引言
在古老的东土大唐，有一个传奇的故事，讲述着孙悟空这位齐天大圣拥有诸般智慧与神通，能化万物，战无不胜。如今，若将这些能力投射至数据转化为资产的“现代战场”，孙悟空无疑能成为我们宝贵的导师：
其拥有洞察数据的火眼金睛，面对海量的数据能迅速识别出数据的价值；其拥有收集数据的七十二变能力，能深入各个领域全方位、多角度地收集数据；其更利用筋斗云的快速移动能力，将收集到的数据迅速汇总、分类和整合，并将整合后的数据转化为实际的资产……
“数据”本来是沉睡的，要盘活，确实需要真本事。然而数据一旦盘活，即转化为新型生产要素，价值得以充分释放，开辟全新增值途径。它如同强大引擎，为企业发展注入澎湃动力，推动企业加速迈向成功之路。但如何让公共数据成为优质资产？这个问题需要请教悟空，同时需要你我看政策知形势，把理论成为实践！
2020年，中共中央国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确将数据与土地、劳动力、资本、技术列为五大生产要素。今年7月5日，国务院总理李强主持召开国务院常务会议，研究部署推进数字经济高质量发展有关工作。会议指出，要从全局高度认识和推动数字经济高质量发展，促进数字技术和实体经济深度融合，推进数字产业化、产业数字化，全面赋能经济社会发展。当前，国家数据局正在就《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》广泛征求意见，是对公共数据资源开发利用的有力推进，是对公共数据资源授权运营的有效规范，其实施将促进一体化数据市场的培育，并进一步释放数据要素的价值。
其中，地方国企的自身基因使其能够深度参与城市的建设与运营，在取得公共数据授权经营方面具有得天独厚的优势，自然成为数据资产入表的主力军。那么从公共数据到优质资产，还有多长的一段路需要走？
看政策知形势
2015年，国务院在《促进大数据发展行动纲要》中将数据作为国家基础性战略资源。2020年，中共中央国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》再次强调了数据资源的战略性意义。此后，“加快培育数据要素市场”的支持性政策如《“十四五”大数据产业发展规划》、《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、《数字中国建设整体布局规划》等相继出台。
伴随政策的落地，各地同步掀起数据交易所建设热潮。2015-2017年是数据交易所建设的第一波“爆发期”，自2015年贵阳大数据交易所正式挂牌运营以来，这一期间，先后有近20家数据交易所成立；2020年之后，山西、北部湾、北京和上海等地成立了新一批数据交易所，北方大数据交易中心、西部数据交易中心、深圳数据交易所、广州数据交易所等在内的10余家数据交易所也开始陆续启动建设，北上广深纷纷入局，数据交易所建设进入2.0时代。2023年10月国家数据局正式成立，标志着发展数字经济已成为国家战略。
定标准重技术
数据要素的定价机制是数据资产入表的一个核心问题。为科学规范的推进数据资产入表，相关机构及单位发布了具有重要意义的技术性文件：
2019年12月，中国资产评估协会印发的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，提到数据资产价值评估方法主要包括成本法、收益法、市场法三种。
企业应在会计报表附注中对数据资源相关会计信息进行披露
2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源会计处理（企业数据资产入表）适用的范围、准则、列示和披露要求，正式推进企业数据资产入表。
2023年10月，上海数据交易所印发了《数据资产入表及估值实践与操作指南》，为数据资产入表和价值评估提供了科学可操作的指南。
从理论到实践
1、聚焦主业发掘价值优势
地方国企可入表的数据资源集中于供暖、供水、管网管线、交通、停车、公交等公共事业领域。从数据资源到数据资产，在盘点自身资源的同时，更要关注政策风口与市场，才能获得优质的数据资产，在评估入表时往往能够获得较高的估值。如下行业和领域发展势头强劲，所涉及数据资产具有更高的价值空间。
