2025Q1-Q3数据资产入表、评估、融资研究报告

数据资产入表、评估、融资研究报告 中关村虚拟现实产业协会数据资产专委会浙江供应链与仓储行业协会数据资产工作委员会北京中科京云控股有限公司数据资产研究组 二零二五年十月 2025Q1-Q3数据资产入表、评估、融资研究报告 数据与案例来源及责任申明文件 一、申明目的 为明确本报告中数据、案例及相关信息的来源边界，保障信息使用的合规性，界定报告出具方与使用者的权利义务，特制定本申明。本申明作为报告不可分割的组成部分，与报告正文具有同等效力。 二、核心条款 （一）信息来源说明 报告中涉及的公开数据（含行业规模、市场占比、政策指标等）、行业案例、政策文件摘要、学术观点引用等信息，均采集自互联网公开渠道，具体包括但不限于： （1）政府及监管机构官方平台（如国家统计局、行业主管部门官网）；（2）权威行业研究机构发布的公开报告（如行业协会、第三方咨询机构）；（3）正规新闻媒体及企业官方发布渠道（如上市公司公告、权威财经媒体）；（4）已公开的学术文献、行业标准及政策解读材料。 报告出具方已尽力核实信息发布主体的合法性与公信力，但不保证所有信息均经过逐一实地验证，信息采集以“公开可获取”为核心原则。 （二）版权合规声明 报告中引用的第三方信息（含文字、数据、图表等），已尽力追溯版权归属，仅用于报告的分析、参考及研究目的，不构成对第三方知识产权的侵犯。 若任何单位或个人认为报告中引用的内容侵犯其合法知识产权（如著作权、商标权、专利权等），请及时与报告出具方联系（联系方式见本申明第四条），并提供有效的权利证明及侵权说明。报告出具方在核实后，将在3个工作日内根据版权方要求删除或调整相关内容，并依法承担相应责任（若确属侵权）。 未经报告出具方及相关版权方书面许可，任何单位或个人不得将报告中引用的第三方信息用于商业盈利、二次创作或其他非研究目的的传播。 （三）数据时效性说明 报告中所有数据的采集截止日期为[2025年10月15日]，案例选取的时间范围为[2025年1月-2025年9月]。 因市场环境变化（如供需波动、价格调整）、政策更新（如法规修订、政策废止）、技术变革（如技术迭代、产业升级）等因素，报告中的数据及案例可能随时间产生偏差，报告出具方不承担主动更新数据或案例的义务。 使用者在依据报告内容开展决策或研究时，应结合最新公开信息进行交叉验证，避免仅依赖本报告数据产生误判。 （四）责任界定声明 本报告内容仅作为行业研究、信息参考用途，不构成任何形式的决策建议（包括但不限于投资决策、商业合作决策、政策执行建议等）。 报告出具方对报告内容的准确性、完整性、适用性不作绝对保证，因数据引用偏差、信息解读差异或外部环境变化导致的任何直接或间接损失（如投资损失、商业机会错失等），报告出具方不承担法律责任。 使用者因擅自篡改报告内容、违规传播报告信息或未结合实际情况滥用报告结论导致的风险，由使用者自行承担。 三、附则 本申明自报告出具之日起生效，有效期与报告的使用周期一致。 本申明的最终解释权归报告出具方所有。 若报告使用者对本申明条款有异议，应在使用报告前与报告出具方协商；使用报告即视为已认可本申明全部条款。 四、联系方式 联系人：贺建海联系电话：13601011658电子邮箱：hejh@wiseom.com出具审核发布日期：2025年10月20日 目录 一、数据资产发展摘要与战略洞察............................................................................51.1数据资产入表相关数据...................................................................................51.2行业发展格局与宏观趋势研判........................................................................5二、政策供给与规范基石：从顶层设计到操作细则..................................................62.1中央政策：科技金融与全流程管理的战略融合...............................................62.2地方与行业标准：提升操作性和可信度..........................................................72.3可信数据空间：数据流通的底层技术保障......................................................7三、数据资产入表的规模、结构与可靠性分析..........................................................73.12025Q1-Q3全国入表规模与结构分析..............................................................73.2数据可靠性与价值结构研判...........................................................................8四、数据资产评估：专业化、风险控制与透明度要求...............................................84.1评估指引对披露的强制性要求........................................................................84.2评估体系的专业化协同...................................................................................8五、数据资产融资：创新模式与案例