10月15日，深圳市人民医院通过深圳数据交易所完成医疗健康领域首宗由医院直接参与的场内数据交易，将匿名化处理的“老年专病库”数据（涵盖36.1%的60岁以上住院患者临床案例）提供给医疗科技企业，用于穿刺手术机器人研发的本土化训练。这一交易标志着公共医疗数据资产化迈出关键一步，不仅实现了临床科研与商业价值的双重转化，更成为数据要素市场化配置的典型实践。目前，深圳数据交易所已上架多款医疗数据产品，凸显数据资产从“资源”向“资本”跃迁的产业趋势。此次交易对企业的影响具有多维价值：医疗科技企业通过合规获取高质量训练数据，可显著提升产品研发效率与市场适应性；对数据提供方而言，医院通过数据资产化开辟了新的收益渠道，反哺临床科研投入。更深层次的意义在于，该案例验证了数据资产入表的可行性——经过脱敏、标准化整合的医疗数据，通过专业交易平台实现价值变现，其收益可纳入财务报表，成为企业或机构的新兴资产类别。这与财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中“数据资源可作为无形资产或存货确认”的要求高度契合，为数据资产入表提供了实践范本。
数据资产入表的重要性在于，它解决了数据要素“难以计量、无法确权”的核心痛点。当数据经过清洗、标注、脱敏等处理，并通过合规交易平台流通时，其经济价值得以量化，进而纳入资产负债表。这不仅提升了企业资产规模与融资能力，更推动了数据要素从“原始资源”向“战略资产”的转型。首都经济贸易大学《中国数据要素市场化配置研究报告（2025）》指出，2024年以来我国数据交易规模显著扩张，涵盖医疗、金融、工业等关键领域，数据资产入表已成为企业数字化转型的核心抓手。
在此背景下，数据资产入表会计这一新兴职业应运而生。其起源可追溯至数据要素市场化改革的政策推动——随着《深圳市数据交易管理暂行办法》等地方性法规的出台，以及国家数据局示范场景建设的推进，企业需要专业人员对数据资产进行确权、估值、入表及合规管理。数据资产入表会计不仅需掌握传统会计知识，还需熟悉数据治理、隐私计算、交易规则等跨领域技能，成为连接数据技术与财务管理的桥梁。企业对这一职业的需求激增，源于三方面驱动：一是政策合规要求，数据资产入表需遵循统一规则与标准，避免法律风险；二是资产优化需求，通过专业会计处理提升企业估值；三是交易效率提升，专业人员可加速数据从“资源”到“资产”的转化周期。例如，深圳市人民医院的案例中，若缺乏数据资产入表会计的参与，数据估值、交易合规性审查等环节可能面临效率低下或合规风险。
要成为合格的数据资产入表会计，需通过专业考试认证。考试报名渠道为数据资产入表会计考试官网，考试科目涵盖《数据资源会计理论》与《数据资源会计实务》两大模块。考试大纲聚焦数据资产确权、估值方法、入表流程、合规管理等核心内容，要求考生既掌握会计准则，又理解数据技术逻辑。为助力考生备考，官方免费提供了《数据资源会计理论》和《数据资源会计实务》两本教材及配套课程，系统梳理知识体系。
考试将于2025年11月22日（星期六）上午9:00-11:00举行。此次考试的意义不仅在于培养专业人才，更在于推动数据要素市场的规范化发展。通过统一考试标准，可确保数据资产入表会计具备跨领域专业能力，为数据交易提供可信支撑，进而加速全国一体化数据交易场所体系建设。正如《全国一体化数据交易场所体系的总体布局及推进路径研究》所强调，统一确权、统一规则、统一标准是构建数据要素大市场的关键，而专业会计人才正是落实这一目标的核心力量。数据资产入表会计的崛起，标志着数据要素从“技术层”向“资产层”的跨越。随着深圳等先行地区的制度创新与实践探索，这一职业将成为数字经济时代企业不可或缺的战略资源，为数据要素“供得出、流得动、用得好”提供专业保障。
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