圖1-1  數據要素發展歷程

數據資產是指企業擁有或控制的，預期會給企業帶來經濟利益（內部價值或外部收益），以數據為主要內容和服務的可辨認的非貨幣資產。2022年12月，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》為聚焦數據使用權流通，創造性提出建立數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權“三權分置”的數據產權制度框架。

圖1-2  數據資產“三權分置”

2023年8月21日，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會〔2023〕11號），自2024年1月1日起開始實施。文件首次從政策層面明確了數據資源的會計處理標準以及披露要求等內容，進一步推動數據價值“顯性化”。

圖1-3  從原始數據到數據資產的三步驟

2、水務數據資產入表

在推進數據要素市場化的背景下，越來越多的地方國企平臺數據資產入表實現了零的突破，城市水務集團數據資產化在多地也均有實踐。?水務數據資產具體?是指在水務行業中，通過收集、處理和應用水務企業運營活動所產生的數據資源，形成能夠為企業帶來經濟利益的數據集合，包括企業用水量數據、居民用水數據、水質監測數據、污水處理廠運行數據、供水和排水網絡狀態數據、企業經營數據等。這些數據經過脫敏、清洗和建模分析后，可以用來支持企業內部運營、管理、決策優化，同時為外部客戶提供增值服務，甚至通過數據交易產生直接的經濟收益。

表1-1  水務數據資產入表典型案例

水務行業數據資產入表具有提升數據治理水平、優化資源配置、增強市場競爭力等重大意義。通過將數據資產入表，水務企業可以建立一套完善的數據管理體系，確保數據的準確性、完整性和時效性，從而提升數據治理水平；助于企業根據數據資產的價值和潛力，優化資源配置，加大對數據采集、存儲和分析方面的投入，提升數據驅動決策的能力；水務企業可以清晰地展示自己的數據資產實力，吸引投資者和合作伙伴的關注，從而增強市場競爭力。

02水務數據資產入表流程及案例

數據資產入表流程一般包括：數據資源盡調、入表實施方案制定、數據治理、產品開發、數據資產質量評估、數據資產確權、數據資產評估、資產登記掛牌、數據資產入表。

圖2-1  數據資產入表流程

1、數據資源盡調

數據資產入表項目復雜，需要經過專業的調研和數據盤點分析，充分挖掘公司的數據資源情況，幫助企業梳理數據資源現狀，為后續開發和入表做好準備。

企業數據散落于多個系統中，數據結構、類型、存儲及敏感級別各異，使得數據盤點繁瑣耗時。因此，制定盤點計劃，明確盤點范圍，構建統一平臺整合異構數據。對數據進行分級、分類和編碼，確保數據精準識別與歸類。若數據質量不高，將直接影響盤點結果的準確性和可靠性。因此，盡調盤點過程中即引入數據質量校驗機制，對問題數據進行前期清洗、去重、補全等處理，確保數據質量。

水務行業入表的數據資產來源一般是依靠企業自身的資產經營獲取數據信息，并收集整理加工形成數據資產入表。從數據來源看，完成入表的水務行業數據內容主要包括供水一體化生產數據、企業用水數據、家庭飲用水數據、污水處理廠的綜合數據資源、水表預警數據、小區用水監控數據、用戶訂水數據等多維度數據。

例如，南京揚子國資投資集團有限責任公司對其其間接控股的南京遠古水業股份有限公司的水務數據資產，通過進行盡調、梳理、盤點，經過10余輪研討和現場調研，開展數據的脫敏、清洗、標注、整合、分析等工作，形成首批3000戶企業用水脫敏數據。揚子國投數據資產以遠古水業供水數據為基礎，在日常經營中所積累的水務數據已達一定規模，且具備較高的應用價值、符合數據資產所具有的大數據特征。

2、入表實施方案

水務數據盡調后，要形成數據資產入表實施方案，包括本次入表的數據類型、產品方案、財務處理方案、資產管理方案、數據管理體制機制設計、入表效益分析、資產登記方案、工作計劃等內容。

數據資產入表實施方案需全面、具體、切實可行。因此，組建專業團隊制定全面可行的數據資產入表方案。引入專業咨詢機構、會計師事務所、資產評估機構等第三方專業機構進行咨詢和輔導。

以《某集團數據數據資產入表實施方案》為例，經前期初步調研，集團可入表的數據資產包括智慧停車、公交、水務和港口等類型數據。預期智慧停車、公交、水務、港口等數據資產每年增加資產的體量在3000萬-5000萬元左右。

圖2-2  某集團數據數據資產入表實施方案

3、數據治理

對數據進行治理，開發出可以交易的數據產品。重點解決以下問題：系統孤立形成信息孤島、信息無法共享與交換、數據難以利用數據價值難以體現、缺乏數據安全保障、缺乏公共數據服務與決策支持、缺乏監控與預測、數據統計口徑不一致。

