从数据到资产，一起来看数据资源如何转化商业价值！
2023年8月，财政部会计司发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，宣布将于2024年1月1日，正式将企业的数据资源按照企业会计准则的规定，计入财务报表。之后2024年的1月11日，财政部的资产管理司又进一步的发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》的通知。
在当下，数据已经成为企业最核心的资产之一。随着信息技术的日新月异，数据不仅记录了企业的日常运营活动，更蕴含着无限的商业价值和战略意义。在这个数据为王的时代，如何捕捉、管理和利用这些数据资源，将其转化为能够推动企业持续发展的数据资产，已成为每个企业必须面对的重要课题。
数据资产，作为数据资源的升级版，是指那些经过加工处理、具有明确权属和价值、能够被企业所控制并带来经济利益的数据。与原始的数据资源相比，数据资产更具价值性、稀缺性和可控性，是企业数字化转型过程中的关键要素。
然而，如何将这些宝贵的数据资产合理、透明地融入企业的财务报表中，一直是业界关注的焦点。数据资产入表不仅有助于企业更准确地评估自身实力，还能为投资者提供更全面的财务信息，从而做出更明智的投资决策。
基于此，小编浅显的根据自己的理解以及对各位专家学者研究的内容，尝试尽量全面的来解析数据资产与数据资源的区别，探讨数据资产入表的真正内涵和背后的奥秘。通过深入了解数据资产的识别、评估、计量和披露等环节，也希望能帮助企业更好地管理和利用这一新时代的核心资源，为企业的长远发展注入新的活力。
一、数据资产的基本概念
(一) 数据资产定义及特点
数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。这些数据资源具有商业价值，可以支持决策制定、业务改进和盈利等方面。
根据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，要求企业在编制资产负债表时，将数据资源项目增设至“存货”、“无形资产”和“开发支出”等项目下，反映数据资源的期末账面价值。此规定自2024年1月1日开始施行，标志着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越，有望成为政企报表及财政等收入的重要支撑。
还有比如根据不同的定义，数据资产通常包括系统、应用程序输出文件、文档、数据库或web页面等，它们是技术时代最有价值的资产之一。这些数据资源拥有数据权属（包括勘探权、使用权、所有权），具备价值，可计量，且可读取。在数字化时代，数据资产已经成为推动经济发展和创新的重要力量。
数据资产特点包括：非实体性、多样性、通用性、外部性、集合使用价值更高。
(二) 数据资产与传统资产的区别
①属性不同：传统资产主要是实物资产，如土地、建筑、设备等，存在于物质世界中；而数据资产是数字化的信息和数据，存在于虚拟世界中，不具有实体形态。
②价值体现不同：传统资产的价值主要体现在其物质属性、使用价值和交换价值上；数据资产的价值则体现在其能够为企业带来洞察力、创新能力和竞争优势上。
③存在方式及获取方式不同：传统资产需要投入物力、财力和人力获得或维护；数据资产则通过数字化技术和信息系统收集、存储、处理和管理，相对更灵活便捷。
(三) 数据资产和数据资源的小辨别
数据资源广义上是指对组织（如企业）而言所有可能产生价值的数据，是组织生产及管理过程中涉及的一切文件、资料、图表等数据的总称。它是对客观事实进行描述或记录的符号或符号集合，如数字、文字、字母、声音、图片和视频等。这些数据经过加工处理后，使数据之间建立联系，并具有了某些意义，贯穿于组织管理的全过程。狭义上，数据资源指的是企业或个人在运作过程中累积的各类数据记录，包括客户记录、销售数据、人事信息、采购记录、财务报表及库存数据等。这些数据是原始的、未经加工的，但蕴含了大量的信息和潜在价值。
那数据资源和数据资产究竟有什么关系的，简单来说，主要有以下几点：
①数据资源是数据资产的基础：数据资源是原始的、未经加工的数据集合，它们具有潜在的商业价值，但需要经过加工、处理和管理才能转化为数据资产。
②数据资产是数据资源的价值体现：当数据资源经过加工处理后，具备了商业价值并能为组织带来经济利益时，它们就被视为数据资产。数据资产是数据资源的价值体现，是数据资源经过有效管理和控制后形成的具有商业价值的成果。
③数据资源与数据资产相互转化：随着技术的不断进步和数据处理能力的提升，原本被视为数据资源的信息可以经过更深入的分析和挖掘，转化为更有价值的数据资产。同样，随着市场环境和业务需求的变化，某些数据资产可能逐渐失去其价值，退回到数据资源的状态。
