【摘要】數據資產"入表"準則推進面臨的障礙主要包括：一是數據權利類型多樣，權屬問題復雜，以擁有或者控制作為"入表"前提面臨挑戰；二是數據要素市場化處于發展初期，數據資產應用和交易基礎尚不成熟，價值難以計量；三是數據資產的分類及"入表"科目仍缺乏科學、可行的完備方案；四是數據合規將成為數據資產"入表"需要破解的難題。對此，本文從對數據資產概念的理解與突破出發，結合國內外準則發展和實踐進展，提出數據資產"入表"基礎性問題的解決框架，為數據資產"入表"提供理論指導和參考。同時，從深入推進數據資產"入表"試點、適時啟動會計準則的適應性修訂、建立健全數據資產價值評估體系和大力培育數字要素市場生態體系等方面提出全面推進數據資產"入表"的政策建議。

我國數據資源豐富，國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告（2022 年）》顯示：2022 年，我國數據產量達 8.1ZB，同比增長 22.7%，占全球數據總產量的10.5%，位居世界第二。與此同時，我國數據要素市場化發展步伐不斷加快，2021年12月21日，國務院辦公廳發布《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》，從數據開放共享、流通交易、開發利用和安全保護等方面推動數據要素市場化流通。2022 年 12 月 2 日，中共中央、國務院發布《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱"數據二十條"），旨在構建完善的數據基礎制度，激活數據要素潛能。在政策支持和市場主體創新發展的雙重推動下，數據要素逐漸融入經濟社會發展的方方面面，數據資產也將成為重要的社會資產之一。

對于企業而言，利用數據要素賦能業務發展將成為未來企業經營業績提升的重要抓手，同時，企業也可以通過數字產品化豐富產品和服務內涵，創造新的業務增長點。在此形勢下，數據要素將成為未來企業不可或缺的重要資產，需要將數據資產納入企業財務報表體系，并利用科學、合理的會計核算方法計量其價值，從而更全面、客觀地反映企業價值。2023年8月1日，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（簡稱《暫行規定》），為當下規范企業數據資源相關會計處理、強化相關會計信息披露提供了基本依據。但在現有的會計準則框架下，由于數據資產在確權和估值方面存在較大的不確定性，簡單以現行資產類別將其納入財務報表核算存在一定的困難和障礙。2018年3月，國際會計準則理事會（IASB）修訂了《財務報告概念框架》，本次修訂最大的革新是將"不確定性"納入概念框架，這為數據資產"入表"提供了新的支撐。本文從對數據資產概念的理解與突破出發，結合國內外準則發展和實踐進展，提出數據資產"入表"基礎性問題的解決框架，為數據資產"入表"提供理論指導和參考。

解決數據資產"入表"問題，首先要深刻理解數據資產的基本內涵，以明確數據資產的識別和認定標準。目前，理論與實務界關于數據資產的定義較多，其中較權威的定義出自中國資產評估協會和中國信息通信研究院。中國資產評估協會發布的《資產評估專家指引第9號--數據資產評估》（簡稱"第9號專家指引"）將數據資產定義為"由特定主體合法擁有或者控制，能持續發揮作用并且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源"。中國信息通信研究院發布的《數據資產管理實踐白皮書5.0版》將數據資產定義為"由組織合法擁有或控制的數據資源，以電子或其他方式記錄，可進行計量或交易，能直接或間接帶來經濟效益和社會效益"。不難看出，這些數據資產概念均是在現行會計資產概念的基礎上衍生而來的，具有以下特點：一是強調數據資源的擁有或控制，二是強調能夠帶來經濟利益或社會效益。

