點和制度創新。2020 年 10 月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發深圳建設中國特色社會主義先行示范區綜合改革試點實施方案(20202025)，授權深圳開展數據生產要素統計核算試點。2021 年 7 月，廣州市數字經濟促進條例提出探索數據資產管理制度，建立數據資產評估、登記保護、爭議裁決和統計等制度，推動數據資產憑證生成、存儲、歸集、流轉和應用的全流程管理。2021 年 11 月上海數據交易所成立，上海數據交易所是由上海市人民政府指導下組建的準公共服務機構，以構建數據要素市場、推進數據資產化進程為使命，承擔數據要素流通制度和規范探索創新、

24、數據要素流通基礎設施服務、數據產品登記和數據產品交易等職能。上海市數據條例同期發布，提出建立健全數據要素配置的統計指標體系和評估評價指南，科學評價各區、各部門、各領域的數據對經濟社會發展的貢獻度。2022 年 11 月，深圳數據交易所正式掛牌。2023 年 1 月北京市數字經濟促進條例提出探索建立數據生產要素會計核算制度，推動數據生產要素資本化核算，激發企業在數字經濟領域投資動力。從企業實踐層面來看，部分企業已經探索數據資產估值和核算。2021 年中國光大銀行發布商業銀行數據資產估值白皮書；南方電網發布中國南方電網有限責任公司數據資產定價辦法（試行），規定了公司數據資產的基本特征、產品類型、成

25、本構成、定價方法并給出相關費用標準，推動數據要素市場化，這也是能源行業央企的首個數據資產定價方法。浦發銀行與 IBM、中國信通院共同發布商業銀行數據資產管理體系建設實踐報告，闡明銀行業數據資產的概念、數據資產管理體系的內涵與外延、體系框架、管理規則等內容，旨在為商業銀行數據資產化之路提供有價值的參考。2022 年光大銀行發布商業銀行數據要素市場生態和商業銀行數據資產會計核算研究報告，率先提出將數據資產使用權和數據資產經營權列入資產負債表中無形資產二級科目進行核算。(二)文獻研究從遠古人類的結繩記事到信息社會的二進制編碼，從農業文明到工業文明，從古登堡印刷術到互聯網科技，人類文明發展歷程就是記錄

26、和利用數據不斷認識和改造世界的過程。從經濟史的角度，無論是對知識信息還是數據的利用與價值發揮，實際上都伴隨著信息通信技術發展的漫長歷程，走過了上千年的歷史。在研究和思考數據作為一種新型生產要素的時候，實際上我們需要思考三個問題。數據是什么？資產是什么？數據資產又是什么？企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業12基于企業數字資產化路徑的研究思路，從會計視角討論數據資產是否符合準則定義的“資產”和確認標準，包括確認、計量和報告。本文對相關概念、文獻進行梳理和討論，為下文數據資產化路徑研究奠定基礎。1.數據新牛津美式詞典將數據定義為“收集到

27、一起進行分析的事實和統計信息”，該定義強調了數據在反映客觀事實方面的作用。國際標準化組織(ISO)將數據定義為“以適合于通信、解釋或處理為目的，以格式化方式對信息重新解釋的表達(ISO11179)”，強調數據的電子性質并假定數據需要格式化處理，該定義的挑戰在于沒有解釋非結構化數據的概念。國際數據管理協會（DAMA）認為“數據是信息的原材料，信息是在上下文語境中的數據”，具有價值的數據通常具有體量大、種類多、價值高、更新速度快等特點，數據包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。中國信通院認為，數據是對客觀事物（如事實、事件、事物、過程或思想）的數字化記錄或描述，是無序的、未經加工處理的原始素

28、材，可以是連續的值，如聲音、圖像，也可以是離散的，如符號、文字。德勤認為數據是對客觀事物進行記錄，未被加工的原始素材，是基礎生產資料。知名數字技術咨詢公司 Gartner 基于數據的商業模式描述數據的特性，具有無限共享性（數據的使用不具排他性）、價值遞增性（數據越使用越有價值）、非折耗性（數據的服務潛能不會因使用而耗損）、整合性（數據和其他數據整合后有價值）、準確性（數據越準確價值越高）和時效性（數據越及時越有價值）。傳統信息理論根據數據加工情況分為零次信息、一次信息、二次信息和三次信息。有學者借鑒這種方法，根據數據開發利用階段把數據分為原始數據（0 階數據）、脫敏數據（1 階數據）、模型化數

29、據（2 階數據）和人工智能化數據（3 階數據）四個層面（于施洋等，2023）。0 階和 1 階數據統稱為原生數據，即主要以數據集或數據接口等方式流通的數據資源，對應數據資源市場；2 階與 3 階數據統稱為衍生數據，即依托原生數據所衍生出的各種數據屬性、產品和服務，對應數據產品和服務市場。該分類解釋了數據作為生產要素的可流通性和使用價值。2.資產資產是一種經濟資源，能被擁有或控制并產生經濟利益。財政部 企業會計準則基本準則(2014)規定：“資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源?！狈腺Y產定義的資源，同時還需滿足以下條件才能確認為資產：（一）

30、與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；（二）該資源的成本或者價值能夠可靠地計量。國際會計準則理事會（以下簡稱“IASB”）于2018年修訂了 財務報告概念框架，其中就資產進行了重新定義，即“主體由于過去事項而控制的現時經濟資源，經濟資源指有潛力產生經濟利益的權利”，指出經濟資源是一項權利。資產確認標準需滿足相關性和如實反映的要求，“有潛力”不再強調該潛在可能性的概率必須很高，也就是說如果概率低于 50%情況下，也可能符合資產的定義從而考慮納入計量。從結果導向來看，IASB 在概念框架中對資產定義的修訂相當于把資產的“確認”條件放寬，轉而把經濟流入可能性的估計納入了計量范疇。簡而言之，會計主體企

31、 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業13將確認一項金額較小的資產而并非完全不確認任何資產。我們可以從最新的概念框架修訂方向中觀察到國際準則制定機構的動向。3.數據資產2012 年瑞士達沃斯世界經濟論壇發布的大數據、大影響：國際發展的新可能報告指出，數據就像貨幣和黃金一樣，將成為新的經濟資產類別。從農業經濟，工業經濟發展到現在的數字經濟，生產要素已經從土地和勞動力擴大到資本與技術，數據成為新型生產要素。企業在組織、生產與運營等活動產生了大量數據，在優化生產流程、提高效率、降低風險、增加營收等方面存在巨大應用潛力，是現代企業的寶貴資源。但

32、是，由于企業數據管理意識和能力的局限性，以及相關會計確認規則和核算方法的欠缺，絕大部分數據資源實際上未能夠進行有效的價值確認與計量，學術界近十年來展開了數據資產相關的理論探索，目前國內外學者對于數據資產的定義尚未統一。有學者把數據資產定義為擁有數據權屬（包括勘探權、使用權和所有權）、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集（朱揚勇等，2018）。部分學者基于企業視角對數據資產的概念進行探索，張俊瑞等（2020）根據數據資產的獨特屬性，將其定義為“由企業擁有或控制的具有數據化形態的可辨認非貨幣性資產”；季周等（2022）把數據資產定義為“由企業擁有或者控制的、通過市場流通或交易為企業帶來未來經

