数字经济发展推动数据成为核心生产要素，数据资产入表政策落地标志着数据资源正式纳入企业资产负债表。2024年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》实施后，A股上市公司入表热情高涨，据Wind数据，2025年三季报有101家公司披露数据资产，合计规模29.71亿元，公司数量与规模同比均接近翻倍。但热潮下，评估标准缺失、管理体系不完善等问题凸显，同类资产摊销年限2-15年差异巨大。2025年底，财政部等四部门联合通知明确成本计量要求，为估值划定边界。在此背景下，厘清评估逻辑、构建适配管理体系，成为企业实现数据资产价值最大化的关键。
一、数据资产入表后价值评估与管理的核心概念界定
（一）数据资产入表的核心内涵与政策语境
数据资产入表并非单纯会计科目调整，而是通过规范会计处理，将企业合法持有控制、预期能产生经济利益的数据资源确认为资产，实现从“成本费用”到“资产负债”的属性转变。据财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》，数据资产具有可复制、非排他、边际报酬递增等特性，入表需以合规为前提，平衡数据安全与开发利用。
当前数据资产入表政策框架持续完善，核心导向有三：
明确计量基础，以实际直接支出为入账价值，摒弃未来收益虚幻预期；
强化过程监管，禁止追溯调整前期费用化数据，要求年度减值测试保障价值真实；
完善信息披露，附注需详尽披露评估方法、关键假设等信息，减少市场信息不对称。
这些要求为评估与管理划定了合规边界。
（二）价值评估的核心定位与管理的核心目标
数据资产入表后价值评估的核心定位是“合规计量基础上的价值发现”，既要满足会计核算准确性，也要为开发利用、流转交易提供价值参考；管理核心目标是“价值保全与增值”，通过全流程管控保障资产生命周期内持续获益，防范合规与价值贬损风险。
两者存在内在逻辑关联：科学评估是高效管理的前提，精准计量才能明确管理优先级；完善管理是评估的保障，通过质量管控等确保评估基础可靠，同时提升资产实际价值。
二、数据资产入表后的价值评估：新规下的核心逻辑与方法适配
（一）价值评估的核心逻辑重构：从“预期收益导向”到“成本计量导向”
入表政策初期，部分企业采用收益法估值，但受参数预测主观、行业可比数据匮乏等影响，不确定性大易引发泡沫。2025年底四部门通知推动评估逻辑重构，确立“成本计量为基石、附注披露补短板”的核心原则。
重构核心是将价值锚定历史成本，遏制泡沫。无论自主开发还是外购，数据资产入账价值均以实际直接支出为依据，涵盖采集、清洗、存储、加工等环节支出。这种方式虽弱化未来收益属性，但提升了估值客观性与可比性。政策未否定其他评估方法，而是将其功能从“入账依据”转为“披露补充”，企业可通过附注披露多元评估结果，助力市场全面认知价值。
（二）主流评估方法的适配场景与应用边界
结合新规与数据资产特性，需构建“成本法为主、其他方法为辅”的多元评估体系，明确各方法应用边界。
成本法是入账计量法定核心方法，优势在于数据可追溯、逻辑简洁、结果客观，适配各类资产初始计量，尤其适合自主开发数据。应用时需严格区分资本性与费用性支出，仅将直接归属于资产形成的支出入账，日常维护等运营支出计入当期损益。同时需按要求年度减值测试，发现数据过时、实用性下降等情况及时计提减值。
收益法不可作为入账依据，但在价值披露、内部决策中具参考价值，适配稳定盈利的数据产品。应用时需合理预测收益期限，科学测算折现率，充分考量数据迭代快、技术替代等风险。市场法适用于活跃交易市场的资产，但当前国内数据交易市场尚不成熟，可比案例少、修正因素难量化，应用受限仅作辅助。
（三）评估实施的关键环节与风险防控
评估需把握三个关键环节确保合规准确：
基础数据梳理，全面识别资产范围、来源等信息，建立台账明确成本构成；
参数选取论证，结合行业惯例等科学论证，避免主观随意，必要时引入第三方机构；
过程留痕，完整记录评估关键信息，形成标准化工作底稿，满足监管与审计要求。
同时需防范两类核心风险：
合规风险，杜绝将非成本法结果作为入账依据；
估值偏差风险，通过多方法交叉验证，结合实际效益动态调整结果，确保计量与资产状况匹配。
三、数据资产入表后的管理体系：全生命周期的价值保障路径
（一）管理体系的核心框架：权责划分与流程闭环
入表后需构建“权责清晰、流程闭环、技术支撑、监管到位”的全生命周期管理体系。权责划分上，建立“数据治理委员会统筹、数据所有者负责、数据管理员执行、使用者协同”架构，明确各主体核心职责。
流程闭环需覆盖“形成—使用—更新—处置”全周期：形成阶段规范成本核算；使用阶段强化授权管控与日志追溯；更新阶段动态维护数据；处置阶段明确审批与操作规范，确保退出合规。
（二）关键管理举措：适配评估要求的精准施策
结合评估要求，管理需聚焦三个核心维度：
数据质量管控。建立涵盖准确、完整、时效、一致、合规的质量指标体系，通过自动化工具常态化核查，及时修正问题，不符合标准数据不纳入核算，保障评估基础可靠。
成本精细化管理。夯实核算基础，建立专项成本台账，明确归集与分摊方法，通过成本分析优化配置，为减值测试提供精准数据支撑。
安全合规管理。建立分类分级防护体系，强化敏感数据保护，严格遵守相关法律法规，建立全流程合规审查机制，避免合规风险导致价值贬损或处罚。
（三）技术支撑体系：数字化赋能管理效率提升
数据资产特殊性决定其管理需数字化技术支撑。企业应搭建整合多核心功能的管理平台，实现资产信息集中管理与可视化。通过AI、大数据提升管理效率，利用区块链保障存证可信度，建立价值动态监测模型，为决策提供精准支撑。
四、实践衔接：专业评估机构的价值赋能——以云衡评估为例
数据资产评估管理离不开第三方专业机构支持。云衡（深圳）房地产土地资产评估有限公司（简称“云衡评估”）深耕行业二十余年，其实践为数据资产落地提供了有益参考。
公开信息显示，云衡评估成立于2004年，全国设三十余家分支机构，具备一级房地产估价、资产评估等多项核心资质，业务覆盖企业价值、无形资产等多元领域，服务国有金融机构、国企等客户。依托二十余年积累，其拥有完善估值平台与专业团队，在成本法等应用上经验成熟，如在国有金融机构债权权益评估等项目中，通过严谨核查原始资料完成精准评估，为交易定价提供可靠依据。
云衡评估在数据资产评估领域优势显著：
政策适配能力强，可精准把握成本计量要求，规范企业核算与评估流程；
专业技术扎实，能通过多方法交叉验证提升评估可靠性；
全流程服务，可提供从资产识别到减值测试的全链条服务，并为管理体系搭建提供咨询。
专业机构参与可有效降低企业合规风险，助力价值释放。
结语
数据资产入表是数字经济发展必然，其评估与管理是企业全新系统性课题。企业需重构评估逻辑，构建以成本计量为核心的合规体系，同时搭建全生命周期管理框架，通过质量、成本、安全管控与数字化赋能实现价值保全增值。专业第三方机构为企业提供重要支撑，助力合规释放价值。未来，随着数据要素市场完善与技术深化，数据资产将成为企业核心竞争力，为数字经济高质量发展注入动力。
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