2022年12月，国务院正式印发《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”），提出建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，为未来构建适应我国国情的数据交易市场体系提供了基本遵循和行动指南。随后，财政部与中国资产评估协会陆续发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”）、《关于加强数据资产管理的指导意见》和《数据资产评估指导意见》。这一系列政策和法规的出台，标志着数据资产管理迎来了全新阶段，我国已经进入“数据资产化元年”。
对于企业而言，如何合规高效地管理数据资产，适时规划企业数据资产的流通与交易已迫在眉睫。然而大多数企业对于数据资产的价值与利用有许多困惑：数据如何评估价值？如何作为一种生产要素在市场上流动？什么是数据入表及场内交易？本文将通过问答方式从实务角度解答这些问题。
问题一：什么是数据资产？
数据资产是指由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益（内部价值或外部收益），以数据为主要内容和服务的可辨认非货币资产。
在实务操作中，已有多家企业将所持有数据资产化：例如，南京公共交通（集团）有限公司将约700亿条公交数据资源资产化并入表；温州市国有金融资本管理有限公司将下属子公司数据产品“信贷数据宝”进行数据资产确认登记。
问题二：什么样的数据可以资产化？
实务中，数据资产通常基于公共数据、企业数据与个人数据这三类数据。
公共数据：指政府特别开放、特许开发和授权应用的数据。如政府授权特定加工使用方作为生产要素的数据、政府或相关机构向特定应用程序或服务商授权使用的数据等。
企业数据：指各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据。如企业与经营活动有关的创意、管理、财务等经营信息，以及与技术相关的结构、原料、算法等。
个人数据：指自然人在个人生活、工作、社交等活动中产生的信息，包括但不限于个人信息、健康信息、金融信息、身份信息等。在符合法律法规的前提下，个人数据可以进行交易。但个人数据交易需要格外慎重，企业需特别注意合规风险。
数据是否可以被资产化利用，还应参考企业会计准则、数据资产评估相关规定，确定其本身是否符合 “资产”之前提条件。
问题三：数据资产如何估值？
一般进行数据资产价值的方法包括：成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法，目前实务中，企业使用成本法进行数据资产评估的情况较多。几种主要数据资产评估方法简介如下：
问题四：数据在确定为资产前有哪些合规注意事项？
1. 数据梳理—以数据分类分级为基础
数据分类分级是数据确权的前提。企业在开展数据分类分级前应进行数据资产盘点，对自身数据处理活动按照业务场景或按照实体/部门等开展尽职调查，以对所掌握的数据资产进行盘点和梳理，形成数据资产清单。
实践中，遵循“先分类再分级”的原则数据分类分级。根据GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》及行业实践标准，数据分类一般按照先行业领域、再业务属性进行分类；分类后，按照影响对象及影响程度进行分级，将数据划分为核心数据、重要数据及一般数据。对于大多数企业而言，数据分类容易，但数据分级较难，需要较多部门联动及实务判断。
2. 数据确权—企业应对不同类型的数据分别判断权属关系
企业经营过程中采集或生产的数据，如不涉及第三方权益，企业享有完全支配的权利。
对于企业采集的个人信息，应谨慎考虑确权问题。一方面，受限于个人信息主体的授权范围，企业应按照个人信息主体明示同意的目的、方式和范围内处理个人信息。如企业希望对于个人信息数据进行二次开发，应确保充分告知个人信息主体并获取二次开发单独同意；另一方面，虽然根据法律规定，在对个人信息进行“匿名化”处理后便不属于个人信息，企业可以享有更大的处理权限，但实际上，不同于“数据脱敏”，“匿名化”标准本身实务判断难度较大，企业应谨慎认定个人信息已被“匿名化”处理而随意进行处理。
3. 数据登记—数据产权登记的探索
在当前产权法理论框架下，数据确权是数据流通和交易的重要前提，而产权登记则可以确保数据确权具有实质凭证。目前，北京、江苏、浙江、深圳等地已相继出台了数据产权登记的相关办法，其中北京、江苏和浙江均采取了“类知识产权”的管理思路，而深圳则率先对新型数据财产权保护模式予以探索。
问题五：数据资产估值后有哪些应用方式？
1. 数据资产入表：可计量、确认边界的数据资产是入表的前置条件。这里说的“入表”是一种通俗的表述——指将数据资源作为一项资产，在资产负债表中列示。
2. 数据场内及场外交易：企业可以将数据资产打包上市，在数据交易所公开交易数据产品，亦可通过非上市的方式场外交易，以确认价值的数据资产与特定相对方进行资源置换与流通。
3. 其他：理论上，经评估作价的数据资产可以作为向企业非货币出资的形式，企业亦可通过数据资产的价值提高企业估值、吸引投资人、推动业务合作和市场拓展。
问题六：数据资产如何入表？有哪些合规要求？
数据入表的具体步骤可以分为确数、确权、确价、确账、确税五步骤。具体参与角色以及合规文件见下表：
问题七：如何整合数据产品在数据交易所上市并公开交易？
以上海数据交易所为例，企业作为供方进行数据产品上市入场的流程如下：
问题八：数据资产场外交易时应重点关注哪些内容？
就场外数据交易而言，交易双方应主要关注以下几方面问题：
1. 数据是否可以流通：作为买方，企业需首先判断供方数据来源合法合规性及供方取得数据的手段是否合规、拟议交易是否合法合规、交易所涉及数据是否取得相应授权等。
2. 数据合规制度是否建立：作为买方，企业需了解供方是否建立合规体系确保数据合规性，包括但不限于数据分类分级管理制度、数据安全事件响应制度、数据处理相关的内部控制制度等。而买方本身在获取数据后，也应建立相关制度确保数据安全处理。
3. 数据交易模式的选择：在选择数据交易模式时，应兼顾商业目的和数据合规问题，不当处理将可能导致合同无效，甚至引发行政责任甚至刑事责任风险（特别是在涉及个人信息的场景下），交易中各参与方需要审慎对待，在必要时咨询专业律师的意见。
问题九：数据要素市场发展现状如何？
在多层次数据要素市场中，主要有四类主体参与交易环节：国家数据交易所、地方数据交易中心、行业数据交易平台和企业交易机构。目前，我国数据要素交易市场的探索仍然处于起步阶段。截至2023年6月，全国各地由政府发起、主导或者批复的数据交易所达到44家，头部数据交易规模达到亿元甚至十亿元级别，数据要素交易市场发展潜力巨大。以上海数据交易所为例，截至2023年底，场内挂牌产品2100个左右，这些产品呈现行业多元化、主体多元化、交易方式多元化的特点。
结语
数据，是企业创新在信息时代的动力帆；而合规，则是企业开拓进取的护航舰。在数据驱动的时代，合规不仅是法律的要求，更是企业可持续发展的基石。通过构建完备的数据合规体系，积极参与数据资产交易，企业能在保护自身利益的同时，充分抓住时代机遇。遵守数据资产合规法律法规，建立科学的数据资产管理体系，企业能更好地保护自身利益，提升市场竞争力。
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