北京易华录信息技术股份有限公司北京中企华资产评估有限责任公司清华大学技术创新研究中心普华永道中国北京大成律师事务所中电科网络安全科技股份有限公司深圳数据交易所林拥军梁敏燕李纪珍钱卫清李永刚张立钧王冠林镇阳王雅萱郑佳惠赵蓉陈荣源路兴吴义明刘睿智王贺娜李辉陈星宇李孟隆赵然吴娜王硕孙兆璐王骥超韩清飞陈徽因詹睿符文娟侯建赵佳杨英苏琦萌李颖张帅聂怗李夷苒裴新郭潇陈星儒王晓维钟宏崔婧0.4序言祝阅读愉快！数据资源入表服务联合体2023年12月8日
部分学者提出采用类物权的方式对数据权益进行保护，物权享有占有、使用、收益、处分等行为权利。而数据的上述权利在现实生活中属于不同的主体，无法完全适用。
新一轮数字经济变革的号角已然吹响。国家政策从宏观规划、微观实践等层面，积极探索数据要素和数字经济的新计量和评估方式，帮助市场更可靠、更真实、更准确地获得数据资源信息，为市场宏观管理调控、投资者精准决策提供支持。企业作为关键市场主体，在响应国家政策、追随市场趋势的同时，也将面临诸多机遇与挑战。
数据资源入表将从经营管理、财报融资、业务拓展等多方面为企业发展带来数字经济时代的新机遇。
由于数据自身的特殊属性，数据资产评估和数据资源入表工作依旧面临可预见的实施挑战与困难。
数据资源入表工作在企业侧的经济效益主要体现为：
在社会效益方面，推动数据资源入表和数据资产评估工作，可以有效提升数据资产市场的运作效率及公允性。通过鉴证性财务报告对企业的资产和业务价值进行背书，可缓解信息不对称，消除资本对于企业核心竞争力的理解焦虑，提升市场估值效率。
数据资源入表工作在政府侧的经济效益主要体现为：
本研究将其总结和提炼为大数据的“5I”社会属性，即:
简言之，数据要素社会属性是数字文明下科技与社会不断共演的产物，数据价值化本质上是充分利用数据要素的社会属性，将数字化的知识和信息转化为新的生产要素的过程，进而通过信息技术创新和管理创新、商业模式创新融合，不断催生新产业、新业态、新模式，最终形成数字经济产业链和产业集群，进而助力新发展阶段高质量发展目标的实现。
图1数据价值化的生态运行逻辑
图2:数据价值化的过程与机制框架
从数据要素市场体系不同的职能来看，可细化为数据源出层、数据基础层、数据增值层、数据流通层和数据监管侧五类构成主体。
数据在市场化体系中遵循“源出层-基础层-增值层-流通层”的流动方向，实现从“原始数据”逐步转变为“数据集合”、“数据资源”、“数据资产”、“数据资本”的价值化过程。数据价值化的过程与机制框架如图2所示。
图3数据资产评估入表各阶段流程图
图4联盟角色分工图
价值评估将综合运用成本法、收益法、市场法评估数据资产的公允价值以及其对企业整体价值的贡献度，并在三种方法基础上，兼顾严谨性和实用性，推动价值评估方法延展创新，以符合数据要素特征，适应数据经济发展需要。制定数据资产价值评估业务操作指南，明确数据资产价值评估实施的总体框架，建立数据评价与价值评估评价体系。
当前我国的法律更多强调从数据保护层面进行针对性规制：
但对于数据财产权属确定方面，我国现行法律并未明文就数据财产权利归属进行界定。
对于“数据资源持有权”，“数据二十条”针对性地淡化了“所有权”的表述，仅强调数据主体对数据资源占有、持有的合法性；同时，基于“数据资源”的表述，进一步强调数据资源的流动性，强调持有系对数据资源的动态持有，避免基于数据承载的确定而影响数据本身的流动性。
根据“数据二十条”第二条之（七）规定，“保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利，促进数据要素流通复用”。数据产品经营权本质上即对数据产品的支配经营权利，包括自己进行经营以及许可他人使用经营。各地政府的实践操作规范中对于数据产品的要求较高，要求投入“实质性加工和创新性劳动”之下所形成的产品。参照《上海市数据条例》，第四章“数据要素市场”，第四十九条规定，“本市制定政策，培育数据要素市场主体，鼓励研发数据技术、推进数据应用，深度挖掘数据价值，通过实质性加工和创新性劳动形成数据产品和服务”。当前对于可交易的数据产品要求相对较高，要求经过“实质性加工和创新性劳动”。同样的，根据《深圳市数据产权登记管理暂行办法》第二条规定，“数据产品，是指自然人、法人或非法人组织通过对数据资源投入实质性劳动形成的数据及其衍生产品，包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、应用程序编程接口（API数据）、加密数据等。”对于数据产品也要求是投入“实质性劳动”所形成的数据或数据衍生产品。
