“数据资产化为什么走得这么慢？

连日来，某律所为东北某国企的数据入表事宜持续忙碌。据介绍，这已是该所近年来服务的第七家类似需求的客户。企业的诉求看似简单，实则复杂——希望通过专业法律确权，确保拟入表数据在全流程运营中合规可靠。

2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，鼓励企业将数据资源进行资产入表，旨在推动数据要素市场化流通，同时充实企业资产规模，完成数据从“资源”到“资产”再到“资本”的价值跃升。然而政策出台两年多后，截至今年上半年，A股上市公司中仅有102家披露数据资产相关信息，占比不足2%，数据资产总规模仅56.37亿元。这一数据与我国高达32.85ZB的数据总量和53.9万亿元的数字经济规模形成巨大反差。

毋庸置疑的是，目前绝大多数企业仍在观望。数据权属不清导致的潜在风险，成为横亘在企业数据资产入表面前的首要障碍；而隐私安全等合规风险，更让不少企业在入表途中铩羽而归。加之市场供需失衡、投入产出比不确定等因素，企业数据资产入表的积极性受到明显影响。未来，数据资产入表该何去何从，成为推动数据市场发展的重中之重。

数据从“资源”到“资产”的黄金十年

让我们先来梳理一下当前我国数据资源市场的情况。很显然，尽管现在业内对于数据作为第五生产要素的说法已经司空见惯，但事实上，中国的数据市场发展也经历了一个较为漫长的阶段。数据市场真正的爆发，可以聚焦在过去的十年，从2014年到今天，我国数据市场的数据存储量呈指数级攀升，数据消费模式日益丰富，数据价值被重新定义，数据也从“资源”逐步确认为“资产”，并开始探索其货币化的可行路径。这一切都离不开国家战略、技术进步和应用需求的三轮驱动。

数据存储量从PB到ZB时代的指数飞跃

过去十年，中国的数据存储量实现了从PB（拍字节）级到ZB（泽字节）级的跨越。2014年，随着移动互联网的爆发，数据量开始迅猛增长，但整体规模仍在PB至EB（艾字节）级别。

2018-2021年，数据迎来快速增长期。根据工信部等相关报告，中国大数据储量在此期间保持年均50%以上的增速，总量位居全球第二，仅次于美国。到2020年，中国数据总量已进入ZB时代。

2022-2024年，数据市场真正进入爆发期。据IDC等市场研究机构预测，到2024年底，中国产生的数据量预计将超过100ZB（泽字节）；2025年，中国产生的数据量将增长到全球总量的27%以上（约50ZB），成为全球最大的数据圈。

这一增长主要由物联网设备、工业互联网、高清视频、社交媒体等应用驱动。 智能手机和4G/5G网络让每个人都成为数据生产者。传统工业、农业、服务业的生产、运营、管理全过程数字化，产生了海量的机器数据、日志数据和流程数据。“东数西算”工程不仅解决了东部算力需求与西部能源供给之间的矛盾，更从国家层面统筹规划了数据存储和计算资源的布局，为未来数据存储量的持续增长奠定了坚实的物理基础。

数据消费实现从个人娱乐到生产要素的范式转移。数据消费的内涵从个人层面的信息消耗，扩展到了社会和经济层面的生产要素配置。内容消费越来越多元。短视频、长视频、直播、新闻资讯等内容的个性化推荐，是数据消费最直观的体现。平台通过分析用户行为数据，精准推送内容，极大地提升了信息获取效率，也创造了全新的注意力经济模式。

外卖、打车等基于地理位置的数据消费，精准营销、个性化保险等基于信用和行为送往数据消费，提升了服务体验感。此外，企业利用数据进行精细化运营、供应链管理、风险控制和智能决策。数据成为和水、电、油一样的生产要素。数据交易所的兴起，使得企业可以购买外部数据来补充自己的数据维度，用于市场分析、客户画像等。公共服务领域，“一网通办”“最多跑一次”等政务服务，本质上是政府数据在部门间安全、高效地“消费”与“共享”，以提升社会治理效能。

