内容概述

在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产之一。然而，如何将数据转化为资产并进行有效的管理和运营，是众多企业面临的挑战。近年来，国家出台了一系列政策，为企业数据资产化及入表提供了指引和支持。据统计，超过 70% 的企业认为数据资产化对企业发展至关重要，但仅有不到 30% 的企业真正实现了数据资产的有效管理和入表。那么，企业如何顺应政策趋势，实现数据资产的价值最大化呢？接下来，我们将深入探讨企业数据资产化及入表的相关内容。

一、政策背景及意义

1. 政策体系逐步完善：从 2019 年首次将 “数据” 列为生产要素，到 2024 年国家数据局、财政部等出台的一系列政策，我国逐步构建了完善的数据基础制度体系。这些政策明确了数据要素的市场地位，为数据资产的管理、评估、入表等提供了规范和指导。例如，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》规范了企业数据资源的会计处理，为数据资产入表提供了操作指南

2. 数据基础制度的 “四梁八柱”：2022 年 12 月的 “数据二十条” 构建了中国数据基础制度的 “四梁八柱”，包括数据产权制度、流通和交易制度、收益分配制度和治理制度。这有助于激活数据要素潜能，规范数据市场发展，为企业数据资产化提供了良好的市场环境。
3. 数据价值评估与入表：财政部的相关规定明确了数据价值评估的方法和数据资源入表的要点。数据资源可以确认为无形资产或存货，采用成本法计量，初始计量为历史成本。数据资产入表有助于企业将隐形的数据资产显性化，提升企业的资产质量和市场竞争力。
4. 数据要素的乘数效应：国家数据局的 “数据要素 X” 三年行动计划，强调数据与其他生产要素的结合，发挥协同、复用和融合作用，对经济发展产生扩张效应。数据要素与劳动力、资本、技术等结合，能提升生产效率、释放价值和创新发展。

二、企业解决方案

1. 明确目标与生态建设：企业数据资产化及入表的目标是实现全生命周期的管理，理清数据资产，深挖数据潜能，创新数据应用，实现数据价值。同时，企业应参与到数据要素市场生态体系建设中，助力涵盖数据生产、流通、应用三大环节的市场生态体系形成，加速数据向资源化、资产化、资本化趋势推进。
2. 双循环解析
   1. 数据资产化：是数据资源完成价值释放成为数据资产的过程，是企业数据资产管理和运营能力的体现。其成果之一是数据资源入表和信息对外披露，在实施过程中要考虑入表的计量和披露需求，驱动数据资产保值增值。
   2. 数据资源入表：是满足财政部数据资源会计处理的要求，能展示企业资产沉淀成果和数据产品研发投入，让数据贡献可计量并纳入绩效考核，其结果可作为新一轮数据资产化创新的输入，推动数据资产金融创新。
3. 入表与资产化路径
   1. 数据资产入表路径：包括合规与确权、满足资产确认条件、数据资产价值评估、列报披露等步骤。企业要建立数据管理体系，盘清家底，进行成本归集与分摊，通过价值评估确定入表资产价值。
   2. 数据资产化路径：提出企业数据资产化三部曲，即数据资源化、资源产品化和产品资产化。数据产品需满足一定条件才能进入数据资产凭证，实现数据资产价值的流通变现。

三、解决方案详解

1. 应对五道考题：企业在数据资产化及数据资源入表过程中面临五道考题，包括如何响应国家政策、识别入表数据资源、匹配企业数字化人设、归集分摊成本以及驱动数字变革。这考验企业管理层对数字化转型和数据要素的理解深度，以及数据资产管理和运营水平。
2. 整体方案设计：数据资源入表的整体方案框架设计包括初始计量与后续计量、对外披露信息准备等。不同类型的数据资产（存货、无形资产）在初始计量和后续计量上存在差异，企业要根据数据资源的获取途径、持有目的等进行计量。

3. 信息披露策略：根据《暂行规定》，数据资产相关信息披露分为强制披露与自愿披露。企业要从全面性、重要性、前瞻性、持续性四个角度建立披露策略，重点披露体现 “数据驱动业务、数据驱动管理” 的数据资源，凸显企业数字化人设。
4. 价值管理：入表前要进行数据资产的全生命周期分析，选择合适的价值评估方法确定初始计量价值；入表后要进行后续计量，如无形资产的可收回金额、存货的可变现净值的确定。
5. 落地与管理：数据资产入表的落地和管理依托扎实的数据资产管理运营。企业要实现目标升级，依托 “数据资产化与入表循环化” 驱动新业务增长；进行体系重构，从数据治理拓展到数据资产管理运营体系；强化管理，从 “建、管、用、评” 四方面强化十二项子领域；加速产品创新，推出面向内部使用与流通交易循环的创新数据产品与服务；升级运营，打造 “三位一体” 数据资产运营体系；保障合规，进行全流程数据安全合规和端到端数据风险管控。

国家政策为企业数据资产化及入表提供了方向和保障，企业应积极响应政策要求，构建完善的数据资产管理和运营体系。通过明确目标、遵循路径、解决关键问题，实现数据资产的有效管理和入表，挖掘数据的潜在价值，提升企业的核心竞争力。在实践中，企业要注重数据资产化与入表的双循环，不断创新数据产品与服务，加强数据安全合规管理，以适应数字化时代的发展需求，实现可持续发展。

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