近年來，“數字中國”政策引領下，數據經濟價值不斷顯現。2024年10月，《中共中央辦公廳、國務院辦公廳關于加快公共數據資源開發利用的意見》對外公布，推動加快公共數據資源開發利用，充分釋放公共數據要素潛能。各地城投公司作為手持公共服務領域數據的“數據大戶”，積極在數據資產入表與融資試點工作中發揮“急先鋒”的示范作用。

理想情況下，數據的資產化，既可成為城投公司優化管理效益、開拓數據產品經營性業務的良好抓手，又可推動城投公司優化資產負債表，助力其緩解對融資性現金流的“燃眉之急”。

然而，數據資產的價值透明度遠不如傳統實物資產，數據確權難、數據產品成本歸集難、數據產品收入與成本匹配難，以及數據安全等問題正在實踐中困擾著數據資產入表的先行者們。

基于數據資產的入表與融資活動籠罩在金融風險的迷霧中，令城投公司想要嘗試，卻又難以邁開步子。“需求強，實操難”的背景下，城投企業需統籌短期財務目標與長期經營目標，緊跟合規政策要求與業務發展需要，與外部專業機構高效協作，不忘初心、守正創新，高質量做好數據入表工作。

一、城投企業廣泛開展數據資產入表融資工作

數據的經濟價值不斷顯現，數據的資產化確認條件初步完備。

近年來，在“數字中國”政策引領下，我國數字經濟有效支撐經濟高質量發展。根據中國信通院，2023年全國數字經濟規模達53.9萬億元，較上年增長3.7萬億元，同比名義增長7.4%，數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.5%。數字經濟和實體經濟融合發展持續拓展深化，數據應用場景持續多元、深入發展，使得大量數據資源能夠為其主體帶來能夠貨幣計量的經濟利益，初具資產化確認條件。

數據資產化政策基礎逐步完善，城投公司率先積極開展數據資產入表與融資工作。2023年財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》《關于加強數據資產管理的指導意見》，為數據資產入表與資產化奠定重要基礎。2024年來，各類企業積極開展數據資產入表與融資試點工作，其中城投公司基于自身業務，在基礎設施運營、公共服務提供、政務平臺運營等領域積累了大量優質數據資源，從而在數據資產化探索中發揮示范作用。

2024年城投公司數據資產化案例

資料來源：公開信息，中國投資咨詢整理

對于城投企業而言，數據資產的入表主要有三方面潛在價值。一是將數據相關投入資本化處理，增厚企業無形資產，優化資產負債表；二是基于數據資產助力企業融資，通過信貸增信、質押融資等方式，促進融資性現金流改善；三是以數據入表為抓手，夯實數據價值管理，促進企業運營數字化轉型與數據產品開發，推動數據資產保值增值。城投企業需統籌短期財務目標與長期經營目標，緊跟合規政策要求與業務發展需要，與外部專業機構高效協作，做好數據入表工作。

二、數據入表的主要環節：把握“4+8”工作流程

要做好數據資產入表工作，需要建立起對工作流程的整體認識，厘清流程中的主要目標和關注點。數據資產入表工作可以概括為“4+8”，即四個主要階段與八項主要工作，如下圖所示：

數據資產入表的主要流程環節

資料來源：中國投資咨詢整理

數據資產入表四個主要階段的目標分別是：業務數據化階段，目標是從內外部采集數據資源，并初步進行數據標準化治理；數據資源化階段，目標是形成合規、安全、可用的數據資源，完成數據盤點、合規確權等工作；數據產品化階段，目標是實現數據的經濟價值創造，完成數據的質量評價、產品開發等工作；四是數據資產化階段，目標是實現數據資產的金融價值顯現，完成數據價值評估、入表、資產運營等工作。

要達成以上四階段的目標，八項主要工作貫穿數據資產入表的全流程，這些工作的具體內容和重要關注點分別是：

一是數據采集與治理，通過業務流程、硬件傳感、外部獲取等方式采集數據，對原始數據進行清洗和整合，包括去除重復和錯誤的數據、補充缺失的數據、統一數據格式、將不同來源的數據進行合并和關聯等。

這項工作中，需基于數據應用，溝通協調各個相關企業部門，了解各自的數據采集范圍與治理標準需求，求同存異，確定統一的數據標準規范。

二是數據資產盤點，對企業所持數據進行全面摸查，識別數據血緣關系，按照數據安全性與訪問權限進行分級分類，并按照數據來源、應用主題等類型形成數據資源目錄，從而助力企業更好理解和掌握數據的含義、作用和價值。

這項工作中，需從企業的實際業務特征出發，有重點地突出部分維度的數據分類分析工作，加強對企業的指導意義。例如，企業所持數據包含公共數據、客戶數據等敏感數據的，可加強數據安全性的分級；企業數據資源采集基礎較薄弱的，可加強數據來源的分類；企業數據應用場景較豐富的，可加強數據應用場景的分類。

三是數據合規與確權登記，聘請律師事務所等，從數據的來源、數據的實質性勞動等方面確認企業對數據資產的權屬，并審查數據安全、數據應用等方面的合規性，確保數據資產的真實性、合規性、可信度，為企業提供數據合規報告與確權證明。完成數據確權后，企業可在各地數據交易所等登記機構對數據資產進行權益登記。

這項工作中，需要注意的是數據合規確權所涉及的主體眾多，企業所持的用戶數據、政府授權的公共數據、自行爬取的公開網絡數據混雜交集，難以按照傳統方式確定數據所有權。同時，數據相關權利類型也呈現多樣交叉，包括數據持有權、加工使用權、經營權等，在實操中容易出現不同主體的權利相互沖突的情形，尚缺乏法律法規的指引，需要參考專業人士的判斷。

