引言

数据已成为继土地、资本、劳动力之后的关键生产要素。制造业作为实体经济的中坚力量，数字化转型进程中积累了大量高价值的数据资源。然而，长期以来，数据资产在企业资产负债表中的确认、计量和管理普遍滞后，制约了数据要素的价值释放和市场流通。数据资产“入表”不仅能提升企业资产结构透明度，增强融资能力和市场竞争力，也是落实国家关于发展数据要素市场、推动数字经济高质量发展的战略举措。当前，制造业数据资产入表在价值认定、估值模型、入表路径、会计准则、风险防控等方面仍面临诸多挑战。如何科学构建制造业数据资产估值模型，推动数据资产规范入表，并实现资产价值落地，是学界和产业界共同关注的重要课题。本文围绕制造业数据资产估值模型与入表应用路径展开研究，旨在为行业实践和政策制定提供理论依据和实践参考。

1.制造业数据资产入表的理论基础与行业意义

制造业数据资产是指企业在生产、研发、供应链管理、运营等各个环节中，通过数据采集、处理、存储和分析等多种方式形成的可带来经济效益的数据资源。这些数据资产包括结构化数据（如数据库中的订单信息、库存数据）、半结构化数据（如传感器生成的日志文件、XML文件）以及非结构化数据（如视频监控、设计图纸和技术文档等）。根据《企业会计准则》以及相关数据资产管理规范，数据资产作为企业无形资产的一种，应具备明确的可识别性、可计量性和未来经济利益的预期。具体来说，数据资产必须能够清晰界定其归属权和范围，具备可通过合理方法进行价值评估的特性，并能够为企业带来未来现金流的增加或成本的节约，从而体现其经济利益性。

制造业数据资产的入表，不仅是推动企业资产管理数字化和智能化的重要标志，更是实现数据资产市场化、资本化的关键基础。首先，数据资产入表有助于提升企业内部的数据治理水平。通过规范的数据资产管理，企业能够系统地梳理现有数据资源，进行科学的分类和确权，保障数据的合法合规使用，并促进数据的安全流通与高效利用。这不仅增强了企业在决策支持、产品创新和流程优化等方面的能力，也为企业与外部合作伙伴之间的数据交换和共享搭建了稳固的基础。其次，数据资产的账务确认能够为企业拓展多样化的融资渠道提供有力支撑。数据资产作为企业重要的无形资产，经过合理评估后纳入资产负债表，有助于提升企业整体估值水平，增强资本市场的吸引力，促进企业融资环境的优化，支持企业扩大再生产和技术创新^[1]。

此外，数据资产入表还符合国家推动数据要素市场建设的政策要求，是完善数据资产法律制度的重要环节。随着数字经济的迅速发展，国家不断强化对数据资产的产权保护和流通规范，推动数字经济与实体经济的深度融合。制造业作为国家经济的支柱产业，规范数据资产入表不仅助力企业实现数字转型升级，还能推动整个产业链的智能化改造，提升产业竞争力。通过建立健全的数据资产管理体系和市场交易机制，促进数据资产价值的有效释放和合理流动，形成良性的数字经济生态。

综上所述，制造业数据资产的规范入表不仅有利于提升企业数据治理和资产管理水平，增强企业融资能力和市场竞争力，同时也是落实国家战略、推进数字经济与制造业深度融合的重要抓手。未来，随着数据技术的不断进步和政策环境的日趋完善，制造业数据资产将成为推动企业创新发展和产业升级的核心动力，助力制造业实现高质量、可持续发展。企业应积极响应相关政策，完善数据资产的识别、评估、确权和管理机制，推动数据资产在企业资产体系中的有效纳入和合理运用，开启数字化转型的新篇章^[2]。

2.制造业数据资产估值的主要难点与挑战

制造业数据资产估值是一项系统性强、技术要求高且创新性突出的复杂工程，涉及多学科交叉和多部门协同，当前面临诸多挑战。首先，数据资产的属性具有高度复杂性和异质性。制造业涵盖工艺参数、设备监测数据、工序流转记录、质量检测信息以及供应链管理等多个环节，所形成的数据类型多样，格式各异。这些多源异构数据在价值认定和归属界定上存在较大难度。一方面，部分数据难以明确归属权，另一方面，不同类型数据的价值体现形式和贡献度差异显著，导致评估标准难以统一，增加了估值工作的复杂性^[3]。