對此，要統一的中心數據庫加強數據聚集和管理，統一規劃、數據標準，交換標準和數據訪問接口；統一的系統安全體系，存儲與訪問過程中引入身份識別與驗證、訪問權限控制等技術，必要時采用數字簽名、加密/解密等措施，以確保信息共享是安全的；打造數據服務中心提高數據利用價值，為業務部門提供定制的數據服務；建立決策支持中心構建綜合分析平臺，進行數據挖掘、分析、比較，提供輔助決策信息。

圖2-3 數據治理

4、產品開發

數據產品是一類基于數據提供價值服務的產品形態，通過收集、存儲、處理、分析和呈現數據，為用戶或企業提供有價值的信息、洞察或服務。數據產品的突出優勢之一是可重復使用性。它們只需構建一次即可重復使用，無需為類似需求重新創建解決方案，從而有助于提高運營效率。狹義上說，數據產品特指直接把數據本身作為產品并提供服務，譬如數據集、數據服務、數據應用等。

數據集產品。依據整合數據標準，從如現有業務信息系統中抽取相關主題數據，并進行篩選、清洗轉換、重新加載等數據處理，實現數據的脫敏、清洗、標注，重新構建主題數據中心，形成數據集，即“主題數據庫”。

數據服務產品。根據統一制定的數據交換格式和數據交換方式提供數據交換服務，達到數據應用服務的目的。

數據應用產品。基于主題數據庫的數據資源，進行整合、分析、可視化，構建各類數據產品，為營銷、廣告、金融、保險和數字政府等場景提供應用服務。數據以圖形、表格多種形式展現。

圖2-4  數據產品開發

揚子國投其下屬企業遠古水業和南京數字金融產業研究院組成聯合開發主體，開發了數據產品——“南京江北新區企業用水行為分析數據”。2024年2月21日，該數據產品在南京市公共資源交易中心成功掛牌，取得數據產品登記憑證，成為南京市首單公開掛牌的數據產品。該產品是基于企業用水等數據，從企業開工連續性、企業信用、企業用水行為分析、企業水量變化趨勢、企業用水異常行為分析等五個維度輸出的用水報告，可應用于銀行等機構評估企業的經營或信用水平。產品購買方為江蘇銀行，所購數據產品將作為評價企業經營狀況的一項指標，用于輔助開展授信評估工作。

5、數據質量評價

數據質量評價，確保數據資源入表的質量和可靠性。數據質量評價內容主要包括：數據源概述；數據規范性評價；數據完整性評價；數據準確性評價；數據一致性評價；數據時效性評價；數據可達性評價；數據資產綜合質量評價；改進建議與措施；結論。根據GB/T36344-2018《信息技術-數據質量評價指標》數據質量評價指標框架如下。

圖2-5  數據質量評價指標

數據質量評價的方法包括數據核對、數據統計分析、數據校準等。這些方法能夠檢測到數據中的缺失值、異常值和分類錯誤等質量問題，并及時進行糾正和改進，從而提高數據的可靠性和準確性。

缺失值：缺失值是指數據表中某些字段沒有填充完整，導致數據存在缺失的情況。在數據質量評價時，需要檢查缺失值，并根據情況進行填補，以保證數據的完整性。

異常值：異常值是指數據偏離正常范圍，存在異常情況。在數據質量評價時，需要關注異常值，分析其原因，并進行適當的處理。

重復值：重復值是指數據表中存在重復記錄，導致數據冗余。在數據質量評價時，需要檢查重復值，并根據情況進行刪除或合并。

錯誤值：錯誤值是指數據存在錯誤，無法準確反映實際情況。在數據質量評價時，需要仔細檢查錯誤值，進行糾正或替換。

該階段形成《質量評估報告書》，以某市企業自來水水量數據集質量評估報告為例，從規范性、完整性、準確性、一致性、時效性、可訪性方面評價，某市企業自來水水量數據集的數據質量評估結果合格，系統數據完整、準確、可靠且安全，易于獲取、處理和分析。

圖2-6  某市企業自來水水量數據集質量評估報告

6、數據資源確權

數據資源的合規與確權是數據資源入表的核心步驟。數據確權的核心是構建完善的數據產權制度，其在確保數據有序流通利用、保障數據安全、激勵數據生產與供給等方面都將產生積極作用。數據二十條提出“建立公共數據、企業數據、個人數據的分類分級確權授權制度”。相比個人信息和企業數據，公共數據主要利用國家資源進行采集管理，具有明顯的公共產品屬性，公共數據體量大且利用價值高，可以將推進公共數據確權授權機制作為構建我國數據產權制度的第一步。