根据“数据二十条”第二条之（四）规定，“公共数据”意指对各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据。对于公共数据明确要求开放共享，按用途加大供给使用。同时鼓励公共数据在保护个人隐私和确保公共安全的前提下，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供。
“数据二十条”第二条之（五）规定，市场主体享有依法依规持有、使用、获取收益的权益，保障其投入的劳动和其他要素贡献获得合理回报，加强数据要素供给激励。对于企业数据而言，更多强调其商业价值以及市场经济属性。
在“数据二十条”出台之后，国家出台了系列制度方案措施，进一步推进数据产权制度建设，如表1所示。
表1“数据二十条”颁布以来，党和国家对数据产权制度的方案举措
图5数据资产登记平台示例图
为了全面支撑数据资产登记业务，我们建议该平台提供以下功能：
数据治理的目标是使企业能够将数据作为资产进行有效管理。它提供了一套治理原则、制度、流程和整体框架，设立了管理指标，以监督数据资产的管理，并在数据管理过程中指导各层级的活动。数据治理的目标主要包括以下几个方面：
通过数据治理，实现提高数据的质量、保障数据安全、确保数据合法合规、促进数据共享等目标，为数据资源入表提供前提条件。
以下主要以三种常见的角度来对数据资源属性进行定义和分类
数据质量评价的意义主要体现在以下几个方面:
数据质量评价在提高数据质量、价值、治理水平方面起到关键作用,质量评价结果会直接影响到数据资产的价值评估。
图6数据质量评价指标框架图
目前关于数据质量评价方法的研究，主要包括定性评价、定量评价以及定性定量相结合的三种评价方法。
定性评价主要是用于满足数据用户的需求，主要是采用数据质量调查的方式构建评价指标体系。定量评价是一种客观评价方法，但一般缺少上下文的情景知识，仅是依赖于应用程序的规则或约束判断，除了常用于结构化数据的评价外，部分自动化评价技术也被应用于网络数据资源的质量评价。在数据质量的多维度评价上，定性定量相结合的评价是目前较为常见的评价方法。
通过智能化、标准化、一体化的数据质量评价，基于行业领域知识和数据质量评价专业方法，实现全方位数据质量评价，有助于企业发现数据质量问题、并进行系统性质量改善，提高数据质量评价效率，提升数据资产价值，如图7所示。
图7数据质量智能评价报告示意图
...
式中：P——被评估数据资产价值；Ri——未来第i年的预期收益；r——折现率；n——收益年限；i——年序号。7.5.2成本法P=Cxδ
式中：
P——被评估数据资产价值；n——被评估数据资产所分解成的数据集的个数；i——被评估数据资产所分解成的数据集的序号；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7.5.4衍生方法8规范会计核算方法路径，解决数据资源资产化判断难题8.1企业遵照《暂行规定》可能出现的误区8.1.1误区一：《暂行规定》实施后，【大规模的数据资源】将确认为【表内资产】8.1.2误区二：《暂行规定》实施后，即可以把【开发应用场景之前发生的费用】一起【资本化】例如，企业在《暂行规定》实施后通过数据资源盘点摸牌，识别出已且满足无形资产确认条件的数据资源（如：商业银行某为精准营销形成的高净值客户标签），这些数据资源对应的前期开发费用计入当期损益。因此，即使该项数据资源在暂行规定的首次施行日满足无形资产的确认条件，企业也不应再将以前已经费用化的数据资源重新资本化。
例如，典型的场景有：某企业通过收集、采购各类数据并进一步加工形成了行业典型数据库，并对需要该类数据的客户提供服务。在该场景中，企业的数据（产品）可以提供给多个客户，客户一般只有数据（产品）的使用权，其所有权并未发生转移，企业对上述数据资源仍应确认为无形资产。因此，数据资源入表到底是计入无形资产科目还是存货科目，本质上要看企业在对外服务或者交易的过程中，数据产品权属是否发生转移或是否形成买断式交易。
如前所述，资产确认条件之一是经济利益很可能流入企业（一般指可能性大于50%）。在数据资源预期经济利益的可行性分析层面，企业应结合不同的数据资源分类、业务交互需求和商业应用场景（数据产品和服务）分类，通过建立企业内部数据资产价值评价体系对数据资源投入产出效益的评价，夯实经济利益的分析基础。
图8数据资源资源披露信息要点
9.3.数据资源入表存储解决方案9.3.1可信存储之蓝光存储技术
在保障数据资产安全可信存储过程中，存储介质并不是越贵越好、越先进越好，要根据不同的应用环境，合理选择存储介质。数据价值化以数据资源化为起点，其基础是数据的应收尽收、应存尽存，数据存下来才能实现数据价值长期开发，保证数据价值可被释放。磁光电混合存储技术通过对磁、光、电不同存储介质进行统一管理，结合电磁存储性能优、光存储寿命长、高安全的优势，为企业数据资产的统一存储提供了最佳方案。
