数据，作为数字经济时代的核心驱动力，其内在的经济价值正日益凸显。近日，《关于加强数据资产管理的暂行规定》的出台，标志着数据资产正式迈入了规范化的“资产”行列，为中国数字经济的发展注入了新的活力，更深刻地改变着企业内部的管理逻辑与外部的价值传导。

从“隐形资产”到“显性财富”：数据资产的价值重塑

 长期以来，数据如何在企业财务报表中得到恰当的体现，一直是业界探讨的焦点。过去，大多数企业拥有的数据资源，其经济价值往往“隐而不显”，难以被有效确权、计量和交易。然而，《暂行规定》的出台，为数据资产提供了正式的账面确认，这一变革的意义深远：

• 内部规范与统一： 数据资产入表，意味着企业需要建立一套更为严谨的数据管理体系。这不仅要求企业梳理和规范自身的数据口径、来源、质量和使用情况，更驱动了内部各部门之间在数据认知上的合一。信息管理、财务、采购、人力资源等部门的协同，将打破数据孤岛，实现数据能力的集中释放。

• 外部交易与融资： 一旦数据被确认为资产，其价值便可以被量化和交易。这为企业提供了新的融资渠道，尤其对于那些数据资源禀赋的企业，可以通过资产证券化等方式获得融资支持，减轻了过去因数据资产无形、难估值而带来的融资困境。

• 驱动商业模式变革： 数据资产入表不仅是财务层面的调整，更是企业商业模式的升级。它倒逼企业更加深入地挖掘数据的潜在价值，优化服务模型，将数据能力转化为实实在在的经济效益。例如，通过对数据资产进行合理的会计核算和摊销，企业可以孵化出新的收入来源，通过数据授权、共享等方式实现价值变现。

万亿级市场开启：数据资产化浪潮下的机遇与挑战

 中关村大数据产业联盟副秘书长颜阳的判断，为数据资产的未来描绘了宏大蓝图：“数据资产将接棒土地财政，总规模达8.6万亿元，潜在市场高达60万亿元。”这一预言并非空穴来风，而是基于当前中国数字经济的强劲发展势头和数据资产日益凸显的经济价值。

 企业可依据《暂行规定》及其相关数据安全管理条例，遵循“七步法”推进入表工作：准备、管理活动、资源分类、估值、寿命预估、重复销售、税务风控。其中，数权问题的解决是关键，而数据资产的评估与定价，则需要融合运用传统估值、订单驱动、算法细化、AI精调以及投入、创造价值、交易三大重构方法。

 然而，数据资产的价值释放并非一蹴而就。这项系统化工程，需要克服诸多挑战：

• 资产性质不明确与标准化缺失： 数据资产的独特性使其难以套用传统资产的确认和计量方法。

• 技术与法律监管风险： 数据技术的快速迭代、数据安全与隐私保护的日益严格，以及法律和监管框架的尚待完善，都给数据资产的规范化发展带来不确定性。

• 价值评估的复杂性： 数据资产的价值受市场需求、使用场景、数据时效性等多种因素影响，其估值过程本身就是一个持续优化的过程。

• 专业人才的匮乏： 既懂数据技术，又精通财务、法律的复合型人才，是当前数据资产化进程中的短板。

• 交易效率与合规性： 数据流通和交易的便捷性与安全性，以及交易过程中的合规性，仍需持续探索和完善。

迈向数据价值最大化：企业应对策略

面对数据资产入表的机遇与挑战，企业需要采取积极主动的应对策略：

• 强化数字化能力与专业财务团队建设： 建立一支既懂数据又懂财务的专业团队，是确保数据资产准确确认、计量和披露的基础。

• 构建健全的内部控制与安全保护机制： 严密的数据权属管理、严格的访问权限控制、强大的数据安全防护体系，是保障数据资产安全与隐私的核心。

• 建立科学、动态的价值评估体系： 积极探索多元化的数据资产评估方法，并根据市场变化和使用情况动态调整，确保评估的准确性和前瞻性。

• 拥抱外部专业服务： 在必要时，引入数据评价师、律师、会计师、审计师等外部专业力量，为数据资产的确权、定价、审计等环节提供专业支持。

• 积极参与行业规范制定： 关注并参与数据资产相关标准的制定，为行业的健康发展贡献力量，也为自身发展赢得更多战略空间。

 《暂行规定》的出台，标志着数据资产的经济价值得到了国家层面的正式认可，并获得了制度性保障。这不仅为监管部门完善数字经济治理体系提供了宝贵的会计信息支撑，也为投资者等报表使用者更准确地洞察企业数据资源价值、提升决策效率提供了有力依据。数据资产入表，将重塑企业价值的度量方式，推动中国数字经济迈向一个更加规范、繁荣的新阶段。