数字时代下建筑企业数据资产管理探究

在数字经济迅猛发展的时代背景下，数据已然跃升为推动各行业变革与创新的核心生产要素。伴随信息技术的快速迭代，建筑企业在日常运营进程中，持续积累着规模庞大的数据资源。这些数据广泛覆盖设计图纸、施工方案、项目进度管理、成本预算规划、设备运行状况监测以及人员管理等多个维度。其不仅完整记录了企业的发展轨迹，更蕴藏着极具开发潜力的价值，已然成为建筑企业必须重视的数据资产组成部分。

一、数据资产政策基础、内涵和特

（一）数据资产政策基础

自 2022 年起，为推动数据流通并挖掘其价值，国务院与财政部陆续颁布多项政策文件。其中，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即 “数据二十条”）构建起数据持有权、加工使用权、数据经营权 “三权分治” 的数据产权制度框架，对数据交易流通、收益分配及数据处理等环节作出明确规定。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》与《关于加强数据资产管理的指导意见》则进一步明晰数据资源纳入会计核算的范围，规范会计确认、计量及披露要求，着力构建科学分类的产权体系，推动数据资产全流程管理工作。与此同时，中国资产评估协会出台《数据资产评估指导意见》，为数据资产价值评估提供了具体方法指引。这些政策的落地实施，为搭建数据资产管理体系、推动数据资产入表核算、保障数据资产合规高效流通使用，奠定了坚实政策基础。

（二）数据资产内涵

依据 CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会在 2023 年发布的《数据资产管理实践白皮书（6.0 版）》，数据资产指组织以合法途径拥有或控制，借助电子或其他形式记录的结构化、非结构化数据，此类数据具备可计量性与交易属性，能够直接或间接创造经济效益与社会效益。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对数据资产给出定义，强调其为企业所拥有或控制，预期能带来内部价值提升或外部经济收益，且以数据为核心内容与服务的可辨认非货币资产，该定义从数据本质与资产属性两个维度深入阐释，凸显其会计特性。

(三)数据资产特点

数据资产兼具资产共性与自身特性。其一，非排他性显著，同一数据资产可被多个主体共享，支持多应用、算法并行重复调用；其二，业务融合性突出，对内能深度融入企业基础业务流程，对外可通过数据产品销售实现盈利；其三，规模性是重要特征，只有达到一定集中度的数据资源，才符合数据资产认定标准；其四，价值波动明显，数据产品组合方式与应用场景的变化，以及时间推移、市场需求转变等因素，都会导致数据资产价值产生较大波动；其五，非货币交易性独特，数据资产不仅能在数据市场实现货币增值，还能通过优化企业内部管理，以降本增效等非货币交易方式，助力企业数字化转型升级，提升运营管理效能。

（四）建筑企业数据资产特点

建筑企业的数据资产呈现出鲜明行业特性，深度嵌入设计、施工、运维等业务环节，覆盖建筑项目全生命周期。设计阶段，数据资产涵盖建筑设计图纸、工程规范标准、设计变更记录等；施工阶段，包含施工进度规划、质量检测报告、安全巡检记录、物资采购清单、设备运行参数等多元数据；运维阶段，则主要涉及设备维护档案、能耗监测数据、用户反馈信息等。此外，建筑行业法规标准对数据资产管理与应用影响深远。数据采集环节，企业需严格遵循国家及行业质量检测标准，确保数据真实可靠；数据使用环节，必须依法依规开展，保障数据合法合规应用；面对法规标准的动态更新，企业需及时调整数据资产管理策略，以适应行业发展要求。

二、数据资产入表的现状和会计处

（一）数据资产入表的现状

2024 年，数据资产纳入会计报表的企业数量呈显著增长态势。年初首季仅有 18 家企业率先尝试数据资产入表，至年末第四季度，这一数字已激增至 56 家，充分展现数据资产化进程的加速推进。在众多企业中，中国联通、中国移动、中国电信三大通信运营商走在数据资产入表前列，起到示范引领作用。

据公开数据统计，截至 2024 年 10 月 30 日，54 家 A 股上市公司于第三季度财务报告中披露了数据资产入表情况，涉及总金额高达 15.08 亿元。从行业分布分析，计算机行业入表企业数量最多，达 15 家；通信行业入表资产总额最高，为 6.52亿元。在报表列报项目方面，将数据资产计入无形资产科目的金额总计 8.10 亿元，占比突出。就企业性质而言，私营企业与中央及国有企业在数据资产入表实践中参与度相当。

