1.數據資產入表及估值實踐與操作指南

本報告通過深入研究案例企業數字化轉型和數據產品運營的商業模式，以“戰略規劃+運營管理”的思路重新設計企業數據資源到數據資產的形成路徑，優化企業數據產品運營管理模式，深入探討數據資產入表過程中成本歸集難、攤銷年限確定難等十大關鍵性難題，并提出一些可行的處理辦法。在此基礎上，本指南將為《暫行規定》自愿披露部分形成詳細的披露指引。

數據資產入表的十大難題及處理辦法為：

①成本歸集難的原因在于企業組織架構和數據產品開發條線匹配度較低，企業首先需要科學規劃業務流程來應對，從數據采集、清洗、建模、存儲、銷售一系列生產經營活動的高效管理做起；

②收入與成本匹配難的核心原因在于數據產品銷售模式和研發模式不協調，企業需要重新調整數據產品銷售模式和定價方式來應對；

③數據資產資本化標準確認難的原因是企業研究和開發數據產品的時間點判斷不確定，建議企業應該重新調整產品立項和管理流程；

④公共數據授權期限確認難針對企業與公共部門聯合運營的場景，建議企業跟有關部門洽談授權合約時充分考慮自身商業模式和渠道管理能力；

⑤數據研發和使用場景差異過大導致資產確認條件滿足難針對部分金融日頻數據的使用的場景，建議企業認真分析高頻數據使用場景是否符合資產確認條件，秉承不高估資產的準則，對不符合的部分可能只能列入主營業務成本；

⑥數據資產攤銷方法選擇難，建議企業合理評價自身的業務場景，選擇合適的方法并一致運用于會計期間；

⑦攤銷年限確認難的核心痛點在于數據產品使用時效性導致企業也很難判斷該產品的使用壽命，建議企業提高數據產品管理能力，加強對市場和業務模式的研究并合理判斷數據資產的攤銷年限；

⑧數據資產稅會政策差異應對難的核心在于稅法對于數據資產攤銷年限的要求和會計準則不一致，建議企業合理選擇攤銷年限并對認真分析稅會差異，并形成一些可行建議；

⑨數據資產時效性強導致部分資產可能存在即時失效的可能，從而導致數據資產報表規模波動較大，企業應該審慎確認數據資產并提高數據資產全生命周期的管理能力；

⑩數據資產在集團層面的會計核算難的核心在于集團公司和子公司特殊的關系，建議集團建立和完善數據資源相關的成本核算。

對于企業數據資產信息披露，本報告根據《暫行規定》自愿披露的內容指引，結合案例研究的成果進一步形成了企業相關數據資源的披露細則和展示方式，通過詳細分析自愿披露指引性文件中每一條可以包含的具體信息，為企業形成披露規范模板，有助于引導企業數據資源披露機制和未來披露規范形成，也有助于企業信息披露實踐操作。

企業可以參考本指南列報與披露細則部分來推進數據資產的披露。企業數據資產評估的核心難點在于資產權屬的確認以及評估方法選擇的依據，為了應對這些挑戰，本報告提出數據要素價值鏈模型，并基于此推出基于數據資源分類分級、數據產品生命周期、數據資產經濟行為的數據資產評估方法的選擇邏輯，為企業和資產評估機構選擇合理的估值方法提供可靠依據。本指南在企業數據資產形成、列報、披露等一系列實踐操作研究成果的基礎上，進一步探討了數據資產入表與數據資產創新應用的關系。數據資產估值是數據要素交易與流通價值釋放的基礎。

從更長遠的角度來看，數據要素市場的發展將推動數據資產創新應用的新局面，也就是說，進入企業資產負債表的數據資產，將像其他類型的資產一樣，以其質量、公信力、收益預期作為償付基準來發行證券產品。目前，數據資產的市場法還沒有形成統一的衡量指標，也沒有足夠多的可比案例支持市場法評估。

