国家数据局：数据资产和数据资本是放大数据要素价值的重要路径！
会议认为，从数据要素价值实现路径来看，数据要素通过与其他生产要素的协同，进入社会化大生产，进而创造价值。市场化是手段，价值化是目的。无论是数据产品还是数据服务，只有在使用过程中才会创造价值、体现价值。数据资产和数据资本是助推和放大数据要素价值的重要路径。
本文结合会议内容对会议中提到的概念和名词及实施要点做出解析，供参考学习。
一、数据资源会计制度：从合规到价值显性化
定义：数据资源会计制度是指通过会计规则与标准，将数据资源确认为资产并进行计量、记录和披露的制度安排。其核心在于明确数据资源的资产属性，推动数据从“资源”向“资产”转化。
数据资源会计制度是推动数据资产化的重要基础。财政部会计司在会议中强调，需通过规范会计处理实现数据资源的“入表”管理，明确其资产属性。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），数据资源需满足无形资产或存货的确认条件方可入表，例如开发阶段支出需同时满足技术可行性、市场应用性、成本可靠计量等五项条件。
核心要点：
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分类入表：数据资源需根据持有目的（如自用或出售）区分适用无形资产或存货准则，避免简单费用化处理。
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历史成本计量：现行准则暂不允许公允价值计量，企业需基于成本法（如采集、维护成本）进行初始计量，确保财务审慎性。
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披露要求：对财务报表有重大影响的数据资源需披露评估方法及参数来源，增强透明度。
中国联通等企业已率先实践，2024年其数据资源入表金额超2亿元，通过资产化优化财务报表结构并提升融资能力。
二、数据作价出资：法律与实践的双重突破
定义：数据作价出资是指将数据资源作为非货币财产，按照法定程序评估作价后用于企业出资的行为。其核心在于通过法律与市场机制，将数据转化为可量化的资本投入。
数据作价出资是激活数据资本属性的关键环节。市场监管总局登记注册局指出，需在合法确权基础上探索数据作为非货币财产出资的可行性。根据《公司法》及《数据资产评估指导意见》，数据作价需满足以下条件：
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权属清晰：数据需合法控制，避免涉及国家秘密、个人隐私等禁止流通类型。
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价值可量化：采用成本法、市场法或收益法评估，需结合数据时效性、应用场景等因素综合定价。
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交割合规：数据转移需符合《数据安全法》要求，确保全流程安全管控，防范泄漏风险。
实践中，山东、湖北等地企业已通过数据质押融资实现千万元级资金获取，但法律层面仍面临产权登记与交割程序标准化等挑战。
三、数据服务与产品：市场化驱动的价值释放
定义：
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数据服务：指基于数据资源提供的各类服务，如数据分析、数据托管、算法模型开发等，旨在通过专业化服务提升数据应用效率。
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数据产品：指将数据资源加工为标准化、可交易的商品，如数据集、数据报告等，其核心在于通过市场化流通实现价值变现。
会议指出，数据要素的价值需通过“用得好”才能显性化。数据服务与产品的核心在于场景化应用与市场化流通：
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服务创新：通过数据托管、算法模型开发等模式，降低企业用数门槛。例如，公共数据授权运营试点通过“双层架构”平衡政府监管与市场活力。
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产品标准化：推动数据资源向可交易商品转化，如上海数据交易所探索的标准化数据产品交易规则，提升市场流动性。
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场景赋能：聚焦工业、金融等领域，推动数据与产业深度融合。例如，车联网数据与制造业协同优化生产流程，释放乘数效应。
四、数据资本：助推要素价值倍增
定义：数据资本是指通过资本化运作将数据资源转化为可增值的资本形态，包括数据资产证券化、数据信托、数据质押融资等金融工具。其核心在于通过资本循环放大数据价值。
数据资本化是放大数据价值的重要路径，体现为：
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融资工具创新：通过数据信托、资产证券化等方式盘活数据资产。截至2024年9月，全国超100家企业通过数据资源质押融资，规模达数亿元。
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资本循环机制：构建“数据资产—资本增值—再投资”闭环，例如数据要素收益权纳入企业资本结构，增强持续投入能力。
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风险防控：需建立数据资产评估内控机制，避免高估风险引发出资瑕疵责任。
五、政策协同与未来方向
会议强调需多部门协作突破制度瓶颈：
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产权制度细化：落实《数据二十条》“三权分置”框架，明确数据持有权、使用权与经营权的法律边界。
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市场体系构建：推进全国一体化数据市场建设，完善交易规则与跨区域互认机制，激发多层次市场活力。
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安全与创新平衡：强化数据分类分级管理，在保障国家安全前提下扩大公共数据开放。
结语
数据要素市场化价值化是一项系统性工程，需政策、法律、市场与技术多维协同。通过会计制度规范显性价值、作价出资激活资本属性、服务与产品深化场景应用，数据要素将加速融入社会化大生产，成为培育新质生产力的核心引擎。未来，随着“数据要素×”行动推进与全国统一市场形成，数据要素的乘数效应将进一步释放，赋能经济社会高质量发展。
(新闻来源：数据资产讲堂）
(新闻来源：数据资产讲堂）