“2025图书出版业数据资产入表实务操作与价值实现高级研修班”于5月21日至23日在北京香山饭店成功举办。为了进一步丰富大家对出版业数据入表的理解，今天我们特别推出这篇文章，详细介绍五位讲师的培训内容。让我们一同深入探索他们在图书出版业数字化转型中的独特见解。
I《数据资产评估的实践与趋势》
讲师介绍：朱军
国务院国资委、财政部资产评估项目评审专家；
财政部资产评估准则委员会委员和国际评估准则委员会委员；
在数据资产评估领域有着丰富的经验和深厚的理论基础，多次参与重大项目的评估工作。
朱军老师为学员们提供了一个全面的数据资产评估指南，不仅涵盖了理论基础，如数据资产定义及其价值评估的重要性，还包括了实际操作层面的内容，如评估方法的选择和具体应用工具。通过案例分析和详细的步骤说明，帮助评估专业人士理解和执行数据资产评估，同时也强调了数据资产管理对传统行业转型和新兴领域发展的重要影响。
- 核心内容 -
1、数据作为资产的认知形成：强调了数据作为一种新型生产力和投入要素的重要性，并提到根据首都经济贸易大学资产评估研究院的统计数据，截至2025年4月30日，在A股上市公司中，有100家披露了数据资源入表，总额达到了347,970.01万元。
2、数据资产评估准则：讨论了中国及国际评估准则委员会（IVS）对数据资产的定义、价值驱动因素以及评估方法。提到了数据是现代经济运行和企业发展的核心，而AI的发展也给估值带来了挑战。
3、数据资产评估途径、方法和工具：
（1）基本准则和框架：介绍了国际评估准则（IVS）2025版的基本结构。
（2）评估方法：详细讲解了收益法、成本法和市场法三种基本评估方法及其衍生方法的应用场景和操作要求。
（3）特定考量：如数据资产的质量评价、应用场景分析、宏观经济和行业前景等对评估的影响。
4、数据资产产业化与价值提升：探讨了人才、风险投资与数据资产的关系，以及如何将数据资源转化为商业化产品或服务。
5、企业价值构成与数据资产评估指导意见：阐述了数据资产评估的目的、依据以及执行评估业务时应遵循的原则，包括独立性、客观性和公正性等。
6、评估方法和工具的具体应用：不仅介绍了IVS中的评估途径和方法，还提及了国内学术界关于评估方法的选择和一些具体工具和技术的应用。
II《数据资产入表为图书出版业数字化创新发展带来新机遇》
讲师介绍：张兴慧
北京心流数据科技有限公司创始人/CEO；
武汉大学信息管理学院兼职教授、正高职称、资深数据专家；
注册估值分析师协会（CVA）持证人；
纳斯达克在线教育上市公司合伙人；
曾任知名中央媒体驻美国和欧盟首席记者13年，随中央领导人出访30余国；
率团队研发“七维估值模型”并申请10余项股权和数据估值发明专利，整合区块链、云计算、大模型和深度学习等前沿技术；
在数据资源管理和数据资产化方面有着丰富的实践经验。
张兴慧老师深入解析了数据作为新型生产要素的重要性和发展历程，还具体分析了出版业在实现数据资产化过程中所面临的问题及解决方案。通过实际案例说明了数据资产入表如何帮助企业在数字经济时代中获得竞争优势，强调了数据资产管理的重要性及其对推动出版业乃至整个社会经济发展的巨大潜力。
- 核心内容 -
1、大数据与大思想
大数据：强调了大数据不仅在于其庞大的数据量（Volume），还在于如何有效利用这些数据。书中未给出明确的大数据定义，但通过形象比喻如“如果将2013年的全球数字化数据印成书可覆盖52个美国”来说明其规模。
大思想：探讨了构成某一行业基础的关键思想，例如莱布尼茨发明二进制对现代计算机和IT行业的重要性。
2、数据上升为生产要素的历程
概述了数据作为一种新型生产要素在中国政策层面的发展历程，包括将其正式纳入生产要素，并肯定了数据在数字经济中的关键作用。
3、数据价值释放里程碑“数据二十条”
描述了围绕促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济这一主线，构建的数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度和安全治理制度的核心框架，标志着中国数据基础制度体系的初步形成。
4、数据要素价值释放路径
