本次论坛邀请了中国社会科学院教授、国务院原副秘书长江小涓，第十四届全国政协经济委员会副主任、中国资产评估协会会长余蔚平，中国国家铁路集团原总工程师郑健，中国工业经济联合会党委书记、执行副会长熊梦，中国资产评估协会党委书记、秘书长张更华，清华大学气候变化与可持续发展研究院院长李政等政府、学界与资产评估产业界顶级专家，围绕碳与数据新型生产要素对理论研究、产业发展、政策制定以及人才培养等议题展开深入讨论，探索碳和数据新要素如何赋能经济高质量发展和产业价值创新，加快实体经济的数字化和低碳化转型进程。复旦大学副校长陈志敏、中央财经大学校长马海涛出席会议并致辞。

随着数字经济的快速发展和数字化转型的不断深入，数据已成为企业最宝贵的战略资源，数据资产价值评估是加快数据资产的开发利用、促进数据交易和流通以及拓宽融资渠道的关键所在。如何准确评估数据资产的价值， 成为政府与企业决策者和投资者最为关注的焦点。链城数科依托复旦大学资产评估专业学位研究生实践基地，联合复旦大学资评中心共同研发了这一具有突破性意义的数据资产价值评估模型。

该项研究成果以中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导意见》为理论基石，深挖数据资产价值影响因子，探究多样化应用场景，创新设计并构建了数据资产价值评估指标体系，同时联合头部资产评估公司开展充分的实例验证，为政府和企业提供精准易用的数据资产评估利器，为最终打造出面向广大数据资产持有企业的数据资产价值评估数字化系统奠定了理论基础。该模型融合了具有数据特性的价值评估指标体系以满足数据资产适用成本法、市场法和收益法等传统资产评估方法，综合考虑了实物期权价值和折现率的敏感度分析，为科学、全面、客观地评估企业数据资产价值提供有力支撑，为数据要素价值化过程中评估数据资产的价值提供了科学方法论。

论坛上，数据与碳双重新要素在与会嘉宾们的多维视角下巧妙结合，相互赋能，展现出合力促进可持续、高质量发展的壮阔蓝图。

江小涓以“数智技术赋能减碳增绿型可持续发展”为主题分享观点。她提出，中国绿色转型的显著成效，正是得益于数字技术助力全场景全链条绿色转型与发展。江教授认为，在“碳与数”结合的时代背景下，政府和国有企业所掌握的海量数据是推动全社会碳减排事业的关键资源。政府和国有企业既要依靠数据增强自身发展动能，更要依托数据资源提供数智化服务，为全社会乃至全球的碳减排事业赋能。

余蔚平以“紧跟时代步伐，顺应实践发展，以数据资产评估助力数字经济高质量发展”为主题发表演讲。他指出，做好数据资产评估各项工作，释放数据要素价值已经成为社会各界的共同期盼。各级资产评估协会、资产评估机构、相关高校和科研院所要充分发挥作用，共同推动数据资产评估行业的发展。

熊梦以“中国工业碳达峰‘领跑者’企业，中国工业数据治理‘领跑者’企业”为中心分享相关研究工作。中国工业经济联合会自2024年开始启动中国工业数据治理“领跑者”企业工作，期望在数字化智能化方向找出典型样本。他认为要围绕产业链、供应链部署创新链，围绕创新链建设产业链、供应链，强化资金链和人才链，推动产业数字化和智能化转型。

链城数科创始人金国军在产业论坛上发表“数据要素价值化之路”主题演讲，并表示：“数据资产价值评估模型的推出，是我们对数据资产价值化实现的一项重要贡献。它将帮助企业更好地理解和利用他们的数据资产，推动数据驱动的决策和创新。”

长期以来，链城数科一直秉持产学研用一体化道路，实践理论创新、业务创新与技术创新相结合的战略，快速推动数据要素价值化发展。此次数据资产价值评估模型的发布，再次验证了公司在数据价值化领域理论、业务和技术资源整合并快速贯彻于最佳实践的能力。我们期待与更多机构和企业合作，共同开启数据资产价值评估的新篇章。

据介绍,网智天元科技集团股份有限公司是一家成立于2007年的民营企业,同时也是国家级高新技术企业、专精特新“小巨人”企业,深耕大数据智能软件与服务领域。

下一步,人民银行西藏自治区分行将继续引导区内金融机构不断探索授信模式和抵质押方式创新,将金融“活水”不断输送到优质科技型企业,推动传统企业转型升级,积极培育新兴产业和未来产业,赋能发展新质生产力,扎实做好科技金融大文章。

据悉,数据知识产权,是指数据资源持有或处理数据的主体对其依法合规获取的、经一定算法或规则处理后形成的、具有实用价值及智力成果属性的数据集进行登记,经登记的数据知识产权具有公示效力,数据知识产权登记证书可以作为登记主体合法持有相应数据并行使权益的初步证明。

近日，中部数据流通服务中心正式揭牌，并迎来多家数商签约入驻。

该中心由湖北数据集团全资成立，具备数据产权登记、数据流通交易、数据价值化服务三大核心功能，面向和服务全国统一大市场，助力盘活“沉睡数据资产”，以数据赋能千行百业。

中部数据流通综合服务平台和湖北公共数据授权运营平台也同步上线，形成数据开发、运营、交易三级联动的一站式服务体系，为中部数据流通服务中心提供基础设施支撑。

目前，已入驻数商167家，上架数据交易标的263个，交易金额超6000万元。

此外，在湖北省数据局推动下，湖北正在筹备成立湖北省数商联合会。湖北数据集团作为16家单位代表，发起倡议，诚挚邀请业界同仁加入“数商共同体”，携手构建繁荣共生、创新发展的数商生态。

下一步，湖北将为数据要素产品提供更多的市场机遇，真正把更多场景“拿出来”、更多的主体“动起来”、更多数据“活起来”，焕发湖北数据要素市场活力，共同推动湖北数据事业发展，为湖北努力建成全国数据要素市场中部枢纽、全力打造新时代数字“九州通衢”贡献力量。

据悉，湖北数据集团于2023年6月成立，2024年7月，东湖高新宣布对湖北数据集团有限公司进行战略投资，现总部位于武汉光谷。

国家数据局综合司

2024年10月6日

本文将结合2024年半年报A股公司公开披露信息，分析目前国内上市公司将数据资源纳入财务核算体系的总体规模、行业分布、市值分布，以及数据资源的列报和披露情况等信息，总结有关当前市场现状的十大观察及五大热点问题。

2024年半年报数据资源入表情况十大观察速递

观察一：入表公司数量总体规模仍不大：共有36家上市公司实现入表

截止2024年9月2日，合计共有44家上市公司在半年报主表中披露了数据资产，涉及总体金额合计32.3亿元。值得注意的是，公开信息显示，其中约8家上市公司很可能属于主表信息填列简单错误，例如某制造型公司将所有存货计入数据资源或将包括土地使用权等所有无形资产均填列为数据资源，明显并不合理。此外，也已经有部分上市公司也已公告取消数据资源入表。

剔除8家明显存在简单列报错误的上市公司信息，剩余36家上市公司合计入表金额为5.4亿元，其中，存货0.1亿元、无形资产2.3亿元、开发支出3.0亿元。披露数据资源入表的主要上市公司清单请参见图1，以下数据分析均以36家上市公司为基础展开。

图1：2024年上半年主表披露数据资产入表上市公司

*数据来源：wind

观察二：入表金额体量仍比较小，少数公司扭亏为盈

入表数据资源占总资产和净资产比例较低

大部分上市公司入表的数据资源占总资产和净资产比重极低，基本均低于1%，仅有4家公司比重在1%-5%之间，包括卓创资讯、航天宏图、观典防务及每日互动。可见由于目前数据资源入表尚处于初期阶段，入表的数据资产整体规模不大，对市场及公司整体影响有限。

少数公司入表数据资源可能导致扭亏为盈

两家公司由于将数据资源确认为资产而非费用，可能使得净利润或归母净利润扭亏为盈。由此可见，数据资源入表对部分处于盈亏平衡的企业影响尤其明显，更需充分评估入表条件是否满足。

观察三：入表上市板块集中以主板为主

从入表数据资源的上市公司所在的上市板块来看，上交所主板上市公司数量最多，达到13家，其次是科创板和创业板，分别为8家。

图2：入表数据资源的上市公司上市板块分布

*数据来源：wind

观察四：入表公司行业分布广

从行业分布来看，实现数据资源入表的36家企业中，超过一半的企业都属于拥有“数据富矿”的电信服务行业（3家）、以及提供数据类产品和服务的信息技术行业（11家软件与服务、5家技术硬件与设备）和其他行业（1家资本货物 —— 航空航天与国防）。除了上述数字化程度较高的行业，还有传统制造业（2家）和交通运输业（4家）。而剩余10家的行业分布较分散，其中，医疗保健、零售、媒体、资本货物-建筑工程各2家，金融和商业专业服务 —— 电子商务平台各1家。

图3：入表数据资源的上市公司行业分布

*数据来源：wind

入表体量最大的是电信服务行业，在三大电信运营商首次实现2.60亿元数据资源入表后，市场普遍认为，作为提供全方位通信及信息服务的运营商，拥有庞大的、高活跃度的数据资源，电信运营商数据入表也是市场普遍预料之中的结果。

入表企业数量最多的是专注于软件研发、人工智能、大数据服务等领域，以提供数据类产品和服务为主业的信息技术行业。由于数据、算法和模型往往是该行业的核心竞争力，市场普遍也认为该行业作为入表的先行者顺理成章。

入表行业最令人眼前一亮的是传统制造业和交通运输业。有着先进智能生产体系的制造企业，通过数字化应用，将生产制造全过程和运营管理决策智能化。其持有的生产运行数据、质量检测数据和供应链数据等，不仅利于优化生产流程和预测设备故障，还成为数据资源入表的有力基石。例如，电力设备供应商金盘科技披露其“虚拟电厂聚合平台”和钢铁制造企业南钢股份披露其“人工智能百景千模”。同样，物流企业的物流轨迹数据、仓储数据，港口企业的库场堆存管理数据，以及高速公路企业的高速路网车流量等，也可提升业务效率和降低成本，成为值得挖掘的数据资产化应用场景，如圆通速递披露的全链路管控“金刚系统”。

由此可见，传统行业也存在许多值得挖掘、开发和应用的数据资源场景。此外，普华永道观察到，具有“数据富矿”的金融行业，目前只有海通证券成为了该行业的首家入表企业，市场将拭目以待金融行业其他上市公司后续三季报和年报的入表情况。

观察五：入表公司市值体量集中在百亿左右

在数据资源入表的上市公司中，市值达千亿以上的共有3家，为三大电信运营商，市值介于百亿和千亿间的公司为14家，而数量最多的则是市值低于百亿的公司，达到19家，其中市值最低的公司为7亿市值。

图4：数据资源入表上市公司市值分布

*数据来源：wind

观察六：列报无形资产和开发支出占绝对多数，少数进行期初重分类

列报无形资产或开发支出占绝对多数

从图1可见，36家上市公司合计入表金额为5.4亿元，其中作为开发支出和无形资产入表的数据资源占据绝对多数，共有35家，合计金额达5.3亿元，仅有2家公司将数据资源列报为存货（含1家上市公司同时列报无形资产及存货）。

计入开发支出金额最多

列报为开发支出的数据资源金额最多，占到总金额的55%，其中前五大上市公司分别为中国电信、中国联通、中国移动、拓尔思及小商品城。

其次是列报为无形资产的数据资源，金额占总额的42%，主要包括同方股份、航天宏图、观典防务、中国移动、每日互动等公司。

金额最少的为存货，仅占总金额的3%。值得注意的是，多家原本主表列报了较大金额的存货 —— 数据资源的公司，实际多为填列错误，说明市场上对于列报于存货的数据资源理解尚不充分。

少数公司对期初数进行了重分类

少数上市公司在入表数据资源的同时，对2024年1月1日的期初数进行了重分类，将上年末作为无形资产 —— 软件或开发支出其他项目的余额重分类为数据资产，包括海天瑞声、观典防务、小商品城、中远海科及中文在线等。

观察七：入表数据资源主要为自行研发产生

总体来说，几乎所有公司均能披露数据资源的形成方式，仅2家上市公司未披露相关信息。从数据资源的形成方式来看，在2024年半年报将数据资源作为无形资产或开发支出列报的35家公司中，27家公司披露其数据资源主要为内部自行研发产生，另有3家公司披露既有自行研发还有外部购买的数据资源，极小部分公司披露入表数据资源为外购产生。

图5：上市公司入表数据资源的形成方式

注：上表仅包含列报为无形资产/开发支出的35家上市公司。

观察八：入表数据资源的类型以数据库、数据集和模型类为主

在披露数据资源类型的24家公司中，绝大多数披露的是数据库、数据集和模型类的数据资源，合计为23家，具有代表性的包括行业数据库和模型、地图数据库和平台以及低空影像数据库等，另有1家披露类型为外购内容数据。

观察九：摊销方法以直线法为主

超过半数的公司未披露数据资源的摊销方法，其中有9家存在无形资产，可能由于金额不重大而未披露摊销方法，剩余11家公司的数据资源主要列报在开发支出，故尚未达到可使用状态，因而也未披露摊销方法。

在披露摊销方法的15家公司中，13家属于较为传统的直线法摊销，剩余2家为加速摊销的方式，包括卓创资讯和每日互动。

图6：上市公司入表数据资源的摊销方法

注：上表仅包含列报为无形资产/开发支出的35家上市公司

观察十：摊销年限集中在3-5年

在披露摊销年限的公司中，摊销年限最低为2年，有两家公司（圆通速递和凌云光）披露摊销年限最高达10年。综合来看，多数企业披露摊销年限在3-5年左右。

图7：上市公司入表数据资源的摊销年限

注：上表仅包含列报为无形资产/开发支出的35家上市公司

2024年半年报数据资源入表的披露情况和质量分析

《暂行规定》创新性地提出“强制披露+自愿披露”相结合的方式，以规范和引导企业加强对数据资源相关信息的披露。鼓励企业采用定量、定性信息相结合，文字和数字共同描述数据资源状况，帮助报表使用者更好地从整体上去理解企业数据资源的价值。对于暂时未将数据资源确认为资产的企业，《暂行规定》提出也可在自愿披露部分合理展示其数据资源。

此外，根据《公开发行证券的公司信息披露编报规则第15号—财务报告的一般规定(2023年修订)》，企业还需要对重要的资本化研发项目，结合研发进度、预计完成时间、预计经济利益产生方式等，说明开始资本化的时点和依据以及减值测试情况，以及披露研发支出的归集范围，划分研究阶段和开发阶段的具体标准等。

普华永道观察到，在2024年半年报披露中，企业披露的信息详尽程度不一。大部分入表企业对于强制披露要求中的摊销期限、摊销方法、费用化的数据资源研究开发支出金额以及划分研究阶段和开发阶段的具体标准均未披露；而对于自愿披露，可能基于商业保密等考虑，仅有1家入表企业（每日互动）按照《暂行规定》的自愿披露要求进行了详细披露；少数入表企业（如金盘科技、佳华科技和国源科技等）在半年报中对于拥有的数据资源内容、投入规模、研发进展及应用场景等进行了披露；少数企业披露了其持有的数据资源产品已成功在数据交易所上架交易，或已将其入表数据资源用于融资质押，成功打开数据资源融资渠道。普华永道会持续关注后续三季报和年报的披露情况。

亟待探讨形成共识的实务热点和难点问题

《暂行规定》自发布以来，一直深受市场关注。《暂行规定》虽然并没有对现行企业会计准则的原则性要求做出修改，但是相对于常见的无形资产而言，数据资源有其特殊性，因此，企业在执行《暂行规定》的过程中，对于一些共性问题存在争议，尤其是以下五大问题：

问题1：数据资源的合规与确权难度大

尽管《数据二十条》提出了“三权分置”的概念，将持有权、加工使用权与经营权分开，但仅属于基础制度的建设，相关法律法规并未出台细则，且各地交易所林立，缺乏认证的权威性和统一性。例如，对于数据权属溯源需要到哪个层级，何时需要以及如何证明数据资源的权属（如什么情况可以“企业自主认定权属”，什么情况需要数据存证或公证，如何进行存证或公证，什么情况需要第三方法律意见书），均存在实务困惑，因此会计入表的法律依据仍然面临较大挑战。

此外，考虑到数据资源的特点，除所有权之外，还存在很多其他衍生的权利，例如收集权、加工权、使用权、交易权、收益权等，在数据资源取得、加工、应用、流通的全链路过程中，各参与方取得的权利是否也符合会计准则有关对资产实施控制的规定，尚缺乏明确的指引。

问题2：对软件、系统和数据资源的异同理解尚未达成一致认识

目前企业使用的部分软件、系统中往往也会嵌入模型、算法等数据要素，二者并没有一个非常清晰的边界。为满足上述暂行规定要求，企业遇到的实务困惑是如何界定和判断什么是数据资源？如何区分软件、系统类无形资产与数据资源无形资产？另外，对于2024年1月1日之前已经资本化为“无形资产 —— 软件”的支出，即使假设其性质上属于数据资源，企业是否应当在2024年1月1日将其进行重分类为“无形资产 —— 数据资源”，实务中也存在不同的理解和观点。

问题3：数据资源的预期经济利益分析论证挑战大

数据资源入表需要满足资产确认条件，其中条件之一是与该资产有关的经济利益很可能流入企业，从会计准则角度，经济利益流入既包括增加现金流入，也包括减少现金流出。实务中，对于如何证明“经济利益很可能流入企业”存在不同的理解和观点，例如，经济利益流入分析是否必须采用货币化计量的方式测算，还是仅通过定性分析即可?

