前言
随着国家数据局的成立、国务院《数据二十条》以及财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”）等重要文件的陆续出台，推动数据要素赋能实体经济已经逐步成为全社会的广泛共识。
数据资源开发与利用和数据的资产化，以及数据资源流通交易等经济行为有效开展，离不开数据资源的确权、会计入表的确认和计量、价值评估等关键环节，不少部门和机构正在进行积极探索。
我们认为，在数据资产化的过程中，应把握好以下原则。
2023年9月5日，委员会指定Apple为其操作系统 iOS、浏览器 Safari 和 App Store的看门人。同一天，欧盟委员会启动了一项市场调查，以评估苹果的iPadOS尽管没有达到DMA中规定的数量门槛，但是否构成企业用户接触最终用户的重要门户，因此应被指定为看门人。
数据资源的开发利用应建立在安全、合规和有效治理的前提下
对企业而言，数据资产入表是数据资源资产化的必经之路，数据资产拓展了企业的资产边界，使数据作为一种新型资产，得以在资产负债表中体现。这将改善企业资产负债结构及整体估值，有助于企业融资。去年以来，全国陆续出现少量数据资产入表的案例，但是多以示范性、试点性为目的，尚未形成有广泛共识的操作标准。
结合《暂行规定》、《个人信息保护法》、《数据安全法》、《网络安全法》等规定，我们认为，数据资产入表应建立在数据合规、安全、有效治理的基础上，主要有以下两种应用：
一是数据资源用于内部用途，企业将数据资源同其他资源相结合使用，从而服务支持其他生产经营或管理活动，实现降本增效等目的。
二是数据资源用于提供外部服务，企业运用数据资源为其客户等主体提供有关数据服务。
在“数据资源用于内部用途”“数据资源用于提供外部服务”两类主要业务模式之外，建议同步关注企业数据合规的内部控制及其执行情况，如企业是否按照《个人信息保护法》《数据安全法》以及行业主管部门相关规定（如《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》），建立完善的数据合规内控制度体系以及组织、管理机制，并实施数据分类和数据合规培训。数据合规内控及其执行对于合法获取数据资源、合规开展数据业务具有重要意义。
对数据资源清查盘点 有效识别数据资源的经济价值
数据资源无处不在，具有共享性、可复制性、非排他性等特点，不同单位和机构通过不同渠道占有相应的数据资源。如果要对数据资源进行开发利用，首先要对数据资源进行梳理清查，建议从以下两个方面开展相关工作。
一方面，要关注数据资源来源的合法性。企业或机构在获取数据的过程中，无论是外购取得或者是在经营中产生的数据，首先应对照现行法律对数据来源的合法性进行判断并进行相应的规范。
另外一方面，应建立相应的内部管理、治理机制。确保数据的安全，关注、发现、分析、挖掘数据潜在的经济价值，不同的数据适用于不同的应用场景。本单位所占有的数据，可能为本单位重大决策和市场开拓提供助力；也可能与其他方具有经济关联，经处理或加工后变为数据产品。如何有效的识别数据的质量和价值，有时可能需要参考第三方专家的工作成果。
只有完成上述两个方面的工作，才能初步识别数据资源是否具有经济价值，为实现数据资产化创造条件。
数据资产化必须解决有效确认和合理计量的问题
数据资源实现资产化，首先是确认的问题。从会计上来看，是否能满足会计上的控制和拥有，实际上是对数据权利性质的判断。根据国务院《数据二十条》提出的三权分置运行机制，将数据的权属分为数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，无论上述哪种权利，都是会计上控制和拥有的一种形式。
由于当前对数据确权还未有顶层制度设计，并且缺乏明确的法律法规支撑，所以更需要在入表环节中，对数据的权利来源做出清晰的判断。从国内对数据资源确权的实践来看，由数据主管部门、财政部门或第三方专业机构等不同主体对数据确权进行了实践探索。
我们认为，从会计原理上看，一项数据资源要确认为企业的资产，须把握以下几项原则：
一是数据资源获取的过程中，来源合法且获取数据资源的方式不违反现行法律的禁止性规定；
二是数据资源在管理运行过程中能做到安全、合规和有效控制；
三是该数据资源能够为企业的未来经营带来经济利益的流入。
数据资源实现资产化，还要关注合理计量问题。尽管各方对数据资源的乘数效应取得了共识并给予了厚望，各地也在进行积极的探索，国内关于数据资源入表和数据资产抵押融资案例日益增多，但成熟的数据产品开发、加工、流通使用尚未形成有效市场，尚处在初步探索阶段。为避免一哄而上，导致数据资产的泡沫化，对数据资源的开发利用造成不良影响，必须解决好数据资产的合理计量问题。
中国资产评估师协会印发了《数据资产评估指导意见》，该指导意见对数据资产的价值评估做了原则性规定，其中特别提出应有数据专家的参与，这点非常重要。数据资源的质量、数据资源的合规等工作均需要第三方专家参与，以协助数据资产估价师做出更加准确和客观的判断。
在初始阶段，由于数据资源的加工、开发、利用以及数据产品交易市场尚不成熟，实务需求主要是解决存量数据资源入表问题。根据国家财政部印发的《暂行规定》，对企业持有的和获取的数据资源，根据会计谨慎性原则，主要是根据企业在获取数据资源中的投入成本费用进行准确的归集。如果是企业存量的数据资源入表，更多的是采取成本法，根据实际发生的成本费用进行归集，核算计入无形资产。
下一步，随着数据产品的加工和开发日趋成熟，可能会出现大量的数据产品的交易、流通、对外投资和为企业融资提供质押、抵押担保等经济行为，在这一环节中就需要引入第三方估值机构。
我们认为，为了防止资产泡沫化，做到对数据资产进行准确估值，任何一项数据产品，当发生交易流通、投资、抵押融资等经济行为时，应根据中国资产评估协会印发的《数据资产评估指导意见》中提出的成本法、市场法、收益法等评估方法进行价值评估。
由于目前数据交易市场尚不成熟，市场法的应用条件大幅受到限制，与此同时，因为对于数据的应用场景与数据的开发利用还未有更多的有效案例支撑，在一定程度上，收益法也受到了一定的限制。所以，目前更多的案例是以成本法进行价值评估。
在估值方法上，要做到科学、合理，必须把握住两项原则：
一是充分利用数据专家工作，对纳入估值范围的数据资源的质量、时效、应用场景等进行多维的解剖分析；
二是在选用评估方法上，除客观条件限制外，尽量采用两种以上的评估方法进行相互印证。
（来源：赛博研究院）
