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1、安恒信息DAS西湖论剑未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。版权所有，侵权必究。重磅战略成果年度巨献2024企业数据资源入表实 践 白 皮 书天册律师事务所T&C L A W F I R M指导单位杭州高新开发区（滨江）“中国数谷”建设工作领导小组杭州高新技术产业开发区（滨江）财政局杭州市注册会计师协会“中国数谷”数据要素合规委员会支持单位杭州市财政局杭州市数据资源管理局参编单位杭州安恒信息技术股份有限公司杭州数据交易所有限公司中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）天册律师事务所立信会计师事务所(特殊普通合伙)浙江分所银信资产评估有限公司中企链创（北京）科技

2、有限公司北京航空航天大学浙江铎伦律师事务所杭州芝兰健康有限公司前言在数字经济时代，数据资源已成为企业核心竞争力的关键因素。2023年8月1日，财政部印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定（简称暂行规定），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。企业数据资源入表实践白皮书正是基于这一背景，旨在强调数据资源入表的必要性，并为企业提供一套全面且系统科学的方法论和实践指南。白皮书深入探讨了数据资源的盘点、合法拥有判断、成本计量、收益判断以及确认登记等关键环节的方式方法，突显了在当前数字经济的时代下，企业通过实践数据资源入表工作，优化数据资源，实现数据资源的高效管理，是支撑业务增长和创新的必要手段。白皮书

3、的内容不仅包括对数据资源入表各阶段的详细指导，还提出了一种方法，能够系统展示数据资源的应用价值，这一方法对于帮助企业解锁数据潜能、推动数据驱动决策具有重要意义。通过实践穿透，白皮书还针对安全行业展示了数据资源入表的实际应用案例，进一步增强了其实操性和行业落地性。企业数据资源入表实践白皮书也指出了当前企业在数据资源入表方面面临的挑战，并为这些挑战提供了解决方案和建议。它为企业提供了一套简洁高效的步骤和科学的工具，旨在帮助企业更准确地衡量和利用其数据资源，是支持企业迈向更高效、更有序的数据资源入表实践的重要参考资料。企业数据资源入表实践白皮书 -2024（按首字母顺序排序）（按首字母顺序排序）企业

4、数据资源入表相关原则 4政策背景 5数据要素相关政策 5数据资源入表的背景 6数据相关概念 6数据相关定义 6数据的形态转变 7可入表的数据资源 8入表数据资源的要求 8入表数据资源的分类 8企业数据资源入表实践白皮书企业数据资源的收益判断 26判断框架 26判断对象基本属性及基本特征 27判断依据 27判断方法的介绍 28企业数据资产的确认登记 32企业数据资产登记的政策背景 32各地企业数据资源探索资产化实践 33企业数据资产登记的必要性 34企业数据资产登记的功能 34企业数据资产登记法律效果 35企业数据资产登记方法 36企业数据资源入表成果展现 38企业数据资源报告 39企业数据资源

5、入表实践框架 10企业数据资源入表实践框架 11实践框架 11企业数据资源入表服务 12企业数据资源盘点 13企业数据资源盘点的背景与目标 13企业数据资源盘点的挑战 14 企业数据资源盘点的实施方案 14企业数据资源入表涉及一系列法律判断 17理论基础 17法律问题 17工作步骤 18企业数据资源的成本与后续计量 19理论基础 19企业数据资源会计类别的确定 19作为无形资产的数据资源 20作为存货的数据资源 22成本与后续计量的难点 24成本计量的建议 25企业数据资源入表实践案例 40安全行业数据资源盘点实践 41数据资源发现与录入 41安全行业数据资源成本计量实践 42安全行业数据资源

6、合规实践 43数据资源合规事实与尽调清单 43数据资源合规法律方案与分析意见 44安全行业数据资源收益判断实践 45判断方法与材料准备 45判断过程 47判断结果 50安全行业数据资源确认登记实践 51安全行业数据审计实践 51安全行业数据入表成果展现 52目录contents企业数据资源入表实践白皮书 -2024自2016年以来，如表1所示，我国发布了若干关于推动数据要素市场化发展的文件，对于数据要素市场的发展起到了巨大的作用。政策背景表1 我国数据要素相关政策企业数据资源入表相关原则数据要素相关政策发布时间 文件名 相关内容企业数据资源入表相关原则“十三五”国家信息化规划中共中央、国务院关

7、于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见国务院国有资产监督管理委员会 关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知中共中央办公厅、国务院办公厅建设高标准市场体系行动方案中共中央、国务院知识产权强国建设纲要（2021-2035年）国务院“十四五”国家知识产权保护和运用规划国务院办公厅要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知中央网信办国家“十四五”信息化规划中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见中共中央、国务院数字中国建设整体布局规划国务院知识产权战略实施工作部际联席会议办公室2023年知识产权强国建设纲要和“十四五”规划实施推进计划财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定财

8、政部关于加强数据资产管理的指导意见国务院国有资产监督管理委员会 关于优化中央企业资产评估管理有关事项2016年12月2020年3月2020年9月2021年1月2021年9月2021年10月2021年12月2021年12月2022年12月2023年2月2023年7月2023年8月2023年12月2024年1月完善数据资产登记、定价、交易和知识产权保护等制度，探索培育数据交易市场。提出要加快培育数据要素市场，发展数据登记结算等市场运营体系。提出促进国有企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平。建立数据资源产权、交易流通、跨境

9、传输和安全等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用。提出研究构建数据知识产权保护规则明确研究构建数据知识产权保护规则发展数据资产评估登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，稳妥探索开展数据资产化服务。提出发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理为重点提出二十条政策措施。率先提出数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的中国特色数据产权制度框架，并强调研究数据产权登记新方式。加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制。加快数据知识产权保护规则构建，探索数据知识产权登记制度，

10、开展数据知识产权地方试点。加强企业数据资源管理，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值。在对外授予数据资产加工使用权、数据产品经营权时，在本单位资产卡片中对授权进行登记标识。要求加强重大资产评估项目管理；进一步优化资产评估和估值事项；健全完善知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流转定价。0405企业数据入表，需先将数据资源确定成数据资产后方能入表。出于以下两点原因，本白皮书沿用“数据资源入表”一词：1、参考财政部企业数据资源相关会计处理暂行规定中“数据资源”一词；2、本白皮书主要突出从数据资源开始，通过多方合作确定为数据资产，并最终实现入表的操作方法；在整个操作

11、链路中的多数时间，处于将数据资源确定成数据资产的过程中。数据资源入表的背景随着经济形态的转变，我们正见证一个从以物质商品和制造业为主导的工业经济，向以知识、信息、和服务为核心的数字经济的演进。在这个知识经济中，无形资产，尤其是数据资源，成了企业价值的重要组成部分，其重要性甚至超过了传统的实物资产。企业不再仅仅依赖实物资产来创造价值，而是通过利用数据分析来指导决策，优化运营，和增强用户体验。随之而来的是服务和平台经济的兴起，这改变了生产和消费的方式，加速了信息流通和资源优化配置。此外，价值创造的路径变得更为多样化，企业开始通过数据分析提供个性化服务，利用网络效应构建生态系统，以及通过开放创新加速

12、产品和服务的开发。与经济形态的转变并行的是技术的快速进步，这为数据资产的收集、存储、分析和应用开辟了新的可能性。云计算技术让企业能够更灵活地访问计算资源和数据存储，从而支持大规模的数据处理和分析。这进一步促进了远程工作和协作的发展。大数据技术和先进的分析方法，如机器学习和人工智能，极大地增强了企业从数据中提取洞见、预测趋势和制定个性化策略的能力。此外，区块链技术提供了一种安全、透明、去中心化的数据记录和交易验证机制，而物联网技术通过使设备智能化并互联，收集大量实时数据，为自动化、远程监控和优化运营提供了可能。这种经济和技术的双重转变要求企业重新思考它们的业务模式和战略，同时对会计和财务报告提出

13、了新的挑战。尤其是在评估和报告数据资产、衡量和披露数据资产的价值方面，需要更加精确和全面的方法。在这个过程中，会计准则和实践必须不断适应，以准确反映基于技术的资产和经济活动，确保财务报告的真实性和透明度。数据相关概念企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表相关原则数据相关定义2023年8月1日，财政部印发了企业数据资源相关会计处理暂行规定（简称暂行规定），正式拉开了我国企业数据资源入表的大幕。2023年12月31日，财政部补充印发了关于加强数据资产管理的指导意见，进一步对入表数据的管理提出了要求。然而，产业界与学术界经过近十年的探讨，对于数据相关的名词的定义仍尚未统一。数据的定义

14、：全国包括上海、重庆、深圳、厦门在内的多地数据条例中，将数据宽泛地定义为“任何以电子或者其他方式对信息的记录”。中国信通院对数据具体分析后，认为数据是“是对客观事件进行记录并存储在媒介物上的可鉴别符号、是对客观事物性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或物理符号的组合，是一种客观存在的资源”。国际数据管理协会（DAMA）从数据的作用角度出发，认为数据“是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”。数据资源的定义：“数据资源”是大数据领域的一个较新的词汇，于2020年7月报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用，数据资源一词的具体定义尚在实践与探索中。中华人民共和

15、国数字经济促进法（专家建议稿）中定义数据资源为：“以电子化形式记录和保存的具备原始性、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合，包括公共数据和非公共数据”。数据资产的定义：中国信通院认为数据资产是“由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件 资料、电子数据等”。学术界认为数据资产是“拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集”。数据的形态转变企业数据资源形态转变的整体路径，如图1所示：数据原矿：在企业生产生活系统中源源不断产生的所有原始数据称为数据原矿。数据资源：将数据原矿经数据资源化的过程可以形成数据资源，数据资源化过程包括数据存

16、储、数据治理、数据加工等操作。数据资源包括数据集，数据产品，数据服务等。在数据原矿基础上，经过数据资源化，可以形成数据集类型的数据资源。进一步结合业务场景，通过再加工的方式，可以进一步形成数据产品（如平台、应用程序等）、数据服务等形态的数据资源。数据资产：数据资源经过了合法拥有确认、成本计量、经济利益流入的判断后成为数据资产。入表操作：参考暂行规定，入表操作在确认数据资产的前提下，将数据的脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用填入资产负债表中，并由会计师事务所审查确认的过程。图 1 数据形态转变示意图数据原矿数据资源

17、数据资产入表操作资源化数据存储数据治理数据加工包括数据集数据产品数据服务资产化合法拥有成本计量形成收益0607入表数据资源的要求根据暂行规定中对可入表的企业数据资源的定义：“本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源 的相关会计处理”，可以总结出，同时满足以下三个特点的数据资源均可入表：企业合法拥有与控制：企业对数据资源拥有的合法性源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。成本可计量：企业一项

18、数据资源投入的成本可以被准确地量化和表示为一个具体的数值。在会计准则中，能够对数据资源的获取成本进行准确计量是其被确认为资产并在财务报表中体现的一个基本条件。预期会给企业带来经济利益：数据资源被认为能够在未来通过产生收入、节省成本、提高效率、提供融资便利、增加投资回报或以其他方式为企业创造价值。入表数据资源的分类当下，数据、数据资源、数据资产等热词正被广泛使用的同时，造成了同一词语在不同领域不同场合使用混乱的情况。本节通过枚举的方式详细探讨可入表的数据资源形态，以便在正式探讨入表方法前对背景达成统一。根据财政部对于暂行规定的解读，可入表的数据资源包含多种形态，例如：数据集：数据集指的是企业在其

19、运营和管理过程中产生、收集、存储和加工利用产生的所有数据和信息。这些数据覆盖了企业的各个方面，包括但不限于财务数据、客户信息、产品数据、市场分析、员工记录、生产和供应链信息等。数据产品：数据产品是基于数据的加工和分析而创建的，旨在满足特定用户需求的产品或服务。它们可以是信息洞察、数据驱动的工具、应用程序或平台，为最终用户提供价值，使用户能够基于数据做出更好的决策、提高效率或获得新的洞察。数据产品的开发通常涉及数据收集、处理、分析和可视化等步骤，目标是将原始数据转化为易于理解和使用的格式。数据服务：企业将内部数据资源和数据分析能力，转化为对外部客户或合作伙伴提供的数据驱动的解决方案或服务。这些服

20、务借助企业的数据资产，结合数据分析、数据挖掘和机器学习等技术，为用户提供洞察、预测、优化建议或其他形式的价值。可入表的数据资源企业数据资源入表实践白皮书 -20240809企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架企业数据资源入表实践框架企业数据资源入表实践框架实践框架企业将数据资源入表的工作是一项复杂而全面的任务，它不仅涉及企业内部多个部门的密切合作，如财务部门、数据部门、法务部门等，还可能涉及与外部企业和机构的协作。财务部门负责统计数据资源的成本、销售数据等信息，并确保数据资源的会计处理符合会计要求；数据部门则负责统计数据成本来源、价值实现路径等信息；法务部门需要确认数

21、据的收集和使用遵循相关的合规要求。会计师事务所、律师事务所、交易所、评估机构、咨询公司也会参与到数据入表咨询、数据合规评估、数据资产登记、入表审计等环节。参照数据资产的定义，数据合规评估、数据成本计量和数据收益判断为企业数据资源入表的必要环节。这一跨部门、跨企业的合作确保了数据资源入表工作的全面性和准确性，帮助企业有效管理和利用其数据资源，增强竞争力和市场地位。如图2所示，企业数据资源入表的实践主要包括六个环节：（1）数据盘点：这是一种旨在审查和评估组织持有的数据资源的系统性的方法。随着企业数字化转型的推进，企业所拥有数据的总量爆炸式增长、数据的类型多样，组织面临着如何有效发现、管理、保护和利

