原文标题：数据要素研究系列文章：他山之石--128单数据资源入表实务案例统计与剖析
本系列文章的第一篇《抽丝剥茧 披沙拣金——企业视角下数据资源入表的意义及实践方案》主要围绕数据资源入表，探讨和尝试回答了两个重要的问题：①企业为何需要进行数据资源入表；②企业该怎么样进行数据资源入表。作为数据资源专题文章的第二篇，本文将继续结合近期公开披露的数据资源入表案例，深入剖析数据资源入表的实践路径，通过可视化统计和分析结果，为公司可以提供参考。
本团队收集整理了截至2024年7月公开披露的128单数据资源入表案例[1]，根据各案例的披露详略情况及与数据资源入表紧密关联的实务要素，我们选择性地摘取了入表企业、入表数据及入表情况（包括入表金额、入表类型）等几个重点方面对入表案例进行了可视化的统计与分析。
鉴于各单入表案例披露信息详略程度与侧重点存在一定的差异，部分案例中对关键信息（入表类型、入表金额）等的披露程度较低，我们均按照未明确披露处理。
2022年6月审议通过的《关于构建数据基础制度更好地发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）中要求，积极推动建立完整企业数据确权授权机制以及数据要素各参与方合法权益保护制度，特别指出了要建立健全基于法律规定或合同约定流转数据相关财产性权益的机制。随后，各地围绕数据产权确权、公共数据运营等进行了比较广泛且密集的立法实践。但针对企业而言，如何将数据资源转化成可量化、可入表的账面资产任旧存在实践困境。
2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“《暂行规定》”）的正式实施为数据资源资产化这一问题的实施落地提供了相对明确的解决方案。从目前公开的数据资源入表案例能够准确的看出，近一年内大量企业在第一时间参照《暂行规定》，先行先试，并实施完成了数据资源的入表工作。
我们希望能够通过对已完成数据资源入表企业的分析，帮助尚在观望阶段的企业了解实践中成功完成数据资源入表企业的大致画像，以便于自行对标参照，为相关决策提供更多数据支撑。
根据统计结果，从企业股权关系来看，128例入表案例中开展数据资源入表的企业绝大多数为国资控股或者参股企业，占比约84%；别的类型企业仅占16%。
此外，我们大家可以看到在128单入表案例中，69%的入表案例为地区或地区相关行业[2]首单，其中还包括了18家A股上市公司。
根据统计数据，目前已经开展数据资源入表的企业所在行业相对分散，除交通运输类企业占比高达32%外，其他入表企业分散在信息技术、城市建设、工业制造、数字产业、文化娱乐传媒以及其他公共服务等行业，所占比例也相对平均。
结合入表案例披露的具体信息，我们还注意到，除信息技术与数字产业领域具有天然的数据驱动型属性，对于数据资产入表具有基础优势之外，涉及公共事业的交通、城建、金融以及相关的国有资本、集体资产运营行业也成为了目前数据资源入表企业的排头兵，特别是公共事业运营、基础设施服务领域的已完成或正在开展数字化转型的企业占较大比例。
从入表企业的区域[3]分布来看，已公开披露数据资源入表企业分布于全国除港澳台地区外的25个省市自治区。目前公开的数据资源入表企业中，山东企业数量位居首位，江苏、广东、湖北、浙江以及北京等地企业紧随其后。
从企业类型来看，目前国资控股或参股企业仍然是数据资源入表的先行者，此外部分A股上市公司以及地方试点企业的数据资源入表案例数据也颇为亮眼。
2020年8月21日，国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，国有企业数字化转型工作进入了加速期。随着“数据二十条”中引导国有企业发挥带头作用、探索企业数据授权使用新模式，国有企业开始逐步在数据资产确权、数据要素权益保护以及数据要素流通交易领域进行艰难探索。
