Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
今年以來，市場圍繞數據資產化的探索明顯提速。比如，普華永道發布企業數據資源會計處理一體化平臺，幫助企業加強數據資源管理，實現數據資源便捷“入表”；山西民營大數據企業山西遠大縱橫科技有限公司宣布推行首席數據官制度，著力打破數據資源開發利用的碎片化模式。讓數據成為資產，已成為更多經營主體面向未來發展的自覺追求。
這條機遇和挑戰并存之路，如何走穩走好？
制度基礎逐步夯實
2022年12月出臺的《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》提出，建立“保障權益、合規使用的數據產權制度”“合規高效、場內外結合的數據要素流通和交易制度”，以及“體現效率、促進公平的數據要素收益分配制度”。這些部署，進一步夯實了數據資產化的制度基礎。
此外，財政部制定印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，自2024年1月1日起施行。“《暫行規定》在充分論證的基礎上，明確企業數據資源適用于現行企業會計準則，不改變現行準則的會計確認計量要求。通過針對數據資源制定專門統一規定，解決實務中對數據資源能否作為會計上的資產確認、作為哪類資產‘入表’的疑慮，并明確計量基礎。”財政部會計司有關負責人表示。
為規范數據資產評估執業行為，保護資產評估當事人合法權益和公共利益，中國資產評估協會出臺了《數據資產評估指導意見》，自2023年10月1日起施行。在該文件中，數據資產有了更清晰的定義：特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。
“數據資源不同于實物性資源和傳統的無形資產，因其非實體性、依托性、可共享性、可加工性等特征，特別是價值易變性，對數據資源入賬價值的可靠性和企業價值判斷存在重大影響。”北京國家會計學院教授、數字化審計與風險管理研究中心主任崔志娟表示，規范數據資產價值評估行為，引導探索適合數據資產的評估方法，對促進數據的分級分類和數據高標準建設、促進數據資產的流通和市場交易、優化企業市場價值估值等具有重要意義。
一方面，數字基礎設施的不斷完善，以及數字經濟的快速發展，進一步打開了數據資產化的空間。2022年底，我國已建成全球最大的光纖網絡，光纖總里程近6000萬公里，數據中心總機架近600萬標準機架，全國5G基站超過230萬個，均位居世界前列。近年來，數字經濟核心產業規模加快增長，全國軟件業務收入從2012年的2.5萬億元增長到2022年的10.8萬億元。
另一方面，數據流通交易的需求也更加旺盛。據不完全統計，截至2023年6月底，全國各地由政府發起、主導或批復的數據交易所達到44家，頭部數據交易所交易規模已達億元級別，且呈現爆發式增長趨勢。比如，上海數據交易所單月交易額已超1億元，預計2023年全年交易額突破10億元。2022年，北京市數據要素市場規模約為350億元，約占全國的39%。
專家認為，短期看，數據基礎制度將催生3000億元至5000億元規模的數據交易市場；中長期看，數據資產相關市場潛在規模將在60萬億元以上，數據要素定價是開啟新的10萬億元級市場的“金鑰匙”。
價值評估面臨難點
數據資源的特性，決定了資產化之路并不平坦。
“數據資產價值分析具有多方面難點。”北京資產評估協會專業技術委員會副主任劉伍堂舉例說，比如數據資產的價值會隨著不斷地加工、使用次數與人數的變化、用戶存在差異等而改變，數據資產權屬分析比較復雜，會發生數據質量相同但可能產生不同價值等情況。同時，數據資產作為一種無形資產，應當由特定主體擁有或控制，但由于數據資產本身的特點，容易被竊取，有時難以控制使用，缺乏法律保護。
崔志娟認為：“數據資產評估的難點主要在于對影響數據資產價值因素的識別和判斷，以及對資產評估方法的合理選擇。”《數據資產評估指導意見》給出了影響數據資產價值的成本因素、場景因素、市場因素和質量因素，也給出了數據資產評估的收益法、成本法和市場法3種基本方法及其衍生方法。但數據資產影響因素中存在較多需要職業判斷的可變性元素，如影響數據資產價值的機會成本、市場前景以及數據的準確性和時效性等，都需要有較高的預測預判能力。此外，數據資產價值評估的關鍵是數據質量評估，需要較高的專業能力。