22、用这些数据资源的问题。数据资源盘点通过系统性地审查和评估企业已有的情况，全面地盘点企业已有的数据资源及相关信息，为企业数据资源入表提供基础。（2）合法拥有：这是对企业拥有的数据资源的合法性系统性的判断过程。基于数据资源盘点的结果，展开数据资源合法性确认工作，筛查确保组织入表的数据资源是在法律和伦理框架内获取、使用和处理的。（3）成本计量：成本计量是通过对组织获取、维护、存储和处理数据资源所涉及的全部成本的评估和计算。成本计量的结果一方面可以作为历史成本作为入表初始计量的基础，另一方面可以作为成本法数据价值评估的依据。图 2 企业数据资源入表整体流程数据盘点合法拥有资产登记收益判断资源入表盘点策

23、略盘点方法成果输出主体合规来源合规内容合规流通合规合规审查登记审查登记公示颁发证书质量评估价值评估无形资产存货流程工作内容成本计量初始计量后续计量开发支出入表核查信息披露审计报告1011*虚线框为建议步骤图 3 企业数据资源入表服务框架（4）收益判断：数据资源收益判断是针对完成合法拥有确认的数据，从对企业带来经济价值流入的角度，分析和确定数据资源价值的过程。数据资源的收益判断，是将企业数据资源确认为企业数据资产的前提条件。数据资源价值评估是数据资源收益判断的常见手段之一，可以通过评估数据资源的价值判断数据资源对企业带来的经济价值。目前，价值评估的结果虽然无法直接在资产负债表中体现，但可以作为数

24、据资源公允价值的参考，用于融资等操作。（5）资产登记：企业数据资源经过合法拥有、成本计量、收益判断后，可以确认为企业数据资产。数据资产登记是指对数据资源及其产权进行登记的行为。具体而言，是指经登记者申请，数据资产登记机构将有关申请人的数据资源的权属及其事项、流通交易记录记载于系统中，取得数据资产登记证书，并供他人查阅的行为。（6）资源入表：根据暂行规定中的规定，通过将满足入表数据资源中要求的数据资源分别确定为无形资产或者存货的方式，纳入企业资产负债表的过程。（7）入表核查：会计师事务所参照暂行规定中的要求，对企业实际情况进行核查后，出具审查报告，披露企业数据入表相关实际情况的过程。企业数据资源

25、入表服务企业数据资源入表服务的目标是通过一站式、专业化的服务，帮助企业识别高价值数据资源、并及时转化为数据资产反映到财务报表上，客观得反映高价值数据对企业的真实、合法资产价值，为企业的资产负债、盈利能力甚至投资决策提供有效依据，满足国家数据资产管理法律法规和监管要求，占领数据要素新赛道，深度开发数据资产潜力，赢得更多商业机会和竞争优势。数据资源入表服务的工作框架如图3所示，涉及“明确入表数据资产、数据合规、检视数据资产管理体系，开展数据资产评估、数据资产入表”以下四个工作环节。企业数据资源入表实践白皮书 -2024阶段一：明确入表数据资产1制定数据资产入表规则数据资产合规法律意见书2数据资产评

26、估报告数据资源报告/第四张表数据合规审查数据治理合规内容经营管理处理高价值数据资产识别数据权属梳理数据质量评价数据资源分类分级数据成品生命周期数据资产经济行为数据价值评价数据安全风险管理-三道防线视角&数据安全合规策略管理&数据全生命周期安全 国内数据资产管理法律法规和监管要求数据二十条业务战略数据资产质量评估数据产品质量评估分配实施数据资产入表数据要素外购/出售数据识别内部研发数据识别核心业务场景识别数据分类分级结果典型数据应用场景识别数据资源持有权数据加工使用权数据产品经营权数据产权证书合规数据资源范围合规数据资产归类合规披露义务合规数据治理合规管理过程管理保障组保保障技术保障制度保障管理

27、对象数据资产管理体系数据采集与存储企业数据治理情况数据应用与价值实现数据安全与隐私保护数据资源数据产品数据服务123无形资产判定存货判定财务入表成本归集与分摊法律层面：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法监管要求和行业部门规章层面：财政部关于加强数据资产管理的指导意/企业数据资源相关会计处理暂行规定、国标委信息技术服务 数据资产管理要求管理和技术规范层面：数据安全与个人信息保护相关国标（个人信息安全规范、数据安全成熟度模型等）、各行业数据安全与个人信息保护相关管理和技术规范DCMM数据管理能力成熟度模型国标数据资产管理要求借鉴业内成熟方法论参考组织转型战略和法律监管要求 阶段二：数据合规阶段

28、三：检视数据资产管理体系开展数据资产评估阶段四：数据资产入表 1）典型数据应用场景 2）高价值数据资产清单/数据资源目录 3）数据资产各权力主体清单及权责关系 图/数据资产登记证书来源成本法数据收益法市场法数据资产运营与商业变现数据安全技术应用数据深化应用数据交易企业数据资源盘点 企业数据资源盘点的背景与目标在企业数据资源盘点的过程中，我们的目标是全面、准确地掌握企业的数据资源状况。这些问题涵盖了数据资源的种类、数量、存放位置、管理责任以及数据资源的重要性和等级等多个方面。首先，我们需要弄清楚企业到底有哪些数据资源。这是一个对数据资源进行分类的过程，通过详细梳理和归纳，将企业的数据资源根据业务

29、情况实现进一步的划分。这样的分类有助于我们更好地理解数据的构成和用途，为后续的数据管理和应用提供基础。其次，我们需要了解企业到底有多少数据资源。这包括数据资源的存量和增量两个方面。存量数据资源指的是企业目前已经拥有的数据资源，而增量数据资源则是企业在存量数据资源基础上新增的部分。通过对这些数据的统计和分析，我们可以了解企业的数据资源规模，为数据资源的存储、备份和灾备等提供决策依据。接下来，我们需要明确企业数据资源存储在什么地方。这涉及数据的存储方式和取用方式。我们需要梳理企业数据资源的存储架构，包括哪些系统、数据库或云存储平台用于存储数据资源，以及数据资源的访问权限和取用流程。这样，我们才能在

30、需要时快速定位到相关数据资源，并确保数据资源的安全性和可用性。此外，我们还需要弄清楚企业数据资源是由谁在管理。这包括数据资源的归属部门和责任人。明确数据资源的归属部门有助于我们了解数据资源的来源和流向，而明确责任人则可以确保数据资源的准确性和完整性。通过明确管理责任，我们可以建立起一套有效的数据资源管理机制，确保数据资源的有效利用和保护。最后，在盘点出的数据资源中，我们需要识别哪些是重要数据资源，哪些是保护数据资源。这需要对数据资源进行分级处理，关注数据资源的分级、数据资源等保与安全、共享条件和范围。重要数据资源是企业运营和决策的关键支撑，需要得到特别的保护和管理；而敏感或保护数据资源则涉及企

31、业的商业秘密、客户隐私等敏感信息，需要采取更加严格的安全保护措施。通过识别重要数据资源和保护数据资源，我们可以建立起一套完善的数据资源保护机制，确保企业数据资源的安全性和合规性。综上所述，企业数据资源盘点是一个全面、系统的过程，需要我们从多个角度对数据资源进行深入地分析和梳理。通过弄清楚企业有哪些数据资源、有多少数据资源、数据资源存放在什么地方、由谁在管理以及哪些数据资源重要和受保护等问题，我们可以建立起一套完整的数据资源目录或资源清单，为企业数据资源治理和应用提供有力的支持。企业数据资源入表实践框架结构化数据非结构化数据1213图 4 企业数据资源盘点方法企业业务价值链、数据应用场景调研业务

32、对象梳理业务概念模型数据资源目录数据项定义物理模型企业数据归集业务实体属性定义企业数据现状调研业务视角技术视角自顶向下自底向上业务场景业务数据企业数据资源入表实践白皮书 -2024从业务的视角来看（自顶向下），如图4所示，数据资源盘点始于对企业业务价值链的深入调研。通过深入了解企业每个业务环节的数据需求和使用情况，明确数据在企业运营中的价值和作用。在此基础上，进一步梳理业务对象，构建业务概念模型，并定义业务实体的属性。这些工作为我们提供了业务逻辑层面的数据资源描述，为后续的数据资源目录编制提供了坚实的业务基础。同时，技术的视角（自底向上），如图4所示，企业从数据资源存储位置出发，全面地审视企业

33、现有的数据资源，包括它们的来源、存放方式、使用情况等，形成统一的企业数据资源目录。再从企业数据资源地图出发，确定企业数据权属，遍历企业数据价值实现路径，以达到企业数据资源梳理的目的。在实际操作过程中，也可以采用自顶向下与自底向上相结合的方法，以提升数据资源盘点的准确性和完整性。无论是自顶向下还是自底向上的视角，最终的目标都是为了编制数据资源目录这一交付物。数据资源目录是对企业数据资源的全面梳理和分类，它涵盖了数据的来源、流向、格式等关键信息，为企业提供了清晰、准确的数据资源视图。通过数据资源目录，企业能够全面了解自身的数据资源状况，为数据资源入表提供有力的支持。企业数据资源盘点的流程明确梳理内

34、容及范围 调研与分析a.与企业内部相关部门进行沟通，了解各部门的数据资源需求、使用情况和存在的问题；b.收集现有的数据资源清单、数据字典、数据产品、数据服务API等相关文档，进行初步分析；c.评估现有数据资源的规模、质量和分布情况，为后续的数据资源盘点提供基础。确定盘点范围a.根据调研结果，明确哪些数据资源需要纳入盘点范围，哪些可以排除在外；b.区分核心数据资源和非核心数据资源，以便在盘点过程中有所侧重；c.制定数据资源分类标准，如按业务类型、数据资源性质、使用频率等进行分类。确定实施方案a.确定详细的数据资源盘点的流程、方法和技术手段；b.确定所需的数据资源收集工具、处理软件和存储设备等资源

35、；c.确定数据资源质量控制和校验的标准和程序，确保盘点数据资源的准确性。确定盘点的模板 设计模板结构a.根据数据资源的特点和需求，设计模板的基本结构和字段；b.考虑模板的易用性和可扩展性，方便后续的数据录入和维护。数据资源清单收集整理 收集与整理数据a.根据确定的盘点范围，对盘点范围内的信息系统部署情况进行确认；b.根据具体情况，使用数据资源盘点工具，自动化收集数据资源相关信息；c.对于无法自动化收集的部分元数据信息，采用人工方式收集与整理；审核与校验a.对完成的数据资源目录的内容进行初步审核，检查其完整性和准确性。企业数据资源入表实践框架企业数据资源盘点的挑战 在企业数据资源盘点的过程中，所

36、面临的挑战可谓复杂多样。这些挑战主要源于数据资源来源的多样性、数据资源种类的多样性、数据资源存放的分散性以及数据资源所属的模糊性等方面。接下来，我们将对这些挑战进行更详细地分析：（1）企业数据资源来源的多样性给数据资源盘点带来了显著的挑战。以本文提到的三种核心数据资源数据集、数据产品、数据服务为例，它们仅仅是构成企业复杂数据体系的冰山一角。具体到数据集这一层面，其来源更是丰富多样，包括但不限于内部的业务系统、各类数据库、外部网站、社交媒体、合作伙伴共享的数据，乃至第三方服务等。每个数据来源都有自己独特的数据格式、结构和标准，这使得数据整合和统一变得异常困难。（2）数据资源种类的多样性也是企业数

37、据资源盘点面临的一大难题。本文提及的三种核心数据资源形态数据集、数据产品、数据服务，仅是企业庞大数据体系中的一部分。以数据集为例，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文档、图片、视频等）、半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）等。每种数据资源类型都有其独特的处理和分析方法，需要在盘点过程中进行区别对待。同时，不同类型的数据资源之间可能存在关联性和互补性，需要我们建立合理的数据资源关联模型，以充分利用各种数据资源的价值。这需要我们具备跨领域的知识和技能，以便更好地理解和利用各种数据资源。（3）数据资源存储的分散性也给企业数据资源盘点带来了极大的挑战。在企业中，数据资源

38、可能分散存储在多个不同的系统和平台中，包括本地服务器、云存储、外部存储设备等。这种分散性不仅增加了数据资源管理的复杂性，还可能导致数据资源之间的不一致和冗余。（4）数据资源所属的模糊性也是企业数据资源盘点中需要面对的重要挑战。在某些情况下，数据资源的归属和责任人可能并不明确，导致数据资源的管理和使用存在模糊地带。这可能导致数据资源的重复录入、遗漏或误用等问题，影响数据资源盘点的准确性和可信度。企业数据资源盘点的实施方案企业数据资源盘点的框架数据资源盘点是一项综合性的工作，旨在全面了解、掌握并优化企业数据资源的使用。这项工作涉及企业的多个层面，需要跨部门协作，可以从业务视角和技术视角两个角度出发

39、，确保数据资源得到高效、准确的管理和利用。1415理论基础中华人民共和国会计法企业会计准则等相关法律法规对应当列入资产负债表的项目进行了规定。2023年8月1日财政部印发的暂行规定则在会计法及会计准则框架下对数据资源入表进行了更为详细的规定。根据暂行规定，数据资源入表的前提是企业对数据资源的合法拥有和控制，即应确认企业合法合规地对数据资源享有相应产权。关于如何认定数据资源的产权归属，现行法律虽然尚无专门的直接规定，但中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（以下简称“数据二十条”）对探索建立数据产权制度给出了政策指引。从整个法律体系来看，中华人民共和国网络安全法中华人民共

