来源：《中国会计报》11月17日8版 https://api.zgkjb.com/news/shareH5/152858
数据已经成为第五大生产要素。数据资产作为数据要素价值实现的主要载体和表现形式，在畅通数据资源大循环、发挥数字经济生产力方面发挥着重要作用。
北京资产评估协会近日举办“共话数据资产 创新评估服务——北京资产评估行业数据资产理论与实践专题论坛”，与会专家、学者围绕数据资产确权、质量评价与管理开展研讨。
为数据资产评估提供强有力支撑
资产评估作为数据资产管理的重要一环，可以为市场各类经济主体提供衡量数据资源价值的标识，助力数据要素有序流通交易。
“据不完全统计，2022年1月至今年6月，资产评估机构出具数据资产评估相关报告300余万份，包含单项数据资产评估以及含数据资产的股东权益价值评估。评估范围涉及用户信息、空气质量监测数据、交通航旅数据、新能源电池使用及维修数据等方面。”中国资产评估协会党委书记、常务副会长、秘书长张更华表示，近年来，中评协持续加强数据资产评估专业理论研究、推进数据资产评估标准建设。
例如，在《“十四五”时期资产评估行业发展规划》中，将服务数据产权交易、发展数据资产评估、推动数字经济建设作为一项重要任务。《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》）的印发，有效解决了数据资产定价方法不统一、定价公允性难保障、交易信息不对称等问题，为创新数据资产化路径探索，构建数据资产定价标准体系奠定重要的基础。在重大研究课题、一般研究课题和青年研究项目选题征集过程中，重点资助数据相关研究，加强相关培训，支持评估机构参与相关试点工作。
为促进北京资产评估行业做强做优做大，北京市财政局二级巡视员张宏宇希望，资产评估行业要牢固树立新发展理念，坚持首善首创标准，与《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》对标对表，充分发挥资产评估在完善数据资产定价机制、盘活国有数据资产、激活数据要素潜能等方面的重要作用，大力拓展数字市场领域。
北评协要统筹行业优势力量，加大技术创新力度，开展数据资产评估理论新模型、新方法研究，推进人工智能大数据分析等技术手段和工具与数据资产评估的深度融合，优化数字化人才培养机制，从实践中来、到实践中去，为数据资产评估提供强有力的技术支撑。张宏宇认为，还要继续加大与企业、科研院所等各方合作力度，共同探索数据资产评估理论与实践创新，实现共建共享。
“推进数据要素资产化、加快建设数据资产管理制度体系、优化数据资产评估，是发挥数据要素价值、赋能数据要素市场高质量发展的其中要点。”财政部资产管理司制度研究处处长王超介绍，近年来，在构建数据基础、繁荣数据交易市场、加强数据资产管理方面进行了积极探索。截至2022年年底，全国已经成立近50家数据交易机构，北京、浙江、广东、上海、福建等地陆续出台数据相关条例，并率先开展数据资产管理和交易等相关研究和试点工作。
他表示，将会同有关方面，加强宏观研究和规则设计，明确数据资产管理思路、原则和方法，探索建立公共数据资产管理制度，持续完善数据资产评估准则和标准，多措并举推动数据资产管理走向良性发展轨道。
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）以及《指导意见》的相继发布，为数据资产化高效有序推进提供了基础数据保障。北京资产评估协会会长王子林希望，资产评估行业既要加强素质和专业研究，支持数据基础制度体系的落地；又要重申数字化服务实践，支持数据要素相关场景应用；也要挖掘数据资源、人工智能大数据等核心价值资源，支持数字经济基础设施建设。
此外，要以《指导意见》为准绳，为全国大市场数据资产的交易流通、出资增资、投资融资提供价值标尺，为央企、国企、上市公司、骨干企业数字化建设及转型过程中的数据资产管理保驾护航，为高科技企业利用数据核心资源加快发展提供机会。充分发挥数据占有优势，加快行业数据资源的深度整合和高频利用，推进行业自身数据资产进程。
“此次论坛多角度、多层面就当前数据市场体系、数据要素确权登记、数据资产质量评价、数据资产评估、数字资产入表等热点问题进行深度讨论，提出众多前沿观点，将促进资产评估行业进一步凝聚共识、加强与有关各方交流合作，在‘数字中国’建设中奉献专业力量，赢得发展机遇。”北京资产评估协会秘书长张梅表示，各资产评估机构要认真学习贯彻领导讲话精神，深化论坛成果运用，加快理论创新与实践应用步伐，在数据资产评估这一新领域打开新天地、展现新作为。