（二）数据资产入表的影响

数据资产入表对企业财务体系产生多维度的深远影响，为企业优化财务信息披露、完善报表架构创造了良好条件。一方面，通过将数据资产纳入会计核算体系，能够更精准地反映企业实际资产规模与价值构成，增强财务报表的真实性和透明度，优化资产负债结构，进而提升企业在资本市场的吸引力与竞争力；另一方面，数据资产入表促使企业积极探索以数据为核心的创新商业模式，推动围绕数据资产开展各类经济活动。由此可见，数据资产入表不仅有助于企业强化数据管理效能、提升运营效率，还能激发企业创新活力，增强市场竞争优势，为企业的长期稳定发展提供重要支撑。

（三）数据资产入表的会计处理

据资产入表是指将符合条件的数据资产纳入企业资产范畴，在资产负债表中以会计科目和货币计量形式进行确认与列报，并开展相应的管理会计核算工作。依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资源涵盖两类：一类是依据会计准则可确认为无形资产或存货等资产类别的数据；另一类是虽为企业合法控制且预期能带来经济利益，但因不满足资产确认条件暂未入表的数据资源。企业可根据自身实际情况，在“无形资产”或“存货”会计科目下增设“数据资源”子项目，用于专项披露数据资产相关信息。数据资产入表的会计处理流程主要包括四个关键环节：数据资产的确认认定、初始价值计量、后续价值调整计量，以及在资产负债表中的列报与信息披露。

三、建筑企业数据资产管理控制面临的难题

基于公开资料梳理，截至 2024 年 9 月 30 日，在已披露半年报的 A 股上市公司群体中，建筑行业实现数据资产入表的企业仅浙江交科与中交设计两家。此情形清晰地显示出，2024 年建筑企业在数据资产入表这一前沿领域虽已迈出关键一步，取得了阶段性突破，但后续前行之路仍布满荆棘，面临诸多严峻挑战。经深度剖析，其背后成因错综复杂。从外部环境审视，现行国家政策制度体系与建筑企业数据资产管理的个性化、精细化实际需求之间，尚存在一定程度的适配偏差；而从企业内部运营维度探究，企业自身管理模式在数据资产的识别、评估、运营等环节，与数据资产管理规范要求存在较大落差，成为阻碍数据资产入表进程加速推进的核心掣肘因素，具体体现如下：

（一）建筑企业传统管理理念与会计原则与数据资产管理需求相悖

参照《数据资产评估指导意见》，数据资产具有非实体性、共享复用性等特性，与建筑企业传统管理理念及会计原则冲突显著。相较于传统实体资产，数据资产可多维度循环利用、跨平台共享复制与深度加工，价值易因场景适配度或市场需求改变而剧烈波动。现行以谨慎性为核心、多采用成本法计量的会计制度，导致数据资产账面价值与实际价值严重偏离，难以体现其潜在经济价值。

“数据二十条” 提出的数据产权分置制度，强调持有权、经营加工权与使用权分离，与传统资产对所有权的重视形成反差。传统资产审计聚焦权属与完整性，而数据资产交易后可保留副本，加工增值难以及时体现在财务报表，潜在衍生价值亦难以量化评估，致使传统审计与会计核算体系无法满足数据资产管理需求。因此，建筑企业亟需从传统实体资产管理模式，向数字化、动态化的非实体资产管理模式转型。

（二）建筑企业粗放式成本管控模式阻碍建筑企业数据资产精细化管理部分建筑企业粗放的成本管控模式，造成业务与财务数据脱节，阻碍数据资产全生命周期成本归集，对入表、评估及定价产生不利影响。根据《数据资产评估指导意见》，成本是数据资产价值评估的核心要素，包含前期投入、直接成本等多维度内容。在评估实践中，市场法因数据交易市场活跃度低、可比案例少而应用受限；收益法受数据价值机制复杂、信息不对称等因素制约，难以广泛推广，使得成本法成为当前主流评估方式。

调研显示，建筑企业成本管控水平存在显著差异：部分企业管理粗放、信息化薄弱，无专业团队，无法有效归集成本；部分企业处于升级阶段，虽有一定信息化基础，但成本处理能力仍需优化；还有部分企业实现精细化管理，借助集成系统实现成本数据实时采集与可视化，为决策提供有力支撑。鉴于成本导向法在数据资产定价中的关键作用，推进成本精细化管理已成为建筑企业打破数据壁垒、满足数据资产管理要求的必由之路。

（三）建筑企业传统预算管理体系无法适应数据资产价值的动态变化

全面预算管理作为企业战略落地以及风险防控的重要工具，其追求的可预测性与可控性目标，与数据资产入表之后所呈现出的价值易变性以及场景创新所带来的财务数据波动之间存在着尖锐的矛盾。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自 2024 年 1 月起，符合条件的数据资源按照成本法进行初始计量，但是在后续计量过程中，数据资产的价值波动有可能引发颠覆性的减值风险。此外，在 “数字中国” 战略的推动下，数据资产的应用场景不断拓展，其所产生的乘数效应可能导致企业的财务绩效与非财务绩效出现难以预估的波动，从而使得传统的年度预算模式失去了有效性。