雖然這些定義為當下理解數據資產提供了參考，但是按照現行會計資產概念定義數據資產具有一定的局限性。首先，數據資產在企業經營過程中的價值實現并非完全以擁有或控制為前提，"數據二十條"已經明確提出建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等"三權分置"的產權制度，這意味著在數據生產、流通、使用過程中各參與方可通過單項數據權利的行使創造價值，并不需要控制或擁有數據資源。其次，會計確認、計量和報告遵循謹慎性原則，在資產確認方面，對"預期帶來經濟利益"的判定標準較高，這對于當下數據資產確認而言顯得過于嚴格，因為在數據要素市場化發展初期，數據交易市場尚不發達，數據資產價值實現路徑和方式尚不明晰，數據資產價值實現具有較大的不確定性，其價值實現更偏向長期，如果設置過高的經濟利益流入可能性標準，可能在確認環節將某些當前價值不確定但未來價值潛力較大的數據資產排除在外，從而出現漏記。針對這一問題，可行的解決方式是放寬經濟利益流入可能性標準，先將其確認為一項金額較小的數據資產，在后續計量環節及時調整其賬面價值，以防止漏記重要的數據資產。

與以往資產定義相比，此次修訂降低了"資產"的確認門檻，其主要變化體現在以下三個方面：一是明確資產是經濟資源，而不再強調經濟利益的最終流入，這就可以將一些目前不一定能帶來經濟利益的資產納入其中；二是放寬了經濟利益流入可能性標準，只強調"有潛力產生經濟利益"；三是將資產的本質屬性從資源觀轉向權利觀，即有潛力產生經濟利益的權利，這樣即使要求控制，也是對權利的控制，即合法擁有對應的權利。這些改進和革新恰恰滿足了對數據資產的定義，因為數據資產正是一種價值不確定的資產，且數據資產價值實現建立在數據權利行使的基礎之上。據此，數據資產的本質內涵可以理解為"有潛力產生經濟利益的數據權利"。如果按照這一內涵理解數據資產，那么在數據資產確認過程中，需要首先明確主體對于數據資源擁有何種權利，然后判斷建立在這一權利基礎之上的價值實現方式以及價值量大小，在數據資產確認后的后續計量過程中根據數據權利變化以及價值變動情況及時更新其類別和賬面價值。

（一）國內外準則發展與實踐進展

針對數據資產的確認、計量和列報，目前國內外均未形成成熟的準則方案。從以上分析可以看出，數據資產作為一種新型資產既具有重要性，也有其特殊性，并不太適合利用現行準則對其進行會計處理，可能需要修訂現行準則或出臺專門的數據資產準則予以規范。但是，考慮到目前會計準則體系較為成熟和完備，在短時間內難以革新，因此，當下可以在現行準則框架下進行特殊處理，待時機成熟后再推動數據資產準則規范的建立。

1. 我國數據資產相關準則推進情況。我國在數據資產相關準則研究和推進方面開始時間較早，早在2020年1月，為了科學計量數據資產價值，中國資產評估協會發布"第 9 號專家指引"，并給出數據評估的三種基本方法（成本法、收益法和市場法）及其衍生方法，這三種方法也是傳統資產評估的基本方法，該專家指引的出臺為數據資產價值評估提供了實踐指導，具有重要的理論和現實意義。但從實際應用層面來看，由于數據資產價值特征復雜，三種評估方法的應用面臨較大的困難和挑戰。成本法是這三種方法中較容易實現的評估方法，但其難以真實反映數據價值，數據資產價值類似于無形資產，以成本為基礎的估價可能存在較大偏差，往往會低估數據資產價值。就收益法而言，由于企業對數據資產的應用場景和應用方式缺乏深刻了解，對收益的測算存在較大困難，收益法運用面臨較大的不確定性，特別是針對尚未產生實際效益的數據資產。就市場法而言，其應用需要豐富的交易案例作為參考，但目前我國數據交易市場尚不完善，交易市場不活躍，很難采集評估參數，導致市場法的應用基礎較為薄弱。

