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国有企业数据资产入表及估值实践的操作指南

前言

随着数据化和产业化步伐的加快，地方政府的债务化解进程也在提速，国有企业在生存与发展上面临艰难的选择。要通过回归实体经济突破地方发展的瓶颈，关键在于能否充分利用当地的资源和资产。简单来说，条件已经存在，能否有效利用、如何利用以及利用到什么程度是关键所在。

2022年初，国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，强调大力推进产业数字化转型，加快企业数字化升级，全面深化重点产业的数字化转型。

2023年12月31日，财政部发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141号文）（以下简称《指导意见》），数据资产再度成为焦点。作为现代经济社会数字化转型中的新兴资产类型，数据资产正逐步成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。

2024年1月，国务院国资委召开了中央企业和地方国资委的考核分配工作会议，指出各中央企业要更加注重精准有效的考核，推动“一企一策”考核全面实施，并全面推进上市公司市值管理考核。近期，多家央企控股的上市公司也宣布将市值管理指标纳入管理层业绩考核，这表明新的考核要求正在加速落实。

地方国有企业的数据资产，是指由地方国有企业拥有或控制的，经过必要的加工、整合和处理后，预期能够带来直接或间接经济利益的、可利用和可辨认的数据资源。

数据资产化将成为推动地方国企发展的重要机遇，为地方国企资源资产的壮大和担保能力的提升提供可靠路径。同时，利用优质数据资产发展新质生产力也是激发地方产业活力的重要尝试。

本文将围绕数据资产化的总体实施路径，重点阐述数据资产确权的关键环节与实践经验，为业界提供一些思路与建议。

一、国有企业数据资产化总体路径

（图片来源于：上海数据交易所）数据资产化是一个分阶段进行的过程，主要包括资源化、资产化和资本化三个阶段。在资源化阶段，关键任务包括数据的确权和治理。数据确权的目的是明确数据的所有权归属以及相关方的权利和义务，而数据治理涉及到对数据进行全生命周期的管理，确保数据质量的优良。只有完成确权和治理，数据才能被有效利用作为资源。进入资产化阶段，数据资源会被转化为数据产品，并对这些产品进行估值。数据产品化主要是通过处理和标准化包装，把数据转换成可交易的商品形式；估值则可能采用成本法、收益法、市场法等传统估值技术来为数据产品设定价格。在资本化阶段，数据产品被引入金融体系，并设计相应的金融衍生品进行交易。例如，可以对数据的使用权、所有权等进行分割，发行无本金可交换债券或股权类产品，或者直接在数据交易所等市场平台进行交易。这三个阶段相互连接，数据资产化的深入推进需要逐步进行。其中，资源化阶段，尤其是数据确权的工作，不仅是数据资产化的基础，也是实现该过程的必要前提，同时也是本文的核心讨论内容。

二、国有企业推进数据资产入表面对的主要挑战

自2024年1月1日起，国企推进数据资产入表面对的主要挑战根据《国企数据资源相关会计处理暂行规定》主要包括以下几方面：1.国企对数据资产的认知存在局限。国企在理解数据元素、定义数据资产以及明确数据资产确认范围方面存在不足，这是《暂行规定》实施中遇到的最大难题。2.国企对于数据资产形成的流程理解不够。国企拥有大量的数据资源，但如何确定其权属、如何开发利用以形成国企的数据资产，以及如何将这些信息从计算机语言转化为会计语言，这些问题的不明确构成了推进数据资产入表的第二大难点。3.会计处理上的难题。国企在早期的组织架构不利于在数据资产形成过程中进行成本归集，这使得数据资产的会计处理面临挑战。根据《暂行规定》，国企必须采用实际成本法记录并准确计量早期达到预定可使用状态的数据资产成本。4.数据资产信息披露的规范和机制不清晰。尽管《暂行规定》提供了一些关于国企数据资产信息披露的框架性指导，国企在具体的信息披露方面仍然面临困惑。如何选择披露平台、制定披露规范、确定披露机制及编制披露内容是数据资产入表的一大难题。5.专业服务机构在数据资产评估方法上的标准不一。不同的专业机构对数据资产的理解、评估方法的标准不统一，以及数据资产市场价值的有效发现和释放，都是数据资产入表过程中的挑战。这些挑战突显了国企在数据资产化过程中的复杂性，要求国企在推进数据资产入表时采取更为周密的策略。

三、国有企业数据资产入表流程

国有企业数据资产入表流程主要涵盖以下几个关键步骤：

（1）数据资产的识别

在数据资产入表的第一步是识别潜在的数据资产，这包括数据集、数据库和系统等。要列入表目的数据资源需要满足几个条件：1)应源于之前的购买、生产、建设活动或其他交易；2)企业必须拥有或控制这些数据；3)这些数据预计将为企业带来经济利益；4)其成本或价值可以被可靠地测量。

（2）数据资产的确权登记

数据资产的确权开始于对数据资产范围的明确界定，包