2023年数据要素行业专题分析：入表是数据资产化前提，万亿市场乘风起

1、入表是资本化的前提

入表是数据资产化前置条件

资产化是交易的前提 。1、数据指的是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材； 数据资源是指指企业拥有、控制或使用的有助于其价值创造但尚未通过会计程序确认、计量和报告的数字化资源； 2、数据资产区别数据和数据资源：是否可为企业带来未来经济利益和是否可可靠计量，并完成会计程序确认； 3、数据资产具备与资产同样的属性：1）是由过去的交易或事项形成的资源；2）必须由企业拥有或控制（即实质大于形 式）；3）预期可以带来经济利益；4）该资源相关的经济利益很可能流入企业；5）该资源的成本或价值能够可靠计量； 4、数据资产化=会出现可靠计量方式、明确自身价值，资产更易流通。

2、财会视角解决微观问题

<企业数据资源相关会计处理暂行规定> - 核心条款摘要与结论

1、8月21日，财政部发布《关于印发<企业数据资源相关会计处理暂行规定>的通知》，自2024年1月1日起施行。即从24年 开始，明确数据资源可入表，适用于现行会计准则。

2、数据资源根据类型按照无形资产（以自用、或持续性可产生收益的出售为目的）或存货（以出售为目的）的会计准则进 行处理。1）企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包含加工、确权等相关支出，可记为获取无形资产 的支出；2）企业内部数据资源研究开发项目的支出，在开发阶段的支出，满足无形资产准则可确认为无形资产；3)当数据 资产符合存货的会计准则时，企业通过外购方式的成本可归属于存货采购成本的费用；出售确认为存货的数据资源，可将 对应成本结转为当期损益；同时，按照收入准则等规定确认相关收入。总结，相关数据资源购买、加工、处理的成本可按 无形资产、存货的获取成本进行会计处理，或可降低当期表观损益情况。

3、数据资源直接计入资产负债表，在“存货”、 “无形资产”、 “开发支出”等项目下设增项，在报表附注中进行详细 披露。

4、1）对确认为无形资产的数据资产，需进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。即以减值测试为主，不 主张一定要进行摊销；2）企业在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源对客户提供服务的可将无形资产的摊 销金额计入当期损益或相关资产成本。 5、以内部数据资源研究开发项目的支出，研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产 准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。 结论：数据资产入表将帮助企业实现价值管理的新飞跃，可增加资产规模、降低企业负债率；可增加研发资本化、降低研 发投入一次性摊销压力；可增加营业收入，提高企业利润；可提升企业价值，创造社会财富。

<企业数据资源相关会计处理暂行规定> — 数据资产的会计确认过程

定为“存货”的数据资产：特别是数据确权不存在 法律障碍的情况下，对于以外部出售为商业模式且 转移所有权的数据资产，企业可在数据达到可供出 售状态时将获取或开发该数据的相关支出确认为存 货。 定为“无形资产”的数据资产：对于以外部出售为 商业模式但仅授予使用权的数据资产，企业可在数 据达到可供出售状态时将获取或开发该数据的相关 支出确认为无形资产，并在“无形资产”科目下单 独设置“数据资产”二级科目；对于以内部使用为 商业模式的数据资产，企业可在数据达到可供使用 状态时将获取或开发该数据的相关支出确认为无形 资产，并在“无形资产”科目下单独设置“数据资 产”二级科目。

<企业数据资源相关会计处理暂行规定> — 数据资产的计量过程

初始计量：不论是以外部出售还是以内部使用为商业模式的 数据资产，均应当按获取或开发该数据资产的历史成本计量。 此时，数据资产本身价值应等于获取价值，即公允价值=历 史成本价值。 后续计量：1）对于以外部出售为商业模式且转移所有权并被 确认为存货的数据资产，应按“历史成本+减值测试”的方 式进行后续计量，如果减值测试表明已确认为存货的数据资 产发生了减值，则应计提存货跌价准备，否则账面上的历史 成本在终止确认前保持不变，并在转移数据资产的所有权时 将账面上的历史成本结转至营业成本。 2）对于以外部出售为商业模式但仅授予使用权并被确认为无 形资产的数据资产，应当按公允价值进行后续计量，并将公 允价值的变动计入当期损益。对于以内部使用为商业模式且 被确认为无形资产的数据资产，后续计量有两种方案可供选 择：一是按“历史成本+减值测试”的方式进行后续计量； 二是按重估价值（重置成本或公允价值）进行后续计量，并 把重估价值的变动计入其他综合收益（OCI）或资本公积。 结论：数据资产后续计量与其属性和商业模式相关。