33、濟利益的數據產品或信息服務?！痹S憲春等（2022）參考國民經濟核算國際標準（SNA2008）將數據資產定義為擁有應用場景，且在生產過程中被反復或連續使用一年以上的數據。除了討論數據資產相關概念之外，國內外學術界越來越重視數據資產“入表”問題，圍繞現有會計準則對“資產”定義和確認標準，學術研究領域存在三種主要觀點，分別主張“數據資產”表內確認、表外披露和無需確認。表內確認觀點認為企業數據資源如果滿足資產的定義，同時滿足資產的確認標準，就可以在資產負債表中確認為資產。數據資產的確認可以為財務報告使用者提供對其決策有用的信息，比如提高資產負債表的完整性、重新評估新經濟企業的財務狀況、提高利潤表的相關

34、性、降低企業市凈率等。表外披露觀點認為由于數據資源所有權或控制權的不確定性、計量的不確定性、公允價值難以獲取、存在減損風險等，因此主張數據資產可以在管理層討論和分析予以披露。無需確認觀點認為利潤是企業有形資產和無形資產綜合產生的經濟增加值，企業無需辨認、確認和計量包括數據這種獨特的無形的資產。利潤表和資產負債表相互勾稽、互為補充，投資者可根據利潤表的數據預計企業可產生的未來現金流量從而做出決策，且規避數據資產計量的不確定性。雖然學者們對于數據資產的概念尚未統一，但是對于數據如何成為資產的必要條件幾乎達成一致，也就是數據具備成為資產所需的明確的經濟所有權歸屬和收益性。從會計準則角度，本報告把數據

35、相關概念分為“數據資源”和“數據資產”。數據資源是指企業擁有、控制或授權使用的有助于其價值創造但尚未通過會計程序確認、計量和報告的數字化資源。數據資產是指企業擁有或控制的有助于其價值創造且經過會計程序確認、計量和報告的數據資產（黃世忠等，2023）。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業14(三)國際動態1.數據資產確認國際會計準則理事會（IASB）于 2018 年發布修改后的概念框架，該概念框架對資產定義作了一定修改。資產是因過去事項形成的，由主體控制的現有經濟資源，經濟資源是有潛力產生經濟利益的權利。資產的定義關注：是否存在一項滿

36、足經濟資源的定義的權利，即使其產生經濟利益的可能性很低也可能確認一項資產。而我國的企業會計準則-基本準則（2014）對資產的確認較為嚴格，要求相關經濟利益必須很可能流入企業且該資產能夠可靠計量。未來若我國企業會計準則與國際財務報告準則的概念框架趨同，更多的數據資源有望確認為數據資產。歐洲財務報告咨詢組（EFRAG）于 2021 發布的報告認為，企業內部開發形成的數據庫（包括客戶數據）可參考無形資產確認為資產。EFRAG 在 2021 年發布的關于無形資源的更好信息：何種方法最佳（討論稿）（Better Information on Intangibles：Which Is the Best W

37、ay to Go）中指出，針對自創無形資產長期未能入表反映的問題，有四種可供選擇的解決方案：(1)確認所有的自創無形資產，將自創無形資產的支出全部資本化；(2)設置確認門檻，初始確認時達到規定門檻（支出已發生且可單獨辨認、主體有能力決定未來經濟利益如何分攤）即可確認為自創無形資產；(3)持續評估(評估是否符合資產的定義和確認標準)，符合條件即可確認為自創無形資產(具體分為三種情況：一是不符合條件時，先確認為費用，待符合條件時轉為自創無形資產；二是一開始即確認為自創無形資產，同時全額計提減值，待符合條件時轉回減值損失；三是不符合條件時，先計入其他綜合收益，待符合條件時再轉為自創無形資產)；(4)

38、不確認自創無形資產，相關支出全部費用化。2.數據資產計量和披露歐洲財務報告咨詢組（EFRAG）于 2015 年發布的報告認為應當根據企業使用資產產生經濟利益的商業模式對資產進行分類計量。國際財務報告準則第 9 號（IFRS9）對金融工具的分類和計量就是以商業模式為基礎。修改后的國際財務報告準則概念框架也強調了商業模式的重要性。關于數據資源的信息披露，EFRAG（2021）認為應首先滿足報表主要使用者的需求，披露與企業商業模式相關的風險和機會，旨在為報表使用者提供關于數據資源未來現金流量的相關信息；其次應參考可持續發展信息披露準則，披露數據資源相關的環境、社會、治理等方面的信息。企 業 數 據

39、資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業15三、數據應用模式和資產化路徑數字經濟環境中，數據中蘊含了經濟社會運行從宏觀到微觀方方面面的規律和趨勢，潛在價值無比巨大。自人類文明誕生以來大數據就存在，現代信息技術使得我們方便快捷獲得海量數據成為可能，但是數據本身并不能直接產生價值，只有把數據應用到企業具體的業務場景，才能改善業務效率、控制風險或增加營收從而實現其使用價值。這個過程就是數據驅動業務，助力企業降本增效或者洞察客戶需求，實現數據價值的過程；也是企業擁有或控制的“數據資源”實現未來的經濟利益，并通過會計確認和計量有可能成為“數據資產”的資產化路徑。

40、(一)企業數據應用模式隨著數字技術和實體經濟各領域的融合應用不斷深化，數據的應用規模與應用方式在不斷的延伸和擴展。數據價值實現的方式，一定程度上取決于企業所采用的商業模式或業務方式。因此，深入分析理解企業數據的應用模式與場景對于推動數據資產化進程至關重要。德勤和阿里研究院（2019）將數據分為“業務的數據化”與“數據的業務化”?！皹I務的數據化”主要是指企業將組織、生產、運營過程中產生的數據進行收集整理分析，用于服務自身經營決策、業務流程，從而提升公司的盈利能力?！皵祿臉I務化”主要是指對于數據進行搜集、整理、分析、計算形成可對外提供的服務或產品。經合組織（OECD，2020）將數據分為“數據增

41、強型（Data-enhanced）”與“數據使能型（Data-enabled）”?！皵祿鰪娦汀笔峭ㄟ^數據分析提升當前業務的效率和附加值，在已有的商業模式下創造新的價值增值；“數據使能型”是指基于“數據驅動”從事相關數字業務，數據是數據要素型企業運營的命脈，數據能力是核心業務活動的關鍵。表 1：企業數據的應用模式分類分類應用模式應用說明研究者I數據增強型 Data-enhanced提升業務效率和附加值OECD 2020數據使能型 Data-enabled數據驅動相關數字業務II業務數據化自用型阿里&德勤 2019數據業務化交易型信通院（2022）認為激活數據要素的根本目的是以多樣創新的方式投入

42、生產，為經濟社會生產創造更大的價值，隨著信息技術的發展和產業應用的演化，數據要素投入生產的途徑可以概括為三次價值釋放過程。一次價值是數據支撐業務貫通。數據投入生產的一次價值體現在支撐企業的業務系統運轉，實現業務間的貫通，數據對業務運轉與貫通的支持是企業數字化轉型，提高內部管理效率的第一步。二次價值是數據推動數字決策。數據要素投入生產的二次價值釋放體現在通過數據的加工、分析、建模使生產、經營、服務、治理等環節的決策更智能，企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業16更精準。三次價值是數據流通，對外賦能。數據要素投入生產的三次價值釋放，讓不

43、同來源的優質數據在新的業務需求和場景中匯聚融合，實現雙贏或者多贏的價值利用。綜合以上企業數據應用模式分類的論述，考慮到數據資產化過程當中數據相關形態、價值確認和計量的實際問題，結合國內企業普遍采用的“業務的數據化”與“數據的業務化”分類，根據數據經開發利用產生的使用價值和交換價值類型，本報告把企業數據應用模式分為“自用型數據”與“交易型數據”。自用型數據（業務的數據化/數據增強型）：將組織生產運營過程中產生的數據進行整理分析，服務自身經營決策；如制造業企業、互聯網企業搜集生產數據并運用于優化生產流程；搜集和分析用戶行為數據、市場數據用于提高營銷能力等。制造企業通過對生產過程各種設備、各個環節產