问题4：数据资源的后续支出处理也尚未达成一致认识

实务中企业通常会通过更新迭代来不断地改进、优化和完善其数据资产，以适应市场的不断变化，提升数据资产质量。例如，数据服务企业会为已开发完成并形成无形资产的数据库持续发生相关数据维护和安全管理等支出。企业为持续提升其数据资源质量和性能而发生的后续更新迭代支出应如何进行会计处理，也存在诸多争议。

问题5：数据资源审计面临的挑战

由于数据资源的权属、资本化条件判断等在实务存在诸多争议，尚未达成共识，且缺乏统一的审计标准和指南，增加了财务报表审计的难度。此外，从审计师的角度，数据资源通常涉及复杂的信息技术。随着新型商业模式和各种数据资源的不断涌现，数据的真实性、完整性和安全性等质量的验证对审计师的专业胜任能力提出挑战。

数据经济转型正推动城市治理能力现代化发生深刻变革。随着数据要素价值不断释放，数据资产已经成为多地新的增长引擎。不过，现实中数据资产也受到业务流程不贯通、服务标准不统一的现实制约。

为了构建全国统一的城市数据资产联盟链，9月15日，中国城市发展研究会（以下简称“中国城发会”）与中国电子工程设计院联合开发、运营，由数十家国内服务机构合作的“城市数据资产（全国）运营平台”在“2024中国国际服务贸易交易会”系列活动之“城市数字经济发展论坛”中上线。

据了解，平台采用区块链、数据安全和数据智能等技术手段，保障数据资产流通全生命期安全、可追溯。

相关负责人介绍，城市作为国家经济社会活动的主要载体，其数字化转型水平直接影响着国家整体竞争力和发展潜力。因此，探讨如何借助数字技术推动城市高质量发展，不仅具有重要的理论意义，更具备迫切的实践价值。尤其是随着“数据二十条”的出台，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》和《关于加强数据资产管理的指导意见》以及相关的国家、行业和地方标准的发布，都为数据资产合规高效流通提供了依据、指明了方向。

数据作为新型生产要素，已经快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，深刻改变着人们的生产方式、生活方式和社会治理方式。随着平台的推广，将为各地城市数据资产的价值流通和持续运营保驾护航。

对打造全国统一的城市数据资产联盟链的意义，负责人表示：“贯穿城市数据资产的权利链、流通链、价值链，规范和统一数据资产的权属登记、价值度量、增值流通等业务流程和服务标准，能够支撑数据资产价值持续释放，促进数据资产的高效利用，实现数据要素的乘数效应。”他同时呼吁，数据资产化的发展需要数据评价、资产评估、律师、会计、场景开发商、平台开发商、数据交易机构等相关机构群策群力，共同实践。

中国城市发展研究会相关专家表示，该平台也将在领域内率先推出以科学家、艺术家、医生、律师、教师、影视工作者、网络工作者等具备高技能的职业人士在行业数据资产方面的设计、开发、确权、评估、公证等一系列相关服务工作，为我国公民数据资产保护及利用，激发其数字经济价值提供更多实践。

也有专家表示，“城市数据资产（全国）运营平台”的上线旨在以促进城市传统产业转型升级，加强数字经济与实体经济深度融合。

智慧城市建设���数字经济相辅相成，涵盖基础设施、环境保护、社会治理等多个领域，就环境保护而言，中国工程院院士王金南认为，数字化技术与城市环境可持续发展理念融合发展是不可忽视的重要议题。在追求经济增长的同时，必须坚持绿色发展理念，实现经济社会发展与生态环境保护的双赢。他建议，要利用大数据、物联网等技术手段，加强对环境质量的实时监测与分析，及时发现并解决污染问题。此外，还要推广绿色建筑标准，鼓励使用节能环保材料和技术，减少能源消耗和碳排放。通过构建智慧环保管理体系，提高环境治理效率，建设美丽家园。

为了应对城市化进程中面临的复杂挑战，通过研究、咨询等工作从而推动中国城市的创新与进步。论坛还启动了“未来城市规划研究重点课题组”的研究工作。课题组致力于通过高科技信息化技术与城市物理空间设计的有机融合，探索未来城市与数字社会的模式内容，为城市的可持续发展提供前瞻性思路和实际解决方案。

数据资产，即由个人或企业拥有或控制，以物理或电子方式记录的，能够为企业带来未来经济利益的数据资源。

数据资源是如何转化为数据资产的？市数据局相关负责人举例说，“我的扬州APP”每天都有海量数据产生，目前存储的点击数据已达百万条，存储量达数百GB。这些原始数据整合后，就成了数据资源。将这些数据资源再进行分析处理、加工，赋予明确的市场价值，它就成了数据资产。

“数据资产具有经济、战略、社会和技术等多重价值，可以通过入表、增信、融资等多种途径实现变现。”上述负责人介绍，我市已探索建立“登记+入表+融资”模式助力数据资产变现，多家市属国有企业开展了数据资产确权、入表和融资授信。

记者了解到，首批获得数据资产融资授信的还有5家企业：扬州市交通产业集团有限责任公司、江苏长江水务股份有限公司，均获授信2000万元；扬州市邗丰产业投资管理有限公司，获授信1000万元；扬州市民卡有限责任公司、仪征市扬子文旅控股集团有限公司，各获授信500万元。这一举措协助企业完成了数据“资源—资产—资本”的闭环，标志着扬州向数据资产化和数据价值化迈出了重要一步。

“数字经济时代，数据资产正在发展成为可量化、可转化、可交易的资产，其重要性越来越凸显。”扬州大数据集团相关负责人说，当数据资产获得银行授信，其通过融资获得的资金，可以用于加强数据基础设施建设、提升数据分析能力、促进业务模式创新等方面，有效赋能产业发展。

据悉，我市还编制了《关于落实数据基础制度推动数据要素市场化配置改革的实施意见》和公共数据授权运营、数据资产登记、数据流通交易等系列管理办法，为数据合规高效和安全有序流通提供了制度遵循。

据介绍，作为珠海市新质生产力及人工智能数据要素代表性企业，深译科技发布全国首个高价值AI算料数据资产包。深译科技将充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，进一步推动人工智能技术生态的发展与建设，为珠海人工智能产业的繁荣贡献力量，为珠海“云上智城”奠定AI产业数据要素基础。

推动全国首批大模型产品数据商品交易

自2023年ChatGPT 4.0版本正式发布以来，我国人工智能产业进入高速发展阶段，截至2023年底，中国人工智能核心产业的规模已经接近6000亿元人民币，诸如盘古、智谱AI、文心一言等诸多行业引领的通用型大模型与细分行业大模型商用化日益成熟，而据全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心统计，2024年上半年我国人工智能企业数量同比增长35.65%。经营主体活力涌动的背后，是AI技术的快速迭代及市场需求的不断释放，而AI赋能千行百业的核心基础是语料数据的不断丰富与完善。

在我国语料数据文本量仅占全球1.3%的当下，深圳数据交易所自2023年4月以来加快推动国内外高质量语料数据汇集，先后联合深译科技、华为、华傲科技等语料与人工智能优质厂商构建“开放算料联盟”，加快推动高质量基础语料数据开源，先后发布涵盖12个“数据要素×”领域，包括文本、图像、音频、视频、多模态、3D、GIS等多种数据模态，由42家不同的数据商提供的1000个非开源、可商用的垂直行业多模态算料集，其中大部分算料为全国首发。同时，创新推动人工智能数据专区、开放群岛开源社区大模SIG建设，并率先实现首批国家备案大模型公司入场，推动全国首批大模型产品上市并完成场内数据商品交易。

活动上，作为深圳数据交易所人工智能语料领域的重点合作伙伴，深译科技董事长林余楚表示，依托澳门大学、澳门科技大学等澳门高校的科研力量和人才体系，深译科技不断地创新打造了自研的数据引擎——深数引擎（Deep Data Engine），构建了闭环数据采标SOP、国际化众包平台、AI标注等生产流程和工具。凭借多年来在多模态大数据挖掘、自然语言处理（NLP）、人工智能等前沿技术上的先发优势，深译科技沉淀积累大量自有产权AI大模型全产业开发训练的多语言数据集。

体系化赋能我国“数据丝绸之路”高质量建设

开放包容、互利共赢，促进要素有序自由流动、资源高效配置和市场深度融合，开展更大范围、更高水平、更深层次的区域合作，打造开放、包容、均衡、普惠的区域经济合作架构是我国“一带一路”倡议的核心理念之一。作为深耕大语种专业领域及小语种语料数据的数据要素企业，深译科技通过国际化众包平台，以及深圳数据交易所场内数据流通交易合规安全保障体系与现有香港、新加坡、马来西亚等境外数据商的良好生态体系赋能，深译科技已稳步实现“一带一路”沿线产业整合，在葡语系、“一带一路”小语种领域，数据集数量和质量均处于行业第一梯队。同时，通过产业体系构建，深圳数据交易所与深译科技正在加快推动沿线“数据丝绸之路”建设。在实现需求牵引赋能沿线国家人工智能语料数据清洗、治理、标注产业发展的同时，通过场内数据安全保障体系实现海外高质量语料数据赋能国内大模型训练加工，进而形成我国宏观与细分领域大模型向国际市场推广的良性产业循环，为我国及沿线国家均衡可持续发展增添了崭新动力。

为响应国家数据要素市场发展，构建稳定高效的数据要素产业链，作为推动数据要素市场化配置的重要平台，深圳数据交易所持续聚集优质数据资产化第三方服务生态，面向全国提供涵盖登记、合规、核验、评价、评估、入表、融资等的一站式数据资产增值服务。2024年7月，深圳数据交易所与深译科技携手法律合规机构、资产评估机构、数据质量评估机构等生态合作伙伴，共同围绕深译科技现有超40pb高质量语料数据开展由资源盘点与合规审核上市到数据资产入表的全流程合作，推动深译科技数据资源从数据要素到数据资产的体系化转化。

林余楚表示，在深圳数据交易所的主导下，历时近一年时间，深译科技两个模态的数据资产包成功完成合规审查、上市入表等工作，并通过中评协评估估值2.04亿元。彰显了深译科技发挥优势，深耕数据要素的战略定位和科研实力，多年沉淀和积累成果显著。

此次交易由省文交所旗下省文化大数据公司牵头推进，在确保买卖双方数据交易的合法性、合规性和透明度的同时，为企业带来了实质性的经济收益。这是省文交所在推动数据资产市场化方面迈出的重要的一步，为文化类数据资产交易方面探索了新的方法和路径。

数据资产交易是促进数据资源合理流动与优化配置的重要举措，有助于打破信息孤岛，促进数据资源在不同企业、不同行业间的流动，为数字经济的发展提供新的动力，实现数据资源的优化配置和价值最大化。企业通过数据资产交易，更加清晰地认识到数据资产的价值，从而加强数据资产的管理和运营，提升企业的核心竞争力。

随着数据资产交易市场的不断成熟，省文交所、省文化大数据公司将继续发挥在数据资产交易领域的引领作用，让更多的企业将参与进来，共同推动数据资产的价值发现和利用，为企业提供更加专业、高效的服务，助力数字经济的繁荣发展。

9月20日，“产业链协同下的花木产业数智化转型”研讨会暨国内首个花木数据资产入表案例发布仪式在北京花乡花木集团一楼展厅盛大开启。中国花卉协会副会长赵良平、北京花卉协会会长贲权民、国家工业信息安全发展研究中心副所长杜洪涛、国家发改委国际合作中心处长杨海龙、商务部投资促进事务局处长张凡、北京市大数据管理局一级调研员刘惠刚等领导出席活动。

活动现场，在中国花卉协会、北京市大数据管理局、北京市园林绿化局及丰台区人民政府的共同鉴证下，由北京花卉协会、北京国际大数据交易所、北京花乡花木集团有限公司、武汉东湖大数据科技股份有限公司共同发布国内首个花木数据资产入表案例——北京花乡花木集团“北京花卉市场综合智能分析数据集”。作为国内首发案例，不仅标志着我国花木产业在数据资产化道路上迈出了坚实的一步，更为整个行业的转型升级树立了新的标杆。活动中，中国花卉协会副会长赵良平分享了《产业链协同下的花木产业数智化转型趋势》，作为行业内的资深专家，深入剖析数智化转型的必要性与未来趋势；北京花乡花木集团董事长林巧玲的主题分享《国内首个花木入表案例：从0到1的蜕变》引起了与会者的广泛关注。她深入阐述了数据资产化对企业发展的重要性，并分享了北京花乡花木集团在数据资产化方面的成功经验。“北京花卉市场综合智能分析数据集”产品即将在北京国际数据交易所上架交易，进一步激发了行业对花木产业数智化转型的期待。

活动讨论环节专家和企业代表们围绕“数据要素价值化在花卉苗木产业中的应用与挑战”、“全国花木产业数据资产评价技术标准”等议题展开了深入讨论。大家一致认为，加强合作与交流是推动花卉苗木产业数智化转型和高质量发展的关键。此次活动的成功举办，不仅为花木产业数智化转型提供了宝贵经验，更为行业的未来发展注入了强劲动力。助力行业内其它企业激发数据资源价值，实现数据资源的开发利用，推动花卉苗木产业向智能化、绿色化、可持续化方向迈进，助力北京打造全球数字经济标杆城市。

重庆轨道交通站内繁忙的人群。重庆轨道集团供图

重庆轨道交通乘车二维码数据产品不涉及个人信息和公共利益，主要是将买方接入第三方应用使用，实现乘客在第三方应用的“扫码乘车”功能。这对进一步丰富第三方应用功能，方便使用者乘坐重庆轨道交通、提升乘客出行体验具有重要意义。

为深挖轨道交通数据应用场景，盘活国有资产，重庆轨道集团自2023年12月起，联合西部数据交易中心，开展重庆市国有企业数据资产化试点工作。依托重庆唯一的数据交易场所——西部数据交易中心，重庆轨道交通乘车二维码数据资产经过上架产品、发布产品、提交购买需求、组织议价谈判、出具报告、签订协议等流程，最终与两家互联网科技公司实现成功交易。

▲扫码乘车，方便又安全。重庆轨道集团供图

此次数据交易完成，是重庆轨道集团继2024年5月7日获得重庆首张社会数据资产登记证书后，数据资产工作取得的又一项重要突破，也是创新国有资产盘活方式的有益尝试。

从盘点、筛选数据资产，到审查、公示、完成确权，再到交易、变现，重庆轨道集团与西部数据交易中心对数据资产全链条工作进行了试点、探索。

目前，我市已摸索出重庆国有企业数据资产确权的实施路径，建立起可推广的国有企业数据交易模式，初步形成国有企业数据资源开发利用机制，这对推动实体经济和数字经济深度融合具有重要意义。

接下来，重庆轨道集团将进一步深化数据资产化工作，发挥数据资产试点效应，持续推进数据市场需求调研，继续开展数据资产登记、数据资产入表、数据产品开发、数据产品交易等工作，盘活国有企业存量资产，推动国有资产保值增值，助力重庆数字经济健康发展。

数据资产登记，是指登记机构将数据资源和数据产品的权属情况、数据来源、所属行业等事项进行记载的行为，是数据要素流通过程中基础且重要的一环。

为提升数据资产登记便利度，简化登记办理流程，今天上午，厦门市数据资产登记平台（网址：https://zcdj.xmic.org.cn/）同步正式上线运行。平台具备登记申请、凭证公示、机构推荐等功能，可提供登记、受理、审核、发证等一站式线上服务。

据悉，上午就有两家公司第一时间通过平台提交数据产品登记。其中一家为知识产权服务型企业，此次登记数据产品为化学行业专利数据库，可为高校提供人工智能技术训练数据集。另外一家注册企业主要是提供企业运营停车泊位的数据产品。

线下，在厦门市政务服务中心四楼（厦门市湖里区禾山街道云顶北路842号）设立数据资产登记线下服务窗口，提供登记受理、咨询等服务。

下一步，厦门市数据资产登记中心还将继续发挥规范引领作用，加快探索数据资产应用场景，为数据交易、融资质押、会计核算、争议仲裁、数据要素型企业认定提供坚实的依据，助力实现数据价值最大化。

当天，实验区行政审批局向北京深势科技有限公司颁发了《数据资源登记证书》和《数据资产登记证书》。此前，北京深势科技有限公司向实验区行政审批局提交了生物医药分子式数据资源、资产的登记材料，实验区为企业提供了合规审查、质量评估、登记确权、交易的全流程服务，为生物医药领域的数据资产价值化探索出一条全新路径。

“这次确权的数据资产是一个特殊的分子式，具备较高的医用价值。取得确权登记证书后，客户将在近期和我们签订销售合同购买我们的数据资产，这将形成良性的数据价值闭环。”北京深势科技有限公司合伙人、高级副总裁李琴说。

李琴告诉记者，今年7月，她就关注到平潭出台了数据产权登记管理办法，还开展对非公共数据产权登记确认前期的实践和探索。当她一提出办理需求，很快便收到平潭清晰的办理指引，并由实验区投资促进集团有限公司旗下数据资产运营公司提供数据合规审查、质量评估等全流程服务，整个过程沟通顺畅、效率也很高。

徐顼表示，平潭在数据要素市场化改革方面先行先试，平潭数据登记交易窗口现已面向全国，只要企业有需求都可以在平潭开展数据登记交易。此次全国首单生物医药分子式数据资产交易在平潭圆满完成，是实验区积极探索数据资产市场化路径的重要成果。

实验区还采用预售制销售数据产品，让数据买方提前参与到数据资产化过程中，全流程掌握市场需求，从而使数据资产的最终落地和交易产生良好���动作用。同时，实验区积极在买方卖方市场中建立桥梁，提出了打造“经纪员”和“营销员”数据资产化核心的两个元素，帮助数据找到卖家，帮助买家找到卖家，促成买卖双方交易。

未来，实验区将继续发挥自身优势，积极探索数据资产交易的新模式、新路径，为推动全国数字经济的发展贡献力量。

近日，河北高速集团完成首批约500万元数据资产入表，资产评估价值逾1亿元，并在数据交易所和全国数据资产登记服务平台完成注册，成为河北省首批实现数据资产化的集团级领军企业，也跻身国内高速行业数据资产化先行者行列。此次数据资产入表是河北省规模最大的数据资产化实例。

据了解，本次数据资产入表是贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》关于“探索数据资产入表新模式”重要部署的具体实践，实现了从数据资源向数据资产转化，体现了河北高速集团数据资源的商业价值和经济价值，有助于该集团重新评估企业资产体系，助力数据产品开发、流通和交易，深入挖掘数据资产价值，助推新质生产力发展。

今年3月，河北高速集团启动数据资产化研究工作，成立了“国产智算云联合技术创新中心”，锚定加强集团数据资产管理、数据合规开发利用，实现数据资产的保值增值，确保数据资产化工作扎实推进。

通过对企业数据资产入表路径的模型构建，该集团选定高速公路收费、稽核、监控、路况、救援、气象等20多个业务场景数据及高速公路基础数据、桥隧数据、通行数据等融合数据为本次数据资产入表范围，共计盘点约500个数据库表，分析约3.6亿条数据，最终入表约7000万条数据，着手打造9项数据产品，涉及车辆通行、稽核、路况、气象4大场景，正在论证监控、养护、交管、旅游等场景产品落地。