為了進一步推進企業數據資源的會計處理，2022年12月1日財政部起草了《企業數據資源相關會計處理暫行規定（征求意見稿）》，探索如何將數據資產納入企業財務報表進行核算。時隔8個月后，2023年8月1日，財政部正式印發《暫行規定》并決定于2024年1月1日起施行，這為數據資產"入表"提供了重要的制度安排。《暫行規定》將"入表"確認的數據資源分為兩類：一類是"企業使用的數據資源"，該類數據資源在滿足無形資產定義和確認條件的情況下可以確認為無形資產；另一類是"企業用于出售的數據資源"，這類數據資源在滿足存貨定義和確認條件的情況下確認為企業存貨。此外，《暫行規定》還提及該規定也適用于"企業合法擁有或控制的、預期能帶來經濟利益的、但由于不滿足資產確認條件而未確認為資產的數據資源"，但并未給出該類數據資源具體的會計處理方法，僅表示企業可根據實際情況自愿進行披露。可以看出，我國對數據資產的會計處理還是在現行企業會計準則框架下進行的，將符合條件的數據資源分別確認為無形資產或存貨，這對于當下數據資產"入表"提供了現實依據。但也應該看到，這種處理方式是現行準則框架下的權宜之計，數據資產按照現行無形資產或存貨準則"入表"，條件還相對嚴苛，難以解決未來復雜的數據資產確認和計量問題，需要進一步修訂、完善并出臺更多的配套政策。

2. 國際準則發展動向及進展。IASB目前尚沒有制定數據資產方面的會計準則，但是，考慮到在現行會計資產分類體系下，數據資產在一定程度上更適合被納入無形資產范疇，因此國際會計準則普遍開始從無形資產準則修訂出發，應對數字經濟時代新型資產的確認和計量問題。值得注意的是，IASB已于2022年開始啟動《國際會計準則第38號--無形資產》的修訂工作，原因在于：數字經濟時代現行無形資產準則已經難以適應經濟發展需求，特別是企業大量無形資產未"入表"導致財務報表的可靠性下降；此外，大量研究開發支出費用化導致績效指標嚴重扭曲。在此形勢下，國際無形資產準則的修訂開始全面推進：首先，IASB將解決無形資產的確認問題，以讓更多的無形資產"入表"核算；其次，IASB表示已經注意到某些無形資產價值存在不確定性的事實，部分無形資產成本不予確認的規定可能存在不合理之處，這意味著未來將放寬研究開發費用資本化的標準。這些動向反映出未來無形資產準則將面臨重大革新，這些革新將為數據資產確認、計量、披露提供新的指引和方向。

歐洲財務報告咨詢組（EFRAG）于2021年8月發布討論稿《提供更好的無形資產信息--哪種方式最好？》，其認為，在現行準則下，內部形成的無形資產只能在特定情況下予以確認，無法在財務報表中得到全面反映。因此，EFRAG對無形資產的討論突破了傳統無形資產的定義范圍，將某些不受企業控制的潛在經濟資源納入其中。該討論稿將無形資產分為三類：第一類是所有權明確且受企業控制的無形資產，如商標、專有技術、數據庫等；第二類是受企業控制但所有權不明確，且市場尚不存在或弱勢市場中的無形資產，如商業秘密、非專利技術等；第三類是企業無法控制且市場不明確的無形資產，如技能和經驗、政府關系、供應商關系等。與此同時，EFRAG也給出了三種無形資產信息提供方法：一是將滿足確認條件的無形資產在財務報表中予以確認和計量；二是在財務報表附注或管理層報告中披露特定無形資產信息；三是在財務報表附注或管理層報告中披露與未確認無形資產相關的費用、機遇和風險因素等信息，這些信息可能影響企業未來業績。EFRAG的三類無形資產劃分以及三種無形資產信息提供方法為部分難以在財務報表中列報的無形資產提供了確認和披露依據，這些原則和方法在一定程度上適用于數據資產。

（二）數據資產"入表"準則推進面臨的障礙

盡管國內外會計準則在數據資產"入表"方面已經開展了一系列前瞻性探索，但由于數據資產自身的特殊性以及數據要素市場發展處于初期階段，數據資產"入表"準則的推進還面臨一系列障礙，主要包括數據資產確權、價值計量、"入表"科目分類以及數據合規四個方面。