根据上述统计结果可以看出，在《暂行规定》发布后，国资控股或参股企业作为数据资源入表的先行者，依靠海量的数据资源、完善的合规体系以及各地的政策支持等优势，在过去的一年中迅速完成了数据资源入表工作。总结起来，国资控股或参股企业在数据资源入表方面具有以下优势：
1)国资控股或参股企业产业分布相对广泛，特别是大型集团公司具有着较高质量的产业集群与商业化布局，业务覆盖交通、城建、金融等与国民经济息息相关的重点行业和关键领域。因此，国资控股或参股企业通常持有海量的数据资源。
2)近年来随着数字化转型的推进，针对所持有的数据资源，国资控股或参股企业均投入了大量的科技研发、安全保障成本，进一步推动数据平台化管理以及数据产品化应用等工作，均为数据资源入表提供了良好的基础。
3)开展数据资源入表工作可以让国资控股或参股企业在持有数据资源以及数字化转型过程中所投入的各项成本在资产负债表中得到体现，对于改善企业资产负债和利润水平也具有积极作用。
此外，无论是国资控股或参股企业、A股上市公司还是地方试点企业，其在数据安全合规管理、企业资产管理方面相对较为成熟，数据资源入表工作所需的前期准备成本相对较低，因此能够有利于在较短周期内完成数据入表工作。
从行业来看，我们通常会认为互联网平台企业以及数字科技型企业会持有大量数据资源，有着较强的数据资源入表需求。但从目前公开披露的数据资源入表案例来看，这一推论并未得到验证。数字产业与信息技术行业的企业占比并未显著高于其他行业（与该类企业此前已经广泛进行数据资源的活用和应用，通过入表强化资产化的动力有限具有较大关系）。相反，公共事业运营、基础设施服务等行业的数据资源入表仍然处于主流位置。
我们理解数据资源入表并不与企业所在行业有直接关系。任何行业的企业都可能持有具有流通价值的数据资源，决定是否能够入表的关键因素仍然是企业的数字化转型，特别是数据资源产品化的落实。数据资源产品化的商业模式、合规成本以及市场价值等可能会因所在行业以及数据类型的不同而存在较大差异，因此目前公开披露的数据资源入表案例对于同行业尚未完成数据资源产品化的企业不失为一种有益参考。而处于尚未公开披露数据资源入表案例的行业的企业应该尽快探索本行业的数字化转型路径与数据资源产品化路径，打通数据要素价值激活的关键一环。
而从区域分布上看，目前各地均已迅速完成了“首单”数据资源入表的实践，尚未开展“首单”数据资源入表的地区已然不多，此类地区的已完成数字化转型，数据产品化成果显著的企业应当抓住当下的契机，争取成为“首单”或试点企业以获得地方政策支持与指导，尽快完成数据资源入表工作。
根据公开披露信息中对于入表数据类型的描述，入表数据包括了公交数据、停车数据、车联网数据、供水供热数据、农业生产数据以及智慧养老数据等种类繁多的数据细分类型。
当然部分案例披露的数据类型信息相对模糊如：社会治理数据、城市服务数据、建筑数据等。
为了更好地分析入表数据类型，我们进行了如下的归类与统计，可以发现，目前公开披露的数据资源入表案例中，交通路网数据以及停车数据位居首位，其次是供水供热数据、金融财务数据以及环保地理气象监测数据。
根据上述分析结果可以看出，目前已经完成的数据资源入表案例中，绝大多数入表数据资源均涉及公共事业管理数据，例如交通路网以及停车数据信息、供水供热数据以及环保地理气象监测数据等。
国务院办公厅在2021年12月发布的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》鼓励完善公共数据开放共享机制、探索开展政府数据授权运营。而随着2021年6月《数据安全法》的出台，北京、广东等地已经陆续出台公共数据管理相关的规范制度，如《北京市公共数据管理办法》《广东省公共数据管理办法》等，用以指导地区进一步开展公共数据的开放运营、促进数据要素价值的激活与自由流动等工作；此外，部分省市进一步通过了地方性法规，如《上海市数据条例》、《浙江省公共数据条例》和《深圳经济特区数据条例》，对公共数据的运营管理等做出了规范。