目前，河北高速集团已完成北京国际大数据交易所、广州数据交易所、深圳数据交易所、贵阳大数据交易所、上海数据交易所以及全国数据资产登记服务平台注册，并取得了全国数据资产登记服务平台3张“数据资产登记证书”和贵州大数据交易所4张“数据要素登记凭证”，大举进入数据经济新领域。

在中国人民银行黑龙江省分行、中国人民银行鸡西市分行及国家金融监督管理总局鸡西监管分局、地方财政局及市场监督管理局等部门指导下，哈尔滨银行总分支三级联动、前中后台各条线通力协作，以“理论基础构建－营销方案形成－专业机构联动－主动上门营销－匹配式金融方案设计”的全流程式服务，协助区域内优质客户在“全国数据资产登记服务平台”进行数据资产登记及入表，形成总授信金额1000万元人民币的综合金融服务方案，并将企业数据资产作为增信措施在中国人民银行征信中心登记公示系统进行质押登记。方案中，利率与企业主要经营及社会责任（ESG）指标挂钩进行“阶梯定价”，带动客户提升可持续发展经营能力，贷款的部分比例资金将限定用于企业互联网平台的运营、升级等数字化建设，支持企业数字化转型发展。同时，由第三方认证机构——联合赤道出具ESG挂钩认证报告并核验贷款存续期间考核结果。

近年来，哈尔滨银行始终坚持将自身经营发展融入地方经济社会发展的大背景、大战略、大格局中，回归本土本源，支持地方经济社会发展，截至2024年6月30日，黑龙江省地区的贷款余额为2007.11亿元。同时持续强化自身ESG管理建设，哈尔滨银行自2014年上市以来，连续10年发布ESG（社会责任）报告，并设立“碳中和支行”，在集团层面推动践行“高质量、可持续”的经营发展路线。

未来，哈尔滨银行会将全行经营理念深度契合龙江“三基地一屏障一高地”的战略定位，助力龙江建设“4567”现代化产业体系，为区域实体经济做出高质量、开创性、引领性、包容性的“哈行”支持。

本次服务的某科技有限公司是一家处于成长期的科创企业，研究团队实力雄厚，拥有多项自主知识产权，并积累大量数据资源。企业以其自有技术应用数据在省知识产权保护中心成功备案取得数据知识产权登记证书后，通过数据资产入表，将企业数据资源确认为资产负债表中的一项“资产”,在降低企业资产负债率的同时，进一步提升企业财务报表质量，为企业依托数据资源开展投融资等业务提供依据，帮助企业实现数据资产价值变现。

数据作为新质生产力的关键生产要素，是宝贵资产。今年以来，相城区市场监管局围绕数据知识产权登记服务、质押融资、“资产入表+融资”等方面开展一系列探索。下一步，相城区将持续推进数据要素与知识产权深度融合，引导企业进一步运用好数据资源，探索打通数据知识产权“登记、入表、融资、证券化”全流程，充分释放数据要素活力和潜在价值，推动实体经济高质量发展。

数据资产交易市场为何在此时建立？哪些数据资产能够在该市场进行交易？市场的建设对企业发展会带来哪些新的机遇？围绕上述问题，《上海国资》于近日专访上海数交所总经理汤奇峰，听取他对数据资产交易发展的见解与看法。

01 国家战略的牵引推动

2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公开印发，数据作为一种新型生产要素，首次被并列为继土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之后的第五大生产要素。此后，国家围绕支持数据要素发展，积极稳步构建“1+N+X”的数据要素制度体系。与此同时，各个地方政府工作部门和数据交易所等有关机构的各类管理办法也密集落地。

汤奇峰表示，在这样的大背景下，数据要素作为生产要素的重要组成部分，其本身的价值随着发展一定会不断被认知和探索。只有抓住了数据这一关键要素，才能推动数字经济深化发展。对企业而言，数据要素利用的效率和能力将对企业发展产生影响，新赛道、新产业都将紧紧围绕要素来产生。

数据要素在对经济活动产生影响的过程中，会经历一个逻辑链。首先是数据资源的挖掘，以上海为例，汤奇峰举例说，近年来上海的国资国企尤其是金融类企业，在数据资源的治理方面已经投入了大量的人力物力，这对未来数据资产入表会起到重要的支撑作用。

其次是数据产品的形成。上海数据交易所自2021年11月揭牌成立迄今，已挂牌数据产品逾2700个，2023年度数据产品交易额超过11.6亿元。从交易情况来看，最初数据产品交易主要来自金融机构，但现在可以看到金融板块交易金额比例正在下降，来自交通、医疗的交易金额正在提升。“这就是市场慢慢培育发展的一个过程。”汤奇峰透露，目前挂牌的产品中有相当一部分比例来自上海国资系统。

最后，就是数据资源在表内的真实表达。2024年1月1日起，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资源可作为资产在企业的会计和财务报告中被确认、计量、报告和披露。2024年一季度报告显示，在沪深所有上市公司中，有25家上市公司在表内确认了数据资产，其中有7家公司季报公布后不久发布了订正公告。至2024年4月30日，表内确认数据资产的上市公司共有18家。市场预估，未来中国企业的数据资产规模将达十万亿级，会成为非常重要的资产标的，而标的背后衔接的就是丰富的相关金融创新活动。

在上述逻辑链之下，汤奇峰表示，“这就是上海数交所为���么在此时启动数据资产交易市场的重要原因”。他补充道，过去两年内，上海国��系统已经在积极研究探索关于数据资产管理方面的一些规定细则。上海国家会计学院院长、党委副书记卢文彬在6月28日发布会的演讲中提到，数据是非常独特的资源，它跟会计学上普通的资产，无论是有形资产还是无形资产有很大的不同，最重要的特点在于数据资产很可能是边际成本非常低或者边际成本是零的资产，有无限的应用场景。基于这些特点，卢文彬建议，企业在数据资产入表过程中一定要秉持审慎原则，要做好系统化的数据管理工作；此外，围绕数据资产化的配套服务与支撑体系，一定要更加注重合规性与安全性。

当前，从法律层面看，数据资产交易仍存在产权不清晰、缺乏统一评估体系、信息披露不充分、风险控制机制缺失等突出问题。在交易量持续攀升的背景下，更为规范的交易市场建设迫在眉睫。

一方面是国家战略层面的牵引，另一方面是市场发展到特定阶段的客观需求。汤奇峰表示，上海数交所的设立，重点是聚焦确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等关键共性难题，形成系列创新安排。目前，全国统一大市场建设一直在路上，很可能在数据要素市场率先突破，此时开启首个数据资产交易市场试点，具有重要意义，同时也面临一系列挑战。

02 建立规范透明的公开市场

根据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，中国数据交易市场的发展方向是实现场内外市场的融合和互联互通，未来随着场外交易向场内交易的迁移，监管规则、产品标准和经营模式等方面将更加规范化和标准化。

上海数交所经过前期调研发现，一旦企业的数据资产开始在表内表达，企业自然而然会有创新的活力，而金融机构有服务于实体经济的潜力。两者衔接的落差在于，从金融机构角度来讲，对资产进行融资质押活动的时候，需要确定产权、估值等，还涉及资产处置的问题，亟须形成一个动态披露的机制，依赖于一个第三方市场做流转。

此次，上海数据交易所按照“规范、透明、公开”以及“真实可信、合规可控、记录可溯、创新可拓”的原则，围绕打造登记、估值、交易、披露、处置五项核心功能，积极探索数据资产交易市场建设。

一是可靠登记。建设可靠登记平台，为数据资产提供全周期的登记服务，区分数据生产方与交易方，确保数据资产的合规安全和可追溯，提供数据资产登记、质押登记与转让登记等服务。

二是公允估值。构建具有市场公允性的数据资产价值评估体系，以市场法为牵引，建立适用数据资产交易市场的评估模型，提供数据资产上市指导与估值服务，根据同类资产交易信息反馈加速数据资产公允价值的形成。

三是促进交易。提供多种市场机制促进数据资产交易，探索拍卖、即时撮合和远期撮合等多种交易方式。充分体现市场作为资产配置的决定性作用，确保上市主体的基本权益，确保交易的高效性和公平性。

四是动态披露。建立制度治理与技术治理相结合的数据资产披露制度。以先进的技术手段提供及时、可信的信息披露能力，以成熟的制度法规保障公平、严肃的信息披露机制，动态披露数据资产状态、价格、交易需求、风险监控等信息。

五是合规处置。交易场所作为枢纽型平台提供申请审核、信息发布、交易组织、交易签约、凭证出具、交易监管等全流程服务，为资产处置提供具有公信力的证明，加快形成数据资产处置市场建设，提高处置工作的公允性与合规性，加强交易过程的监控和审核，防止操纵市场和交易欺诈。

在前期筹备阶段，上海数交所明确了数据资产交易市场的三个重要特征，即前述所提的“规范、透明、公开”。在规范层面，上海数交所联合法律专家、行业智库、社会化的企业和金融机构，相关政府部门共同研究探索，发布了一项规范、五项指引的数据资产交易制度体系，形成制度性安排，确保交易有序运行；二是透明，通过对交易过程大量的持续的披露，提升各方对资产运营状态的信任度；三是公开，市场不仅向社会公开，还推动各类数商参与，促进市场的繁荣发展。

03 企业要争取数据资产化的收益

国家信息中心原常务副主任、粤港澳大湾区大数据研究院理事长杜平在发布会当日的演讲中提及，数据一旦作为生产要素，一定要实现两个价值：使用价值和商品价值。目前，我国对于数据作为使用价值方面的探索与进步已经取得了显著成效，而商品价值一定要在社会的流通与交易中产生。在杜平看来，这方面尽管面临着权属确认、会计计量、流通与交易价格认定及跨境流通与安全风控等方面的难题，但相关的破题也在积极推动。在这个过程中，会为市场经营主体带来大量的机遇。

上海数交所提供的资料显示，在产业实践层面，企业已开始通过信贷融资等方式进行数据资产交易活动，2023年年底，泰山发展投资有限公司以公司自有的“泰山易停”停车数据资产成功获得银行融资1500万元；2023年6月，深圳神州数码以金服云数据产品作为数据资产获得银行授信融资3000万元。根据公开信息统计，依托数据资产进行信贷融资的案例已超过50个，以公共数据作为资产标的比例接近40%，企业数据资产交易活动逐渐频繁。

2024年以来，上海数交所与浙江德清市联手，充分融合多年来数字化改革经验和地理信息技术转化成果，指导德清城市数据经营管理有限公司形成城市综合数据资产，经专业评估，价值1.92亿元。此外，上海数交所与包括中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、交通银行等在内的20多家金融机构合作，依托DCB（Data Capital Bridge）数据资产桥等基础设施，共同推出了数据资产信贷服务产品“数易贷”。在企业端，DCB能够记录数据资产的产品、合约、资产等信息，实现企业数据资产的登记；对于评估机构而言，基于DCB记录的企业数据资产的场内交易信息对企业数据价值进行评估和认定；银行端，可以基于上海数交所出具的DCB数据资产凭证向企业发放授信贷款，并实现贷前、贷中及贷后全生命周期的实时动态管理。经过前期探索，多个企业数据资产贷款实践案例已落地，授信金额突破1亿元。

汤奇峰指出，当数据要素被纳入重要的生产要素后，会为整个经济活动带来更多的活力与支撑，尤其是在企业开始考虑数据资产入表这项具体工作后，就可能会带动一系列的创新举措。根据不同的使用状态可以把企业使用数据发展进程划分成四个阶段：第一阶段是企业内部有大量数据，通过在内部进行数据治理，形成了内部系统化的服务。第二阶段，企业开始依赖外部数据，以提升业务的质量和范围，于是就会产生大量外部数据的采购需求。第三阶段，企业不仅自己用数据，同时还会在行业里面输出数据，使得供和需是平衡的。第四阶段，企业的生产资料、生产工具、生产组成和生产分配将是全新的。以上海随申行公司为例，其生产数据完全依赖于地铁、公交、轮渡等传统领域，公司汇聚这些数据后，为市民出行提供一站式服务。汤奇峰提到，就上海国资国企而言，基于企业的功能定位与体量规模，不少国企拥有庞大的数据基础，这些数据如何治理？围绕数据资产的管理是否会延伸更丰富的经营活动？立足新基建是否会有更多转型发展的方向？问题的背后，或许就是企业新的战略机遇。

2023年11月，上海数交所发布了数据资产通证化路线图。汤奇峰表示，数据资产化发展到一定程度将进入数据资产通证化阶段，将数据资产转化为可流通交易通证，通过对数据资产进行价值创造、价值标记、价值交换和价值分配，让数据资产在未来能够真正像股票、债券一样在交易市场上流通，数据资产通证化所带来的通证经济将成为经济增长的新引擎。

截至8月31日，A股上市40家企业在2024年半年度财报中披露数据资源，入表金额达12.05亿元，数据资源入表金额占40家企业总资产的万分之二点四。

当前入表按类目统计

确认为存货的数据资源：海科新源、海天瑞声、观典防务、华阳变速披露金额3.13亿元。

确认为无形资产的数据资源：航天宏图、山东高速、交建股份、同方股份、神州数码、观典防务、浙江交科、海通证券、山东如意、青岛港、聚赛龙、中交设计、日照港、每日互动、首药控股、药易购、福石控股、凌云光、中远海科、中文在线、海科新源、南钢股份、开普云、小商品城、中国移动、卓创资讯披露金额达约5.88亿元。

确认为开发支出的数据资源：神州数码、国源科技、美年健康、广电运通、海格通信、药易购、数字政通、拓尔思、圆通速递、南钢股份、开普云、中国电信、中国联通、金盘科技、佳华科技、小商品城、孩子王、中国移动披露金额约3.03亿元。

据介绍，贵州飞龙雨实业有限公司作为一家成立30余年的贵州本土老字号品牌，拥有遍布全省的供水站点2400个，注册会员168万，线上电子订单580万，年送水量1700万桶，订水家庭用户数量超80万户，积累了丰厚的数据资源。

此次家庭饮用水数据资产入表项目将基于飞龙雨桶装水配送系统平台沉淀的海量用户及订水数据，利用贵阳智慧城运集团掌握的大数据技术对数据进行加工处理，打造全国首单“城市家庭饮用水数据”产品并面向市场交易，使数据变商品、资源变资产。“家庭饮用水数据产品可用于饮用水健康分析、智能推荐、市场研究和风险管理领域，通过分析用户习惯和市场趋势，增强用户体验感并为企��决策提供帮助。”贵阳智慧城运集团党总支书记、董事长周楚斌说。

据介绍，此次合作，是贵阳智慧城运集团继完成自有智慧停车数据资产入表、交易、融资后，成功开展数据资产入表对外服务的第一单业务，标志着贵阳智慧城运集团数据资产入表业务正式迈开市场化发展步伐。

8月28日，作为快递行业的巨头企业，圆通速递发布了2024年半年报，在开发支出一栏显示据资源为372.54万元。

圆通速递是国内领先的综合性快递物流运营商，以自营的枢纽转运中心和扁平的终端加盟网络为基础，以快递服务为核心，推进数字化、智能化发展，积极布局物流生态，深化拓展国际市场，围绕客户需求提供国内、国际快递、仓配一体、商贸、航空货运及供应链等综合服务。截至报告期末，公司快递服务网络覆盖全国 31 个省、自治区和直辖市，地级以上城市已基本实现全覆盖，县级以上城市覆盖率达 99.96%；报告期内，公司动态优化网络布局，公司加盟商数量 5,045 家，终端门店近 75,000 个；公司在全国范围拥有自营枢纽转运中心 73 个 ，并正在加快拓展海外市场，持续发力国际快递和供应链业务，增强国际供应链一体化服务能力。

数据资源入表

数据资源入表在圆通速递的半年报上，显示开发支出——数据资源为372.54万元。

上半年研发支出一共为12070.95万元，其中资本化研发支出为5045.91万元，费用化研发支出为7025.04万元。本期投入到数据资源的研发支出为888.08万元。

从半年报中可以看出，本期符合资本化条件的研发项目开发支出为5045.91万元。其中数据资源合计金额为372.54万元，全部为内部开发支出。

圆通速递半年报并没有将数据资源资本化列为重大事项。财报中也没有列出详细的研发项目。

数字化布局

在半年报经营情况中关于数据要素的部分内容，可以看到圆通速递如何用数据提升决策，实现降本增效的内容：

公司秉承“数字化、移动化、实时化、可视化”原则，全面推进数字化转型，强化技术创新驱动，推进大数据、云计算、人工智能等新兴科技在业务运营中广泛运用，并引入互联网思维打造先进信息化工具，加速业务运营管控工具迭代更新，重构数字化管理工具使用方式，全面推进数字化向智能化转型升级。

出圈了，彻底出圈了。

2024数博会今天在贵阳开幕，贵阳这座被誉为"中国数谷"的城市再次成为全球关注的焦点。

在这场数据科技的盛宴上，来自世界各地的数据企业汇聚一堂，共同探讨数据要素的未来和数据资产的创新应用。

下午步入展厅，人潮涌动，气氛热烈，每个观众都在寻找着属于自己的机会，希望能在数据要素产业的大潮中找到自己的位置。

在众多的参展企业和观众中，数据交易网记者随机采访了两位观众，有意思是，他们是从东北远道而来的企业家，带着对数据资产管理的渴望和对企业发展的憧憬，他们不远千里来到贵阳，希望在这里找到能够助力企业转型升级的金钥匙。

据他们介绍，他们与来自不同省份的专家进行了深入的交流。在与一家国内知名的数据科技公司的负责人交谈中，他们了解到了先进的数据资产管理理念和实践方法。这些理念和方法不仅能够帮助企业更好地挖掘和利用数据资源，还能有效提升企业的竞争力和市场响应速度。

在采访的过程中，不断有观众进场，好几位观众均发出感叹，“今年参展人为什么这么多啊”。

可见，“数据”的影响力和覆盖度正在慢慢下沉，只有下沉，价值才能最大化提升。

在上午的开幕大会上，国家数据局局长刘烈宏表示，互联网、大数据和人工智能深入发展，催生了一批从事产业链数据整合利用的数据资源企业，促进了数据协同互用，激发了要素潜能，孵化了一批从事数据计算存储、挖掘分析的数据技术企业，推动数据技术的创新，也带动了一批数据应用企业深耕垂直领域，在赋能产业深度转型升级中发挥了重要的作用。

他表示，数据要素市场化配置改革对数据合规高效的流通利用提出了更高的要求。数据经济、数据交易等新的服务业态快速兴起，数据安全可信流通、数据基础设施建设运营市场也呈现了增长的态势，数据服务企业、数据安全企业、数据基础设施企业正在迎来新的发展机遇。国家数据局将加强引导，支持不同类型的数据企业公平竞争加快发展。