40、和国数据安全法中华人民共和国个人信息保护法（以下分别简称“网络安全法”“数据安全法”“个人信息保护法”）主要从义务角度对与数据处理相关的活动进行了规定；中华人民共和国民法典（以下简称“民法典”）总则编、物权编中关于财产权取得的相关规则，为数据权属认定提供了基础性参考；权利主体可以通过恰当的合同约定继受取得数据产权、保护自身在数据交易流通过程中的权利；数据相关要素在符合独创性要求的情况下能够受到知识产权法的保护；数据在涉及商业秘密或竞争秩序时也能受到反不正当竞争法的保护。同时，全国各地政府以推动数据要素高效流通为发展导向，也陆续出台相关规范性文件。这些积极的立法探索，为我们理解和判断数据权属相关

41、问题提供了丰富的素材和指引。此外，目前已有不少关于数据权益保护的司法判例，虽然均是从反不正当竞争法角度对数据权益进行保护，但不少判决的裁判理由对数据财产性权益相关问题进行了深入分析，为我们理解相关问题提供了重要参考。法律问题企业数据资源入表过程涉及的具体法律问题包括：1.在确认某项数据资源能否入表的过程中，需要从法律角度对数据资源的法律属性、持有状态、权利归属进行判断。暂行规定所规定的适用范围为：“本规定适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资

42、源的相关会计处理。”其中“合法拥有”“控制”都需要从法律上进行界定和判断，且会计意义上的“控制”不仅指事实控制，更多地是指享有使用权，需要进行法律上的认定。2.在判断企业对数据资源是否合法拥有时，需要对相应数据的交易、授权或自主生产等情况进行考察，需要对数据来路的合法合规进行溯源。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架b.使用自动化工具或人工方法对数据进行校验，确保数据的质量和一致性。c.根据审核和校验结果，对数据进行必要的修改和完善。整合数据资源目录a.将编写完成的数据资源按照分类分级标准进行组织，形成数据资源目录。b.为目录设置索引和检索功能，方便用户快速查找和定位

43、所需的数据资源。c.定期更新和维护数据资源目录，确保其时效性和准确性。梳理成果并组织评审将编写完成的数据资源进行汇总和整理，形成数据资源目录和清单。组织相关方对数据资源目录和清单进行评审，确保数据的准确性和可用性。根据评审结果，对数据资源目录和清单进行修改和完善。数据资源盘点交付物数据资源盘点的最终交付物数据资源目录，是企业在完成数据资源盘点工作后所形成的一份重要成果。这份目录是在入表的维度对企业内部数据资源全面梳理的汇总，是企业数据治理、数据分析和数据应用的基础。在数据入表的实践中，通过数据资源目录，企业可以清晰地掌握自身的数据资源分布和状况，并快速输出包含数据权属、成本、价值等关键信息的材

44、料，便于数据权属的确认、经济流入的判断、成本的计量，加速企业数据资源入表的进程。数据资源目录样表根据企业数据资源入表后续步骤所需的信息种类构建了数据资源目录的样表。该样表主要包含基本信息、业务信息、以及财务信息。其中，基本信息需要向入表实践中后续的所有环节提供；业务信息主要应用于收益判断阶段环节；财务信息主要应用于成本计量和收益判断环节。附录表 数据资源盘点内容属性大类基本信息业务信息财务信息属性小类资源名称资源编号（可选）数据来源数据来源佐证数据存储元数据信息数据规模数据质量（可选）更新频率数据生命周期业务/价值描述所属业务部门价值实现路径应用情况成本属性小类定义数据资源的名称数据资源的唯一

45、标识构成数据资源的数据来源购买合同、授权协议、自研工具/平台逻辑、操作日志数据资源在本单位内各系统中的分布情况数据资源的数据属性组成结构，如日期格式为YYYYMMDD数据资源的记录数、空间占用大小等描述数据资源满足业务处理、经营管理、监管报送等需要的程度，包括真实性、准确率、连续性、完整性、及时性等衡量维度数据更新周期，如：实时、日、周、月等数据清理、迁移等相关信息，如：（1）永久保存；（2）有效数据永久保存；（3）失效数据数据资源的业务/价值的说明，数据资源价值产出的应用领域，包括数字化客户管理、数字化营销管理、数字化运营管理、数字化风险管理、数字化财务管理、数字化经营决策等数据资源对应的业

46、务部门数据资源为企业创造价值流入的已知路径数据资源的访问热度、引用频次等描述数据资源获取、加工、维护和管理所需要的成本支出企业数据资源入表涉及一系列法律判断1617确认为存货的数据资源披露前法律判断对使用权受到限制、用于担保的数据资源存货，在企业披露其账面价值等情况前，结合数据权利路径、权利类型、权利范围、权利期限、权利限制等权利信息，对数据资源权利限制状况进行法律判断。自愿披露数据资源信息前法律判断对拟披露数据资源的应用场景或业务模式合法合规性，用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属等信息，数据资源的加工维护和安全保护情况的合法合规性，数据资源相关数据产品或服务的运营模式合法

47、合规性，重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险，数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制，及企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息进行法律判断。理论基础暂行规定明确了数据资源可以作为企业无形资产或存货资产类别，并分别适用企业会计准则第6号无形资产（财会20063号，以下简称无形资产准则）企业会计准则第 1 号存货（财会20063号，以下简称存货准则），从会计上肯定了企业数据资源是企业资产的组成部分。企业数据资源会计类别的确定企业应在完成数据资源盘点、开展数据入表工作之初，按照企业会计准则相关规

48、定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。这一判断对于数据资产的后续计量、成本核算和财务报告都有重要影响。数据资源的性质和用途如果数据资源是为了长期使用而获取或开发的，用以支持企业的主营业务，但并不直接出售，那么它更可能被分类为无形资产。例如，一个公司可能开发一个大数据分析平台，用于提高其业务决策的效率和效果，这种资源就属于无形资产。如果数据资源是为了在正常的经营周期内出售以获取利润的，那么它应该被分类为存货。比如，一个数据公司收集并处理的数据包，准备出售给其他企业进行市场分析，这种资源就可以

49、被视为存货。3.在调查企业对数据资源的控制情况时，需要从数据安全与合规角度对数据分类分级、脱敏状态、加密状态、访问控制等情况进行审查。4.在判断是否会给企业带来经济利益时，涉及对数据使用场景的合规性审查。5.数据资产变更、终止确认中，同样涉及相应法律判断。6.信息披露需要一系列法律支持。信息披露涉及应用场景或业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、有关重大交易事项、相关权利失效和受限等相关信息。从法律上讲，就是在交易中披露合适的信息给交易对手，便于交易判断和交易安全。披露事项的评审和厘清、披露本身的合规评审，均需要律师的专业支持。工作步骤企业数据资源入表过程中可以按照以下步骤开展法

50、律方面工作：数据处理尽职调查通过出具数据确权尽职调查清单、现场人员访谈、平台/App业务功能穿行测试等多种方式，对拟确权、保护数据所涉业务场景的数据处理流程进行分析，绘制拟确权、保护数据流转生命周期图，锚定数据收集、存储、加工等处理环节的关键确权节点，对数据确权过程中关键节点涉及的企业数据确权前合规风险进行诊断。必要合规措施整改数据合规是数据确权的生命线。根据尽职调查阶段诊断出的数据确权前合规风险，对可能影响到企业数据确权有效性、稳定性的风险点，设计专门的合规整改措施方案，以确保数据确权有效性为核心目的，指导企业从内部制度体系建设、外部数据处理行为管理等方面，完成必要合规措施整改。数据权属法律

51、评估立足数据不同类型、不同场景，在现行法律法规框架下，梳理数据确权法律路径。结合企业数据合规体系建设情况，从内部数据确权制度建设、对外数据产权管理等方面，设计可行的数据确权方案。协助企业完成数据确权方案落地，并根据企业实际需求，完成模拟确权管理测试，通过协议修改、制度落地、App/小程序/H5页面等设计优化，从数据收集贯通到数据交易侧，完成数据确权管理机制的全面升级。在此基础上，以意见书出具日已形成的数据资源为限，根据企业需求范围，对相关数据的权属进行分析，并出具相应数据资源权属法律意见书。数据资源使用寿命法律判断结合数据资源的法律有效期限、相关合同有效期限、更新时间、时效性、权利状况、应用场

52、景、地域限制、领域限制及法律法规限制等，协助企业对数据资源的使用寿命进行判断。确认为无形资产的数据资源披露前法律判断对使用寿命有限、使用寿命不确定的数据资源无形资产，在企业披露其使用寿命的估计情况及判断依据前，结合数据资源的法律有效期限、合同有效期限等情况，对拟披露数据资源使用寿命结论的准确性进行法律判断。对使用权受到限制、用于担保的数据资源无形资产，在企业披露其账面价值、当期摊销额等情况前，结合数据权利路径、权利类型、权利范围、权利期限、权利限制等权利信息，对数据资源权利限制状况进行法律判断。企业数据资源入表实践白皮书 -202418企业数据资源入表实践框架企业数据资源的成本与后续计量 19

53、开发是指在进行商业性生产或使用前，将研究成果或其他知识应用于某项计划或设计，以生产出新的或具有实质性改进的材料、装置、产品等，开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：（一）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；（二）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；（三）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；（四）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；（五）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。当一个项目技术和商业

54、上的可行性得到证实，且企业有意并能够完成该无形资产的开发并将其用于内部使用或出售时，相关的开发成本可以资本化。开发阶段的支出总额可能包括：（1）直接人工成本：涉及开发数据资源员工的工资和福利费用。（2）直接材料成本：在开发过程中直接使用的材料（如设备）和服务。（3）可分配的间接成本：与开发项目直接相关的间接成本，如项目管理相关成本。（4）其他费用：直接可归因于无形资产开发的其他费用，如专利申请费和获得必要许可的费用。后续计量数据资源无形资产在账面上以其初始确认的成本减去累计摊销和累计减值损失来计量。其关键元素包括：使用寿命：企业应当于取得无形资产时分析判断其使用寿命。无形资产的使用寿命为有限的

55、，应当估计该使用寿命的年限或者构成使用寿命的产量等类似计量单位数量；无法预见无形资产为企业带来经济利益期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产。摊销：摊销是将数据资源的成本（除去其残值）在预计的使用寿命内分摊的过程。使用寿命有限的无形资产，其应摊销金额应当在使用寿命内系统合理摊销。企业摊销无形资产，应当自无形资产可供使用时起，至不再作为无形资产确认时止。企业选择的无形资产摊销方法，应当反映与该项无形资产有关的经济利益的预期实现方式。无法可靠确定预期实现方式的，应当采用直线法摊销。摊销费用应在利润表中相应体现，如表3所示。当无形资产是外购而来的，其初始确认成本主要为购置成本，具体包括：（1）购买

56、价款：包括合同中约定的考虑到的任何折扣或溢价的净额。（2）相关税费：如进口关税和非退还购置税等，这些税项，如果适用，也应计入无形资产的初始成本中。（3）直接相关成本：直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出；数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理费，如律师费、专利注册费和其他为使资产达到预定使用状态所必须的额外费用。对于内部开发的数据资源，分为研究阶段和开发阶段。研究是指为获取并理解新的科学或技术知识而进行的独创性的有计划调查，研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入

57、表实践框架企业对数据资源的预期使用方式如果企业的目标是利用数据资源直接或间接产生收入，且这种产生方式不是通过出售数据资源本身，而是通过使用数据资源来提升产品或服务的价值，那么这类资源倾向于被分类为无形资产。相反，如果企业获取或创建数据资源的主要目的是将其作为商品进行销售，那么这类资产应当被视为存货。预期经济利益的流入对于预期将为企业带来长期经济利益的数据资源，它们更可能被认定为无形资产。如果数据资源的经济利益预期主要通过销售该资源而实现，并在短期内转化为现金或其他资产，那么这类资源则更可能被视为存货。作为无形资产的数据资源无形资产定义：企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。资产满

58、足下列条件之一的，符合无形资产定义中的可辨认性标准：（1）能够从企业中分离或者划分出来，并能单独或者与相关合同、资产或负债一起，用于出售、转移、授予许可、租赁或者交换；（2）源自合同性权利或其他法定权利，无论这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或者分离。初始计量确认为无形资产的数据资源的成本初始计量关键在于准确识别和计量与获取或自行生成该无形资产相关的成本。这个过程涉及到对所有可以直接归因于资产的购置或创建过程的成本进行识别、测量和累积。如表2所示：表3 无形资产成本后续计量后续计量方式在使用寿命内系统合理摊销，使用寿命估计重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关

59、产品或技术迭代、同类竞品等因素。不摊销，对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，企业应当披露其账面价值及使用寿命不确定的判断依据。资产负债表日至少应当于每年年度终了，对使用寿命有限的数据资源的使用寿命及摊销方法进行复核。数据资源的使用寿命及摊销方法与以前估计不同的，应当改变摊销期限和摊销方法。应当在每个会计期间对使用寿命不确定的数据资源的使用寿命进行复核。如果有证据表明数据资源的使用寿命是有限的，按使用寿命有限进行处理。使用寿命类型使用寿命有限使用寿命不确定图 4 企业数据资源盘点方法方式外购内部数据资源研究开发项目成本组成 购买价款 相关税费 直接相关成本满足无形资产准则第九条规定条件的开发阶

60、段的支出总额2021无形资产减值：建议企业每年进行一次数据资源无形资产的减值测试，特别是当存在减值迹象时。如果数据资源的可回收金额（较高的可变现净值和使用价值）小于其账面价值，应确认减值损失。减值损失应当立即在损益中计入，减少数据资源的账面价值。企业在进行资产减值的考量时，必须遵循一套细致的程序和准则，以确保其资产负债表能够真实反映公司的财务状况。这一过程尤其适用于无形资产，因为这类资产的价值往往不容易直接观察。减值迹象的判断：在每个资产负债表日，企业应当细致评估其持有的数据资源，判断是否存在减值的迹象。这些迹象可以是内部的，也可以是外部的，包括但不限于：1)市场利率或其他市场投资收益率的增加

