《数据要素资产确认与评估指南(试行)》

《数据要素资产确认与评估指南(试行)》1总则1.1编制依据为规范数据要素资产确认与评估行为，保障数据要素市场化配置公平有序，依据《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国资产评估法》《数据要素市场化配置改革总体方案》《企业会计准则第6号——无形资产》《资产评估基本准则》等法律法规及政策文件，制定本指南。1.2适用范围本指南适用于企业单位、事业单位、公共管理机构等各类主体在开展数据资产入账核算、交易定价、出资入股、质押融资、侵权损害赔偿、国有数据资产管理、公共数据授权运营等场景下的资产确认与评估工作。涉及国家秘密、核心数据的资产确认与评估，应同时符合国家保密管理相关规定。1.3基本原则（1）合法性原则：确认与评估全过程需符合法律法规、监管政策要求，不得支持非法数据的资产化操作。（2）权责清晰原则：确认与评估需以明确的数据权属为前提，权属存在纠纷的不得纳入资产范围。（3）谨慎性原则：对数据资产的价值判断需充分考虑合规风险、安全风险、时效性贬值等不利因素，不得高估资产价值。（4）成本收益匹配原则：评估结果需客观反映数据资产的投入成本与预期收益水平，避免脱离实际的价值虚增。（5）分类适配原则：针对公共数据、企业数据、个人信息加工数据等不同类型数据，适配差异化的确认标准与评估方法。2数据要素资产确认2.1确认基本条件数据需同时满足以下条件，方可确认为数据要素资产：（1）合法合规：数据采集、存储、加工、传输、使用全流程符合法律法规及监管要求，已取得必要的用户授权、第三方授权或公共数据运营授权，不存在侵犯知识产权、商业秘密、个人隐私的情形，具备完整的合规证明材料（含数据来源协议、授权文书、合规审计报告等）。涉及个人信息的数据需完成匿名化、去标识化处理，且满足可复原风险管控要求。（2）权属明确：资产持有主体对数据享有完整的所有权，或在授权范围内享有排他性的使用权、收益权、处分权，不存在权属争议或权利限制。授权使用的数据需明确约定授权范围、期限、收益分配规则、后续加工成果权属等核心条款。（3）可管控：持有主体具备完善的数据安全管控体系，能够通过技术手段（加密、访问控制、溯源系统等）与管理措施（权限管理制度、安全运维机制等）实现对数据的实际控制，可防范数据泄露、篡改、滥用等风险，涉及重要数据的需通过网络安全等级保护三级及以上认证。（4）可计量：数据资产的获取、加工、运维等成本能够可靠核算，或预期产生的经济利益、公共价值能够通过量化方法测算。（5）可实现价值：数据具备明确的应用场景，能够直接或间接为持有主体带来经济收益（含交易收入、业务降本增效、风险损失减少等），或为公共领域带来社会价值（含政务服务效率提升、治理成本降低、公共安全保障能力提升等）。2.2确认范围与排除情形2.2.1可确认为资产的数据范围（1）自有生产数据：主体在经营、管理、服务过程中自行采集、加工产生的原生数据及衍生数据，包括企业运营数据、工业生产数据、用户行为加工数据、政务服务数据、公共治理数据等。（2）授权获取数据：通过合法交易、公共数据开放、第三方授权等方式获取的，在授权期限内享有使用权、收益权的数据。（3）合作生产数据：与其他主体联合采集、加工产生的，已通过协议约定权属份额的数据，按约定份额确认对应资产。2.2.2不得确认为资产的情形（1）来源不合法、未取得必要授权的数据；（2）权属存在纠纷、权利限制不明确的数据；（3）已过有效使用期限、灭失或无实际应用价值的数据；（4）违反公序良俗、不符合产业政策导向的数据；（5）授权期限不足1年、或收益无法明确归属的数据。2.3确认实施程序（1）数据资产盘点：由持有主体牵头开展全量数据盘点，梳理数据来源、类型、规模、存储位置、更新频率、应用场景、授权情况、安全等级等核心信息，形成《数据资产盘点清单》，完成数据资产的标签化管理。（2）合规与权属核验：由持有方法务部门或委托第三方合规机构，对数据全流程合规性、权属清晰度进行核验，出具《数据合规与权属核验报告》，存在合规瑕疵的需完成整改后方可进入下一环节。（3）价值初判：针对盘点范围内的数据，逐一核查应用场景、历史收益记录、预期价值创造能力，淘汰无价值、低价值的冗余数据，形成初步的资产候选清单。（4）登记入账：符合确认条件的企业数据，按照会计准则要求计入无形资产（自用场景）或存货（持有待售场景）；公共数据由持有主体向本地公共数据资产登记平台申请登记，获取统一的资产登记凭证。