数据要素市场化与数据资产入表研究报告

数据要素市场化与数据资产入表研究报告

数据要素市场化与数据资产入表

——数据从“资源”变“资产”，进入规范落地阶段，CDO 打通确权、计价、入表全链条

作者单位：泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码首席数据官（CDO）平台

摘要

数据要素市场化配置改革，是中国数字经济迈向纵深的一条主线。自 2022 年《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）确立“三权分置”产权框架以来，数据从一种被反复讨论的“新型生产要素”概念，逐步转化为具有明确权利边界、可评估、可入表、可流通的“资产”。2023 年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的出台，使 2024 年成为数据资产入表的“元年”；2026 年国家数据局《数据产权登记工作指引（试行）》的印发，又为确权环节补上了全国统一登记的“最后一块拼图”。确权、计价、入表三条主线在政策、市场、会计、合规四个维度上交汇，共同把数据要素市场化从“顶层设计”推向“规范落地”。

本报告立足公开政策文件、权威市场数据与行业实践，系统梳理数据要素市场化的制度框架、数据资产入表的会计基础与推进现状，重点分析确权、计价、入表三大关键链条的落地逻辑，并据此审视 CDO（首席数据官）职能的时代跃迁，最后给出挑战研判与行动建议。

一、引言：一场从“资源”到“资产”的产权革命

数据要素之所以特殊，在于它同时具备生产要素的一般属性与自身独有的技术属性：非排他性、非竞争性、可复制性、边际成本趋零、价值随使用规模与场景融合而递增。这些属性决定了数据不能照搬土地、劳动力、资本等传统要素的市场化路径，必须在产权界定、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度上作专门设计。

过去十年，中国数据要素市场大致经历了三个阶段。第一阶段是“概念酝酿期”（约 2015—2019 年），各地大数据交易所相继设立，但“有场无市”、以撮合原始数据买卖为主，交易规模长期在亿元级徘徊。第二阶段是“制度奠基期”（2020—2023 年），数据要素首次被明确列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，2022 年底“数据二十条”确立数据产权结构性分置制度，2023 年 10 月国家数据局挂牌成立，同年财政部印发入表暂行规定，制度“四梁八柱”初步成形。第三阶段是“规范落地期”（2024 年至今），以数据资产入表元年为标志，“数据要素×”行动全面铺开，全国统一数据产权登记体系启动建设，市场化从“要不要做”转向“如何规范地做”。

这一进程的本质，是把散落在企业信息系统、公共平台与业务场景中的“沉睡数据资源”，通过确权、计价、入表、流通等一系列制度与技术安排，转化为可计量、可抵押、可交易的“数据资产”。本报告所探讨的核心问题正是：这条转化链条在当下的制度供给是否完整、执行环节存在哪些堵点、以及作为企业侧关键角色的 CDO 应当如何承担起贯通全链条的职责。

二、制度框架：数据要素市场化的“四梁八柱”

2.1 “数据二十条”与三权分置

2022 年 12 月 19 日，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》正式发布，明确提出建立数据产权结构性分置制度，创造性地将数据产权拆分为“数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权”三类权利。这一设计的核心价值在于：它绕开了“数据到底归谁所有”这一法学上长期悬而未决的所有权之争，转而从“谁持有、谁加工、谁经营”的实用主义角度，为多元主体的协同使用提供了制度接口。持有权解决“谁掌握资源”，使用权解决“谁能加工利用”，经营权解决“谁以产品形式对外变现”，三者既相对独立又相互衔接，构成数据要素市场化流通的权利基础。

与之配套，“数据二十条”还明确了流通交易规则、收益分配机制、安全治理框架三大支柱，初步搭建起我国数据基础制度的整体框架，被业界概括为“四梁八柱”。2025 年 12 月，最高人民法院对《民事案件案由规定》作第三次修正，增设数据权属纠纷、数据合同纠纷、侵害数据权益纠纷等数据相关案由，标志着数据产权保护从政策倡导进一步走向司法救济。

2.2 国家数据局与治理体系

2023 年 10 月，国家数据局正式挂牌，成为统筹数据资源管理与数据要素市场建设的专门机构。此后，数据要素领域的政策供给显著提速：围绕公共数据开发利用、企业数据要素管理、数据标注产业发展等关键领域，多份配套文件陆续出台，逐步形成“数据二十条”纲领下的政策矩阵。据国家数据局披露，历经三年努力，数据要素市场化配置改革已形成“531”工作落实体系，有力支撑了数据要素价值释放的闭环。

