城投国企平台数据资产入表解析

表 我国数据要素相关政策文件

“数据资产”于1974年由理查德·彼得松（Richard E. Peterson）首次提及，他认为数据资产包括持有的政府债券、公司债券和实物债券等资产。后随着公众对数据资产的认识不断深入，其内涵和范围也在不断扩展。目前我国数据资产尚无标准定义，2018年4月，中国信息通信研究院在所发布的《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》中将数据资产（Data Asset）定义为：由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。2024年1月，上海数据交易所在《数据资产入表及估值实践与操作指南》中基于能否入表的角度将数据资产定义为：企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益（内部价值或外部收益），以数据为主要内容和服务的可辨认的非货币资产。

综合不同口径对数据资产的定义，数据资产通常需要满足以下4点：（1）企业过去的交易或者事项形成；（2）企业拥有或控制；（3）以可辨认，可进行计量交易的数据为主要内容和服务；（4）预期会给企业带来经济利益。

表 部分文件对数据资产的定义

数据资产入表不仅为报表使用者决策提供了有用信息，同时还帮助企业利用数据资源吸引外部融资、优化财务结构、提升公司价值。对于国企平台来说，数据资产入表具有如下意义：

表 部分数据资产并表案例

同时，数据资产质押融资作为新兴的融资方式，凭借其独特优势，为企业拓宽融资渠道、提升经营效益提供了新的可能。多地城投国企平台、民营企业等已通过不同类型的数据资产办理了银行授信，获得质押融资。

2024年1月，按照成都市金牛区全面推动数据要素市场化安排部署，成都市金牛城市建设投资经营集团率先启动数据资产化探索。公司利用内部智慧水务监测数据以及运营数据等城市治理数据作为入表对象，设计打造一批数据应用场景，成为国内首批完成数据资源“入表”的企业。在项目的开展过程中，成都市金牛城市建设投资经营集团通过借助各方技术力量，充分研究了数据资产的特点，深入了解项目的数据要素、权属以及价值边际，参考了数据资产的应用场景、盈利模式，最终确定了相应的价值估算模型和指标参数，顺利完成了首单数据资产评估工作。通过政府引导、市场运作、多元参与的方式，此次数据入表工作能够推动数据产品化、资产化，有利于盘活公司现有数据资源价值，同时服务数字经济的高质量发展。

南京公共交通（集团）有限公司（以下简称“南京公交集团”）完成约700亿条公交数据资源资产化并表工作，成为江苏省首单城投类公司数据资产评估入表案例。此次评估入表的数据资产涵盖了历史公交方面信息以及实时数据等关键资源。在项目实施过程中，南京公交集团联合相关市场化主体，深入了解公司业务需求和数据特点，对数据资源进行了全面梳理和分类；对数据全生命周期进行了系统、严谨的合法性审查，并依据法律法规和历史协议进行了权属定义。在此基础上，对数据进行审慎的质量评价与价值评估，最终圆满完成了本次数据资产化项目落地。通过本次数据资产价值的精准评估并表，公司不仅提升了自身的数据管理能力，也为行业的数字化转型提供了可借鉴的范例。

例如，巴渝数智公司联合巴洲产发集团、浙江数字医疗卫生技术研究院共同打造的西部首批智慧停车数据资产入表范例，在对数据源进行全面研究分析和风险论证基础上，以巴渝数智“智慧停车数据”作为入表对象，完成了数据资源治理、数据上链存证、数据资产入表工作。同时基于入表的数据资源，开发出数智化车场价值评估、智能商家引流、互联网+益民服务等数据产品，在北京市知识产权保护中心和北京国际大数据交易所申请数据知识产权登记。通过数据资产并表及数据产品的开发，进一步释放了数据的资产化价值，实现数据资产价值“变现”。

又如，泉州大数据运营服务有限公司在2024年1月19日举办的泉州数据要素生态大会上发布了首单成功入表的数据资产——泉数工采通数据集，成为福建省首家数据资产入表的国有企业。据了解，此次并表的“泉数工采通数据集”是通过对公共数据进行数据治理、加工、处理后，深度分析工程采购数据应用场景需求，经过定制化开发数据多维价值，形成可用的数据集，对外提供数据应用服务。在并表前期准备工作阶段，泉州大数据运营服务有限公司还在数据治理、合规报告、价值评估、专项审计等关键环节开展实践，并初步形成了“泉州模式”的企业数据资源入表路径。

2024年1月1日，天津市首单数据资产入表登记评估工作顺利完成，河北区供热公司获得《数据资产登记证书》，成为天津市首个具备数据资产入表条件的国有企业。在本次入表工作中，河北区依托天津数据资产登记评估中心，联合其他相关单位共同组建了数据资产入表工作组，以区供热公司为试点，积极推进数据资产登记、评估、入表工作，以提高数据价值的认可度和适用效率，进一步释放数据要素的流通和交易，同时使数据资源转化为新质生产力，优化了国有资产负债率，增厚企业利润。

2024年1月1日以来，河南数据集团结合自身和下属公司实际数据资源情况，按照基础平台建设、数据加工处理、数据开发、数据治理、数据运营等一系列成本来计量数据资产初始价值，开展“数据资源入表”先行先试。11日，集团“企业土地使用权”数据在郑州数据交易中心挂牌上市，并获颁“数据产权登记证书”。此后，河南数据集团与金融机构积极对接，创新融资模式，取得了金融机构对数据集团数据资产的800万元授信，完成了河南省首笔数据资产无抵押融资案例。标志着河南数据集团在数据资产入表、数据资产化、数据资本化等数据要素价值化领域的关键环节已实现“零的突破”，由此进一步实现数据的潜在价值转化、价值变现和价值提升。

然而数据资产作为一项新型资产，《暂行规定》目前也仅给出了“满足资产确认条件且价值确定的数据资源如何计入报表”的解决思路，未真正解决“数据价值如何确定”以及资产入表的后续计量等关键问题。此外，企业是否意识到数据作为资产的存在、是否可以科学高效管理数据以及是否把握并利用数据资产化带来的红利等，也都会影响数据资产的价值实现。基于此，在当前推进数据资产入表过程中，仍将面临以下几点挑战：

1.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。

2.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。并且，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。

3.数据质量和价值评估确认难

现有的资产负债表对于数据资产的确认原则和相关理论尚未完善。一方面，数据质量决定了是否将其纳入资产；另一方面，数据在使用过程中的变更、衍生等动作通常也会影响到数据质量和数据资产的确认，导致不同数据资产的确认条件并不统一。此外，针对于数据资产的的价值评估，虽然中国资产评估协会在2023年9月发布了《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17号），对数据资产价值的评估方法进行了明确，但由于数据的特殊属性，实践中较难准确定义和量化哪类数据产生了价值以及产生了多少价值，因此更难明确定义资本化或费用化的支出。

表 数据资产价值评估方法