1. 數據權利類型多樣，權屬問題復雜，以擁有或者控制作為"入表"前提面臨挑戰。數據種類繁多、結構復雜，按來源可分為個人數據、企業數據和公共數據，按加工處理方式可分為原生數據和衍生數據，不同類別的數據其所有權、使用權差別較大。更為關鍵的是，數據可被多方采集和使用，使得數據權利具有非排他性，不同主體可能對同一數據擁有對應權利。此外，個人數據和公共數據的所有權更為復雜，在此情形下，如果以擁有或者控制作為數據資產"入表"前提可能導致眾多數據資產游離在財務報表之外。"數據二十條"已經在推動建立結構性分置的數據產權制度，將數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權分置運行，未來數據資產的確認也應在權屬問題上探索新的突破。

2. 數據要素市場化處于發展初期，數據資產應用和交易基礎尚不成熟，價值難以計量。首先，數據資源雖然價值潛力巨大，但就當下而言，由于開放高效的數據要素市場生態體系尚未建立，數據資源價值實現路徑及價值實現程度仍存在諸多不確定性，導致其價值處在不斷變動之中，估值難度較大。其次，數據要素具有強滲透性和跨界融合性，其價值發揮往往需要同其他生產要素相結合，這就導致對其單獨進行價值評估較為困難，需要進行資產組合價值評估，然后按業務貢獻比進一步拆解，這進一步加大了其價值評估難度。最后，同一數據資產對于不同企業而言可能具有不同的價值，原因在于不同企業在業務領域、業務模式、盈利模式、市場基礎和服務對象等方面往往存在差異，對數據資產的利用方式也各不相同，這種價值不對稱性導致各方對同一數據資產產生不同的價值預期，價值計量難以形成統一的標準。

3. 數據資產的分類及其"入表"科目仍缺乏科學、可行的完備方案。即便《暫行規定》將數據資產按照無形資產和存貨兩類進行會計處理，但這對于數據資產"入表"也仍可能顯得較為嚴苛，大量數據資源可能不符合無形資產或者存貨準則要求而難以依據此規定"入表"，國際上也未形成完備方案。未來，數據資產如何分類，是作為無形資產或者存貨，還是作為單獨一項資產"入表"，仍需要理論與實務界的研究與探索。

4. 數據合規將成為數據資產"入表"需要破解的難題。數據合規是企業數據資產自愿性信息披露以及企業未來IPO（首次公開募股）的基本前提。《暫行規定》對于自愿信息披露也有相應的要求，包括企業對數據資源的加工維護和安全保護情況，數據資源轉讓、許可或應用所涉及的地域限制、領域限制及法律法規限制，以及投融資活動中數據資產的合規盡職調查問題等，都需要在財務報表中進行披露。這些要求預示著數據合規將成為當下企業的緊迫任務，面臨較大挑戰。

（一）數據資產識別與認定

數據資產的識別與認定是數據資產"入表"的基礎和關鍵。從我國會計準則和國際會計準則的資產概念來看，并非所有數據資源都屬于數據資產，這就需要企業對數據資源進行盤點，識別出其中可納入資產范疇的部分。本文認為IASB最新修訂的資產定義更適合用于定義數據資產，因此可以據此進行數據資產的識別與認定。按照 IASB 修訂后的資產概念，可以將數據資產定義為"有潛力產生經濟利益的數據權利"，因此將數據資源認定為數據資產需要滿足兩個條件：一是企業對數據資源擁有某種類型的數據權利；二是有潛力產生經濟利益，且經濟利益建立在合法行使數據權利基礎之上。