44、生的數據進行分析，進行參數優化，提高產品的良品率，降低物料損耗。美國通用電氣公司(GE)在工業互聯網：打破智慧與機器的邊界白皮書中提出“1%的威力”(the Power of 1 Percent)概念，即通過數據優化為企業帶來的收益。交易性數據（數據的業務化/數據使能型）：將數據搜集、整理、分析后形成對外服務的數據產品，如企業整合一系列的相關數據并以此提供付費數據庫服務、數據信息服務，或者通過數據算法模型提供解決方案等。電商平臺基于其所擁有的海量用戶數據及數據挖掘技術，為用戶消費行為畫像并提供個性化內容推薦，促進流通交易；也可以基于用戶購買、搜索、使用、評價等數據信息提供算法模型，商戶能夠更準

45、確地把握市場形勢、了解用戶喜好、預測需求變化，精準研發生產和銷售，將來自市場信息不對稱的影響降到最低。(二)企業數據產品（服務）數字經濟作為一種經濟活動，其交易產品的確認也相當重要（許憲春等，2020）。2008 年“國民賬戶體系”產品類別中包含貨物、服務與知識載體產品，其中新增“知識載體產品”類別。知識載體產品是指那些以消費單位能重復獲取知識的方式而提供、存儲、交流和發布的信息、咨詢和娛樂。在數字經濟時代，知識載體產品是交易中的重要對象。經合組織（OECD,2017b）提出數字經濟概念框架，在數字經濟交易產品的范圍中也單獨添加了“信息/數據”這一項，可見信息/數據這類具有知識載體性質的產品是

46、數字經濟交易中不可或缺的重要內容。調研發現，我國企業在實踐領域已經開始積極探索可交易數據產品，數據產品實現使用價值向交換價值轉變。浦發銀行將基礎型數據進行加工后，以數據分析為驅動，直接參與可衡量價值的業務場景的提煉信息，形成“數據+算法+場景”組合。進一步將一個或多個服務型數據要素加工、包裝形成用于輔助用戶做出更優決策或行動的一種創新的數據產品形式并可以在集團內外共享流通。南方電網公司在其 2021 年發布的數據資產管理體系白皮書中定義企業數據產品是以數據價值發現為目標，根據特定的業務需求和場景，對數據按照一定的邏輯進行加工處理，最終形成多種形式的程序、結果數據或根據數據產品形成的結果性文件等

47、。上海數據交易所自成立以來掛牌產品超過 1600 個，掛牌企業數量近 200 個，2023 年成交額預計超過 10 億元，覆蓋金融、航運交通、國際、貿易、先進制造等行業。所有掛牌產品均符合可交易數據產品的六個條件：即內容合企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業17規真實可用；數據來源可確權；具有明確的使用場景；能提供使用案例和測試數據；供方具有可持續供給的技術能力和數據更新能力；符合可定價的要求。所有掛牌數據產品均通過了上海數據交易所認證的數據合規性評估企業的評估，確保內容合規、真實可用以及數據來源可確權。符合條件的數據產品獲得上海數

48、據交易所頒發的數據產品登記證書并獲得登記編號，進行掛牌。圖 3：上海數據交易所數據交易流程交易前交易中交易后產品登記交易測試交易簽約數據交付交易結算憑證發放糾紛處理產品掛牌圖 4：數據產品登記證書數據具有使用價值，數據產品具有交換價值。數據產品是將數據資源加工、封裝形成用于輔助用戶做出更優決策或行動，可以在組織內外共享或流通的、可產生經濟效益的數據產品或服務。數據產品是企業數據資源變成數據資產的中間橋梁。(三)數據資產化路徑企業數據資產化是數據采集加工、開發利用并通過流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益的過程，數據資產化本質是形成使用價值和交換價值、最終實現資產價值的過程。企 業 數 據 資

49、產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業18本報告在文獻研究和企業實務研究基礎上，結合前文“數據資源”、“數據產品”和“數據資產”相關定義，提出企業數據資產化路徑的研究框架（見圖 3）。企業數據資產化路徑分為數據資源化、數據產品化、數據資產化三個階段。數據資源化指數據經過搜集、清洗、標注、脫敏等加工過程，原始數據變為可產生使用價值或可實現經濟利益的數據資源的過程。資源化標志是組織通過數據戰略構建數據資源全景圖，提升數據規模和質量，實現業務數據化。數據產品化指以價值發現為目標，根據特定的業務需求和場景，通過用戶、業務或流程邏輯進行數據治理，最終形成數據產品或

50、服務的過程。自用型和交易型數據產品是根據數據應用需求和場景不同發揮數據產品的內外部價值。數據資產化是指數據產品通過流通交易給使用者或所有者帶來經濟利益，符合企業會計準則“資產”的定義和確認條件，進而在會計系統中“確認和計量”的過程。圖 5：企業數據資產化路徑數據產權規則估值定價財務核算收益分配原始數據數據資源數據產品數據資產I 資源化II 產品化III 資產化季周，李琳.會計視角下數據資產化路徑探索 J.財務與會計，2022數據戰略數據治理數據應用場景產品技術開發數據產品經營數據資產管理企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業19圖 6

51、：三權分置的數據產權制度四、會計視角下數據資產核算(一)數據產權規則“數據 20 條”完整、準確、全面貫徹新發展理念，以維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密為前提，以促進數據合規高效流通使用、賦能實體經濟為主線，確立了數據產權、流通交易、收益分配、安全治理四項制度。在具體實踐中，解決數據產權的歸屬問題跳出所有權的思維定式，不糾纏于“數據歸誰所有”，而聚焦于各項具體的數據權利的歸屬。首次提出了建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等“三權分置”的產權運行機制，構建新型數據產權制度框架。數據資源持有權數據加工使用權數據產品經營權1.數據資源持有權對于數據持有人和第三方使用人來說，其

52、對數據資源的采集，加工流轉運用投入了資本和勞動，衍生數據因而成為具有價值創造的數據資源。按照“誰投入誰受益”的市場原則，其合法權利應當得到法律認可，這些數據的持有和實際控制權應歸投入方?；诖?，“數據 20 條”當中淡化了對數據所有權的表述和討論，而選擇以數據持有權作為數據要素流通中產權界定的起點。2.數據加工使用權數據加工權是指數據資源持有者在相關數據主體的授權同意下或者其他市場主體在數據資源持有者和相關數據主體的授權同意下對數據進行加工分析等處理，應用于具體業務場景，從而提升運營效率，創造經濟社會效益的權利。在現實經濟社會活動中，數據權利的實現最終要落到數據的使用上。數據能夠帶來的相關收益

53、需要通過數據的使用來獲得，數據交易的對象實質上也是使用數據的權利。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業203.數據產品經營權數據產品經營權是指市場主體在數據資源持有者和相關數據主體的授權同意下對數據進行實質性加工和創造性勞動，形成數據產品和服務對外提供，從而獲得經濟收益的權利。數據產品的具體表現形式可能表現為軟件平臺，指數模型，算法報告等多種形態。而大多數數據產品或服務中均不同程度包含了數據、算法和算力三類基本要素。(二)企業商業模式從財務角度看，商業模式是指企業獲取營業收入，經營利潤和現金流量的主要方式。如何為客戶創造價值？如何向