讲解了从数据资源化到资产化再到资本化的三个阶段，每一步骤的关键操作及目标，比如资源化类似石油开采的过程，而资产化则像是产品炼化，最终实现资本市场的多级市场运作。
5、出版业数据资产入表面临的挑战与机遇
挑战：详细分析了出版业在数据确权、法律合规、数据治理、经济效益转化等方面遇到的问题。
机遇：指出了通过数据资产入表可以提升公司价值、响应政策导向、提高运营效率、增强融资能力等多重好处。
6、经典案例分析
中文在线：展示了如何将文本、声纹、视频等形式的数据资源作为无形资产计入资产负债表，改善财务状况。
同方股份：介绍了其全资子公司同方知网的数据资源估值增长情况及其对整体业务的影响。
其他新闻和出版行业案例：包括新华报业传媒集团、山东大众报业集团等在内的多个实例，展现了不同企业在数据资产管理方面的实践与成就。
III《数据资产入表的案例分享与实务研究》
讲师介绍：苏征宇
北京心流数据科技有限公司联合创始人/CGO；
武汉大学信管院学士，中国社科院经济学硕士国际企业价值评估分析师协会(IACVS)会员，IFA/IPA高级会员；
在多家前沿行业公司担任CFO并主导融资上市工作，深谙企业战略规划、业财融合、财务系统建设实施，主张财务引领企业稳健经营，快速发展；
参与企业投融资、并购重组和上市数十起，投资领域涉及信息技术、智慧教育、消费升级、高端制造等领域；
参与开发多款Ai智能软件服务于投融资市场，并已在包括深交所科融通在内的近百家机构上线运行；
2018年开展数据业务研究，2023年末开发并上线Ai数据估值产品已在多家数交所上线运行，并已为多家机构提供数据入表服务。
苏征宇老师深入剖析了数据资产化的前沿理论与实践操作。此次培训不仅详尽介绍了数据要素市场的现状、政策背景及其发展趋势，还通过具体案例展示了如何将无形的数据资源转化为可量化的资产，并提供了出版企业在这一过程中应遵循的最佳路径与方法。
- 核心内容 -
1、数据要素市场概览：
（1）市场规模与发展潜力：2024年，中国数据要素市场规模已达到1662亿元，预计到2025年底将进一步增长至2042.9亿元，显示出强劲的增长势头。
（2）市场主体分类及特点：详细探讨了包括数据技术服务企业在内的多种类型主体，并根据其所有权和运营方式进行了细致划分，为不同类型企业的战略规划提供了指导。
2、政策环境分析
（1）政策演变历程：自2020年起，政府密集出台了一系列旨在推动数据资产化进程的政策措施，涵盖了数据产权制度、流通交易制度、收益分配制度以及安全治理制度等多个方面。
（2）最新进展与未来方向：特别强调了2025年多部门联合发布的实施方案，明确了建立健全数据流通安全治理机制的重要性，旨在促进数据要素市场化价值化。
3、数据资产入表深度解析
（1）核心概念与操作流程：系统讲解了数据资产入表的本质目的——即显性化企业数据资产的价值，提升融资能力并优化财务结构。同时，详细介绍了从识别盘点数据资源到最终完成财务处理的六个关键步骤。
（2）典型案例分析：通过对中国移动、中国联通等三大运营商的数据资产入表实例进行深入剖析，展示了数据资产化对企业财务状况及市场估值的实际影响。
4、出版企业数据资产入表策略
（1）顶层设计与组织架构调整：建议出版企业需强化对数据资产化趋势的认知，建立跨部门协作机制，并制定全面的数据中台战略以实现资源整合与高效利用。
（2）试点项目与推广路径：推荐选取具有代表性的业务板块作为试点单位，总结经验后逐步推广至全集团，确保数据资产化工作的顺利推进。
5、参与方的角色与作用
多方协同效应：深入讨论了数据交易机构、法律顾问或律师事务所、财务顾问或会计师事务所以及数据资产评估机构在数据资产化过程中的角色定位及其相互之间的协作关系，强调了构建健全的数据治理体系的重要性
IV《数据交易合规与风险防控》
讲师介绍：刘建伟
北京市盈科律师事务所高级合伙人；
重大疑难复杂案件法律服务中心副主任；
著有《以案说法-公司法律纠纷指引》、《中国合同库—私募基金》；
参编北京大学法治研究中心编著的《新模式：走向共享共治的多元治理》、《新常态：全面深化改革的战略布局》等。
刘建伟律师深入浅出地剖析了数据交易从背景、现状到概念类型、监管框架以及面临的难点和合规要求等多方面的内容。这不仅为我们揭示了数据交易的全貌，还提供了应对未来挑战的方向。