61、，影响了数据资源折现后的现金流量的计算，从而可能减少了数据资源的可回收金额。2)数据资源的市价急剧下降，超出了正常市场波动的范围。3)数据资源的使用情况发生重大不利变化，如泄漏、技术过时或法律政策变化导致的使用限制。4)在数据资源所在市场的经济状况或技术进步方面有不利的变化，可能影响资产的价值或使用效益。5)企业内部报告的证据表明数据资源的经济绩效已经低于或者将低于预期，如数据资源所创造的净现金流量或者实现的营业利润(或者亏损)远远低于(或者高于)预计金额等。可回收金额的估计：确定是否需要记录减值损失之前，需要估计数据资源的可回收金额。这一估计基于两个主要测量，并取两者孰高：1）数据资源的公允

62、价值减去处置费用后的净额：这一测量反映了如果数据资源被出售，企业能够收到的净额。这通常需要参考活跃市场的数据，或者通过估计处置资源可能涉及的费用来计算。2）数据资源预计未来现金流量的现值：这涉及到对资源未来产生的现金流量进行预测，并将这些未来现金流量折现回到当前时刻的价值。这一计算需要确定合适的折现率，以反映资源的时间价值和风险。减值损失的计算：一旦确定了数据资源的可回收金额，就可以计算减值损失了。如果数据资源的账面价值超过其可回收金额，差额即视为减值损失，应当立即在利润表中确认。这项损失反映了数据资源资产价值的永久下降，需要立即调整：无形资产减值损失=数据资源账面价值-可回收金额。该减值损失

63、一经确认，在以后持有期间不得转回。减值损失的会计处理：记录了减值损失后，无形资产的账面价值应相应减少。这意味着未来对该资产的摊销基础将基于调整后的账面价值，影响企业未来期间的利润。作为存货的数据资源存货定义企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。可以确认为存货的数据资源需要同时满足下列条件：（一）与该存货有关的经济利益很可能流入企业；（二）该存货的成本能够可靠地计量。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架（1）购买价款：包括合同中约定的考虑到的任何折扣或溢价的净额。（2）相关税费：如进口关税和非退

64、还购置税等，这些税项，如果适用，也应计入存货的初始成本中。（3）可归属于存货采购成本的费用：数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。（4）加工成本和其他支出：数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本（包括直接人工以及按照一定方法分配的制造费用）和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。存货跌价资产负债表日，数据资源存货应当按照成本与可变现净值孰低计量。可变现净值，是指在日常活动中，存货的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用以及相关税费后的金额。存货跌价的情形数据资源实质上已经发生减值时，通常表明存货的可变现净值低于

65、成本，主要包括以下情形：1）该数据资源的市场价格持续下跌，并且在可预见的未来无回升的希望。2）企业使用该项数据资源生产的产品的成本大于产品的销售价格。3）企业因产品更新换代，原有作为存货的数据资源已不适应新产品的需要，而该数据资源的市场价格又低于其账面成本。4）因企业所提供的商品或劳务过时或消费者偏好改变而使市场的需求发生变化，导致市场价格逐渐下跌。数据资源已无使用价值和转让价值时，通常表明存货的可变现净值为零，主要包括以下情形：1）数据资源已过期且无转让价值。2）生产中已不再需要，并且已无使用价值和转让价值的存货。存货估计售价的确定企业为执行销售合同而持有列报为存货的数据资源，通常应当以商品

66、的合同价格作为其可变现净值的计算基础。没有销售合同约定的数据资源存货，其可变现净值应当以商品一般销售价格（即市场销售价格）作为计算基础。存货跌价准备的计算当数据资源成本高于可变现净值时，存货按可变现净值计量，同时按照成本高于可变现净值的差额计提存货跌价准备，计入当期损益。表 4 存货成本初始计量方式外购数据加工取得成本组成 购买价款 相关税费 可归属于存货采购成本的费用 购买价款 相关税费 可归属于存货采购成本的费用 加工成本和其他支出2223初始计量企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架存货减值损失=数据资源账面价值-可变现净值。当以前减记数据资源存货价值的影响因素已

67、经消失时，企业可以转回计提的存货跌价准备。当符合存货跌价准备转回的条件时，应在原已计提的存货跌价准备的金额内转回，转回的金额以将存货跌价准备余额冲减至零为限。成本与后续计量的难点资源识别和存在认定难数据资源作为没有实物形态的资源，不同于传统无形资产如专利、著作权等已经建立了完善的权证机制来证明其存在，数据资源的识别和存在认定即存在一定困难，现阶段可取得的佐证材料薄弱。数据资源具备很强的业务专业性，传统会计人员可能缺乏识别数据资源的能力，也无法认定其是否存在。经济利益流入路径溯源难资产的确认需要满足相关经济利益很可能流入企业的条件。数据资源经济利益流入来自外购存货并直接用于对外出售的，流入路径明

68、确清晰。但企业大部分数据资源创造的经济利益可能来自企业自用或以对客户提供服务的形式实现，且往往混合在企业其他产品或服务当中，此类数据资源是企业通过哪些开发支出、加工成本和其他支出等形成并实现上述经济利益流入的，经济利益流入的路径并不存在清晰的呈现方式，溯源存在一定困难。经济利益实现匹配难数据具有非排他性、可复制性的特点，同一个数据资源可以重复用于多种用途，自用于企业内部生产经营决策的同时也可以用于对外销售，在对外销售时又可以被企业多个产线、多款产品重复调用，服务于多个客户，因此如何确认数据资源各项经济利益实现占比权重及损益结转金额、结存成本存在一定困难。研发资本化入表要求高企业内部数据资源研究

69、开发项目的支出，首先需区分研究阶段支出和开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益，开发阶段的支出需要同时满足无形资产准则第九条规定的五大条件，才能确认无形资产。企业需要从技术层面、使用用途、有用性、资源支持、支出可靠计量五大方面进行论证，需要企业多个部门的专业支持，企业内部数据资源研究进行无形资产资本化入表的要求较高。无形资产使用寿命估计难企业将数据资源作为无形资产，需要对该无形资产的使用寿命进行估计，应当重点关注数据资源相关业务模式、权力限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素，并至少应当于每年年度终了对使用寿命有限的无形资产、在每个会计期间对使用寿命不确定的

70、无形资产使用寿命进行复核。数据资源使用寿命影响因众多，可能导致寿命在短期内突然、频繁变化，导致无形资产使用寿命初始难以估计的同时存在频繁变化的风险，带来会计计量的不确定性。价值时变性导致减值风险大数据资源具有价值时变性，数据存在较高的时效性且该时效性并不是线性变化的，其应用价值可能在某一时点突然发生较大变化，例如应用场景的变化或竞争对手、政府数据公开等，大量数据可能失去活性而变为冗余数据，导致其价值大幅下降，发生减值。数据资源在资产负债表日的减值风险要高于实物资产和传统无形资产，对数据资源的减值测试又受到数据资源种类多、数量大、专业度强、缺乏成熟的交易市场等影响存在诸多困难。非直接外购成本初始

71、计量难直接形成数据资源的外购成本存在清晰明确的交易证据，如合同、付款记录等，容易辨别并确认，初始入账的难点主要是作为无形资产的内部数据资源研究开发项目的开发阶段的支出总额、数据加工取得的作为存货的数据资源的加工成本和其他支出难以确认。数据资源除直接外购成本外，主要包括公共设备成本、能源成本、人力投入等，如何归集直接成本、如何选择合适的间接成本分摊因子和权重存在一定困难。成本计量的建议以成本归集出发的组织架构根据暂行规定，企业可以将内部数据资源研究开发项目开发阶段的支出确认为无形资产、将数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本作为存货的组成部分。因此，企业可以将专门从事特定数据资

72、源相关工作的项目组开发、测试、产品经理、架构师等人员单独成立数据资源相关部门。该部门作为企业组织机构的一部分，不仅能够方便数据资源直接人力成本的归集，也有助于企业数据资源的内部统一管理。以成本分摊出发的人员职责数据资源的研究开发、加工涉及数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等多个步骤，同时由于数据具有伴生性的特点，相关行为可以与其他工作内容同时发生，例如录入客户合同信息、记录客户消费信息等过程中即发生了数据采集行为。因此，除专门从事数据资源相关工作的人员外，数据资源人力投入还包括非专职数据资源部门内的部分人员、部分时间参与某项数据资源工作。企业可以对非专职从事数据资源相关研究开发、加

73、工人员进行职责明确，对数据资源非专职人员进行盘点，从而满足数据资源人力间接成本的归集以及分摊的需要。以成本归集出发的业务流程对于外购数据资源的购买价款及相关税费、数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等对外支付的数据资源专属成本，企业可以在现有相关采购流程中加入数据资源相关标识来明确该支出属于数据资源外购成本，从而便于筛选和归集，方便企业会计人员根据该标识进行数据资源入表工作。标记该标识的，采购发起人应当在流程中说明该外购支出属于数据资源的何种成本及其必要性，采购流程结束时应当取得相应的采购合同、相关交付物证明等材料。以成本分摊出发的业务流程对于数据资源间接成本，需要基于目标分摊对象，选择

74、合适的成本分摊动因。因此，对于分摊因子的确认和记录应当建立相关的业务流程。对于共享软硬件设备投入，可以根据企业数据资源的特点选择相关软硬件资源占用量或占用时长作为分摊因子，企业需要对上述数据进行监控和记录。对于非专职人力投入，可以建立工时日报制度，根据数据资源相关人员数据资源工时投入/其总工时投入作为其人力成本的分摊因子。对于数据表资源类成本，企业可以需要对相关数据表CPU等资源消耗时长、使用上游表次数等关键指标进行记录用于成本分摊。最后，企业也可以记录数据资源产品的数量和价值来作为成本分摊的因子。2425判断对象基本属性及基本特征基本属性数据资产评估应通过委托人提供、相关当事人提供、自主收集

75、等方式获取数据资产的基本属性，主要包括：1）信息属性，主要包括数据名称、数据结构、数据字典、数据规模、数据周期、产生频率及存储方式等；2）法律属性，主要包括授权主体信息、产权持有人信息，以及权利路径、权利类型权利范围、权利期限、权利限制等权利信息；3）价值属性，主要包括数据覆盖地域、数据所属行业、数据成本信息、数据应用场景、数据质量、数据稀缺性及可替代性等。基本特征数据资产评估应分析基本特征对数据资产价值评估的影响。数据资产的基本特征通常包括非实体性、依托性、多样性、可共享性、可加工性、价值易变性等。1）非实体性是指数据资产无实物形态，虽然需要依托实物载体，但决定数据资产价值的是数据本身；2）

76、依托性是指数据资产必须存储在一定的介质里，介质的种类包括磁盘、光盘等；3）多样性是指表现形式多样，融合形态多样，使用方式不确定；4）可共享性是指在权限可控的前提下，数据资产可复制，能被组织内外部多个主体共享和应用；5）可加工性是指数据资产可以通过更新、分析、挖掘等处理方式，改变其状态及形态；6）价值易变性是指数据资产的价值易发生变化，其价值可随应用场景、用户数量、使用频率等的变化而变化。判断依据法律法规依据1）中华人民共和国资产评估法（2016年7月2日第十二届全国人民代表大会常务委员会第二十一次会议通过）；2）中华人民共和国公司法（2023年12月29日第十四届人民代表大会常委委员会第七次会

77、议第二次修订）；3）中华人民共和国民法典（2020年5月28日第十三届全国人民代表大会第三次会议通过）；4）中华人民共和国数据安全法（2021年 6月10日第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过，自2021年9月1日起施行）；5）个人信息保护法网络安全法及其他相关的法律法规和规章制度等。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架企业数据资源的收益判断判断框架在提供评估保障和确保评估安全的前提下，参照评估依据，对评估对象进行数据评价，获得可供价值评估使用的质量要素、成本要素和应用要素参数，再采用收益法、成本法或市场法完成价值评估。详细内容见图5。根据暂行规定，可

78、以入表的数据资源需要满足能对企业带来收益的前提条件。因此，需要对企业拟入表数据资源的收益进行判断。针对有直接销售数据支撑的数据资源，收益判断较为简单。针对以降本增效等为目的的数据资源，收益判断较为困难。数据资源价值评估可以为该类数据资源的收益判断提供依据。由于产生直接销售收入的数据资源的价值评估较为明确，本部分主要通过介绍数据资产价值评估的方法，为该类数据的收益判断提供辅助。图5 数据资产评估框架评估依据标准规范其他依据评估对象基本属性基本特征数据评价质量要素应用要素准确性规范性一致性时效性完整性可访问性前期费用运维成本建设成本间接成本使用范围供求关系使用场景数据关联商业模式应用风险价值评估收

79、益法成本法市场法评估安全评估人员安全评估保障技术保障制度保障评估工具安全评估过程安全平台保障成本要素2627企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架标准规范1）信息技术 数据质量评价指标GB/T36344-2018；2）信息技术服务 数据资产 管理要求GB/T40685-2021；3）信息技术 大数据 数据资产价值评估（20214285-T-469）（征求意见稿）。评估准则1）资产评估基本准则财资201743号；2）资产评估职业道德准则中评协201730号；3）资产评估执业准则资产评估程序中评协201836号；4）资产评估执业准则资产评估报告中评协201835号；5）资产

80、评估执业准则资产评估委托合同中评协201733号；6）资产评估执业准则资产评估档案中评协201837号；7）资产评估执业准则资产评估方法中评协201935号；8）资产评估执业准则-无形资产中评协(2017)37号:9）数据资产评估指导意见中评协202317 号；10）资产评估机构业务质量控制指南中评协201746号；11）资产评估价值类型指导意见中评协201747号；12）资产评估对象法律权属指导意见中评协201748号；13）资产评估专家指引第9号数据资产评估中评协201940号。其他依据1）待评估数据资产的应用场景分析及相应的商业模式；2）待评估数据资产对应的市场调研报告或者行业分析报告；

