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    传媒行业跟踪报告:数据资源入表 数据要素作用进一步确认

    2023-08-29 17:36:50  |  来源:海通证券股份有限公司  |  编辑:  |  

    数据资源入表官宣,明年起正式施行。根据中国政府网,8 月21 日,财政部对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(以下简称《暂行规定》),明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等,将于2024 年1 月1 日起施行。


    (资料图片仅供参考)

    从会计科目角度,存货、无形资产、开发支出项目将受到影响。《暂行规定》适用于企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源,以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源的相关会计处理。具体而言,企业在编制资产负债表时,应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况,1)在“存货”项目下增设“其中:数据资源”项目,反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值;2)在“无形资产”项目下增设“其中:数据资源”项目,反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值;3)在“开发支出”项目下增设“其中:数据资源”项目,反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。

    数据价值进一步彰显,数据资产产业链未来可期。数据资源“入表”,有利于显化数据资源价值,提升企业数据资产意识,激活数据市场供需主体的积极性,增强数据流通意愿,减少“死数据”,为企业对数据进行深度开发利用提供动力。

    同时,建立数据资源入表机制能够有效带动数据采集、清洗、标注、评价、资产评估等数据服务业发展,激发数字经济发展活力。关注A 股传媒相关公司。

    人民网:根据人民数据官网, 7 月11 日,由人民网〃人民数据管理(北京)有限公司针对数据要素市场打造的“数据资源持有权证书”“数据加工使用权证书”“数据产品经营权证书”(三证)正式面向全国发放。此次推出的“三证”是人民数据基于人民链Baas 服务平台(2.0 版本)上进行的确权、上链、存证、交易服务工作,在2019 年推出全国首个数据确权平台以后,人民数据按照国家相关政策规定以及“数据二十条”的相关要求,结合多年的大数据服务实践经验,通过“三证”着力打造一个全国性的数据交易服务平台,解决各级党政机关之间缺乏统一标准的数据平台,各级大数据交易所之间存在的“数据孤岛”现象及数据要素市场数据持有权、使用权、经营权不明晰的问题。

    新华网:根据新华网官网,7 月5 日上午,由新华网联合中国信息通信研究院等行业机构共同研发打造的“新华数据要素联合平台”邀请测试发布会在京举行。该平台是新华网联合行业权威生态伙伴加快推进数字经济产业发展,强化数据安全交付能力建设,提升数据产业全要素服务能力的最新布局,也是数据要素产业生态联合共建的重要基础设施。

    浙数文化:根据2023 年半年报,浙江大数据交易中心作为浙江省唯一一家经省政府批准的数据交易场所,在数据要素化大背景下,已被列入全省数字经济创新提质“一号发展工程”,承担建设全省数据流通服务平台体系的任务,数据交易服务平台已上线温州专区、数据国际交易专区、义乌(商贸)专区、余杭专区、新昌专区。

    三人行:根据2023 年半年报,与贵阳大数据交易所就构建驱动未来产业发展的大数据交易平台开展战略合作,在全国率先探索数据要素市场培育,充分释放数据要素价值。通过丰富优质数据供给,扩充数据交易需求,积极推进数据交易,完善并优化交易所做市商制度,以助力相关客户在数据要素资产化领域实现创新突破。

    每日互动:根据2023 年半年报,1)坚持“自数-治数-置数”发展战略,持续深耕数据要素市场。具体来说,“自数” 指的是,公司通过盘活自有数据来释放自身的数据资源价值;“治数”指的是,公司运用沉淀的数据智能行业经验,开发 DiOS数据智能操作系统,面向产业输出数据治理能力,助力行业客户和政府组织打造数据资产、释放数据价值;“置数” 则凭借公司的加工治理能力、行业知识(Know-How)、运营经验沉淀等,推动数据要素在数据持有方和需求方之间交易流转、 融合融通,实现数据价值增值。

    2)积极参与数据安全等行业基础设施建设,推动数据要素融合融通和安全流转。公司首倡大数据联合计算模式,破解当下数据要素市场参与者“不会共享、不敢共享、不愿共享”的难点,推动公司充分释放数据资产价值、输出数据治理能力、参与数据加工贸易,为数据要素市场化提供实践经验。2022 年5 月,中国(温州)数安港正式建立,公司积极推动其重要基础设施——浙江省大数据联合计算中心的建设,为行业提供安全、中立、可信的大数据联合计算解决方案,构筑数据流通的安全基座。在大模型时代,浙江省大数据联合计算中心也为垂直行业进行大模型的训练提供了安全可控的闭环容器,推动大模型在算法应用和数据安全层面实现可控。

    风险提示:数据要素政策推进不及预期,行业竞争风险加剧

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