2.3 “数据要素×”行动：以场景牵引价值释放

2024 年 1 月，国家数据局等十七部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》，按照“有基础、有场景、有需求”原则，先期选取工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等 12 个行业和领域，提出到 2026 年底打造 300 个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。从执行结果看，该目标已提前超额完成：截至 2026 年中，国家数据局累计发布 417 个典型案例、11 个行业领域的 760 个“数据要素×”典型场景指引；2025 年“数据要素×”大赛设置 17 个重点行业赛道，吸引全国 2.9 万余支队伍参赛。这一行动的意义在于，它把数据要素的价值实现锚定在具体场景上，为“入表之后数据如何真正创造收益”提供了需求侧牵引。

2.4 数据产权登记的全国统一化：确权的“最后一块拼图”

确权是数据从“资源”走向“资产”的前提，而产权登记是确权的程序化落地。2026 年 7 月，国家数据局印发《数据产权登记工作指引（试行）》，围绕统一登记对象、统一登记类型、统一登记流程、统一审查标准、统一登记效力、统一登记系统“六统一”，对全国统一数据产权登记体系建设作出系统性安排。此前 4 月，该《指引（征求意见稿）》已向社会公开征求意见，新华社评价其为“我国数据产权登记制度建设迈出重要一步”。

《指引》明确了三项关键设计：其一，登记对象，面向数据资源、数据产品和服务等各类可进入市场流通的数据形态，并对公共数据、涉密数据等特殊情形作分类界定；其二，登记类型，设置初次登记、转让登记、变更登记、续期登记、注销登记五类，覆盖数据产权从产生到终止的全生命周期；其三，负面清单，列明危害国家安全、公共利益或他人合法权益、数据来源违法、申请人隐瞒真实情况等五类不予登记情形。2026 年，“十五五”规划《纲要》进一步明确提出“完善数据产权结构性分置制度，构建全国统一的数据产权登记体系”，确权的制度化进程由此进入快车道。

从产业视角看，全国统一登记体系的落地具有多重现实价值：对企业而言，登记凭证为数据资产提供了可验证的“权属身份证”，使其在融资质押、交易撮合、资产入表中拥有了可主张权益的依据，新华社将这一安排形象地概括为“数据有了身份证”；对市场而言，统一登记降低了信息不对称与重复确权成本，为数据跨区域、跨机构流通扫除了权属层面的障碍；对监管而言，“申请—受理—审查—公示—异议处理—信息存证—凭证核发”的全流程设计，为数据来源与权属建立了可追溯的公共记录，也为后续的司法裁判、合规审计与责任认定提供了事实基础。可以说，产权登记与会计入表、资产评估一道，共同构成数据资产化的三大制度支柱——登记解决“是谁的”，评估解决“值多少”，入表解决“进哪张报表”。

三、数据资产入表：会计制度的确立与演进

3.1 《暂行规定》的历史意义

2023 年 8 月 21 日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号），自 2024 年 1 月 1 日起施行。这是我国首个专门针对数据资源会计处理的部门规章，其历史意义在于：数据首次可以在企业资产负债表上以资产科目形式呈现，为数据价值的货币化计量提供了统一的会计语言。2024 年由此被业界称为“数据资产入表元年”。

3.2 入表的科目与会计处理逻辑

《暂行规定》并非新设独立科目，而是引导企业依据经济实质，在现有企业会计准则框架下对数据资源进行归类处理。具体而言，数据资源进入资产负债表主要有三种路径：

第一，符合《企业会计准则第 6 号——无形资产》定义和确认条件的数据资源，确认为“无形资产”。这是绝大多数情形下的处理方式，主要覆盖企业自用、服务于自身生产经营的数据资产。

第二，企业日常活动中持有、最终目的用于对外出售的数据资源，符合《企业会计准则第 1 号——存货》定义和确认条件的，确认为“存货”。这一路径主要适用于以数据产品交易为主业的数商和数据服务企业。

第三，尚处于研究开发阶段、符合资本化条件的数据资源，计入“开发支出”项目。

从 2025 年报执行情况看，“无形资产”仍是绝对主流披露科目，128 家披露企业中 128 家将数据资源计入该科目（口径见下文），金额占比约八成，说明当前入表主体仍以“数据赋能自身经营”的形态为主，“以出售数据产品为业”的存货路径尚待放量。