1. 明確企業擁有的數據權利類型。按照"數據二十條"，企業擁有的數據權利主要分為三種，分別是持有權、加工使用權、產品經營權。企業并不一定同時擁有這三種權利，但只要企業能夠明確擁有其中的一種或幾種，并通過權利行使來創造經濟利益，就可以將該類數據資源納入數據資產范疇。值得注意的是，數據可以復制，且可以被多個主體采集，所以數據權利一般不具排他性，不同企業可能對類似數據同時享有權利，在這種情況下，只要企業享有的權利合規合法，且該數據有潛力創造經濟利益，就可以認定為數據資產。

2. 對潛在經濟利益的判斷。在數據資產識別與認定階段，對潛在經濟利益的判斷應從內部使用和對外交易兩個方面進行考量。內部使用著眼于企業能否利用業務數字化提升傳統業務效率，進而實現業績提升，這種業績提升既可以體現為業務成本的降低，也可以體現為業務收入的增加。對外交易既可以是數據資源的直接對外交易，也可以是利用數據資源開發相應數據產品對外交易。通過對比潛在經濟利益流入和數據采集、加工、開發成本，初步判斷潛在經濟利益的大小。但是，由于數據資源價值實現具有不確定性，且其價值實現更傾向于長期，在IASB新資產定義弱化經濟利益流入標準的情況下，應適當放寬價值判斷標準，以防止重要的數據資產發生漏記，通常認為只要數據資源沒有完全喪失價值，就表示其可以帶來潛在經濟利益。

（二）數據資產確權

數據資產既具有一般資產的權利特征，又有其特殊性，主要表現在以下方面：一方面，數據權利既包括財產權，也包括人格權，這項權利主要體現在個人數據方面，個人數據能為企業帶來商業價值，同時個人數據中包含個人信息，需要利用隱私保護技術加以特殊保護，正是存在這種權利的特殊性，導致企業對個人數據享有的權利存在一定的限制；另一方面，數據權利結構及權利狀態更加復雜，與其他生產要素相比，數據來源、生產、加工、使用方式更加多樣化，更為特殊的是，數據可以被無限次復制使用，在各方都合法生產、使用的前提下，相同或類似的數據可能同時存在多個權利主體，不同權利主體可以享有相同或不同的數據權利。

數據確權是數據資產"入表"的重要前提，從會計核算角度而言，數據財產權應是關注的重點。按照"數據二十條"的規定，數據財產權包括數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權。但是，目前關于這三種權利的歸屬如何確認尚沒有權威的指導意見，需要進一步明確。

從相關法律法規出發，并結合業內實踐情況來看，數據來源和數據加工方式往往對數據財產權的歸屬起到重要的作用。按照數據是否經過加工處理可以將其分為原生數據和衍生數據兩類：原生數據即直接從原始來源采集獲得的數據，可以是源于系統的數據，也可以是通過其他方式采集的原始數據；衍生數據是對原生數據進行加工處理得到的數據。

對于原生數據，數據采集企業投入了資源、技術和成本，并進行獨立存儲，應該取得其持有權（或所有權），并以此享有數據加工使用權和數據產品經營權。如果原生數據包含個人隱私信息，數據采集企業一般對這部分數據沒有所有權，但由于其在數據采集、存儲和管理方面進行了必要投入，在經過用戶授權且合法的前提下，可以獲得數據的使用權以及利用數據開發產品的經營權。

對于衍生數據，在確權時需要按照所加工的原生數據來源將其劃分為三類：一是加工自有數據形成的衍生數據，二是加工第三方數據形成的衍生數據，三是加工公共數據形成的衍生數據。對于第一類衍生數據，如果企業對數據進行匿名化處理，且處理后數據不能復原，那么企業可以獲得衍生數據的所有權、加工使用權和產品經營權。對于第二類衍生數據，如果企業通過購買所有權的方式取得第三方原生數據進行加工，就可以獲得加工后衍生數據的完整權利；如果以購買使用權的方式取得第三方原生數據進行加工，那么就無法取得衍生數據所有權，只能取得其加工使用權和產品經營權。對于第三類衍生數據，由于公共數據的所有權一般不屬于企業，且公共數據被廣泛使用，企業一般難以取得加工后衍生數據的所有權，但可以加工使用數據，經營利用公共數據開發的相關數據產品。