81、3）待评估数据资产相关的可行性研究报告；4）待评估数据资产对应的收益预测；5）待评估数据资产相关经营合同；6）待评估数据资产对应的投入成本构成明细及相应凭证；7）待评估数据资产相关的交易信息；8）国债利率、市场期望回报率、贷款市场报价利率、物价指数、消费指数等指标。判断方法的介绍参考资产评估执业准则无形资产数据资产评估指导意见及资产评估专家指引第 9 号数据资产评估，数据资产评估价值的评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。应当根据评估目的、评估对象、价值类型、资料收集等情况，分析上述三种基本方法的适用性，合理选择评估方法。成本法1）概述采用成本法评估数据资产一般是按照重置

82、该项数据资产所发生的成本作为确定评估对象价值的基础，扣除相关贬值，以此确定评估对象价值的评估方法。针对有完备的财务资料和资产管理资料的产权持有人，资产取得成本的有关数据和信息来源较广的数据资产，其取得成本与数据资产的相关性较强，且能对数据资产质量进行合理评价的，可以采用成本法进行价值评估。2）适用前提选择和使用成本法时应考虑的前提条件包括：A.评估对象能正常使用或者在用；B.评估对象能通过重置途径获得；C.评估对象的重置成本以及相关价值调整系数能够合理估算；D.数据资产取得成本与其价值的相关性较强。3）基本模型对于成本法，数据资产的价值由该资产的重置成本扣减各项贬值确定。其基本计算公式为：P=

83、TC（1）其中：P评估值，TC重置成本，贬值率。或者：P=TC(1+R)U其中：P评估值，TC数据资产总成本，R数据资产成本投资回报率，U数据效用。U=*(1+l)(1-r)其中：数据质量系数；数据流通系数；l数据垄断系数；r数据价值实现风险系数。收益法1）概述采用收益法评估数据资产，一般是通过测算该项数据资产所产生的未来预期收益并折算成现值，进而确定被评估数据资产的价值。针对较为成熟，在延续现有的业务内容和范围的情况下，未来收益能够合理预测，与企业未来收益的风险程度相对应的收益率也能合理估算的数据资产，可以采用收益法，并结合数据产品的应用情况，采用分成收益预测法进行预测。2）适用前提选择和使

84、用收益法时应考虑的前提条件包括：A.评估对象的未来收益可合理预期并用货币计量；B.预期收益所对应的风险能够度量；C.预期收益期限能够确定或合理预期；D.数据质量能够达到应用场景下所要求的基准。3）基本模型收益法评估的基本计算模型为：式中：P评估值，F_t数据资产未来第t个收益期的收益额，n剩余收益期，t未来第t年，i折现率。2829根据收益法的基本模型，在获取数据资产相关信息的基础上，需要根据该数据资产或者类似数据资产的历史应用情况以及未来应用前景，结合数据资产应用的商业模式，重点分析数据资产经济收益的可预测性，考虑收益法的适用性。收益预测有直接收益预测、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预

85、测，采用收益法评估数据资产时，可以通过上述四种预测方法，也可以结合数据资产的实际情况，对上述方法进行调整或拓展。市场法1）概述市场法是在具有公开并活跃的交易市场的前提下，选取近期或往期成交的类似参照系价格作为参考，并调整有特异性、个性化的因素，从而得到估值的方法。当数据资产存在充分发育、活跃的交易市场，评估人员可以从市场交易中选择充分的数据资产交易案例，且参照物之间的差异可量化，此时可以选用市场法。2）适用前提选择和使用市场法时应考虑的前提条件包括：A.评估对象的可比参照物具有公开、活跃的市场；B.有关交易的必要信息可以获得，如交易价格、交易时间、交易条件等；C.评估对象与可比参照在数据权利类

86、型、交易市场及交易方式、规模、应用领域、应用区域及剩余年限等方面具有可比性，且这些可比方面可量化；D.存在足够数量的可比参照物，一般建议不少于三个。E.数据质量能够达到应用场景下所要求的基准。3）基本模型首先，将待评估数据资产分解成n个待评估数据集；其次，每个待评估数据集选取参照数据集进行对比调整；最后，将n个调整后结果加总得出待评估数据资产的价值。市场法评估模型如下：式中，P待评估数据资产价值，n待评估数据资产所分解成的数据集的个数，Qi参照数据集的价值，Xi1质量调整系数，Xi2供求调整系数，Xi3期日调整系数，Xi4容量调整系数，Xi5其他调整系数；所使用的模型应满足各影响因素与数据资产

87、价值存在线性关系。若不存在线性关系，则应根据实际情况对模型进行适当调整。A.Xi1质量调整系数公式如下：式中，qi每个待评估数据集的数据质量评价结果，qi每个参照数据集的数据质量评价结果。数据质量评估结果主要考虑质量要素的评价结果，质量要素包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性等。B.Xi2供求调整系数公式如下：式中，Si每个待评估数据集的供求指标，供求指标主要包括该数据集的市场规模、稀缺性及价值密度。其中，价值密度调整主要考虑有效数据占总体数据比例不同带来的数据资产价值差异，基本逻辑为：有效数据（指在总体数据中对整体价值有贡献的那部分数据）占总体数据量比重越大，则数据资产总价值

88、越高。C.Xi3期日调整系数公式如下：式中，ti每个待评估数据集所在行业交易时点的价格指数，ti每个参照数据集所在行业交易时点的价格指数。期日调整系数主要考虑评估基准日且与可比案例交易日期的不同带来的数据资产价值差异，可以视具体情况选择居民消费价格指数、PP I（生产者物价指数）作为调整基础。一般来说，离评估基准日越近，越能反映相近商业环境下的成交价，其价值差异越小。D.Xi4容量调整系数公式如下：式中，Qi每个待评估数据集的数量；Qi每个参照数据集的数量。数据集的数量即该数据集的元素数，由字段和记录数相乘得到。容量调整系数主要考虑不同数据容量带来的数据资产价值差异，其基本逻辑为：一般情况下，

89、价值密度接近时，容量越大，数据资产总价值越高。E.Xi5其他调整系数公式如下：式中，Ii每个待评估数据集的其他可量化调整因素，其他调整系数主要考虑数据资产评估实务中影响数据资产价值差异的其他因素，例如应用场景状况差异等，可以根据实际情况考虑可比案例差异，选择可量化的调整系数。Ii每个参照数据集的其他可量化调整因素。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架3031企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架企业数据资产登记的政策背景数据作为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是改革的重要方向，是经济社会可持续发展的重要抓手。数据资产化的重要性日

90、益凸显，国家层面高度重视，数据资产登记顶层设计规划日趋完善，政策文件频频出台，企业对数据资源的有效管理亦成为关键。国家政策层面2016年发布的“十三五”国家信息化规划首次提出了“完善数据资产登记制度”的任务，标志着我国数据资产登记进入探索阶段。近两年，中共中央、国务院、部委陆续发布系列关于数据要素和数据资产的重要指导文件。2022年12月，中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见指出“研究数据产权登记新方式”，“建立健全数据要素登记及披露机制，增强企业社会责任，打破“数据垄断”，促进公平竞争”，在保障安全前提下，推动数据处理者依法依规对原始数据进行开发利用，支持企业依法依

91、规行使数据应用相关权利，促进数据使用价值复用与充分利用，促进数据使用权交换和市场化流通。2023年12月，财政部印发关于加强数据资产管理的指导意见，提出“相关部门结合国家有关数据目录工作要求，按照资产管理相关要求，组织梳理统计本系统、本行业符合数据资产范围和确认要求的公共数据资产目录清单，登记数据资产卡片，暂不具备确认登记条件的可先纳入资产备查簿”，“在对外授予数据资产加工使用权、数据产品经营权时，在本单位资产卡片中对授权进行登记标识，在不影响本单位继续持有或控制数据资产的前提下，可不减少或不核销本单位数据资产”。通过系列政策的颁布实施，国家对数据要素发展的总体部署已经非常清晰，推动数据要素市

92、场化的决心坚定不移，而且基本每一个文件中，都提及数据产权登记、数据资产登记，究其根本在于，数据资产登记制度是推动构建数据要素市场化、释放数据价值的关键一环，在保护数据要素市场参与主体合法权益，促进数据的流通开放和开发利用发挥着至关重要的作用。地方数据资产化相关政策浙江省、杭州市发布系列数字化、资产化相关政策文件，浙江省数字化改革总体方案是浙江省全面推进数字化改革的重要文件，强调要加强数据资源的整合和共享，推动数据要素的高效利用，为企业创新发展提供有力支持。浙江省数据要素市场化配置综合改革试点总体方案要求推动数据要素市场化配置改革，提升数据要素价值，提到要加强数据资产登记，建立健全数据资产登记和

93、评估制度，为企业数据资源的流通和交易提供基础支撑。此外，杭州市数字经济发展“十四五”规划发布，提出“探索建立数据交易中心，引导发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等数据交易市场运营体系”。再有上海、深圳、江苏、北京等多地均已出台地方性文件，规范数据资产登记行为。为回应“数据二十条”关于建立数据产权制度，研究数据产权登记新方式的新提法新要求，全国各地纷纷出台数据资产登记相关制度文件，如已出台的深圳市数据产权登记管理暂行办法、浙江省数据知识产权登记办法、江苏省数据知识产权登记管理规则、北京市数据知识产权登记办法等，这些地方文件是各省、市对数据产权登记制度的探索，通过规定登记程序、登记平台

94、、登记主体、权利主体和权利客体、监管主体等，对数据资产登记作出明确指引，将数据资产登记的推进和管理工作纳入了地方法治化轨道。2024年3月25日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2024年年会上表示，当前制约数据“供得出”“流得动”“用得好”的卡点堵点问题依然突出，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度还需完善。各地企业数据资产探索资产化实践实践层面，数据资源价值化已渐成燎原之势，数据资产登记表现出较大的地区差异，主要表现在登记机构、登记对象、登记内容、登记效力等方面，各地关于数据登记相应规则、登记客体、路径选择及审查标准等方面均有不同。纵观各地实践做法，数据资产登记从登记内容来看

95、，包括数据知识产权登记、数据资源持有权登记、数据加工使用权登记、数据产品经营权登记、数据产品登记、数据交易登记、质押登记等，从登记流程上来看，包括初始登记、变更登记、转移登记、许可登记、注销登记等，从统筹组织登记的机构来看，包括数据主管部门、数据交易所、财政部门、市场监督管理部门，司法行政部门等。基于以上数据登记基本要素的不同组合，形成了各地迥异的数据登记路径。北京、浙江、江苏等地依据知识产权保护制度，将符合数据知识产权独创性特征的数据资源纳入数据知识产权登记客体范畴，由各省、市知识产权局统筹管理，以数据处理者为登记主体，强调数据资源的商业价值、经济实用性以及智力成果属性。深圳的数据产权登记，

96、由发改委为统筹主管部门，由数据产权登记服务机构承担具体的登记工作，在“数据二十条”“三权分置”的产权制度体系下，通过对数据分类确权，针对数据全流程交易与监管需求，建立了配套数据要素流通交易各环节的登记体系，是一种适应新型数据财产权说的登记制度。数据知识产权登记“十四五”国家知识产权保护和运用规划明确要“研究构建数据知识产权保护规则”。2022年11月，国家知识产权局确定数据知识产权工作试点范围包括北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、深圳市。如国家知识产权局副局长胡文辉在国新办新闻发布会上所言，数据知识产权是以数据处理者为保护主体，以经过一定规则处理且处于未公开状态的数据合集

97、为保护对象，通过登记方式赋予数据处理者一定权利的数据产权制度。数据权利与知识产权客体具有相似的属性，知识产权制度在我国已经具备一套相对完善、成熟的规则体系，将数据资源纳入知识产权调整范围和保护框架，同时兼具赋权和限权，发展和保护相生相依，在数据主体、数据处理者和社会整体利益之间寻求利益平衡。但是数据知识产权强调数据经过算法的处理，要求具备一定的独创性，知识产权更强调数据处理加工过程的智慧凝结和创新意识，因此保护范围有其局限性，对于原始数据、未经加工处理的数据资源、经加工处理后达不到创新程度的数据资源，将无法通过数据知识产权的保护模式和权利路径予以规范。数据产权登记数据产权登记以新型数据财产权为

98、保护对象，通过对数据资源进行分类确权，具体包括数据产品登记、数据场景登记、数据资产登记、数据交易登记等环节，更侧重于数据交易全过程的留痕存证之功效，如深圳市数据产权登记管理暂行企业数据资产的确认登记3233可以在数据交易、数据收益分配等环节中，通过权属确认而参与其中，充分享受到数据要素化过程中的价值和利益。合规功能数据资产登记还有助于提高数据的公开透明度，进而发挥社会监督以及自我督促作用，通过登记数据资源的相关信息，包括数据的来源、使用目的、共享范围等，可以促进数据的合法合规使用和流通，这有助于减少数据滥用、保护个人隐私和维护公平竞争市场环境。流通功能进行登记的数据资源具有流通交易的权源，对日

99、后数据资源入表、数据资源抵质押融资、开展数据信托业务等进一步的数据资本化，具有基础性的重要作用。同时，通过登记审查的数据资源，具备数据获取与使用的合规认证，因此，交易主体对经过登记的数据资源，更容易产生信赖预期，而对数据登记主体而言，其违法违规成本却更高，双重作用下，数据资产登记制度将提高整体交易效率和交易安全，又能有效降低交易成本，进而良性促进交易主体的积极性和市场的生态繁荣。争议解决功能数据资产登记在一定程度上，可以在发生数据相关争议纠纷时，作为法院、仲裁机构、主管部门等行政审查和司法审判部门作出处理的依据。由于数据登记的公开公示性，任何市场交易主体可以通过查询数据权属以及权益内容的登记信