除科目归类外，《暂行规定》的另一重点是强化会计信息披露。规定要求企业在财务报表附注中，对数据资源的确认条件、会计政策、账面价值变动、减值、摊销等信息作充分披露，并对不满足资产确认条件但对企业有重要价值的数据资源，以文字方式说明其规模、使用情况与潜在价值。这一披露机制的意义在于：它把“暂时无法入表的资源”也纳入信息视野，为投资者、监管者评估企业数据价值提供了补充视角，也倒逼企业建立更完整的数据资源台账。对 CDO 而言，这意味着其工作对象不仅是“已入表的数据资产”，还包括“尚未入表但具备潜在价值的资源库”，需要以更长期的视角经营企业整体数据能力。

3.3 从试点到规范：成本计量与“紧箍咒”

需要特别强调的是，入表的会计处理遵循“成本计量”这一稳健原则，而非市场估值。财政部等四部门在《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业 2025 年年报工作的通知》中明确要求：企业应当以成本计量内部形成或外购的数据资源，加强数据资源相关成本管理，夯实数据资源成本核算基础，不得将以评估等方式得出的金额直接作为入账和调账的依据。这一规定为数据资产估值戴上“紧箍咒”，划清了“评估价”与“入账价”的边界——评估结果可用于信息披露、融资参考等场景，但不能直接成为报表入账金额。这既是审慎性会计原则的体现，也是防止“数据资产泡沫”的制度闸门。

四、数据要素市场化实践观察

4.1 流通交易：从“规模扩张”到“价值转化”

国家数据局发布的《全国数据资源调查报告（2025 年）》显示，我国数据要素市场化价值化进程显著提速，正由数据资源规模扩张向数据要素价值释放跃升。一组关键数据可以说明这一趋势：

• 2025 年，全国活跃数据总量为 1.67 泽字节（ZB），同比增长 28.46%；我国数据生产总量占全球比重超过 27%。

• 2025 年，企业数据产品和服务数量同比增长 29.29%，交易额同比增长 39.8%。

• 2025 年，全国数据跨境流通总量为 142.34 艾字节（EB），同比增长 14.88%；数据跨省流通总量为 2949.12 EB，同比增长 19.01%；企业数据流通总量为 1935.36 EB。

• 交易规模从 2015 年的亿元级增长至 2024 年的千亿元级，市场普遍预计 2025 年突破 3000 亿元。

在产业侧，2024 年全国数据企业数量已超过 40 万家，数据产业规模达到 5.86 万亿元；2025 年上半年，主要数据交易机构新上架数据产品 3328 个，同比增长 70%。交易标的也从早期的“原始数据包”升级为“数据元件”“数据能力”乃至“数据场景解决方案”，为高质量数据付费的市场共识正在形成。这些数据共同指向一个判断：数据要素市场已经从“有没有”的供给侧问题，进入“值不值、怎么变现”的价值侧阶段。

4.2 数据资产入表的“成绩单”

数据资产入表自 2024 年落地以来，披露面与规模均快速放大，但整体仍处早期。

2024 年报（入表元年）。 据上海数据交易所与上海交通大学上海高级金融学院联合发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告——2024 年年度报告》，截至 2025 年 4 月 30 日，A 股 5000 多家上市公司中有 100 家披露数据资源入表相关事项，涉及入表金额 21.64 亿元；另有 22 家新三板公司披露相关事项，涉及金额 3.80 亿元。Wind 的另一口径显示，2024 年一季度仅有 17 家上市公司入表、合计 0.79 亿元，到年末增至 92 家、24.95 亿元，全年资金规模涨幅超过 28 倍。

2025 年报（加速扩容）。 高金发布的 2025 年度跟踪报告显示，截至 2026 年 4 月 30 日，A 股共有 136 家上市公司披露数据资源入表相关事项，涉及入表金额 37.86 亿元，较 2024 年入表企业数量增长 36%、金额增长 74.95%。其中“无形资产”为 128 家、金额 31.20 亿元，占比 82.42%，制造业为第一大行业。另一口径（截至 2026 年 5 月 7 日）显示 A 股 134 家上市公司合计入表 38.6 亿元，较 2024 年增长 76.4%；若计入发债人及部分城投平台，近 250 家企业合计入表金额达 47.53 亿元。头部效应初现：6 家企业入表规模过亿元，中国移动以 12.36 亿元居首，三大通信运营商与科大讯飞、传神语联、航天宏图等科技企业占据主导。非上市侧同样活跃，截至 2026 年 3 月 31 日，国内已有 417 家非上市公司披露数据资源入表情况，累计获得融资 20.92 亿元，部分城投平台借数据资产入表撬动新增融资渠道。