虽然，目前《数据安全法》等上位法尚未就“公共数据”予以明确定义，但 “公共数据”的概念已经散见于各地数据立法中。我们能够正常的看到，多数地方立法中概括式地将公共数据定义为“行政机构，以及具有公共事务职能的组织所产生或获取的数据”。部分地区如浙江、广东、上海等地进一步明确包括“供水、供电、供气、公共交通等公共服务运营单位在依法履行职责或者提供公共服务过程中收集、产生的数据均属于公共数据”[4]。
结合公开披露信息中的相关案例阐述我们可以看到，大量的公共数据资源入表是由受托承担公共事务运营职能的国资企业或专门受权从事公共数据运营的国资企业或其他组织，通过建立数字化平台等方式，就海量的公共数据资源进行整合归集、集中治理、价值挖掘，最终形成具有产品化价值的数据资源并成功入表。
结合目前的公共数据相关法规政策与运营情况，能够准确的看出公共数据资源入表具有较为明显的优势。公共数据资源例如交通数据、供水供热供电数据等，不仅能够反映城市运行动态、经济发展指标等宏观信息，还能够反映包括但不限于特定群体行为特征、区域消费习惯等，此类数据规模庞大、数据要素价值较高，数据资源产品化的市场需求也更为旺盛。在开展数据资源入表前，各地既已有相关数据产品上线，例如南方电网深圳供电局联合深圳数据交易所推出上架公开交易的“电力看征信”产品[5]。
1)“数据二十条”中明确指出“推动用于公共治理、公益事业的公共数据有条件无偿使用，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用” 。因此，我们理解公共数据资源入表工作仍然需要在维护公共利益即坚持公益性的前提下讨论其资产价值，避免数据资源入表陷入过度资产化、资本化或行政垄断的风险。
2)我们也注意到目前各地对于公共数据授权运营的模式、权责划分等的规定不尽相同，部分地区采取的是建立统一公共数据平台由平台运营公司集中获得政府公共数据运营授权的方式，也有部分地区通过分散式的场景授权、行业授权等方式由不同的运营公司运营开发公共数据。因此，基于不同地区在公共数据授权运营模式上的差异，对于数据资产的收益归属以及入表资源的控制权判断上，仍然需要进行复杂的个案分析。
3)公共数据经过汇集后，其数量规模、数据类型敏感度等方面所带来的安全风险将骤然提升。因此，在公共数据资源化的过程中，需要采取必要技术措施、管理措施保障数据安全，在公共数据产品化环节也应当将个人信息保护、数据安全融入商业模式搭建以及产品设计等各环节。
根据统计数据，目前公开披露的数据入表案例中，仅有32%的企业在公开信息中披露了入表金额，入表金额分布范围较为分散，从几十万到上千万元不等。但我们也可以看到有10%的企业完成了1000万以上的数据资源入表，由此可见部分企业可以通过盘活沉淀数据资源，以数据资源入表的方式有效改善资产负债情况。
根据统计数据，目前公开披露数据入表类型的企业占比较低，仅为25%，其中绝大多数企业选择了以无形资产的形式入表。
根据《暂行规定》的规定，企业使用的数据资源，符合相关条件的应当确认为无形资产。企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合相关规定的，应当确认为存货。
1) 以持有数据资源并稳定提供服务为目的的，应当列入无形资产。企业基于合法持有相关数据资源，数据持有权、数据使用权以及数据产品服务经营权等一系列数据权益相对稳定，可以保持长期收益。
2) 以持有但最终目的为出售数据资源，应当计入存货。数据在出售过程中将可能发生包括持有权、使用权以及数据产品服务经营权的转移，其一次性评估价值可能会相对较高，但缺乏长期持续效益。由于数据资源的出售可能会导致数据持有权的转移，因此合规审查过程中，结合数据类别在数据权属以及数据流通方面的合规审查工作需要保持审慎态度。
