摘要
本文旨在深度剖析中国“数据资产入表”的创新实践。区别于全球普遍将数据视为无形资产的零散探索，中国通过**“理论创新 + 顶层设计 + 会计准则落地”**的组合拳，正进行一场被外界低估的、系统性的制度革命。本文将从理论基石、政策演进、实践路径、核心挑战、国际比较及未来展望六大维度，系统阐述这一中国式方案如何创造性地破解全球数据产权难题，释放“新质生产力”，并将在未来全球数字经济规则博弈中扮演关键角色。
引言：不止于会计，一场深刻的经济范式变革
- 核心论点：中国的“数据资产入表”远非一次简单的会计科目调整，而是以“新质生产力”为导向，旨在释放数据要素核心价值的国家级战略布局与制度创新 [13]。
- 时代背景：
- 全球数字经济竞争进入深水区，数据成为核心战略资源 [10]。
- 传统产权理论和会计准则难以适应数据要素的独特属性（可复制、非竞争性等）。
- 破题之举：
- 政策纲领：以《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》（简称《“数据二十条”》）为标志，国家首次从顶层设计层面系统构建数据基础制度 [1]。
- 实践落点：财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的出台，为理论落地提供了关键的合规操作路径 [2]。
- 本文结构：将通过六个章节，逐层深入，揭示这一创新实践的内在逻辑、现实挑战与深远意义。
第一章：理论基石——从“要素”到“资产”的认知革命
1.1 数据作为新型生产要素的再定义
- 核心观点：确认数据与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素地位，是所有制度创新的逻辑起点 [1]。
- 关键论据：
- 数据要素具备放大、叠加、倍增的“乘数效应”，能够与传统要素协同，提升全要素生产率 [12]。
- 国家自然科学基金委员会于2023年9月发布“数据要素及其流通的基础理论与机制设计”重大专项，体现了国家对数据要素理论体系建设的战略性投入，旨在系统研究数据经济属性、价值评估与会计核算等基础理论 [7]。
1.2 中国式破局：“数据产权三权分置”的理论创新
- 核心内涵：创造性地将数据产权结构性分解为数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权 [1]。
- 创新性解读：
- 借鉴与超越：此举巧妙借鉴了中国土地制度改革中“所有权归集体、承包经营权归农户”的成功经验，通过分离各项权能，有效绕开了国际上争论不休的、绝对化的数据“所有权”归属难题。
- 理论融合：本质上，这一框架与英美法系的“权利束”（Bundle of Rights）思想有相通之处，都承认权利的可分割性。但中国模式更强调在国家顶层设计下的有序“分置”与合规流通，而非完全的市场自发形成。
- 学术反思：尽管“三权分置”极具开创性，但学界研究亦指出，当前理论仍需解决各权利间的冲突协调、多元主体（个人、企业、国家）间的利益公平分配，以及如何与现有法律体系（如物权法、知识产权法）无缝衔接等深层次挑战 [8]。
第二章：政策演进——顶层设计与制度保障的“四梁八柱”
2.1 纲领性文件：《“数据二十条”》的宏大叙事
- 核心框架：系统构建了覆盖数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大环节的“四梁八柱”数据基础制度体系 [1]。
- 关键影响：为数据从原始资源到可交易、可入表的资产的全链路流转，提供了国家级的制度蓝图和方向指引。
2.2 会计准则落地：《暂行规定》的关键一跃
- 核心突破：财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起施行，标志着数据资产入表具备了全国统一的会计实操依据 [2]。
- 主要内容：
- 分类入账：明确企业可根据数据资源的持有目的和形成方式，将其计入资产负债表中的“无形资产”（企业内部使用以创造价值）或“存货”（旨在加工后对外出售）科目。
- 成本归集：详细规定了外购成本、自行加工成本、数据合规化处理等相关支出的确认标准，为价值计量提供了基础。