综合两年数据可以概括为：入表主体从“少量先行者”扩展到“制造业、通信业为主力的百亿级样本”，金额增速显著高于家数增速，说明单家企业的入表体量也在放大；但入表家数占 A 股 5000 余家上市公司的比例仍不足 3%，数据资产化整体仍处早期、商业化尚待深入。

4.3 公共数据授权运营与地方探索

公共数据是数据要素市场中规模最大、价值最集中的部分。政策层面，公共数据授权运营机制持续深化，国家层面强调落实“八个一体化”要求，探索分类分级、按场景授权的有偿使用与收益分配模式。地方层面，各地围绕数据资产登记、评估与入表开展差异化“先行先试”，广东、浙江、江苏、山东、河南等经济大省数据跨省流通量位居全国前五。公共数据授权运营与数据资产入表的联动，正在催生一批以“数据要素”为核心资产的城投平台与数商企业，但也带来对公共数据定价公允性与收益分配合理性的新考验。

4.4 市场生态：数据商、数据交易所与第三方服务

数据要素市场的成熟，离不开分工化的生态体系。当前市场上已形成三类核心主体：一是数据商，负责数据的汇聚、治理、加工与产品化，是数据“从资源到产品”的转化者；二是数据交易所/交易机构，提供确权登记、合规审查、交易撮合、结算存证等基础设施服务，承担“数据淘宝”式的市场组织功能；三是数据流通服务平台与第三方专业服务机构，包括会计师事务所、资产评估机构、律师事务所、数据治理咨询与技术服务商等，为入表、评估、合规提供专业支撑。

这一生态格局与资本市场的“发行—交易—中介”结构具有内在同构性，反映出数据要素正被越来越完整地纳入“资产—市场”的运行逻辑。2025 年上半年主要数据交易机构新上架数据产品 3328 个、同比增 70%，以及二季度新增供需主体 2600 多家，均说明市场的“供需两侧”正在同步扩容。对 CDO 而言，善用外部生态（评估机构、登记机构、交易平台）与内部能力（治理、财务、法务）的协同，是打通全链条的现实路径。

五、CDO 的全链条职能跃迁：确权—计价—入表

如果说制度与市场构成了数据要素化的“外循环”，那么企业内部是否有人能把确权、计价、入表全链条真正打通，则是决定“资源变资产”能否落地的“内循环”。这一职责，正在历史性地落到 CDO（首席数据官）肩上。

5.1 确权：数据产权登记与权属治理

确权是资产化的起点。对企业而言，确权并非一个单纯的法律动作，而是一套系统性的数据治理工程，包含几个递进层次：

一是数据资源盘点与目录化。CDO 需要牵头完成企业数据资产的全量盘点，摸清“家底”，建立数据资源目录，识别哪些数据可流通、哪些数据受合规约束、哪些数据具有潜在变现价值。这是登记的前提，也是后续计价与入表的计量基础。

二是权属关系的梳理与登记。依据“数据二十条”三权分置框架，结合《数据产权登记工作指引（试行）》的统一登记体系，企业需要明确自身对特定数据享有的持有权、使用权、经营权边界，完成产权登记、获取登记凭证。登记不仅是权利的证明，更是在司法救济、融资质押、交易撮合中主张权益的依据。2025 年最高人民法院新增数据相关案由，进一步提高了确权与登记对企业资产保护的实际价值。

三是数据来源与合规性审查。确权必须建立在数据来源合法的基础上。CDO 需核查数据采集是否合规、是否涉及个人信息与商业秘密、是否触碰不予登记负面清单，确保“带病数据不进资产池”。确权的本质，是给数据资产建立一条可追溯、可验证的权属链。

5.2 计价：数据资产评估的“三方法”体系

确权之后是定价。数据资产价值难以用单一逻辑度量，业界与监管共同确立了收益法、成本法、市场法三种基本评估方法及衍生方法。

• 成本法：以数据资产形成过程中投入的成本为基础，考虑重置成本、成新率等因素。其优点是客观、可验证，与入表的成本计量原则一致；缺点是无法体现数据“越用越值钱”的增值特征，易低估高价值数据。