100、息，以较低的交易成本方便、快捷地了解数据交易相对方以及交易标的物的安全合规性，建立信赖预期之后作出相应交易条件的判断，因而，数据登记制度具有稳定数据交易各方预期，定分止争的作用。登记信息的公开透明性，极大地消除了由于信息不对称而导致的非法数据交易与欺诈等交易风险，具有保障数据要素市场安全高效、健康稳定运行的功效。企业数据资产登记法律效果登记的法律效力取决于具体的登记类型和内容，不同的登记类型和内容具有不同的法律效力，借鉴在我国不动产物权登记的法律效力而言，登记的作用主要包括公示效力和公信效力。公示效力是指权利在变动时，必须将权利变动的事实通过登记的方法向社会公开，从而使第三人知道权利变动的情况

101、，以避免第三人遭受损害并保护交易安全。公信效力是指登记凭证上所记载的当事人的权利和内容推定为正确的，并赋予其公信力。数据资产登记也可能客观上赋予了登记者一定的优先权。例如，在涉及数据使用许可、技术转让、抵质押融资等方面，登记者可能享有优先于其他未登记者的权利，这种优先权可以在法律纠纷或商业谈判中发挥重要作用。基于前述两种登记作用，登记具有两种法律效果，一是登记生效主义，即认为，权利唯有经过登记，才能具有权利产生、变动的效果，而另一种则是登记对抗效力，即具有保护善意第三人的法律效果，即使登记错误或遗漏，因相信登记正确而与登记名义人进行交易的善意第三人，其所得利益仍将受到法律的保护。就数据资产登记

102、而言，目前各地所称的数据产权登记，是指数据产权登记机构依据一定程序，将申请人的数据资源、数据资产、数据产品的事实状态、权利归属及其他相关事项记载于平台或者系统中，并颁发数据产权登记凭证的制度。由于数据资源缺乏全国统一立法层面的授权，数据产权登记并没有创设某种法律权利，并不能产生登记的绝对公信力、确定力以及执行力，登记仅仅是通过该种登记形式对已有的权利主体和权利内容进行记载和证明，因此，通常认为，初始登记具有登记对抗的效力，而转移登记、许可登记等则产生登记生效的法律效果。因为进入数据市场流通环节的数据采取登记生效要件主义，有利于使交易标的数据资源权属关系、权利内容以及交易内容的明晰化和确定化，有

103、助于节约交易成本，更好促进数据交易的进行，也更有利于实现数据交易的合法合规性。企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践框架办法，从数据流通交易的全流程着手，建立首次登记、许可登记、转移登记、变更登记、注销登记和异议登记等多种登记方式，是企业数据分类确权授权制度在数据资产登记制度上的体现和落实，也为实现构建数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的新型数据财产权制度迈出了关键一步。浙江省数据资产确认工作指南已经于2023年12月5日起正式实施，该标准是国内首个针对数据资产确认制定的省级地方性标准，提供了数据资产确认的工作框架，数据资产初始确认、变更确认和终止确

104、认的指导和建议，指导组织进行数据资产确认工作，明确数据资产识别、判断、流程启动、核实、审定等步骤，是数据资产管理创新实践经验的总结固化，为组织的数据资产入表工作提供了明晰的工作方法和步骤指引，企业可以根据该标准提出的数据资产确认相关标准、程序和资产登记要求，将符合条件的数据资源确认并登记为资产进行入账入表。企业数据资产登记的必要性数据资产登记为流通交易提供高质量数据资产基础数据资产登记是数据资产化漫漫征程的重要一步，是确保数据资产质量、安全性和可信度的关键一环，为数据的合规性和治理奠定基础。数据资产登记工作需要企业做好内部的数据盘点梳理工作，提高数据质量，优化数据全生命周期管理，因此，通过数据

105、资产登记，敦促企业各类信息得以系统化、规范化地整理和存储，确保数据在流通前具备一定的可靠性和准确性。这一过程涉及数据的收集、分类、校验等多个步骤，旨在为后续的数据交换、共享和应用提供坚实的数据资源支撑。数据资产登记是保护数据参与主体权益的必备动作数据资产登记有助于通过规定权利主体和权利客体、监管主体等信息探索数据资源的持有权、加工使用权和收益权，提高数据资产的透明度和可信度，有助于企业保护自身数据资源权益，促进数据资产的有效利用和交易。如通过数据持有权登记，确立了企业占有数据资源的合法合规性，能够发生向其他市场主体释放一种“我的数据不被侵犯”的宣示主权效力。数据资产登记是确立数据收益分配机制的

106、必备环节企业的数据资源通过登记，能够明晰数据的来源、去向、权属和权利内容等，有助于企业确权、管理和利用好这些数据，使其更好地为企业创造价值，确保企业数据资源在企业市场竞争中的有效性和价值化。同时，通过数据登记，企业可以明确自己参与数据资源价值创造流程中的作用和贡献，从而在以“谁投入、谁贡献、谁受益”的数据要素收益分配原则中，保障自身应得利益向已得利益转化。企业数据资产登记的功能证明功能数据资产登记当然的具有确认数据权益的功效，数据资源因为登记具有了权利外观，首要功能就是证明功能，数据的创建者或拥有者可以公开声明其对该数据拥有的权益内容，并在法律上获得一定的保护，这有助于防止他人非法使用、复制或

107、传播该数据。通过进行数据资源的登记，由登记机构颁发登记证书，数据资源的相关权利人通过登记的权利外观，证明数据权益归属及数据权益内容。进而3435企业数据资产登记方法登记流程数据资产登记的流程包括准备阶段、登记申请、审查与公示等步骤。企业需要按照规定的流程和要求，提交相关材料和信息，完成数据资源的登记。准备阶段：该阶段需要企业在正式提交申请之前，做好申请前的充分准备工作，包括对国家以及本地区关于数据产权登记的相关法律法规进行深入研究，以确保登记工作的合法性，对企业或组织所拥有的数据资源进行全面梳理，包括数据的来源、类型、使用方式等，以便为后续的登记工作提供基础数据，对参与数据产权登记涉及的相关人

108、员进行培训，提高相关人员的数据产权登记意识和能力。申请阶段：提交申请的必备材料包括，数据质量证明、数据来源证明、数据资源清单、数据处理过程说明文档等，如果是申请数据知识产权登记，还需提交算法模型构建说明等证明拟申请登记的数据资源具有独创性的材料等。当然，部分地区要求申请主体提供第三方服务机构出具的包含数据资源或数据产品真实性、合法性情况的实质性审核材料。审查阶段：涉及到形式审核或是实质审核的问题，两种形式相比较而言，如果采取实质审查，那么审查标准将会更严格，登记结果的公信力较高，后续交易也会越安全；如果采取形式审查，登记工作的效率会大大提高，但登记的公信力必然会受影响。为确保兼顾效率与安全的双

109、重功能实现，以最高人民法院关于互联网法院审理案件若干问题的规定作为参考，其要求证据通过指定技术手段或取证存证平台认证，或可预见，未来数据产权的实质审查会存在类似发展趋势，即在对数据资源的来源合法性以及数据处理合规性的审查上，若仅停留在形式审查，容易造成公众对数据资产登记功效的质疑，而全部由登记机构完成，受限于人员技术能力以及审查效率的考虑，或将此实质审查义务委托第三方机构完成，如以法律团队辅以技术人员的形式，以出具审查意见的方式来实现。公示阶段：通过设置公示期间，任何人都可以对该数据资源的价值、取得和利用的合规性等内容提出质疑异议或举报侵权，使得数据资产的安全性和合法性得到监督和保障。这对于防

110、止侵权行为、维护市场秩序起到了重要作用。生效阶段：公示期过后，在无异议或者异议不成立的情况下，数据资产登记生效，由登记机构为登记主体提供数据资产登记凭证。技术要求首先在于，申请主体需要确保申请登记的数据资源满足一定的技术要求，如如数据格式、加密标准等，企业需要确保提交的数据符合技术要求，以保证登记的准确性和有效性。在数据资产登记过程中，企业需要识别和管理潜在的风险，如数据泄露、数据篡改等，采取相应的措施，制定数据产权保护策略，包括如何防止数据被非法获取、使用、篡改等，以确保数据产权的安全。另外一方面在于对登记机构以及登记平台提出的登记技术要求。“数据二十条”提及的“数据可用不可见”构建了基本的

111、技术原则，如何在数据登记制度中予以落地，是后续需要各方引起关注的问题。区块链技术在数据产权登记工作中获得了较为广泛的应用，北京市、浙江省和江苏省等地均在相关办法文件中提及，登记人在申请数据知识产权登记前，数据应当通过电子签名、可信时间戳、哈希值校验、区块链等证据收集、固定和防篡改的技术手段或者通过电子取证存证平台认证，深圳要求登记机构运用区块链等相关技术，对登记信息进行上链保存。因此，登记机构在登记平台搭建以及数据保存、传输等环节，需明确采用“数据可用不可见”等隐私计算技术进行加持配合，确保登记平台对拟登记的数据资源进行上链保存后，仍然可以做到数据不可见，但不影响数据价值使用的目标。企业数据资

112、源入表实践白皮书 -20243637企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表成果展现企业数据资源入表成果展现企业数据资源入表成果展现财政部的暂行规定中明确规定，企业完成上述数据资源入表相关准备步骤后，可将数据资源的成本计入企业的资产负债表中。但是，由于暂行规定采用未来适用法，对规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整，企业无法将暂行规定施行日前已经费用化的数据资源重新资本化，导致现有资产负债表并不能完整体现企业数据资源的历史投入和全貌。因此，我们联合推出企业数据资源报告，通过非强制性方式，实现企业系统性地完成数据资源入表成果的展现，助力数据资源资本化的进程。企业数据

113、资源报告企业数据资源报告模板一、董事会有关企业数据资源情况的声明二、数据资源盘点情况 拟入表数据资源情况1.拟入表的企业数据资源（数据集、数据产品和数据服务）的基本情况2.拟入表的企业数据资源的业务及价值实现情况3.拟入表的企业数据资源的技术情况4.拟入表的企业数据资源的成本情况 拟入表数据资源管理情况1.企业数据安全管理规范相关情况2.企业数据资源管理建设相关情况三、数据资源合规情况 企业主体合规情况1.企业运营主体合规情况2.企业数据处理相关资质情况3.企业数据安全管理与技术能力情况 企业入表数据资源合规情况1.拟入表数据资源的来源合法情况2.拟入表数据资源的数据处理活动合规情况3.拟入表

114、数据资源的产权取得路径情况4.拟入表数据资源的流通合规情况5.拟入表数据资源相关数据产品或服务的应用场景或业 务模式合法合规性6.拟入表数据资源使用寿命、权利限制、权利失效、重大 事项相关结论的合规性7.企业认为有必要披露的其他数据资源合规情况8.拟入表数据资源为企业合法拥有情况四、数据资源成本情况 企业入表数据资源成本构成 数据资源入表间接成本分摊因子五、数据资源收益判断情况 数据资源收益情况 使用第三方评估机构完成数据资产评估情况 完成数据资源评估的基准日、评估方法及评估价 值情况 数据资源评估相关的特别事项说明六、数据资产登记情况 企业数据资产的登记机构 企业数据资产的登记情况 企业数据

115、资产的登记程度七、数据资源价值汇总分类一、数据集1、数据集12、数据集2二、数据产品1、数据产品12、数据产品2三、数据服务1、数据服务12、数据服务2数据资源收入 数据资源估值 数据资源质量 本期金额 期末数*数据资源质量的评估方法可参考国家与行业标准，如GB/T 36344-2018信息技术 数据质量评价指标3839数据资源发现与录入在数据资源盘点阶段的实践中，利用元数据扫描和数据抽样技术实现数据资源的自动发现，结合安恒信息自研的“恒脑”大模型实现数据资源入表信息的自动提取。这一核心技术能够智能实时地勘探企业网络环境中活跃的数据资源。这些数据资源将被自动化集成到企业数据资源目录内。此目录不

116、仅详实列举了数据资源的基础配置详情，还囊括了它们的安全态势评估、访问权限控制、变更操作历史等多维度安全相关信息，为企业IT治理的合规性审计以及风险量化评估提供了坚实的数据基础。企业数据资源入表实践白皮书 -2024安恒信息为网络安全行业的头部上市公司，我们以安恒信息多年沉淀的安全数据为试点，完成了数据资源入表的穿透实践。企业数据资源入表实践案例企业数据资源入表实践案例安全行业数据资源盘点实践数据资源目录威胁情报数据基本信息业务信息财务信息资源名称业务描述数据来源数据来源佐证数据存储数据类型元数据信息数据规模更新频率数据质量情况数据生命周期业务/价值描述价值实现路径价值实现路径详情所属业务部门应

117、用情况成本安恒信息-威胁情报数据详情略1.自研平台采集（详情略）；2.采购（详情略）1.平台实现逻辑（详情略）；2.平台运行日志（详情略）；3.采购合同（详情略）1.clickhouse集群（10.10.xxx.xxx,10.10.xxx.xxx,10.10.xxx.xxx）2.ES集群（10.20.xxx.xxx,10.20.xxx.xxx,）3.计算集群（10.30.xxx.xxx，10.30.xxx.xxx）4.开发测试（10.40.xxx.xxx,10.40.xxx.xxx）结构化数据集*（详情略）*万条数据量，*存储空间；日；公司威胁情报数据以天为频率更新，保证了数据的真实性、准确率