四是數據質量評價，依據有關行業標準，圍繞規范性、完整性、準確性、一致性、時效性、可訪問性六大維度對企業所持數據開展質量評估，識別數據資源相比其預期用途的短板與不足，并分析相應改進措施。

這項工作中，需基于數據應用領域，選取重點數據質量評價維度，豐富該維度的二級評價指標。如應用于金融場景的數據質量評價中，可側重評估數據時效性；應用于醫療健康場景的數據質量評價中，可側重評估數據準確性。

五是數據應用開發，分析企業數據需求，梳理數據應用場景，確定數據產品的主要功能模塊與價值定位，規劃數據產品開發路線圖，推進數據應用開發。同時，測算主要數據產品潛在收益，為企業的數據應用開發提供初步價值分析支撐。

這項工作中，需綜合案例匯總、市場調研、專家訪談等方式，了解數據應用的技術可行性與商業價值，拓展思路，豐富數據應用方案，并分析數據應用的收益、成本、風險，為企業的數據應用開發規劃與決策工作提供參考。

六是數據資產價值評估，在數據資產歷史成本歸集不清晰的情況下，委托專業機構，對特定時點的數據資產價格進行分析測算，出具數據資產價值評估報告，作為數據資產入表的參考依據。

這項工作中，需基于數據成本、數據質量、數據應用場景、數據資產市場流動性等因素，綜合判斷數據價值，夯實數據資產價值評估依據。

七是數據會計入表，按照會計準則相關規定，歸集企業數據資產全周期成本，依據持有目的、形成方式、業務模式等因素，確認數據資產為無形資產或存貨，結合數據成本類型進行資產計量，將其計入資產負債表，并披露會計準則規定中的強制性披露信息。

這項工作中，企業需要建設數據成本歸集機制，確定合理的成本分攤原則，將數據資源成本合理分攤到各個業務中。同時，需要針對數據資產價值時效性較強的特征，合理進行減值測試，而鑒于數據資產尚未形成活躍市場，其攤銷方法和使用年限需要參考專業人士的判斷。

八是數據資產運營，從全生命周期角度考慮數據資產的管理，建立數據資產維護機制，不斷基于企業發展和技術進步，更新數據資產目錄，設計拓寬數據應用場景，并建立基于數據資產價值評價指標體系，持續對數據資產的價值成效和重要等級進行評價，推動數據價值的遞增和轉化。

這項工作中，需在評估數據資產價值創造的基礎上，持續關注市場動態，了解數據應用創新與市場需求，主動識別數據開發利用的潛在優化空間，銜接前端的數據產品開發環節，實現數據業務閉環發展。

三、城投公司應從三方向提升自身工作

目前，全國城投企業的數據資產仍主要以成本法進行做賬估值，入表或融資金額多在1000萬元以內，對企業的財務情況改善效果有限。究其原因，首先，城投企業缺乏使用收益法進行數據資產估值的基礎條件，表現為數字化業務能力不成熟，缺乏清晰的數字化業務規劃構想與配套管理制度、專業人員、技術工具等；其次，城投公司對數據的應用尚不深入，仍以傳統業務的流程數字化為主，缺乏對企業運營模式的智能化改造；最后，目前公共領域數據開放程度不高，城投公司對市場上的數據需求缺乏有效調研與呼應，對外提供的數據產品較少。

總而言之，城投公司感到數據資產入表“難做”，其中既有制度建設不健全、市場環境不成熟的客觀原因，也有城投公司自身可優化的主觀因素。由此觀之，做好數據資產入表工作，城投公司可從以下角度發力：

以數據的合規安全為業務發展基礎，持續做好全周期數據管理工作。一是建立健全數據資產管理制度，明確數據資產管理目標，制定數據采集、治理等標準規范，壓實各有關部門及人員的相關責任，建設專業數據管理團隊，加強資源統籌與風險管理工作；二是引入一體化數據管理技術工具，集成數據治理、數據安全、數據質量評價、數據確權等多個功能模塊，通過對數據的源頭管理，顯著提升數據管理工作的質量和效率，并為數據的開發、入表、評估等工作提供堅實基礎；三是加強與各地數據資產登記平臺的合作，明確數據資產登記的有關要求，做好產權登記工作。

以數據的高效開發為業務發展核心，持續加強數據產品開發與應用模式創新。一是加強傳感器、算法、人工智能等技術的應用，拓展數據來源、加強數據開發，持續推動企業運營向數據驅動轉變，支撐企業管理轉型和業務模式創新；二是針對市場需求，將已有數據及模型開發思路嫁接于其他行業，開發對外使用的數據產品，賦能各行各業的數字化轉型；三是融入各地數據交易平臺的建設中，通過數據集、數據接口等形式，為外部企業的現有數據模型提供數據資源，將數據資源投入到社會運行的各個方面。

以數據的資產化應用為業務發展杠桿，持續優化數據資產評估、入表、融資工作。一是基于數據開發利用所產生的商業效益，加強與咨詢機構、會計事務所、資產評估機構等專業服務機構的通力合作，探索豐富數據資產估值方法，提高其資產評估價值，為數據資產會計入賬、融資等工作提供堅實基礎，切實改善企業資產負債表與現金流；二是加強與金融機構的合作，持續跟蹤監管動態，探索數據資產增信、出資、交易、質押融資、資產證券化等創新模式，通過金融守正創新，撬動數據資產價值的最大化利用，促進數字金融、科技金融的發展。