“数据资产入表的核心在于构建治理规范化、业务场景化、财务协同化的系统能力，其价值应当源于与业务的深度融合，而非单纯追求账面数字。”近日，同济大学经济与管理学院副院长王洪伟教授在接受财联社记者专访时表示。

自财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式落地以来，数据资源入表工作已在各行业逐步铺开。信息技术、先进制造、智慧交通等领域的上市公司和民营企业成为实践主力，城投公司也积极参与其中。王洪伟表示，“随着数据资产的普及化、标准化和流动化，将为我国数字经济注入强大动能。”

与此同时，业界亦有声音认为数据资产入表存在“为入表而入表”的形式化操作。那么，如何避免该问题？真正有价值的数据资产入表应满足哪些条件？对此，王洪伟表示，若仅将“入表金额”“首单突破”作为考核指标，可能导致企业忽视数据资产的真实效用，甚至引发财务风险。他建议，企业需以战略目标为牵引，通过成本法、收益法等多元估值手段，推动数据资源向数据资本跃升，最终实现"业务闭环+经济价值"的实质性入表。

王洪伟认为，实现真正有价值的数据资产入表，关键在于构建以数据治理规范化、业务场景实用化、财务制度协同化为核心的系统性能力体系。数据资产的本质不仅在于其可被量化和披露，更在于其能够对企业经营产生实质性价值贡献。因此，企业要实现数据资产的合规、有效入表，首先必须打牢数据治理基础。

其次，数据资产的价值必须来源于业务场景的深度融合。企业应围绕核心业务流程，挖掘数据在降本增效、产品优化、客户洞察等方面的实际作用。例如，一家大型零售企业通过对用户行为数据的分析，构建精准推荐系统，显著提升了用户转化率和复购率，这类数据产品具备明确的经济利益预期，才能满足《企业会计准则》和《暂行规定》提出的资产确认条件。

真正有价值的数据资产入表，应以企业战略目标为牵引，以数据的实质性生产力为核心，推动数据资源向数据资产、再向数据资本的跃升。在此过程中，企业需要坚持“价值导向而非指标导向”，通过数据治理与业务融合双轮驱动，实现数据资产的真实、可持续入表。

当“数据资产入表金额”“首单突破”等成为考核指标，王洪伟认为，确实能够在一定程度上提升企业对数据资产的重视程度，激发数字化管理动力。然而，若考核机制过于强调短期成果或表面数字，反而可能引发一系列管理异化风险，甚至对企业的长远发展造成负面影响。

要避免因指标考核导致的数据资产管理行为异化，关键在于从以下三方面着手： 一是优化考核指标设计逻辑。将“是否入表”转变为“是否形成稳定的数据产品化能力”“是否实现数据资产带来的营收增长”等更具业务实质性的考核维度，鼓励企业将数据资产从“账面价值”转化为“市场价值”。二是引入第三方验证机制。三是强化信息披露与后评估机制。

从可行性出发，成本法在当前阶段仍是最具落地性的基础方法。其优势在于实施路径相对清晰、数据来源相对可靠，尤其适用于企业通过外购或内部研发形成的数据资产。然而，成本法的局限也非常明显。它无法反映数据资产的真实市场价值与未来收益潜力，尤其是对那些通过长期沉淀积累形成的数据资源。

收益法通常适用于企业内部使用数据资产进行产品优化、客户洞察、风险控制等闭环业务场景。在估值时，可以通过“超额收益法”“分成法”“增量收益法”等手段，量化数据对企业营收或利润的边际贡献。但收益法的实施门槛较高，对数据闭环、收益归因、风险折现等能力要求极高，目前仅少数数字化成熟企业具备完整实施条件。

至于市场法，其理论上最能反映资产的公允价值，但在当前阶段的适用性较弱。原因在于数据资产交易尚处于初级阶段，缺乏可比性强、交易频次高、定价机制透明的成熟市场环境。

从更宏观的层面来看，数据资产入表的深入推进，将推动我国建立起真正意义上的数据要素市场。数据资产的资本化也将带来监管与治理的新挑战。总之，数据资产入表不仅是一次财务语言的革新，更是一场深层次的经济结构重构。

（文章来源：财联社）