118、、连续性、完整性和及时性，具有极高的数据质量；永久保存；网络安全治理：详情略；风险管理：详情略；专业服务市场：详情略；为若干产品和服务的核心组成部分；相关产品与服务的销售数据安恒信息研究院在*等两款产品，以及*等多个项目中得到应用人力：*万元（*人天，包含了大数据统计、模型研发、数据治理、产品开发方面的投入）设备：*万元（包含了数据存储设备、clickhouse集群、计算节点、以及测试节点的设备投入）外购数据：*万元4041安全策略数据基本信息业务信息财务信息资源名称数据来源数据来源佐证数据存储数据类型元数据信息数据规模数据质量更新频率 数据生命周期业务/价值描述所属业务部门价值实现路径价值实

119、现路径详情应用情况成本安恒信息-安全策略数据1.自主采集；2.模拟采集1.采集工具实现逻辑（详情略）；2.采集工具运行日志（详情略）；云服务器（详情略）结构化数据详情略*万数据量，*存储空间；*（分值略，安恒信息安全策略数据为规则相关数据，直接赋能产品提高核心竞争力，且更新频繁；具有极高的数据质量）；周；永久保存详情略安恒信息安全能力研发部为10余款不同在售产品提供核心能力相关产品与服务的历年销售数据（详情略）详情略人力：*万元（*人天，包含了10余款产品）安全行业数据资源成本计量实践根据数据资源目录中记录的信息，参考财务信息，企业完成威胁情报数据和安全策略两类数据的成本计量，统计出了这两类数

120、据自2024年1月1日至2024年3月31日产生的成本。其中，发生在2024年1月1日前的外购成本，以及在2024年1月1日前已完成摊销的设备成本不计入表中。具体数据如下：安全行业数据资源合规实践单位：万元类型 名称 人力 设备 外购数据 外购服务 小计威胁情报安全策略合计黑灰产数据策略数据*根据暂行规定要求，企业应当采用未来适用法执行本规定，因此仅统计2024年1月1日后产生的成本。在实践中，我们去除了暂行规定生效前的数据成本。具体而言，威胁情报数据的部分外购成本发生于 2024年之前且当期已经费用化；设备成本中，2024年1月1日前可摊销部分为*万元。因此，数据资源目录中该部分内容不在成本

121、中体现。人力成本中人天的开销为数据相关人员的平均人力成本（据统计，威胁情报数据为*元/人天，安全策略数据为*元/人天）。2024年1月1日至2024年3月31日，威胁情报数据成本*万，安全策略数据成本*万元，合计*万元，计入“无形资产-数据资源”。数据资源合规事实与尽调清单根据律师要求，企业准备六方面材料，提供律所。拟入表数据的基本情况，主要包括拟入表数据的范围界定、拟入表数据的字段、拟入表数据的来源与收集、处理情况、数据处理涉及的相关主体。安恒信息拟入表数据资源主要包括威胁情报和安全策略两种数据资源。参考数据资源目录可以发现，威胁情报数据的来源途径有两种，分别为通过自研平台自主采集或向数源方

122、购买后加工而成；安全策略数据的来源途径为通过模拟或采集的方式获取数据后加工而成。主体合规基本情况，主要包括企业营业执照、信用中国企业信用报告和数据处理相关资质证书。数据安全管理与技术保护基本情况，a.数据安全管理组织建设：安恒信息-数据安全管理评价考核制度V1.0，安恒信息-数据安全组织架构及职责说明V1.0，安恒信息-关于成立公司数据安全治理组织任命b.数据分类分级保护及管理：安恒信息-数据分类分级管理规范V1.0，安恒信息-数据保护目录管理程序V1.0企业数据资源入表实践白皮书 -20244243企业数据资源入表实践案例c.数据全生命周期安全管理制度：安恒信息-数据安全风险评估管理程序V1

123、.0，安恒信息-数据安全审计管理程序V1.0，安恒信息-数据安全风险监测制度V1.0，安恒信息-隐私保护政策V1.0d.数据安全事件应急响应机制：安恒信息-数据安全事件应急响应及处置制度V1.0e.合作方安全管理：安恒信息-数据安全外包管理程序 V1.0f.数据安全人员要求：安恒信息-员工隐私保护管理程序V1.0g.数据安全技术保护体系：安恒信息-数据安全保护工作计划V1.0，安恒信息-数据安全组织架构及职责说明V1.0，安恒信息-数据安全管理办法V1.0 数据来源合法方面情况a.数据收集、处理所依赖的信息技术或系统不侵犯第三方权益系统开发记录，系统软件著作权，系统专利b.收集、处理数据时不存

124、在侵犯相关方权益的情形（用户及其他主体对数据的收集、处理知情并同意相关材料，数据资源持有权主体对确权企业收集、处理相关数据表示同意的材料）数据处理活动相关情况a.数据应用场景及数据在应用场景中的特定作用b.数据收集、加工的完整过程说明c.企业在数据收集、加工过程中的人力投入、成本投入、算法运用及相关专利、软著证书或其他技术性证明 数据产权取得依据方面a.企业与相关主体对所收集、处理数据权属的相关约定，包括合同条款、授权书等b.不存在含有危害国家安全、违反公序良俗或侵害他人合法权益的违法信息c.不涉及数据安全法规定的重要数据数据资源合规法律方案与分析意见数据资源合规法律服务方案判断方法与材料准备

125、判断方法目前正值数据资产市场建设期，数据资产缺乏充分发育、活跃的交易市场，无法从市场交易中选择参照物，评估基准日前后也难以找到相似数据资产交易案例，故不宜用市场法。因此，本实践中主要采用成本法和收益法两种方法开展评估工作。成本法评估数据资产一般是按照重置该项数据资产所发生的成本作为确定评估对象价值的基础，扣除相关贬值，以此确定评估对象价值的评估方法。收益法评估数据资产，一般是通过测算该项数据资产所产生的未来预期收益并折算成现值，进而确定被评估数据资产的价值。安全行业数据资源收益判断实践企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践案例4445天册律师事务所给出数据资源合规分析意见1

126、）关于威胁情报数据产品权属的分析意见贵司严格遵守网络安全法数据安全法个人信息保护法等所规定的数据合规义务，不侵害国家利益、社会公共利益和他人合法权益，这是贵司合法取得相关数据权益的前提和保障。贵司在合法收集公开数据和合法购买的基础上，投入自有设备、人力和专业技术，加工形成了具有实用价值的威胁情报数据产品。没有贵司的劳动生产经营活动，相应数据产品就不会得以产生。故经分析初步认为，贵司可基于劳动生产的事实行为对该威胁情报数据享有数据产品经营权，为贵司合法拥有。2）关于安全策略数据权属的分析意见贵司严格遵守网络安全法数据安全法个人信息保护法等所规定的数据合规义务，不侵害国家利益、社会公共利益和他人合

127、法权益，这是贵司合法取得相关数据权益的前提和保障。贵司通过自有设备、人力和专业技术模拟各种计算机安全漏洞,并模拟各种攻击方式,探索形成了具有实用价值的多种安全策略数据。没有贵司的劳动生产经营活动，相应安全策略数据就不会得以收集和产生，贵司基于劳动生产的事实行为对该安全策略数据享有数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，为贵司合法拥有。5.提供公司各类无形资产的贡献权重打分表，主要包含以下5张表格：a.无形资产超额收益的直接原因相对贡献大小分析调查表b.各类无形资产对形成价格优势的相对贡献大小调查表c.各类无形资产对销售增长的相对贡献大小调查表A1价格优势A2销售增长A3成本节约A4竞争

128、力A1价格优势11/31/31/4A2销售增长311/31/2A3成本节约3313A4竞争力421/31行次1历史数据 预测数据数据资源名称策略2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 2025年 2026年 2027年 2028年 永续期*评估基准日：2023年12月31日判断过程在一定的评估的特殊假设的前提下，展开具体的评估工作。成本法评估成本法计算公式：P=TC(1+R)UP评估值，TC数据资产总成本，R数据资产成本投资回报率，U数据效用。U=*(1+l)(1-r)数据质量系数；数据流通系数；l数据垄断系数；r数据价值实现风险系数。1）TC的确定数据资产总成本为合理的成

129、本，包括直接成本和间接费用，具体操作时可以从建设成本（指数据规划、采集获取、数据确认、数据描述等方面的内容耗费的成本）、运维成本（包含着数据存储、数据整合、知识发现等方面的内容耗费的成本）、管理成本（人力成本、间接成本以及服务外包成本）及资金成本等方面进行考虑。根据数据资源目录中记录的信息，参考财务信息，产权持有人完成威胁情报数据和安全策略两类数据的成本计量，统计出了这两类数据自2024年1月1日至2024年3月31 日产生的成本。其中，发生在 2024年1月1日前的外购成本，以及在 2024年1月1日前已完成摊销的设备成本不计入表中。2）R的确定数据资产成本投资回报率可以参考数据行业的总投资

130、回报率调整分析而得到。本次根据经济科学出版社出版的企业绩效评价标准值2023中，软件和信息技术服务业的每百元收入支付的成本费用中间值计算得到成本投资回报率为6.61%。3）U的确定数据质量系数：数据质量是指数据固有质量，可以通过对数据完整性、数据准确性和数据有效性三方面设立约束规则，利用企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践案例4647材料准备根据资产评估公司的要求，需要综合类和业务类两大类的资料。综合类资料1.最新的营业执照；2.列入评估范围的数据资源清单及权属证明文件；3.拟评估数据资源是否有抵押、质押、许可他人使用、产权瑕疵等事项的说明；4.拟评估数据资源的应用场景以

131、及数据资产应用是否存在地域限制、领域限制及法律法规限制等的说明（如数据是否涉及隐私、是否为公共数据、是否合法）；5.拟评估数据资源是否经第三方审计，如有，请提供相关证明；6.数据资源质量评价报告 业务类资料1.拟评估数据资源基本情况介绍（如数据名称、所属行业、时间范围、数据规模、数据格式、用途、权属、预期收益方式等）及对应的产品介绍；2.公司主要生产能力、研发团队、运营团队、销售团队介绍；3.公司所处的行业地位、市场占有率、营销网络分布、销售策略、主要客户供应商及相关产业链；4.与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业的前景；5.拟评估数据资源的研发、维护投入台账及相关凭证（若为外购取得，请说明

132、是否经过数据所有方的授权许可，并提供相应授权凭证或证明资料）；6.拟评估数据资源对应的产品前三年销售统计、未来五年的销售预测表；7.公司各类无形资产贡献权重打分表。企业按照要求准备上述材料。其中，例如营业执照、公司情况的介绍、行业情况的介绍等文件为公司级资料，无需额外准备。针对拟入表数据资源评估，企业需要特别准备并提供以下材料：1.提前完成并提供律师事务所出具的法律意见书；2.提供数据资源质量评价报告，可以通过数据资源盘点工具自动生成；3.提前完成并提供4.2节中完成的成本统计数据；4.提供数据资源的销售预测表，样表形式如下所示：d.各类无形资产对成本和其他节约的相对贡献大小调查表e.各类无形

133、资产对竞争力的相对贡献大小调查表以无形资产超额收益的直接原因相对贡献大小分析调查表为例（下表），体现了价格优势、销售增长、成本节约、竞争力，这四个指标在无形资产超额收益上的影响力大小关系。49项目/年度 2024年 2025年 2026年 2027年 2028年 数据资产相关收入 *单位：万元预测过程详见收益法说明2）分成率的确定营业收入分成率为数据资产对相应产品的营业收入的贡献率。为合理估算待估数据资产对营业收入的贡献率，评估人员选用在同行业中的上市公司作为可比公司，通过分析该行业中代表性公司的经营情况来确定数据资产的分成率。本次评估通过计算各上市可比公司全部无形非流动资产对销售收入的贡献占

134、相应年份营业收入的比例来确定无形非流动资产的分成率，再通过层次分析法计算委估数据资产对应的分成率，步骤如下：通过计算营运资金、资产等占企业价值的比重，确定可比公司的资本结构，其中无形非流动资产比重=1-营运资金比重-有形非流动资产比重（包含无形资产土地）；确定无形非流动资产组合对营业收入的贡献；无形非流动资产组合对营业收入的贡献=无形非流动资产组合在资本结构中所占比重相应年份的税息折旧/摊销前利润 确定无形非流动资产组合收入分成率；无形非流动资产组合收入分成率=无形非流动资产组合对营业收入的贡献相应年份的营业收入下表中可比公司的无形资产为企业全部的无形资产，除数据资产外，还包括其他无形资产（如

135、管理团队、销售渠道、设计能力等）。结合公司所处的行业及相关经验数据，构建无形非流动资产组合收入分成率如下表：通过层次分析法计算委估数据资产在被评估单位无形非流动资产中所占比重，最终得到委估数据资产的收入分成率；数据资产收入分成率=无形非流动资产组合收入分成率数据资产占无形非流动资产的比重综上，数据资产的权重为20.21%，以可比公司的无形非流动资产分成率的平均值为基础计算的数据资产的收入分成率，收入分成率为1.46%。考虑到数据资产的更新，因此分成率需要考虑一定的衰减率。3）折现率的确定折现率是将未来收益折算为现值的比率，根据本次评估特点和收集资料的情况，本次评估采用风险累加法确定折现率。即：

136、折现率=无风险报酬率+风险报酬率 无风险报酬率的确定国债收益率通常被认为是无风险的，截至评估基准日，评估人员根据国债市场上10年期国债的交易情况，计算取得平均到期年收益率2.56%为无风险利率。风险报酬率的确定风险报酬率的确定运用综合评价法，即按照技术风险、市场风险、财务风险、管理风险和政策五个风险因素量化求和确定。根据对本评估项目的分析及目前评估惯例，对各个风险因素进行了详细的评估，各个风险系数的取值范围在0%5%之间，总风险系数在0%25%之间。通过上述分析计算，得出风险报酬率为13.61%。折现率的确定折现率=无风险报酬率+风险报酬率=2.56%+13.61%=16.00%（取整）4）收