其次，数据质量与治理水平参差不齐，制约了数据资产的真实价值体现。部分制造企业在数据标准化、标签化、脱敏处理及安全保障方面尚未建立完善体系，导致数据存在冗余、错误或不完整等问题，严重影响数据资产的真实性、完整性和可用性。缺乏高质量的数据基础，估值结果的科学性和可信度难以保证。此外，不同企业之间数据治理能力差异显著，使得行业内难以形成统一的质量评价标准。

第三，当前缺乏统一的估值标准和技术规范。尽管国际和国内会计准则逐步关注无形资产的规范管理，但对数据资产的界定尚不明确，缺乏专门针对数据资产的权威估值方法和技术指南。现有估值方法多样，包括成本法、市场法、收益法和实物资产替代法等，但各方法适用范围和计算模型不尽相同，且难以全面覆盖制造业数据资产的特殊属性和价值实现路径，导致估值结果存在较大差异，影响企业财务披露和资本市场认可度^[4]。

第四，制造业数据资产收益预期高度不稳定。数据资产的价值实现路径丰富多元，既包括通过数据交易带来的直接经济收益，也涵盖内部运营优化、成本降低、生产效率提升及智能化升级等间接效益。未来经济利益受到市场环境、技术变革和政策法规等多重因素影响，存在较大不确定性。这种不稳定性使得估值过程需要综合考虑多种场景和假设，进一步加大了估值难度。

第五，数据资产入表涉及法律合规、数据安全、知识产权保护及税务处理等多个维度的复杂协同管理。企业在实现数据资产账务确认时，需确保数据产权清晰，防范数据泄露风险，合理合规纳税，同时满足审计和监管要求。这要求企业跨部门协作，建立完善的管理流程和风险控制机制，确保数据资产的合法性、合规性和安全性^[5]。

综上所述，制造业数据资产估值工作需面对属性多样、质量不均、标准缺失、收益不确定和管理复杂等多重难题。未来，推动行业内建立统一的估值标准和技术规范，提升数据治理能力，强化法律法规建设，加强多方协同合作，将是破解上述难点的关键。同时，借助人工智能、大数据分析等新兴技术，提高估值模型的科学性和适应性，将为制造业数据资产的精准评估和价值实现提供坚实支撑，助力企业实现数字化转型和高质量发展。

3.制造业数据资产估值模型的构建思路与关键要素

制造业数据资产估值应坚持“多维度、多方法、场景化”的原则，综合考虑数据资产的经济利益预期、可识别性、可计量性以及其带来的增值空间，确保估值结果科学合理并具有实用价值。在实际操作中，应根据数据资产的不同特点和企业具体应用场景，灵活选择和结合多种估值方法，形成符合行业特点和企业需求的综合评估体系。

首先，收益法是当前数据资产估值的主流路径。该方法通过预测数据资产在未来一定时期内所能带来的现金流入、成本节约或收益增长，结合合理的贴现率计算现值，反映数据资产的内在经济价值。收益法特别适用于数据驱动型业务场景，如基于数据分析的智能制造、预测性维护、供应链优化等领域，这些领域的数据资产已形成稳定的盈利模式，且能够通过合理的财务模型进行量化估算。该方法的优势在于能够反映数据资产的未来收益潜力，但也需要充分考虑市场环境、技术变革及政策风险等不确定因素，避免高估或低估数据价值。

其次，成本法则适用于缺乏直接市场收益、但具备清晰开发成本的制造业数据资产。该方法基于数据采集、存储、清洗、治理和加工等全过程的实际投入成本，结合折旧、技术更新及维护费用，合理确定数据资产的现有价值。成本法的优点是估值过程相对透明，易于操作，适合新兴数据资产或处于初期阶段的企业应用。但该方法可能忽视数据资产未来潜在的增值能力，因而通常作为收益法和市场法的补充，形成多方法联合估值的基础。

