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      城投數據資產(chǎn)入表案例匯總
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      自2017年起,我國政府工作報告中首次提出“推動(dòng)數字經(jīng)濟快速發(fā)展”的目標,到今年進(jìn)一步提出“深度促進(jìn)數字經(jīng)濟的創(chuàng )新與發(fā)展”,推動(dòng)數字經(jīng)濟的發(fā)展已成為我國的一項關(guān)鍵國家戰略。

      將數據資產(chǎn)列入資產(chǎn)負債表,作為數據要素市場(chǎng)發(fā)展的一個(gè)重要舉措,對于促進(jìn)數據資產(chǎn)的資本化以及推動(dòng)數字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展具有深遠的影響。

      對于城投公司而言其意義尤其重大,一方面城投公司廣泛參與智慧城市建設或運營(yíng),從中積累了大量數字資源,在取得公共數據授權經(jīng)營(yíng)方面具有天然優(yōu)勢;另一方面數據資產(chǎn)有助于城投公司優(yōu)化資產(chǎn)負債表,壓降城建類(lèi)資產(chǎn)占比,從而增強融資能力。

      圖1  數據價(jià)值化的生態(tài)運行邏輯

       

      數據資產(chǎn)入表路徑

       

      2022年12月《數據十二條》提出建立保障權益、合規使用的數據產(chǎn)權制度,探索數據產(chǎn)權結構性分置制度,建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權的“三權分置”的數據產(chǎn)權制度框架。

      由此可見(jiàn),據資源的合規與確權是數據資源入表的首要步驟,確保數據資產(chǎn)來(lái)源和權屬明晰,并出具合規確權報告。

      第二,數據治理體系。通過(guò)數據可信存儲、數據標準管理、數據質(zhì)量管理、數據血緣分析等方式,提升數據資產(chǎn)質(zhì)量,盤(pán)活數據資產(chǎn)價(jià)值,提高數據要素市場(chǎng)供給品質(zhì)。

      三,預期經(jīng)濟利益可行性分析。企業(yè)需進(jìn)行資產(chǎn)確認,研判數據預期應用場(chǎng)景,梳理待入表的數據資產(chǎn)范圍。

      第四,相關(guān)成本的合理歸集和分攤。將數據資產(chǎn)按照用途劃分為無(wú)形資產(chǎn)或存貨,并進(jìn)行成本歸集、分攤和計量,計量包括初始計量和后續計量。

      第五,列報與披露。將數據資產(chǎn)反映在資產(chǎn)負債表中,并進(jìn)行相應信息披露,披露方式包括強制披露和自愿披露。

      圖2 數據資產(chǎn)評估入表各階段流程圖

      資料來(lái)源:《數據資源入表白皮書(shū)(2023版)》

       

      地方國企數據資產(chǎn)入表案例

       

      案例1

      南京市城建集團

      南京市城市建設投資控股(集團)有限責任公司全資二級集團南京公共交通(集團)有限公司近日成功完成約700億條公交數據資源資產(chǎn)化并表工作,成為江蘇省首單城投類(lèi)公司數據資產(chǎn)評估入表案例。南京公交集團此次評估入表的數據資產(chǎn)涵蓋了歷史公交方面信息以及實(shí)時(shí)數據等關(guān)鍵資源。

       

      案例2 

      南京揚子國投

      1月24日,南京揚子國資投資集團有限責任公司完成首批3000戶(hù)企業(yè)用水脫敏數據資產(chǎn)化入表工作,成為水務(wù)行業(yè)全國首單數據資產(chǎn)入表案例、全國首批數據資產(chǎn)入表的企業(yè)之一。這也是全流程嚴格執行財政部《企業(yè)數據資源相關(guān)會(huì )計處理暫行規定》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《暫行規定》)的江蘇省首單數據資產(chǎn)入表案例。

      不久后,南京揚子國投旗下南京江北智慧交通有限公司,依托集團成員企業(yè)南京數字金融產(chǎn)業(yè)研究院有限公司的技術(shù)支持,以其運營(yíng)管理的江北新區停車(chē)場(chǎng)泊位分布數據為入表對象,按照“原始數據不出域,數據可用不可見(jiàn)”的原則,在確保用戶(hù)數據安全和隱私保護的前提下,設計開(kāi)發(fā)停車(chē)泊位查詢(xún)產(chǎn)品,并嚴格規范完成數據資產(chǎn)認定、登記確權、合規評估、經(jīng)濟效益分析、成本歸集與分攤等環(huán)節,將11個(gè)停車(chē)場(chǎng)運營(yíng)期間產(chǎn)生的部分數據按賬面歸集成本,計入“無(wú)形資產(chǎn)—數據資源”科目,實(shí)現數據資產(chǎn)入表。