数据资产从概念到入表的价值嬗变

从数据资源到数据资产，这是十年间数据市场最深刻的变革之一。数据从一种IT资源，转变为可被计价、可入表的资产。2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志着数据资产化迈出关键一步。该规定自2024年1月1日起施行，允许企业将满足条件的数据资源确认为无形资产或存货并入表。这为数据在资本市场的估值和交易提供了会计基础，也推动数据从隐性价值到显性交易。

根据相关机构估算，2024年，中国数据要素市场规模预计将达1500亿至2000亿元。数据资产入表，也开启了数据资产金融化的探索。基于数据资产的质押融资、资产证券化等金融创新，真正让数据“活”起来。总而言之，过去十年是中国数据市场的“筑基期”，我们见证了量的积累和质的飞跃。下一个十年，将是中国数据市场走向“成熟期”的关键阶段，重点在于建立完善的规则体系、释放巨大的经济价值，并最终在全球数字竞争中占据领先地位。

数据入表让资本消耗变为无形资产

数据入表，本质上是将符合条件的数据资源，依据会计准则确认为无形资产或存货，纳入资产负债表进行列示和报告的过程。这一机制使数据的经济价值得以显性化，直接提升企业资产质量。

同时也让之前消耗即消失的成本重新“回炉”重塑成新的成果、资产。要实现数据入表，必须满足三个核心条件：企业拥有合法权属或控制权、数据预期能带来经济利益、数据成本或价值可靠可计量。具体操作流程包括：数据资源盘点、合规确权、会计处理、后续计量，最终完成列报与披露。实践中，企业通常将具有控制权的数据归类至“存货”科目，而具有使用权的数据则计入“无形资产”，同时需注明确权成本、应用场景及数据来源等关键信息，从而完成数据资产化的关键一跃。

双轨并行推进数字资产入表

当前，数据要素价值释放呈现出两条清晰的实践路径：公共数据领域，“1+3”政策框架逐步完善。浙江省开展公共数据授权运营试点，将政务服务网的企业注册、纳税信用等数据通过授权运营平台开放给金融机构，开发出“企业信用贷”等创新产品，既激活了公共数据价值，也为中小企业降低了融资门槛。

企业数据领域，制度创新持续突破。中国电信将“天翼云用户行为数据”“政企客户通信数据”经处理后形成“企业数字化转型诊断数据服务”，2024年该业务收入达18.7亿元，成为新的利润增长点。用友网络则通过合规审查、价值评估、会计入表三步走，成功将用户行为数据确认为无形资产，提升了公司整体资产规模。

据不完全统计，三大运营商（中国移动、中国电信、中国联通）的数据资产入表规模和价值，预计占所有上市公司已入表数据资产总量的绝大部分，初步估算其占比可能超过70%，甚至更高。当前数据入表呈现冷热不均的态势：科技金融类企业较为积极，传统企业相对冷淡；国企表现主动，部分私营企业包括大型互联网公司反而缺乏动力。这种分化格局恰恰反映了数据入表仍处于起步阶段。

数据资产入表需打通多道关卡

尽管制度设计已初步成型，但企业层面仍普遍面临“入表难、入表贵、入表意愿低”的困境，严重制约着数据资产化、资本化的进程。

不同于其他要素，数据在法律层面具有特殊性。当前，数据权属界定模糊，数据具有可复制、非排他、多归属等独特属性，使得传统“所有权”概念难以直接适用。尽管目前有了数据二十条等相关法律法规，但并未从根本上解决数据确权的问题；地方上政策上的一些先行先试，是摸着石头过河的探索，存在不确定性。

以汽车行业为例，某汽车品牌通过客户反馈和用户驾驶习惯收集获取大量数据信息，但这些数据究竟属于驾驶者还是厂商，法律上仍存模糊地带。同样，对于经过企业加工处理的数据，企业拥有的到底是所有权、控制权还是使用权，也缺乏清晰边界，这使得企业投入大量资源进行数据清洗加工后，可能面临权属争议的风险。