多措并举促进数字经济发展
数据资产入表是当下热点话题之一，但并不是所有的数据要素都能够确认为数据资产，把数据资产识别出来是对数据资产进行管理的首要任务，而对数据资产确权是数据资产管理的重中之重。
国家信息中心大数据发展部博士黄倩倩表示，数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。数据作为一种新型生产要素，在没有国外可以借鉴的先进经验情况下，应充分研究其市场发展的规律。一方面，充分借鉴土地、资本、技术等传统要素市场建设的成功模式和成熟经验，并将可类比的经验引入数据要素市场体系的构建；另一方面，数据市场建设须基于数据要素的独特经济属性，照搬任何一种传统要素市场建设体系都存在局限性。
各种商品都有其各自的市场，数据要素市场也需要建设。中国华录集团北京易华录信息技术股份有限公司数据要素科技创新研究院院长、数据银行事业部总经理林镇阳认为，对数据资产的价值量化评估是数据要素市场交易流通的重要前提之一，也是数据资产化阶段中价值管理的关键环节。传统估值定价途径主要分为成本途径、收益途径及市场途径，建设数据资产评估体系，建立适合数据资产评估方法，能够有效提升数据要素流通发展。
中国人民大学商学院会计系教授、博士生导师吴武清基于数据要素与企业高质量发展视角，介绍了公共数据资源与企业全要素生产率的关系，并基于研究结论为政策制定者、企业以及企业外部利益相关者提供政策建议。他希望，政策制定者要扩大数据开放量，提高数据质量，加大宣传和支持力度；企业要重视数据资源价值的挖掘；外部利益相关者应寻找数据，加大对企业了解程度，积极推进对企业的监督，促进企业高质量发展。
针对当前数字经济面临的挑战，京东科技数据资产管理负责人李然辉建议，社会层面要加强政策引导和技术创新，利用人工智能技术提高数据处理和分析效率，利用隐私计算、安全沙箱、区块链等技术建立安全可信的数据交易平台等。企业层面应建立完善的数据资产管理体系，确保数据安全、合规和高效利用；加强数据分析能力，通过数据分析发现市场机会，提高决策效率；培养具备数据分析、数据管理、数据安全等多方面能力人才。
谈及数据资产评估未来发展时，北京资产评估协会专业技术委员会副主任委员刘伍堂建议，将数据作为一项资产与相关部门、会计准则衔接，形成完善的资产确权、评估、会计、审计、税务体系；推进国家立法，并加快制定数据安全及隐私保护的相关法律法规、数据资产交易法律标准建设等，加快建立政府层面数据资产管理职能部门。
他进一步表示，进一步研究不同数据特点、提出适应不同数据资产的评估方法及评估模型。政府相关监管部门应积极参与评估信息平台构建，利用自身权威性，保证数据质量、平台信用度；统一规划，形成国家级信息网络，推动数据资产评估发展。此外，应加大人才培养投入力度，提高教育水平；强化执业人员准入审查，提高准入门滥。
“数据资产明显区别于传统的各类资产，除了具有无形资产的非实体性、依托性、可共享性以及价值易变性等特征外，还具有实物资产的可加工性特征以及影响价值的质量因素。”中企华大数据科技公司董事长刘云波说。
他表示，数据要素成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，其价值和作用日益凸显，是在数据资产化过程中的总体方案的提供者。在数据资产化过程中价值评估是核心，评估机构应充分发挥场景分析、财务分析等方面优势，重塑行业逻辑，外扩竞争力，开展大咨询，积极主导或参与数据资产化的方案设计和实施。
《暂行规定》明确了企业数据资源相关的会计处理、会计信息披露问题。致同会计师事务所合伙人曹阳对《暂行规定》进行解读，介绍了企业数据资源相关会计处理暂行规定制定背景以及主要内容，重点讲解了数据资源财务核算在初始确认及后续计量中内部数据资源研发费用资本化、使用寿命确定、减值测试开展、会计报表披露等难点问题。
在问题解答环节，各位演讲嘉宾围绕数据资源的特征、数据要素市场构建、公共数据资源的开放共享、数据资产价值分配及评价以及资产评估如何服务数字经济等议题与参会听众进行交流互动。
（责任编辑：吴进）
