2024中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设白皮书

中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设概述

政策背景与意义

• 理论创新：数据被纳入生产要素范畴，成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，标志着我国在经济领域的重大理论创新。
• 政策支持：政策鼓励企业数据资源的会计处理，通过制度创新推动数据要素的市场化配置。

数据资产化与入表

数据资产化过程分为场景化、资源化和价值化三个阶段：

1. 数据场景化：识别数据在实际业务场景中的应用价值，明确数据需求。
2. 数据资源化：通过加工整合形成可重用的数据资源，确保数据质量。
3. 数据价值化：挖掘数据的商业价值，将数据转化为实际收益。

挑战与路径

• 挑战：数据价值挖掘不足、数据治理难度大、数据安全风险高、会计处理复杂。
• 路径：
  • 明确数据场景化目标，识别关键业务场景。
  • 数据资源化，形成可重用的数据资源。
  • 数据价值化，实现数据的商业价值。

整体解决方案

• 双层宝塔价值模型：统筹数据资产入表，确保数据不仅进入资产负债表，还反映在损益表中。
• 服务覆盖：提供从数据资产化到价值化的一系列服务，包括数据价值规划设计、数据资源管理、数据资产智能核算等。

政策背景解读

• 数据作为生产要素：数据的引入标志着经济活动的数字化转型，数据与其他生产要素结合能显著提升生产效率。
• 政策引领：相关政策推动数据资源的会计处理，强化数据作为生产要素的地位，鼓励数据资源的市场化流通。

数据资产化关键

• 价值密度低：有价值信息在海量数据中占比小，需大规模数据才能挖掘出价值。
• 时效性：数据价值随时间变化，时效性影响其经济价值。
• 信息、知识、智慧：这些概念在数字世界中可以视为“更高阶”的数据形式。

数据资产化路径

• 数据场景化：明确数据在业务中的应用场景，定位价值。
• 数据资源化：通过加工整合形成可重用的数据资源。
• 数据价值化：发掘数据的商业价值，实现资产化管理。

整体解决方案设计

• 场景切入：针对具体业务场景定制解决方案。
• 双层管理：确保数据在资产负债表和损益表中的全面反映。
• 技术支持：利用数字技术支持数据价值的挖掘与应用。

通过上述内容，可以看出中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设旨在充分利用数据作为生产要素的价值，通过政策支持、技术手段和业务创新，实现数据资产的有效管理和价值最大化。