数据要素市场化：推动经济发展的新动力解析

数据要素市场化：企业数字化转型的新机遇

在当今数字经济时代，数据作为新型生产要素的重要性愈加显著。它不仅是数字化、网络化和智能化的基础，更是推动企业创新、提升效率的核心动力。党的二十大报告强调，加快建设数字中国，推动数字经济的发展，展示了国家对数据要素市场化的重视。

张光利：企业数据管理与数据资产化

【课程背景】数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济。2022年12月《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数展要素作用的意见》明确提出探索数据资产化及数据资产入表新模式。财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，首次提出企业数据资产入表相关处理办法。2023年6月中共北京市委、北京市人民政府日前印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》的通知中提出先行探索开展数据资产入表，对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励，更好促进数据要素市场创新和产业化发展。本课程将基于最新的政策要求和企业实践，全面讲授企业如何进行数据资产化，如何提升企业的数据价值，使学员掌握企业数据资产化的基本步骤，有助于帮助企业开发利用数据潜力。【课程收益】1、了解中国数据资产化的最新政策动态和政策要求2、掌握数据管理的基本维度，熟悉企业的数据管理方法论3、掌握企业进行数据资产化的步骤4、掌握数据资产估值的方法，提升企业的数据价值【课程对象】民营企业董事会成员，城投公司高管，首席运营官（COO）、首席财务官（财务总监）等【课程时长】1天（6小时/天）【课程大纲】一、数据资源到数据资产：数据要素的治理（一）企业为什么要做数据资产管理1、数据资产管理的宏观背景（数据要素化、要素市场化）(二)数据资产管理1、数据资产与数据资产管理的概念2、数据资产管理的发展3、数据资产管理的模型4、数据资产管理的难点与发展趋势数据资产化地图（一）数据资产化的制度要求1、企业战略与数据资产化2、数据资产化的组织偏好3、数据资产化的制度需求4、数据资产化的工具需求（二）数据要素的管理与资产化：基本规范1、数据模型管理2、数据标准管理3、数据质量管理4、主数据管理5、数据安全管理6、元数据管理7、数据开发管理8、数据价值评估9、数据资产流通10、数据资产运营（三）数据要素资产化的实践步骤1、总体方向：业务数据化与数据业务化2、数据资产的统筹规划3、数据资产的管理实施4、数据资产的稽查5、数据资产的运营管理（四）数据资产化的影响1、数据资产化对企业资产负债表的影响2、数据资产化对企业竞争力的影响数据资产入表的财务规范与技术处理（一）《暂行规定》的政策解读1、适用范围分析（哪些数据不适用？）2、会计处理适用的准则3、列示和披露要求4、实务操作中的难点解析（二）数据资产入表关键要点分析1、数据属于企业资产吗？——确认条件2、数据价值如何计量？（使用寿命和价值有效期如何判断）3、数据的可复制性与会计处理原则4、数据资产入表的税务影响：数据资产的摊销、减值与处置（三）数据资产入表解析（六步法）1、数据的合规与确权2、数据安全检查3、数据的治理与管理4、预期经济利益的可行性分析5、成本的合理归集与分摊6、列报与披露数据资产的实战演练以案例分析方法，分解企业如何进行数据资产化：数据治理、数据入表、数据资产估值等数据资产实践问题讨论1、数据如何确权：公共数据与个人数据2、大模型公司的数据资产化问题3、数据资产的估值前沿问题

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一、数据要素市场化的背景与意义

随着信息技术的迅猛发展，数据资源已深刻融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节。在这样的背景下，数据要素市场化成为了促进经济高质量发展的重要手段。2022年12月，《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》首次提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式，标志着我国在数据治理和管理方面迈出了重要一步。

• 数据资产化的提出，旨在明确数据的经济价值，使企业能够通过合理的数据管理，提升数据的使用效率和经济效益。
• 数据资产的入表处理，帮助企业将数据资源转化为可计量的资产，为财务决策提供重要依据。

二、数据资产化的基本步骤

在企业推进数据资产化的过程中，理解和掌握数据资产化的基本步骤至关重要。具体而言，数据资产化的过程主要包括以下几个方面：

• 企业战略与数据资产化：企业需要将数据资产化纳入整体战略规划中，明确数据在企业发展中的地位和作用。
• 数据治理与管理：建立完善的数据治理体系和管理机制，确保数据质量和安全。
• 数据价值评估：制定科学的评估标准，合理评估数据的经济价值，为数据资产入表提供依据。
• 数据资产的流通与运营：探索数据资产的流通机制，促进数据资源的优化配置和高效利用。

三、数据资产化的制度要求

为促进数据要素市场化，企业需要遵循相应的制度要求，这些要求主要体现在以下几个方面：

• 数据资产的确认条件：明确数据是否属于企业资产的标准，包括数据的使用寿命和价值有效期。
• 数据安全管理：建立数据安全管理制度，确保数据在使用过程中的安全性和合规性。
• 财务规范与技术处理：依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，开展数据资产入表的财务处理，确保会计信息的真实、准确。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

根据最新的政策规定，企业在进行数据资产入表时，需遵循以下关键要点：

• 数据的合规与确权：确保数据的合法性和企业的所有权，避免因数据确权问题导致的法律风险。
• 数据价值的计量：合理判断数据的价值，依据相应的标准进行估值，为财务报告提供依据。
• 数据的披露与列示：根据会计处理要求，完善数据资产的披露机制，增强财务透明度。

五、数据资产化对企业的影响

数据资产化不仅对企业的财务状况产生影响，还对其市场竞争力和运营效率有着深远的影响：

• 提升企业的资产负债表质量：数据资产的入表，使得企业的资产负债表更加真实反映企业的经济状况。
• 增强企业的竞争力：通过数据资产的有效管理与利用，提升企业在市场中的核心竞争力。
• 促进企业创新：数据资产化为企业提供了丰富的创新资源，推动产品和服务的迭代更新。

六、数据资产化的实践案例分析

在培训课程中，我们将通过案例分析法，深入探讨企业数据资产化的实战问题。以下是几个值得关注的实践案例：

• 案例一：某民营企业通过建立数据资产管理平台，实现了数据资源的集中管理和高效利用，提升了数据的经济价值。
• 案例二：一家城投公司借助数据资产化，优化了资源配置，提升了项目投资的准确性和收益。
• 案例三：某大型跨国公司在数据资产入表过程中，成功应对财务处理的挑战，确保了数据资产的合规性和透明度。

结论

数据要素市场化是推动企业数字化转型的关键环节，企业唯有积极探索数据资产化，才能在激烈的市场竞争中占得先机。通过本次培训，学员将全面掌握数据资产化的基本思路和操作步骤，提升企业的数据管理能力，为企业的数字化转型奠定坚实基础。

未来，伴随数据要素市场化进程的加快，企业将迎来更多的发展机遇。只有不断适应新的市场环境，抓住数据资产化的机遇，企业才能在数字经济时代实现可持续发展。