专家们还就数据要素市场的发展趋势、数据资产的运营与管理、数据流通与交易等话题进行了深入的探讨。

一位参展企业对数据交易网记者介绍，本次参会，一方面是国家数局首次主办，肯定会有更多增量的企业前往，有了更多学习交流、展示及曝光机会，另一方面，数据要素、数据资产的概念今年来一直就很火，随着数字经济的快速发展，数据已经成为推动经济增长的关键要素。如何有效管理和利用数据资产，已经成为企业乃至整个社会面临的重要课题。也想借此机会，积累一些有价值的商业客户。

这位企业家不由得感叹，“数据资产，这次是真出圈了”。

本届数博会，将围绕人工智能、智慧城市、国际数据空间等主题，举办行业交流活动共25场，还将发布数博会十大领先科技成果，以及150余项其他研究和技术成果。这些活动的开展不仅为数据要素市场的发展提供了清晰的路径，也为参与其中的企业和个人指明了方向。

据悉，我国是全球第一个将数据列为生产要素的国家，从“数据二十条”的发布，到国家数据局的成立，经过了一系列科学、严谨的论证与实施，随着数据要素战略的深入推进，越来越多的人开始意识到，数据不仅是一种资源，更是一种资产，一种能够创造无限可能的资产。

随着数据要素战略的深入推进，我国正逐步构建起一套完善的数据基础制度体系，以促进数据资产的高效流通和使用。其中“数据二十条”的发布，标志着我国在数据要素市场化配置方面的积极探索和实践。这些举措不仅为数据要素的产权界定、流通交易、收益分配和安全治理等方面提供了明确的指导，而且为数据资产的高水平应用和数字经济的高质量发展奠定了坚实的基础。

数据资产化已经成为推动经济增长、优化决策过程、提供个性化服务、提高资源配置效率、驱动创新发展、改善社会治理以及增强国际竞争力的关键因素。《关于加强数据资产管理的指导意见》的发布，进一步明确了数据资产管理的指导思想、基本原则和主要任务。

这也为数据资产的合规高效流通使用、数据资产权利的分置、数据资产的分类分级授权使用规范以及数据资产开发利用机制的建立提供了制度保障。

在具体实践中，数据资产化正在推动包括金融服务、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等多个领域的创新和发展。

在这样的背景下，2024数博会不仅是一场数据科技的盛会，更是一次思想的碰撞和智慧的交融。在这里，每一个人都在寻找着自己的答案，每一个人都在为数据要素产业的未来贡献着自己的力量。而那些从东北远道而来的企业家们，也必将带着满满的收获和信心，回到自己的家乡，为当地的企业发展注入新的活力和动力。

中国电信此次披露的数据资源金额为1.05亿元，全部计入开发支出项。半年报显示，上半年开发支出总计28.77亿元，符合资本化条件的数据资源研究开发支出为1.05亿元，占比约3.65%。半年报指出：“截至2024年6月30日止六个月期间，本集团开发支出项目不存在减值情况（截至2023年6月30日止六个月期间：无）”

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。中国电信的半年报中，合并资产负债表的无形资产和存货两项，并未单独列示数据资源。可以推测，其数据产品和服务等项目还未形成可以被确认为资产的无形资产或存货。

与中国电信相比，另外两家运营商在数据资源入表的金额和处理方式上略有不同。中国移动（600941）在其半年报中披露的数据资源金额为7000万元，其中2900万元计入无形资产，4100万元计入开发支出，开发支出项下的数据资源约占开发支出的1.77%。中国联通则披露8476.39万元的数据资源，全部计入开发支出，占比约为2%

2024年上半年，中国电信营业收入为人民币2,660亿元，同比增长2.8%，其中服务收入为人民币2,462亿元，同比增长4.3%。归属于上市公司股东的净利润为人民币218亿元，同比增长8.2%。半年报显示，中国电信研发费用同比增长12.5%，聚焦战略性新兴产业加快推进顶尖人才核心科研团队建设，研发人员规模较去年底增长15.3%。

在数据底座方面，中国电信发布“数链智网（DCAN）”能力体系，打造汇聚公共、行业、互联网等领域数据的高质量数据集，构建星海数据智能中台，赋能150余个政企客户项目，升级灵泽2.0数据要素平台，服务22个省市公共数据运营和数据基础设施建设，数据产品超市模式合作伙伴超1,300家，数据产品超2,000个。

中国电信称，公司坚持以客户为中心，加快云、AI、量子、卫星等新要素融入标准产品，持续提升产品能力、业务价值和服务水平，围绕CHBG融通场景加快平台内容填充和智能化升级，做大数字平台业务和基础连接规模，全方位推进服务型企业建设。

基于此，数据产品是数据资源得以释放经济价值的中间载体，是数据要素得以实现资产化的重要基础。数据产品在交易市场中开展流通交易，所形成的交易价格、交易规模、交易频率等各项交易特征数据，在计算数据资产价值方面发挥重要的作用，是开展数据资产评估的“金标准”。

一、以数据产品为基础开展资产评估需要满足的前提条件

1、将数据产品作为数据资产的核心底层资产

根据财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，主要将取得数据资源的成本作为数据资产会计计量的基础，这些成本包括采购成本、数据开发支出、数据加工成本及有关支出等。这些内容是从企业经营数据资产的角度来确定会计计量的适用范围，没有对资产经营的对象形态进行规定。从数据资源化、产品化和资产化的数据要素价值释放规律，数据资源和数据产品都可以作为数据资产的底层资产。由于数据产品具备可交付性、可计算性和可持续供给等特点，已经证明其在数据市场内具备较好的流通变现能力，这就为以数据产品作为核心底层资产的数据资产价值评估奠定了良好的市场基础。

2、存在标准规范规则统一的数据产品市场

目前市场中，全国各主要数据交易所（中心）均不交易底层和原始数据，而是以通过清洗、分析、建模、可视化等方式对底层和原始数据进行加工形成的数据产品作为主要交易标的，20家具有代表性的数据交易场所一共挂牌近两万五千个产品[1]。数据产品场内交易市场具备完善的市场制度与基础设施，满足要素规模化、标准化、公平定价等交易流通的条件，为形成市场均衡价格提供了坚实的基础。为保障数据交易的安全与公正，数据市场实施了一套严格的入场和退场机制，并且为交易方提供标准化的交易标的，推动市场高效运作。同时数据交易市场对交易方进行规范的资质审核和合规检查，确保他们不仅具备相应的交易资格，而且严格监督他们遵守相关法律法规和市场规则，预防非法交易行为，维护市场有序运行。此外，数据市场为交易方提供统一的基础设施支持，为供需双方提供了一个稳定、透明、高效的交易环境。正是得益于数据市场所发挥的这些关键功能，其形成的价格才得以被视为市场均衡的真实反映。我国数据交易市场建设还处于初期，各地交易市场的规则规范和交易标准都不统一，只有在严格遵从交易规则的市场，其数据产品的交易特征数据才能作为开展数据资产评估的依据。

3、数据产品市场具备一定的交易量规模

只有当市场达到一定的规模，其交易特征数据才能够成为反映和衡量经济活动的可靠指标。在交易量达到一定规模的数据市场中，其形成的市场价格能够反映出全社会交易价格的整体水平，相关的交易特征数据才可以揭示出整个行业的交易行为特点和市场趋势。当交易量达到足够的规模时，交易市场才可以全面展现不同类型交易标的的价格分布，包括但不限于价格随时间的演变趋势、不同地域的价格差异等。这种丰富的数据视角使市场参与主体能够深入分析市场动态，并据此预测市场的未来走向。此外，只有达到一定规模交易量的市场才能够真实反映标的资产的风险分布状况，使得评估机构可以对不同形态的数据资产风险进行细致的分析和评估，并在资产评估过程中进行相应的风险调整，以确保评估结果的真实可靠。因此，数据产品市场只有在达到一定量的交易规模时，其形成的交易特征数据才能作为数据资产评估的重要依据。

二、以数据产品的场内交易合约作为数据资产评估“金标准”的内在机理

数据资产价值的评估并非凭空想象，而是一个基于事实和数据的严谨推理过程。数据产品的场内交易合约反映的事实和形成的数据为市场参与者确定资产价值提供了重要依据。大量交易合约留痕形成了丰富的市场交易数据，为评估者提供了宝贵的资源，使他们能够获得公允的市场价格和相关风险信息。通过这些详尽的交易记录，评估者可以更加精确地评估市场动态，预测潜在风险，进而根据已有公允价格对数据资产价值进行评估。

1、数据产品的场内交易合约可以提供公允的市场价格

数据交易市场围绕数据资产打造了从登记、挂牌、交易、转让、处置等一系列标准流程，确保数据资产交易的合法合规、公平公正，为数据资产估值提供了规范的、稳定的、可持续的交易市场环境。此类市场的交易合约中记录的交易价格是数据资产当前市场价值的公允体现，反映了交易双方基于当前市场条件和资产特性达成的共识，是数据资产在交易时的即时价值。这种即时价值为未来的价值评估提供了一个基准。在进行后续估值时，评估者要基于即时价值对相同数据资产的价值进行增值或减值的调整。交易合约对数据交易对象的多维信息进行了识别确认，形成了分类标准和规范有序的价格体系。大量场内交易合约积累了不同数据资产在不同应用场景下的市场交易数据，反映数据资产对应场景的市场认可程度，为同类或相似数据资产在同类或相似情景下的价值评估提供了市场参考依据，有助于提高估值准确性。

2、数据产品的场内交易合约可以反映潜在的市场风险

资产评估需要考虑风险溢价。资产风险越大，要求的风险溢价回报越高，从而影响资产的最终定价。风险作为定价的重要影响因素，如何识别和度量资产风险成为数据资产评估的重点。交易合约的价格波动是数据资产市场风险的直观体现。价格波动越大说明数据资产的价格不确定性越高，面临的市场风险相应增加，为评估者提供了一个警示，要求他们在估值过程中采取更为审慎的方法。此外，交易合约里的交易条款间接隐含着交易者对资产风险的预估。比如在交易合约中引入保证金条款、明确规定违约后果，这表明交易者认识到对手方的信用风险，因此通过法律语言来增加违约成本，降低违约风险，保证交易正常进行。评估者可借此观测到此类资产的信用风险，后续对此类资产的估值进行对应的风险调整。并且，交易合约可能会直接披露与数据资产相关的各种风险，如质量风险、操作风险等。这种清晰明了地展示数据资产风险，不仅帮助交易者全面了解潜在风险以制定交易决策，更是为后续相同或相似数据资产评估提供了可比风险的参考依据。

3、数据产品的场内交易合约可以便利资产的流转处置

可变现性是数据资产评估中需要重点考虑的影响因素。通过观察场内情况，数据资产持有者或质权人能够对数据资产的价值形成一个较为清晰的认识。可以利用场内交易合约的价格波动作为市场情绪和趋势的风向标，从而做出更为明智和精准的资产处置决策。相比于知识产权，数据要素理应具备更强的通用性和流动性。而数据要素的通用性和流动性则集中表现在数据产品的流通交易环节中。以数据产品为基础的数据资产，特别是在数据交易市场挂牌交易的数据产品，其交易价格等交易特征数据更加显性，在流转处置场景开展资产评估时将具备更好的评估基础。
三、以数据产品为基础开展数据资产评估的步骤方法

1、确定数据资产的底层资产范围

在满足财政部、中评协对数据资产基本定义的基础上，进一步明确评估对象的底层资产范围。其中数据产品，特别是在数据交易市场挂牌交易的数据产品，是构成数据资产底层的核心资产。数据资源在满足来源合规、合法持有的前提下，经交易市场内数据产品对比后，具备开发潜力的数据资源，也可以作为资产评估的对象。交易市场的数据产品是判断数据资源价值潜力的重要依据，是数据产品作为数据资产评估“���标准”的逻辑起点。

2、确定数��资产市场法评估模型

根据中评协指导意见，在满足适用性前提基础上，基于数据产品为底层资产的数据资产将优先选用市场法对数据资产进行估值。根据不同的估值理论、估值模型和评估场景对市场法的估值方法进行选择。此外，数据与信息技术发展日新月异，市场法估值模型也要适时进行调整。我国数据交易市场的建设将会为数据资产评估工作提供可靠的基础设施和评估环境。

3、确定可比数据产品的对标标的

对标标的的选择主要依靠数据产品交易市场的相关交易特征数据。以数据产品作为底层资产的数据资产，应根据交易市场可比数据产品的交易特征测算数据资产价值；以数据资源作为底层资产的数据资产，应在假设开发基础上，根据市场内已交易的数据产品情况，确定数据资源可开发的数据产品，进而测算数据资产价值。特别的，经金融机构、投资机构开展金融服务活动确定的资产交易价值，将作为同类数据资产评估时最为重要的参考。可比数据标的的选择，是数据产品作为数据资产评估“金标准”的鲜明体现。

4、依据数据产品交易特征确定数据资产评估参数

在存在数据交易市场情况下，场内数据产品较为标准规范，产品分类、产品质量和应用场景等影响因素较为统一，评估机构可较为容易调取可比数据资产的供求差异、期日差异和容量差异等相关参数来进行调整，交叉验证并汇总分析出较为合理的数据资产价值。不同数据资产标的在交易市场的交易特征，将会为数据资产评估提供一套客观详实的比照参数，是数据产品作为数据资产评估“金标准”的可靠来源。

5、依据数据交易市场动态调整数据资产评估结果

数据资产的价值受多种不同因素影响，这些因素随时间的推移不断变化，表现出较强的价值易变性特点，给资产评估的敏捷性、时效性带来一系列挑战。交易市场的数据产品交易特征，将会为建立一套动态实时的评估体系提供一种可能。可通过观察底层资产所锚定的一批数据产品在交易市场的交易表现，进而判断其价值变化，使得数据产品成为数据资产评估“金标准”的活的灵魂。

四、结论

当数据交易市场具备统一的规则和一定规模的交易量时，其场内流通的数据产品的交易特征数据可以反映全社会数据交易价格整体水平和风险分布状况，为数据资产评估提供了客观可靠的计算基础。因此，数据交易市场具备以数据产品为基础开展数据资产评估的优势条件。对于以数据产品为底层资产的数据资产，可以通过数据产品的场内交易合约反映数据资产的公允价格和风险等信息，基于此类数据评估资产价值，开展资产披露、流转处置等重要工作。由此可以看出，正是数据产品的存在，为理解和衡量数据资产价值提供了一种真实可信的“金标准”。

文 | 上海数据交易所研究院 赵永超 金溪

参考文献

[1] 数据来自《全国数据交易联盟年度建设报告》

本次供水数据资产内容为东港区农村供水一体化生产数据，包括75个数据表、近15万条数据。2024年8月2日，由山东信源评估公司给予数据估值3200万元，同时在山东数据交易平台完成数据资产登记。8月14日，实现投放1600万元的数字供水数据质押贷款。除智慧水务外，日照农发集团还将继续完善智慧农业种植、智慧畜禽水产养殖等智慧系统，正在积极推进数字矿山、数字供暖和数字市场建设。

近年来，东港区委、区政府高度重视数字经济发展，深入实施数字经济重点行业三年突破行动，聚力打造产业互联网总部基地，目前已入驻产业互联网项目21个，年交易规模达500亿元。持续做强数字服务外包，按照“1+N”战略布局，招引龙头企业19家，建成园区面积超16万平米，带动就业2500余人。2023年，东港区荣获中国楼宇经济创新实践基地、全省高质量发展示范区称号，第六次被评为全国投资潜力百强区。

2024年初，东港区把做强数字经济、深化数实融合作为国企转型发展的重要抓手，建立与银行等金融机构的常态化联动机制。5月份，东港区委理论学习中心组走进金融机构，现场观摩数字供应链金融平台，听取数字经济发展专题辅导授课，开展数字经济项目集中签约，实现了创新理论“一线学”，数字经济“学中干”。

推进城市数字化转型、智慧化发展，是面向未来构筑城市竞争新优势的关键之举，也承载着人们对美好生活的向往。国有企业数字化转型是东港区主动拥抱数字经济浪潮、促进产业深度融合的具体举措，也是东港区在探索高质量发展路径上的重大突破。东港区将全面塑造数字经济高质量发展新优势，向“智”而行，向“新”攀登，为经济社会发展提供坚实力量。

值得注意的是，彻查资产评估造假，也正从传统资产向数据资产转向。审计署近期发布的《关于2023年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告》（以下简称《报告》）披露：4个政府部门所属7家运维单位未经审批自定数据内容、服务形式和收费标准，依托13个系统数据对外违规收费2.48亿元。《报告》将“利用政务数据牟利成为新苗头”列为重点通报问题之一。

随着国有企业开展数据资产入表走热，作为新生事物的数据资产如何推动其科学评估，杜绝“高估”和“低估”现象，成为行业普遍关心的新热点。上海数据交易所副总经理、研究院院长韦志林在接受《中国经营报》记者采访时表示，行业治理是一场“持久战”，政务数据作为国家重要资源，蕴含着巨大的社会和经济价值，应当在合规边界内对数据进行开发利用，避免政务数据的滥用和不当牟利行为发生。

治理资产评估腐败

随着对金融领域腐败问题整治的深入，国有资产的估值问题成为纪检监察部门重点关注的腐败问题。最高人民法院（以下简称“最高法”）近期发布的5个财务造假典型案例显示，其中1个案例涉及资产评估中介组织提供虚假证明文件的问题。

记者注意到，国有资产评估无论是“高估”还是“低估”，都存在一定的牟利空间。最高法通报的案例，属于在资产评估过程中虚增资产价值，获得高额征收补偿的情况，且相关补偿款已被用于偿还融资、借款本息等。此外，还存在通过高估企业资产向银行骗取贷款的现象，可能酿成金融领域风险，给银行带来经济损失。

而通过“低估”国有资产，同样可以谋取私利。

最高法公布的案例显示：淮安市洪泽国有资产联合投资发展集团有限公司（以下简称“洪泽资产”）在与一家置业公司共同出资组建新公司时，时任公司负责人梁某，在明知该置业公司法定代表人陈某未按协议约定向新公司足额注资，并妄图以低价收购国企持有的新公司股权时，仍利用职务便利强行拍板决策，谎称此次股权出让可以盈利。梁某主动出谋划策帮助陈某违反相关规定，按协议约定的持股比例非公开收购股权，并纵容陈某自行与评估公司商定拟收购股权的评估价格，造成国有资产流失。