(1) 智慧交通：以智慧交通为代表的交通物流领域，得益于人工智能技术的加持，使得数据资源具有较高的资产化价值，并助力企业价值提升。
(2) 医疗健康：以医疗健康为代表的社会服务领域，得益于以授权为核心的数据运营机制，数据资产化为行业带来更多机会及发展空间。
(3) 智慧农业：以智慧农业为代表的乡村振兴领域，得益于政策层面的大力支持，数据资源将充分发挥其价值溢出效应，为行业带来重要推动及变革。
(4) 新消费：新消费领域将成为数据赋能实体经济的典型，数据资产的价值将为行业带来充沛的活力。
2、科学决策铸就价值基础
科学决策对于项目目标的实现至关重要，在企业推进数据资产化的过程中同样如此。对于数据资产化的前期决策，有两个关键事项需要论证：
第一，是否“有米下锅”：①确认合法拥有对数据使用和运营收益权；②确认其拥有自己的平台和算法；③确认其拥有经过验证的成熟应用场景，能够形成稳定的收益。只有同时具有上述三个条件，企业才具备将数据进行资产化的条件。
第二，能否“对症下药”：通过分析测算，明确数据资产化成果的应用路径，即数据资产化能否针对性解决企业的问题，如何实现企业的财务目标（股权融资、债券发行、金融借贷、资产证券化、数据信托等）。
3、严谨专业保障价值目标
企业数据资产入表的过程是多学科融合的过程，一般分为四步走：
序号 | 工作阶段 | 内容 |
1 | 质量评价 | 有别于企业自用的生产目录，在资产化过程中以价值逻辑对数据资源管理结构进行重构，形成数据资产管理目录；采用恰当方法对数据质量进行评价，形成《数据资产质量评价报告》；从数据准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性等方面，并给出参考值和评价值。 |
2 | 合规审查 | 对于数据的流通流转和使用都需要严格遵守相应法律法规的要求，因此在进行数据资产化的工作过程中，需要对数据进行严格的合规性审查；因涉及国有资产，还需要额外对数据作为国有资产的流通流转及授权使用是否符合国有资产管理的相关规定进行专项审计，确保在数据资产化的过程中能够实现保值增值，合规性审查成果出具《法律意见书》。 |
3 | 评估登记 | 根据《数据资产评估指导意见》的要求，需要了解和关注被评估数据资产的基本情况，明确评估对象的信息属性、法律属性和价值属性。采取恰当方法对指定的数据资产价值做出评估，结合《数据质量评价报告》的结论，最终就数据资产所对应的价值给出结论，出具《数据资产评估报告》。 |
4 | 资产入表 | 根据数据资源形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和出据《数据资产入表咨询报告》。后续财务审计机构将对财务报表进行财务审计。 |
4、核心问题决定价值实现
(1) 地方国企承担着城市开发建设的职责，其经营过程中获得的数据以公共数据为主，一般归属地方政府及主管单位所有。在数据资产入表之前，地方国企要通过合法、有效路径取得数据资源运营授权，县级以上地方各级人民政府数据主管部门、国家行业主管部门数据管理机构应牵头组织编制或指导本地区、本部门各类实施机构编制《公共数据资源授权运营实施方案》，方案应兼顾经济和社会效益，确保可实施可落地。
(2) 数据资产持续运营的安全性问题。地方国企加工处理的公共数据，在入账时已经进行了脱敏处理，但并不能完全排除敏感信息的存在。在商业化使用数据资产时，需要建立完善的保密机制和安全机制，避免涉及数据侵权、隐私泄露等法律问题。
(3) 数据资产的保值增值问题。数据资产的保值增值对于地方国企意义重大。数据保持新鲜度，并源源不断注入新的数据，是数据资产保值增值的关键。“数据保鲜”对地方国企来说即是新课题，又是老问题。科学管理，市场化转型是地方国企解决老问题，突破新课题的重要路径。
知红线要避让
1、多地提出禁止数据业务违规的要求
(1) 《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》（财资[2024]1号）提出“规范管理行为，释放资产价值”，要求“不得利用数据资产进行担保，新增政府隐性债务。严禁借授权有偿使用数据资产的名义，变相虚增财政收入。”