<数据资产评估指导意见> - 核心条款摘要与结论

1、2023年9月8日，中国资产评估协会在财政部的指导下印发《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》），并明 确自2023年10月1日起施行。

2、《指导意见》是意图明确数据资产价值为目的，从财会角度促进数字经济快速发展。《指导意见》意在明确评估方法， 强调质量评价，并明确了数据资产是指“特定主体合法拥有或控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利 益的数据资源“。该定义与《暂行规定》及企业会计准则是一致。

3、《指导意见》提出3种评估方法，包括收益法、市场法和成本法，我们认为早期或以成本法为主，后续收益法有望成为 以数据资产销售为主要业务公司的核心评估方法。 1）收益法，通过对数据资产的预期收益折现来正确评估数据资产价值的评估思路，包括直接/间接出售的受益思路、扣除 数据资产后的超额思路等； 2）市场法，是指将数据资产与市场对数据资产定价相关因素的参数集进行比较以确定评估对象价值的评估思路，涉及的参 数集包括数据质量、数据供求关系、交易日期、数据容量等多因子； 3）成本法，是指在合理评估数据资产的重置成本的基础上评估数据资产价值的思路，其中重置成本要包括前期费用、直接 成本、间接成本、机会成本和相关税费等。 结论：当前数据资产市场处于萌芽发展阶段，市场法相对较难落地，因而成本法和收益法落地概率更大。此外，对于自用 数据资产为主的公司成本法相对可以较好的遵循配比原则，属于价值转换，也是；对于外部出售数据资产为主的公司，后 续价值计量以收益法进行，则可以更好的体现被定为“存货”或“无形资产”的市场价值。

<数据资产评估指导意见> —— 成本法

成本法：核心是确认获取数据资产支付的直接和间 接成本，以及基于资产预期和现况的差异来确认价 值调整系数，可理解为是否需要进行减值准备。 符合数据资产的初始评估和计量方法，容易被市场 采纳。

<数据资产评估指导意见> —— 收益预测法

收益预测法：核心是测量未来数据资产产生收益的 价值，针对不同类型的数据资产可以采用不同收益 法，可最真实体现当期数据资产的价值。 直接收益预测法:通常适用于被评估数据资产的应用 场景及商业模式相对独立，且数据资产对应服务或 者产品为企业带来的直接收益可以合理预测的情形。 例如：拥有用户数据的某公司建立数据资产管理中 心，经用户授权后，提供数据调用服务并收取费用。 超额收益预测：通常适用于被评估数据资产可以与 资产组中的其他数据资产、无形资产、有形资产的 贡献进行合理分割，且贡献之和与企业整体或者资 产组正常收益相比后仍有剩余的情形。尤其是数据 资产产生的收益占整体业务比重较高，且其他资产 要素对收益的贡献能够明确计量的数据服务公司。 例如：对自有及公开数据进行加工整合后通过提供 可供查询、自助分析的数据产品实现较明确的预期 收益。

<数据资产评估指导意见> - 市场法

市场法：核心是基于参考数据集的价值* 被评估数据 资产分解后类似数据集的影响系数； 要点：体现质量、供求、交易日、数据容量等多因 素对数据资产价值的影响。 难点：1）参考数据集的价值当期并不够丰富；2） 子数据集的拆分相对费时费力；3）不同数据集下， 影响系数的确定存在差异。

3、数据资产化服务环节均会受益

数据要素市场规模剑指万亿，未来地方财政税收的重要来源之一

当前市场规模千亿级，考虑产业数字化+数字产业化的经济效益，数据要素市场规模已达万亿级。1)《中国数据要素市场发 展报告》显示，2021年数据要素对我国GDP增长贡献率为14.7%，呈现持续上升趋势。2022年数据要素市场规模接近千亿， 十四五期间有望保持25%的复合增速，到2025年规模有望达到1749亿元；2）考虑数字经济的GDP占比、产业数字化和数字 产业化的经济规模，预期全国数据资产的市场规模在40万亿规模以上；3）参考当前主流媒体和官方的言论，预估数据资产 整体规模万亿级，如国家发改委价格监测中心主任卢延纯“据初步测算，全国企业数据要素支出规模约3.3万亿元。如果考 虑数据资产评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能超过30万亿元。”

