數據資產入表已不僅是財務處理的革新，更是企業戰略轉型、產業升級乃至國家競爭力重塑的關鍵環節。
4月2日，國家數據局副局長陳榮輝表示，將在能源、電力、交通、物流、衛星遙感、新材料等重點行業領域，推動產業龍頭企業聯合上下游企業，建立開放互聯的行業可信數據空間，探索多方參與的數據產品開發和收益分配機制，促進企業數據資源高效流通和協同利用，支撐行業供需匹配、競爭調節、協同創新、市場拓展，引導中央企業在數據價值挖掘的基礎上積極推進數據資產入表。
在數字經濟占GDP比重超41%的今天，數據資產入表已不僅是財務處理的革新，更是企業戰略轉型、產業升級乃至國家競爭力重塑的關鍵環節。
相關機構統計，截至2024年9月，全國已有66家企業披露數據資產入表，總額超14億元，其中央企、城投企業和國有企業占比顯著。在入表的實踐中，山東的交通運輸數據、江蘇的制造業數據、北京的金融數據已成為入表實踐中的典型代表，這種“行業先行、生態共建”的模式，既降低了試錯成本，也為跨領域協同提供了范本。
制度推行一年，很多人也逐漸明白數據資產入表的本質，是將企業“沉睡”的數據資源轉化為可計量、可流通、可增值的資產。這一過程在提升企業融資能力、優化財務報表的同時，也暴露出多重挑戰。
確權與合規：數據資產化的“門檻”
數據的多主體生成特性（如用戶行為數據涉及個人、平臺、第三方）導致權屬界定復雜。盡管區塊鏈技術被用于固化權屬記錄，但法律層面的權責劃分仍需細化。此外，《數據安全法》、《個人信息保護法》的合規要求，迫使企業對敏感數據實施脫敏處理，進一步增加技術與管理成本。
估值與計量：從“模糊定價”到“科學評估”
數據資產的非標準化特性使其估值難度遠超傳統資產。同一數據集在營銷、AI訓練、風險控制等不同場景下的價值差異顯著。目前，收益法、市場法和成本法雖為主流評估方法，但缺乏統一標準。第三方專業機構的介入與AI估值工具的普及，或將成為破局關鍵。
生態建設：從單點突破到系統協同
數據資產入表并非孤立行動，需依托交易平臺、金融機構、技術供應商等多元主體共建生態。以上海數據交易所“數易貸”為例，其通過質押融資模式，已為多家科技企業提供資金支持，但全行業仍面臨數據證券化產品稀缺、跨境交易受限等問題。此外，中小微企業因數據規模有限，難以享受同等融資便利，凸顯生態普惠性的不足。
面對挑戰，數據資產入表的深化需依靠技術創新與制度設計的協同推進。
deepseek開年大火，可借助AI能力智能分類與動態估值模型，幫助企業高效識別高價值數據集，同時相關專家也建議，對于央企和民企，宜實施差異化披露要求，央企側重公共數據開放與行業標準制定，民企則鼓勵探索場景化數據變現模式。
“推動中央企業加快數據價值挖掘，積極推進數據資產入表”，這一表態不僅呼應了近年來數據要素市場化改革的頂層設計，更標志著我國數據資產化進程邁入深水區。
這一進程不僅是企業財務管理的升級，更是數字經濟深化發展的必然要求。隨著政策細化、技術成熟與生態完善，數據資產入表將釋放萬億級市場潛力，推動中國經濟從“資源依賴”向“數據驅動”轉型。
對企業而言，需摒棄“為入表而入表”的短視思維，轉而構建覆蓋數據采集、治理、應用的全生命周期管理體系；對政策制定者，則需平衡創新激勵與風險防控，避免無序擴張對金融系統的沖擊。唯有如此，數據才能真正從“第五要素”升維為“第一動力”，為高質量發展注入持久動能。
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