农业农村产业数据资产全过程管理服务指引

目录CONTENTS 10.数据资产登记-----------------1211.数据资源入表-----------------1212.数据台账编制-----------------1213.数据产品流通-----------------1214.数据流通存证-----------------1315.数据资产运营-----------------13 引言 一、建设背景 （一）政策依据------------------2（二）目标----------------------3（三）项目前提------------------3（四）建议成立专班小组----------3 四、数据资产价值与应用 （一）开展数据资产价值评估------14（二）推进数据资产应用----------151.推动数据整合和共享开放--------152.深化数据开发利用--------------163.参与公共数据授权运营----------164.开展合规数据交易--------------16 二、术语定义 （一）数据----------------------4（二）数据资源------------------4（三）数据资产------------------4（四）数据资产护照--------------4（五）数据资源入表--------------4（六）数据产品------------------5（七）数据资产台账--------------5（八）数据资产管理--------------5 五、《广西壮族自治区数据资产全过程管理试点实施方案》要点解读 （一）方案总体解读--------------171.总体目标----------------------172.试点范围----------------------173.试点目标----------------------174.主要工作内容------------------17（二）主要任务解读--------------171.开展数据资产摸底--------------172.开展数据资产摸底--------------183.开展数据资产登记--------------184.探索数据资产入账--------------195.完善授权运营机制--------------206.健全收益分配机制--------------207.规范推进交易流通--------------21（三）总结----------------------22 三、实施路径 （一）整体架构和流程------------51.数据资产管理的整体架构--------52.数据资产全过程管理工作流程----6（二）具体路径------------------61.数据生产与采集----------------62.数据资产盘点------------------63.数据分级分类------------------74.数据场景设计------------------85.数据产品加工------------------96.数据合规审查------------------97.数据安全风险评估-------------108.数据质量评价-----------------109.数据资产价值评估-------------11 引言 在数字化浪潮的席卷下，数据已成为推动经济社会发展的关键力量。它如同一座蕴藏无限价值的宝藏，深度融入农业农村产业的各个角落，从农业生产的精准化管理，到农村经济的多元化发展，都离不开数据的有力支撑。数据资产作为新型资产类型，其在农业农村领域的应用与管理，正逐渐成为推动农业数字化转型、实现乡村振兴战略目标的核心驱动力。 2023-2025年期间，从国家层面到地方政府，一系列关于数据资产的政策文件密集出台。财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《关于加强数据资产管理的指导意见》等，为数据资产的管理和会计处理提供了明确规范；广西壮族自治区也积极响应，联合多部门发布《广西壮族自治区数据资产全过程管理试点实施方案》，农业农村厅、广西农村投资集团、广西农垦集团等作为试点单位，肩负起探索农业农村数据资产管理有效路径的重任。这些政策的落地，为农业农村产业数据资产的管理与发展指明了方向，也凸显出开展数据资产全过程管理的重要性和紧迫性。 在此背景下，本服务指引应运而生。它旨在为农业农村产业数据资产的管理提供全方位、系统性的指导，涵盖从数据生产采集到资产运营的全生命周期。通过明确各环节的操作规范和关键要点，帮助相关单位充分挖掘数据资产的潜在价值，提升公共服务效能，为农业农村产业的蓬勃发展注入新动能，助力在乡村振兴的伟大征程中，成功解锁数据“新财富”，实现农业农村经济的高质量发展。 一、建设背景 （一）政策依据 数据作为新型生产要素，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。数据资产，作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。 2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），对企业数据资源是否可以作为资产确认、作为哪类资产确认和计量以及如何进行相关信息披露等相关会计问题进行了回应，并从2024年1月1日起正式施行。2023年12月，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，从全流程的视角对数据资产管理的基本原则、主要任务等进行了明确，极大增强了全社会对数据资产的重视程度。2024年12月财政部印发《数据资产全过程管理试点方案》（财资〔2024〕167号），进一步完善数据资产管理制度体系，为激活数据要素潜能、培育经济增长新动能提供坚实的制度支撑和实践样本。