- 信息披露：强制要求企业在财务报表附注中披露数据资产的账面价值、摊销方法、减值准备、权利限制及对企业经营的影响等详细信息，显著提升了市场透明度。
2.3 监管与执行机构的协同
- 国家数据局：2023年正式挂牌成立，作为国家级专门机构，负责统筹推进数据基础制度建设，协调跨部门、跨地区的数据要素市场发展。
- 地方试点：上海、浙江、广东、贵州等地先行先试，积极出台地方性数据条例和管理办法，在公共数据授权运营、数据资产登记凭证、数据交易场所建设等方面涌现出大量创新实践 [11]。
第三章：实践探索——中国式入表的多元路径与典型案例
3.1 创新操作框架：“三次入表”模型
实践中，数据资产的价值实现并非一蹴而就，可概括为递进的“三次入表”模型：
- 第一次入表（资源化）：企业对原始数据进行盘点、清洗、脱敏等合规化处理，其相关成本作为“数据资源”计入报表，完成基础的资产化确认。
- 第二次入表（产品化）：将数据资源进行深度加工、建模分析，开发成标准化的数据产品或服务，其增值部分可作为“无形资产”入表，价值得到进一步体现。
- 第三次入表（资本化）：已入表的数据资产经公允价值评估后，可作为抵押物进行融资、作为股权进行出资或进行资产证券化，实现其最终的金融价值。
3.2 多行业典型案例分析
| 行业领域 | 代表案例 | 实践模式与价值体现 |
|---|---|---|
| 公共服务 | 南京公交集团 | 将约700亿条公交运营数据资产化入表，并成功获得全国首单以纯数据资产为质押的银行授信，开创了公共数据金融化的先河。 |
| 公用事业 | 扬子国投/远古水业 | 将水务数据经脱敏合规后入表，并上架数据交易所进行交易，探索了公共事业数据从资产化到市场化变现的完整闭环。 |
| 智慧城市 | 先导（苏州）数字产投 | 针对智慧交通感知数据，形成“数据采集-治理-确权-评估-入表-披露-应用”的“七步法”标准化操作流程，为行业系统性数据资产入表提供了可复制的范本。 |
| 能源 | 济南能源集团 | 完成全国首单热力管网数据资产入表，通过数据分析优化供热效率和管网维护，实现降本增效。 |
| 金融 | 建设银行上海分行 | 创新推出基于企业数据资产的质押贷款产品，为数据密集型的科技中小企业开辟了全新的轻资产融资渠道。 |
| 大数据服务 | 上海钢联、航天宏图、科大讯飞 | 将其核心的大宗商品价格数据、卫星遥感数据、AI语音数据等进行产品化和资产化，是数据要素市场专业供给侧的典型代表。 |
3.3 实践共性与启示
- 国企先行：当前案例多由国有企业或政府引导的数据平台主导，承担了“先行先试”的探索角色，为市场提供了宝贵经验。
- 场景为王：数据资产的价值必须在解决具体业务问题（如降本增效、风险控制、模式创新）中才能得到最大化体现。脱离应用场景的纯数据交易价值有限。
- 生态协同：成功的入表与价值实现，离不开数据交易所、资产评估机构、会计师事务所、律师事务所等多方专业服务的支撑与协作。
第四章：核心挑战与风险应对——在创新中破解三大难题
4.1 确权之困：从法律归属到经济赋权
- 挑战：数据来源多元、可无限复制、流动性强，导致传统物权法下的绝对所有权难以界定，这是全球面临的共同难题。
- 应对策略：
- 法律层面：加快推进全国统一的数据资产登记体系建设，通过登记明确权属状态，为“三权分置”下各方权利的行使、转让和保护提供法律依据 [1]。
- 技术层面：积极应用区块链、隐私计算、数据水印等技术，实现数据来源可追溯、使用过程可控制、收益分配可计算，为确权提供技术保障。
4.2 估值之难：从成本计量到价值发现
- 挑战：传统评估方法各有局限：成本法易严重低估数据价值；市场法因缺乏活跃、可比的交易市场而难以应用；收益法对未来现金流的预测主观性强。数据价值的非线性、动态变化特征给评估带来巨大困难。
- 前沿评估模型探索：
- “三法”结合与修正：实践中倾向于综合运用多种方法，并引入数据质量、应用场景、稀缺性、时效性等多维度修正因子。普华永道等机构已提出基于数据生命周期的多阶段估值框架 [10]。
- 高级量化模型：学界和业界正探索更前沿的模型，如基于多期超额收益法对互联网企业数据资产的评估（以美团为例）[9]，或探索基于神经网络的动态评估模型，以提升评估的科学性。
- 权威指导：中国资产评估协会于2023年发布《数据资产评估指导意见》，为评估实践提供了官方指南和操作规范 [3]。