国有资产评估造假往往源于利益驱动。在通报案例中，洪泽区纪委监委办案人员认为相关案件存在以下特点：一是目的性强，这类行为一般是为了借机侵吞国有资产，或者为行贿人牟利；二是隐蔽程度高，往往掩藏在正常程序之下，难以被发现；三是潜伏周期长，对国有资产造成的危害，需经一段时间演变发展后方才显现。

针对上述通报事实，洪泽资产相关负责人在接受记者采访时表示，公司积极配合区纪委监委调查处理，经多轮交涉，涉案公司已补偿公司股权转让过程中对价不足部分，及时有效挽损。

据其透露，洪泽资产以此违法案件为切入点，组织各部门、各子公司开展以案促改专题讨论会，推动以案促治，扎牢制度笼子。

对于如何不断完善资产评估机制，该负责人表示，将严格按照《淮安市企业国有资产评估管理办法》要求履行资产评估、备案（核准）及公示程序，对固定资产、流动资产、无形资产和其他资产等应当进行资产评估的资产都纳入公司资产评估范围，包括资产租赁、转让、置换，产权转让，增资以及对外投资及收购等。

“在风险防范方面，公司已经建立了严格的风险评估与应对机制。在选择第三方评估机构时，对候选机构的资质、信誉、历史业绩等进行全面考察。此外，公司定期组织内审工作，确保评估过程规范、透明、公正。”该负责人表示。

现代咨询研究院院长丁伯康在接受记者采访时表示，从近��公布的案例来看，反映了两方面问题：一方面，资产评估价值虚增最终导致国有资产流失，体现了个别监管机构在国有资产转让过程中监管机制不完善或执行力不够。另一方面，案例也反映出地方或企业债务偿还压力是国有资产价值估值虚增的主要动机，国企往往通过获取额外转让收入，以偿还到期债务。

“除了加强监管之外，还是要从地方或企业的债务结构出发，从源头上把控，杜绝包括资产价值虚增转让在内的一系列问题的发生。”丁伯康建议。

数据牟利成新苗头

在丁伯康看来，国有资产价值评估虚增的变现，如果不进行严格约束，必然会传导至更多领域，如国有存量资产盘活和数据资产等。

根据上述审计署发布的《报告》，已经将“利用政务数据牟利成为新苗头”列为重点通报问题之一。

在韦志林看来，此次审计署披露的政务数据违规牟利问题，为如何规范公共数据的开放和授权运营敲响了警钟，尤其是公共数据的授权运营中存在多个环节，应当核查各环节合规要求是否落地执行，这需要科学可信的审查审批机制以从程序层面控制公共数据利用风险。

“授权运营的依据、运营数据的范围、运营模式、定价、收益分配、数据安全等，是摆在当前的主要合规治理问题。”韦志林进一步说，“公共数据开发利用的全流程均需依法依规进行，若脱离程序法治的轨道，将难以避免地导致公共数据的滥用，甚至侵害公民个人隐私、社会公共利益。”

记者注意到，目前，全国已有多个省、市提出了公共数据授权运营的程序要求。以《上海市数据条例》为例，即要求“市政府办公厅应当组织制定公共数据授权运营管理办法，明确授权主体条件、程序、数据范围，运营平台的服务和使用机制，运营行为规范，以及运营评价和退出情形等内容”。

前不久，安徽省财政厅出台的《关于规范和加强行政事业单位数据资产管理的通知》（皖财资〔2024〕748号）提到，数据资产成本无法可靠计量的可暂按名义金额登记入账，探索根据数据资产收益调整入账价值，严防虚增数据资产价值。严禁借授权使用数据资产的名义，变相虚增财政收入。

在上海数据交易所研究院副院长赵永超看来，如果数据资产入表环节中未严格遵循财政部会计司在《数据资源会计入表暂行规定》（以下简称《暂行规定》）提出的资产确认条件，就有可能造成增高估或者低估资产的风险。

“而根据《暂行规定》，数据资产必须满足以下条件：过去，资产是由过去的交易或者事项形成的；现在，资产应为企业拥有或控制的资源；未来，资产预期会给企业带来经济利益流入。此外，资产的确认条件还要满足两个条件：一是与该资源有关的经济利益很可能流入企业；二是该资源的成本或者价值能够可靠计量。”赵永超表示。

此外，财政部在《关于加强数据资产管理的指导意见》中对于公共数据资产和国有企业的数据资产提出明确管理要求，如：“严防虚增公共数据资产价值”“加强监督检查，对涉及公共数据资产运营的重大事项开展审计，将国有企业所属数据资产纳入内部监督重点检查范围”等。

针对数据资产评估同样存在“高估”或“低估”现象，市场参与者也在探索相对科学的评估标准。

赵永超表示，对数据资源进行实质性加工或者创新性劳动就是形成数据资产的过程，其中数据产品是最佳判断载体，建议以数据产品形态为载体进行入表操作，建议以数据产品的交易合约特别是场内交易合约作为经济价值流入条件的主要判断标准。

此外他也认为，现行的数据资产评估方法主要以成本法、收益法为主，不能完全体现数据资产的市场价值和公允价值。“上海数据交易所以市场法为牵引，数据产品场内交易合约为‘金标准’，推出了‘金准估’数据资产估值体系，根据同类资产交易信息反馈加速数据资产公允价值的形成。”

值得注意的是，前不久，上海数据交易所在全球范围首次启动了数据资产交易市场，赵永超透露，目前上海数据交易所初步形成了以DCB（Data Capital Bridge）为基础构架，以“数易贷”“数资通”为基本载体，包含一项规范、五项指引的数据资产交易制度体系，促进数据要素市场与金融要素市场联动发展，实现数据资产价值高阶形态的释放。

联通数据入表：号外，号外，中国联通半年报于2024年8月15日晚上9点钟披露，报表中显示数据资源科目金额8476.39万元。

数据服务持续领先：中国联通人狠话不多，半年报能够披露的数据资源的描述内容并没有太多。对于行业来说，联通绝对是龙头，在数据行业布局多年，2023年数据服务收入达到53亿元，连续五年行业份额超过50%，领先同业。全面服务政务数字化转型，打造数字政府首选品牌，搭建15个省级政务大数据平台，智慧城市服务区县总量突破800个。

企业必修课：随着中国移动、中国联通半年报的披露，三大运营商已经有两家完成数据资产入表，更加证明了稳诺数据观点，数据资产将成为每个企业中不可或缺的重要资源，如何用好数据，挖掘数据价值，实现数据变现是每个企业的必修课。

一、基本情况

股票代码：600050

股票简称：中国联通

所属行业：电信

所属地区：北京

当前市值：1402.74亿

半年报财务情况：公司上半年实现营业收入1973.41亿元，同比增长2.9%；上半年净利润60.39亿元，同比增长10.9%，连续8年实现双位数增长，盈利能力逐年攀升。中国联通2024年半年度权益分配预案为拟10派0.959元，同比增长20.5%，共计派发约30亿元股利。

企业简介：中国联合网络通信股份有限公司在联网通信业务方面：坚持新融合牵引，加快业务融合、市场融通、能力融智。持续深化业务融合，以新融合规模价值发展促进结构调优。持续深化市场融通，以目标市场能力拉齐推进模式转型。持续深化能力融智，以数据深度赋能推进全要素质量提升。算网数智业务方面：积极拥抱人工智能带来的新机遇，持续提升联通云通算、智算、超算自主产品能力。

半年报数据资源入表金额：8476.39万元

二、 数据入表及披露情况

1、数据资源

中国联通在第一季度报告中并没有披露数据资源的金额，但是在半年报中，数据资源科目一共有8476.39万元，全部都列账在开发支出中。

2、开发支出

从半年报可以看出，上半年研发支出一共为46.14亿元，同比2023年上半年增加5.36亿元。其中资本化研发支出为16.20亿元，费用化研发支出为29.94亿元。本期资本化研发支出同比减少0.23亿元。

从半年报中可以看出，本期符合资本化条件的研发项目开发支出为37.88亿元。半年报指出：“本集团符合资本化条件的研发项目开发支出由若干单项不重大的研发项目构成。”

半年报指出：“2024年6月30日，本集团开发支出余额中包含尚在开发中的数据资源约人民币0.85亿元，主要包含为现有数据产品和服务提供支撑的行业数据库和模型等。”

稳诺数据在查看了中国联通的半年报全部内容，具体关于数据资源的内容只有以上这句话，详细的开发支出并没有做进一步的说明，想要了解关于中国联通更多数据入表的内容，我们需要等年报的时候才能窥探全貌。

3、数据要素业务

半年报指出：“数据服务行业领先。上半年收入32亿元，同比增长8.6%。基于大规模数据治理和服务实践，积极发挥数据要素乘数效应，为多省市打造政务大数据平台、经济运行平台；积极参与数据要素市场化改革，发布可信数据资源空间和联数网解决方案，夯实数据基础设施，与多地数交所、大数据公司等单位合作，积极推动公共数据运营模式创新。

数据技术创新方面，积极落实“数据要素X”行动计划，深耕大数据原创技术，持续提升数据治理能力，不断强化数据安全运营。发布人工智能共享数据集，打造数据共享的机制体系；推出“可信数据资源空间”平台，为数据要素流通利用提供可信基础设施。”

智能技术创新方面，积极落实“人工智能+”行动，加快形成技术领先的自主可控能力，推动人工智能与各行各业的融合发展。提升模型能力，迭代元景大模型体系，推动参数量级由千亿向万亿演进；加速模型应用，形成超过35个行业大模型，赋能城市治理、经济运行、信息消费、工业制造等领域取得初步成效。

2024 中国联通合作伙伴大会“人工智��赋能数据要素论坛”分论坛在上海市世博中心成功举办。论坛上隆重举行了中国联通数据要素开放合作计划启动仪式与可信数据资源空间联合运营发布仪式，标志着中国联通在推动数据要素市场化配置、加速数字经济高质量发展方面迈出了坚实的一步，以联通数据生态为核心的合作计划正式开启。

公安部三所、工信部电子五所、湖北省数字产业发展集团、上海数交所、广州数交所、西部数据交易有限公司、山东数据交易有限公司、上海数商协会、腾讯云、上海理工大学、广东数字政府研究院、等政府、企业、科研院校参加中国联通数据要素开放合作计划启动仪式。广州数据交易所、杭州临平大数据经济有限公司、安徽大数据产业发展有限公司及云从科技、亚信科技等共同参加了可信数据资源空间联合运营发布仪式。

半年报关于中国联通在数据要素产业的动作，业务增值，商业模式变现都可以印证联通在数据业务的布局遥遥领先，数据资产入表不过是顺水推舟的动作。

三、 总结

中国联通坚持守正创新，继续加强新型基础设施建设，推进数字技术融合创新，建设行业领先数智能力和产品，以算网创新、数智创新推动产业创新，不断提高管理运营服务水平，着力成为具有全球竞争力的世界一流科技服务企业。

中国联通的数据资产入表，在半年报并没有做过多的笔墨，超过32亿元的数据服务业务收入在行业遥遥领先，这已经是最好的说明。

在数据业务的布局和深耕，数据服务营收持续增长，便是中国联通在数据产业中价值变现的最好体现。

中国联通超过8000万的数据资产列账，不过是在数据要素产业布局的众多成果中顺其自然结出的果实。

数据要素的浪潮到来之时，我们要做的是顺潮流而走，拥抱未知，拥抱困难，站在浪潮之上，勇敢往前走。

据介绍，“数据资产挂钩抵押贷款”是企业将持有的数据资产，通过在西部数据交易中心进行线上抵押登记，以此向金融机构办理融资。此举既可降低银行信贷风险，又实现将贷款利率与企业数据资产价值挂钩。

“当企业数据资产价值提升，贷款利率可随之下降。”西部数据交易中心相关负责人表示，这样的“前高后低”灵活计息方式，不仅平衡了企业偿付压力，也提高了企业盘活数据要素的积极性。“对于数据资源突出的小微企业，在进行融资时均可办理数据资产挂钩抵押贷款。”

接下来，西部数据交易中心将继续深化与金融机构合作，探索更多元化的数据资产金融化路径，并加强与科研机构、高校及行业协会交流合作，共同研究数据资产评估、定价、交易及监管等标准规范，推动全市数据资产市场健康发展。

数据资产入表是数据要素价值化的有效途径，但入表风险成为制约价值化实践的瓶颈，为进一步加速数据资产入表步伐，为企业实施数据资产入表提供全方位保障，经监管部门批准，太平科技保险推出“数据资产入表保险”这一新险种。企业数据资产入表出现入表失败或未实现预期价值时，企业将获得相应理赔，为企业实施数据资产入表装上了“安全阀”和“减震器”。

据悉，“入表+保险”的创新合作模式不仅是对数据要素市场新型服务业态的积极探索，也是对企业数据开展数据价值工作的有效保障，对促进数据要素价值释放、培育发展新质生产力能够起到良好的支撑作用。

随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》、《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策文件的相继出台，数据的资产属性从政策层面得到了认可和表达。当前，企业开始依托数据资产进行信贷融资等金融活动，数据资产在金融信贷领域的应用探索日渐深入，根据公开披露信息整理，数据资产融资模式呈现信息增信融资和质押融资并存的特点，但由于质押融资对数据资产的权属、估值、处置等资产全流程管理和基础设施建设等方面都提出了更高的要求，实际上基于数据资产的融资活动仍以信息增信融资为主，数据资产质押融资仍面临较大的难点和挑战。

信息增信融资与资产质押融资的关系

（一）增信融资的主要方式

广义的增信措施指为了降低债务违约概率或减少违约损失率、提高债务信用等级、增加债务人信用和保障债权人实现债权而采取的各种措施的总称，包括抵押、质押、保证等典型担保方式，还包括第三方提供的债务加入、差额补足、流动性支持等保障债权人债权实现的非典型担保方式[2]及其他增信方式。金融交易初期，由于信息不对称和高信用风险，债权人通常要求债务人提供物质或第三方担保来确保债务的履行，常见的增信措施包括抵押、质押和保证等。

为进一步分散和降低信贷风险，保险增信、互联互保增信及由第三方向债权人提供的债务加入、差额补足、流动性支持等非典型担保措施应运而生，提升了企业融资的可获得性，但目前在信贷场景中并不常见。

随着金融市场的发展和信息科技的进步，信息增信在信贷融资中的价值日益凸显。人行征信中心、12366纳税服务平台、全国信用信息共享平台[3]等平台的落地应用，有效减少信贷参与主体之间的信息不对称，为金融机构提供了更为全面、准确的债务人画像，极大地提升了信贷审批的效率和准确性。

随着大数据等新兴技术在金融领域的应用和数据交易市场的发展，以数据资产为代表的新型增信方式应运而生。2023年11月，数库科技基于上海数据交易所挂牌的“数库产业链图谱”产品，与北京银行上海分行达成一笔2,000万元人民币的授信协议；2024年4月，芯化和云依托上海数据交易所“数易贷”获得上海银行150万元增信融资。

（二）信息增信与资产质押同为广义增信

信息增信融资与资产质押融资均通过信用增益或风险缓释提高债务信用等级、减少违约损失率，保障债权人债权的实现，同属于广义增信融资范畴。

图1 广义增信措施

信息增信融资主要通过使用企业多维度信息，如征信、纳税、工商、经营等方面的信息或数据来增强其信用评估，从而帮助企业获取贷款。这类融资方式通常不要求企业提供抵质押物，不涉及押品占有权的转移，而是依赖于企业的信用记录、经营数据、税务信息等进行评估。在实际应用中，金融机构会参考企业的征信记录、税务报表等，综合判断其还款能力并据此决定是否发放贷款。信息增信融资的核心在于通过更多元的信息来源，降低金融机构与企业之间的信息不对称，提升贷款可获取性和风险可控性，适合轻资产企业或初创企业。

资产质押融资主要是企业将其动产或权利移交金融机构占有，将该动产或权利作为债权的担保，从而帮助企业获取贷款。当企业不履行债务时，金融机构有权依法就该动产或权利卖得价金优先受偿。这类融资方式要求企业提供具体资产作为担保，涉及押品占有权的转移。资产质押融资的核心在于通过资产质押提高企业风险缓释水平，增加贷款还款来源，提升金融机构风险把控力度，更适合重资产企业或融资需求较大的企业。

（三）质押融资比信息增信融资更具优势

信息增信融资和资产质押融资可视为融资手段的不同层次，对金融机构而言，资产质押融资在资产价值、风险缓释、融资额度等方面比信息增信融资更具优势。

资产价值方面。信息增信融资依赖企业征信、经营等信息增加信息透明度，侧重于信用评估和实时监控，不涉及资产价值的实现；而资产质押融资以动产或权利作为担保，侧重于资产的可质押性，质押为资产在信贷融资模式下更为可靠的价值实现路径。

风险缓释方面。信息增信融资依靠多维度信息来降低信息不对称带来的信贷风险，侧重于对企业自身偿债能力及信用状况的信息增益，属于对第一还款来源的信用补充；而资产质押融资通过实实在在的资产质押来规避风险，侧重于风险缓释效能的提升，属于第二还款来源，一旦企业无法偿还贷款，金融机构可通过处置这些资产来弥补损失，风险控制更为直观和明确。

授信额度方面。信息增信融资通常适用于中小微企业，尤其是没有足够资产但信用记录良好的企业，一般为信用类贷款，贷款额度上限相对较小；而资产质押融资由于提供了资产作为担保，金融机构通常愿意提供更高的授信额度和更低的贷款利率，特别是当信息增信不足以支撑大规模融资需求时，资产质押成为更有力的保障措施。

虽然资产质押融资在上述三个方面比信息增信融资更具优势，但与此同时，资产质押融资比信息增信融资在实施难度方面更具挑战。信息增信融资模式下，金融机构关注企业整体信用状况，将企业征信、税务等信息嵌入到信贷尽调与授信审批等现行流程，不涉及押品认定、管理、处置等环节，实施难度相对较小；而资产质押融资模式下，金融机构则需确定质物的权属、价值和变现能力等，涉及尽调、登记、估值、押品托管、处置等众多流程环节，实施难度相对较大。

总体来看，资产质押融资比信息增信融资更具优势，是资产交易市场发展到一定程度的标志。在选择融资方式时，企业应综合考虑自身资产结构、信用状况以及融资需求，以达到最优的融资效果和风险管理水平。

数据资产质押融资面临的挑战

数据资产质押融资作为一种创新增信方式应用于实践，指企业将数据资产及其收益权进行质押，以此作为信贷融资的风险缓释措施进而获取融资的一种模式，在数据资产合规确权、价值评估、质押登记、安全托管及处置变现等方面均存在挑战。

