数据资产入表及估值实践与操作指南

版权声明 本报告版权属上海数据交易所有限公司所有，并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点，应注明来源《数据资产入表及估值实践与操作指南》。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 数据资产⼊表及估值实践与操作指南Data Assets Incorporating IntoThe Balance Sheet and Valuation Practice and Operations Guidebook 编写组（排名不分先后） 赵丽芳、刘小钰、林⽴、吕正英、⻩蓉、刘峰、王晨、钟英才、蒋骁、⽅明、谢佳妮、郭韵瑆、谢刚凯、李业强、郝坤鹏 编写单位（排名不分先后） 上海数据交易所有限公司、复旦⼤学、厦⻔⼤学、上海国家会计学院、⾦证资产评估有限公司、东洲资产评估有限公司、⽴信会计师事务所、天职国际会计师事务所、天健会计师事务所、中联资产评估有限公司 ⽬录 Contents .前⾔............................................................................................数据要素理论................................................................................数据资产化路径............................................................................ 第⼆部分数据资产⼊表实践............................................................ .数据资产⼊表理论成果..................................................................数据资产⼊表案例研究..................................................................数据资产⼊表小结....................................................................... 第三部分数据资产估值操作............................................................ .数据资产评估基础理论..................................................................数据资产评估⽅法........................................................................数据资产估值案例研究..................................................................数据资产估值小结.................................................................... .附录⼀：《企业数据资源相关会计处理暂⾏规定》.............................附录⼆：《数据资产评估指导意⻅》...............................................附录三：企业数据资源⼊表会计处理⽰例...................................... 参考⽂献.................................................................................... 数据资产⼊表及估值实践与操作指南Data Assets Incorporating Into The Balance Sheet and Valuation Practice and Operations Guidebook 报告要点 上海数据交易所紧密围绕“数据二十条”关于“探索数据资产入表新模式”的政策精神，以有效提升财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（简称《暂行规定》）执行效果为目标，开展了企业数据资产入表和估值相关的理论和实践研究，并结合场内交易实践探索数据资产市场价值体系构建等多项工作。 本指南由上海数据交易所组建专业的研究团队，遴选一批有代表性的企业，以真实的财务数据和业务数据为基础进行数据资产入表模拟和价值估测，提炼形成数据资产入表及估值的理论和实践方法。通过多个企业案例研究发现，企业对数据资产认知有限、对数据资产形成路径理解不足、数据资产会计处理存在困难、企业数据资产披露规范和机制不明确、专业服务机构对数据资产认识和理解不足等是目前推进企业数据资产入表和估值的最大挑战。为了应对这些挑战，本报告将从数据要素、数据资产等基础概念的分析开始，以企业数据产品赋能实体经济的具体应用场景为基础，以企业数据资源开发利用形成数据资产的路径为核心，探讨企业数据资产入表和估值的实践与操作。本指南的主要成果可以概括为以下几点： 1.本报告通过深入研究案例企业数字化转型和数据产品运营的商业模式，以“战略规划+运营管理”的思路重新设计企业数据资源到数据资产的形成路径，优化企业数据产品运营管理模式，深入探讨数据资产入表过程中成本归集难、摊销年限确定难等十大关键性难题，并提出一些可行的处理办法。在此基础上，本指南将为《暂行规定》自愿披露部分形成详细的披露指引。 2.