54、客戶傳遞價值？如何通過服務客戶的過程使股東等利益相關者獲得價值，是商業模式的核心要義。商業模式在會計核算中發揮著重要作用，比如說資產的分類、確認、計量和收入的確認方法很大程度上與企業的商業模式有關。首先，商業模式決定著資產的分類方法，同樣一項資產應運用于該資產的商業模式不同，可能被分類為不同的項目；其次，商業模式決定著資產計量屬性的選擇；最后商業模式還決定著收入的確認方法。(三)財務核算 分析數據資產化不同階段的成本和收益、數據的應用場景、交易價格等因素，有助于確定數據資產分類和計量屬性，進而確認計量單元、資產列報和披露等。從數據資源到數據資產的過程類似原油提取為石油等化工產品的過程，從數據資

55、源到數據資產的“艱苦一躍”，既是實現數據經濟價值的過程，也能為數據資產化的必經之路。厘清數據資產化路徑一方面可以解決資產“入表”必須解決的“確定性”問題，判斷企業數據資源是否符合會計準則中“資產”的確認條件；另一方面可以有助于解決資產計量問題。同時表內確認數據資產可以為數據資產化提供激勵，但是數據資產“入表”并不是數據資產化的先決條件。(四)企業調研和反饋隨著我國數字經濟的深入發展，關于數據資產統計核算的實踐探索不斷涌現，在國家政策支持下，地方試點和企業實踐不斷取得新成果。課題組選取上海數據交易所數據產品的掛牌企業（或即將掛牌），覆蓋金融、航運交通、國際貿易、信息服務等不同行業展開調研訪談（見

56、附件表 4），同時根據財政部關于企業數據資源相關會計處理暫行規定收集來自企業的反饋。上海數據交易所掛牌的一千多個數據產品，產品形式根據需求特征和服務方式主要分為三類數據集：數據資源經過加工處理后，形成有一定主題的、可滿足用戶模型化需求的數據集合。數據服務：數據資源經過加工處理后，可提供定制化服務，為用戶提供滿足其特定信息需求的數據處理結果。數據應用：數據資源經過軟件、算法、模型等工具處理，或經過工具處理后可提供定制化服務，形成的解決方案。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業211.數據資源化企業的原始數據來源于產生數據的業務和其他數

57、據源（如物聯網設備、外部數據等），數據采集包括業務信息系統、數據采集工具、數據采集設備和系統等，原始數據通過數據標準管理、元數據管理、數據質量管理和主數據管理等數據中臺，完成數據歸集、數據治理等重要環節。企業的數據資源是來自于不同源頭的數據集，按照一定的邏輯歸集后達到一定規模，且具有可獲取、可加工、可使用的數據集合。數據資源化是指企業根據管理需求或業務目標，把直接或間接采集或獲取的原始數據加工、整理、歸集和存儲，形成數據資源的過程。以某商業銀行數據資源化為例，銀行內部產生數據是基于信息系統采集原始數據?？傂袑用娼ㄔO 600 多個系統，基于原始數據分析歸類后形成數據資產目錄（基礎性數據資源）便于

58、后續管理。外部購買數據是遵循集約共享，合法合規的原則，引入外部數據，主要是為了提升客戶服務質量以及銀行內部管理效能。銀行主要與政府數據商合作，引入企業工商數據，征信數據，法院數據，以及路透，彭博和萬得金融市場數據。圖 7：商業銀行數據資源內部產生數據：基于信息系統采集原始數據?？傂袑用娼ㄔO 600 多個系統?；谠紨祿治鰵w類后形成數據資產目錄（基礎性數據資源）便于后續管理。外部購買數據：遵循集約共享，合法合規的原則，引入外部數據，主要是為了提升客戶服務質量以及銀行內部管理效能。銀行主要與政府數據商合作，引入企業工商數據，征信數據，法院數據以及路透，彭博和萬得金融市場數據。工商數據（企業綜合

59、信息服務項目）：按企業查詢，按人員查詢，風險預警，關聯關系以及集團族譜、受益所有人識別，受益所有人監測、紅黃綠核驗和監控、盡職調查定制、天眼項目定制。征信數據：采購能提高風險防范能力的數據多頭評分，信用評分，失聯修復和貸中預警。法院數據：天眼系統司法涉訴信息數據采購項目：裁判文書信息，法院公告信息，執行公告信息。開庭公告信息，失信公告信息，案件流程信息。曝光臺信息，涉訴規則及指標信息。金融數據：Wind 定制數據。金融信息服務行業的企業數據來源于外部購買和內部采集，數據資源包括證券資料、行業咨訊、歷史行情、財報信息等外部數據和內部業務數據。這些數據與業務深度融合，成為企業提供數據產品或服務的原

60、材料，根據商業模式和業務模式，可以分為行情數據和增值數據服務兩類。又如數字農業服務企業，圍繞農業產前、產中和產后各環節。一頭收集各類傳感器、氣象站、攝像頭等物聯網終端，實時監測農業生產環境信息，及時獲得環境預警報告，能夠為農業生產者種養殖決策提供數據支持。另一頭收集農戶，可以遠程控制農場基地的物聯網設備，如智能農機、溫室卷簾、水塘增氧機等智能終端，提高工作效率。用戶通過企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業22電腦端或手機端管理界面，可以清晰地看到地塊種養殖品種、種養殖面積、采收時間、預計產量、播種、施肥、撒藥、采摘等第一手數據資源。

61、2.數據產品化數據產品是指對數據資源投入實質性加工或創造性勞動形成的、可滿足內外部用戶需求的、可持續提供以數據為內容的、可辨認的服務形態。數據產品的形式可分為產品和服務，前者如數據+算法+服務終端，后者是實現數據交付服務，如 APP、網頁查詢、API、SaaS、VPN 等。數據資源形成數據產品需要明確數據服務對象（內部客戶、外部客戶）、進行數據加工處理以及數據產品設計。數據加工處理包括標簽化、建立數據模型、文本處理、自然語言處理（NLP）或圖像/聲音處理等，根據特定需求，進行數據解析配置、建立主題庫和服務終端等工作，最終形成“封裝”的數據產品。比如金融信息服務行業，如同花順、大智慧的增值數據主

62、要是對外購的數據資源根據客戶需求和業務需求，智能抓取，數據傳輸，清洗加工，進入分類數據庫中，這部分數據可以根據不同的應用場景形成不同的數據產品或定制化數據服務（圖 8）。圖 8：金融信息服務行業的數據資源/數據服務信息來源清洗加工數據同步智能抓取交易所政府監管機構媒體網站第三方權威機構基礎數據庫高頻數據庫應用數據庫特色數據庫用戶數據庫股票證券資料行業概念歷史行情實時行情財務數據預測評級公司事件宏觀評級債券期貨指數基金期權外匯.中遠?？埔灾袊h洋海運集團為依托，開拓航運信息化領域的數據產品“船視寶”。這款以船舶航行全生命期行為的智能識別技術為基礎推出的數字化平臺產品，具有深度航運科技能力和強大產

63、品粘性的平臺型產品。目前平臺已匯聚全球約 26 萬艘商船 290 億條船位數據，覆蓋全球 5000 余個港口、4 萬多個泊位，識別動態數據 6000多萬條。平臺服務目前分為三個方向：第一是面向船舶和船隊管理服務，包括單船、船型、船隊的運行效率、風險管控、能耗、碳排放和海事監管規則遵守程度等功能，主要客戶包括各類船東公司、海事局等。第二是面向全球供應鏈的企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業23服務，包括供應鏈可視化、供應鏈優化以及供應鏈智能管控等內容。比如智能找船功能，通過智能算法，實現對于貨物運輸的智能匹配，自動推薦最為適合的船舶并