2.4特殊情形确认规则（1）授权使用数据：授权期限超过1年、且享有明确收益权的，确认为使用权资产，按授权成本及后续加工成本核算账面价值；授权期限不足1年的，按当期费用处理，不纳入资产范围。（2）后续加工数据：数据持有主体对已入账的数据资产开展升级、加工、建模等后续投入，符合资本化条件的，可将新增投入计入资产账面价值；不符合资本化条件的计入当期费用。（3）减值处理：当数据出现合规政策调整导致无法使用、时效性到期、同类数据市场价值大幅下跌等情形时，需开展减值测试，计提相应的资产减值准备，减值损失一经确认不得转回。3数据要素资产评估基本要求3.1评估目的明确开展评估工作前需明确具体评估目的，不同评估目的适配差异化的评估维度与价值类型：（1）财务入账：匹配会计准则要求，采用在用价值或成本价值；（2）交易定价、授权运营：采用市场价值；（3）出资入股、质押融资：采用投资价值或市场价值；（4）侵权损害赔偿：采用市场价值或实际损失价值；（5）公共数据资产核算：采用公共价值。3.2评估假设设定评估工作需基于以下合理假设开展，评估报告中需明确说明假设前提，假设不成立时评估结果自动失效：（1）合法性假设：评估对象在评估基准日及收益期限内符合法律法规要求，可正常使用；（2）持续使用假设：数据资产可按当前应用场景持续使用，且能持续产生预期收益；（3）公开市场假设：针对交易类评估，假设存在活跃的公开数据交易市场，交易双方均为理性自愿主体；（4）安全稳定假设：数据资产在收益期限内不会发生重大安全事件、泄露事件，不会影响正常使用。3.3评估基准日与有效期（1）评估基准日应与评估目的匹配，交易定价类评估基准日选取交易协议签署前30个工作日内的日期，财务入账类评估基准日选取资产满足确认条件的当日，公共数据核算类评估基准日选取自然年度末或季度末。（2）评估报告有效期原则上为评估基准日起12个月，针对时效性较强的实时数据、高频更新数据，有效期可缩短至3个月。有效期内若发生监管政策重大调整、数据安全事件、数据权属变更等情形，需重新开展评估。4数据要素资产评估方法评估机构应根据评估对象特点、评估目的、可获取资料的完备性，选择适用的评估方法，鼓励同时采用两种以上方法开展评估，对结果进行交叉验证后确定最终评估值。4.1成本法成本法是指通过核算数据资产在评估基准日的重置成本，扣除各类贬值后确定评估值的方法。4.1.1成本构成（1）直接成本：包括数据采集成本（硬件设备投入、人力成本、第三方授权费、数据源采购费等）、加工成本（数据清洗、标注、建模、算法开发的人力成本、算力成本等）、存储成本（服务器采购费、云服务费、运维成本等）、安全成本（加密技术投入、等保认证费用、合规审计费用等）。（2）间接成本：包括数据管理部门的管理费用分摊、相关税费、研发投入分摊等。4.1.2贬值核算数据资产贬值包含三类：（1）功能性贬值：因数据技术架构落后、算法迭代、结构不兼容等导致的价值减损，按同类技术替代率测算贬值率。（2）经济性贬值：因市场需求变化、同类数据供给过剩、监管政策调整导致的价值减损，按市场供需变化比例测算贬值率。（3）时效性贬值：数据特有的贬值类型，因数据过了有效使用期限导致的价值减损，按数据更新周期、有效使用期限测算贬值率：实时类数据（出行、交易、位置数据等）年贬值率为70%-100%，高频更新数据（用户行为数据、运营数据等）年贬值率为30%-60%，低频更新数据（工业工艺数据、政务基础数据等）年贬值率为5%-25%。4.1.3计算公式评估值=（直接成本+间接成本）×（1-综合贬值率）×质量调整系数其中质量调整系数根据数据质量检测结果确定：数据质量评分（满分100分，其中准确性占40分、完整性占30分、一致性占20分、时效性占10分）80分及以上的，调整系数为1.0-1.2；60-79分的，调整系数为0.7-0.9；60分以下的，调整系数低于0.6或不予评估。4.1.4适用场景适用于无活跃交易市场、无稳定收益记录的数据资产，包括企业内部自用的生产运营数据、新开发完成尚未投入应用的数据、公共基础数据等。4.2收益法收益法是指通过测算数据资产未来预期收益的现值确定评估值的方法。4.2.1参数确定（1）预期收益口径：分为直接收益（数据交易收入、授权费收入、接口调用收入等）和间接收益（数据赋能业务带来的营收增量、成本节约额、风险损失减少额等），需扣除其他生产要素（资本、技术、人力）贡献的收益。