（一）数据资产确权

资产信息增信融资通过信用增强措施来降低债权人风险，对资产权属的要求相对较低，而资产质押融资则需确保资产权属的唯一性和排他性，此为质押的前提。对于数据资产来说，确权面临着数据本身的易复制性、多主体参与性等特性带来的困难，缺乏具体的政策文件和法律法规来明确界定什么样的数据权属可以被质押，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权仍需要从政策和法律层面进一步细化落实。

（二）数据资产登记

资产信息增信融资不涉及资产质押，无需质押登记，而资产质押融资的前提是质押登记。对于数据资产而言，目前国内尚未明确数据资产质押登记的法定机构，各地零星开展的质押登记的场所相互并不流通，市场上暂无统一的数据质押登记管理办法和管理体系，仍存在着数据资产质押登记概念不清晰、登记制度和服务体系缺失、登记参与者驱动力缺失等问题。

（三）数据资产估值

资产信息增信融资主要关注企业信用状况，不依赖于特定资产价值。资产质押融资需对质物进行准确估值，其价值直接关系到融资额度及资产处置回收金额，尽管金融资产、房地产、机器设备等押品市场上已具备成熟的估值方法和技术，但对于数据资产而言，数据价值依赖具体的应用场景，不同场景下资产价值可能存在差异，估值方法尚不成熟，现行的数据资产评估方法以成本法、收益法为主，不能完全体现数据资产的市场价值和公允价值，“评估难”为数据资产成为有效押品的制约。

（四）数据资产托管

资产信息增信融资通常不需要特定资产作为担保，因此不存在资产隔离的问题，而资产质押融资要求转移资产所有权/收益权至债权人，能否有效隔离资产直接影响到债权人对质物的管控能力。数据资产质押融资风险管理的关键在于对质物的托管，资产隔离托管可防止数据资产在债权人不知情的情况下被重复质押、二次流转或处置，也可防止质押过程中可能面临的数据泄露、滥用等安全风险。数据资产托管需要建立安全可信的数据基础设施，从技术层面上保证数据资产的动态监测和全流程可追溯，同时需要完善的规则制度保障数据资产托管的合规和安全，数据资产的安全托管对相关机构在管理制度、基础设施等层面提出了更高的要求。

（五）数据资产处置

传统不动产抵押贷款中，银行会关注抵押物处置的可能性及处置金额。由于数据资产价值会随时间波动且幅度较大，变现过程中，质物贬值风险和违约风险较高，且市场条件、法律限制以及数据资产特性都会影响到资产的快速变现能力。数据资产的处置问题本质上仍和数据确权、价值稳定性等数据要素领域基础问题高度相关，同时需要立法机构的法律支撑，可以说，数据资产确权难、价值评估难、处置流程机制不健全导致了数据资产处置难。

数据资产质押融资实现路径

（一）“一项规范，五项指引”夯实制度基础

根据《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据基础制度建设是满足数据要素市场发展需要、推动数据资源有效开发利用的前提。“规范管理，制度先行”，开展数据资产质押融资业务需尽快设立统一的数据资产权属认证办法、价值评估体系、统一登记制度及资产交易规则等，以提高管理规范性与交易安全性。

作为上海“五篇大文章”数字金融协同推进机制牵头机构之一，上海数据交易所在全国率先开启数据资产交易市场，创新性地制定了“一项规范，五项指引”，包括《上海数据交易所数据资产交易服务管理规范（试行）》、《上海数据交易所企业数据资产质押融资指引（试行）》、《上海数据交易所公共数据资产质押融资指引（试行）》、《上海数据交易所数据资产数商管理指引（试行）》、《上海数据交易所数据资产价值评估指引（试行）》和《上海数据交易所数据资产处置指引（试行）》等，完善制度规范体系，为数据资产质押融资提供具体的操作指引和坚实的制度基础。

（二）打造“五大功能”应对“五大挑战”

二十届三中全会明确提出要“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度”，数据要素领域的政策制度将迎来跨越式发展，在产业实践层面，上海数据交易所依托数据资产交易市场，构建了数据资产交易制度体系，同时打造登记、估值、交易、披露、处置五项核心功能，可以有效应对数据资产质押融资面临的五大挑战。

针对数据资产质押融资确权和登记的挑战，政策层面上，二十届三中全会明确部署要加快建立数据产权归属认定，国家数据局正在出台数据产权相关的制度文件，三权分置的产权制度框架将会进一步落实，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权将会进一步细化，数据资产质押融资面临的权属难题将会从制度层面上得到破题，产业层面上，数据资产交易市场建设可靠登记平台，依托数商提供合规确权服务，为数据资产提供全周期的登记服务，区分数据生产方与交易方，确保数据资产的合规安全和可追溯，提供数据资产登记、质押登记与转让登记等服务。

针对数据资产质押融资估值的挑战，政策层面上，二十届三中全会明确指出要健全数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，强调了市场机制的重要作用，产业层面上，数据资产交易市场提供促进交易和公允估值服务，提供多种市场机制促进数据资产交易，探索拍卖、即时撮合和远期撮合等多种交易方式。充分体现市场作为资产配置的决定性作用，确保上市主体的基本权益，确保交易的高效性和公平性。构建具有市场公允性的数据资产价值评估体系，以市场法为牵引，建立适用数据资产交易市场的评估模型，提供数据资产上市指导与估值服务，根据同类资产交易信息反馈加速数据资产公允价值的形成。

针对数据资产质押融资托管和处置的挑战，政策层面上，二十届三中全会明确要求要建设和运营国家数据基础设施，加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，数据基础设施的建设可以为数据资产托管提供设施保障，数据产权、权益分配和利益保护制度可以为数据资产处置提供制度基础。产业层面上，数据资产交易市场提供动态披露和合规处置功能，建立制度治理与技术治理相结合的数据资产披露制度。以先进的技术手段提供及时、可信的信息披露能力，以成熟的制度法规保障公平、严肃的信息披露机制，动态披露数据资产基本情况、交易状况、履约情况、托管情况以及数据产品交易情况等信息。交易场所作为枢纽型平台辅助金融机构对数据资产进行价值变现和价值提升，联合数商提供数据资产托管与数据资产处置服务，加快形成数据资产处置市场建设，提高处置工作的公允性与合规性，加强交易过程的监控和审核，严控操纵市场和交易欺诈。

（三）“四方协同”构建数字经济高质量发展新生态

数据资产通过实质性质押的方式进行融资，一方面标志着数据产权问题进一步明晰，一方面标志着数据资产价值体系趋于稳定，更重要的是，由于金融市场对于质押融资的要求更高，数据资产质押融资标志着数据要素市场和金融市场的联动迈向了新的层次，数字金融的发展生成了新的范式，数字经济高质量发展获得了新质动力。

图2 数据资产交易市场生态图

数据资产交易市场为数据资产质押融资提供了制度基础和核心功能保障，通过数据资产交易市场进行数据资产质押融资，可以通过交易方、平台方、服务方和监管方四方协同，构建数字经济高质量发展新生态。融资方是具有融资需求的数据要素型企业，以其企业数据资产或城市级数据资产为主体，通过数据资产交易平台获得金融机构授信贷款，服务方是经过上海数据交易所数商资格认定的专业服务机构，依托数据资产交易平台开展数据资产合规服务、路演服务、托管服务等第三方服务，平台方是数据资产交易市场，以DCB（Data Capital Bridge）为基础构架，促进数据资产交易。所有交易信息全部动态披露，监管机构依托数据资产交易市场可以实现数据资产交易全流程监管。

以首笔在数据资产交易市场挂牌的德清城市综合数据资产为例，融资方依托数据资产经营管理公司形成城市综合数据资产在平台方数据资产交易市场挂牌登记，通过信贷融资获得金融机构资金支持，服务方在过程中提供了咨询、合规等服务，后续融资资金将全额用于当地数字化产业发展相关领域和项目。此次探索实践中，交易方、服务方、融资方、平台方四方主体实现了系统性联合创新，构建了��字经济高质量发展新生态，以城市为核心探索“数据资产授权运营-数据资产交易市场挂牌交易-产融结合促进城市数字化建设-繁荣城市数字经济生态”的数字产业发展新路径，数据资产交易市场搭建起联通数字产业各方的新桥梁，实现了通过数据资产交易反哺城市数字化建设的正向循环，有效推动了数字经济的高质量发展。

文 | 上海数据交易所 吕正英

普华永道 王建平

建设银行上海分行 林晓雯

上海交通大学 冯芸

更具体一点儿来看，财政部在去年发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），这被视为数据资产正式“入表”。今年上半年已有多家上市公司将数据资产纳入资产负债表，以此提升企业竞争力，进而基于数据要素发展新质生产力。当数据资产已经入表、确权、评估、计量之后，自然而然的一个问题：数据资产应该怎么征税？

当然，在讨论怎么征税之前，首先要解决一个问题：数据资产应不应该征税？

数据资产是否应该征税？

据中国信通院数据，包括数字产业化、产业数字化在内的大口径的数字经济占GDP的比重已超过40%，数字经济核心产业增加值占GDP的比重已达到10%左右，数字经济作为新质生产力的重要业态，已成为经济发展的重要引擎。这意味着数字经济本身已成为GDP，即税基的重要组成，其税制设计不能缺席；另一方面作为新兴业态和增长动力，应该在发展初期给予轻税鼓励。

兼顾效率与公平是税收的重要原则。从课税公平的角度来看，数据已成为继劳动、资本、土地、技术之后的第五大生产要素，深度参与资源配置创造经济价值，在其他生产要素都有明确税制的情况下，数据要素没有道理不征税。

针对劳动课税的有工资薪金、劳务报酬、稿酬和特许权使用费等综合所得的个人所得税；针对资本课税的有企业所得税，以及利息股息红利、财产转让等个人所得税；针对土地课税的就更多了，占用耕地不干农活儿有耕地占用税，持有城镇土地有城镇土地使用税，转让土地有土地增值税，承受土地有契税；技术作为一种无形资产，转让技术有增值税和企业所得税，但作为需要鼓励的对象，技术转让所得有税收优惠。

从这个意义上讲，数据作为一种符合新质生产力的新生产要素，可以像技术一样给予轻税鼓励，税制可以轻但不能缺。

从社会公平来看，数字经济的发展很可能会扩大贫富差距。数据只有集聚才有价值，数据资产会天然地向少数人集中，在创造价值的同时也就恶化了收入分配格局。因此，有必要对数据资产课税，以弱化其对收入分配的负面影响，增进社会公平。

因此，不管基于效率——发展新质生产力，还是基于公平——课税公平和社会公平，数据资产都应该征税，尤其在当前财力趋紧、亟需开拓财源的背景下，数据资产的财政作用更加凸显。

数据资产应该怎么征税？

明确了数据资产应该征税且应该给予轻税鼓励之后，数据资产的税制设计就有了基本方向。此前有专家建议专门开征“数据资产税”或“数据资源税”，既无必要又不可行，开征一个新税种的改革成本太高，我们要控制自己开征新税种的冲动，尽可能在现行制度框架下解决新问题。

简单来说，在哪儿赚钱就应该在哪儿征税，要公平。主要就是两个环节：一是流转环节的增值税，二是所得环节的企业所得税和个人所得税。事实上，《暂行规定》中已有涉税的相关规定，包括收入确认和成本计量等，为计税奠定基础。

以增值税和企业所得税为例稍作分析。数据资产的增值税制度主要涉及三个问题：

一是在现行制度下有明确规定的数据资产业务，可直接适用现行税制。比如，对数据的收集、处理、加工、存储、运输、检索利用，这就属于信息系统增值服务，按信息技术服务税目征6%的增值税。对于使用固网、移动网、卫星、互联网、有线电视网络传输数据，按增值电信服务征6%的增值税。具有软件形态的数据、随同软件销售的数据，可以按销售软件征13%的增值税，销售自行开发生产的软件产品增值税实际税负超过3%的部分可享受即征即退优惠。

二是对于真正的新问题，比如授权使用数据资产，或直接销售数据资产，即转让数据资产的使用权或所有权，需进一步明确。《暂行规定》将数据资产界定为无形资产或存货，事实上“存货”这个概念可能并不太适合数据资产，因为存货是持有待售卖掉就没了的东西，而数据资产卖掉之后还在你的电脑或硬盘里，除非对方“不讲武德用的是剪切”。所以，数据资产在税收上应该作为一种特殊的无形资产来对待，参照转让无形资产的所有权或使用权，征6%的增值税。

三是进项抵扣，为开发数据资产而购入机器设备等负担的进项税额，以及外购数据资产负担的进项税额均可抵扣。按照目前增值税立法和改革的方向，与应税交易有关的进项税额都可以抵扣，包括目前抵扣有限制的贷款服务、餐饮服务、居民日常服务和娱乐服务，未来都有机会纳入进项抵扣，因此，数据资产的进项税额自然可以抵扣。另一方面，购入数据资产如果用于简易计税、免税项目、集体福利和个人消费，进项抵扣会受到限制，但无形资产抵扣权较强，只要兼用于“简免福人”即可抵扣，尤其是“其他权益性无形资产”无论兼用或专用于“简免福人”均可抵扣，所以关键在于对数据资产的定性，如可定性为“其他权益性无形资产”的一种，进行税额可充分抵扣。

数据资产的企业所得税主要涉及四个问题：

一是我国企业所得税是综合征收制，数据资产的定性是无形资产还是商品或服务不重要，税率是统一的25%。

二是数据资产作为无形资产摊销的问题。无形资产摊销的最低年限是10年，但企业数据资产的使用寿命具有非常大的不确定性，大多数数据资产根本“活”不了这么久，所以最低10年的摊销期并不适合数据资产，可参照现行优惠加速摊销，将年限缩短为最低2年。与此同时，很多数据资产会进行再开发，随着时间推移也会出现增值的情况，使用寿命随之延长，由此给摊销带来新的挑战。

三是数据资产可能会迅速贬值，如何向税务机关确认报废损失。因国家政策变动、行业发展变化等，可能会导致原来价值连城的数据资产一夜之间一文不值，这种迅速贬值应该在税前扣除得到体现，但报废损失的举证会成为征管上的难点。

四是采购数据资产投入研发活动或用于研发新的数据资产，是否可享受研发费用加计扣除的税收优惠。新质生产力的本质特点就是鼓励创新，研发费用加计扣除是发展新质生产力的核心政策，所以，代表新质生产力的数据资产原则上当然可以享受这一优惠，可加��扣除的研发费用第四类就是无形资产摊销，即用于研发活动的软件、专利权、非专利技术（包括许可证、专有技术、设计和计算方法等）的摊销费用。

但是，享受这一优惠的关键是用于符合条件的研发创新活动，且采购渠道合理合法。事实上，上海市发布的《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023—2025年）》明确提到，支持各类主体通过上海数据交易所采购数据产品，符合条件的可按照规定享受研发费用税收加计扣除政策。这是鼓励大家“进场交易”，在数交所采购数据资产就有更大的机会享受加计扣除的优惠。

显然，数据资产的税制设计虽有一些尚待进一步明确的问题，但整体上可以在现行税制下以较低的改革成本得到解决。而基于轻税鼓励导向的规范的税制设计将有助于数字经济行业在公平竞争的环境下持续壮大，发展新质生产力。

（作者葛玉御为上海国家会计学院副教授、应用经济系主任）

数据资产是经济社会数字化转型进程中衍生的新兴资产类型，也是支撑数字中国建设的重要战略资源。2023年以来，财政部陆续发布加强数据资产管理、企业数据资源会计处理暂行规定等相关政策，为数据资产入表提供了政策基础。

大数据公司承担北京金融公共数据的授权运营工作，务实推动公共数据产品的开放开发。2024年以来，大数据公司积极参与全市数据要素市场变革，稳步推进数据资产化工作，陆续完成部分数据资产入表、入表数据资产在北京国际大数据交易所登记等数据融资准备工作。

针对大数据公司的数据融资需求，工行北京分行在市财政局指导下，细致分析入表数据资产的基本情况和应用场景，谨慎评估其市场价值，重点防范数据资产违规使用风险，最终成功为大数据公司提供了200万元授信融资，标志着该行在数据资产化领域的探索和实践，取得了新的实质性进展。

据了解，本次实现融资的数据资产为“铭鉴数智企业画像数据集”，该数据集是大数据公司立足多维原始数据，通过建模分析形成的“多维企业标签库”。工行北京分行作为大数据有限公司合作伙伴，在数据安全合规框架下，将这类企业数据标签成功应用于普惠金融、科技金融等金融服务领域，有效助力中小企业、专精特新企业获得更多高质量金融支持。随着本次数据资产贷款业务落地，工行北京分行和大数据公司在“数据要素×金融服务”方面，初步打造形成了“数据资源-数据产品-数据资产入表-数据资产登记-数据资产评估与质押融资”的全生态链闭环合作模式，务实推进了数据资产化进程，充分发挥了数据要素的乘数效应。

下一步，工行北京分行将联合更多数字经济领域合作伙伴，充分发挥数据要素放大、叠加、倍增作用，积极助力北京全球数字经济标杆城市建设，以优质高效金融服务为北京高质量发展贡献更大力量。

在半年报中，中国移动将数据资源以7000万元的金额计入财务报表，入账内容涵盖了无形资产和开发支出，其中，无形资产的账面余额为2900万元，而开发支出新增了4100万元。此外，值得关注的是，集团还披露了约1.21亿元与数据资源相关的费用化研发支出。

在半年报的重要会计政策和会计估计部分，中国移动明确将数据资源纳入无形资产类别。数据资源与土地使用权、软件、著作权和电信服务频谱等其他无形资产一样，按照成本进行计量，这意味着其价值被视为企业资产的一部分，并通过规范的财务处理方式反映在财务报表中。数据资源的预计使用寿命为2至5年，这一期限决定了企业摊销数据资源的时间表，即在此期间内逐步分摊数据资源价值，从而减少其账面价值。

除财务处理之外，中国移动在数据资源的实际应用和市场化方面也进行了战略性布局，进一步拓展数据资源的商业化价值。依托梧桐大数据平台，中国移动沉淀数据资源超过2000PB，数据治理水平达到国内最高等级（DCMM五级），数据年调用量达千亿次，在数据治理、应急管理、智慧文旅等多个行业被广泛应用。在广州数据交易所平台，中国移动共上架179个数据资产，其中，数据产品达到了162个，占总数据资产的89%，数据能力类资产共15个，占比8%。相比之下，数据服务类资产的数量最为稀少，仅占总数的3%。武汉大学经济学博士吴女士指出，随着数据要素的逐渐成熟，数据资源的市场化和资产化进程将进一步加快，数据资产入表可能为企业带来新的盈利模式和增长点。

