数据资产流通：推动数字经济发展的新动力

数据资产流通：推动数字经济发展的新动力

在当今数字化、网络化、智能化的时代，数据作为一种新型生产要素，正在迅速改变着生产、分配、流通、消费和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。为了实现这一目标，国家出台了一系列政策，旨在促进数据的资产化和流通。本文将围绕“数据资产流通”这一主题，结合最新的政策动态和企业实践，探讨数据资产化的必要性、步骤及其在企业中的应用。

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、数据资产化的背景与意义

数据资产化是指将企业数据视为资产进行管理和运营的过程。近年来，随着《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》的出台，国家对数据资产化的重视程度不断提高。这一政策明确提出要探索数据资产化及其入表的新模式，为企业提供了法律和政策支持。

• 推动数字经济发展：数据资产化有助于企业挖掘数据潜力，促进数据资源的有效利用，从而推动数字经济的发展。
• 提升企业竞争力：通过有效的数据资产管理，企业能够提高决策效率，优化资源配置，进而增强市场竞争力。
• 实现价值最大化：数据资产化使企业能够更好地评估和管理数据价值，从而实现价值的最大化。

二、数据资产化的管理维度

在进行数据资产化管理时，企业需要关注以下几个基本维度：

• 数据模型管理：明确数据结构和关系，确保数据的完整性与一致性。
• 数据标准管理：制定数据标准，提高数据的可用性和可共享性。
• 数据质量管理：确保数据的准确性、可靠性和及时性。
• 主数据管理：集中管理企业的关键数据，避免数据冗余与不一致。
• 数据安全管理：保护数据安全，防止数据泄露与滥用。
• 元数据管理：管理数据的上下文信息，提高数据的可理解性。
• 数据开发管理：推动数据的开发与应用，提升数据的商业价值。
• 数据价值评估：定期评估数据的价值，为数据资产化提供依据。
• 数据资产流通：促进数据的流动与共享，提高数据的使用效率。
• 数据资产运营：通过有效的运营管理，提升数据的价值。

三、数据资产化的实践步骤

企业在进行数据资产化时，可以遵循以下步骤：

• 总体方向：业务数据化与数据业务化：将业务流程与数据紧密结合，实现数据驱动业务发展。
• 数据资产的统筹规划：制定数据资产的管理策略与实施方案，确保数据资产的有效管理。
• 数据资产的管理实施：落实数据资产管理措施，确保各项工作的顺利推进。
• 数据资产的稽查：定期对数据资产进行审计，确保数据的合规性与安全性。
• 数据资产的运营管理：通过数据运营提升数据的商业价值和使用效率。

四、数据资产入表的财务规范与技术处理

企业在进行数据资产化的过程中，涉及到数据资产入表的财务处理。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，企业需要遵循以下关键要点：

• 确认条件：明确数据是否属于企业资产的条件，确保数据资产的合法性。
• 数据价值计量：判断数据的使用寿命和价值有效期，为数据资产的计量提供依据。
• 数据的可复制性与会计处理原则：确保数据在会计处理中的可复制性，遵循相关会计原则。
• 税务影响：关注数据资产的摊销、减值与处置对税务的影响，确保合规性。

五、数据资产流通的未来展望

数据资产流通不仅是企业数字化转型的重要组成部分，也是推动数字经济发展的重要动力。随着政策的不断完善和技术的不断进步，数据资产流通将在以下几个方面迎来新的机遇：

• 政策支持：国家将继续推进数据资产化的相关政策，为企业提供更加明确的法律框架。
• 技术发展：随着区块链、人工智能等技术的发展，数据流通的安全性和效率将得到显著提升。
• 市场需求：随着数据驱动决策的普及，企业对数据资产管理的需求将持续增长。
• 国际合作：随着全球数字经济的兴起，国际间的数据资产流通将成为一种趋势，企业需积极参与。

六、结论

综上所述，数据资产流通是推动企业数字化转型和数字经济发展的重要手段。企业应当积极响应国家政策，探索数据资产化的路径，提升数据管理水平，实现数据价值的最大化。通过有效的数据资产管理，企业不仅能提升自身竞争力，还能为国家的数字经济发展贡献力量。在未来的数字经济时代，数据资产化将为企业开辟新的发展空间，创造更多的商业机会。

希望通过本课程的学习，能够帮助企业高管们更好地理解数据资产化的内涵与外延，掌握数据资产流通的关键步骤，推动企业的数字化转型进程。