简而言之，数据资源和数据资产是相互关联、相互转化的两个概念。数据资源是原始的、未经加工的数据集合，而数据资产则是这些数据经过加工处理后形成的具有商业价值的成果。在数字经济时代，有效管理和利用数据资源和数据资产对于组织的成功至关重要。
二、数据资产的形态与规模
(一) 数据资产的常见形式
数据资产可以以多种形态存在，这些形态通常根据其结构、处理阶段和应用行业进行分类。以下是一些数据资产的常见形式：
①结构化数据：这类数据具有明确的字段和记录格式，如数据库中的表格数据，便于存储、查询和分析。大家都比较常见的比如超市的销售记录，产品名称，价格，数量等，通过记录方便后续制定库存和营销策略。还有常见的比如银行的客户账户信息，对银行来说，就是系统的结构化的数据资产。
②半结构化数据：例如XML、JSON等格式的数据，它们既包含有结构化的元素，也允许更多的灵活性和扩展性。这种也有很常见的例子，比如网站的网页的数据，一些网站通过一些固定的格式来存储传递数据，也可以添加新的字段和属性，属于半结构化数据。还有比如最常见的电子邮件，发件人等信息都是固定格式，但是正文内容是非结构化的，整体也是一个半结构化数据形式。
③非结构化数据：这类数据没有固定的数据模型，如文本文件、图像、音频和视频等。它们包含了大量的信息，但处理和分析起来相对复杂。例如社交媒体，监控视频等，没有固定的格式，但是企业可以从这些数据中作进一步分析，小到分析每个用户，大到分析产品市场，进行调研等。
当然，还有其他的分类方式，比如从数据处理的阶段来看，数据资产还可以分为原始数据、粗加工数据、精加工数据等，这些数据随着处理程度的加深，其可用性和价值往往也会相应提升。
此外，根据数据应用的行业，数据资产还有金融行业数据资产、电信行业数据资产、政府数据资产等分类。这些数据资产因为行业的特性和需求，具有不同的数据结构和处理要求。
最终，我们只要明确一点，不管何种形式的数据资产只要它们能够为企业带来经济利益或支持决策制定，就可以被视为有价值的数据资产。
(二) 全球与中国数据资产规模概览
在中国，随着政府对于数字经济发展的支持力度不断加大，以及企业数字化转型的深入推进，数据资产管理行业的市场规模也在快速增长。
在《2023年中国数据交易市场研究分析报告》中显示，中国数据交易市场规模2022年已达876.8亿元，在全球占比13.4%，在亚洲的占比更高达66.5%。2023年我国数据资产交易市场规模达到1.2万亿元，预计2026年将突破2万亿元，显示出中国数据资产市场的巨大潜力和增长空间。在23年的中国数据要素产业创新大会上，国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬曾推测，数据基础制度短期内将催生3000亿-5000亿元规模的数据交易市场，中长期看，数据资产相关市场潜在规模将在60万亿元以上。
2024年1月1日，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行。A股上市公司2024年一季报显示，首批数据资产入表上市公司有23家，涉及总金额14.77亿元，分别计入了存货、无形资产和研发支出科目。
三、数据资产的会计处理与入表规定
(一) 数据资产入表的重要性与挑战
数据资产将会成为企业核心竞争力的关键要素。数据资产入表，即将数据资产纳入企业的财务报表中，以反映其在企业运营和价值创造中的作用，对于提升企业价值、优化资本结构和融资结构具有重要意义。然而，数据资产入表也面临着诸多挑战，如数据资产的确权与合规性、成本归集、收入与成本的匹配、资本化与费用化、摊销方法和年限确认等问题。
数据资产入表的重要性主要体现在以下几个方面：首先，数据资产入表有助于提升企业的总资产价值，增强企业的综合实力；其次，数据资产入表有助于优化企业的资本结构和融资结构，降低融资成本，拓宽资金来源；最后，数据资产入表有助于激活数据要素市场，推动数字经济的发展。
然而，数据资产入表也面临着多重挑战。首先，数据资产的确权与合规性问题是制约数据资产入表的重要因素之一。由于数据资产的特殊性质，其权属关系往往较为复杂，需要遵循相关法律法规进行确权。其次，数据资产的成本归集也是一个难点问题。由于数据资产的多样性和复杂性以及技术更新换代迅速的特点，成本法往往难以准确反映数据资产的真实价值。最后，数据资产的资本化与费用化、摊销方法和年限确认等问题也需要企业进行深入研究和探讨。
(二) 会计处理方法与准则解读