64、排定優先級。第三是航運大數據分析服務，通過航運大數據分析可以生成各類航運運營相關指標，是分析經濟運行的重要參考指標，主要客戶為期貨、船舶租賃、保險等金融機構以及高校、研究機構提供高質量高價值的經濟數據。數庫科技 SAM 產業鏈在 GICS 分類標準上將產品分布擴充至十二層，將原有的廣義行業進行多重細分，從廣義的行業到細分業務再到細分產品，最終建成了動態產業鏈生態網絡體系：包括產品上下游關系、公司產品分項明細表、產品-行業映射表、主營產品遞推計算表等諸多數據，數據覆蓋公開企業近 4 萬家公司以及非公開企業超過6000 萬家中國企業，并對數據進行實時數據更新，保證數據的實時和完整。該數據產品具備較

65、強的產業鏈、供應鏈投研跟蹤能力，在相關產業鏈節點發生有效變動情況下，及時有效進行產品、行業標簽的更新；借助人工智能數據審核，及時同步財報信息，更新相應企業的產品、供應鏈數據；有效地對產業鏈、供應鏈相關的原始數據進行解析，獲取年報和輿情等原始信息追蹤比對，成為投資者的重要參考。表 2 整理了部分在上海數據交易所掛牌的數據產品，包含數據產品名稱、企業名稱、應用板塊、產品類型、產品描述、關鍵詞、使用案例、數據來源、合規評估、質量評估和產品價格的主要信息。3.數據資產化數據資產的前提是數據產品價值化，即數據產品持續服務內部或外部客戶經營或決策，從而給企業帶來可持續的經濟利益的過程。數據資產是指企業擁有

66、或控制的、預期會給企業帶來可持續經濟利益（內部價值或外部收益）、以數據為主要內容和服務的可辨認形態。相關企業初步建立數據資產化戰略，數據產品可以通過自用、共享、交易等形式流通，可交易數據產品的價值通過交易合約體現。數據資產入表是指企業擁有或控制的符合“資產”確認條件的數據資源。根據企業會計準則（2014）和財政部 企業數據資源相關會計處理暫行規定，資產的定義和確認條件：資產是由過去交易或事項形成的；資產應為企業擁有或控制的資源；資產預期會給企業帶來經濟利益流入；同時該資源的成本或價值能夠可靠計量。對于企業數據產品進行數據資產確認的優勢，調研企業普遍認為并不是企業所有的數據資源都可以帶來經濟利益

67、的流入，資產化需要“以終為始”即以經濟利益流入為目標開發數據產品；數據產品的可使用狀態或可交易狀態符合“無形資產”的確認條件，便于判斷無形資產是否達到預定用途；數據產品收入作為獲取收益的途徑，可以推動企業做好成本和收入的配比。調研企業同時指出暫行規定中對于企業“數據資源”的定義不明確，對于實務操作存在一定困惑，不利于企業辨認相關數據資源；如果確認“無形資產：數據資源”，相關成本和費用分攤、后續計量都會成為技術難點；數據資產評估的方法和依據都有待更多的理論和實務探索。由于暫行規定明確未來適用法，目前大部分調研企業尚未開展數據資源相關的實質性會計處理。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基

68、 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業24產品名稱財匯金融資訊數庫產業鏈圖譜中遠?？拼晫殧底秩r領導駕駛艙供方名稱大智慧財匯數庫科技中遠?？谱蟀缎净蹜冒鍓K金融金融綜合、航運交通、國際綜合數據主題企業信息企業信息海洋交通農業信息產品類型數據集數據集數據服務數據應用產品描述大智慧財匯中國金融數據庫采用先進的數據庫設計技術，由一系列子數據庫構成，內容涉及國內滬深京三大交易所所有上市股票、債券、公募基金的基本面數據、財務數據、行情數據等，可為投資決策、市場研究、風險控制、證券估值、金融工程等提供全面的數據支持。數庫精準定位中國超過 5000 萬家上市及非上市企業的主營業務并形成海量上

69、下游產業關系及產業鏈條之間的網絡關系，構筑了完整的中國實體經濟產業結構。該數據體系既可以作為產業上下游結構參考直接應用于產業及公司分析，亦可作為數據串聯邏輯整合市場全量宏觀、中觀及微觀數據，將市場全量數據基于產業邏輯重新編排組裝。提供全球船舶、港口及航線的全生命期行為動態數據，主要包括船舶當前動態、歷史掛靠港口、下一港及預抵時間預測、船舶事件等船舶動態數據，港口動態、泊位動態、港口流量動態、港口擁堵指標等港口動態數據，全球歷史航線、港口間距、任意港對航線規劃、航線動態監控等數據。本次掛牌的產品為船舶近6 個月船舶歷史掛港記錄。系統涵蓋了上海農業主體信息、農業地塊信息、農業生產以及農產品銷售等數

70、據，能夠實時了解上海農業主體生產和銷售情況的詳細變化。關鍵詞金融，資訊，證券產業圖譜，產業鏈數據，產業營銷船舶，港口，航線三農信息，農業地塊，農業生產更新頻率實時每日實時每年覆蓋范圍全國A 股、港股、三板、發債企業、中國大陸工商企業產業鏈及主營業務明細全球 70000 余商船，4000 余港口等上海、旌陽、上饒等50 余個縣域使用案例可應用于券商和基金公司等金融機構的投研業務，對于證券市場投資交易、量化分析及風險監控等業務場景具有重要意義?？赏顿Y交易系統、信評系統、估值系統進行數據對接，為券商及基金公司等金融機構多業務場景提供數據支持。目前全國各類主流金融機構已有90%以上選擇財匯金融數據應用

71、于金融市場投研分析銀行數字化領域政務數字化領域券商及金融監管數據使用方根據船舶名稱縮寫等條件快速查詢船舶最近 6 個月的掛靠港口歷史，包括：啟運港、目的港、航程時長、航程里程等四川某鎮使用平臺有效地完成日常農村數據采集查詢分析以及相關政策指定的輔助決策，對該鎮的三農數據進行有效的監測和分析，運用現代信息技術全方位賦能傳統農業，推動農業供給側結構性改革。表 2：上海數據交易所掛牌數據產品（部分）企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業25產品名稱財匯金融資訊數庫產業鏈圖譜中遠?？拼晫殧底秩r領導駕駛艙數據內容略略略略來源描述自行生產、公

72、開收集、協議取得公開收集、協議取得自行生產自行生產合規評估報告有有有有質量評估報告有有有有資產評估報告無無無無產品價格面議面議2 萬元/年300 萬/年產品名稱億通碳數寶鋼聯數據智能版啟信經營全景科創智數供方名稱億通國際鋼聯電子合合信息新諍信應用板塊綜合金融、綜合、貿易金融金融數據主題企業信息工業信息企業企業產品類型數據服務數據應用數據服務數據服務產品描述根據目的地類型選擇不同計算標準，輸入或選擇貨物的起點、終點、重量、體積、運輸方式、運輸工具規格、運輸工具使用能源類型等數據，調取適用的碳排放因子數據，按照標準計算反饋碳排放數值。鋼聯數據智能版覆蓋了黑色、有色、能源化工、建筑材料、農產品、新能