但目前國際上已經有多起以數據資產作為核心標的的并購案例，國內也開始探索數據資產計價入股、融資和出資相關金融業務模式，各地數據交易所也掛牌了很多數據產品，這些將成為數據資產市場法估值的基礎支撐。數據資產創新應用的方向包括：數據資產增信、轉讓、出資、質押融資、保理、信托、保險、資產證券化等，這些場景一般都需要主體提供標的資產預期現金流測算結果或者資產評估報告等。

本報告可以成為企業數據資產入表和估值的實踐操作指南。本報告不僅有助于規范企業數據資產的會計處理、信息列報與披露，還為數據資產的形成路徑以及相關管理制度的構建提供了支撐。隨著大眾對數據要素的認知提升，企業也會逐漸開始形成一定規模和體量的數據資產，國家數字經濟的具象化和報表化程度會逐步提升。

數據資產入表和估值應該服務于國家數據要素市場戰略，積極推動數字經濟的發展。從我國建設與繁榮數據要素市場的角度出發，數據資產入表應該從鼓勵披露、加強排摸開始，通過企業實踐和案例研究相結合的方式，形成入表一般路徑，并通過強化數據交易所基礎設施功能，提高數據資產入表的效率，提升數據資產管理工作的效率。

2.中國數據交易市場研究分析報告（2023年）

本報告旨在計算與預測全球數據交易市場規模及中國數據交易市場規模，以反映全球及中國數據交易市場的活躍度。2021-2022 年中國數據交易行業市場規模由 617.6 億元增長至 876.8 億元，年增長率約為42.0%，增速明顯。未來，中國數據交易行業仍有可觀的市場增長空間。考慮到行業發展階段及政策環境等利好因素，預計未來3-5 年內，中國數據交易市場仍舊能夠保持較高速的增長。

2022 年中國數據交易行業市場規模為 876.8 億元，預測至 2030 年中國數據行業市場規模有望達到5,155.9 億元。未來，中國數據交易行業仍有可觀的市場增長空間。預計未來，中國數據行業市場規模仍將呈現穩步增長的趨勢，到2025 年中國數據行業市場規模有望達到2,046.0 億元，到2030 年中國數據行業市場規模有望達到 5,155.9 億元，2025-2030 年復合增長率約為 20.3%。

未來十年中國數據交易市場規模年復合增長率遠高于全球數據交易市場CAGR 水平。 中國數據交易市場的發展方向是實現場內外市場的融合和互聯互通，促進數據的流動和價值發現。中國數據交易市場將會不斷向場內遷移，未來隨著場外交易向場內交易的遷移，監管規則、產品標準和經營模式等方面將更加規范化和標準化。中國數據交易場內市場將會不斷完善交易機制、創新交易方式和優化服務流程等措施，提高市場的透明度和規范化程度。

推動中國數據場外交易向場內轉移的另一個重要因素是數據資產化的需求。將數據交易轉移至場內，可以為企業提供更多元化的數據交易方式，包括數據資產的確權、交易、流通和變現等。通過場內交易市場，企業可以將數據作為資產進行投資和經營，挖掘數據的更多潛在價值，實現數據資產化。

3.數據交易PDCA模型

數據作為數字經濟的核心生產要素和創新動力源泉，蘊含著事物的關聯性及其發展規律，對提升國家安全管理能力、社會治理能力、經濟發展質量等各方面具有重要的價值。然而，數據要素流通使用環境復雜，承載多方主體利益，流通使用過程環節眾多，容易引發多重安全風險和隱私泄露問題，威脅個人隱私、商業秘密、國家安全以及各參與主體的合法權益，嚴重制約數據要素大規模流通使用。近年來，政府組織、學術界和產業界圍繞數據要素在產權分配、數據治理和數據資產等方面的問題，很少有研究在中觀或者微觀層面關注數據流通交易、數據市場可持續發展的基礎條件——市場信任。

由于數據要素市場的雙向信息不對稱性，供需雙方存在信任壁壘問題一方面導致了供需雙方對另一方道德風險和資質風險的感知，降低其市場參與的信心，另一方面導致參與主體間高昂的信任溝通成本，降低了市場運行效率。建立數據要素市場可信生態，構建誠實、守信和公平的營商環境不僅可以避免“劣幣驅逐良幣”，還可以促進數據要素市場的可持續發展。