       

      案例3 

      蘇州先導產(chǎn)投

      蘇州大數據交易所與先導(蘇州)數字產(chǎn)業(yè)投資有限公司合作,完成超30億條智慧交通路側感知數據資產(chǎn)入表工作,成為全國首單車(chē)聯(lián)網(wǎng)數據資產(chǎn)入表案例。

       

      案例4 

      鹽城港集團

      鹽城市大數據集團政務(wù)數據公司聯(lián)合第三方機構,成功助力鹽城港集團完成集裝箱碼頭生產(chǎn)操作系統(TOS)、電子口岸系統、港機設備物資管理系統(EAM)、散雜貨生產(chǎn)管理系統(MES)數據資產(chǎn)質(zhì)量評價(jià)及價(jià)值評估,并獲得《數據資產(chǎn)登記證書(shū)》,成為鹽城市首批完成數據資產(chǎn)登記的企業(yè)之一,也是全國首個(gè)港口企業(yè)數據資源入表案例。

       

      案例5 

      河南數據集團

      2024年1月11日,河南數據集團“企業(yè)土地使用權”數據在鄭州數據交易中心掛牌上市,獲頒“數據產(chǎn)權登記證書(shū)”。金融機構根據會(huì )計師事務(wù)所、資產(chǎn)評估事務(wù)所、律師事務(wù)所有關(guān)意見(jiàn),向河南數據集團批準授信額度800萬(wàn)元,完成了河南省首筆數據資產(chǎn)無(wú)抵押融資案例。

       

      案例6 

      成都數據集團

      成都數據集團作為成都市數據要素市場(chǎng)一級開(kāi)發(fā)主體和數字經(jīng)濟生態(tài)營(yíng)造者,率先完成數據資產(chǎn)入表0到1的關(guān)鍵一步,成為西南地區首批數據資產(chǎn)入表企業(yè)。

       

      案例7 

      巴州產(chǎn)發(fā)集團

      巴洲產(chǎn)發(fā)集團聯(lián)合浙江數字醫療衛生技術(shù)研究院、巴渝數智公司,以巴渝數智“智慧停車(chē)數據”作為入表對象,共同打造了西部首批智慧停車(chē)數據資產(chǎn)入表范例。

       

      案例8 

      天津市河北區供熱公司

      2024年1月1日,天津市首單數據資產(chǎn)入表登記評估工作順利完成,河北區依托天津數據資產(chǎn)登記評估中心,以區供熱公司為試點(diǎn),積極推進(jìn)數據資產(chǎn)登記、評估、入表工作,河北區供熱公司獲得《數據資產(chǎn)登記證書(shū)》,并成為天津市首個(gè)具備數據資產(chǎn)入表條件的國有企業(yè)。

       

      案例9 

      臨沂鐵投集團

      臨沂鐵投集團所屬的臨沂鐵投城市服務(wù)有限公司將“臨沂市高鐵北站停車(chē)場(chǎng)數據資源集”,列入無(wú)形資產(chǎn)—數據資源科目,計入企業(yè)總資產(chǎn),成為臨沂市首個(gè)實(shí)現企業(yè)數據資源入表的實(shí)踐案例。

       

      案例10 

      廈門(mén)市政空間資源投資有限公司

      廈門(mén)市政空間資源投資有限公司旗下兩項停車(chē)數據產(chǎn)品(“廈門(mén)市政智慧停車(chē)泊位查詢(xún)”與“廈門(mén)市政智慧停車(chē)指數分析報告”)在福建大數據交易平臺成功掛牌,邁出數據資產(chǎn)入表重要一步。

       

      (資料來(lái)源:公開(kāi),南京卓遠整理)

       

      由以上案例可以發(fā)現,目前實(shí)現數據資產(chǎn)入表的城投平臺大多集中在經(jīng)濟強省,且主體級別和行政級別較高。城投入表的數據資產(chǎn)以交通類(lèi)和市政類(lèi)為主,符合投平臺基本業(yè)務(wù)屬性。

      考慮到數據資產(chǎn)具備較強的經(jīng)營(yíng)性和市場(chǎng)化屬性,相比城投平臺其資產(chǎn),銀行對數據資產(chǎn)作為融資抵質(zhì)押物的接受程度或更高。在目前城投平臺融資途徑相對有限的環(huán)境下,通過(guò)質(zhì)押數據資源獲取信貸資金將改善城投平臺資金流動(dòng)性。

      (本文資料收集自公開(kāi)渠道,文章、圖片版權均歸原作者所有,如有侵權敬請聯(lián)系刪除)

       

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