73、源、新材料和再生資源八大板塊等，總共一百多條產業鏈，900 多個品種的大型數據庫。內容涉及國內外宏觀經濟、期貨以及大宗商品相關的產銷存、運量、價格、指數、進出口、物流、Mysteel調研等數據，總計 113 個大宗商品行業數據庫。啟信寶通過收集各地政府采購網、國土資源部網站、中國海關公布網站等多個政府類網站，將涉及到企業經營相關的數據進行了清洗整理，匯總形成了特色的企業經營信息數據庫，涵蓋包括企業招投標、招聘、海關登記及企業購地等維度信息，便于機構用戶及時了解關注企業的各種經營性動態?？苿摪嬉焉鲜衅髽I科創屬性數據庫關鍵詞碳足跡，碳計算，碳排放鋼聯數據，大宗商品，我的鋼鐵網經營、企業科創、企業服

74、務、上市公司更新頻率實時每年每日實時覆蓋范圍全球各港口之間江運、河運和海運全國經營信息數據庫科創板上市企業企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業26產品名稱億通碳數寶鋼聯數據智能版啟信經營全景科創智數使用案例本產品面向有商品流通領域碳排放計算要求的企業用戶，可幫助物流供應鏈上下游企業計算貨物流轉運輸中的碳排放數據，并支持以多種方式呈現，產品可以為企業在國內貿易改善供應鏈、應對國際碳關稅等業務場景下提供決策支持和數據參考。某集卡陸運企業依據所運貨物體積、車輛能源類型、起點、終點等信息查詢其所裝載貨物在運輸路程上上的碳排放估算總量。場景一

75、：大宗商品現貨貿易的結算依據和參考標準；場景二：場外衍生品市場（OTC）金融合約的結算標的；場景三：上中下游企業經營風險控制的參考依據。輔助調查全景資信情況：可用于查詢企業經營信息。助力合同簽訂、并購交易、企業投研、企業資信調查、合規審查、合作商入圍、企業授信等業務初步盡職調查，了解分析企業經營情況?；诖藬祿a品開發的企業科創能力評估工具，以上海證券交易所科創板上市要求為基礎，以六大戰略新興產業為分析重點，通過可視化圖表能夠幫助擬上市企業進行科創屬性的自我診斷，定位識別需要提升改進的領域；指導用戶從持續創新力、市場轉化力、風險管控力、技術控制力以及技術先進性這五大維度對企業進行評價，為重新審

76、視企業的技術競爭力和專利布局提供有力參考。數據內容略略略略來源描述自行生產、協議取得公開收集、自行生產自行生產、公開收集自行生產合規評估報告有有有有質量評估報告有有有有資產評估報告無無無無產品價格面議面議面議面議企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業27五、報告建議數據作為當前數字經濟時代全新的關鍵性生產要素，貫穿于數字經濟發展的全程，數據要素可顯著提升生產要素組合效率、促進產業結構升級、推動實現商業模式創新，為高質量發展提供新動能。生產要素演變和發展會從根源上改變經濟發展的結構和社會治理的方式，要求用于反映客觀經濟活動的法律政策規范

77、與時俱進。同時，系統和科學地記錄、評價不同領域和不同類型的數據要素對于經濟社會發展的貢獻度，可以更好地推進動經濟秩序規范的建立。企業擁有的數據資源或數據開發利用能力如何在財務會計報表中計量，如何把數據資產的隱性價值“顯性化”，如何推動企業數字化轉型都是重要的時代命題。本報告結合理論和實務研究，提出三點建議。(一)政策建議根據“數據 20 條”確立的“三權分置”數據產權框架，推進數據確權相關法律法規，如加快明確數據資源、數據資產解釋細則等，幫助企業依法合規將數據資源/資產納入企業財務會計核算系統，進行記錄、計量和報告。會計準則是反映經濟活動的技術標準，是生成和提供財務信息的重要依據，是政府規范經

78、濟秩序實現社會資源優化配置和參與國際經濟活動的重要手段。建議盡快啟動對企業會計準則 基本準則的修訂和完善，根據國際會計準則理事會對資產的最新概念框架（2018），相應修改我國的資產定義，有利于數據要素型企業或平臺企業將符合資產確認條件、可計量的數據資產入表反映。針對無形資產準則，建議適當放寬企業自創無形資產的確認條件，對于數據資產未來經濟利益的不確定性，可以在計量環節中通過調整未來現金流量的折現率或者合理的數據資產估值方法等方式予以考慮，而不應在確認環節因計量的不確定性就將數據資產排斥在外，提升會計信息的價值相關性。針對暫行規定，企業調研也反饋關于企業“數據資源”并沒有給出明確定義，在實務操作

79、中“數據資源”定義的缺失不利于企業辨識數據資源，進而進行恰當的會計處理。目前其他部委出臺的文件中對于數據資源或數據資產存在不同表述，建議相關部門盡快形成規范統一的定義。(二)實務建議“數據二十條”、企業數據資源相關會計處理暫行規定和數據資產評估指導意見的相繼出臺，為數據資產的核算和估值提供規范指引。引導和推動相關企業先行先試，分階段、有步驟開展數據資產會計核算項目試點，總結成功模式，提煉經驗做法。在數據資產會計核算的制度建構和技術路徑上形成試行方案。強化企業的“數據資產管理”理念和行動，充分理解和認知業務數據化和數據業務化的重要性，加強數據歸集和治理能力，建立數據資產管理體系。在企業數字化轉型

80、過程中同步建立完善與數據資產化相匹配的財會部門與信息科技部門聯動機制。探索促進企業成為數據資產會計核算主體的有效模式和措施，加大引導和支持。鼓勵金融機構、企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業28互聯網平臺、數字科技、交通能源等信息化基礎好，數字化程度高，數據資產規模占比較大的企業率先開展核算試點，“以點帶面”形成規范合理、科學高效的數據資產核算標桿行業/企業。(三)研究建議建議高校、研究機構和專業服務行業協會持續開展公共數據授權運營、企業數據資產化、數據資產估值和數據資產入表等專項研究，發揮“政產學研”聯動優勢，聚焦數交所掛牌企業和

81、數據要素型企業，積極探索商業模式創新和促進數字技術與實體經濟融合，更好地發揮數據要素促進數字化轉型及數字經濟高質量發展的作用。積極推動暫行規定落實實施，選擇金融、交通、能源等數據密集型行業或企業開展數據資產入表的案例研究，為相關政策制定提供反饋意見和決策參考，為完善數字經濟治理體系提供科學決策建議，為產業數字化和數字產業化發展提供會計信息支撐，為資本市場發現和了解企業價值提供有用信息，為數字經濟高質量發展提供決策支撐。持續加強數據資源相關會計研究，跟蹤國際會計領域對數據資源的研究進展，以我國數字經濟發展實踐為基礎加強會計理論前瞻性研究，促進會計理論實踐與經濟社會發展的有機結合，持續發揮會計在服

82、務數據資源業務和數字經濟發展方面的基礎性作用。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業29附件附件 1表 3：國家（部委）層面數據要素相關政策一覽表發布時間政策名稱2015 年 8月促進大數據發展行動綱要2019 年 10月中共中央十九屆四中全體會議公報“數據成為生產要素”2020 年 5月中共中央國務院 關于構建更加完善的要素市場化配置體系機制的意見2021 年 3月國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化。2021 年 5月國家統計局發布 數字經濟及其核心產業統計分類（