因此，構建數據要素流通使用的信任理論基礎，建立數據要素流通使用全過程合規信任機制，對破解數據要素市場信任壁壘，促進數據要素高效流通使用、推動數據要素市場化配置、健全完善數據要素市場、加快數據要素價值釋放具有重要意義。

本報告以數據要素如何高效可信流通使用為主線，綜述了數據要素可信流通使用理論與方法。首先辨析了信任的概念和相關理論，界定了數據要素可流通交易信任的概念,并通過文獻調研，對數據要素流通交易中的關鍵主體、關鍵客體和流通環境進行風險識別分析。綜上，本報告面向數據要素流通交易過程涉及道德關鍵主體和客體，提出了 PDCA 可信模型，即主體可信（Participant）、數據可信（Data）、合約可信（Contract）和算法可信（Algorithm）。

其依據數據要素流通交易全流程可信的要求，即事前審查階段需要保障主體資質可信、數據質量可信和合約內容可信，在事中監控階段要保障主體行為和算法行為可信，在事后審計階段，要對數據流通使用過程進行追溯，更新主體和數據的信用評估。此外，本報告還給出了基于PDCA 模型的數據可信流通交易評估指標和測度體系，以及數據交易 PDCA 可信模型的實現路徑和保障體系。

4.數據交易安全港白皮書

“安全港規則”（譯自英文“safe harbor rules”，也常被譯作“避風港規則”）。目前在我國，包括《個人信息保護法》《數據安全法》《網絡安全法》等在內的數據領域基礎性法律，已建構出一個強調風險預防、損害問責的原則性制度框架。但由于法律中的許多規定較為籠統，市場主體對更高法律確定性和責任可預期性的需求尚待滿足。

安全港規則旨在為數據交易市場主體提供一個清晰、明確的合規路徑，在提升數據交易活動自身安全性的同時，也為交易提供相應的法律保障，從而促進交易規模的擴大、體量的釋放和活躍度的提升。具體而言，安全港規則將以數據交易所場內交易的安全保障和技術服務條件為基礎，設置更為明確的市場主體合規路徑，為后者提供可操作的合規要求和合規方案，從而既降低交易自身帶來的數據風險，又為交易主體帶來更為確定的合規預期。

根據目前的設想，數據交易安全港規則包含“2+2”框架。首先，“合規技術”與“法律規則” 相結合，不僅將使用區塊鏈存證、AI 智能檢測、隱私計算等合規技術手段確保數據交易安全可信，也將引入合規、透明、可操作的法律規則，明確安全港的適用條件、免責后果。其次，“主動投入”與“預期免責” 相結合，安全港要求企業滿足特定的資質、合規條件，并進行可信披露，主動投入相關成本進行“駛入”安全港的動作，從而獲得免責預期：在監管部門的授權下、在數據交易場所建構的可信空間內開展交易，可以避免因為事先未曾預料的風險而事后被追責。安全港規則并不意味著放任市場自由。對于“駛入”安全港的數據交易活動，權威機關仍然有責任和權力對其進行監管。

權威機關還可以通過定期審核、隨機抽查等方式，確保市場主體真正遵循安全港規則，從而確保數據交易的合規性、透明性和公正性。安全港規則在交易所以集中、透明的方式施行，會更有助于規則倡導的合規交易模式產生溢出效應。相對規范、安全的場內數據交易模式，基于披露機制，可對場外交易產生引導作用，成為更大范圍內市場主體在進行數據交易活動時協調行為的聚焦點。即使市場主體因種種原因，不選擇或無法選擇進行場內交易，也可參照場內交易所適用的安全港規則的要求規劃自身行為。這種參照不僅對自行探索合規的企業有價值，對整體層面的風險控制也有價值。