截至2024年6月，中国移动实现营业收入5467.44亿元，同比增加3.0%。其中，主营业务收入为4635.89亿元，同比上升2.5%，“第二曲线”数字化转型收入达到人民币1471亿元，同比增长11.0%，占主营业务收入比重达到31.7%，较上年同期提升2.4个百分点。归母净利润达到802.01亿元，同比增长5.3%，公司在核心运营方面的持续盈利能力稳步提升。

吴女士表示，中国移动的数据资产入表不仅证明了数据资产入表的可行性和重要性，也推动了行业对数据资产价值的重视，预计将有更多企业效仿这一做法，推动行业整体向数字化、智能化方向发展。

恒丰银行14个项目具备入表条件

8月8日，恒丰银行以典型数据产品为切入口，打通数据资产入表全流程，在同业内率先实现数据资产入表，对推动数据资源向数据资产化进阶具有里程碑意义。

财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起正式施行，为数据资产入表的会计处理提供了明确指导。为审慎论证和稳妥推进数据资产入表工作，恒丰银行围绕数据资产判定条件展开论证，对全行282个开发项目进行系统梳理，筛选出14个潜在入表项目，前后推进60余次深度调研，最终确定与应用场景密切相关的个人信贷类产品风控模型为典型案例，并经过外部审计机构的评审认可，确保了入表数据资产的合规性和严谨性。

依托此次试点，恒丰银行构建了数据资产入表“识别判定—盘点治理—合规确权—收益论证—成本计量—列报披露”全流程，形成了一套可复制推广的入表解决方案，为同业数据资产入表打造了“恒丰样板”，将助力价值导向的数据有效治理、数据价值深度挖掘、数据资源高效配置。

近年来，恒丰银行积极参与数据要素市场建设，前瞻性地开启了数据资产价值评估研究工作。联合工商银行、中国银行、蚂蚁科技等11家单位，牵头撰写北京金融科技产业联盟课题《金融数据资产估值与交易研究》，创新提出“订单法”的估值模式，并在长三角金融科技节发布课题成果。参与上海金融监管局、上海数据交易所“数据资产信贷风险管理”专班课题，相关研究成果得到充分肯定。实践畅通了“押品识别、登记认证、价值评估、质押放贷”数据资产融资路径，创新落地多笔数据资产贷款业务，助力企业解决融资难题。

未来，恒丰银行将深入学习贯彻党的二十届三中全会精神，主动融入数字经济发展大势，持续推进数据资产化的创新探索，加快数据产品与服务创新，做好“数字金融”大文章，助力培育壮大经济发展新动能。

深圳航天信息作为深圳国资企业的代表，此次数据资产入表的成功实践，得益于深圳先进的技术创新环境和丰富的创新资源。深数所和数聚乘为深圳航天信息提供了全方位的数据资产服务，包括数据资产的盘点、识别、评估以及定制化数据治理架构等，实现了数据资产的系统化、标准化入表，使数据价值得以量化和可视化。

此项目有三大亮点：一是深圳航天信息以数据资产入表为牵引，通过数据治理，结合数据资产管理平台的构建和数据应用服务的落地，搭建起科学合理的组织架构体系，完善了数据治理流程制度与规范，建立起数字化协同机制，大幅提升了数据生产力，增强了数据运营与应用能力，有力推动了自身的数字化转型。

二是作为以信息安全为核心技术的国有企业，深圳航天信息此次数据资产入表，将数字技术转化为新的利润增长点，抓住“数据要素×”的市场红利，打造先发优势护城河，树立了行业标杆。

三是深圳航天信息还成功孵化了一系列可上市的数据商品，拓展交易渠道，实现了数据资产的变现，并通过深挖场景标签和精细化运营管理，达成了降本增效的目标。

通过此次数据资产入表实践，深圳航天信息将能够更准确地评估和利用数据资产，支持业务扩展和国有资产保值增值，同时提升管理效率，促进公司做大做强。此次合作也凸显了数聚乘作为数据资产化服务机构在数据资产盘点、评估、管理和入表服务等方面的行业实力。同时，深数所在数据资产化方面的探索和经验也得到了进一步的推广和应用。

随着A股上市公司2024年一季度财报披露，首批数据资产入表上市公司成绩单也一一揭晓。根据《中国企业数据资产入表情况跟踪报告（2024年第一季度）》统计，有18家上市公司在2024年一季度财报中披露了数据资源，共涉及金额1.03亿元。另外，有22家城投公司和28家类城投国企也披露��数据资产入表情况。数据资产入表会给企业带来哪些积极影响，在各个企业加快数据资产入表步伐的同时，又有哪些暗藏的风险需要提前防范？

不久前，山东的德州财金集团“玻璃温室番茄生产数据集”数据资产完成入表工作，成为德州数据资产入表的第一单，这也是全国农业领域数据资产入表的首例。山东高速集团也完成首批数据资产入账入表工作，入账价值达351万元，评估价值逾7200万元。

近日，山东高速集团还与八家金融机构签订山东省属企业总部首个数字产品交易协议，与山东产权交易集团签订数据资产价值合作协议，在激活提升数据资产价值化方面又迈出了关键一步。可以说，积极开展数据资产入表不仅呼应了国家政策方针，同时也有助于企业优化资源配置、提升运营效率，进一步增强市场竞争力。

首先，通过将数据计入无形资产或“存货”科目，有助于优化企业的资产负债表结构，改善资产负债率，增强财务稳健性。不仅提升了企业的财务健康状况，还为企业在资本市场上增色，吸引更多投资者的关注。

其次，在数据入表过程中，企业通过细致分类和深入剖析数据资产，形成对自身数据资源的全面认知，有助于企业优化资源配置和提升运营效率，为挖掘数据价值和创新应用提供有力支撑。

此外，数据资产的披露使得潜在合作伙伴能够更清晰地了解企业的数据资源和能力，从而促成更多的合作机会，同时，吸引更多企业积极参与数据要素市场，推动数据要素市场的发展和成熟，进一步提升整体市场的活力和创新能力。

不过，随着越来越多的企业披露数据资源入表相关信息，在数据资产入表的热潮中，我们也需警惕暗藏在其中的风险。

首先，警惕数据资产的“交易”风险。当前，在披露数据资产入表的上市公司企业中，有多家企业将数据资产计入“存货”科目以待出售。然而，不同于常规的商品或物理资产，数据资产通常需要在特定的技术环境下进行处理和使用，不同企业的数据需求和技术标准各异，这使得数据资产的交易难以实现标准化和规模化。尽管目前各地数据交易所数量在增加，但其总体交易量仍然很低，数据交易市场尚未完全成熟，市场机制和基础设施仍需进一步完善。对于将数据计入“存货”科目，并希望通过出售数据资产或借助数据资产进行重组的企业来说，可能导致其无法在预期时间内完成交易，增加其财务风险和运营压力。

其次，警惕上市公司的“操纵”风险。在数据资产入表及其带来的潜在经济效益被高度关注的背景下，一些上市公司或平台公司可能通过过度宣传或发布不实信息来吸引投资者关注和资金流入，不仅违反了市场公正交易的基本原则，还可能导致投资者遭受巨大损失。例如，在一季度财报中首次披露数据资产入表的上市公司有25家，涉及总金额约15.34亿元，但此后其中7家发布更正公告，删减或调整了“数据资源”相关数据，涉及总金额约14.31亿元。尽管公司称是信息填列有误，但数据入表后又撤回的操作也引发了市场和投资者对其真实动机的质疑。

再次，警惕数据资产的估值“泡沫”风险。由于数据资产的价值难以准确量化，企业在完成数据入表后，可能会高估数据资产的潜在价值，尤其在借助数据资产进一步开展融资活动时高估现象尤为突出。在没有充分的市场验证下，过高估计数据资产的潜在价值，不仅会形成数据资产的“泡沫”，还可能对企业的财务稳定性和市场信任度产生一定负面影响。例如，一些地方城投公司，在财政收入紧张和土地出让金下滑的双重压力下，希望通过数据资产入表来优化财务结构并拓宽融资渠道，进而缓解资金压力。这种做法看似短期内缓解了财务压力，却未能实质性解决企业的资金问题。一旦市场环境发生变化，企业将面临严重的财务危机。同时，一旦泡沫破灭，会导致市场信任度下降和投资者信心受挫，市场和企业对数据资产和相关技术的投资热情可能减弱，将影响数据要素市场的进一步发展和创新。

笔者以为，认识到数据资产入表暗藏的上述风险并加以防范，还需要企业、市场和政府多方共同努力。

首先，企业需承担起主体责任，建立健全的内部控制和风险管理体系。一方面，数据质量作为价值保证的前提，需要对数据的来源、存储和使用进行严格管理，确保数据的安全和准确性，进而保证数据资产质量。此外，企业应开展全面的风险评估，定期检查数据资产的价值，并根据市场条件进行适时调整。为了提高透明度和信任度，企业可以主动公开数据资产的评估方法和财务影响，通过清晰的信息披露减少市场不确定性。

其次，市场机构和行业协会应发挥桥梁和纽带作用，为企业数据入表提供支持服务。通过制定统一的行业标准和规范，帮助企业采用一致的数据资产评估和报告方法。此外，市场机构可以提供专业的培训和支持，帮助企业提升数据管理的专业能力和风险防范意识。市场还应鼓励透明的数据交易和公平竞争，防止市场操纵和不正当竞争行为，保护投资者和消费者的权益。

再次，政府部门应当进一步完善规制，引导建立一个健康有序的数据资产市场环境。具体来说，进一步制定明确的数据保护法规，规范数据资产的会计处理和税务问题，以及确保数据交易的透明和公正。同时，相关部门还应加强监管力度，对数据资产入表的企业进行监督检查，及时发现和纠正不规范的行为。

作者：徐 涛 ，单位：同济大学经济与管理学院

在当今数字经济时代，数据已然成为企业最宝贵的资产之一。连信科技自主研发“连信大脑”，以“洞见人和大模型”为核心，对人进行全面深度分析，提前研判社会风险隐患、情绪事件、内在诉求，个体发展动机，并提供精准、因人而异的个性化针对性的决策服务，同时根据各业务场景落地应用，在社会治理、心身健康、个体发展、产业互联等领域具备广阔的应用前景，广泛适用于政务服务、数字心理服务、商业营销、客户服务等新商业模式的融合创新应用。

按照《数据资产评估指导意见》的要求，坤元接受委托，准确识别和评估企业拥有的数据资源。在工作中，坤元业务团队充分分析连信科技业务特点，对“洞见人和大模型”数据组合开展了仔细梳理和盘点，对其作用和价值深入研究，从数据结构、业务属性等多维度选择拟定合适的评估方法，对数据资产进行合理估值，建立了全面而清晰的数据资产价值体系，客观评价了连信科技拥有的数据资产价值，助力其融资需求的实现。

本次“洞见人和大模型”数据资产价值评估项目，对连信进一步提升公司核心技术竞争力、改善财务报表具有重要意义。通过开展数据资产价值评估，也加速了连信的数据资本化进程，将有效提高企业信用评级、拓宽融资渠道、增强融资能力。

下一步，连信将依托此次“洞见人和大模型”数据资产评估，盘活数据资源，释放数据要素价值，增厚企业资产。并持续输出自身能力，联动相关行业上下游生态链，共创“大模型智能体+各领域”场景应用，为促进新质生产力发展发挥人工智能的作用。

国家信息中心原党委书记、常务副主任、全球数据资产理事会名誉主席杜平在2024全球数据资产大会上发言称，当前数据资产的价值化和管理至少面临三大主要难题，亟待突破。

一是数据资产入表还存在会计核算合规性以及一些制度性障碍；二是数据资产商品价值的实现缺乏完善配套的市场交易制度及规则；三是数据资产的统筹管理体系，如何实现既放得开又管得好的目标。

在这个数据驱动未来的时代，数据资产价值日益凸显，全球数据资产理事会作为行业内领先的生态建设者，首次推出《数据资产政策宝典》、《数据资产生态运营图谱》、《数据资产运营年度报告》、《数据投行手册》等多项重磅知识成果，由DAC理事会副理事长单位毕马威中国合伙人陈立节在会上进行发布。

为进一步践行数字中国建设，探索数据资产化的创新落地路径，依托全球数据资产大会、理事会、综合服务平台三位一体的新生态格局，数据资产运营公共实训中心、全球数据资产评估与审计研究中心于会上正式揭牌，并成立全球数据合规50人论坛。后续理事会将倾力打造各中心，挖掘、管理、利用数据资产，提升知识传播速度，促进行业交流，培养具有前瞻性思维和实践能力的数据资产专业人才，持续输出数据资产前沿研究成果。

2024全球数据资产大会的成功举办，不仅展示了数据资产作为新时代关键生产要素的重要地位，也彰显了数字化转型对经济社会发展的深远影响。

近日，由沈阳汽车城开发建设集团有限公司作为登记主体的两笔数据资产——“大东区L3级别自动驾驶车路协同系统数据集”和“大东区智慧公交车路协同系统数据集”，在沈阳市数据资产登记中心完成登记，并于7月30日获得了数据资产登记证书。成为沈阳市数据资产登记中心首例登记业务，也是辽宁省内首例数据资产登记业务，打通了企业数据“资源化—资产化—资本化”的关键环节，为全省深入开展数据资产运营提供了有益探索，发挥了示范引领作用。

随着数字化深度融合于各个领域，数据在生产要素中逐渐占据重要地位。推动数据资产登记，是推动数据资源转化新质生产力、深入实施数据要素市场化的重大突破。

此次登记不仅是沈阳市数据资产登记中心的首例登记业务，也是辽宁省内的首例数据资产登记业务，具有重要的示范意义。

推动数据要素市场：它进一步推动了数据要素市场的规范化发展，提升了数据资产登记、评估、交易等环节的效率和透明度。

企业数据资产化：打通了企业数据“资源化—资产化—资本化”的关键环节，为辽宁省深入开展数据资产运营提供了有益探索。

技术创新与应用：自动驾驶和智慧公交等前沿技术的数据支持，将促进这些技术在辽宁省的落地和应用，推动交通行业的智能化转型。

随着数据资产登记工作的不断推进，预计将有更多企业和机构加入到数据资产化的行列中来。同时，数据资产登记、评估、交易等环节的规范化和标准化也将逐步完善，为数据要素市场的健康发展提供有力保障。此外，数据资产化还将促进技术创新和产业升级，为辽宁省乃至全国的经济发展注入新的动力。

凌云现场为南昌农发集团搭建的“农产品B2B交易系统数据集”和“市政优选新零售系统数据集”颁发《数据资源持有权登记证书》，为南昌市政公用资产管理集团有限公司开发的“智慧停车管理系统标准数据库数据集”颁发《数据加工使用权登记证书》，见证全国首例经公证登记确权的全资国企农业数据、智慧停车数据面世。

凌云表示，党的二十届三中全会明确“数字经济和数据要素”的改革新要求，提出要建立数据产权归属认定制度，促进数据要素开发利用。省司法厅充分发挥法律服务和法治保障职能作用,积极推动数据资源公证登记确权创新实践，打造了以公证登记确权为核心的数据要素市场建设“江西模式”。此次南昌农发集团和南昌市政公用资产管理集团有限公司与省司法厅直属赣江公证处通力合作，对智慧停车、农产品B2B交易、市政优选新零售等3项系统数据资产进行公证确权，这是全国首例农业数据资产的公证确权，也是省内首单全资国企的数据确权案例，意义重大。

凌云指出，赣江公证处于2023年8月上线运行“江西省数据资源登记平台”，已开展全国首单数据资源公证登记业务，推动全国首例依托全链路合规公证模式的数据资源入表，落地江西首笔全链路公证模式数据资产质押融资，50余家国内省内大型企业积极对接开展数据资源登记确权，为数据资产合规管理提供了“公证服务链”、筑牢了“法治防火墙”。

凌云表示，下一步，省司法厅将继续指导赣江公证处先行先试，积极搭建数据资源登记确权、合规审查、入表评估、质押融资全领域的法律服务体系，为全省数字经济高质量发展提供优质高效的法律服务。

什么是数据资产公证确权？江西凌科安时律师事务所联合创始人余斐蓉介绍，数据资产公证确权有实质性审核、公证员全程参与和数据全程上链三个特点。公证确权采取实质性审核，即在公证员全程参与下，对于拟登记企业的数据存储、使用和来源等数字资源进行实质性审查登记。此外，公证确权还会上链，形成可验证的哈希，以确保安全，实现随时校验。

“企业数据资产入表，可以释放数据资产价值，激发市场主体的资产潜力。”上饶银行股份有限公司党委副书记、行长胡军太认为，司法公证是银行防控风险的一个关键点。之所以敢于贷款，看重的正是通过公证确权后，能够把控数据资产的合法性、价值的真实性以及未来流转的可控性。

据介绍，作为江西省唯一省级公证机构，江西省司法厅直属赣江公证处创新打造“江西省数据资源登记平台”，在全国开创数据资源公证登记确权制度，推动全国首例依托全链路合规公证模式的数据资源入表，落地江西首笔全链路公证模式数据资产质押融资，推动形成了以数据资源公证登记确权为核心的数据要素市场建设模式。

江西省司法厅党组成员、副厅长凌云介绍，经过一年多时间的探索，以公证登记确权为核心的数据要素市场建设“江西模式”已然初步建立，并稳步推动实现了数据资源化、资产化和资本化，逐步构建起从数据资源登记确权到数据资产评估、入表和融资的市场闭环。

共青城市委书记卢治轩表示，作为江西省首批数字经济集聚区，共青城将以此为契机，持续聚焦“数据要素×金融服务”，推进数据资源汇聚、数据要素合规流通、数据要素生态培育等方面的改革创新，努力贯通数据要素开发—登记—评估—交易全链条，让沉睡的数据“活”起来。

发布会现场，首义科创投集团宣布由旗下子公司首义数产公司开发的全国首例面向房屋管理业务的创新型产品——“首义智慧房管洞察分析”数据产品成功上架“湖北省数据流通交易平台”。

该数据产品已取得湖北数据集团颁发的《湖北省数据产权登记证书》《湖北省数据资产登记证书》，并获得兴业银行武昌支行授信额度500万元，这标志着湖北省区县国企首个数据资本化案例成功落地。同时，国任保险湖北分公司为该数据产品开出湖北省首张数据综合保险保单，提升了该数据产品的安全性和稳定性。