4.3 合规与安全之险：从数据治理到风险内控
- 风险：数据资产的确认和披露，可能增加企业在个人隐私泄露、商业秘密暴露、网络安全攻击和数据垄断方面的风险。
- 应对策略：
- 构建数据治理体系：企业需建立从数据采集、处理、存储到应用的全生命周期合规管理流程，确保严格遵守《中华人民共和国网络安全法》[4]、《中华人民共和国数据安全法》[5]、《中华人民共和国个人信息保护法》[6]等法规要求。
- 强化安全技术投入：将数据安全保障体系（如加密、防火墙、访问控制）的建设成本视为资产形成的必要支出，进行资本化处理并计入无形资产摊销，以此激励企业的长期、持续投入。
- 健全审计与监管：对审计人员提出更高要求，需具备数据技术与财务审计的交叉学科能力；同时，监管机构需完善对数据资产公允性和披露真实性的监督机制，防范财务造假风险。
第五章：国际比较——全球视野下的中国方案独特性
| 对比维度 | 中国模式 | 美国模式 | 欧盟模式 |
|---|---|---|---|
| 驱动力 | 政策驱动、顶层设计 | 市场驱动、企业主导 | 法规驱动、权利导向 |
| 核心理念 | 强调数据主权与安全，促进有序流通 | 倡导数据全球自由流动，鼓励商业创新 | 将个人数据权利与隐私保护置于核心 |
| 治理模式 | “数据产权三权分置”+公共数据授权运营 | **“信息受托人”**模式（应用于数据信托） | **“数据中介”**模式+严格的GDPR监管 |
| 会计实践 | 财政部出台专门的暂行规定，推动标准化入表 [2] | 遵循现有无形资产准则，以自愿性信息披露为主 | 积极探索扩展无形资产披露要求（EFRAG项目） |
| 代表政策 | 《“数据二十条”》[1]、国家数据局设立 | 《开放政府数据法》(OPEN Government Data Act) [17]、《澄清域外合法使用数据法》(CLOUD Act) [16] | 《通用数据保护条例》(GDPR) [14]、《数据法案》(Data Act) [15] |
- 结论：相较于美欧，中国方案在全球范围内具有显著的前瞻性和系统性。它并非简单地在现有框架内修补，而是试图构建一套全新的、与数字时代生产力相匹配的制度体系，体现了强有力的国家战略意志。
第六章：未来展望——新质生产力引擎与全球规则博弈
6.1 经济影响：万亿级市场的开启
- 企业价值重估：数据资产入表将显著提升数据密集型企业的资产规模、改善财务结构和估值水平，尤其利好轻资产的科技创新型企业，拓宽其融资渠道 [13]。
- 催生产业新生态：将直接带动数据信托、数据经纪、数据保险、专业化资产评估、合规审计等千亿级专业服务市场的兴起和繁荣 [11]。
- 赋能实体经济：随着国家数据局规划的12个重点领域（如工业制造、现代农业、金融服务、商贸流通等）的数据赋能行动深入，数据资产将驱动“数实融合”迈向价值创造的2.0阶段。
6.2 趋势演进：从国内探索到国际接轨
- 标准趋同：全球主要经济体都在探索数据资产化的路径，中国的前沿实践将为国际会计准则（如IAS 38无形资产准则）的未来改革提供重要参考，全球标准有望在博弈中走向趋同。
- 全球规则博弈：中国凭借其庞大的数据规模和领先的制度探索，将在《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）、《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等国际数字经贸协定的规则谈判中，从“规则接受者”转变为更积极的“规则塑造者”。
6.3 最终结论：在挑战中迈向领先
数据资产入表是中国经济发展范式从要素驱动转向创新驱动的关键一步。它不仅是对会计准则的革新，更是对生产要素理论、产权制度和经济增长模式的深刻重构。虽然前路依然面临确权、估值、安全等严峻挑战，但这一被外界普遍低估的系统性制度创新，无疑已为中国在未来数字经济的全球竞争中，注入了最澎湃的核心动力。
参考文献
[1] 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[EB/OL]. (2022-12-19)[2025-06-24]. http://www.gov.cn/zhengce/2022-12/19/content_5732858.htm.