• 收益法：基于数据资产的预期收益折现估算价值，可采用直接收益、分成收益、超额收益、增量收益四种口径。对于已实现商业化应用场景、具备可靠财务预测的数据资产，收益法最能体现其价值实现过程，是目前公认最适用的方法之一，也是入表后企业进行价值披露与融资参考的主要依据。

• 市场法：参照同类数据资产在公开市场的交易价格进行估值。其理想状态最具说服力，但受制于当前数据交易市场深度不足、可比交易样本稀缺，实际应用仍有限。

《数据资产评估指导意见》的核心价值并非给出某种“万能公式”，而是为数据资产评估划定了价值影响因素、方法选择逻辑与操作规范，指明未来计量评估的专业化方向。对 CDO 而言，计价的关键在于：针对不同数据资产选择适配的评估路径，在“会计入账的成本价”与“价值披露的市场价”之间建立清晰区隔，既不虚增资产，也不低估价值。

值得指出的是，数据资产的计价难点根源在于其价值形态的特殊性：同一份数据在不同场景、不同用户、不同时点下的价值差异巨大，且存在明显的规模效应与边际成本递减。因此，评估工作必须充分考量数据的质量维度（完整性、准确性、时效性、一致性）、应用场景的收益确定性、以及数据产品的可交易性等价值影响因素。现实中，多数企业采用“以成本法入账、以收益法辅助披露”的折中策略，既满足会计准则的审慎要求，又在融资与交易中呈现数据的市场价值。CDO 需要具备辨别不同评估结论适用边界的能力，避免将用于披露的评估估值误用于报表入账，从而触碰监管红线。

5.3 入表：从会计确认到信息披露

入表是确权、计价的最终“变现点”。CDO 在这一环节的职责，是把前端的治理与估值成果，翻译成符合会计准则的会计语言：

• 依据经济实质判断数据资源应计入无形资产、存货还是开发支出；

• 协同财务部门建立数据资源成本归集与核算机制，满足“成本计量”要求；

• 完成数据资产的初始确认、后续计量、摊销与减值测试；

• 在年报等披露环节，按《暂行规定》要求披露数据资源的会计信息。

更重要的是，入表不应是“一锤子买卖”。真正成熟的 CDO 会把入表视为数据资产全生命周期管理的起点，将入表金额与后续的业务收益、交易场景、资产运营挂钩，实现“入表—运营—变现—增值”的闭环，避免“为入表而入表”的形式主义。

5.4 CDO 角色：从技术主管到价值操盘手

CDO 制度在国内外均有实践基础。国际数据管理协会（DAMA）大中华区主席汪广盛将 CDO 核心职能概括为“管好数据、做好转型、建好团队”。在国内，广东省 2021 年率先开展首席数据官制度试点，2022 年出台《广东省企业首席数据官建设指南》，明确 CDO 应具备数据资产管理领导能力、数据规划和执行能力、数据价值行业洞察能力、数据资产运营和增值能力、数据基础平台自研建设能力等；江苏省徐州市《数据条例》将首席数据官制度写入地方立法，明确公共管理机构设立首席数据官，并鼓励企业设立 CDO 发挥数据开发利用、数据资产管理、数据安全治理作用。

进入“规范落地期”，CDO 的职能边界进一步延展。过去，CDO 更多承担数据治理与 IT 运维职责；如今，在“数据二十条”与入表、登记等配套制度框架下，CDO 需要主导数据资源盘点、三权确权、合规审查、资产登记、价值评估与入表核算的全链条工作。这意味着 CDO 已经从一名技术主管，跃迁为统筹战略、财务、合规、技术多维度价值的管理者——不仅要知道“数据怎么管”，更要知道“数据值多少、怎么变现、如何合规地计入报表”。这种角色的质变，正是数据要素市场化从“顶层设计”下沉到“企业落地”的微观映射。

