中國資產評估協會近期印發《數據資產評估指導意見》（以下簡稱《指導意見》）。這是繼財政部 8 月 21 日出臺《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）后，又一部推動數據資產化的財會文件。

《指導意見》圍繞數據資產評估對象、評估對象的基本屬性和特征、影響價值的關鍵因素、數據資產評估特有的質量評價要求、評估方法和披露要求等執業要求進行規范，很好地體現了數據資產與其他資產類型不同的評估特點。

數據資產明顯地區別于傳統的各類資產，除了具有無形資產的非實體性、依托性、可共享性以及價值易變性等特征外，還具有實物資產的可加工性特征以及影響價值的質量因素。

《指導意見》要求執行數據資產業務，應了解和關注數據資產的信息屬性（主要包括數據名稱、數據結構、數據字典、數據規模、數據周期、產生頻率及存儲方式等）、法律屬性（主要包括授權主體信息、產權持有人信息，以及權利路徑、權利類型、權利范圍、權利期限、權利限制等權利信息）和價值屬性（主要包括數據覆蓋地域、數據所屬行業、數據成本信息、數據應用場景、數據質量、數據稀缺性及可替代性等）。

數據質量影響數據資產價值。因此，《指導意見》要求資產評估專業人員執行數據資產評估業務時，應關注數據資產質量，并采取恰當方式執行數據質量評價程序或者獲得數據質量的評價結果。

數據資產的質量評價是數據資產價值評估的重要基礎。《指導意見》從準確性（即數據資產準確表示其所描述事物和事件的真實程度）、一致性（即不同數據資產描述同一個事物和事件的無矛盾程度）、完整性（即構成數據資產的數據元素被賦予數值程度）、規范性（即數據符合數據標準、業務規則和元數據等要求的規范程度）、時效性（即數據真實反映事物和事件的及時程度）和可訪問性（即數據能被正常訪問的程度）6個維度，設計了數據資產質量要素評價指標體系。

數據資產評估是數據資產入表的必要環節。《暫行規定》中，數據資產不論是以無形資產還是存貨入表，基于現有的會計準則規定均應按照成本進行初始計量。例如，規定企業通過數據加工取得確認為存貨的數據資源，其成本包括采購成本，數據采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工成本以及使存貨達到目前場所和狀態所發生的其他支出。

如何理解“目前場所和狀態”還需要進一步在實踐中總結形成基本的判斷條件。從資產評估的價值判斷角度，在運用成本法評估數據資產價值時，必須通過一定的分析方法對數據資產期望水平與實際水平之間的差異等因素進行調整，結合價值調整系數的系數分析形成數據資產所需要的合理成本。同時，需了解加工處理數據所使用的信息技術等，因為所利用的信息技術本身也會影響數據資產成本的合理性。

企業內部進行研究開發數據資源項目開發階段的支出是否可以確認為無形資產，關鍵是要分析數據資源是否能夠為企業帶來經濟利益，對運用該數據資源生產產品或提供服務的市場情況是否能進行可靠預計，以證明所生產的產品或提供的服務存在市場，并能夠帶來經濟利益。

做強做優做大數字經濟

《指導意見》要求資產評估專業人員執行數據資產評估業務，除需要關注影響數據資產價值的成本因素和質量因素外，必須要關注和分析場景因素、市場因素。

場景因素包括數據資產相應的使用范圍、應用場景、商業模式、市場前景、財務預測和應用風險等。市場因素包括數據資產相關的主要交易市場、市場活躍程度、市場參與者和市場供求關系等。這些內容廣泛的專業分析工作不僅是數據資產評估進行價值分析和估算的需要，也能為企業在數據無形資產的會計確認中提供專業的判斷依據。

在目前企業數據和公共數據的入表大潮中，一定要厘清資產入表與資產具有預期收益的邏輯關系。不論是企業數據還是公共數據，資產化的關鍵條件是可以通過在生成式人工智能技術基礎上的應用場景模擬和應用模型開發產生具有經濟可行性的產品和服務，實現在“原始數據不出域、數據可用不可見”的條件下，向社會提供模型、核驗等不同形式的產品和服務。

《暫行規定》要求企業對數據資源進行評估且評估結果對企業財務報表具有重要影響的，應當披露評估依據的信息來源，如評估結論成立的假設前提和限制條件，評估方法的選擇，各重要參數的來源、分析、比較與測算過程等信息。這些要求披露的信息在《指導意見》中有更詳細的操作要求。資產評估機構根據《指導意見》出具的數據資產評估報告的內容將為企業數據資源的信息披露提供非常專業的依據。

此外，要看到數據資產所具備的無消耗性、可復制性等特點。這使得同一數據資產既可用于內部管理產生價值，也可用于外部交易產生收益。數據的非實體性導致了數據的無消耗性，即數據不會因為使用頻率的增加而磨損、消耗，可以無限制地循環使用，也可以通過備份等方式無限次傳遞數據。可以采用不同的處理技術，利用不同的應用場景。同一數據資產也可以用于多種不同的應用場景中。數據還可以通過各種算法和模型得到更多有價值的數據。數據資產的上述特點使得現有的資產評估或會計準則都面臨較大挑戰，需要在今后的實踐中不斷總結，并持續進行理論研究以指導實踐的創新發展。

要為加快構建數據基礎制度，充分發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，激活數據要素潛能，做強做優做大數字經濟，增強經濟發展新動能，構筑國家競爭新優勢，做出應有的行業貢獻。