去年8月21日，财政部发布《关于印发的通知》明确数据资源入表，已于2024年1月1日起施行，对数据资产化起到关键性推动。数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。2024年已经开篇，数据入表又有哪些值得我们期待的呢？小编带大家先捋一捋~
1、 什么是资产入表
这里的入表是特指进入资产负债表。资产入表指企业可以将数据资源确认为企业资产负债表中“资产”一项。如果数据产生了收益，收入要入利润表和现金流量表。数据入表最直接的原因是激发数据要素的潜能。对于拥有丰富数据资源的企业来说，有望在财务报表中体现其真实价值和业务贡献，进而提升企业财务报表质量。
企业需要根据数据的特性以及其为企业带来的经济利益，确定适当的计量方法。包括成本法、收益法、市场法等。
1.数据资产成本法入表就是低价获得新资产
这个逻辑就是，通过成本法进行入表，在这个信息化项目里面花出去的费用，就是形成数据资产的最初的估值依据，这就意味着，企业是以成本的低价在建立数据资产的仓库。这里的数据资产的仓库，是指财务上的这个数据资产。
而且在这个过程中，由于以成本化入表，就能很好的为未来开发出的可以交易的数据产品，提供了可供依据的定价，这个叫做标杆。这意味着，未来的数据产品的价格，其实正是由在最初的成本法里面的这一个入表记录的这个金额作为依据来定价的。
2.数据资产的收益法估值就是资产开始增值
上面提到以成本法进行入表，花出多少钱就变成多少钱的资产。但是在这个过程中，以成本法开发出来的新的这个产品，如果是产生了收益或者交易能产生流水，就可以给收益法以及市场法提供流水，那流水提供的其实就是估值依据。这就是由刚刚的成本价，变成高价的一个过程。一句话总结就是数据资源变数据产品，就是增值过程。
3.数据资产市场法估值就是资产增值达到预期可以开始变现
数据交易所存在的目的之一就是更好地激活数据交易市场，让更多的数据以更大的规模来进行交易。在这个过程中，一旦形成了一定交易规模，就能以市场法对数据标的物或者说数据产品进行估值。所以说在此过程中，一旦有了大规模的交易，交易的价值就变成了一个供应的价值，供应的价值是我们市场法入表里面的关键，当我们能做到这一点，其实也就是意味着我们的数据产品，真正到了收获期。
2、 数据资产入表有什么好处？
过去十年，从"互联网+"到"数据要素x"，我国的数字化发展已经由数字产业化阶段进入到产业数字化阶段。在数字经济时代，数据就像‘工业血液’石油一样，是企业生存发展不可或缺的生产资料。数据资产入表的意义在于：
从企业发展角度来讲，原先只能费用化处理的数据资源开发成本在满足一定条件后得以确认为资产，为报表使用者提供决策有用信息，同时帮助数据驱动型企业吸引外部融资、优化财务结构、提升公司价值。
从社会发展角度来讲，我国关于企业数据资源的相关探索不仅有助于监管部门完善数字经济治理体系，还有助于我国在国际会计准则制定等工作中贡献中国智慧、提供中国方案。
数据作为基础生产资料，在信息技术蓬勃发展人时代浪潮中，数据资产入表也会带动整个大数据产业链的繁荣发展，包括数据处理器芯片、数据存储设备、网络安全、基础软件、应用软件、人工智能等多个领域。
数据资产入表还可以显著提升大众对数据要素的认知，促进数据要素的交易与流通，进而对数据交易所提出更高的合规性、便利性等要求，有助于繁荣数据要素市场。
3、 数据资产的空间有多大？
统计数据显示，2021年全年，我国数据产量达到6.6ZB ，同比增加29.4%，占全球数据总产量（67ZB）的9.9%，仅次于美国（16ZB），位列全球第二。近三年来，我国数据产量每年保持30%左右的增速。据IDC测算，到2025年，中国拥有的数据量将占全球27.8%，远高于美国的17.5%。
据不完全统计，全国新建各类数据交易机构80多家，全国副省级以上政府提出推进建设数据交易中心（所）的30余家。短期看，数据基础制度将催生3000-5000亿元规模的数据交易市场；中长期看，数据资产相关市场潜在规模将在60万亿元以上。数据要素定价是开启新的十万亿级市场的“金钥匙”。
4、 资产入表有哪些好处？