（2）收益分成率：指数据资产在总收益中的贡献占比，按行业差异确定：互联网行业分成率为20%-40%，制造业工业数据分成率为10%-25%，金融风控数据分成率为25%-45%，公共服务领域数据分成率为15%-30%。（3）收益期限：根据数据的有效使用期限、更新周期、监管政策有效期确定，一般为1-5年，最长不超过10年。（4）折现率：在无风险收益率基础上叠加数据资产的风险溢价，风险溢价包含合规风险、安全风险、市场风险等，一般较普通无形资产折现率高2-5个百分点，取值范围为8%-20%。4.2.2计算公式评估值=Σ（第t年数据资产预期净收益/（1+折现率）^t），其中t为收益期限内的第t年，n为收益期限总年数。4.2.3适用场景适用于有稳定收益记录、或未来收益可量化预测的数据资产，包括用于交易、授权运营、业务赋能的商业数据，公共数据授权运营场景等。4.3市场法市场法是指通过选取同类数据资产的可比交易案例，对比调整差异后确定评估值的方法。4.3.1可比案例选取要求需选取3个及以上符合以下条件的可比案例：（1）与评估对象属于同一行业、同一数据类型；（2）交易时间距离评估基准日不超过6个月；（3）交易场景与评估目的匹配（均为出售、授权等）；（4）交易为公开公平的自愿交易，不存在关联交易、胁迫交易等情形。4.3.2调整因素需对可比案例与评估对象的差异进行调整，调整系数包含：（1）质量调整系数：根据数据质量评分差异调整，调整范围为0.6-1.5；（2）授权范围调整系数：独家授权的调整系数为1.5-2.0，非独家授权的调整系数为0.6-0.9；（3）规模调整系数：数据规模每超出可比案例平均规模1倍，单位价格调整系数下调5%-10%；（4）时间调整系数：根据评估基准日与交易日期的全国数据交易价格指数、CPI指数调整。4.3.3计算公式评估值=可比案例加权平均单位交易价格×评估对象数据规模×各调整系数乘积4.3.4适用场景适用于有活跃交易市场、可比案例充足的数据资产，包括通用类工商数据、用户画像数据、政务开放数据等。4.4公共价值评估法公共价值评估法是针对公共数据资产的专项评估方法，通过量化公共数据的经济效益、社会效益、治理效益确定评估值。4.4.1价值构成（1）经济效益：公共数据开放授权带来的产业增量、税收增长、企业成本节约额等；（2）社会效益：政务服务效率提升带来的群众时间成本节约、公共安全事件减少带来的损失降低、民生服务满意度提升等，按当地人均单位时间价值、公共安全事故平均损失等标准量化；（3）治理效益：公共数据赋能城市治理带来的行政成本节约、治理效率提升等。4.4.2评估流程采用层次分析法设置权重，一般经济效益权重为40%，社会效益权重为35%，治理效益权重为25%，分别对三类价值量化打分后加权求和得到总评估值。4.4.3适用场景适用于公共数据资产登记、公共数据授权运营效果评估、公共部门数据资产核算等场景。5评估实施流程5.1评估委托委托方与具备资产评估资质、数据资产评估服务能力的评估机构签订评估委托合同，明确评估目的、评估对象、评估基准日、资料交付要求、保密义务、费用标准等核心条款。委托方需提交的资料包括：数据资产清单、数据合规与权属核验报告、数据质量检测报告、历史收益数据、成本核算凭证、应用场景说明等。5.2现场核查评估机构组建包含注册资产评估师、数据技术专家、合规专家的项目组，开展现场核查工作：核验数据存储系统的真实性、访问日志、更新记录，访谈数据管理、业务运营负责人，核实数据应用场景、收益贡献情况，检查数据安全管控措施落实情况，形成完整的现场核查工作底稿。5.3资料核验项目组对委托方提交的资料真实性、完整性、合法性进行核验，存在资料缺失、存疑的，需要求委托方补充说明或出具第三方证明材料，必要时可委托专业机构开展专项核验（如合规核验、数据质量核验）。5.4评定估算项目组根据评估目的、数据类型、资料完备性选择评估方法，测算相关参数，开展评定估算，采用两种以上方法评估的，需对不同方法的结果进行对比分析，按权重（一般成本法权重30%-40%，收益法/市场法权重60%-70%）加权确定最终评估值。5.5报告出具与审核评估报告需包含以下核心内容：评估对象基本情况、评估目的、评估基准日、价值类型、评估方法、参数选择依据、评估结果、有效期、特别事项说明（含假设前提、权属瑕疵提示、合规风险提示等），并附相关证明材料。评估报告实行三级审核制度：项目负责人初审、部门负责人二审、首席评估师终审，终审通过后方可正式出具。6质量管控与风险防范6.1数据质量管控所有数据资产在评估前需开展专项质量检测，检测指标包括准确性（数据与实际情况吻合度不