- 核心内容 -
1、数据交易概览
（1）市场规模与发展：据分析，2023年中国数据交易市场规模已达1536.9亿元，预计至2025年将增长至2042.9亿元，并在2030年突破7159亿元大关。全球范围内，亚洲市场尤其是中国表现突出。
（2）区域与行业分布：华北地区占据最大市场份额（36.4%），金融和互联网行业是主要的增长驱动力。
（3）交易所情况：国内已公布的超过80个数据交易所遍布全国，如上海数据交易所自成立以来累计交易额已超13亿元，广州数据交易所则突破了45亿元。
2、核心概念与类型
（1）定义与分类：数据交易是指通过货币或其等价物交换数据商品的行为，既包括原始数据也涵盖经处理的数据衍生产品。
（2）场内与场外交易：场内交易通过第三方平台提供安全、可信的环境；场外交易虽更灵活但风险更高。
（3）合同形式：买卖合同、许可合同和服务合同三种形式，每种都有其特定的应用场景和条款设计要点。
3、监管框架与创新实践
（1）法律法规基础：《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等构成了坚实的基础。
（2）案例研究：佳华科技、福茶网等成功实现数据资产质押融资，展示了数据作为新型资产的潜力。
（3）创新金融工具：数据知识产权证券化和股权化的探索为资本的有效融通开辟了新路径。
4、挑战与对策
（1）权属界定难题：“淘宝诉美景案”、“腾讯诉5G芝麻案”等案件表明，数据权属问题复杂且争议频发。
（3）个人信息合规：匿名化处理面临技术标准缺失的问题，导致实际操作难度大。
V《数据资产入表的会计处理与财务报表列报》
本课程深入剖析了数据资产从识别、确认到成本核算及计量的全过程，并特别针对出版业的数据资产管理提供了详尽的操作指南。通过案例分析和实际操作演示，旨在帮助参与者掌握数据资产入表的专业知识，提升企业的资产管理水平。
- 核心内容 -
1、数据资产概述
深入讲解了广义数据出版产品的概念及其主要特征，包括内容编辑加工数字化、传播渠道网络化等。
强调数据资产是“可控制、可计量、能产生经济利益”的数字资源，尤其对于出版行业而言，数据产品是文化与技术子系统的融合体现。
2、数据资产识别与确认
介绍了如何识别不同类型的数据资源（如内容数据、用户数据、运营数据）及其用途和资产化条件。
提供了数据资源清单示例，展示了不同类型的资产如何满足资产化的具体要求，例如版权登记、用户授权等。
讨论了数据安全等级分类的重要性，以及核心数据、敏感数据等需要采取的不同保护措施。
3、数据资产成本核算及计量
探讨了外购或自行研发的数据资源的成本构成和计量方法，包括直接成本（如版权采购费）、间接成本（如数据清洗服务费）的分摊原则。
解释了资本化起点（如选题数据库立项书签署日）和费用化阶段（前期市场调研）的区别，以及后续支出的资本化条件。
给出了详细的成本可靠计量证据准备步骤，确保所有成本能够准确归集并合理分配。
4、出版业实务操作
结合电子书平台的实际案例，详细说明了从立项到验收报告形成的整个过程，包括资本化判定、摊销年限确定及减值测试的具体实施步骤。
提供了跨部门协作流程设计，明确了业务部门、法务部、财务部等部门在数据资产管理中的角色和责任。
5、列报与披露
对资产负债表中数据资产的列报位置进行了详细说明，并提供了会计政策的解释和示例（如今日互动）。
强调了企业在自愿披露数据资源相关信息时应考虑的重点领域，包括应用场景、权利限制等，以增强透明度和信任度。
随着信息技术的发展，数据资产已经成为图书出版业乃至整个文化产业不可忽视的重要组成部分。此次高级研修班不仅为我们揭示了数据资产入表对于提升企业价值的巨大潜力，还通过一系列实际案例分享和专家解析，为我们在实践中如何更好地管理和利用数据资产提供了宝贵的指导。
感谢所有参与演讲的嘉宾和组织者们的辛勤付出，让我们共同期待，在不久的将来，能够见证更多基于数据驱动的创新成果，推动行业的持续健康发展。希望每一位读者都能从中获得启发，并将这些宝贵的知识应用到实际工作中去，共同迎接图书出版业的美好明天！
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