中国信通院-数据资产化-数据资产确认与会计计量研究报告-2020年-_59页_1mb

数据资产化：数据资产确认与会计计量研究报告总结

核心内容

本报告由中国信息通信研究院政策与经济研究所发布，旨在探讨数据资产化在数字经济背景下的重要意义与挑战，并提出相应的会计确认与价值评估方法，以及推动数据资产化的政策建议。报告强调，数据作为新型生产要素，其资产化是实现数据要素市场化和价值分配的关键环节。

主要观点

1. 数据资产化的重要性

• 数据是数字经济的核心资源，其资产化是推动数据要素市场化、提升企业竞争力的重要手段。
• 数据资产化有助于构建数据要素按贡献分配机制，缓解企业账面价值与市场价值的差距。
• 推动数据资产化是实现“十四五”规划中数字经济持续健康发展的关键。

2. 数据资产的定义与特征

• 数据资产是企业在生产经营活动中产生的或从外部获取的、具有所有权或控制权、能够为企业带来经济利益的数据资源。
• 数据资产具有无形性、快速更新性、无限复制性、价值不确定性等特征。
• 数据资产与传统无形资产（如专利、商标）存在显著差异，不能简单归入现有无形资产科目。

3. 数据资产的分类与应用模式

• 数据资产分为业务数据化（自用型）和数据业务化（交易型）。
• 业务数据化主要用于企业内部决策优化，数据业务化则用于对外提供数据产品或服务。

4. 数据资产的会计确认与计量

• 数据资产需满足可变现性、可控制性、可量化性三项确认原则。
• 会计确认应根据数据来源（外部获取或内部产生）采用不同的处理方式。
• 改良成本法是当前最适用的评估方法，结合数据价值影响因素进行修正。

关键信息

1. 数据资产价值影响因素

2. 数据资产价值评估方法

• 改良成本法：考虑数据的投入成本及价值影响因素，公式为 $ V = TC \times (1 + Pre(q_1, q_2, u, r)) - 资产贬值因素 $
• 改良收益法：基于未来收益现金流折现，考虑数据的收益期限与折现率，公式为 $ V = \sum_{t=1}^{n} \frac{F_t}{(1 + i)^t} + 所得税摊销收益 $
• 改良市场法：参考可比交易案例，结合修正系数评估数据资产价值，公式为 $ 数据资产评估价值 = 可比数据资产价值 \times \sum 修正系数 $

3. 数据资产化现状与问题

• 截至2020年5月，A股市场仅有84家企业实现了数据资产化，占比不足3%。
• 数据资产化主要集中在信息技术、金融和消费品等行业。
• 企业数据资产管理能力不足，数据资源未有效转化为数据资产。
• 现行会计确认与计量方法难以满足数据资产化需求，数据资产未被明确区分与分类。

4. 政策建议

• 完善数据资产化配套政策：制定数据确权法规，明确数据资产登记与保护规则。
• 提升企业数据资产化能力：加强企业对数据价值的认知，推动数据资源管理体系建设。
• 构建数据资产化生态体系：鼓励行业协会、数据交易所等机构参与，推动数据交易市场发展。
• 深化理论研究：推动跨学科合作，完善数据资产化理论体系与评估方法。

数据资产化前景展望

随着数字技术的不断发展和数据要素市场的逐步完善，数据资产化将成为企业价值创造的重要手段。然而，当前仍面临法律权属不明、会计确认不规范、市场机制不健全等多重挑战。因此，需要从政策、技术、管理等多个维度推动数据资产化的系统性发展。

结语

本报告通过深入分析数据资产的定义、分类、确认与计量方法，提出了推动数据资产化的系统性建议。未来，随着数据要素市场的成熟，数据资产将逐渐被纳入企业报表，成为衡量企业价值的重要组成部分。