尽管弹性预算、零基预算、滚动预算等现代预算方法在一定程度上对预算管理体系进行了优化，但是这些方法仍然是以数据的可预测性作为前提条件的，难以适应数据资产价值的不确定性。数据资产的动态特性导致在预算执行过程中，差异分析与矫正机制无法发挥作用，预算控制难以达到预期效果，传统的预算管理体系面临着根本性的挑战。

（四）建筑企业现有管控模式难以满足数据资产安全与隐私保护要求

建筑企业的数据资产面临着复杂多样的数据安全风险。网络攻击已经成为数据泄露的主要威胁，黑客通过恶意软件植入、网络钓鱼攻击、系统漏洞利用等手段，非法获取企业的敏感数据。内部人员的操作失误、违规行为或者恶意泄露，同样也是数据安全的重大隐患。此外，数据存储与传输环节存在的技术漏洞，以及在数据使用过程中如何平衡利用效率与隐私保护之间的矛盾，进一步加大了数据安全管理的难度。随着建筑信息模型（BIM）、物联网、大数据等新兴技术在建筑领域的广泛应用，数据隐私保护面临着新的挑战，传统的管控模式已经难以满足数据资产安全与隐私保护的实际需求。

四、建筑企业数据资产管理控制措施建议（一）搭建系统化数据资产管理体系，规范流程

建筑企业可多维度强化数据资产管理，规避权属风险。合同管理方面，与合作方签订协议时，需明确数据资产权属、使用边界及保密条款，防止因条款模糊引发纠纷。同时，构建数据资产权属登记制度，通过备案记录数据来源与权利归属，并搭建公开平台，实现全流程可追溯，降低管理风险。此外，企业应加强员工数据权属意识培训，规范数据全流程操作行为。在数据管理各环节，采集需明确范围与质量标准，存储要建立标准化体系保障安全，处理需规范流程提升质量，分析应构建科学模型，应用则严格限定使用范围，确保数据合规应用。

（二）推行项目全生命周期成本管理，达成精细化运营

建议建筑企业引入项目全生命周期成本管理体系，该体系覆盖项目从设计到退役的全过程成本，通过综合考量产品全链条要素实现费用优化，区别于传统仅关注生产阶段的模式。

战略决策上，建筑企业应将数据资产会计核算融入战略规划，利用用户数据分析精准定位市场需求，从全生命周期成本视角规划业务发展。财务管理中，运用该模式剖析数据资产成本效益，优化资源配置，如在数据采集、存储、应用等环节针对性降本增效。

业务拓展时，全生命周期成本管理助力企业管控营销、研发、服务等环节成本。营销阶段精准投放资源，研发阶段贴合市场需求，服务阶段优化流程，以此提升效率、降低成本，吸引高净值客户，推动业务增长。

风险管理方面，企业需融合数据资产会计风险评估与全生命周期成本管理理念，构建数据安全体系。从采集源头把控安全，存储传输加密防护，使用交易合规操作，并定期审计，防范风险，保障企业运营，减少潜在成本损失。

（三）实施弹性化预算管理策略，保障企业稳健发展

2022 年，国务院国资委提出国有企业需完善全面预算管理体系，为各市场主体提供了示范引领。鉴于数据资产具有动态特性，建筑企业应设计与战略规划相适配的灵活预算管理工具，战略规划周期可依据企业发展目标与市场环境动态调整。2024 年，国家多部门联合发布规划，旨在充分释放数据要素的乘数效应。

建议建筑企业制定三年期数据资源战略规划，并以此为基础编制年度财务报表。针对数据资源管理，在保留部分传统预算方法优势的同时，灵活运用滚动预算、弹性预算、零基预算等工具，编制专项数据资产决策预算。在全面预算管理实践中，需实现长期规划与短期目标、滚动调整与定期评估、弹性控制与刚性执行、零基编制与增量优化等多方面的平衡。通过综合性预算管理策略，企业能够有效应对数据资产价值波动带来的不确定性，实现稳健可持续发展。

（四）强化数据资产安全与隐私保护体系建设

构建完善的数据安全防护体系是建筑企业保障数据资产安全的关键。技术防护上，对设计图纸、成本预算等商业机密数据采用加密存储；数据传输应用 SSL/TLS 等协议，防止数据窃取与篡改；通过访问控制技术，依岗位职责设置权限，如项目经理可多维度操作数据，普通施工人员仅能查阅与工作相关数据且无权修改。