137、益年限的确定目前行政部门、行业协会及学术界暂未对数据资产的收益年限进行规定，不同类型的数据资产收益年限差异较大，公司管理层根据其数据资产对应产品的生命周期，预估数据资产收益年限为7年。5）评估值的确定根据上述评估数据，可以计算得出黑灰产数据资产评估值为*万元，安全策略数据资产评估值为*万元。无形非流动资产组合收入分成率估算表金额单位：万元序号A1可比公司名称B公司A平均值股票代码C60*无形非流动资产在资本结构中所占比例D*相应年份的业务税息折旧/摊销前利润EBITDAE*无形非流动资产对营业收入的贡献F=D*E*相应年份的营业收入G*无形非流动资产的分成率H=F/G2.63%7.24%企业数

138、据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践案例4849统计分析数据是否满足约束规则完成量化。根据一致性、时效性、可理解性、唯一性等八个指标综合分析，委估资产数据质量系数取0.97916。数据流通系数=（传播系数*可流通的数据量）/总数据量=（a*开放数据量+b*公开数据量+c*共享数据量）/总数据量，a、b、c分别为开放、公开和共享三种数据流通类型的传播系数。由于委估资产对应的数据产品均可通过销售途径对外开放，流通性较高，因此委估资产数据流通系数取1.00。数据垄断系数l=系统数据量/行业总数据量。数据资产的垄断程度是由数据基数决定，即该数据资产所拥有的数据量占该类型数据总量的比例，

139、可以通过某类别数据在整个行业领域内的数据占比衡量，即通过比较同类数据总量来确定。根据行业数据和委估资产的数据量，计算可得数据垄断系数l为0.2175。数据价值实现风险系数r：数据价值实现风险分为数据管理风险、数据流通风险、增值开发风险和数据安全风险四个二级指标和设备故障、数据描述不当、系统不兼容、政策影响、应用需求、数据开发水平、数据泄露、数据损坏八个三级指标。根据评分细则综合分析，委估资产数据价值实现风险系数r取0.5。综上，委估资产数据效用为0.5926。4）评估结果数据评估结果=TC(1+R)U=成本(1+6.61%)0.5926=*万元（保留两位小数）收益法评估开展收益法评估时，先要依

140、次进行收入预测、分成率确定、1）数据资产相关收入预测根据数据资产所处地域或区域的宏观经济、行业、业务、情况的分析，未来年度数据资产相关收入预测如下：判断结果企业数据资源入表实践白皮书 -2024安全行业数据资产确认登记实践安全行业数据审计实践企业数据资源入表伴随着就是会计师事务所开展的审查。在审查实践中，会计师事务所会依次对企业拟入表数据资产的合法拥有，成本计量，以及经济价值流入开展相关审查工作，判断其是否符合数据资产的定义，确保拟入表数据的相关记录和资料符合准则规定。由于目前只有截至2024年第一个季度的准确数据，因此尚未展开全面的正式审查工作。未来，会计师事务所将从财务角度对数据资源入表进

141、行核查，理清数据资源入表确认的条件与方式，从而支持企业对数据资产入表的确认、核算和列报，以确保企业在数据资源入表上的实践符合暂行规定。据中华人民共和国数据安全法中华人民共和国网络安全法中华人民共和国个人信息保护法等有关法律法规，结合杭州市实际情况，杭州数据交易所在相关部门指导下，制定数据资产登记（拟）细则，围绕企业满足条件的数据产品/数据服务等数据资源，通过“申请-受理-审查-公示和发证”链路为数商主体提供资产登记识别确认服务。企业数据资源入表实践案例5051企业数据资源入表实践案例49 51安全策略数据涉及IDS流量规则、平台分析模型、SOAR剧本等安全策略，是网络安全、数据安全等产品的核心

142、业务逻辑。3.拟入表的企业数据资源的技术情况公司的数据资源来源主要有购买与自主生产/加工；其中，加工过程有通过自研的平台自动化加工，也有由行业专家进行人工加工的情况。公司的数据存储于公司内网的数据存储服务器中，以天/周的颗粒度进行更新，确保数据资源的有效性。4.拟入表的企业数据资源的成本情况公司数据资源成本主要由人力成本、设备成本以及数据资源采购成本构成。拟入表数据资源管理情况1.企业数据安全管理规范相关情况公司对于数据安全问题十分重视，已经制定了安恒信息-数据分类分级管理规范V1.0，安恒信息-数据保护目录管理程序V1.0，安恒信息-数据安全风险评估管理程序V1.0，安恒信息-数据安全审计管

143、理程序V1.0，安恒信息-数据安全风险监测制度V1.0，安恒信息-隐私保护政策V1.0等安全管理相关的数据安全管理规范。2.企业数据资源管理建设相关情况公司已经制定了安恒信息-数据安全管理评价考核制度V1.0，安恒信息-数据安全组织架构及职责说明V1.0，安恒信息-关于成立公司数据安全治理组织任命等管理建设相关的规范。数据资源合规情况企业主体合规情况1.企业运营主体合规情况经律师事务所审核，企业运营主体符合法律法规的要求，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。2.企业数据处理相关资质情况经律师事务所审核，企业数据处理相关资质符合法律法规的要求，详情可参考

144、浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。3.企业数据安全管理与技术能力情况经律师事务所审核，企业数据安全管理与技术能力符合法律法规的要求，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。安全行业数据入表成果展现安恒信息董事会有关企业数据资源情况的声明公司董事会高度重视数据资源管理，将其视为与研发、生产、销售等核心业务同等重要的领域。在报告期内，我们将企业数据资源的安全管理整合到公司的战略管理体系中，致力于通过高效的数据管理推动公司的高质量发展。在数据资源盘点方面，公司系统地识别和分类了相关数据资源，确保了数据的准确性和完整性。通过设计与

145、研发先进的数据资源盘点工具，我们提高了企业数据的发现能力，为数据价值释放提供了强有力的支持。关于数据资源合规性，公司联合律所，对公司的拟入表数据资源进行了合法拥有的评估。在成本和利益流入评估方面，公司邀请资产评估机构对数据资产进行了全面的经济价值分析，评估了数据资产的成本效益，并根据这些信息优化了资源分配。数据资产登记和入表过程得到了系统的执行和监控。公司确保所有关键数据资产都被正式记录在册，并通过定期的审计检查保持数据的准确和更新。最后，公司与外部会计师事务所合作开展了严格的审计工作，确保了数据资源入表的合规性和正确性。通过这些措施，公司不仅提高了内部管理效率，也增强了对外的透明度和信任度。

146、未来，公司将继续强化数据资源管理，保持技术和策略的更新，以应对不断变化的市场需求和监管环境，持续为股东和利益相关者创造价值。数据资源盘点情况拟入表数据资源情况1.拟入表的企业数据资源（数据集、数据产品和数据服务）的基本情况公司本次拟入表两类数据资源，分别为部分威胁情报数据资源，以及安全策略数据资源。2.拟入表的企业数据资源的业务及价值实现情况威胁情报数据资源是网络安全治理、风险管理、网络安全服务、预警等场景的核心数据资源。数据资源报告示例企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业数据资源入表实践案例5253*安恒信息（拟入表公司），根据入表过程中的第三方判断意见，结合企业数据资源管理的实际情况

147、，可以通过“数据资源报告”的方式，在企业财报中披露数据资源入表的相关信息。数据资源入表间接成本分摊因子企业基于每一项拟入表数据资源的成本构成，设备采用资源使用量、人力采用人天投入占比等作为作为分摊子进行间接成本分摊。数据资源收益判断情况数据资源收益情况企业数据均有对应经济利益流入企业，详情请见数据资源价值汇总使用第三方评估机构完成数据资产评估情况企业委托银信资产评估有限公司开展数据资产评估工作。完成数据资源评估的基准日、评估方法及评估价值情况企业数据资源评估基准日为2024年*月*日，评估方法为成本法和收益法，详情可参考资产评估报告。数据资源评估相关的特别事项说明无特别事项。数据资产登记情况企

148、业数据资产的登记机构企业在数据交易所完成数据资产登记。企业数据资产的登记情况企业完成了部分威胁情报数据以及安全策略数据，这两类数据资产的登记。企业数据资产的登记程度企业在数据交易所指导下，遵循数据资产登记（拟）细则，完成了数据资产的登记。数据资源价值汇总企业数据资源入表实践白皮书 -2024企业入表数据资源合规情况1.拟入表数据资源的来源合法情况经律师事务所审核，拟入表数据资源的来源合法，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。2.拟入表数据资源的数据处理活动合规情况经律师事务所审核，拟入表数据资源的数据处理活动合法，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安

149、恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。3.拟入表数据资源的产权取得路径情况经律师事务所审核，拟入表数据资源的产权取得路径合法，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。4.拟入表数据资源的流通合规情况经律师事务所审核，拟入表数据资源的数据流通活动合法，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。5.拟入表数据资源相关数据产品或服务的应用场景或业务模式合法合规性经律师事务所审核，拟入表数据资源的应用场景或业务模式合法合规，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。6.拟入表数据资源使用寿命

150、、权利限制、权利失效、重大事项相关结论的合规性经律师事务所审核，拟入表数据资源的数据处理活动合法，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。7.企业认为有必要披露的其他数据资源合规情况无8.拟入表数据资源为企业合法拥有情况综上，经律师事务所审核，拟入表数据资源的数据为企业加工所得，为企业合法拥有，详情可参考浙江天册律师事务所关于杭州安恒信息技术股份有限公司*之法律服务方案。数据资源成本情况企业入表数据资源成本构成企业数据资源的成本主要由设备成本、人力成本、采购成本等构成。5455分类数据集1、安全策略数据集 2、威胁情报数据集数据产品-数据服务-数据资源收入

151、 数据资源估值 数据资源质量 本期金额 期末数*-*企业数据资源入表实践案例1信息技术 数据质量评价指标GB/T36344-2018.2信息技术服务 数据资产 管理要求GB/T40685-2021.3信息技术 大数据 数据资产价值评估（20214285-T-469）（征求意见稿）.4资产评估基本准则财资201743号.5资产评估职业道德准则中评协201730号.6资产评估执业准则资产评估程序中评协201836号.7资产评估执业准则资产评估报告中评协201835号.8资产评估执业准则资产评估委托合同中评协201733号.9资产评估执业准则资产评估档案中评协201837号.10资产评估执业准则资产

152、评估方法中评协201935号.11数据资产评估指导意见中评协202317 号.12资产评估机构业务质量控制指南中评协201746号.13资产评估价值类型指导意见中评协201747号.14资产评估对象法律权属指导意见中评协201748号.15资产评估专家指引第9号数据资产评估中评协201940号.16 申卫星.论数据用益权J.中国社会科学,2020,(11):110-131.17 黄丽华,杜万里,吴蔽余.基于数据要素流通价值链的数据产权结构性分置J.大数据,2023（2）.18 陈国青,曾大军,卫强,等.大数据环境下的决策范式转变与使能创新J.管理世界,2020,36(2):95-105.19数

153、据资产入表及估值实践与操作指南 上海数据交易所.20 Veldkamp,L.Valuing Data as an AssetJ.Review of Finance,2023,27(5):1545-1562.21 张新民,金瑛.资产负债表重构：基于数字经济时代企业行为的研究J.管理世界,2022,38(9):157-175.22 蔡继明,刘媛,高宏,等.数据要素参与价值创造的途径基于广义价值论的一般均衡分析J.管理世界,2022,38(7):108-121.23 许宪春,张钟文,胡亚茹.数据资产统计与核算问题研究J.管理世界,2022,38(2):16-30.24 黄世忠,叶丰滢,陈朝琳.数据资

154、产的确认、计量和报告基于商业模式视角J.财会月刊,2023,44(8):3-7.25 荣健欣,王大中.前沿经济理论视野下的数据要素研究进展J.南方经济,2021,(11):18-43.26 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所.数据资产管理实践白皮书(2.0)版R.北京：中国信息通信研究院,2018.27 国家市场监督管理总局,全国信息技术标准化技术委员会.信息技术服务 治理 第 5 部分:数据治理规范:GB/T 34960.5-2018S北京:中国标准出版社,2018.28 黄世忠,叶丰滢,陈朝琳.数据资产的确认、计量和报告基于商业模式视角J.财会月刊,2023,44(8):3-7.29

155、肖翔,何琳.资产评估学教程(修订本)M.北京:清华大学出版社,2006.30 张驰.数据资产价值分析模型与交易体系研究D.北京:北京交通大学,2018.31 罗玫、李金璞、汤珂：企业数据资产化：会计确认与价值评估，清华大学学报（哲学社会科学版）2023 年第 5 期，第 195209 页.32 吴蔽余、黄丽华：数据定价的双重维度：从产品价格到资产价值，价格理论与实践2023 年第 7 期，第 7075 页.33 尹传儒、金涛、张鹏等：数据资产价值评估与定价：研究综述和展望，大数据2021 年第 4 期，第1427 页.34 谢刚凯,蒋骁.超越无形资产数据资产评估研究J.中国资产评估,2023(

156、02):30-33.36 张 志刚,杨栋 枢,吴 红 侠.数据 资 产 价 值 评估 模 型 研究 与 应 用 J.现 代 电子 技 术,2015,38(20):5.-DOI:10.3969/j.issn.1004-373X.2015.20.012.37数据资源入表白皮书(2023版）数据资源入表服务联合体.38 尹西明，林镇阳，陈劲等，数据要素价值化动态过程机制研究J.科学学研究，2022,40(02):220-229.39 中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设白皮书用友.40 商业银行数据资产估值研究与入表探索恒丰银行.41 企业数据资产入表操作指引数据资源服务联合体.http:/ 绿色数据资产入表白皮书陈立彤律师团队.https:/ -2024参考文献5657