记者多方采访专家了解到，《暂行规定》今年正式出台后，大量企业将从资产增值、获取高质量数据产品等方面获益。不过，数据资源入表对企业的数据管理体系、数据资产价值评估体系等均提出了一定要求。

专家建议，企业首先要树立“数据是资产”的理念，在数据资源化、数据产品化、数据资产化框架下拥抱数字化转型，最终具备数字化经营的能力，释放数据资产价值。

新规将给资本市场和数据要素市场带来双重利好

“这项规定影响最大的是拥有数据资产的公司。原本不计入表内的数据资产计入表内，对于公司的资产评估可能产生很大的正向影响。尤其是作为无形资产的数据资源影响更大，这意味着数据资源未来将成为企业的获利来源。”上海财经大学金融学院副教授何韧对记者表示。

上海社会科学院信息研究所副所长丁波涛向记者提到，上述产生大量数据资源的企业包含互联网企业、电信运营商、银行以及电力、交通运营企业等。资本市场闻风而动。12月9日征求意见发布后，拥有数据资源和提供数据资源服务的上市公司在投资者互动平台上频获投资者问询。获多次问询的上海钢联明确回复称，该政策的实施，将有可能实现公司数据资源作为资产入账，能更准确地反映数据相关业务和经济实质，对公司有积极影响。

对于数据要素市场，《暂行规定》为相关会计实务需求服务，是完善数据要素市场体制机制的关键举措。《暂行规定》正式出台将有助于引导企业加强数据资源管理，积极进入数据要素市场，增加数据要素市场高质量产品供给。

“我国数据要素市场有效供给不足一直是个大问题。供方企业一旦认识到进入数据流通市场对企业数据资产的增值作用，以及资产入表对资产估值的好处，会积极参与到市场中来。这将使一大批本就拥有高质量数据资源的企业消除疑虑、增强信心，打造出市场真正需要的数据产品，投入到数据要素市场中来。”上海数据交易所研究院院长、复旦大学管理学院教授黄丽华对记者说。

“对高质量数据有巨大需求的企业，特别是大数据、人工智能等企业，将获得更优质的数据‘原料’。同时为数据处理和流通提供服务的数据技术企业、数据交易专业服务机构等，将从不断增强的数据流动性中获益。”丁波涛说。

数据资源入表是一个长期过程

丁波涛告诉记者，从前期相关调研来看，目前大多数企业特别是传统行业中的企业，往往数据管理制度并不健全，数据资源量小而且比较分散，极少发生对外的数据购买和出售行为，可以直接适用于《暂行规定》的案例并不多。

部分投资者互动平台上上市公司针对《暂行规定》影响的回复也体现了这种情况。瑞茂通回复称，公司数据生产和购买成本非常有限，对公司利润无明显影响。东方国信回复称，《暂行规定》对公司没有影响，公司经营中不会像互联网公司、电信运营商、银行等一样产生大量的数据资源。

另外，记者还了解到，对数据高度敏感的固有思维也制约着企业对数据资源的挖掘和利用。一方面，部分企业甚至其内部部门将数据视为核心竞争力，往往以维护商业秘密为由，否定进一步挖掘数据价值的可能性；另一方面，在对数据具有高度保护意识的基础上，企业也的确面临着数据脱敏、维护数据安全等方面的技术瓶颈。

不仅如此，即使是本身拥有数据资源的企业，数据资源入表也并非一个一蹴而就的过程。何韧认为，企业价值评估本身就是一个难题，其中无形资产的估值更是难点，这导致数据资源入表的实际操作会有一定难度。

在黄丽华看来，数据资源入表也对企业提出了一定要求。一是企业要证明合法拥有或控制某数据资源。二是针对预期给企业带来经济利益的数据资源，企业要建立较为完善的数据管理体系，管控数据全生命周期的有关事项及其风险，确定获得经济利益的途径和方法。三是数据资源的成本或价值能够可靠地计量，要求企业建立科学合理的数据资产价值评估体系及适应数字经济的成本管理方法。

专家建言企业为新规做好准备

数据资源入表在即，企业要做好哪些准备？丁波涛建议，一是要加强企业数据资产管理，包括建立企业级数据中心，强化数据统一归集。二是健全数据资产管理制度，包括资产登记、资产盘点、财务核算、资产运营、资产报废等。三是建立本企业的数据资产会计处理办法，根据《暂行规定》要求，结合本企业各类数据的持有目的、形式方式和业务模式等，确定具体的会计处理办法。

数智化领域研究机构易观智慧院院长李智提出，对于数据资源内生应用型企业而言，数据资源本身就是无形资产。这类企业重点应是挖掘数据资产在企业发展经营过程中的重要应用价值。企业要把握主线，即探索并加快数据驱动企业经营发展、最大化发挥数据资产价值，不能舍本逐末。

黄丽华建议，企业首先需要树立“数据是资产”的理念，在数据资源化、数据产品化、数据资产化三个阶段积极规划和布局。

在数据资源化阶段，企业应进行恰当的数据战略规划，构建其数据能力体系和建立企业数据治理体系。在数据产品化阶段，企业应建立数据资源可能的应用价值图谱，分析目标客户的数据需求及应用场景，共同组织数据产品及其技术开发。在数据资产化阶段，企业应在明确数据资产化战略的前提下，构建数据资产管理体系，部署数据资产经营战略和组织落实，进行数据资产的经营管理。

“企业需要经历思维转变、组织变革，并且拥抱数字化转型，逐渐具备数字化经营的能力，从而达成数据资产化的前提条件。”黄丽华说。