根据上述数据，目前入表列为无形资产的企业相对较多，我们推测可能也是基于目前数据资源产品流通链路尚未打通、或数据持有权转移存在一定阻碍的原因。
需要提醒注意的是，我们也关注到在一季报中首次披露数据资源“入表”的上市公司有25家，涉及总金额约15.34亿元，但此后其中7家发布更正公告，删减或调整了“数据资源”相关数据，涉及总金额约14.31亿元。更正“数据资源”相关数据的原因系“列示有误”，是误将“合同资产”的数据填到“数据资源”一栏[6]。
因此，对于数据资产入表类型的判断需要充分结合数据资源价值实现目的，综合法律、会计以及评估机构的专业意见，审慎进行判断。
在我们分析的百余数据资源入表案例中，有34家企业在完成数据资源入表后，随即完成了包括基于数据资产的、非以及增信等融资类活动。
我们可以看到有56%的企业在数据资源入表后完成了超过1000万的融资活动。结合入表金额的数据来看，数据资源入表不仅能够有效地改善企业资产负债情况，还能够进一步助力企业获得较大规模的融资。
数据资源入表作为数据资产化的基础，对于包括证券化在内的数据资本化运作具有重要意义。
目前可检索到的公开信息中鲜见数据资产证券化的相关案例。较为明确的一单是浙江发布的已经于2023年完成的全国首单包含数据知识产权的证券化产品：杭州高新金投控股集团有限公司2023年度第一期杭州高新区（滨江）数据知识产权定向资产支持票据ABN 在中国银行间市场交易商协会成功簿记，发行金额1.02亿元，票面利率2.80%，发行期限358天。
数据资源入表的一个重要的商业目标和应用即为数据资产的资本运作，包括但不限于融资融券等。从目前的实践情况来看，在贷款与增信方面，各地均已有相对成熟的实务案例，多家企业通过数据资产获得了超过1000万的贷款及增信，足以体现数据资源为企业带来的价值收益。
但现阶段下，包括数据资产支持债券发行在内的数据资产证券化仍然处于一个相对空白的时期。尽管部分企业已经开展的数据知识产权证券化工作带来了明确收益，但鉴于数据产权相关法律制度仍然处于探索发展阶段，除了相对明确的数据知识产权之外，其他包括在三权分置体系下的数据产权的配套法律规则仍然不明确，因此全方位的数据资产证券化实践方案仍然有待于研究探索。
本文是天达共和数据合规团队数据要素研究系列中数据资源入表专题的第二篇，鉴于公开信息源较为分散可能导致的信息收集不全面亦或是除地区首单外其他实践案例可能未被披露等因素，本文的统计结果与分析结论可能与实际情况存在一定的偏差。但我们希望能够从有限的公开实践案例中总结摸索对于企业数据资源入表工作有益的信息，为企业提供更多维度的参考。
本团队将继续在本专题文章的第三篇中，重点聚焦到数据资源入表实践中的法律合规方面，结合目前的数据资源入表实践经验，就数据资源入表工作全流程中可能涉及的法律合规评估工作重点难点问题进行深入探讨与分析，敬请期待！
[1]本期文章所统计分析的数据资源入表案例均来源于公开渠道披露信息，信息源包括但不限于各地方政府、各地相关监管部门（网信办、数据管理局、市场监督管理局等）、数据资源入表企业和行业协会等的官方网站、官方微信公众号等。
[2]为了确保信息的准确引用，“地区首单”完全按照公开披露信息中是否包含“地区首单”的表述进行统计，因此“地区首单”中的“地区”可能是省级、市级或是区县级行政区域。
[3]为了确保信息的准确引用，“区域分布”中的“区域”以公开披露信息中“地区首单”的“地区”或企业注册地为准进行统计。
本条例所称公共数据，是指本省国家机关、法律法规规章授权的具有管理公共事务职能的组织以及供水、供电、供气、公共交通等公共服务运营单位(以下统称公共管理和服务机构)，在依法履行职责或者提供公共服务过程中收集、产生的数据。
