数据资源的资产化，即将数据转化为具有明确经济价值并在财务报表中体现的资产，是企业数字化转型的关键步骤。这不仅涉及到数据的采集、处理和分析，还包括数据的合规性审核、质量评价、产品化、资产评估和市场运营等环节。

一、数据资源的资产化的重要法规政策

我们国家高度重视数据资源的资产化，出台了一系列法规政策文件。2023年8月22日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》全文正式发布，自2024年1月1日起施行。《暂行规定》标志着数据资产确认正式进入会计准则体系。该文件创新性允许符合条件的数据资源按照"无形资产"或"存货"科目入表，并细化披露要求。2023年9月8日，中国资产评估协会印发关于《数据资产评估指导意见》，为数据资产评估相关事项提供指引，明确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。2023年12月31日，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》，创新性提出"三阶七维"管理框架：在数据资源化阶段聚焦合规确权与质量治理，资产化阶段强调价值评估与成本归集，资本化阶段注重流通交易与风险防控。该框架与国资委2024年1月针对央企的评估管理要求相衔接，形成覆盖数据采集、加工、确权、估值、入表、运营的全链条管理制度体系。2024年1月4日，国家数据局牵头发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的通知，在“开展试点工作”部分再次提及要“推动企业按照国家统一的会计制度对数据资源进行会计处理”。2024年1月15日，国务院国资委办公厅印发《关于优化中央企业资产评估管理有关事项的通知》，旨在助力中央企业高质量发展、优化资产评估管理工作。2024年10月9日，中共中央办公厅、国务院办公厅发布关于加快公共数据资源开发利用的意见。意见提出，到2025年，公共数据资源开发利用制度规则初步建立，资源供给规模和质量明显提升，数据产品和服务不断丰富，重点行业、地区公共数据资源开发利用取得明显成效，培育一批数据要素型企业，公共数据资源要素作用初步显现。到2030年，公共数据资源开发利用制度规则更加成熟，资源开发利用体系全面建成，数据流通使用合规高效，公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力中的要素作用充分发挥。随着制度红利的持续释放，将进一步为数字经济高质量发展注入新动能。2025年1月22日江苏省第十四届人民代表大会第三次会议通过《江苏省数据条例》，涉及数据权益保护、资源管理、流通交易、产业发展、开发利用、安全和保障等活动。

二、数据资源的资产化的路径

数据资源的资产化的关键步骤包括数据资源盘点、数据合规审核、数据质量评价、数据产品登记、数据资源入表和数据资源资产化运营等。

具体路径为：前期沟通——数据资源识别与盘点——确认入表对象和优先级——数据资源入表方案编制——收益分析与成本分析——应用场景分析——数据资源入表体系建立——完成入表   成本归集——确认入表科目。

（一）数据资源盘点

数据资源盘点是数据资源的资产化的起点，涉及对企业内部数据资源的调查和分类，包括数据的生成、采集、汇聚、存储和用途等状态，为后续的数据资源资产化提供基础信息。

企业首先需要确认资产类型：是无形资产还是存货，无形资产指无实物的形态、具有可辨认性、能带来经济利益的资产，例如土地、软件使用权、专利权等；存货有实物资产、以出售获取经济利益，是公司的销售产品。

针对数据资产入表到底是计入无形资产科目还是存货科目，需要进一步看企业在对外服务或者交易的过程中，相关数据产品权属是否发生转移。如果企业是为下游提供定制型的数据服务产品，采用买断的方式交易，若相关数据产品满足资产确认条件，则一般计入“存货”（符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件）。而如果企业的数据产品可以提供给多个客户，下游客户一般只有数据产品的使用权，卖给A客户不影响再卖给B客户，则一般是计入“无形资产”（符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件）。

（二）确认资产类别和安全等级并分类分级

数据分类是数据资产管理的第一步。不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，或是提供数据资产服务，进行有效的数据分类都是其首要任务。

数据分级则是按数据的重要性和影响程度区分等级，确保数据得到与其重要性和影响程度相适应的级别保护。影响对象一般有三类，分别是国家安全和社会公共利益、企业利益（包括业务影响、财务影响、声誉影响）、用户利益（用户财产、声誉、生活状态、生理和心理影响）。同时，数据定级可根据数据的变化进行升级或降级，例如包括数据内容发生变化、国家或行业主管要求等情况引起的数据升降级。

（三）数据资产的法律合规认定

数据资源权属一直是难以界定存在争议的问题，《民法典》第一百二十七条规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。”并未对数据权属给出明确规定。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三者产权结构性分置，可以说为数据权属认定提供了方向，但三者权属如何理解、边界如何划分尚不清晰，有研究指出，“数据确权对数据资产的厘清、数据资源的有效配置至关重要”，“数据合规将成为数据资产‘入表’需要破解的难题”，结合《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业数据资产入表的基础是合法拥有与控制数据资源，因此数据资源的法律合规认定是企业数据资产入表的重要前提。

（四）数据质量评价

数据质量评价其本质是通过系统性评估确保数据资源的可用性、可靠性和价值转化能力，为数据资产的价值确认与计量提供科学依据。从评价维度看，数据质量评价需要构建多维度的指标体系：一是基础质量维度，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等核心属性，重点验证数据是否真实反映业务本质且满足时效要求；二是应用质量维度，涵盖数据可访问性、可解析性、可复用性等技术特征，确保数据能够有效支撑业务场景需求；三是合规质量维度，需评估数据采集、存储、处理全流程的合法合规性，特别是个人信息保护、数据跨境传输等合规要点的达标情况。

（五）入表方案

现阶段，数据资产入表是实现数据资产价值化的重要路径之一。数据资产入表不是简单的会计活动，它涉及合规体系构建、数据资源自查、应用场景识别和数据资源确认与披露等重要事项。

三、数据资源资产化的财务价值

通过将数据资源转化为可量化、可交易的资产，企业不仅能优化内部管理，还能在资本市场中获取多重价值。

（一）财务报表的精准化。通过数据确权（明确所有权、使用权）和科学估值（成本法、收益法、市场法），企业可将数据资产归类为“无形资产”或“存货”并纳入资产负债表。

（二）资产与负债结构的优化。数据资产的入表直接增加企业资产总额，降低资产负债率（负债/资产），优化财务健康度。

（三）企业估值与融资能力的提升。数据资源资产化的财务报表能够更全面地展现企业的价值，也有助于企业增强融资能力。

（四）收益的直接增加。企业可以将数据资产转化为数据产品、数据服务、数据能力或数字资产等形式，通过市场化交易实现直接变现。

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