圖2-7  數據確權授權

合規與確權的內容包括：主體合規要求；數據安全管理及技術保護能力要求；數據來源合法性要求；數據產品可交易性要求；數據資產確權。該階段形成《法律意見書》。

圖2-8  數據資產合規與確權法律意見書

7、數據資產評估

為實現數據資產的入表，需要面對的主要難題便是數據資產評估與交易。對數據資產價值的評估是進行資產交易交換的基礎，評估方法的選擇則是價值衡量的關鍵，并將對數據資產會計處理產生重大影響。根據中評協〔2019〕40號文提出，目前數據資產價值的評估方法包括成本法、收益法和市場法三種基本方法及其衍生方法。

成本法評估：根據形成數據資產的成本進行評估。數據資產的價值由該資產的重置成本扣減各項貶值確定。

基本公式：

其中，P——被評估數據資產價值；C——數據資產的重置成本；——數據資產的價值調整系數。

基于成本法對數據資產進行價值評估時，需要根據數據資產形成的全部投入，分析數據資產價值與成本的相關程度，考慮成本法的適用性。

應考慮的前提條件包括：（1）數據資產能正常使用或者在用；（2）數據資產能通過重置途徑獲得；（3）數據資產的重置成本以及相關價值調整系數能夠合理估算；（4）數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。

收益法評估：根據數據產品未來可以產生的收益評估數據的資產價值。

基本公式：

其中，P——被評估數據資產價值；——數據資產未來第t個收益期的收益額；n——剩余收益期；t——未來第t年；r——折現率。

基于收益法對數據資產進行價值評估時，應在獲取數據資產相關信息的基礎上，根據數據資產的歷史應用情況及未來應用前景，結合應用或者擬應用數據資產的企業經營狀況，重點分析數據資產經濟收益的可預測性，考慮收益法的適用性。

應考慮的前提條件包括：（1）數據資產的未來收益可以合理預期并用貨幣計量；（2）預期收益所對應的風險能夠度量；（3）預期收益期限能夠確定或合理預期；（4）數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。

市場法評估：根據相同或者相似的數據資產的近期或者往期成交價格，通過對比分析，評估數據資產價值的方法。

基本公式：

其中，P——被評估數據資產價值；n——被評估數據資產所分解成的數據集個數；i——被評估數據資產所分解成的數據集序號；——參照數據集的價值；——質量調整系數；——供求調整系數；——期日調整系數；——容量調整系數；——其他調整系數。

基于市場法對數據資產進行價值評估時，應考慮該數據資產或類似數據資產是否存在合法合規、活躍公開的交易市場，以及是否存在適當數量的可比案例，考慮市場法的適用性。

應考慮的前提條件包括：（1）數據資產的可比參照物具有公開活躍的市場；（2）有關交易的必要信息可以獲得，如交易價格、交易時間和交易條件等；（3）數據資產與可比參照物在交易市場、數量、價值影響因素、交易時間和交易類型等方面具有可比性，且這些可比方面可量化；（4）存在足夠數量的可比參照物，一般建議不少于三個；（5）數據質量能夠達到應用場景下所要求的基準。

表2-1  常用數據資產評估方法比較

多個案例中水務數據價值評估金額差異較大，出現上億條數據的估值大幅低于十余萬條數據估值的現象。有專家分析，這可能與數據質量、應用場景及處理能力等多種因素有關。

表2-2  水務數據資產價值

圖2-9  數據資產評估報告

8、資產登記掛牌

在數據交易所、數據交易中心等機構完成數據資產或數據產品的登記、掛牌，獲得相應的產權證書。我國主要數據資產交易所有：上海數據交易所、北京國際大數據交易所、廣州數據交易所、深圳數據交易所、貴陽大數據交易所、南京市公共資源交易中心、福建大數據交易所等等。

數據資產登記的類型有：數據知識產權登記、數據產品登記、數據資產登記、數據產品掛牌登記、數據要素綜合登記。

圖2-10  數據登記示意

9、數據資產入表

完成對數據資產的成本歸集工作，經過會計計量與核算、列報與披露，實現數據資產入表。數據資產入表可歸集的成本類型有獲取成本、加工成本、管理成本、儲存成本。

表2-3  數據資產入表可歸集的成本類型

數據入表需要的材料有：（1）資產成本相關：采購憑證、成本計算表、財務報表、會計賬簿等。（2）資產質量相關：數據質量評價報告。（3）資產合規相關：法律意見書。（4）資產確權相關：合同、協議、法律文件、數據產品登記、數據資產登記等。（5）資產價值相關：審計報告、價值評估報告等。

2024年1月24日，揚子國投水務數據按照賬面歸集研發投入計入了“無形資產-數據資產”科目，實現水務數據資產入表，并于1月25日進行了水務數據資產披露。

圖2-11 遠古水業-數據資產記賬憑證

編輯：李丹