11月26日，由上海国家会计学院主办，远光软件、元年科技协办的上海国家会计学院第十一届管理会计年度论坛落下帷幕。论坛以“数据资产：入表与应对”为主题，解读财政部最新相关政策，聚焦数据资源的会计问题，探讨企业的应对措施。

党的十八大以来，我国深入推进数字经济的发展战略，加快推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济的蓬勃发展。2020年中共中央国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》发布，首次将数据与土地、劳动力、资本等并列作为生产要素。预计到2025年时数字经济将迈向全面扩展期，数字化创新引领的发展能力大幅度提升，智能化水平明显增强，数字技术与实体经济的深度融合会取得显著的成效。

上海国家会计学院院长、党委副书记兼亚太财经与发展学院院长卢文彬表示，在数字经济蓬勃发展的今天，要真正实现数字作为生产要素的作用，数据资产化是先决条件之一。只有构建数据资产的价值体系，才能更好地释放数据价值，提升获客、改善体验、科学决策、缩减成本和降低风险，助力经济的转型、升级和高质量发展。数据资产入表是数据资产化的重要一环，也是当前数据富集性企业关注的焦点，通过入表的形式对企业的数据资产进行确认，可以将信息化建设的投资费用，由损益类变成资产类，改善企业的盈利表现，更加准确地反映公司的真实盈利情况。同时也可以体现企业的资产价值，改善资产负债率，满足资本市场上融资的需求。

卢文彬表示，上海国家会计学院自2013年举办首届管理会计论坛以来，已经针对不同专题举办了十届的管理会计论坛，产生了广泛的社会影响。本次论坛聚焦数字资产入表与应对的问题，开展富有建设性的讨论，凝聚各界共识，共同推动数据要素资产、数据要素市场的繁荣。

在主旨发言环节，普华永道技术合伙人符文娟对《企业数据资源相关会计处理暂行规定》进行了解读。她表示，数据是数字经济时代的重要战略性资源，也是企业经营管理的关键生产要素。国家“数据二十条”明确提出探索数据资产入表，财政部也于2023年8月正式颁布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，待2024年1月1日正式实施后，“数据资源是否入表”将不再是部分企业内部管理视角的选择题，而是所有企业财务合规视角的必答题。

全国政协委员、中联资产评估集团有限公司董事长、中国资产评估协会副会长范树奎基于资产评估视角介绍了数据资产入表。他表示，数据资产入表是显化数据资源价值的重要手段，数据资产价值评估能够助推数字经济高质量发展。企业要论证数据资产入表战略发展方向，合理规划数据资产入表。不同类型企业、所处发展阶段不同，合理判断数据资产入表后产生的影响不同。

在成果发布环节，上海国家会计学院党委委员、副院长白晓红带来了《数字经济与数字资产交易》新书发布讲解分享。她介绍，《数字经济与数字资产交易》一书是由我国立法专家和经济学家朱少平主持编写，全书以“纵览全球、透视中国”的设计思路，试图探究数字经济和数字资产交易的基本原理和发展逻辑。

据悉，该书共10章，第一板块涵盖“数字经济的概念和特征”“数字化基础设施”，一个重要的判断是智能化数字化网络化技术是数字经济发展的引领和支撑；第二个板块包括“数字产业化和产业数字化”以及“数字化转型”，数字产业化和产业数字化融合发展，使得整个产业经济发生翻天覆地的变化；第三板块涉及“数据交易”和“网上交易”，数字经济的本质特征最终体现为市场化交易，涉及数据的加工、确权、入表、披露，以及各类交易的数字结算；第四板块为虚拟币与国家政策、数字治理、数据安全，包括国家对虚拟币的政策和管控，这些都是数字经济运行的配套体系。

过去十年中，中央提到经济的双循环、数字经济、全国统一大市场、防范化解重大风险等重大课题。从宏观经济运行中存在的重要现象，比如消费需求不足、产能过程和产能不足“两难困境”，引发我们思考能否开辟一个新的市场进行交易。对此，朱少平提出“新交易”模型：第一，新交易更多要在成本之下的“增量交易”上做文章，现有的商品生产过程是完成生产之后才进入到消费，“成本+利润”定价模式这一传统的商业模式在物联网下、在产业链生态下、在个性消费需求下、在数字化交易下已经被彻底打破。第二，新交易使得上下游企业产生新的闭环，催生新的生产模式、定价模式和交易模式；第三，新交易本质是一种数字化交易，未来的消费场景有数字交易的平台支撑；第四，新交易的另种性质数据资产化和资产证券化，而资本市场新的生产要素调整，最终会落点到企业资产结构的优化，即数据资产的要素化、资产化和资本化，完成数据的资本化的价值再生产过程。第五，新交易破局必然依靠新的商业文化创设。这是本书的特别贡献。

本书《数字经济与数字资产交易》与《数字经济与资产证券化》是姊妹篇，将于12月出版。作为本书的作者之一，白晓红认为，如何优化企业的资产负债结构，以成倍的效率降低成本，以乘数级的效率提高经济资源的产出效果，是我们当下需要研究的问题。

上海国家会计学院博士季周交流了企业数据资产化调研报告——基于上海数据交易所的挂牌企业。她表示，调研发现企业数据应用模式一般有业务数据化和数据业务化两种模式。企业数据从资源变成资产，需要完成资源化、产品化和资产化的三步走。数据资源化阶段是原始数据经过加工整理归集和存储，形成具有使用价值的数据资源的过程。数据产品化阶段数据资源和生产经营相结合，根据特定的业务需求和场景，对数据按照一定的逻辑或算法加工处理，形成具有交换价值的数据产品或服务的过程。数据资产化阶段是数据产品通过市场流通交易给使用者或所有者带来经济利益或实现市场价值的过程。

专题演讲环节，北京数无尽藏科技公司联合创始人、“数据要素流通标准化白皮书”专家组成员、全国信标委大数据工作组专家高勇就“数据资源到数据资产”这一主题发表演讲。他表示，从数据的角度来看，数字经济是产业数字化（数据的产生）、数字产业化（数据的应用）以及数据资产化（数据的价值）三者相辅相成形成的正循环。

“资产的核心特征是能够为资产的所有人创造价值。而数据资源入表，意味着数据资源必须首先完成数据资源资产化。”通过案例分析，元年科技董事、执行总裁郝宇晓郝宇晓指出，要实现数据资源入表，必须以管理会计思想为指导，以应用场景为依托，建立数据、模型、应用的三层架构的思维方式，通过数据治理，达到数据规范、质量可靠、及时全面、维度丰富、融会贯通、赋能决策的目标。此外，郝宇晓还强调，数据治理的实现，必须依托数据中台这一技术工具，才能保证管理会计的思想、数据治理的方法在企业内部实现。

远光软件大数据事业部总经理张允君作《集团企业数据资产管理实践》主题演讲时表示，集团企业作为数据要素的创新主体，同时也是数据要素市场的主要需求方。应该从全局角度出发，结合业务发展目标，加快构建数据管理体系；在数据要素市场中，发挥引领示范作用，推动数据要素市场的健康发展。张允君认为，集团企业数据资产管理应从“看得见、管得住、治得好、找得到”四个方面着手。