綜上，數據資產確權的基本思路如圖1所示。

（三）數據資產估值與計量

數據資產估值和計量是確定數據資產入賬金額的重要依據，但是目前數據資產價值評估標準體系尚未建立，缺乏統一、科學、有效的評估方法對數據資產進行準確計量。這其中存在的主要困難包括：一方面，數據要素市場發展不成熟、數據應用場景不豐富、價值實現路徑不明晰等，導致數據資產價值具有較大的不確定性，難以使用傳統的資產評估標準和方法進行評估；另一方面，從數據交易層面來看，由于可參考的交易案例匱乏，且交易雙方在自身資源、能力、業務及市場等方面存在差異，對同一數據資產存在著不同的價值預期。

在此形勢下，對于現階段的數據資產估值和計量而言，需要建立靈活、動態、既兼顧當下又著眼長遠的評估框架，從不同維度采用不同方法對不同使用目的下的數據資產進行價值評估，如表1所示。

首先，既要評估數據資產的當前價值，也要評估其未來價值潛力。數據資產的當前價值主要表現為經濟價值和市場價值，經濟價值主要評估當前利用數據資產所能創造的經濟利益，市場價值以交易為基礎，評估數據資產在市場出售所能獲取的對價。數據資產的未來價值潛力表現為內在價值，內在價值評估主要是綜合考慮數據量、數據質量、市場發展潛力、應用場景等因素，對數據資產的潛在價值做出評估。

其次，要區分資產管理、開發利用、投資交易等目的，采用不同的評估維度和方法。在具體應用層面，如果是基于企業數據資產管理目的，則可以使用內在價值進行評估，這樣能夠防止企業忽視那些當下價值不明顯但未來價值潛力較大的數據資產。評估內在價值可以使用數據質量評價法，也可以采用成本法，或者將兩種方法相結合。其中，數據質量評價需要結合實際構建的評價指標體系和評價規則，從可信性、可用性、應用能力等方面進行綜合評價。如果數據資產已經開始帶來經濟利益，就可以使用經濟價值進行評估，評估數據資產經濟價值的具體方法包括收益法和業務收益貢獻比法。收益法即采用折現的思想將當前和未來的收益還原為當前的資產價值；業務收益貢獻比法是將相關業務收益在數據資產和其他資產之間分配并進行必要的調整后計算出數據資產價值。如果數據資產用于交易或對外投資，就應該采用市場價值對其進行評估，評估方法可以采用傳統的市場法，選擇可參考的交易案例，對案例進行時間、技術、容量、價值密度及其他方面的修正，得出數據資產評估值。未來隨著數據交易市場的發展，市場法的應用將逐漸成熟，并可能成為數據資產評估的主要方法，也將不僅限于數據資產投資和交易的評估。

（一）深入推進數據資產"入表"試點

一方面，要以《暫行規定》為指引，推進相關工作有效貫徹實施，持續跟蹤政策執行情況，評估政策的科學性、有效性，推動政策持續優化。另一方面，考慮到《暫行規定》對于全面推進數據資產"入表"的局限性，應在此基礎上進一步深化試點探索，形成更有價值的試點經驗，推動數據資產"入表"在各領域的有效實施。首先，選擇有效的試點領域。選擇價值潛力明顯且應用相對成熟的數據要素行業領域進行試點，以便取得實際成效。在確定試點數據范圍時，需要考慮數據的實時性、準確性、可靠性、有效性和安全性等。其次，建立"點線面"結合的試點體系。推進企業層面、行業層面和地區層面有計劃開展數據資產"入表"試點工作，探索形成成熟的工作模式，以及可落地可推廣的經驗做法。再次，對企業數據資產"入表"和核算情況進行持續跟蹤，通過監測和反饋機制，及時發現問題并加以改進，不斷提高數據資產"入表"試點的效果和價值。最后，強化試點成果的推廣應用。全面論證試點成果的可行性和效果并進行評估，提供培訓和支持，幫助相關方熟悉、理解數據資產"入表"的方式和步驟，解決操作過程中遇到的問題。同時，不斷收集各方的反饋意見和實際訴求，完善規則和標準體系，推動政策完善及優化。