在實際操作中，數據資源入表也并非易事。“根據有關規定，數據資源入表一般歸入無形資產或存貨。與外購數據資源相比，企業更關心內生數據資源如何轉化為資產。”致同會計師事務所（特殊普通合伙）合伙人曹陽告訴記者，這些內生的數據資源很多與企業的日常經營活動密切聯系，區分形成數據資源的支出哪些是研究、開發活動，哪些是生產經營活動，是一項具有難度的工作。傳統企業普遍缺乏明確的數據資源經濟利益的實現方式。這些計量和盈利模式方面的困難都給在會計上將內生的數據資源確認為資產帶來挑戰。
數據要素登記是數據資產化的重要一環，今年以來相關探索持續推進。如北京國際大數據交易所發布了首批數據資產登記證書，涵蓋能源、交通、氣象等領域。溫州市大數據運營有限公司的數據產品“信貸數據寶”完成了數據資產確認登記，這也是溫州數據資產確認登記第一單。雖然相關探索在不斷推進中，但多位受訪專家表示，目前數據要素登記仍停留在小范圍實踐階段，存在平臺建設標準不統一、制度體系不健全、參與主體積極性不高等多個問題。
數據交易模式也有待完善。專家認為，目前數據交易機構總體仍處于摸索階段，多為撮合類業務的服務商，在數據確權、數據定價、數據交易等數據要素市場化、流通機制設計等方面缺乏經驗，無法解決數據交易過程中的數據來源不穩定、數據截留泄露、數據用途不可控、數據價值難以準確評估等問題。
創新探索正在提速
專家認為，需進一步加強宏觀研究和規則設計，明確數據資產管理思路、原則和方法，多措并舉推動數據資產管理走向良性發展軌道。劉伍堂建議，數據資產要得到真正的普及利用，擴大交易市場，拓寬應用前景，還需要相關部門進一步加強統籌協作，進一步形成完善的資產確權、評估、會計、審計、稅務體系。同時，要進一步加快數據資產法治建設。
評估方法也要更加精準。“在增強數據資產價值合理性判斷能力方面，建議評估機構根據數據資產價值影響因素分解為價值要素，建立數據資產價值數據庫，借助科學技術提高價值判斷。選擇合適的數據資產評估方法需要分析數據資產特點，探索收益法、成本法和市場法之外與數據資產特點相適應的評估方法。”崔志娟認為。
對于數據資源入表，曹陽建議，企業要進一步圍繞數據資源開發利用，有意識地建立完善內控制度，通過優化流程和制度設計，更好地將研究開發數據資源的成本與項目成本、運營成本等區分開來。同時，要進一步拓展數據資源應用領域和盈利模式，探索更適合自身特點的數據資源變現方式。
針對難題，創新探索正在提速。貴州今年已出臺數據要素市場化配置改革實施方案，提出要創新數據產權制度，探索數據產權登記新方式，強化數據要素優質供給，規范數據流通交易等，到2025年底，數據資源化、資產化改革取得重大突破，數據要素市場體系基本建成。
廣東將政府部門、人工智能（大模型）行業龍頭企業聯合起來，分階段分批匯聚涵蓋文本、圖像、視頻、音頻等多模態數據，通過數據歸集、清洗、分級分類、標注等治理過程，構建高質量中文語料庫，積極推動人工智能數據產品交易。截至目前，人工智能相關數據產品累計交易額近5000萬元。
各地數據交易中心也更注重結合市場需求拓展交易領域，朝著更加專業化和細分化的方向發展。比如，今年2月，北京國際大數據交易所上線工業數據交易專區，為工業企業提供數據資產登記、數據產品開發、數據資產交易等服務。6月，西部數據交易中心上線汽車數據交易專區，依托“平臺+資源+服務”能力體系，打造特色交易模式以及特色運營模式，努力打破汽車數據“孤島”，提高汽車數據流通效率。
此外，今年8月份，浙江大數據交易中心上線發布了產業數據流通交易專區，數據產品涵蓋工業大數據、產業金融大數據、產業鏈大數據等領域，可服務工業制造、城市治理、金融科技等應用場景。“隨著實務不斷發展，會催生出更多推動數據資源資產化的創新實踐。”曹陽表示。
著眼應用，理論研究也在深化。北京資產評估協會近日專門圍繞資產評估行業數據資產理論與實踐舉辦專題論壇，邀請業內專家多角度、多層面就當前數據市場體系、數據要素確權登記、數據資產質量評價、數據資產評估、數字資產入表等熱點問題進行了深度討論。與會專家表示，在數據資產化過程中價值評估是核心，評估機構應充分發揮場景分析、財務分析等方面的優勢，重塑行業邏輯，外擴競爭力，開展大咨詢，積極主導或參與數據資產化的方案設計和實施。（記者 董碧娟）
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