上海數據交易所針對案例中展示的市場需求和痛點，建構了包含下列具體措施的數據交易安全港：

其一，智能接入，基于企業主動申請和特定場景（特別是創新容錯場景）主動接入，對流通交易數據進行智能分類分級、按需接入安全港。

其二，可信交易，在合規技術保障下，在監管部門授權、監管、驗收等流程下按照特殊規則在港內交易。

其三，風險響應，在安全港港內交易，如果存在侵權投訴、情勢變更等風險警示情形，及時啟動中止交易、信息披露等響應機制，并保障市場主體取得與前期合規投入、創新容錯政策相適應的責任豁免。

其四，反饋迭代，成立數據交易合規委員會，對安全港規則進行動態調整，并與行業主管部門、監管部門、司法部門進行定期溝通反饋，根據安全港運行情況和需求情況迭代完善相應規則。

5.數據要素市場發展指數2023

“數據要素市場發展指數”由“數據要素市場城市 30 指數”與“數據要素市場景氣指數”組成。“數據要素市場城市 30 指數”以“數據二十條”為編制指導，從“數據要素治理”、“數據要素流通”、“數據要素供給”、“數據要素保障”四個維度，聚焦城市數據要素市場發展成熟度。

“數據要素市場景氣指數”以 200 家數據要素型企業為對象，利用季度問卷調查的方法，從業務、需求、價格、人員、利潤、研發、預期等維度動態監測數據要素行業景氣度，致力于打造數據要素領域的晴雨表。

6.全國數商產業發展報告2023

1.數商定義：本報告將數商分為數據商與第三方專業服務機構兩大類，并根據業務類型進一步將數商企業分為數據采集、數據治理、數據安全、數據產品開發/ 資產管理、數據發布、數據中介（數據經紀）、數據交付、數據資產應用、數據合規評估、數據資產審計與評估、數據質量評估、數據風險評估12 類。

2.數商發展階段：目前各類數商大多已有數據要素化能力，但商業模式尚未成熟，其主要原因有三：標準難統一、生態不健全、客戶難轉化。具體來看，數據商已基本具備數據要素化能力，主動延展業務鏈條，探索數據要素市場業務；第三方專業服務機構則更關注推進數據理論與標準的發展，為其開展業務提供扎實基礎。

3.各城市數商發展情況：通過綜合評定數商發展的六大維度（城市數字化基礎、數商規模、數商結構、發展質量、創新能力、政策環境），結合數據要素市場發展的四大維度（數據要素治理、數據要素供給、數據要素流通、數據要素市場保障體系），對 12 個城市進行分析，發現上海、北京、深圳、杭州、廣州處于第一梯隊，南京、武漢、天津、貴陽、成都、合肥、重慶處于第二梯隊。根據國家數據局黨組書記、局長劉烈宏重要講話，“讓更多數據‘活’起來”的 8 類數商為數商發展的主力，各城市應關注數商結構，以實現數商生態健康、均衡發展。

4.數商發展建議：展望未來數商產業生態，建議數商一方面應把握政策紅利，緊貼地方政府主推的重點行業進行布局，利用政府的財政支持政策，積極引導數據供方進入數據交易所掛牌數據產品，并進一步引導至數據交易；另一方面，應抓住市場化機遇，充分利用數據交易所平臺尋求數據要素化能力互補，形成端到端服務能力，同時積極參與數據標準制定，增強垂直賽道話語權。5.數據交易所服務：以上海數據交易所為代表的場內交易機構作為面向數據要素市場的關鍵窗口與平臺，為數商提供產培、產投、產服三位一體的產業生態服務，作為“組局者”充分發揮平臺匯聚生態各方的作用，促進數據要素流通和價值釋放；同時與各行業數商協同推進標準制定、體系完善、落地推廣等工作，為數據流通的安全合規保駕護航。

7.全球數據跨境流動規則全景圖

當前，數據跨境流動正在逐步超過貿易、投資全球化，成為驅動全球經濟增長的新動能。本次報告，從國際組織、國際貿易協定、經濟體三個層次切入，聚焦十大國際機制安排（五個國際組織與五個國際貿易協定）與十二大經濟體，分析其關于數據跨境流動的規則與特點，并研判未來規則發展趨勢，為我國參與全球數字經濟規則的制定提供借鑒與參考。