（二）適時啟動會計準則的適應性修訂

IASB已經修訂了《財務報告概念框架》，且目前正在啟動新一輪的國際會計準則修訂工作。我國也應緊跟國際形勢以及國內數據要素市場化發展實際，盡快啟動會計準則的適應性修訂工作。一是按照IASB最新修訂的資產定義，相應修訂我國會計準則對于資產的定義，為企業數據資產"入表"提供基本依據。二是適當放寬數據資產的確認條件，主要是放寬數據資產確認所要求的經濟利益流入可能性標準，只要數據資產"有潛力產生經濟利益"就應該確認，未來價值的不確定性及價值變動可以在后續計量中加以調整，這樣才能最大限度地避免數據資產的漏記，也能激發企業有效管理數據資產的積極性，從而在發展初期起到市場培育的目的，更好地推動數據要素價值市場發展。三是制定科學的數據資產分類依據，并確定數據資產的"入表"科目，目前國際會計準則開始啟動無形資產的準則修訂，以應對數字經濟時代新型資產的確認和計量問題，未來數據資產可能被納入無形資產范疇。對此，應實時關注國際會計準則發展動向，加強國際溝通交流，及時推進我國相關準則的適應性修訂。

（三）建立健全數據資產價值評估體系

隨著信息技術和數據資產化的深入發展，數據資產價值評估體系也變得越來越重要。需要以可靠、科學、公正的方式評估數據資產價值，為數據資產"入表"提供有用的信息。可以從以下四個方面入手建立健全數據資產價值評估體系：一是完善數據資產的分類體系。數據資產應該被劃分為不同的類別，如參考數據、主數據、事務數據、統計數據、觀測數據等，每個類別的數據資產應有其獨特的特征和評估規則。只有在數據資產被合理分類后，才能夠采用相應的方法和指標來進行價值評估。二是拓展和完善數據資產價值評估方法。數據資產的價值評估應該采用多種不同的方法，不僅包括傳統的成本法、收益法、市場法，還應納入數據挖掘和機器學習、全生命周期價值評估等新型估值方法。這些方法可以相互印證，從不同的角度評估數據資產的價值。三是建立標準化的價值評估指標體系。這可以使數據資產的價值評估更為科學和可靠。例如：可以建立基于基準數據資產的參考價格體系，利用修正指標進行差異修正，以此對其他數據資產進行估值；或者采用特定的多維度指標來評估數據資產的價值。四是將數據資產的實際應用場景作為估值參考要素。數據資產的價值與其實際應用場景有關，數據資產的實際應用可以體現其使用價值和未來增值潛力，這是數據資產價值評估的一個重要方面。

（四）大力培育數字要素市場生態體系

數據要素市場生態體系的完善對于數據要素治理、開發利用、流通交易、安全管理等具有重要的支持和推動作用，大力培育數字要素市場生態體系可以為企業數據資產"入表"創造良好的市場環境和基礎。對此，一是培育和發展一批數據專業服務機構，加快數據合規認證、安全審計、質量評價、風險評估、價值評估等領域配套服務發展。二是鼓勵會計師事務所、資產評估機構在數據資產價值確權、價值評估、流通交易等方面主動創新和探索業務模式，形成典型案例，為行業發展貢獻力量。三是從制度保障、技術支持、平臺搭建、市場引導等方面支持數據交易所創新發展，加快形成數據資產價格發現機制，為數據資產價值評估體系建立提供有力支撐。四是發揮大數據局、行業協會、產業組織、科研院所等的引導和推動作用，加強協同配合，通過研究探索和實踐建立不同領域、不同行業的數據資產標準體系，助力數據資產"入表"科學有序推進。

來源：財會月刊