近日，温州市财政局发布了《关于探索数据资产管理试点的试行意见》（以下简称“试行意见”）。本试行意见自2023年12月7日起施行。此次政策重点包括有序推动数据资产化、确保数据资产来源和权属清晰、稳步推进数据资产入表、探索开展数据资产价值评估、支持推动数据资产交易流通、逐步建立公共数据授权运营收益收缴机制、切实加强数据资产安全管理等七个方面内容，旨在逐步建立公共数据授权运营收益收缴机制。特别需要注意的是，此次政策是由市级政府部门下达，其影响效力包含了一切企业和个人，是一项在市级层面上全面推动数据资产化建设的重要举措。从此次温州市的试点建设中不难看出我国正在持续致力于数据资产化的全面推广，从而最终彻底激活数据要素活力，推动数字经济建设再上新高度。
一、我国数据资产化路径
（一）数据确权是数据资产化的前提
在数字经济时代，数据被视为一种宝贵的资源，拥有者应当享有对其数据的产权和使用权。所谓数据确权，就是确定数据的权利属性，主要包含两个层面。第一层面是确定数据的权利主体，即谁对数据享有权利；而第二层面，则是确定权利的内容，即享有什么样的权利。数据确权在数据资产化中起到了奠定基础的作用， 因为它既是数据交易和流通的前提，也是保护个人数据安全的重要手段。目前在我国，综合新型数据权利的理论、登记确权的历史经验与“三权分置”的数据产权运行机制来看，数据产权登记是明确数据要素权属较为合适的路径。
（二）数据价值评估是数据资产化的关键
作为一项资产，数据应当拥有可计量的实际价值。所谓数据价值评估，即是指通过专业化的数据质量评价和价值评估，对数据进行客观评估，使其成为可计量的资产，并确定其具体的价值。这可以借助各种评估方法和指标，以确定数据的潜在商业和经济价值。接下来是资产认定与计量。经过评级机构对数据资产的认定后，将其纳入企业资产负债表中，成为企业净资产的一部分。这种认定可以提供第三方的验证和认可，进一步确保数据资产的可靠性和合法性。我国对于数据估价也制定了一系列相关政策：2023年8月1日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，规定符合企业会计准则中无形资产或存货定义的数据资源可以作为数据资产进行入表，同时明确企业确认的数据资源在初始计量时需以历史成本入账。2023年10月1日起，《数据资产评估指导意见》正式施行，为数据资产评估工作的开展提供了有效指引和规范。
（三）数据入表与信息披露是数据资产化的核心
数据入表即指最终将数据要素作为资产计入企业的资产负债表，将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。这是前两个步骤的综合结果。为确保数据资产化的合规性和可持续性，需要获得审计、税务、银行等相关方面的共识认定。这些机构的认可将进一步增强数据资产的市场信任度，促进数据资产的流通和交易。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中规定，符合企业会计准则中无形资产或存货定义的数据资源可以作为数据资产进行入表或信批。入表和信息披露意味着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越,作为数字经济时代的第一生产要素,数据有望成为政企报表及财政等收入的重要支撑。
二、数据资产化工作的潜在影响
（一）增强政府数据资产治理能力
数据资产化在治理层面具有重要作用。数据资产化政策的逐步补充完善明确了有关概念，为各级政府部门及其下属机构的监管和执法提供了依据。另一方面，地方政府能够充分利用数据资产化的工具属性，建立更加完善、健全、高效的数字经济财政调控工具箱，从而拥有更多的手段来对数字经济的发展方向和质量进行引导和管理。
（二）提升数字产业化、数字产业化效率
一方面，数据资产化满足了不同产业领域明确的数字化改造要求，这很大程度上解决了原先面临的很多疑难杂症；与此同时，数据资产化还能解决大量数字化企业在产业化过程中限于数据资产价值不能充分体现从而导致效率低下的问题，从而使得这一部分数字化企业充分施展拳脚。
（三）推动产业金融效能的释放
在我国现状下，产业金融领域的流动性有强烈的愿望投入到产业实体建设当中，但限于多数市场主体的数据指标不能满足硬性要求，造成向下输血的困难。通过数据资产化，政府和市场都能够优化和改善运营数据指标，使得产业金融能够有充足的“理由”和动力为市场主体进行输血，进而帮助优秀企业更好的获得产业金融的支持，实现高质量发展。
（四）极大激发市场主体的活力
数据资产化能够实现价值变现，增加融资渠道，让拥有海量优质数据的轻资产运营企业摆脱过去数据变现慢、融资难、资产价值低等束缚，有效提升资产价值，扩大融资规模。一旦市场快速获取更多新鲜血液，其潜在价值将被释放，从而推动和扩大中国数字经济的体量和规模：这对于后疫情时代实现快速发展、推动经济活力具有重要意义。
三、数据资产化过程中需要注意的问题
（一）相关法律法规仍需不断完善统一
对于数据资源的资产属性，无论是学界还是业界，目前尚未形成统一意见。这种分歧会为数据资产化的过程带来不必要的麻烦。数据资源的资产属性不能确定，就难以建立起一套相应的资产管理体系，从而无法有效对数据资源进行资产化管理。同时，数据权属界定尚缺乏明确的法律法规，数据确权仍存在一定的争议。《中华人民共和国民法典》第 127 条虽然承认了数据的民事权益地位，但未涉及具体的细节性规定。该细节的留白使得数据的法律权属问题成为一个争议的焦点，同时也使得数据的资产化之路存在较大的不确定性。此外，关于数据作为生产要素的新特征和数字经济下的新型生产关系依然缺乏统一的理论解释和足够的政策回应，这些新特征可能导致传统要素领域的制度安排并不适用。因此更需要处理好顶层设计和市场需求、市场运行之间的关系，企业在数据资产化实践中碰到的棘手问题也亟需制度上的创新和政策上的完善。
（二）数据要素市场尚不成熟
目前，数据交易存在一些行业难点，我国以数据资产化进程为标志的数据要素市场化配置尚处于起步阶段，规模小、堵点多、风险大。由于支撑数据要素流通的必要条件体系尚未建立，数据尚不具备作为生产要素所需的资产化机制，因此无法界定权属、有效定价、自由流通，进而导致数据要素市场化建设面临诸多阻碍。这些问题制约了数据交易行业的发展，也是数据要素市场尚未成熟的表现。当前的数据要素市场面临有效数据供给不足、数商生态不够完善、行业数据应用场景有待挖掘等问题。另一方面，数据要素市场还受到交易成本和风险的制约，市场上存在着逆向选择、道德风险和交易不确定性的问题，这要求有关部门持续努力改善这些问题，从而进一步完善数据要素市场。
随着有关部门的不断推进落实，我国的数据资产化已经逐步构建起具有中国特色的发展机制和政策体系，企业和政府都已经陆续开始完成数据资产化入表工作，这极大程度上为我国数据要素市场注入了新发展活力，并最终推动了我国数字经济建设稳步前进。然而，由于我国数据资产化尚处于起步阶段，许多难点痛点刚刚露出水面，还并未找出合适的解决方案，因此并不能高枕无忧。通过制度理论和实践创新的不断结合，相信我国数据资产化建设将会在探索中到达新高度。
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