数据资产入表的十大难题及处理办法为：①成本归集难的原因在于企业组织架构和数据产品开发条线匹配度较低，企业首先需要科学规划业务流程来应对，从数据采集、清洗、建模、存储、销售一系列生产经营活动的高效管理做起；②收入与成本匹配难的核心原因在于数据产品销售模式和研发模式不协调，企业需要重新调整数据产品销售模式和定价方式来应对；③数据资产资本化标准确认难的原因是企业研究和开发数据产品的时间点判断不确定，建议企业应该重新调整产品立项和管理流程；④公共数据授权期限确认难针对企业与公共部门联合运营的场景，建议企业跟有关部门洽谈授权合约时充分考虑自身商业模式和渠道管理能力；⑤数据研发和使用场景差异过大导致资产确认条件满足难针对部分金融日频数据的使用的场景，建议企业认真分析高频数据使用场景是否符合资产确认条件，秉承不高估资产的准则，对不符合的部分可能只能列入主营业务成本；⑥数据资产摊销方法选择难，建议企业合理评价自身的业务场景，选择合适的方法并一致运用于会计期间；⑦摊销年限确认难的核心痛点在于数据产品使用时效性导致企业也很难判断该产品的使用寿命，建议企业提高数据产品管理能力，加强对市场和业务模式的研究并合理判断数据资产的摊销年限；⑧数据资产税会政策差异应对难的核心在于税法对于数据资产摊销年限的要求和会计准则不一致，建议企业合理选择摊销年限并对认真分析税会差异，并形成一些可行建议；⑨数据资产时效性强导致部分资产可能存在即时失效的可能，从而导致数据资产报表规模波动较大，企业应该审慎确认数据资产并提高数据资产全生命周期的管理能力；⑩数据资产在集团层面的会计核算难的核心在于集团公司和子公司特殊的关系，建议集团建立和完善数据资源相关的成本核算。 3.对于企业数据资产信息披露，本报告根据《暂行规定》自愿披露的内容指引，结合案例研究的成果进一步形成了企业相关数据资源的披露细则和展示方式，通过详细分析自愿披露指引性文件中每一条可以包含的具体信息，为企业形成披露规范模板，有助于引导企业数据资源披露机制和未来披露规范形成，也有助于企业信息披露实践操作。企业可以参考本指南列报与披露细则部分来推进数据资产的披露。 4.企业数据资产评估的核心难点在于资产权属的确认以及评估方法选择的依据，为了应对这些挑战，本报告提出数据要素价值链模型，并基于此推出基于数据资源分类分级、数据产品生命周期、数据资产经济行为的数据资产评估方法的选择逻辑，为企业和资产评估机构选择合理的估值方法提供可靠依据。 5.本指南在企业数据资产形成、列报、披露等一系列实践操作研究成果的基础上，进一步探讨了数据资产入表与数据资产创新应用的关系。数据资产估值是数据要素交易与流通价值释放的基础。从更长远的角度来看，数据要素市场的发展将推动数据资产创新应用的新局面，也就是说，进入企业资产负债表的数据资产，将像其他类型的资产一样，以其质量、公信力、收益预期作为偿付基准来发行证券产品。目前，数据资产的市场法还没有形成统一的衡量指标，也没有足够多的可比案例支持市场法评估。但目前国际上已经有多起以数据资产作为核心标的的并购案例，国内也开始探索数据资产计价入股、融资和出资相关金融业务模式，各地数据交易所也挂牌了很多数据产品，这些将成为数据资产市场法估值的基础支撑。数据资产创新应用的方向包括：数据资产增信、转让、出资、质押融资、保理、信托、保险、资产证券化等，这些场景一般都需要主体提供标的资产预期现金流测算结果或者资产评估报告等。 本报告可以成为企业数据资产入表和估值的实践操作指南。本报告不仅有助于规范企业数据资产的会计处理、信息列报与披露，还为数据资产的形成路径以及相关管理制度的构建提供了支撑。随着大众对数据要素的认知提升，企业也会逐渐开始形成一定规模和体量的数据资产，国家数字经济的具象化和报表化程度会逐步提升。数据资产入表和估值应该服务于国家数据要素市场战略，积极推动数字经济的发展。从我国建设与繁荣数据要素市场的角度出发，数据资产入表应该从鼓励披露、加强排摸开始，通过企业实践和案例研究相结合的方式，形成入表一般路径，并通过强化数据交易所基础设施功能，提高数据资产入表的效率，提升数据资产管理工作的效率。 第⼀部分数据资产化路径 1.前⾔ 1.1数据与数据资源 2023年10月25日，国家数据局正式揭牌。根据《党和国家机构改革方案》，国家数据局负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发展和改革委员会管理。显然，数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。而数据则是数字经济发展的核心要素和“石油”（Nolin，2020），对推动技术和商业创新有积极作用，是现代新兴权利客体（申卫星，2020）。 2019年，党的十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为重要的生产要素，“反映了随着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化”。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中将“加快数字化发展，建设数字中国”作为国家战略发展目标、政府工作重点及人民的行动纲领，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎，发挥数据在产业发展中重要作用。据国家工业信息安全发展研究中心统计，2021年我国数据要素市场规模达815亿元，这一规模预计在“十四五”期间的复合增速将超过25%。 数据（data）是以电子或其他方式对信息的记录，在计算机系统中，数据是以二进制编码序列显示的信息。数据的价值本质就是其所蕴含的信息，而信息是一种在认知层面降低未来不确定性的重要经济资源（FarboodiandVeldkamp,2021；Stigler,1961）。作为经济活动副产品的数据如不经由劳动收集整理，难以作为决策分析的投入品创造价值，因此“数据资源”（dataresources）概念是一种价值判断，指经由加工后能够在现时或未来带来经济价值的数据。 党的十九届四中全