研究發現，在國際組織層面，主要國際組織在全球層面推動數據跨境流動“軟法”的構建，典型的如聯合國（UN）建立數據跨境流動國際合作平臺，經合組織（OECD）首創有關數據跨境流動與個人數據和隱私保護的基本原則，世界貿易組織（WTO）在電子商務談判中推動數據跨境流動議題討論等。

在區域及雙邊框架層面，主要經濟體通過加入或締結區域或雙邊自貿協定及數字經濟專項協定，如《美墨加協定》（USMCA）、《全面與進步跨太平洋伙伴關系協定》（CPTPP）、《區域全面經濟伙伴關系協定》（RCEP）、《數字經濟伙伴關系協定》(DEPA)等，將數據跨境流動相關條款納入相關協定中，旨在破除各國間數據跨境流動壁壘，促進全球數據自由流動。

在主要經濟體層面，包括中國、美國、歐盟、英國、韓國、印度、巴西、俄羅斯、澳大利亞、新加坡、日本等，出于維護自身數據安全的必要，紛紛進行立法規制，明確數據出境安全前提。縱觀納入研究的十大國際機制安排與十二大經濟體，發現在國際組織“軟法”的影響下，國際貿易協議、主要經濟體演變出其有關數據跨境流動規則的獨有特點。

本次報告將上述關于數據跨境流動規則的安排劃分為三種類型，分別為開放進取型、嚴格監管型以及監管例外型。開放流動型主要表現為強調數據跨境的自由流動，典型的經濟體如新加坡、東盟、美國等，國際經貿協定如 DEPA、USMCA 等。嚴格監管型主要強調數據跨境的事前監管，通過安全要求后方可進行數據出境，典型的代表為中國、俄羅斯、巴西等，國際貿易協定主要為 RCEP 等。

監管例外型雖然強調數據跨境的監管，但是如若在白名單或者生態機制內則可以享有“監管例外”的權利。未來，各國數據跨境流動的規則主張愈發傾向于“數據重商主義”，不過隨著數據要素重要性的提升，未來數據跨境流動的規則亦會呈現出行業精細化的趨勢等，同時數據主權、數據安全與個人隱私依然是數據跨境流動規則制定時關鍵考量。基于現有趨勢，認為未來我國數字企業出海將面臨更多的數據合規風險，我國數字貿易面臨較高的政策不確定性，同時我國數字產業發展面臨的數據壁壘有可能將繼續提升等。

因此，建議我國繼續加強與CPTPP、DEPA 等國際經貿規則的對接，并對CPTPP、DEPA 中有關數據跨境流動的創新機制率先在上海等地進行探索試驗，如DEPA 中的監管沙盒機制、數字身份、數據保護可信任標志等。

8.數據要素流通典型應用場景案例集

1.數據是發展數字經濟的重要資源，同時也是國家戰略資源和全球競爭的關鍵資源，數據作為生產要素的流通使用是數字革命的獨特特征。

2.數據要素的流通交易是其價值釋放的前提，而數據資源的“碎片化”和相互隔離是目前面臨的主要挑戰，建立數據市場，推動數據要素的流通是解決這一問題的關鍵；我國高度重視數據要素市場建設，通過國家政策引導和市場實踐探索，推進數據要素流通和交易市場的標準化和制度化建設。

3.無場景，不交易。脫離了具體的應用場景，數據價值無從談起，也就無法真正實現有效的流通。本案例集基于編寫組和參編企業的深入調研和材料梳理，匯集了以上海數據交易所掛牌企業為主的 28個數據要素流通典型應用場景案例編纂成冊，每個案例都遵循“應用場景” “解決方案” “經濟、社會效益及創新點”和“推廣價值”等四方面起草。

4.這些企業的行業特征、數據特點、數據產品體系和數據應用模式各有不同，特別是覆蓋了當前數據要素的主要應用場景，涉及工業、金融、交通、醫療、電力、農業、智慧城市和營銷八大領域。這些來自行業的第一手的經驗將為更多企業提供寶貴的參考，充分呈現場景驅動下的數據價值，共同推動我國數據要素市場的加快繁榮和高質量發展。