数据资产化环节涉及治理、分级、确权、评估、计价、入表

数字资产化推动综合服务市场规模扩大与成熟 1、资产化入表涉及治理、分级、确权、评估、计价等多环节，且因数据具备非实体性、依托性、易复制性等特征会导致数 据资产服务与价值评估环节更复杂，因而需要行业know-how较为丰富的综合服务商，提供一揽子服务，更具竞争优势。 2、评估价值和计价销售是推动中国要素市场蓬勃发展的重要环节。参考国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬发表的 关于建立新型价格机制的主题演讲， 提出：1）十四五”期间我国数据要素流通市场将达到5000亿-10000亿元规模，如果考虑数据要素全链条投入产出，以及围 绕数据资产的评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能会超过60万亿元。开启这一蓝海的“金钥匙”,是建立起数据登 记确权、评估计价和资产入表的政策“闭环”； 2）参考资本和土地等要素的多级市场体系，未来我国数据要素市场可探索构建零级、一级和二级联动的数据价格机制。其 中一级市场即数据资源市场，主要承载以数据集或数据接口为主要方式流通的数据资源，是要素资源化的过程。 二级市场是数据产品和服务市场。数据加工方对数据资源进行加工处理和算法模型化，以产品和服务形式销售给购买者的 市场，是要素产品化的过程。数据零级市场就是未进入交易环节但发生数据共享交换和权益流转的市场行为，既包括企业 内部或具有一定业务或股权关联关系的企业间发生的数据共享交换，也包括数据信托等新型数据权益流转模式。 3）数据资产入表推进有利于零级市场中的企业数据资产进行评估定价并确认为资产，能够极大改善资产负债水平，为企业 抵押贷款、融资租赁等提供有效支撑。 3、结论：充分利用数据资产价值，为企业融资发展垫下基础。

确权是数据资产化的核心环节之一

确权是数据资产入表与交易的核心环节，也是难点之一 。1、基于22年12月发布的《数据二十条》，目前国内采取暂时搁置数据所有权的争议，提出“建立数据资源持有权、数据加 工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，即数据权利主要包括数据持有权、加工使用权、经营权及其相关权 利事项。 2、数据登记制度是保护数据持有人、产权人合法权益的有效途径，是保障数据流通的关键基础，也是将其变为可经营性资 产的重要流程； 3、参考软件著作权登记、无形资产登记等情况，我们认为大概率会建立全国统一的数据资产登记体系，由国家机关、事业 单位或者主管部门专门设置的下属公司承担。例如：自然资源确权登记机构是自然资源主管部门。不过，通过行业联盟或 行业认可的形式 ，提供具有行业背书性的登记服务也是被许可的，即“既成事实”。 4、确权服务参与方往往会包括行业背书服务的第三方提供方或交易所本身。

4、重点关注数据生产型、平台型企业和具有背书性质的企业

数据生产型企业：咨询服务类公司和数据库服务提供商

行业数据和公共数据的数据服务商均受益。 1、《指导意见》与《暂行规定》的核心精神均是推动数据资产化的落地，从微观层面对企业数据价值进行计量，从而更充 分的反应数据对经济发展的赋能价值，帮助数字经济更好的发展。因而无论是行业数据还是公共数据，都将受益。 2、从报表端弹性分析，我们认为1)收集/采购/生成数据资产产生的营业成本、研发费用；2）参与数据资产化过程产生的 营业收入，都将较之前有较大变化。 3、收入端：基于采购数据资产对当期损益表影响下降假设判断，企业数据资产采购需求有望加速释放; 4、成本端: 营业成本、研发费用等会计处理方式发生变化，存在提高毛利率、降低研发费用占比可能；

平台型企业：解决信息传递的本身，汇聚大量优质数据资源

由使用价值往交换价值发展。1、以深圳数据交易所为代表的数较所，以企业数据为突破口，重点挖掘企业数据资产转为经营性资产的 市场机会。如美团、阿里、腾讯为代表的平台型企业，因自身业务模式会产生大量有效数据，该数据此 前多以内部使用为主，伴随数据要素交易规则的完善，平台类企业数据有望转为经营性资产参与产业发 展。 2、平台类企业往往具备较好的软件技术能力，数据资源转化成数据资产的成本或会更低。 3、基于《指导意见》与《暂行规定》的核心精神，我们判断平台型企业将数据资源转为数据资产后，其 财会指标，如资产负债率下降、研发费用率下降、无形资产增加等都会出现，可帮助企业落实融资或上 市需求。 4、我们认为除了常规的2C互联网平台外，以B端服务为主的平台，如招投标平台、大宗商品交易平台、B 端业务撮合平台等，也将迎来企业数据变现机会。

报告节选：

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