数据要素市场化：推动经济转型的新动力

数据要素市场化：助力企业数字化转型的关键

在当前数字化、网络化和智能化日益深入的背景下，数据作为一种新型生产要素，已迅速融入到生产、分配、流通、消费及社会服务管理等各个环节。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，推动数字经济的发展。这一背景下，数据要素的市场化显得尤为重要，成为推动企业数字化转型和提升竞争力的重要驱动力。

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、数据资产化的必要性

数据资产化是指将企业所拥有的数据视为一种资产，通过合规的管理与运营，提升数据的价值。这一过程不仅有助于企业更好地管理和利用数据，还能为企业创造新的利润增长点。具体而言，企业进行数据资产管理的原因主要包括：

• 提升企业竞争力：通过数据资产化，企业能够更好地了解市场需求，从而制定更为精准的营销策略。
• 优化资源配置：数据的有效管理与利用能够减少资源浪费，提高企业的运营效率。
• 增强决策能力：数据驱动的决策能够帮助企业在复杂的市场环境中快速反应，提高决策的科学性与准确性。

二、数据资产管理的基础

为了实现数据资产化，企业需要建立完善的数据资产管理体系。这一体系的构建主要包括以下几个方面：

• 数据模型管理：建立标准化的数据模型，使数据在整个组织中保持一致性。
• 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和及时性，以提升数据的使用价值。
• 数据安全管理：保护数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
• 数据价值评估：通过科学的评估方法，定期对数据资产进行价值评估，确保其在资产负债表上的准确列示。

三、政策背景与市场化路径

在政策层面，《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》中明确提出要探索数据资产化及数据资产入表的新模式。财政部也在其印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》中，首次提出企业数据资产入表的相关处理办法。这些政策为企业的数据资产化提供了法律保障和实践指导。

此外，北京市政府也积极响应国家政策，提出要探索数据资产入表，对企业的数据首登记、首挂牌、首交易、首开放等给予奖励。这一系列政策的实施，将有效推动数据要素的市场化进程，为企业的发展提供更多的支持。

四、企业数据资产化的实施步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下几个基本步骤：

• 总体方向：明确业务数据化与数据业务化的总体方向，为数据资产化奠定战略基础。
• 数据资产的统筹规划：制定数据资产的管理规划，明确数据资产的管理目标和方向。
• 数据资产的管理实施：在具体实施过程中，需要根据企业的实际情况，灵活调整管理方案。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产的管理情况进行稽查，确保各项管理措施的落实。
• 数据资产的运营管理：建立有效的数据资产运营管理机制，实现数据资产的增值。

五、数据资产入表的财务规范与技术处理

数据资产入表是数据资产化的重要环节，企业需要遵循相关的财务规范和技术处理要求。具体包括：

• 适用范围分析：明确哪些数据可以作为企业资产，哪些数据不适用。
• 会计处理适用的准则：遵循相关的会计准则，对数据资产进行规范的会计处理。
• 列示和披露要求：按照规定要求对数据资产进行列示和披露，确保信息的透明性。
• 实务操作中的难点解析：针对数据资产入表过程中的难点进行深入分析，为企业的实际操作提供指导。

六、数据资产化对企业的影响

数据资产化不仅是企业管理模式的转变，更是企业在数字经济时代提升竞争力的关键。具体影响体现在：

• 资产负债表的影响：数据资产化将使企业的资产结构更加合理，提升企业的整体价值。
• 企业竞争力的提升：通过数据的有效管理与利用，企业能够更好地把握市场动态，增强市场竞争力。

七、总结与展望

数据要素的市场化是数字经济发展的重要组成部分，企业在这一过程中需要积极应对政策变化，完善自身的数据管理体系。通过数据资产化，企业不仅能够提升自身的运营效率，还能在数字化转型中抢占先机。

在未来，随着数据资产化的深入推进，企业需要不断探索创新的数据管理方法，提升数据的使用价值，以更好地适应数字经济的发展趋势。只有这样，企业才能在竞争激烈的市场环境中立于不败之地。

通过本次培训课程，学员将全面了解数据资产化的政策背景、实施步骤及其对企业的深远影响，为企业的数字化转型提供有力的支持。