为了规范数据资产的会计处理，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），对数据资产的确认、计量、列报和披露等方面进行了明确规定。《暂行规定》要求企业根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，将数据资源作为无形资产或存货进行会计处理。
具体来说，《暂行规定》对数据资产的会计处理方法包括以下几个方面：
- 外购方式取得的数据资源作为无形资产时，其成本包括购买价款、相关税费以及加工过程费用等；参照《企业会计准则第6号——无形资产》。
- 内部研发形成的数据资源作为无形资产时，需要区分研究阶段和开发阶段支出，满足特定条件时方可资本化；同样参照《企业会计准则第6号——无形资产》。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，应当按照无形资产准则等规定，将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本；企业利用数据资源对客户提供服务的，应当按照《企业会计准则第14号——收入》等规定确认相关收入，符合有关条件的应当确认合同履约成本。
- 企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源作为存货处理；具体参照《企业会计准则第1号——存货》。企业出售确认为存货的数据资源，应当按照存货准则将其成本结转为当期损益；同时，企业应当按照收入准则等规定确认相关收入。
- 未确认为资产的数据资源在出售时应按照收入准则确认相关收入。
此外，《暂行规定》还对数据资产的列报和披露提出了明确要求。企业需要在财务报表中增设相关项目以反映数据资源的期末账面价值，并在会计报表附注中披露数据资源的详细信息。这有助于提高财务报表的透明度和可比性，帮助投资者更好地了解企业的数据资产情况。
(三) 数据资产评估与计价方式
数据资产评估是数据资产入表过程中的关键环节之一。由于数据资产的特殊性质，其评估方法与传统资产存在较大差异。目前常用的数据资产评估方法包括成本法、收益法和市场法等。
成本法主要关注数据资产的投入成本，包括数据采集、加工、存储等环节的直接和间接成本。然而，由于数据资产的多样性和复杂性以及技术更新换代迅速的特点，成本法往往难以准确反映数据资产的真实价值。
收益法则主要关注数据资产未来能够为企业带来的经济利益流入。这种方法通过预测数据资产的未来收益并折现到现值来评估其价值。然而，由于数据资产的未来收益具有较大的不确定性且难以准确预测，因此收益法在实际应用中存在一定的难度。
市场法则主要参考市场上类似数据资产的交易价格来评估数据资产的价值。然而由于数据资产市场的尚未成熟以及数据资产的独特性质使得市场上很难找到完全可比的交易案例因此市场法的应用也受到一定限制。
因此在进行数据资产评估时企业需要综合考虑各种因素选择合适的评估方法并根据实际情况进行必要的调整以确保评估结果的准确性和可靠性。同时企业还需要关注数据资产评估中的合规性和风险问题确保评估过程符合相关法律法规和监管要求避免合规风险的发生。
(四) 最新数据资产入表现状
随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的正式施行，数据资产入表不再是理论探讨，而是成为了众多企业财务报表中的现实。以2024年一季度的上市公司财报为例，数据资产入表实践已经取得了显著进展。
据统计，首批实现数据资产入表的上市公司达到了23家，它们来自不同行业、不同地域，涉及金额高达数十亿元人民币。这些公司中，有的将数据资源计入无形资产，有的计入存货，还有的计入开发支出，展示了数据资产在财务报表中的多样化呈现方式。
在这些实例中，我们可以看到数据资产不仅存在于信息技术行业，还广泛分布于钢铁、汽车、港口等传统行业，证明了数据资产在各行各业中的广泛应用和价值。同时，这些公司数据资产入表的过程也体现了企业在数据治理、数据采集与处理、数据安全保护等方面的综合实力。
例如，南钢股份在其2024年一季度的财报中，不仅披露了流动资产存货一栏下的“数据资源”，还详细说明了数据资源的成本构成和摊销依据，为投资者提供了更为透明的财务信息。这样的实例不仅增强了市场对数据资产价值的认可，也为其他企业提供了数据资产入表的参考和借鉴。
通过这些实例，我们可以看到数据资产入表已经不再是遥不可及的梦想，而是成为了企业数字化转型和高质量发展的必然选择。随着更多企业加入到数据资产入表的行列中，数据资产的价值将得到更充分的体现和认可，为企业和投资者带来更多的机遇和回报。
四、数据资产对股市的影响
(一) 数据资产对上市公司估值的影响
