近日，中国资产评估协会在财政部指导下印发了《数据资产评估指导意见》（下称《指导意见》），自2023年10月1日起施行。这是继财政部8月21日出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称《暂行规定》）后，又一部推动数据资产化的财会文件。

　　数据资产化，简单来说就是将数据打通、整理，让数据发挥出更大的价值。实现数据价值化，建设数据要素市场，是数字经济发展的关键。《暂行规定》用于规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，《指导意见》旨在规范数据资产评估执业行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益，促进数据资产市场的健康发展，二者的结合对于落实国务院去年年底出台的“数据二十条”意义重大。具体而言：

　　一是推动企业数据资产的建设和运营。数据资产化过程能够催生更加丰富的数据应用场景，能够推动数据资产生态建立，能够实现对数据资产的持续运营，让企业数据资产的业务价值、经济价值和社会价值显性化，使数据真正成为企业资产的一部分，从而赋能业务发展，进一步推动企业数字化转型和发展。二是规范企业数据资源的会计处理。《暂行规定》明确了企业数据资产的计量、确认、核算和信息披露，从而提高会计信息的准确性和可比性，增强企业数据资产的透明度和价值体现，促进企业财务管理的规范化和科学化。三是有利于形成数据资产的定价体系。与传统资产不同，数据资产的价值评估缺乏统一的方法和标准，《指导意见》通过建立适用于数据资产的评估指南和准则，探索数据资产定价机制，推动形成数据资产目录，可以逐步完善数据定价体系，进而构建数据要素市场规则，培育市场主体，完善治理体系，促进数据要素市场流通。

　　当前推进数据资产评估与入表，还面临一些挑战。一是对于不同类型的数据资产，缺乏一致的定义和界定，这导致评估标准和方法的多样化和混乱，影响评估结果的比较和参考价值。二是数据难以确权。由于国家没有涉及数据权属问题的法律法规，现实中关于数据怎么确权争议很大，再加上数据资源参与的主体多、权利关系复杂，在现有框架下难以有效解决复杂的数据确权问题。因为无法确权，数据的共享和收集都将面临直接阻碍，评估者无法获取到数据，数据资产评估及入表工作也就无从谈起。三是方法和模型不成熟。数据资产往往具有多种价值，并且涉及到多个因素和变量，包括数据的品质、可用性、隐私性等。目前数据资产评估方法和模型尚处于探索阶段，未明确如何有效评估数据资产的综合价值，以及如何量化数据资产的不同变量，导致评估结果的不准确与片面化。四是数据标准化程度低，数据孤岛碎片化现象严重。现实中的数据质量往往参差不齐，标准化与数据质量控制机制的缺失，不但导致采集难度大、成本高，数据的商业价值不高，还会导致数据的准确性、完整性和一致性不够，让数据资产的识别与分类变得困难，直接影响数据资产评估的准确性和可靠性。各个部门或系统数据存储和管理方式不一致的数据孤岛现象，也会导致数据的溯源变得困难，给数据资产的评估和入表过程带来复杂性。

　　鉴于此，未来需要将以下事项提上日程。一是进一步明确评估标准和方法，以适应不同类型数据资产的特点和需求。二是加快数据立法，营造良好环境。通过立法明确数据权属的不同主体资格，进而提高数据质量，推动数据资产评估和入表的规范化和合规化发展。三是逐步完善数据资产评估方法和模型。通过具备跨学科综合知识的专业人才，以及人工智能、大数据分析等技术手段和工具的结合，来完善数据资产评估方法和模型。四是建立统一的标准体系。加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系，将分散在各个部门或系统中的数据整合起来，实现数据的共享和交互，降低数据孤岛与碎片化带来的影响。