2025年3月，广西壮族自治区财政厅、广西壮族自治区大数据发展局、广西壮族自治区人民政府国有资产监督管理委员会联合印发《广西壮族自治区数据资产全过程管理试点实施方案》，其中，农业农村厅、广西农垦集团、广西农村投资集团等作为试点单位，将围绕农业生产、农村发展等领域的数据资产，在数据资产摸底、台账编制、登记入账等环节开展重点探索，助力农业数字化转型与乡村振兴战略实施。 （二）目标 以数据为“铲”挖掘“新财富”，推进数据资产全过程管理，提升公共服务效能、为推动社会事业发展注入新的动力。 （三）项目前提 判断数据资源是否能作为一项资产，应满足以下条件： 1.相关数据资源由外购或在生产经营过程中积累产生，均符合“由过去的交易或事项形成”这一资产判断要素的要求。 2.相关数据资源是由单位拥有或控制的，单位享有某项资源所有权，或者虽然不享有所有权，但该资源能被单位持有并控制。 3.相关数据资源预期会给单位带来经济利益，且相关的经济利益很可能流入单位，主要指直接或者间接导致现金和现金等价物流入单位的潜力的概率大于50%。 4.相关数据资源的成本或者价值能够可靠地计量，单位需以实际发生的交易或者事项为依据进行会计确认、计量和报告，如实反映符合确认和计量要求的各项会计要素及其他相关信息，保证会计信息真实可靠、内容完整。 （四）建议成立专班小组 为切实加强对单位数据资产全过程管理工作的领导力，认真贯彻落实数据资源相关会计处理暂行规定，提升跨部门沟通与协作的效率，形成工作合力，建议成立数据资产全过程管理工作专班。此外，建议引入专业机构以完成数据盘点、登记、数据台账编制，评估和入账等全流程任务。 二、术语定义 （一）数据 数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化、半结构化或非结构化数据。 （二）数据资源 具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。 （三）数据资产 特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据资源。 （四）数据资产护照 数据资产护照是一套以合规安全为核心、多维度赋能数据资产管理与流通的创新体系，通过“安全屋-数据合规审计卡”为中心枢纽，串联“资产卡”“质量分”“场景库”“估值表”四大功能模块，构建起覆盖数据全生命周期的闭环管理体系。 （五）数据资源入表 数据资源入表是指组织从内外部合法获取的数据资源，按照一定规则以资产形式记入资产负债表等财务报表中，并进行确认、计量、列示、披露等会计处理的过程，从而在财务报表中体现数据价值与业务贡献。 （六）数据产品 数据产品是指基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。 （七）数据资产台账 数据资产台账是企业用于系统记录和管理数据资产的工具，涵盖了数据资产的来源、分类、价值、使用情况等详细信息。其核心功能在于帮助企业全面掌握数据资产状况，为数据资产的评估、交易、融资等后续活动提供准确的数据支持。 （八）数据资产管理 数据资产管理是指对数据资产进行供给、规划、控制和开发利用等一系列活动职能。 三、实施路径 （一）整体架构和流程 1.数据资产管理的整体架构 数据资产管理包含数据资源化和数据资产化两个环节：经过数据治理将原始数据转变为数据资源，实现数据的资源化； 经过数据安全和合规管理、计量方案确认和会计政策制定、列示与披露等工作完成数据资源入表，实现数据的资产化。后续逐步提高数据的价值密度，拓宽应用场景，挖掘数据价值。 数据资产管理的整体架构如下图所示： 2.数据资产全过程管理工作流程 数据资产全过程管理是释放数据价值、驱动业务创新的核心引擎，贯穿数据资产从识别、评估到运营的全生命周期。基于数据资产管理的逻辑链条与业务需求，其工作流程涵盖多个关键环节： （1）数据生产与采集（2）数据资产盘点（3）数据分级分类（4）数据场景设计（5）数据产品加工（6）数据合规审查（7）数据安全风险评估（8）数据质量评价（9）数据资产价值评估（10）数据资产登记（11）数据资源入表（12）数据台账编制（13）数据产品流通（14）数据流通存证（15）数据资产运营 （二）具体路径 1.数据生产与采集 数据生产采集是指企业在生产经营过程中，运用数字技术在产品生产、业务运营、人事管理与财务管理等过程中收集、提取和存储数据的过程。企业进行业务数据采集与存储，为后续的数据分析、数据处理和应用开发提供支持，将数据作为“原料”来帮助企业提升效率、降低成本，通过数据分析获得深刻洞察，以辅助决策。 2.数据资产盘点 进行全面的数据资产盘点是关键的第一步。首先进行现状排查，以了解现有的数据资源和管理体系。由企业首席数据官或数据管理团队牵头，自行或与第三方机构合作调研本单位数据资源生产存储、流通交易、开发利用、安全保障等情况，摸清数据资源底数。基于排查结果，设计一套详细的数据资产盘点模板，该模板包含数据的来源、类型、格式、使用频率、重要性等关键信息。与业务部门以及数据管理部门协作，对单位内部数据资源进行全面的清查和评估。根据数据资源持有目的、形成方式、业务模式、安全等级等特征，强化数据分类分级管理， 编制数据资源目录。 3.数据分级分类 根据数据管理和使用需求，结合已有数据分类基础，灵活选择业务属性将数据细化分类，数据分类实施路径参考如下： （1）依据农业行业相关分类标准，如《农业农村信息化术语》等，结合企业实际农业数据情况，制定分类实施方案。方案需充分考虑农业生产、经营、管理、服务等多环节的数据特点与需求。 （2）明确数据范围。根据农业企业所处细分行业（如种植业、畜牧业、渔业、林业等）及数据应用场景（如精准种植、智慧养殖、农产品溯源等），对待资产化的数据进行初步归类，明确待分类的数据范围。例如，种植业中涉及的土壤数据、气象数据、作物生长数据等，畜牧业中的畜禽养殖数据、疫病防控数据等。 （3）细化业务分类。①结合农业部门职责分工，明确农业领域或业务条线的分类。农业领域可分为种植