若把 CDO 的全链条职责抽象为能力模型，可归纳为四个递进层次：第一层是“数据治理底座”，涵盖数据盘点、目录管理、质量治理、标准合规（如 DCMM 数据管理能力成熟度评估），这是确权的前提；第二层是“资产化运营”，覆盖权属登记、价值评估、资产目录与运营变现，这是计价的核心；第三层是“财务与披露衔接”，包括成本核算、入表处理、摊销减值与年报披露，这是入表的落点；第四层是“战略与生态协同”，对接交易平台、评估机构与监管要求，为企业数据战略提供支撑。四层能力环环相扣，任何一层的缺失都会导致全链条断裂。这也意味着，企业若要让 CDO 真正发挥“贯通确权、计价、入表”的作用，就必须为其配置跨部门授权与相应的财务、法务、技术资源，而不是将其局限在单一的 IT 或数据部门之内。

六、挑战与风险

数据要素市场化与入表推进迅猛，但同样面临一系列结构性挑战，需理性审视、审慎应对。

其一，确权仍有深层难题。 尽管三权分置与全国统一登记体系已建立框架，但数据权利边界在实践中仍存在模糊地带：多源融合数据的权属如何分配、原始数据与衍生数据权益如何界分、数据交易中的权利瑕疵如何追责，都缺乏充分的判例与细则支撑。登记的“确权”更多是程序性证明，尚未完全等同于司法上的权利定分。三权分置的“结构性”也意味着权利并非简单归某单一主体，而是需要在持有、使用、经营的不同环节动态配置，这既增加了企业操作的复杂度，也对登记与司法裁判提出了更高要求。尤其当数据经多方加工、多轮流通后，权利链条被拉长，权属的清晰度随之稀释，确权的成本与难度同步上升。

其二，定价难与估值泡沫风险并存。 数据资产缺乏统一的定价参照系，收益法依赖主观预测、成本法低估增值、市场法缺乏可比样本。在城投融资与资本运作的激励下，部分地区与企业存在虚增数据资产估值的冲动。监管已通过“成本计量”“不得以评估价直接入账”等要求设置闸门，但如何在“释放价值”与“抑制泡沫”之间取得平衡，仍是长期课题。

其三，会计与业务脱节。 不少企业入表更多出于政策响应或融资诉求，入表的数据资产并未真正投入经营变现，导致“账面资产”与“实际收益”背离。数据资产的后续计量、减值测试缺乏成熟经验，无形资产摊销年限、数据时效性贬值等处理仍存分歧。

其四，合规与安全红线。 数据确权、计价、入表、流通的每一环都触碰个人信息保护、数据安全、跨境数据等强监管领域。CDO 必须在“激活数据价值”与“守住安全底线”之间精细平衡，任何环节的合规疏漏都可能带来资产价值归零乃至法律风险。

其五，人才与能力缺口。 数据资产化横跨会计、评估、法律、数据工程多个专业，市场上同时精通这几方面的复合型人才稀缺。多数企业的数据部门与财务、法务部门尚未形成高效协同，CDO 往往“有职无权”或“有权无队”。在制度快速迭代的当下，专业能力的建设速度能否跟上政策与市场的推进节奏，将直接决定数据资产化的落地质量。这也解释了为何“首席数据官制度从政务领域向产业领域延伸”“鼓励企业设立 CDO”成为多地政策的共同着力点——制度供给之外，人的供给同样关键。

七、趋势展望与行动建议

7.1 趋势研判

基于当前制度供给与市场进展，可以合理推断数据要素市场化将沿以下方向演进：

一是制度闭环加速形成。 随着数据产权登记“六统一”体系落地、数据相关司法案由完善、入表与评估制度持续细化，确权—计价—入表—流通—收益分配的制度链条将逐步闭合，数据要素从“政策驱动”走向“制度常态化运行”。

二是从“入表”走向“运营”。 2024—2025 年的入表成绩单更多是“资产确认”的起点。下一步竞争焦点将从“谁入表”转向“谁的资产真正能产生收益”，数据资产运营、场景化变现、资产证券化探索将成为新的价值高地。

三是评估与计量走向精细化。 成本计量守住底线后，收益法与市场法在价值披露、融资参考中的权重将上升，行业性、场景化的数据资产评估标准与基准数据库将逐步建立。

四是 CDO 制度化、体系化。 随着更多地方将首席数据官制度写入法规、更多企业设立 CDO 岗位，CDO 将从“个别企业的人才设置”成长为“市场化的标准职能”，其能力模型与职业认证体系将加速成型。