如何清晰界定数据所有权、使用权、收益权，并形成公允、高效的定价机制，是市场走向成熟的关键。目前，市场上估值体系缺失、数据资产估值缺乏统一标准，直接影响了市场的认可度和流动性。某互联网公司的“短视频用户行为数据”就曾遭遇估值困境：两家评估机构分别采用成本法和收益法，得出1.2亿元与3.8亿元的巨大差异，导致该公司的数据资产质押融资计划最终流产。

基于个人信息保护法、数据保护法等基础，数据资产入表对数据合规提出了更高的要求。但正是由于刚才所说的数据来源复杂、权益边界模糊，加上安全与商业秘密保护顾虑，使得企业在信息披露时缺乏信心。市场上普遍存在的认知误区更加剧了这一困境——许多企业将“数据资产登记证”等同于“法律确权”，片面追求“三证”齐全，忽视了自身在数据合规与内部控制方面的主体责任，不仅推高了成本，更偏离了确权的正确方向。

此外，市场缺乏统一的数据资产估值标准和体系，也侵蚀了企业数据资产入表的信心。据一家国企表示，之前在数据资产入表方面花费200万元左右，而最终数据估值却只有几十万。巨大的投入和低于预期的产出，让很多企业感觉食之无味，就更不愿意投入资金去做数据入表了。

多方探索破局之道

面对这些挑战，从国家到地方再到企业自身，都在积极寻求突破路径。

国家层面：构建顶层设计

国家正加快推进数据产权制度建设，计划推出更多配套产业政策。在顶层法律出台前，政策鼓励在金融、电信、平台经济等数据密集型行业开展试点，探索可行的确权操作机制，为立法积累实践经验。

地方与行业：创新实践样本

地方立法和行业规范正发挥“先行先试”的关键作用。《杭州市数据流通交易促进条例》首创的“数据来源者原始权益+数据处理者衍生权益”双轨制，为解决企业数据授权争议提供了新思路。温州市发布的《数据资源入表工作指引》则通过典型案例，为企业提供了可复制、可操作的实践模板。

企业自身：强化内生能力

企业需要确立“自身才是数据资产入表责任主体”的核心认知。能否合规入表，关键在于数据资源是否符合会计准则定义，以及企业自身的数据管理成熟度和内部控制体系是否健全。这意味着企业必须建立覆盖数据采集、存储、使用、审计的全流程管理标准和安全防护体系。部分领先企业已率先布局：百度设立“数据资产合规部”，对入表数据进行“三查”——查权属、查合规、查质量；字节跳动组建跨职能的“数据资产管理委员会”，确保数据入表“技术可行、财务合规、风险可控”。

作为数据入表企业第一梯队，中国移动2025半年报数据资产入表金额增加1.58亿元，达到了7.74亿元。

作为全球领先的通信及信息服务企业，2024年，中国移动成立了以董事长为组长的网络与信息安全领导小组。针对客户个人信息泄露风险，提出要严格遵循合法、正当、必要的原则，收集和使用客户个人信息，配备完善的网络与数据安全技术防护能力，建立健全客户个人信息保护机制；通过合规前置以及全流程风险管控，中国移动让入表的数据合法合规，降低数据入表风险。

让数据有身份、有价格、有保障

展望未来，解决数据资产入表难、入表贵、意愿不足的问题，关键不仅在于加快数据确权方式的建立、健全分行业、分场景的数据资产估值体系，发展第三方权威评估机构，更在于帮助企业建立正确的认知——数据入表的本质是通过规范的会计处理，显性化数据资源的真实价值。

严格落实并细化中共中央、国务院关于“数据二十条”中提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权”分置的产权制度框架。明确“持有权”边界、鼓励“使用权”流通、激活“经营权”交易。不追求“一刀切”的解决方案，根据不同数据类型采取不同策略。唯有如此，才能让数据从“资产负债表上的数字”真正转变为“驱动业务增长的引擎”，在数字经济竞争中占据主动。

来源：数据猿