(2) 《安徽省财政厅关于规范和加强行政事业单位数据资产管理的通知》（皖财资[2024]748号）提出“数据资产成本无法可靠计量的可暂按名义金额登记入账，探索根据数据资产收益调整入账价值，严防虚增数据资产价值。”
(3) 《深圳市财政局关于加强企业数据资源相关会计处理的通知》（深财会〔2024〕61号）提出“不符合资产定义和确认条件的，不应作为资产确认，以避免虚增资产。”且“不应将前期已经费用化的数据资源重新资本化。”
2、不宜被确认为资产的数据资源
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），自2024年1月1日起施行，财政部在培训中列举了7种不宜被确认为资产的数据资源的情形：
序号 | 情景举例 | 原因分析 | 资产确认要点 |
1 | A企业利用“撞库”的黑客手段，获取某社交网站大量用户的手机号、身份证号码、家庭住址、网银信息等个人信息，并打包后出售给B企业。 | 对于A企业，对相关数据的拥有或控制并不具有合法性；对于B企业，其购买的个人信息数据来源并不正当，且未按个人信息保护法的相关规定取得个人用户的授权，在合法性方面同样存在瑕疵。 | 合法拥有或控制 |
2 | 某企业通过开源数据平台免费下载了某国家法律条文、法律判决等数据集，用于司法人工智能的研究。 | 数据来源于开源、免费的平台，企业未对该数据集实现拥有或控制，同时也没有取得该数据集发生相关的支出。 | 拥有或控制，成本可靠计量 |
3 | 某企业订阅了某数据库的普通会员，可在一年内实时查询相关数据，据悉，该数据库同时为5000家企业会员提供相同的查询服务。 | 企业只是获得了查询数据库的权利，而非排他性的直接获取该数据库的全部内容，该企业不能将整个的数据库作为自己的资产予以确认，而是只能就其获得的查询权利是否属于资产进行判断。 | 拥有或控制的边界范围 |
4 | 某企业外购了一系列原始数据集，但相关数据质量欠缺，且分散于金融、医疗等各领域，难以单独或结合支持企业经营活动，亦无法挖掘形成有价值的数据产品。 | 企业所获取数据难以与企业的其他资源相结合来支持其经营活动，亦无法从中挖掘形成有价值的数据产品。 | 数据导致的经济利益很可能流入企业 |
5 | 某企业从事智能财务共享业务，过程中涉及到客户企业的费用报销、合同台账等数据。该企业认为，在取得客户授权的前提下，对这些原始数据脱敏并且加工处理后再形成的数据是可能存在挖掘的潜力。 | 虽然相关数据具有价值挖潜潜力，但尚未构建起清晰的应用场景，无法确认预期能否实现经济利益的流入，不符合资产的定义以及确认条件。 | 数据导致的经济利益很可能流入企业 |
6 | 某企业从事数据产品的开发服务，其对轨道交通领域的某细分行业和相关区域的数据进行汇聚，并形成了相关的分析工具，未来拟用于出售给轨道交通行业企业。 | 行业原因导致企业目前难以找到这个相关分析工具的需求方。不能满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”的资产确认条件，仍不能作为资产确认，相关的成本应当做费用化处理。 | 数据导致的经济利益流入企业的概率应大于50% |
7 | 某企业在过往生产重型设备的过程当中，收集了一系列的生产数据，并做了初步的清洗整理，但未能对该生产数据的清洗整理等成本进行可靠计量，且已经在整个设备的生产过程当中计入了当期损益。 | 由于不符合“该资源的成本能够可靠的计量”的资产确认条件，企业并不能够将其作为资产去单独确认。 | 成本能够可靠的计量 |
结束语
数据资产入表是路径，而非目标。数据资产为地方国企突破既有债务困境、实现市场化转型带来生机。只有形成优势的数据资产才可在优化地方国企财务报表的同时，带来新的利润增长点，达成新增融资的目的。优质的数据资产，要求“决策-实施-运营”全过程的科学严谨高效。对地方国企来说，从公共数据到优质资产的距离，看似遥不可及，其实近在咫尺，最终由“人”决定！
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