国有企业是数据要素市场化发展的主力军，此次首义科创投集团积极发挥国有企业作用，率先实现数据资产入表融资，是对省市区数据要素市场化建设要求的深入贯彻落实，是武昌区在数据要素产业创新发展方面的突破性成果，也是数据资产资本化领域的重大突破。

“首义智慧房管洞察分析”产品基于现有的“武房智慧房管系统”，通过租约登记、租金缴费、租金减免、账单查询等房屋日常运营管理数据，提供统计类数据报告可视化查询服务及个性化数据报告定制服务，在房屋运营管理、政府监测管理、房屋价值评估等场景起到强大助力作用。

该标准为企业提供数据生命周期管理、数据质量管理、数据安全与保护、数据治理、数据价值实现等详细的实施指南和方法工具，帮助企业更好识别、管理和利用数据资产，为企业可持续发展、数字化转型、激活数据要素价值、助力数字经济发展提供有力支持。

ISO 55013数据资产管理人工智能实验室利用人工智能技术自动化数据处理过程，通过机器学习模型增强数据分析和预测能力，改善数据资产的识别、评估和管理，深化和拓展数据资产管理的应用，为企业开展数字化转型提供数据资产管理的技术研究、管理咨询、人才培养、评估和认证等服务。

活动上，该实验室与20家数据资产要素相关方签订了合作协议，将共同建立和维护数据资产管理产业生态，打造标准、高质的数据资产应用环境；还与9家单位签订标准实践示范和数据知识产权入表应用协议。其中暗物智能科技（广州）有限公司与中国人民财产保险股份有限公司广州市分公司签约全省首单数据知识产权保险。

活动还揭牌成立了ISO 55013数据资产管理国际标准联盟。联盟集聚了律师事务所、会计师事务所、资产评估公司、数据服务商、数据交易所、数据知识产权服务机构、数据科技公司等各数据要素相关方和银行、保险、担保、投资等场景方，有机整合各方资源共同研究数据资产管理理论技术，建立健全数据资产管理标准体系，完善数据资产管理的认证体系，加速推动相关技术及管理体系在各个行业的应用。

据了解，南沙抢抓ISO 55013国际标准发布机遇，形成的数据资产管理国际标准“南沙实践”将随着ISO 55013国际标准在北京等20余个城市巡回宣贯活动，在全国推广。

上海交通大学上海高级金融学院执行理事屠光绍表示，数据入表标志着数据资产化进程的启动，这个过程中还面临市场关、会计关、法律关的考验，“不管哪个行业，将来都会和数据资产打交道。数据资产入表，既要积极推动，也要非常慎重稳健，不能一哄而上、急于求进。”他说。

“数据资产入表不仅仅是财务的事情，而是研发、产品、业务、风控、法务和财务多方协同的工作。”屠光绍认为。

据《报告》统计，在A股上市的5000多家企业中，仅有18家上市公司在2024年一季度财报中披露了数据资源，共涉及金额1.03亿元，其中无形资产项下0.79亿元。

上海高级金融学院副院长、会计学讲席教授李峰认为，入表数量和金额等数据反映了上市公司对数据资源“入表”的谨慎态度。新增数据资源披露对企业资产负债率的影响普遍较小，但对部分企业利润率的影响较大。

与上市公司不同，《报告》指出，城投公司和类城投国企表现得颇为踊跃，国内已有22家城投公司和28家类城投国企披露了数据资产入表情况。

部分企业已运用入表资产开展融资活动。50家入表企业中已有5家城投公司和7家类城投国企已凭借入表的数据资产顺利获得银行授信，实现了数据价值化从0到1的突破。

另外，有8家非上市民营企业也抓住本地政府大力推进数据资产入表的机会，已在环境保护、数字孪生和低空经济等新兴行业数据领域实现了入表突破。

2023年8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源的会计处理方法，该规定2024年1月1日起正式实施。2024年1月4日，国家数据局会同有关部门正式发布《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，进一步鼓励地方在数据资源入表方面进行创新探索。

从数据入表企业分布来看，50家入表的城投公司和类城投国企分布于16个省级行政区，山东和江苏最多，分别达10家、6家。

18家入表的上市公司，北京、山东分布最多，其中有6家位于北京，3家位于山东。

李峰表示，数据资产的价值评估具有相当的复杂性和不确定性，如果缺乏成熟的评估标准和市场参考，可能导致资产定价虚高、甚至严重背离真实价值。基于数据资产的金融业务必须以稳健为底色，防范系统性金融风险。

此外，《报告》指出，市场上已有一些企业进行了很多数据资产相关金融业务的探索，包括数据资产质押融资贷款、无质押数据资产增信贷款、数据知识产权的证券化产品等。此类业务可为企业未来的数据资产入表后进一步实现其数据资源的金融价值提供借鉴与参考。

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丰台花乡是中国北方地区最大的花卉集散中心、现代花卉产业集聚区，承载着丰富的花卉文化和历史，是全国花卉产业发展的风向标。

在数字化转型的浪潮中，花卉苗木产业正迎来前所未有的发展机遇。会上，花乡花木集团发起成立“花卉苗木数据资产创新实验室”，预示着花乡花木集团将进一步挖掘数据资产在花卉苗木产业中的潜力，拓展新的应用场景，为产业的未来发展开辟新天地。

会上，北京花乡花木集团公司董事长、北京花卉交易中心花卉苗木数据资产创新实验室主任林巧玲表示，实验室将围绕三个方面的任务开展创新实验，实验室将致力于三个核心任务：

一是助力花卉苗木行业和数据要素产业的深入融合，探索数实融合发展模式；

二是助力行业内其它企业激发数据资源价值，助推行业高质量发展；

三是助力建设并运营“全国花乡花木数据资产登记评价中心”。

同时，会上北京花乡花木集团与武汉东湖大数据科技股份有限公司共同签署了具有里程碑意义的战略合作协议。

这次签约不仅标志着双方在花卉苗木产业的深度合作正式启幕，也代表着双方将携手开启共创未来的新篇章。通过这一战略合作，双方将致力于推动花卉产业的数据资产化，利用大数据和创新技术，为花卉产业的转型升级提供强有力的支撑，为行业的创新发展注入新动力。

实验室成立仪式后，与会专家们围绕花卉苗木产业数据资产化进行了深入研讨，共同探讨如何利用数字化转型推动花卉苗木产业创新与升级，以及数据资产化的关键作用。

专家一致认为，确立数据标准化对于花卉苗木产业的数字化转型至关重要，不仅促进信息的有效整合与共享，而且为数据资产的高质量和高价值提供了保障，是推动产业创新和商业模式升级的关键。

当前，数据已成为最宝贵的资产之一，数据资产化也是培育新质生产力的重要途径，而数据资产“入表”正是对其作为资产发挥价值的合法确认。面对数据资产化这样一个“新生”的事物，南京市交通集团从多年来积累了丰富的交通领域数据中，筛选出首批7个“路铁桥隧”系列化数据产品，以日常经营中数据资源为基础，涵盖了多个不同功能、不同使用场景，并进一步利用算法模型，对原始数据进行综合分析，对企业发展进行赋能。

为确保数据资产入表的合理合规，南京市交通集团同会计师事务所、律师事务所、数据公司、数据资产入表辅导机构等团队分工协作，完成了数据合规确权、质量评价、资产登记等各个环节。首批入账的数据资产均经过严格的清洗加工、合规确权、成本归集和分摊以及资产登记等流程，并通过审慎的财务核算来确定资产总额。相关数据产品在江苏省数据知识产权登记平台完成登记公示，取得数据知识产权登记证书，并于6月底完成在南京市公共资源交易中心的正式上架，进一步发挥了数据资产的经济价值。

落地于玄武区的江苏国际数据港介绍，数据资产入表并不是一个噱头，而是实实在在运用于发展中。玄武区正以南京市交通集团此次数据资产入表为蓝本，一方面探索以数据资产合规入表为起点，引导企业加大数据供应力度，并与金融机构合作创新信贷产品，延展数据“资源化-资产化-资本化”链条，进一步挖掘数据要素价值；另一方面，充分利用玄武行业大模型能力，与江苏丰富多元的产业场景进行深度对接，减轻企业试用模型成本，帮助企业降本增效，形成正向循环，推动数字经济和实体经济深度融合，拓展数实融合空间，加快培育和发展新质生产力。

该项数据资产入表融资的实现是赣州工研院与赣州银行共同努力下，所达成的首创性示范成果，标志着赣州工研院依托国家级数据交易所等生态，已经具备数据资产“治理、合规、确权、定价、入表、金融化”的全流程闭环能力，并与赣州银行探索出了数据资产融资有效路径，也意味着“数据要素×金融服务”在赣州取得落地突破。

据悉，赣州工研院前期依托国家级数据交易所，首先完成了对该工业数据产品形成、数据合规审查、数据产品挂牌上架等工作。在取得深圳数据交易所数据上市、入表证书后，与赣州银行深度合作，全面梳理数据资产化规范性方式，建立了数据资产核算和入表机制，搭建起商业银行数据资产估值体系，通过相关成本归集完成与会计账目的符合性检测，将该工业数据产品列入“无形资产－数据资源”会计科目，经中国人民银行动产融资统一登记公示系统完成数据资产质押登记，同时并以此为依据对工业数据产品作出融资额度2500万元的决定。

此次数据资产入表融资贷款的落地，不仅展现出了数据要素所拥有的直接价值，增强了潜在的数据供需双方对数据资产价值的认识，盘活“沉睡”的数据资源，促进企业数据资产变现与增值；更是体现出在以数据要素为代表的新质生产力催动下，先进发展理论与传统产业发展的变革正在以前所未有的方式展开。在数据要素与数字技术叠加驱动下，数字技术与传统产业深度融合、数字经济与实体经济深度融合，贯通生产、流通和消费全环节，加速形成新质生产力。传统产业在可低成本复用数据要素驱动下，结合人工智能等数智技术，正不断延伸出赋能千行百业的应用场景，加速企业数字化转型发展。

据《证券日报》记者不完全统计，截至目前，除广州外，还有北京、上海、重庆、深圳、珠海、天津、杭州、济南、无锡、温州、烟台等地先后出台有关政策措施或开展相关实践。

中国移动通信联合会区块链与数据要素专业委员会主任陈晓华在接受《证券日报》记者采访时表示，如今数据已成为与土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素。将其纳入统计核算体系能更准确反映数字经济时代的经济结构和增长动力。通过量化数据要素的贡献,可以客观衡量数据在经济中的价值和作用，为相关政策制定提供依据。同时有助于优化资源配置，推动经济高质量发展。

各地积极探索数据资产“入表”

近年来，随着数字经济浪潮席卷，数据作为生产要素，对国民经济发展的驱动作用愈加凸显。

7月15日，国家统计局国民经济核算司司长赵同录在解读上半年我国经济运行情况时表示，2024年上半年，我国数字经济蓬勃发展，市场活力不断释放。今年1月份至5月份，规模以上信息传输、软件和信息技术服务业企业营业收入增长11.2%，高于全部规模以上服务业企业2.7个百分点。

数据资产“入表”作为数据要素流通的核心环节，是数据要素市场建设的重中之重。为此，在财政部印发《企业数据资源��关会计处理暂行规定》基础上，各地陆续出台跟进举措，协力推进数据资产“入表”大步向前。

以今年为例，比如，济南于1月份发布《济南市企业数据资产管理白皮书》明确，联合财政部门开展数据资产确权登记，率先在能源、城建等市属国企单位探索实施数据资产入表，加速打造数据要素流通服务平台；部分城市组建数据资产运营服务中心，为数据资产“入表”提供专业指引，如福建数据资产运营服务中心于5月份正式揭牌启动运营，并对外发布福建数据资产入表指引，为企业提供数据资产核验、登记、评价、评估、入表、交易、融资等一站式服务。

据《证券日报》记者不完全统计，截至目前，全国范围内至少有26个城市已实现域内首单数据资产“入表”案例落地。

中国通信工业协会区块链专委会共同主席、香港区块链协会荣誉主席于佳宁对《证券日报》记者表示，从各地推动数据资产“入表”工作特点来看，各地先通过出台有关政策，为数据资产“入表”工作提供法律和制度保障，再通过试点形式积累经验，在实践中总结并优化统计核算方法。例如深圳通过试点项目，得出“直接统计+间接推算”和“调整成本法”结合的核算方法，力求全面反映数据要素的经济贡献。

“入表”工作任重道远

“将数据要素纳入国民经济核算体系，可以系统地量化和反映数据在经济活动中的贡献，这不仅提升了经济统计的精确性和全面性，也为经济管理提供了更加可靠的数据支持。同时，科学的统计核算可以帮助政府和企业更好地理解数据在不同产业中的投入和产出关系，从而优化资源配置，推动重点行业和新兴产业的发展。”于佳宁表示。

同时，也要意识到，我国数据资产“入表”工作尚处于起步阶段，目前仍面临着相关标准和规范的制定还不够完善、对于数据资产的确认和计量存在较大难度、数据资产的产权界定较为模糊等问题。

在陈晓华看来，数据要素纳入统计核算体系的阻碍主要在于法律法规体系不完善、数据质量和标准化程度不高、数据安全和隐私保护机制有待加强、交易机制和定价模式不够成熟、市场参与主体权责不明确以及跨地区、跨部门数据共享交易机制不健全等方面。

对此，于佳宁建议，在数据标准化和质量方面，应建立统一的数据标准和规范，以确保各地在数据采集、统计和核算过程中的一致性和可比性。同时，各级统计部门应加强数据审核和验证，采用先进的数据处理和分析技术，确保数据的准确性和可靠性。此外，在数据隐私和安全方面，政府应加快出台数据隐私保护和数据安全管理的法律法规，明确各方的权责，规范数据的采集、存储、处理和使用流程。

2024年7月，由安徽建工数字科技有限公司（以下简称“安建数科”）牵头，在安徽建工集团金融发展公司的大力支持下，联合容诚会计师事务所、上海锦天城律师事务所，将公司内的数据产品“安信数据宝”成功列入“无形资产-数据资源”科目，成为全国范围内首单可持续增长型数据资产入表的实践案例。

安信数据宝是基于集团内企业与上游客户的真实交易数据及其债权债务数据，经过数据清洗、数据加工与数据整理，形成上游客户的债权凭证。上游客户可以依据该凭证对集团内保理机构或集团外金融机构进行融资申请。

同时，“安信数据宝”也在上海数据交易所顺利完成数据产品登记，并获得了《数据产品登记凭证》。上海数据交易所作为国家级的数据交易中心，为安建数科完成数据资产入表提供了强有力的保障。

从政策层面看，马小峰表示，《浦东新区综合改革试点实施方案（2023－2027年）》明确支持浦东新区探索构建数字经济规则体系，实行分类分层的新型数据交易机制；支持浦东新区探索数据资产管理、数字身份国际认证等；支持中国（上海）自由贸易试验区临港新片区探索建立安全便利的数据流动机制；研究高标准且与国际接轨的数据安全管理规则体系，创新数据监管机制，积极探索优化数据跨境流动管理措施。同期，中国香港持续支持和鼓励Web3.0和虚拟资产发展。2024年3月，香港金管局推出基于区块链的稳定币发行人沙盒安排，在相关立法颁布生效前、在有限范围内、风险可控的情况下，为真正有兴趣在香港发行稳定币的发行人提供试点发行稳定币的机会。

马小峰表示，Web3.0是以区块链为基础技术构建的可支撑数字资产&数据资产流通的新型网络基础设施。它的主要特点是以分布式技术和边缘计算为特点的技术基础设施和以人工智能方式产生新型网络内容。

“基于区块链和Web3.0的已验证的技术价值体系，和国内成功探索的基于区块链的监管创新经验，并考虑DAO的治理规则和体系，结合上海（浦东）在数据资产交易体系的先发优势和经验积累，以及香港在虚拟资产和通证方面的政策优势和前期经验，我们联合沪港相关机构和专家，启动研究基于Web3.0和通证权益的沪港数据资产合作模式。”马小峰透露，基本研究探索方向是以上海数据交易所作为生态的牵头发起机构，将合规优质的底层数据资产在上海数交所的DCB（Data Capital Bridge）上链，生成可信、可监管的数据资产。通过推进沪港数据资产合作，实现与相关监管部门的基础设施对接，进而跟香港市场实现合规、安全、可信的链接，探索通过Web3.0和通证权益实现海外投资者对上海乃至全国的数据资产权益的投资。

“过去十年内数据量的增长远远快于以前，而且数据量增长的速度还在加快，是一个量变到质变的过程。物联网和移动设备是数据的主要来源，这也是未来数字经济发展非常重要的推动力。”庞阳认为，就像农业经济向工业经济的转型，经济形态转型不纯粹是技术转变，同时直接影响到资本市场、能源体系、社会治理、生活方式、产业生态。因此经济形态的转型是全方位的转型，不只局限于技术的升级或者某些资产的形成。

庞阳表示，目前来讲，数字化服务产业链的形成还处于早期，当下大部分数据是在现有的产业流程中留存下来的，实际上是一个现有产业的副产品。在未来向数字经济转型的过程中，数据最终成为关键的生产要素并成为商品和服务的核心。以智能手表为例，它是一个很好的人体健康信息采集的源，如果能够充分利用，就会形成一个新的分布式的人体健康数据集；对这些数据加以利用，可以打造一个新的分布式的健康管理模式。最后在这个基础上可以形成新的集中式的个性化健康服务体系。

在庞阳看来，数据是实体经济和金融市场的一个纽带。实体经济数据要进行标准化的转变才能变成资本市场所需的数据。在资本市场中有一个类似的金融工具，把小而分散的非标资产变成标准化的证券，这就是资产证券化过程。庞阳进一步解释称：“大部分资产有两个特点：一是价值因人而异，因此我们需要有交易所，让资产流通到能够把它价值最大化的人手里；二是资产价值对原始权益主体信用的依赖，这是当前中国资产证券化市场发展的瓶颈。提高资产数字化程度，从依赖主体转变成依靠数据，同时引入强信用主体作为资产载体，是未来发展的方向之一。”

最后，从技术或者金融工具的角度看，庞阳认为，金融工具支持的是商业模式或者说盈利模式，不同的盈利模式应该对应不同的金融工具。在数字化服务产业链形成的过程中，还要建立一批围绕数据资产的创投基金，或以股东的方式参与投资数字化服务的企业，或以具体投资项目的方式参与数字化服务或数据资产的形成。