83、2021）2022 年 3月中央發改委 “十四五”數字經濟發展規劃2022 年 12 月中共中央國務院 關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見2023 年 2 月中共中央國務院 數字中國建設整體布局規劃2023 年 8月財政部 關于企業數據資源相關會計處理的暫行規定2022 年 10月中國資產評估協會 數據資產評估指導意見表 4：地方層面數據要素相關政策摘錄時間部門相關政策2021 年 8月上海市發改委上海市促進城市數字化轉型的若干政策措施2021 年 9月上海市國資委關于推進本市國資國企數字化轉型的實施意見2021 年 10月上海市人民政府上海市全面推進城市數字化轉型十四五規劃202

84、1 年 11月上海市第十五屆人大上海市數據條例2022 年 7月上海市人民政府上海市數字經濟發展十四五規劃2022 年 5月北京市經信委北京市數字經濟全產業鏈開放發展行動方案2021 年 7月廣東省人民政府廣東省數據要素市場化配置改革行動方案企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業30時間部門相關政策2021 年 7月深圳市第七屆人大深圳經濟特區數據條例2022 年 9月深圳市第七屆人大深圳經濟特區數字經濟產業促進條例2021 年 12 月貴州省大數據發展領導小組辦公室貴州省十四五數字經濟發展規劃2022 年 9月貴陽市大數據發展管理局

85、貴陽市十四五數字經濟發展專項規劃2023 年 1月北京市第十五屆人大北京市數字經濟促進條例2023 年 7月廣州市政數局廣州市數據條例（征求意見稿）表 5：調研企業一覽表企業名稱行業數交所掛牌1數庫科技信息技術服務是2合合信息信息技術服務是3同花順金融信息服務4大智慧金融信息服務是5億通國際貿易是6歐冶云商電商是7久事交通交通是8浦發銀行金融9光大銀行金融10新諍信服務是11上海農商行金融12左岸芯慧數字農業是13中遠?？坪竭\是14鋼聯電子互聯網及相關服務是企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業31附件 2：數據資產入表十問十答數據作

86、為關鍵生產要素，其乘數效應的發揮離不開數據要素保有量的豐富程度、數據要素市場的發展成熟度以及數據要素應用路徑的清晰度。財政部 2023 年 8 月 21 日發布了企業數據資源相關會計處理暫行規定，標志著企業數據資源入表邁出了 0 到 1 的關鍵一步。在國家促進數據要素市場化配置系列政策指導下，上海數據交易所以問答形式對數據要素市場近期的幾個問題進行分析和討論。Q1.數據要素是什么？數據要素如何參與實體經濟運行？數據要素指數據作為一種生產要素，與其他生產要素結合時能夠增加產出。數據作為生產要素，反映了隨著數字化轉型加速發展，數據對提高生產效率起到乘數的凸顯作用，是具有時代特征的新型生產要素。數據

87、要素的概念是 2019 年黨的十九大四中全會首次提出的，自那時起，我國將數據與勞動、資本、土地、知識、技術和管理并列作為重要的生產要素。生產要素本身是經濟學的一個基本概念，指的是進行社會生產經營活動所需要的各種社會資源，是維系國民經濟運行及市場主體生產經營過程中所必須具備的基本因素。數據要素與其他生產要素的主要區別在于數據要素是以電子形式存在的，一般通過計算的方式參與到生產經營活動并發揮重要作用。企業通過對獲得的數據資源進行創新性勞動或者實質性加工，最終形成數據產品對外提供服務或者支持內部使用場景。傳統經濟學的產品一般是指企業跟用戶價值交換的媒介，數據產品是指以數據集、數據信息服務、數據應用等

88、為可辨認形態的產品類型。數據產品是數據要素參與實體經濟運行的重要載體。Q2.數據資產是什么？多數時候，人們習慣稱某一項對企業有經濟價值的資源為“資產”，這其實對應著會計準則中資產“經濟利益有可能流入企業”的判斷條件。除此之外，會計準則的資產還應該滿足：企業過去的交易或者事項形成、企業擁有或者控制、成本或者價值能夠可靠計量這些條件。毫無疑問，數據資產的本質依然是資產，它指的是以數據為主要內容和服務的、滿足資產確認條件的數據資源。值得注意的是，在暫行規定出臺之前，市場上大多數的“數據資產”并不一定滿足會計準則的資產確認條件，換句話說，不一定能“入表”。在暫行規定之后，我們應該更多從能否入表的角度來

89、判斷相關數據資源是否可以稱之為數據資產。數據產品不一定滿足資產的確認條件，如有的數據產品可能不能給企業帶來經濟利益流入，有的數據產品使用方式與無形資產類似，但生命周期可能不超過一年，而會計上不超過一年一般不計入無形資產。但企業實踐中確認數據資產往往以數據產品作為載體?；跀祿a品確認數據資產的優勢主要在于：數據產品的可使用狀態或者可交易狀態更容易辨認，可以更直觀地判斷該資產是否達到預定用途；數據產品也更方便企業進行內部管理。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業32Q3.數據資產入表是指什么？數據資產入表的專業術語是數據資產會計核算。

90、在暫行規定出臺之前，很多企業的數據產品研究和開發階段所產生的支出大都是費用化，直接計入損益表，但企業有一部分數據產品本質是滿足會計準則資產確認條件的，那么在暫行規定出臺之后，企業就可以把這部分資產在資產負債表相關科目進行列報和披露。企業在編制資產負債表時，應當根據重要性原則并結合企業的實際情況，在無形資產或者存貨項目下面，以“其中：數據資源”二級科目的形式進行列報，并按照外購、自行開發/加工等類別，對無形資產、存貨的數據資源相關會計信息進行披露。數據資產入表到底是計入無形資產科目還是存貨科目，本質上要看企業在對外服務或者交易的過程中，數據產品權屬是否發生轉移。舉個例子，如果企業是為客戶提供定制

91、型的數據產品，采用賣斷的方式交易，那么這部分如滿足資產確認條件，則一般計入存貨；如果企業的數據產品可以提供給多個客戶，客戶一般只有數據產品的使用權，賣給 A 客戶不影響再賣給 B 客戶，那么該類型的數據產品滿足資產確認條件的一般是計入無形資產。Q4.數據資產入表的意義有哪些？暫行規定的正式發布意味著我國推進數據成為一種新型生產要素從會計報表上開始顯性化，標志著我國正式邁出了數據資產入表從 0 到 1 的關鍵一步，意味著企業數字化轉型成果逐步被社會大眾所認知。我國關于企業數據資源的相關會計探索不僅有助于監管部門完善數字經濟治理體系，還有助于我國在國際會計準則制定等工作中貢獻中國智慧、提供中國方案

92、。從數據資產入表的角度看，基礎會計工作的重要性體現在以下幾個方面：第一是審慎的從成本的角度梳理數據資產的規模，一方面提升全社會對數據要素的認知，另一方面又不至于引起數據資產泡沫；第二是提高企業數據資產信息披露的質量，企業可以通過梳理內部滿足資產確認條件、真正有發展潛力的數據產品來提高數據資產的管理水平；第三是提升報表質量，減少數據要素型企業與投資者之間信息不對稱，進一步推進數據資產創新應用，幫助企業吸引投資、優化財務結構、提升公司估值等等。數據資產入表可以顯著提升大眾對數據要素的認知，促進數據要素的交易與流通，進而對數據交易所提出更高的合規性、便利性等要求，有助于繁榮數據要素市場。Q5.數據資