再次，市场法主要通过参考同类数据资产在公开市场或行业内的交易价格，结合数据量、数据质量、数据类型以及行业行情等因素进行估值。市场法适合数据流通性强、具备活跃交易市场的制造业数据资产，如供应链管理数据、设备运行状态数据等。该方法能够较好地反映市场供需关系和投资者预期，增强估值的公允性和市场认可度。但由于数据资产市场尚处于发展阶段，交易价格信息有限，且数据同质化程度低，市场法在实际应用中面临一定挑战。

在具体的估值模型构建过程中，应明确数据资产的范围和属性，制定科学的数据分类与分级标准，细化数据资产的权属界定、用途说明及生命周期管理等关键参数。同时，要考虑数据的质量、完整性、安全性和可用性，这些因素直接影响数据的实际价值。企业还应结合自身业务特点和发展战略，合理设置估值假设，动态调整估值模型，以适应快速变化的技术和市场环境。

综上所述，制造业数据资产估值需要结合多种方法，因地制宜，科学规划，充分发挥各方法的优势，综合反映数据资产的经济价值和潜在增长空间。未来，随着数据资产市场的逐步成熟和估值技术的不断完善，多维度、多方法的估值体系将为制造企业的数据资产管理、融资支持和战略决策提供更加精准和有效的支撑，助力企业实现数字化转型和高质量发展。

4.制造业数据资产估值“入表”路径与应用实践

数据资产估值“入表”需协同企业内部治理、会计核算、制度创新和外部监管。首先，企业应建立完善的数据资产管理体系，明确数据资产的采集、分类、登记、确权、评估与管理流程，推动数据资源标准化、规范化建设。其次，依据会计准则和国家数据资产管理规范，明确数据资产在资产负债表中的列示原则和科目设置，制定数据资产确认、计量、披露等配套制度。再次，引入第三方专业机构对数据资产估值过程进行独立审计和认证，提升估值结果权威性和市场认可度。推动数据资产估值与财务管理、风险管控、合规审查等业务流程深度融合，实现数据资产全生命周期的动态管理。鼓励企业将数据资产入表与数据要素市场流通、知识产权交易、数字金融创新等业务联动，拓展数据资产变现和增值场景。

5.制造业数据资产入表与估值模型的优化建议

为推进制造业数据资产入表及估值模型高效应用，应从以下方面着力优化：一是完善相关政策与行业标准，出台制造业数据资产估值与入表的操作细则和行业指引，推动标准化、规范化发展。二是加强企业数据治理能力建设，推进数据采集、存储、处理、管理全过程的制度化和智能化，提升数据资产质量和可用性。三是持续优化估值模型，引入大数据分析、区块链确权、人工智能建模等数字技术，提升模型科学性和可扩展性。四是建立数据资产价值评估与管理的第三方服务体系，推动社会中介和专业机构参与估值、认证与交易，提升数据资产流动性和市场认可度。五是完善数据资产风险管理与合规保障，加强数据安全保护、隐私合规和知识产权防护，防范数据资产流通过程中的风险。

结论

制造业数据资产入表及其估值模型的科学构建，是推动企业数字化转型、数据要素市场化配置和数字经济高质量发展的关键环节。通过收益法、成本法和市场法等多元估值方法，结合数据资产管理和会计准则创新，能够有效推动数据资产的规范入表和价值实现。未来应持续完善政策标准，提升企业数据治理与技术能力，构建开放、权威、智能的估值服务体系，促进制造业数据资产在资本市场、金融创新和产业升级中的深度应用，为制造业高质量发展注入新动能。

参考文献

[1]刘洋,王珊.制造业数据资产入表与估值模型构建研究[J].会计研究,2023,40(4):72-78.

[2]李俊,赵峰.数据资产入表路径与制造业应用实践探讨[J].财会月刊,2022,38(9):98-10

[3]陈明,张红.数据要素资产化与估值方法创新[J].中国工业经济,2023,41(3):66-71.

[4]田英.(2024).制造业企业数据资产入表难点浅析.冶金财会,43(11),8-9+12.

[5]叶文停.数据资产管理对传统制造业的影响——以鞍钢“智慧炼钢”为例[J].会计师,2024,(11):5-7.

作者简介：杭承善，南京银行股份有限公司镇江分行，江苏省镇江市，212000，高级会计师，研究方向为数字资产、企业投融资、预算考核。