企業數據資源入表

為推動建立企業數據確權授權機制，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》明確了企業數據資源的確認范圍和會計處理適用準則。

根據《企業數據資源相關會計處理暫行規定》的規定，企業應當按照企業會計準則相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告

1數據資源的會計確認與計量

根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，企業對數據資源可以分別確認為“無形資產”和“存貨”。

無形資產準則和存貨準則均以歷史成本為計量原則，并不允許企業采用公允價值進行計量，因此，企業數據資源入表短期內不會帶來資產負債表的大規模擴張。

2數據資源的會計披露與報告

企業在編制資產負債表時，應當根據重要性原則并結合本企業的實際情況，分別在“存貨”項目、“無形資產”項目、“開發支出”項目下增設數據資源相關項目“其中：數據資源”，進行資產負債表相關列示，即所謂“入表”。

企業應當按照相關企業會計準則及本規定等，在會計報表附注中對數據資源相關會計信息進行披露。這里的披露包括要求披露與自愿披露事項，在數據資產評估和交易活動中，應當特別關注自愿披露事項。

《企業數據資源相關會計處理暫行規定》自2024年1月1日起施行，并采用未來適用法，即規定施行前已經費用化計入損益的數據資源相關支出不再調整。因此，在此之前與數據資源有關的費用化投入不能重新資本化。

數據資產價值評估

企業通過數據資源的會計處理為數據資產價值的評定和估算提供了可能，相關財務會計信息和其他資料也是執行資產評估業務的依托。

1數據資產的定義

根據《數據資產評估指導意見》第二條的定義，數據資產，是指特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。

2數據資產評估要點

執行數據資產評估業務，應當了解和關注被評估數據資產的基本情況，包括并不限于數據資產的信息屬性、法律屬性、價值屬性及具體表現。

執行數據資產評估業務，應當知曉數據資產具有非實體性、依托性、可共享性、可加工性、價值易變性等特征，關注數據資產特征對評估對象的影響。

執行數據資產評估業務，應當根據數據來源和數據生成特征，關注數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等數據產權，相應確定評估對象的權利類型。

執行數據資產評估業務，還需要關注影響數據資產價值的成本因素、場景因素、市場因素和質量因素。

3數據資產評估方法

《數據資產評估指導意見》第十九條確定了數據資產價值的評估方法包括收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法。

在會計入表暫行規定中，暫時以成本法入表，但是在披露中用市場法或者收益法評估都是未來探索的可行性道路。

數據資產估值步驟

step 1確定評估目的和范圍

確定為何估值以及需要估值的數據資產范圍，包括數據集、數據庫、數據倉庫、數據挖掘模型等。

step 2收集數據資產信息

收集需要評估的數據資產的詳細信息，通常包括：數據名稱、數據來源、數據規模、產生時間、更新時間、數據類型、呈現形式、時效性、應用范圍等。

step 3確定評估方法

根據估值目的和數據資產特點選擇合適的評估方法，常見的評估方法包括市場法、成本法和收益法。

step 4進行市場研究

如果采用市場法進行評估，需要進行市場研究，了解類似數據資產在市場上的交易價格、競爭情況等。可以參考類似數據資產的交易案例，例如互聯網公司收購數據公司的案例。

step 5進行成本估算

如果采用成本法進行評估，需要估算數據資產的采集、存儲、清洗等成本，并考慮折舊和維護費用。可以參考類似業務的成本估算，例如企業自主開發數據集需要的開發成本。

step 6進行收益預測

如果采用收益法進行評估，需要預估數據資產的收益潛力，例如通過數據挖掘分析、營銷推廣等方式利用數據資產帶來的收益。可以參考類似應用的收益預測，例如企業通過數據挖掘模型提供增值服務帶來的收益。

step 7進行風險評估

對數據資產可能遇到的風險進行評估，例如數據泄露、數據安全等問題。可以參考類似數據資產的風險評估結果，例如金融機構對大數據資產進行的風險評估。

step 8進行估值計算

根據選擇的評估方法和收集到的信息，進行估值計算。可以使用各種模型和工具進行計算，例如貼現現金流模型、基于市場比較的估值模型等。數據資產的價值常見影響因素包括技術因素、數據容量、數據價值密度、數據應用的商業模式和其他因素。

step 9形成評估報告

將估值計算結果整理成評估報告，包括估值方法、估值結果、風險評估等，向相關方提供完整的數據資產估值信息。以上的每一步都需要根據具體情況進行具體操作，并可以參考相關案例來支持估值過程。

總結

數據資產入表是企業將數據資源轉化為商業價值的重要步驟。

通過數據資產入表，企業能夠更好地管理和使用數據資源，提高生產效率，開拓新的商業機會，增強企業競爭力。同時，數據資產入表也將推動整個數據要素產業鏈的發展，實現數據價值的最大化，為社會和經濟發展帶來更大的貢獻。

對于未來行業需要進一步深入探究數據資產估值方法和模型，尤其是在數據質量、數據安全和數據治理方面的考慮。此外，隨著人工智能和大數據分析的不斷發展，數據資產估值模型也需要考慮新技術的影響。

總之，雖然數據資產估值是一個復雜而關鍵的問題，對于企業和整個經濟來說具有重要意義。相信通過不斷地研究和改進，將能夠更準確地評估數據資產的價值，進而為企業的決策和發展提供更有力的支持。