中信建投指出，财政部发布《关于印发的通知》正式于2024年1月1日起施行。数据资产入表将帮助企业实现价值管理的新飞跃，可增加资产规模、降低企业负债率；可增加研发资本化、降低研发投入一次性摊销压力；可增加营业收入，提高企业利润；可提升企业价值，创造社会财富。数据要素制度的持续完善，推动数据资产化服务需求加速落地，利好数据资产整理、数据资产评估和数据资产确权服务需求释放。
浙商证券认为，通过针对数据资源制定专门统一规定，解决实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产“入表”的疑虑，并明确计量基础，对推动数据要 素市场发展的影响是深刻的，不仅为未来数据资产交易定价制定了规范框架，同时也为催生 数字经济时代的新业态做好充足的先决条件，引导政府和企业更加重视数据资产的价值挖掘 和使用，进一步释放数据要素潜力。
界面新闻认为，数据资产“入表”，是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场发展的关键一步。对此，需要广大企业尽快建立起有效的数据资产管理体系，从数据资产发展战略、管理机制等方面，规划制定数据资产全生命周期管理流程，确保数据资产合规、安全、可靠地使用。
5、 数据板块还值得配置么？
大数据50ETF紧密跟踪中证大数据产业指数，覆盖大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域，前十大权重股分别为科大讯飞、紫光股份、恒生电子、中科曙光、浪潮信息、用友网络、宝信软件、广联达、四维图新、中国长城，前十大权重股合计占比49.71%，龙头股较为集中。
数据来源：ifind，2024.1.2，不作为个股推荐截止上个交易日，指数最新市净率PB为3.3倍，位于近3年10.3%的百分位，通过去年下半年以来的调整，指数估值已低于去年年底水平，估值性价比突出。
数据来源：ifind，2024.1.4相关产品：
大数据50ETF（516000）跟踪中证大数据产业指数，主要投资于业务涉及大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域的上市公司证券。近期我国数字经济相关领域政策频繁推出，数字经济方向是十四五发展最确定的方向之一，大数据是数字经济的关键生产要素。随着我国以数据中心为代表的“新基建”建设力度的不断加大，资金将不断向大数据产业倾斜，大数据产业迎来重要投资机遇期。
云计算50ETF（516630）跟踪标的指数，主要投资于业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司证券。AI大势所趋之下，云计算是产业链受益确定性较强的“卖水人”角色：一方面云计算是AI大模型训练部署所必不可少的基础设施，ChatGPT之所以能脱颖而出，离不开作为“中枢神经”的云计算；另一方面，AI大模型的火爆，也催生了更多的云计算资源需求，云计算的技术架构体系以及产品布局也将得到改变。
风险提示：ETF二级市场交易涨跌幅不代表基金净值涨跌幅。本资料仅为服务信息，不作为个股推荐，不构成对于投资者的实质性建议或承诺，也不作为任何法律文件。大数据50ETF、云计算50ETF风险等级为R4，具体风险评级结果以基金管理人和销售机构提供的评级结果为准，属于指数基金，存在标的指数回报与股票市场平均回报偏离、标的指数波动、基金投资组合回报与标的指数回报偏离等主要风险，其联接基金存在联接基金风险、跟踪偏离风险、与目标ETF业绩差异的风险等特有风险，且市场或相关产品历史表现不代表未来。投资者在投资基金之前，请仔细阅读基金的《基金合同》、《招募说明书》和《产品资料概要》等基金法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策，独立承担投资风险。我国基金运作时间较短，不能反映股市发展的所有阶段。市场有风险，投资需谨慎。#“数据要素×”来了# $神州泰岳(SZ300002)$ $中科曙光(SH603019)$ $浪潮信息(SZ000977)$
本文作者可以追加内容哦 !
