数据要素市场化：推动经济高质量发展的新动力

数据要素市场化：推动数字经济发展的新动力

在数字化、网络化和智能化的浪潮下，数据作为一种新型生产要素，正在深刻改变着各行各业。党的二十大报告明确指出，要加快建设数字中国，发展数字经济，这为数据要素市场化提供了重要的政策背景。本文将结合最新的政策动态和企业实践，探讨如何实现数据资产化、提升数据价值，助力企业在数字经济时代的转型与发展。

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、数据要素的市场化背景

随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为推动经济社会发展的重要资源。数据要素市场化不仅是经济发展的必然趋势，也是实现高质量发展的重要途径。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》明确提出探索数据资产化及数据资产入表的新模式，标志着我国在数据要素市场化方面迈出了重要一步。

• 数据要素化：将数据视为一种生产要素，强调其在生产、分配、流通和消费等环节中的重要作用。
• 政策支持：中央政府通过一系列政策文件，推动数据资产化的实施，为企业提供了法律和制度保障。
• 企业需求：越来越多的企业认识到数据价值的重要性，积极寻求数据资产化的路径，以提升竞争优势。

二、数据资产化的必要性与步骤

数据资产化是将企业所拥有的数据进行有效管理和利用的过程，旨在将数据转化为实际的经济价值。企业进行数据资产化的步骤主要包括以下几个方面：

1. 数据资产管理的宏观背景

企业首先需要了解数据资产管理的宏观背景，包括数据要素化和要素市场化的相关概念。这一阶段可以帮助企业从全局出发，明确数据资产化的重要性。

2. 数据资产的统筹规划

企业应根据自身的战略目标，进行数据资产的统筹规划。制定清晰的数据管理策略，确保数据的有效收集、存储和使用。

3. 数据资产的管理实施

在实施阶段，企业需要建立数据模型管理、数据标准管理、数据质量管理等基本规范，以确保数据的高质量和高效利用。

4. 数据资产的稽查与运营管理

企业还需定期对数据资产进行稽查，确保数据管理的合规性与有效性，同时进行数据资产的运营管理，提升数据的使用效率。

三、数据资产估值的方法

数据资产的估值是数据资产化过程中至关重要的一环。企业需要掌握数据价值的评估方法，以便在财务报表中准确反映数据资产的实际价值。主要的估值方法包括：

• 成本法：根据数据的获取、存储和处理成本进行估值。
• 市场法：通过市场上的类似数据资产交易价格进行对比估值。
• 收益法：预测数据资产未来可以带来的经济收益进行估值。

四、数据资产入表的财务规范

根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，企业需要对数据资产进行入表处理。数据资产的入表不仅可以提升企业的财务透明度，还可以增强企业的融资能力。

1. 确认条件

企业需要明确数据是否属于其资产，确认条件包括数据的来源、使用权和经济利益等。

2. 计量标准

数据价值的计量需要考虑数据的使用寿命和价值有效期，确保在会计处理时反映出数据的真实价值。

3. 税务影响

数据资产的入表可能会对企业的税务产生影响，包括数据资产的摊销、减值与处置等问题。

五、数据资产化的实践案例

通过实际案例分析，企业可以更好地理解数据资产化的过程和方法。以下是一些成功的数据资产化实践案例：

• 案例一：某科技公司通过建立完善的数据治理体系，实现了数据资产的有效管理，提升了企业的竞争力。
• 案例二：某金融机构借助数据资产的入表，成功吸引了投资者的关注，提升了企业的市场价值。
• 案例三：某零售企业通过数据资产化，优化了供应链管理，提高了运营效率。

六、数据要素市场化的未来展望

随着数据要素市场化进程的加快，企业在数据管理和利用方面将面临更多机遇与挑战。未来，数据资产化将成为企业数字化转型的重要支撑，推动数字经济的发展。

• 政策环境：政府将继续完善相关政策，为数据要素市场化提供有力支持。
• 技术创新：先进的技术手段将促进数据的高效管理与应用，提升数据资产的价值。
• 市场需求：企业对数据资产的需求将持续增长，推动市场化进程不断深入。

结语

数据要素市场化不仅是推动数字经济发展的重要动力，也是企业提升竞争力的关键所在。通过数据资产化，企业能够更好地挖掘和利用数据的潜力，实现可持续发展。希望通过本课程的学习，您能掌握数据资产化的基本步骤，提升企业的数据管理能力，为企业的数字化转型贡献力量。