2026年3月31日，山西财经大学智能管理会计研究院在积雅楼四层工商管理一级学科工作坊，举办主题为“数据资源入表和评估”的学术讲座。本次活动特邀毛聚老师，为研究院教师分享了数据交易、数据资产化、数据跨境流通三大核心业务的落地实践与行业应用。本次活动由智能管理会计研究院副院长郭婧主持，研究院全体教师开展了深入研讨和交流。

毛聚老师现任山西财经大学智能管理会计研究院讲师，博士毕业于中国人民大学，主要研究领域为国资国企改革、数字经济等，研究成果发表在《中国工业经济》《南开管理评论》《管理科学学报》《会计研究》《审计研究》《财经研究》《European Financial Management》等期刊，核心研究成果聚焦于国企改革与公司治理，为国资国企改革提供了一定启示。

在本次讲座中，毛聚老师分享了北京国际大数据交易所的探索与实践。首先，在数据交易方面，搭建了面向人工智能的高质量数据集供给平台，解决了多场景数据融合等难题，打造了高频数据交易平台，实现了在金融、交通等领域的实时数据服务。其次，在数据资产化方面，形成了完整的服务链条，设立全国首个数据资产登记中心，帮助企业完成数据资产入表操作，同时创新推出多种金融产品，为各类企业提供全过程管理支持。随后，在数据跨境流通方面，通过建设数据托管服务平台、开展监管沙盒试点、开发跨境技术工具包等，为境内数据出海和境外数据入境提供全流程解决方案。2024年企业数据资源入表面临的核心挑战集中在如何清晰确认数据价值、如何可靠计量、以及后续的摊销减值等实操难点上，要平衡好推动数字经济发展与严守会计信息质量底线之间的关系，既发挥会计信息对数字经济的引导作用，又要确保资产确认的可靠性与稳健性。

毛聚老师和大家共同研读了学术论文《数据资源入表的挑战与应对》。数据资源入表在会计实务中面临五大挑战：一是确认与初始计量方面，数据资源需同时满足资产定义和确认标准，但“经济利益很可能流入”这一条件因业务模式不清晰而难以准确判断，同时可靠计量也受制于企业自身的数据治理能力。二是后续计量方面，当数据资产被分类为无形资产时，摊销年限的确定存在不确定性，减值测试的可靠性也面临较大挑战。三是会计准则体系内在一致性方面，如何厘清数据资产与人力资源、自创品牌等其他未入表资产之间的本质差异，成为亟待解决的问题；四是国际趋同方面，数据资源入表的会计处理可能与其他国家会计原则产生重大分歧，对跨国企业造成合规压力；五是经济后果方面，需要警惕因确认标准过宽或后续计量不当可能引发的资产泡沫化，以及对资本市场资源配置的潜在扭曲。

在交流研讨环节，参会教师结合自身科研实践，围绕数据合规评估体系搭建、数据资产价值科学评估、跨境数据流通监管机制设计等核心问题展开热烈讨论。毛聚老师结合平台建设与行业服务的实际案例，从理论框架、实操流程、标准制定等多个维度逐一进行解答，给出切实可行的思路，帮助大家厘清了数据要素相关研究的核心逻辑与实践路径。

最后，研究院副院长郭婧作总结发言。她表示，本次交流活动聚焦数据要素市场化发展前沿实践，为开展数据资源入表和评估研究提供了重要的理论支撑。研究院将持续组织此类产研融合的交流活动，在课题研究、成果转化、行业应用等关键环节提供精准支持，切实提升教师科研与实践结合的能力，推动研究院在智能管理会计领域的学术创新。

供稿：冯梦飞

责编：张琪

复审：任志元

终审：郭婧