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入表来了 | 《数据资产入表及估值实践与操作指南》

入表来了 | 《数据资产入表及估值实践与操作指南》

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导读

数据产品化、资产化进程正在加速推进。针对数据资产成本归集难、摊销年限确认难、数据资产市场价值测算难等数据资产入表和估值难点问题,上海数据交易所近日联合战略数商团队发布《数据资产入表及估值实践与操作指南》,针对企业入表十大操作难点、三种收益测算、八项创新应用给出操作指引,以“久久为功”的姿态提升《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的执行效果,服务国家数字经济战略落地。

全文预计阅读时间15分钟

来源 | 上海数据交易所(转载请注明来源)

转发 | 数据观

报告要点

上海数据交易所紧密围绕“数据二十条”关于“探索数据资产入表新模式”的政策精神,以有效提升财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(简称《暂行规定》)执行效果为目标,开展了企业数据资产入表和估值相关的理论和实践研究,并结合场内交易实践探索数据资产市场价值体系构建等多项工作。


本指南由上海数据交易所组建专业的研究团队,遴选一批有代表性的企业,以真实的财务数据和业务数据为基础进行数据资产入表模拟和价值估测,提炼形成数据资产入表及估值的理论和实践方法。通过多个企业案例研究发现,企业对数据资产认知有限、对数据资产形成路径理解不足、数据资产会计处理存在困难、企业数据资产披露规范和机制不明确、专业服务机构对数据资产认识和理解不足等是目前推进企业数据资产入表和估值的最大挑战。为了应对这些挑战,本报告将从数据要素、数据资产等基础概念的分析开始,以企业数据产品赋能实体经济的具体应用场景为基础,以企业数据资源开发利用形成数据资产的路径为核心,探讨企业数据资产入表和估值的实践与操作。


本指南的主要成果可以概括为以下几点:




01

本指南通过深入研究案例企业数字化转型和数据产品运营的商业模式,以“战略规划+运营管理”的思路重新设计企业数据资源到数据资产的形成路径,优化企业数据产品运营管理模式,深入探讨数据资产入表过程中成本归集难、摊销年限确定难等十大关键性难题,并提出一些可行的处理办法。在此基础上,本指南将为《暂行规定》自愿披露部分形成详细的披露指引。



02

梳理数据资产入表的十大难题——成本归集难、收入与成本匹配难、资本化标准确认难、公共数据授权期限确认难、部分高频数据资产确认难、摊销方法选择难、摊销年限确认难、税会差异应对难、数据产品生命周期管理难、集团层面会计核算难,提出对应处理办法。



03

对于企业数据资产信息披露,本报告根据《暂行规定》自愿披露的内容指引,结合案例研究的成果进一步形成了企业相关数据资源的披露细则和展示方式,通过详细分析自愿披露指引性文件中每一条可以包含的具体信息,为企业形成披露规范模板,有助于引导企业数据资源披露机制和未来披露规范形成,也有助于企业信息披露实践操作。企业可以参考本指南列报与披露细则部分来推进数据资产的披露。



04

企业数据资产评估的核心难点在于资产权属的确认以及评估方法选择的依据,为了应对这些挑战,本指南提出数据要素价值链模型,并基于此推出基于数据资源分类分级、数据产品生命周期、数据资产经济行为的数据资产评估方法的选择逻辑,为企业和资产评估机构选择合理的估值方法提供可靠依据。



05

本指南在企业数据资产形成、列报、披露等一系列实践操作研究成果的基础上,进一步探讨了数据资产入表与数据资产创新应用的关系。数据资产估值是数据要素交易与流通价值释放的基础。从更长远的角度来看,数据要素市场的发展将推动数据资产创新应用的新局面,也就是说,进入企业资产负债表的数据资产,将像其他类型的资产一样,以其质量、公信力、收益预期作为偿付基准来发行证券产品。目前,数据资产的市场法还没有形成统一的衡量指标,也没有足够多的可比案例支持市场法评估。但目前国际上已经有多起以数据资产作为核心标的的并购案例,国内也开始探索数据资产计价入股、融资和出资相关金融业务模式,各地数据交易所也挂牌了很多数据产品,这些将成为数据资产市场法估值的基础支撑。数据资产创新应用的方向包括:数据资产增信、转让、出资、质押融资、保理、信托、保险、资产证券化等,这些场景一般都需要主体提供标的资产预期现金流测算结果或者资产评估报告等。


本指南不仅有助于规范企业数据资产的会计处理、信息列报与披露,还为数据资产的形成路径以及相关管理制度的构建提供了支撑。随着大众对数据要素的认知提升,企业也会逐渐开始形成一定规模和体量的数据资产,国家数字经济的具象化和报表化程度会逐步提升。数据资产入表和估值应该服务于国家数据要素市场战略,积极推动数字经济的发展。从我国建设与繁荣数据要素市场的角度出发,数据资产入表应该从鼓励披露、加强排摸开始,通过企业实践和案例研究相结合的方式,形成入表一般路径,并通过强化数据交易所基础设施功能,提高数据资产入表的效率,提升数据资产管理工作的效率。


编写单位


上海数据交易所、复旦大学、厦门大学、上海国家会计学院、金证资产评估有限公司、东洲资产评估有限公司、立信会计师事务所、天职国际会计师事务所、天健会计师事务所、中联资产评估有限公司


报告内容如下



“人工智能治理公益翻译小组”志愿者
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