根据本省应用需求，税务、海关、金融监督管理等国家有关部门派驻浙江管理机构提供的数据，属于本条例所称公共数据。
（三）数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
（四）公共数据，是指本市国家机关、事业单位，经依法授权具有管理公共事务职能的组织，以及供水、供电、供气、公共交通等提供公共服务的组织（以下统称公共管理和服务机构），在履行公共管理和服务职责过程中收集和产生的数据。
本省行政区域内行政机关、具有公共事务管理和公共服务职能的组织（以下统称公共管理和服务机构）实施的公共数据采集、使用、管理行为，适用本办法。
电力、水务、燃气、通信、公共交通以及城市基础设施服务等公共企业、事业单位和社会团体，实施公共服务以外的数据采集、使用、管理行为，不适用本办法。
涉及国家秘密的公共数据管理，或者法律法规对公共数据管理另有规定的，按照相关规定执行。
[5]《深数所动态丨深数所“电力看征信”入选《南方电网公司电力数据应用实践白皮书》优秀案例！》
[6]红星新闻《7家A股公司将数据资源“入表”后又更正，数据资产化仍面临现实挑战》，蒋紫雯、邓凌瑶，2024.7.11
叶律师曾就职于世界500强的跨国贸易型企业工作十余年，期间全面负责在华企业集团包括其投资公司在内的国际贸易和投资相关的法务事务及风险管理、劳动人事、政府公共关系等组织管理工作，对企业法务和内部管理具有丰富的经验。
叶律师现为天达共和律师事务所数据合规团队负责合伙人。叶律师曾经先后为国内外大、中型企业提供过包括网络安全和数据保护相关法律咨询、合规体系建立和合规调查、企业并购和重组、劳动人事纠纷解决、贸易环节行政调查对应等多项法律服务，深得企业客户的信任。叶律师曾在日本的《国际商事法务》《会社法务 A2Z》等知名杂志以日文发表多篇个人信息保护相关论文，以及在多个媒体发表多篇专业论文。
叶律师荣获LEGALBAND发布的“LEGALBAND 2022年度中国律师特别推荐榜15强：网络安全与数据合规”，荣登《亚太法律500强》（The Legal 500）2023中国榜单：数据保护业务领域推荐律师，并被评选为中国信通院云大所2022年度数安智库优秀专家。2024年，叶律师荣膺著名法律媒体《亚洲法律杂志》公布的“2024 ALB China十五佳网络安全和数据保护律师”， 荣获“律新社2024年度数据合规领域品牌之星：领先律师”。
郭富城，日本国立广岛大学法学硕士。主要从事网络安全与数据合规，专长于企业合规管理审查及网络安全数据合规体系构建，涉及领域涵盖了零售、TMT、工业、金融科技、国际贸易等诸多领域。自加入天达共和律师事务所以来，已为多家世界五百强企业提供网络安全及数据合规方面的法律服务。工作语言为中文、日文及英文。
曾祥瑞律师毕业于中南财经政法大学，获法学、管理学双学士学位以及法学硕士学位。
曾律师加入天达共和以来，主要参与数据合规团队为跨国企业、国内大中型企业提供的数据合规业务及其他公司业务，专长于网络安全与数据保护、企业运营与合规、电子商务等领域，曾作为项目主要人员参与某大型金融机构网络与数据安全全面合规评估服务项目、某跨国旅游集团数据合规综合服务项目、某世界五百强企业网络安全等级保护合规建设项目，并日常为某跨国奢侈品集团、某世界五百强食品生产企业等大型跨国公司的在华投资企业以及多家大型金融机构提供专业的法律支持，工作内容涵盖线上业务隐私政策和用户协议、公司内部制度以及合同等法律文件的起草、审查与修改，法律调研，尽职调查等。此外，曾律师还曾为某国际大型体育赛事的日常运营提供法律服务，并曾就数据资产的相关法律问题，为某大型国有企业提供专业的法律调研服务。
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