五是数据要素与人工智能深度融合。 大模型训练与推理高度依赖高质量数据，数据要素既是 AI 的“燃料”，也是 AI 价值落地的“场景”。可以预见，数据确权、计价、入表的推进，将直接影响 AI 训练数据的合规获取、数据产品的价值评估与 AI 应用的商业化路径；反过来，AI 对数据治理、质量提升、价值挖掘的赋能，也将反向推动数据资产化提速。两者将形成互相强化的正循环，成为下一阶段数据要素市场化的重要变量。

7.2 行动建议

对企业与 CDO 而言，可在以下层面主动布局：

1. 把确权做在前面。 尽快完成数据资源盘点与目录化，梳理权属边界，依托全国统一登记体系完成合规登记，为后续一切价值动作奠定权属基础。

2. 建立成本与价值双轨台账。 一方面按成本口径做好入表核算，满足会计准则与监管要求；另一方面建立面向业务场景的价值评估台账，为融资、交易、运营提供依据。

3. 以场景牵引资产化。 避免“为入表面入表”，优先选择已有明确收益场景的数据资产推进确认，让入表金额与业务现金流、交易合同挂钩，形成可验证的价值闭环。

4. 构建 CDO 牵头的跨部门机制。 数据资产化天然跨越 IT、财务、法务、业务多部门，企业应赋予 CDO 跨部门统筹职责，建立“数据治理—资产登记—评估计价—会计入表—安全合规”一体化机制。

5. 守住合规与审慎底线。 严格遵循成本计量要求，不触碰评估价直接入账的红线；审慎对待个人信息、跨境数据等高敏感数据，确保每一步都在合规框架内进行。

八、结语

数据要素市场化是数字经济时代一次深刻的制度创新与价值重估。从“数据二十条”确立三权分置，到国家数据局组建、入表暂行规定施行，再到全国统一数据产权登记体系启动，中国已经完成了数据从“资源”到“资产”的制度铺垫，正进入规范落地的关键阶段。在这一进程中，确权是前提，计价是桥梁，入表是载体，而 CDO 则是把这条链条在企业内部真正打通的关键角色。

数据要素的价值，最终要在场景中释放、在市场中变现、在报表中沉淀。对于企业而言，早一步完成数据资产的确权、计价与入表能力建设，就早一步在数据要素市场化的浪潮中占据主动。数据要素市场化的下半场，比的不是概念的响亮，而是全链条执行的扎实与规范。

数据来源

本报告所引政策文件与统计数据主要来源于以下公开权威渠道：

1. 《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”），2022 年 12 月。

2. 财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11 号）及会计司答记者问，2023 年 8 月。

3. 财政部等四部门《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业 2025 年年报工作的通知》，2025 年。

4. 中国资产评估协会《数据资产评估指导意见》，2023 年 9 月。

5. 国家数据局等十七部门《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》，2024 年 1 月。

6. 国家数据局《数据产权登记工作指引（试行）》及相关答记者问、专家解读，2026 年。

7. 国家数据局《全国数据资源调查报告（2025 年）》，2026 年 4 月。

8. 国家数据局“十四五”数字中国建设发展成就新闻发布会及“数据要素×”系列发布会实录。

9. 上海数据交易所、上海交通大学上海高级金融学院《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》（2024、2025 年度）。

10. 广东省人民政府办公厅《广东省首席数据官制度试点工作方案》、广东省工业和信息化厅《广东省企业首席数据官建设指南》、江苏省徐州市《数据条例》。

11. 相关权威媒体报道：中国政府网、新华网、人民网、中证网、上海证券报、证券时报、财联社、经济参考报等关于数据资产入表与数据要素市场的报道。

12. 最高人民法院《关于修改〈民事案件案由规定〉的决定》相关公开信息。

注：报告中涉及入表家数、金额存在不同统计口径（如高金报告与 Wind 数据），正文均已注明口径来源，差异主要源于统计时点与样本范围不同。

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本报告由泷码软件（上海）有限公司、泷码软件研究院、泷码首席数据官（CDO）平台基于公开信息与行业研究撰写，所引用政策文件、统计数据均来自官方公开渠道，但报告编制单位不保证信息的绝对准确、完整或时效。本报告中的分析与观点仅为一般性研究参考，不构成任何形式的投资建议、会计处理意见或法律合规意见。数据资产入表涉及会计准则适用、估值方法选择、合规审查等专业事项，具体操作请以相关主管部门的最新规定为准，并咨询具备相应资质的会计师事务所、评估机构与法律顾问。报告编制单位不对因使用本报告内容而引致的任何直接或间接损失承担责任。