剖析.................................................................95.1数据资产证券化（ABS）双模式突破.............................................................95.2数据信贷与数据保险的发展动态..................................................................10六、结论与战略行动建议........................................................................................106.12025Q1-Q3发展结论....................................................................................106.2战略行动建议：聚焦“赋能”与“合规”双轨并行..............................................11附参考文献..............................................................................................................12 2025Q1-Q3数据资产入表、评估、融资研究报告一、数据资产发展摘要与战略洞察 1.1数据资产入表相关数据 2025年前三季度，我国数据资产发展已进入从合规驱动向价值驱动转型的新阶段。核心数据分析显示，数据资产化不再是简单的财务科目调整，而是已演变为头部企业推动、金融创新主导的系统性工程。 1.2行业发展格局与宏观趋势研判 研判一：数据资产价值实现路径分化，赋能模式为近中期规模化核心。 数据资产的资本化路径正呈现“直接证券化”（贴标）和“信用优化”（赋能）的双模式分化。鉴于数据资产确权、估值和现金流预测的高度不确定性6，以及现有入表资产多为内部使用型（成本法）的现状1，数据赋能ABS将成为近中期（2025Q4-2026）实现数据要素价值规模化变现的核心路径。该模式通过数据资产提升传统优质资产（如应收账款）的风险穿透力和交易效率3，有效解决了数据资产直接金融化的高门槛和中小微企业融资难的结构性矛盾。 研判二：评估重心转移：从“估值”到“风险与透明度”。 监管机构对数据资产评估的要求，已从单纯强调价值量化，转向突出风险揭示、法律状态披露和商业模式的穿透性分析7。评估指引明确要求披露特殊评估假设、程序局限性以及结论的不确定性6。这一转变标志着监管层致力于确保市场对数据资产的认知是审慎、透明且充分揭示风险的，这是数据资产实现健康金融化的必要前置条件。 研判三：政策保障体系升级，强调“全流程管理”与“数字赋能”。 中央和地方政策已形成合力，从制度层面确保数据资产价值的持续释放。《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》（2025年4月发布）明确要求未来五年“强化数字赋能”8，将数据资产创新应用上升至国家金融战略层面。同时，国家数据局推进的“可信数据空间”试点9为数据流通与金融应用提供了底层技术合规保障。 二、政策供给与规范基石：从顶层设计到操作细则 2.1中央政策：科技金融与全流程管理的战略融合 中央政策体系在2025年前三季度聚焦于将数据要素深度融入国家金融战略和企业治理体系。 ●金融战略定调：国家金融监督管理总局等部委发布的《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》（2025年4月）明确提出，在未来五年内，要全面加强科技金融产品体系、专业能力和风控能力建设，其中核心工作之一即为“强化数字赋能”8。这直接为数据赋能ABS3、数据信贷、数据保险等金融创新提供了高级别的政策支持 和发展空间。 ●企业治理升级：财政部《数据资产全过程管理试点方案》的持续引导，推动企业将数据资源的管理范围扩大到资产运营层面1，要求企业建立贯穿数据采集、加工、确权、应用及资本化全生命周期的运营管理机制。这一要求是实现数据资产可持续价值的前提。 2.2地方与行业标准：提升操作性和可信度 地方和行业标准的出台，有效填补了国家宏观政策与企业实际操作之间的空隙。例如，广西信息中心编制发布的三项数据资产团体标准，聚焦于数据治理、资源登记和质量评价等关键环节，为市场主体开展入表工作提供了清晰可操作的规范性指引10，对加快地方数据要素市场化进程具有重要实践意义。 2.3可信数据空间：数据流通的底层技术保障 国家数据局推动的“可信数据空间创新发展试点项目”（如上海、重庆、雄安入选）9，致力于解决数据资产在金融化过程中最关键的安全合规与隐私保护问题。可信数据空间利用隐私计算等技术，确保了在“数据可用不可见”的前提下，仍能实现评估所必需的数据验证和模型运行，是保障数据资产金融化合规性和可信度的关键基础设施。 三、数据资产入表的规模、结构与可靠性分析 3.12025Q1-Q3全国入表规模与结构分析 根据对A股上市公司财务报告的统计分析，截至2025年前三季度，数据资产入表规模已突破18亿元人民币1。 ●规模核心贡献者：基础电信运营商是本轮入表规模高速增长的核心力量，三大运营商合计入表金额达13.66亿元，相较于2024年半年报首次披露的2.6亿元，增幅高达426%1。 ●结构深度分析：以我国移动为例，其6.16亿元的数据资源中，91%被确认为因“加工大数据产品、AI大模型相关数据所发生的研发支出资本化”而形成的无形资产1。 3.2数据可靠性与价值结构研判 上述数据具有极高可靠性，源自上市公司公开披露的财务数据。然而，对这一数据的专业解读至关重要： 1.资产属性界定：现阶段入表的18亿资产，本质上是企业内部使用的无形资产，而非外部交