随着汽车智能化、网联化的飞速发展，汽车行业在研、产、供、销、服各环节沉淀了海量数据。据中汽政研估算，到2030年，仅汽车数据带来的产业增量规模就有望达到6000亿元。然而，数据资产入表这一激活数据价值的关键一步，在汽车行业却推进缓慢，数据如何从“资源”变“资产”，行业破局路径值得关注。

一、汽车行业数据资产入表进展：政策破冰，成果初显

2024年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，明确数据资产可确认为“无形资产”或“存货”，为汽车企业数据资产入表提供了政策依据。在此背景下，部分车企率先探索：北汽新能源完成数据资产全流程服务，以数据资产质押获2亿元融资；东风商用车完成两类数据资产入表，总额超169万元，主要涉及售后、质量索赔、动力电池数据等内部高价值数据集。但从行业整体看，数据资产入表仍处“小步试探”阶段。多数企业对外部获取或共享数据持谨慎态度，因权属不清、合规风险等问题暂未开展数据资产入表活动，数据资产化进程远滞后于数据规模增长速度。

二、数据资产入表三大核心难点分析

一是入表前的动力不足与战略模糊。数据资产入表产生的收益与固定资产、金融资产等传统资产的短期效益相比不显著，导致企业推进意愿低。同时，行业普遍缺乏清晰的战略规划。数据资产如何嵌入业务流程、与其他资产协同创造价值、在全生命周期中实现增值等核心问题尚未形成共识，战略模糊性进一步抑制了企业行动积极性。

二是入表中面临确权、估值、管理三重阻碍。在确权方面，现行相关法律体系中尚未进一步明确数据资产权属划分标准，用户驾驶行为数据、车辆行驶数据等涉及个人信息的数据，其持有权、加工使用权、收益权归属存在争议，企业难以证明对数据的“合法控制”；在估值方面，数据价值具有强场景依赖性，智能驾驶研发、精准营销、售后服务等不同场景下价值差异显著，传统成本法、收益法难以适配动态变化。且数据完整性不足等质量问题会进一步加剧估值准确性难题；在管理方面，多数汽车企业数据治理平台建设不完善，无法实现从数据源到资产目录的端到端可视化管控，数据血缘断层导致质量问题难溯源，存在数据清洗规则与业务场景脱节，关键业务字段错误率居高不下，基础数据 “不可用，不可信”等问题。

三是入表后流通阻碍与机制缺失。一方面，当前《企业数据资源相关会计处理暂行规定》聚焦初始确认环节，而权属登记流程、市场化定价机制、跨主体交易合规审查、交易平台技术架构等核心领域缺乏实施细则，数据资产从“财务报表显性化”到“市场价值兑现”的转化链条仍不健全。另一方面，主机厂、经销商、出行服务商等生态伙伴间数据壁垒未破，全周期动态管理缺失，企业无法根据数据质量变化调整价值评估，也难以基于场景迭代进行减值预判，加剧价值信任危机。

三、破局路径：政策、技术、管理三端协同发力

（一）构建激励体系与战略指引，破解入表前动力难题

一是政策激励精准化，建议对数据清洗、确权等基础服务适用低税率，对数据资产交易收入给予阶段性所得税减免，高价值数据产品交易实施免税或即征即退，降低企业数据资产化成本。二是战略路径清晰化，建议汽车行业编制《汽车行业数据资产入表实施路线图》，明确数据资产梳理、确权、估值、入表、运营全生命周期的任务节点、实施主体。重点细化数据资产与研发、生产、营销等业务环节的融合路径与场景化指引，增强企业战略确定性。

（二）突破实操瓶颈，夯实入表中技术与管理基础

一是建立分层确权机制，针对用户数据，在合规前提下明确“用户享有所有权、企业获合法使用权”的划分原则，通过用户协议细化数据加工、收益分配规则；针对产业链共享数据，建立基于贡献度的权属划分标准，明确各方权利义务。二是形成动态估值体系，研发适配汽车行业的动态估值模型，建立行业估值数据库，统一关键参数计算标准，减少评估机构间差异，将数据质量、场景价值、时效性等因素纳入量化指标，开发标准化估值工具平台。三是提高全生命周期治理能力，推动企业构建端到端数据治理平台，实现从数据源采集、传输、存储到加工、共享的全流程可视化管控，通过自动化工具替代人工抽查，建立数据质量问题溯源与闭环整改机制。

（三）完善入表后生态，打通价值兑现全链条

一是健全交易实施细则，建议加快出台数据资产权属登记管理办法，明确登记流程、凭证样式和查询权限；建立全国统一的数据资产交易平台，制定跨主体交易合规审查清单，涵盖数据脱敏、隐私保护、跨境流动等要求。二是构建流通协同机制，建议由龙头车企牵头成立数据资产运营联盟，制定数据共享标准与收益分配规则，通过开放标准化API接口打破“数据孤岛”。三是强化动态监管评估，建议建立数据资产全生命周期监测体系，实时追踪数据质量变化、应用场景迭代对价值的影响，形成动态价值评估报告。

（中汽政研陈水源、赵佳）

智库观点 | 汽车行业数据资产入表：难点解析与破局路径

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