6月12日，数据资产入表全国行（简称“全国行”）首站活动在上海拉开帷幕，活动旨在助推在“聚数、用数、乘数”各环节的全链条价值释放。活动现场发布了《中经社数据资产管理实践与入表》方案，解析了数据资产入表过程中的一系列共识、难点和推进方法。

　　作为企业的核心资产之一，数据资产今年被正式纳入会计处理范畴，这对于企业经营乃至整个市场经济体系都产生深远影响。在数据资产入表案例爆发式增长的同时，行业也面临科学量化难、预期经济利益流入评价难、数据产品市场价值评估难等共性问题。

　　以数据计量为例，在初始计量环节，由于数据的高重塑性等特点，导致数据库重复利用、固定资产折旧和无形资产摊销等成本投入结构复杂，部门之间人力资源分摊等成本管理很难满足“成本或者价值能够可靠计量”的要求。而在后续计量环节，由于数据产品使用生命周期存在场景依赖性等特点，而且数据的时效性较强导致数据产品的生命周期会随着场景的变化而变化，给后续摊销年限选择带来挑战。

　　当天发布的《中经社数据资产管理实践与入表》方案总结了数据资产入表面临的一系列共性问题和发展共识。“不是所有的数据都可以称为要素，也不是所有的数据都能入表。”中国经济信息社大数据中心总经理张瑾表示，很多数据不能形成经济效益，不能称之为资产，数据资产入表入的是实际投入，资产评估也并不是资产入表的前提。

　　据悉，为破解数据资产入表过程中普遍面临的诸多难题，中国经济信息社总结形成了“梳理数据、合规确认、经济利益分析、成本归集、列报披露”的资产入表“五步法”。张瑾认为，行业的核心关注点是打造数据产品，发挥数据资产的经济价值。

　　具体来看，首先是梳理数据环节，全面梳理企业拥有的数据资源情况；其次是合规确认环节，根据合同条款及数据采集、加工治理方式判断企业数据合规情况；再次是经济利益分析环节，综合判断数据资产的预期经济利益的实现方式，以及其是否可持续；其后是成本归集环节，包括通过成本法进行初始计量以及开展后续计量：最后是列报披露环节，对于入表的数据资产可以进行强制或自愿披露，而未入表的数据资源一般是自愿披露。

　　此外，张瑾还提醒要谨防出现数据资产泡沫，实现行业的可持续发展，包括不同企业相似资源入表，通过“刷单”的方式确定经济效益流入，质量评估／价值评估不规范，过度资本化、证券化等等。

　　数据资产入表全国行活动由中国经济信息社数据资产运营研究中心承办，合作方包括政府部门、企业和行业协会等，首站活动由中国经济信息社上海总部主办，上海资产管理协会提供支持。该活动在基础制度研究和数据资产基础数据库建设的基础上，打造体系化、流程化、高效化的数据资产入表综合解决方案，丰富“×”实践案例，探索数据资产金融化可行模式，培育地方数商生态建设。本次启动的上海站是全国行活动的第一站，后续还将覆盖安徽、山西、山东、浙江、重庆、甘肃、宁夏等地。

　　据介绍，中国经济信息社数据资产运营研究中心于今年4月正式成立，致力于提供覆盖数据“资源化、产品化、资产化”全生命周期的“智库研究+专业咨询+数据产品开发与运营”的综合解决方案，为完善我国数据资产管理政策提供专业视角、实操建议，为发展新质生产力注入数据活力。截至目前，该中心已联合各方发布了《经济信息服务业数据资产入表实践操作指南》《企业数据资产入表合规指引》《十年育新机，无相化有形——解析关于加强数据资产管理的指导意见》等多项成果，获得业界广泛好评。

　　“数据需要与场景结合发挥价值，数据产品化就是数据和场景的结合。”张瑾表示，中国经济信息社数据资产运营研究中心在聚数能力、用数场景、乘数效应等方面都具有核心优势，积累了海量数据资源与市场稀缺数据，具有丰富的数据应用场景与数据要素×落地实践，后续将进一步释放全链条数据价值，推动形成标准规范指引，打造数据资产名片。（邓侃）