随着数据资产正式纳入上市公司的财务报表体系，数据资产入表对上市公司估值的影响日益显著。数据资产作为一种无形资产或者存货，其价值体现在能够为企业带来未来经济利益的能力上。因此，当上市公司将数据资产纳入财务报表时，其总资产规模将相应增加，这有助于提升公司的整体估值。
首先，数据资产入表将增加上市公司的资产规模。在资产负债表中，数据资产可以计入无形资产或存货等科目，这将直接提升公司的总资产规模。对于投资者而言，总资产规模的增加意味着公司实力的增强和未来发展的潜力。
其次，数据资产入表将改善上市公司的资本结构。随着数据资产作为无形资产或存货计入财务报表，公司的无形资产占比将提高，从而降低公司的资产负债率。较低的资产负债率有助于提升公司的信用评级和降低融资成本，进而增强公司的融资能力和市场竞争力。
最后，数据资产入表将提升上市公司的估值。随着数据资产价值的体现和认可，投资者将更加关注公司的数据资产规模和质量。在评估公司价值时，投资者将考虑数据资产对公司未来盈利能力的影响，从而给予更高的估值。因此，数据资产入库将有助于提升上市公司的估值水平和市场地位。
(二) 投资者如何看待数据资产的价值
对于投资者而言，数据资产的价值主要体现在以下几个方面：
①未来盈利能力：数据资产能够为企业带来未来经济利益的能力是投资者最为关注的价值点。投资者将评估数据资产的质量和规模，以及其在公司业务中的应用潜力和效果，从而判断其对公司未来盈利能力的影响。
②竞争优势：数据资产是企业独特的资源，能够为企业带来竞争优势。投资者将关注数据资产在市场上的稀缺性和独特性，以及企业如何利用数据资产构建护城河和抵御竞争对手的能力。
③成长性：随着数字化和智能化时代的到来，数据资产的规模和价值将不断增长。投资者将关注数据资产的增长潜力和持续性，以及企业如何通过数据资产推动业务创新和拓展新的市场领域。
因此，投资者将越来越关注上市公司的数据资产情况，并将其作为评估公司价值的重要指标之一。同时，随着数据资产市场的不断发展和成熟，投资者也将更加深入地了解数据资产的价值和应用潜力，从而做出更加明智的投资决策。
(三) 数据资产相关的投资机会与风险
数据资产相关的投资机会主要体现在以下几个方面：
①行业领导者：在数据资产领域具有领先地位的企业将受益于市场需求的增长和竞争格局的优化，从而获得更多的投资机会。投资者可以关注那些在数据采集、处理、分析和应用方面具有核心竞争力的企业。
②技术创新者：随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，数据资产的应用场景和价值将得到进一步拓展。投资者可以关注那些在技术创新和应用方面具有优势的企业，以及能够将这些技术应用于数据资产管理和应用的企业。
然而，数据资产相关的投资机会也伴随着一定的风险。首先，数据资产的价值评估存在较大的不确定性。由于数据资产的特殊性质和市场环境的复杂性，其价值的评估往往受到多种因素的影响，如数据质量、应用场景、竞争态势等。因此，投资者需要对数据资产的价值进行深入的研究和分析，以避免过度乐观或悲观的估值。
其次，数据资产的管理和应用存在一定的技术门槛和风险。数据资产的采集、处理、分析和应用需要专业的技术和人才支持，同时也需要遵守相关的法律法规和监管要求。因此，投资者需要关注企业在数据资产管理和应用方面的技术实力、人才储备和合规性等方面的情况，以确保其能够充分发挥数据资产的价值并降低潜在的风险。
五、结语
随着数字化浪潮的汹涌澎湃，数据已成为驱动企业前行的核心引擎。从数据到资产，这一转变不仅揭示了数据资源潜在的巨大商业价值，更预示着数字经济时代的新篇章已然开启。财政部发布的《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》，为数据资产的会计处理和管理提供了明确的方向和规范，标志着数据资产正式成为企业财务报表中不可或缺的一部分。
通过全面解析数据资产的基本概念、形态与规模、会计处理与入表规定，以及对股市影响的深入探讨，我们不难发现，数据资产不仅影响着企业的估值和市场地位，更深刻改变着资本市场的投资逻辑和估值体系。对于投资者而言，理解和把握数据资产的价值也将成为投资决策的重要考量因素。
然而，数据资产的管理和应用并非易事，它涉及技术、人才、合规性等多方面的挑战。只有那些能够充分利用数据资产、不断创新的企业，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。
随着数据资产市场的不断成熟和完善，我们有理由相信，数据资产将成为推动经济增长和创新的重要力量，为企业和投资者创造更加丰富的价值和机会。