93、產入表怎么做？根據暫行規定，對于企業按照會計準則相關規定可以確認為無形資產或者存貨的數據資源，數據資產入表一般包括數據資產初始計量、后續計量、處置和報廢等，這與其他類別資產入表操作基本類似，難點主要在于數據產品的研發一般涉及多項數據資源投入、多部門人員投入等，成本歸集較傳統資產難度較大，需要企業在前期就為數據產品成本歸集做一些準備，如調整組織架構、提高內部管理能力、建立臺賬等。暫行規定最大的亮點是強調數據資源相關信息披露。對于企業合法擁有或者控制、預期會給企業帶來經濟利益流入，但不滿足企業會計準則相關資產確認而未確認為資產的數據資源，則可以根據暫行規定中“其他披企 業 數 據 資 產 化 調

94、研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業33露要求”進行披露。值得注意的是，雖然暫行規定在“入表”部分是強調未來適用法，但企業過往投入形成數據資產的信息依然可以根據這一指引進行詳細披露。我們建議企業以暫行規定為綱，以應批盡批為指導思想，認真梳理和排摸數據資產規模。Q6.數據資產評估方法主要有哪些？根據數據資產評估指導意見，數據資產的評估方法主要包括成本法、收益法和市場法。其中，成本法的本質是重置成本法，指的是對被評估數據資產以特定應用場景開發為前提，通過溯源分析重新開發該數據產品可能發生的成本，并結合數據產品的實際情況進行調整。收益法指的是根據數據資產歷史應用情況和未

95、來應用場景，結合企業經營情況分析該資產經濟利益流入情況，并重點考慮數據資產的貢獻比例、相關風險等等。市場法需要考慮類似數據資產是否存在合法合規、活躍的公開交易市場，根據相關資產的特點選擇合適的可比案例，并根據其中差異做相應調整。從各種方法的適用情況出發，我們建議企業可以綜合選用多種方法去做數據資產評估，一方面可以多維度考察數據資產的投入與產出，另一方面也可以給數據資產內部管理提供決策支持。Q7.數據資產入表和數據資產評估的關系是什么？一般來說，數據資產入表和評估是沒有關系的。數據資產入表是客觀的會計核算過程，滿足資產確認條件的數據資產即可根據暫行規定以實際成本法進行列報與披露。數據資產評估一般

96、是對評估基準日特定目的下的數據資產價值進行評定和估算，其中特定目的可能是數據資產入表后續計量中的減值測試、數據資產交易等等。值得注意的是，市場上很多人認為數據資產評估是數據資產入表的前置步驟，這實質上是混淆了“價值評價”和“資產評估”的概念。只有特定場景如并購、出資等，企業需要首先對數據資產進行評估，以形成數據資產的交易對價，但此價格是作為交易對手的成本，計入其資產負債表相關科目。其余大多數的情況，企業應該根據暫行規定的指引，梳理數據產品的研究和開發階段的支出（此處考慮大多數計入數據資源無形資產的情況），以實際成本法完成入表操作。數據資產評估是發現數據資產市場價值的一種方法，有助于提高企業管理

97、數據資產的能力和效率。對于市場主體來說，要進行某項數據資產的評估工作，一般意味著該資產應該在企業會計報表中列示。Q8.數據資產入表與數據交易的關系是什么？數據要素要成為類比土地、資本等生產要素，就需要形成交易與流通的要素市場，通過市場化的交易行為來發現數據資產的價值。而數據資產入表是數據要素價值顯性化的關鍵一步，一方面提升企業數據資產管理意識，激活數據要素市場供給主體，提高數據交易與流通意愿；另一方面數據交易也將更大程度激發潛在的應用場景，更好的發揮數據要素的二次甚至多次使用價值。發現數據資產的價值是數據要素交易與流通的另外一大功能，即通過建設合法合規、活躍的公開市場，為數據資產評估市場法提供

98、足夠數量的可比案例，進一步完善數據資產評估的理論方法。企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業34Q9.數據資產入表和評估與全國大統一數據要素市場的關系是什么？經濟運行的三大規律是價值規律、供求規律、競爭規律。價值規律是市場經濟發展的基本規律，每個產品都有內在價值和使用價值，對于數據產品而言，數據資產入表和評估首先能夠起到數據資產價值發現的功能，一方面通過梳理企業相關的投入來顯性化數據資產的成本價值，另一方面通過資產評估探索數據資產的潛在價值。供求規律一般是圍繞著價值規律而展開，但數據資產有其自身的特點，即不同的數據在不同的主體所發揮的

99、作用是不一樣的，也就是說傳統的供求規律在數據資產中可能不完全適用，從而為數據資產的交易與流通提出更大的挑戰。數據資產入表和評估將能夠有效改善數據要素市場的供求格局，減少供給與需求的信息不對稱程度，促進交易與流通。競爭規律一般指的是各個不同的利益主體為了獲得最大的經濟效益，互相爭取有利的投資和銷售條件。對于數據要素市場來說，數據資產入表和評估將能夠促使一批高效率的企業顯性化并在競爭中勝出，同時淘汰一批低效率的企業，促進產業結構更迅速、有效、合理調整。Q10.上海數據交易所如何助力數據資產入表與評估工作？國家數據交易所需要從三個維度為市場提供支持：首先是為數據要素交易提供基礎設施服務，包括產品登記

100、、信息披露等，其次是提高數據產品和數據資產的流動性，最后是為數據資產創新應用提供機制保障和服務體系。為了提高財政部暫行規定的執行效果，上海數據交易所一方面通過組織舉辦數據資產研修班、DSM、DET等系列活動，推動數據資產化意愿強、數據產品化水平高、行業代表性和影響力強的國有企業、行業龍頭企業、互聯網平臺企業、數據要素型企業等率先展開研究，釋放數據要素價值，激活數據要素市場發展內生動力；另一方面攜手專業數商機構，展開以企業真實業務數據和財務數據為基礎的數據資產入表模擬和估值測算，以淬煉一批可復制、可推廣的數據資產入表典型案例，形成一定體量的數據資產，創新一批基于數據資產的創新應用場景，形成更多“

101、上海方案”，為國家探索數據資產入表的路徑和方法提供助力。在數據資產入表和估值案例研究的基礎上，上海數據交易所不斷推進數據資產憑證的理論和實踐創新。該憑證依托于互聯互通數據交易鏈，真實記錄了數據產品成本、權屬、質量、合約和交易等一系列信息，具有不可篡改的、客觀真實的特點，可以成為企業數據資產入表和評估的可靠信息來源，成為數據資產創新應用的重要憑證資料，同時有效賦能企業數據資產管理工作。作者：趙麗芳，上海數據交易所研究院研究員徐彥堯，上海數據交易所副總經理 企 業 數 據 資 產 化 調 研 報 告 基 于 上 海 數 據 交 易 所 的 掛 牌 企 業351.徐濤，尤建新，曾彩霞，石涌江.企業數

102、據資產化實踐探索與理論模型構建.外國經濟與管理，2022,44(06)2.季周，李琳.會計視角下數據資產化路徑探索.財務與會計，2022,No.664(16)3.許憲春，張美慧.中國數字經濟規模測算研究基于國際比較的視角.中國工業經濟，2020(05)4.黃麗華，杜萬里，吳蔽余.基于數據要素流通價值鏈的數據產權結構性分置 J.大數據，2023,9(02):5-15.5.葉雅珍，劉國華，朱揚勇.數據資產相關概念綜述 J.計算機科學，2019,46(11)6.李曉華，王怡帆.數據價值鏈與價值創造機制研究.經濟縱橫，2020(11)7.黃世忠.信息資源的七大定律及其確認與計量.財會月刊，2020,(

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