数据资源入表处理不当可能会产生一定的法律风险。这些法律风险会成为企业发展的隐患。本章节将数据资源入表的法律风险进行梳理，以满足需要的企事业单位进行风险识别。
图9数据安全风险评估框架图
制定并调整风控措施和策略，对风险资产进行及时处置。可行的模式包括：
估值程序主要包括前期准备、现场调查、评定估算、汇总审核和呈送报批五大环节。各环节主要工作内容如图10所示：
图10估值程序及工作内容
数据资产的估值方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。本项目根据估值目的、估值对象、价值类型、资料收集等情况，对上述三种基本方法的适用性进行了分析，最终选择了收益法对委估数据资产进行估值。分析过程如下：
本项目从收益途径对委估数据资产进行估值，具体采用了分成收益预测法。基本技术思路是通过对数据资产应用的产品带来的未来年期的收益进行预测，并用适当的折现率折现成现值后加和，得到数据资产的价值。其基本计算公式如下：
基于上述分析，A公司于20x3年9月30日确认数据资产无形资产人民币500万元，按照10年以直线摊销法进行摊销，残值为0，当月计提摊销人民币4.17万元，假设不考虑税费，入表前后财务数据变化见图11。
图11.A公司入表前后财务数据变化
通过对比入表前后的财务数据可以看出，通过数据资源入表，利润率、权益净利率和资产净利率均有所增加，资产负债率下降。
另外由于无形资产入表并未产生额外的现金流动，在现金流量表中相当于是经营活动现金流和投资活动现金流的重新分类，故对现金流量净额无影响。
数据资产的准确估值，涉及数据权属、数据质量、数据安全、应用场景和市场需求等多方面因素。传统的成本法、市场法和收益法并不完善，无法完全适应数据资产的特性，因此需要探索新的估值模型，进一步从权益视角去审视和评估数据资产的公允价值。同时，定价方法也需考虑数据的特有属性、使用价值和潜在风险。同时，在推动数据要素市场化发展过程中，进一步探索建立合理的数据资产估值理论与定价方法，将既有助于企业充分认识和利用数据资产，又能为投资者提供决策依据，推动数据经济健康发展。
在我国公法中首次构筑以知情同意为基础的个人信息保护基本制度
《网络安全法》、《个人信息保护法》进一步完善了以知情同意为基础的个人信息保护制度，强调数据主体所享有的保护知情权、同意权、查询权、更正权、拒绝权和删除权，以及相应侵犯个人信息的民事、行政责任。
首次将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并入生产要素之中，成为市场主体参与分配的依据
第一百一十条、第一百一十一条，分别规定了“隐私权”以及“个人信息受法律保护”同时，第一百二十七条进一步规定，“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定”。《民法典》强调“数据”“隐私权”以及“个人信息”受民事法律保护。
《刑法》将侵犯公民个人信息行为纳入刑事制裁，强调对于公民个人信息的保护。
第四章“数据要素市场”，第四十九条规定，“本市制定政策，培育数据要素市场主体，鼓励研发数据技术、推进数据应用，深度挖掘数据价值，通过实质性加工和创新性劳动形成数据产品和服务”。当前对于可交易的数据产品要求相对较高，要求经过“实质性加工和创新性劳动”。
X1_J1_P1强调，数据基础制度建设事关国家发展和安全大局。
为了规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，制定本办法。
2022年11月25日，北京市第十五届人民代表大会常务委员会第四十五次会议通过
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”的数据产权制度框架，构建中国特色数据产权制度体系《数据二十条》提出的三权分置机制为解决数据权属问题提供了初步路径
《规划》明确，数字中国建设要求畅通数据资源大循环。构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。
第二条规定，“数据产品，是指自然人、法人或非法人组织通过对数据资源投入实质性劳动形成的数据及其衍生产品，包括但不限于数据集、数据分析报告、数据可视化产品、数据指数、应用程序编程接口（API数据）、加密数据等。”对于数据产品也要求是投入“实质性劳动”所形成的数据或数据衍生产品。
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