數據資產入表火熱，一季度A股同比新增超40家央國企完成入表工作 相關短期培訓班收費近萬元

每經記者｜可楊    每經編輯｜楊夏    

在政策推動與監管引導下，央國企數據資產入表進程正在顯著提速，數據正從“資源”向“資產”加速躍遷。

7月8日，華陽集團完成全國煤炭企業首單數據資產合規登記；南昌農發集團完成農業領域首例國企數據資產入表，并實現授信融資。

據《每日經濟新聞》記者不完全統計，截至2025年一季度，已有13家A股央企、34家地方國企完成數據資產入表，合計規模達38.18億元，已超過2024年A股的入表總量。

入表提速背后，也催熱了數據資產培訓市場。由高?；驍祿脚_主導的培訓班逐漸增多，從實操班到“數據評價師”考證課程，涵蓋企業一線到高管群體，價格從千元到近萬元不等。培訓熱潮的背后，是企業應對價值評估難、權屬不清晰、會計處理復雜等一系列現實挑戰的焦慮。

央國企數據資產“入表”提速

政策激勵下，近幾個月，央國企數據資產入表工作提速明顯。

7月8日，據《中國煤炭報》報道，華陽集團在山西數據交易中心完成“清欠管理決策分析數據集”合規登記，并取得《數據資產登記證書》，這是全國煤炭企業首單數據資產合規登記。同日，南昌市市屬國有企業南昌農發集團完成全國首例國有企業農業數據資產入表，云上南昌公司的城市人口動態大數據通過銀行授信評估獲1000萬元融資。

從趨勢來看，數據要素正從“資源”加快轉化為“資產”，釋放其在企業中的潛在價值。

2024年12月，國家數據局等部門印發實施《關于促進企業數據資源開發利用的意見》，其中提出，要實施“國有企業數據效能提升行動”，加快構建國資央企大數據體系，賦能產業轉型升級。

為落實《意見》要求，2025年4月，國家數據局黨組成員、副局長陳榮輝曾在新聞發布會上表示，國家數據局正會同國務院國資委制定國有企業數據效能提升行動的實施方案，推動國有企業數據管理機制創新，強化數據賦能現代公司治理和數字化轉型。引導中央企業數字科技公司加強行業數據資源整合，擴大行業高質量數據產品和服務供給。

資本市場層面提速尤為明顯。

據《每日經濟新聞》記者不完全梳理，在A股上市的中央國有企業中，已有13家在2025年一季報中落地了數據資產入表工作；地方國有企業中，已有34家完成數據資產入表工作，數據資產規模達到38.18億元。

對比之下，2024年一季度，在財報中完成數據資產入表的中央國有企業為3家，地方國有資產企業3家。

另據此前《每日經濟新聞》梳理，在2024年年報中，A股已有超過90家企業落地了數據資產入表工作，數據資產規模為24.95億元。

培訓市場升溫背后的現實焦慮

伴隨著數據資產入表提速，市場上也掀起了一波關于數據資產的培訓熱潮。目前，市面上的數據資產相關研修班大部分是由高?；蛴蓴祿灰灼?span id="syrcyvyl" class="blackWords 臺聯">臺聯合企業發起。

記者以學員身份咨詢某培訓機構時獲悉，該機構開設了實操類和考證類兩類課程，前者注重實務操作，主要面向一線業務人員，學費為1000元/人，招生較為靈活。考證類課程則以“數據評價師”證書為目標，需至少50人開班，學費6800元，受眾包括資產評估公司、會計師事務所、企業財務與管理人員，但目前因招生困難，開班計劃推遲。

上述機構提供的招生宣傳冊中介紹，“數據評價師（數據資產評估師）證書是工業和信息化部人才交流中心頒發的崗位能力認證證書，是目前國內最權威的數據人才認證證書之一”。

另一家由知名高校開設的短期數據資產培訓班則主打政企高管群體。記者以意向學員名義，從其報名負責人處了解到，該項目自去年開班以來熱度頗高，曾有課程招生超過百人?！叭ツ甑难雵髨竺囊餐Χ?，就是這個政策使然，剛開的時候非?；鸨薄?/p>

與此同時，上述工作人員表示，今年該課程進一步擴充師資與課時，課程時長從去年的兩天增加到四天，費用也從6000元上漲至9800元/人。

從當前情況來看，盡管政策層面推動數據要素市場化配置的步伐日趨加快，數據資產入表作為落實數據資產化、資本化的重要一環，仍需在價值評估、權屬合規與會計制度等方面持續突破，培訓市場的火熱某種程度上也反映出企業與機構對這一議題的高度關注與應對焦慮。

在“數據資產入表”逐步提速的當下，實踐層面的種種挑戰也逐漸浮出水面。盡管各類探索不斷涌現，但企業在將數據資產納入財務報表過程中，依然面臨著預期經濟利益論證難、合規與確權前提缺失、成本歸集與會計處理復雜等現實難題。

普華永道中國金融業管理咨詢主管合伙人王建平在接受《每日經濟新聞》記者書面采訪時指出，企業在推動數據資產入表過程中，面臨的最大挑戰在于預期經濟利益的論證困難，尤其是在對內部使用數據資源的經濟利益貨幣化量化與可靠性論證。

以金融機構為例，若通過數據建模降低了不良貸款率或提升了客戶轉化率，其價值就需要從“業務操作”中剝離出來、歸因于“數據資源”，這一過程涉及復雜假設與主觀判斷。而會計準則要求“經濟利益很可能流入”，但如何通過定量（如貨幣化測算）滿足這一條件，實務中存在分歧。

除價值量化難之外，數據權屬的不明確也成為入表的關鍵障礙。王建平指出，現行政策（如“數據二十條”提出的三權分置）缺乏細則，導致企業難以證明合法擁有或控制數據資源。同時，數據授權期限不明確、個人數據隱私風險等問題進一步增加了合規成本。

此外，數據資產的開發涉及跨部門協作，成本邊界模糊、顆粒度粗，難以可靠計量。王建平舉例稱，一項數據產品的研發可能涵蓋人力、設備、治理等多項投入，成本分攤困難。而在會計處理上，收入與成本匹配難，攤銷年限不確定，稅會差異應對復雜等問題普遍存在。如數據產品的時效性強，企業難以預測其使用壽命，導致攤銷方法選擇爭議。

封面圖片來源：AI生成