[2] 中华人民共和国财政部. 关于印发〈企业数据资源相关会计处理暂行规定〉的通知[EB/OL]. (2023-08-21)[2025-06-24]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202308/content_6899395.htm.
[3] 中国资产评估协会. 数据资产评估指导意见[EB/OL]. (2023-09-28)[2025-06-24]. http://www.cas.org.cn/gztz/73434.jhtml.
[4] 中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国网络安全法[Z]. 2016-11-07.
[5] 中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国数据安全法[Z]. 2021-06-10.
[6] 中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国个人信息保护法[Z]. 2021-08-20.
[7] 国家自然科学基金委员会. “数据要素及其流通的基础理论与机制设计”重大研究计划2023年度项目指南[EB/OL]. (2023-09-11)[2025-06-24]. https://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab442/info90421.htm.
[8] 许可. 从权利束迈向权利块：数据三权分置的反思与重构[J]. 法制与社会发展, 2023, 29(5): 3-21.
[9] 贾岚岚. 基于多期超额收益法改进的互联网企业数据资产价值评估——以美团为例[J]. 财务与会计, 2024(1): 147-154.
[10] 普华永道. 数据资产化前瞻性研究白皮书[R/OL]. (2021-11)[2025-06-24]. https://www.pwccn.com/zh/research-and-insights/white-paper-on-prospective-study-of-data-capitalization-nov2021.pdf.
[11] 全球数据资产理事会. 寻路数据资产（合辑）2024[R/OL]. (2024-04)[2025-06-24]. https://hulianhutongshequ.cn/upload/tank/report/2024/202404/1/bc32998c0e1a4a12b7ee28e959433824.pdf.
[12] 马源, 袁东明. 拨开云雾准确认识数据资源经济特性[N/OL]. 中国经济时报, (2024-05-23)[2025-06-24]. https://www.drc.gov.cn/DocView.aspx?chnid=378&leafid=1338&docid=2908245.
[13] 浙江大学管理学院. 数据资产入表“倒计时”，管院学者深度解读新政的带来的机遇和挑战[EB/OL]. (2023-10-23)[2025-06-24]. http://www.som.zju.edu.cn/2023/1023/c63655a2815965/page.htm.
[14] EUROPEAN PARLIAMENT, COUNCIL OF THE EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2016/679 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation)[Z]. 2016-04-27.
[15] EUROPEAN PARLIAMENT, COUNCIL OF THE EUROPEAN UNION. Regulation (EU) 2023/2854 on harmonised rules on fair access to and use of data (Data Act)[Z]. 2023-12-13.
[16] UNITED STATES CONGRESS. H.R.4943 - Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act (CLOUD Act)[Z]. 2018-03-23.
[17] UNITED STATES CONGRESS. H.R.4174 - Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2017 (Title II: Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)[Z]. 2019-01-14.
贡献者
pansin