数字经济浪潮下数据资产化流程详解
核心观点： 在数字经济时代，数据已成为重要生产要素，数据资产化是盘活数据资源、实现价值增值的核心路径。深圳数据交易所作为先行者，在数据资产化全链条服务方面积累了丰富经验，形成了可复制、可推广的“深圳方案”。
关键数据：
- 深圳数据交易所已落地全国首单国资企业数据资产入表、首单市场法估值数据资产质押融资、首单数据资产证券化等多个标杆案例。
- 深圳数据交易所数据产权登记平台累计登记155个。
- 深圳数据交易所已指导神州数码、深圳报业、广州黄埔车城网、郑州水务、华润信托、沈阳地铁等十余家企业完成数据资产入表。
- 深圳数据交易所数据要素服务工作站基本实现全国主要省市全覆盖。
研究结论：
- 数据资产化流程包括数据资源汇集整理、合规性审查、数据治理、评估机构安全质量评估、数据产品上市、产生流通属性及稳定价值计量、数据资产计入企业报表、数据资产评估、融资对接等环节。
- 深圳数据交易所已形成覆盖数据治理、产权登记、资产评估、资产入表、产品上市、金融创新等全流程服务能力，并构建了数据资产金融化全链条服务能力，助力十余家企业完成融资对接，融资授信超1亿元。
- 深圳数据交易所发布了首个数据交易定价指南、首个公共数据产品场内交易定价案例等，并在数据资产化标准建设方面走在全国前列。
数据资产化流程详解：
- 数据要素市场背景介绍： 数据要素市场处于起步阶段，数据交易呈现“场内场外并举，场外交易为主”的状况。数据资产化是推动数据要素市场发展、实现数据要素有序流通的重要手段。
- 数据资产化介绍： 数据资产化是指将企业数据资源转变为数据资产的过程，是数据价值实现的重要手段。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为数据资产化提供了政策支撑。
- 数据资产化流程详解： 数据资产化流程包括数据资源汇集整理、合规性审查、数据治理、评估机构安全质量评估、数据产品上市、产生流通属性及稳定价值计量、数据资产计入企业报表、数据资产评估、融资对接等环节。
- 数据资产化案例： 案例涵盖了数据资产入表、融资的各类典型实践，如深圳航天信息、福田保安公司、数字新疆集团、信科集团等。
- 数据资产入表简明操作指引： 指引包括资产确认及分类、成本归集和计量、后续计量与终止确认、列示与披露等内容。
- 数据资产入表难点与应对： 难点包括数据资产识别风险、数据合规风险、财务舞弊风险等，应对措施包括完善内控制度、征询法律专家意见、加强风险评估等。
- 深圳数据交易所数据资产快捷入表服务方案： 方案包括数据资产盘点三分类、以可交易数据产品为载体开展入表工作、确定入表合理必要环节、数据资产化服务中心支撑、深数所专家团队和生态支持、“数据交易+资产入表+数据资产金融创新”一体化解决方案等。
- 数据资产评估操作指南： 指南规定了数据资产评估的术语和定义、评估原则、评估流程、评估方法的选择、利用专家的工作等内容。
- 数据交易定价服务指南： 指南规定了数据定价的术语和定义、定价原则、定价标的、定价流程、评价和改进内容等内容，并提出了构建数据资产估价指标体系、构建“报价-估价-议价-定价”的交易流程、数据资产定价“两步走”策略等建议。
