数据资产入表金额如何填报、数据产品/服务收入如何统计、数据增值服务收入如何核算——国家数据局《全国数据资源统计调查制度》首次从国家层面对数据要素价值核算给出了统一的统计口径。从高质量数据集交易金额到公共数据授权运营收入，从数据资产入表到数据增值服务，这套统计指标体系为数据从“资源”走向“资产”提供了可量化、可比较的核算框架。
数据资产入表——从“资源”到“资产”的会计确认
数据资产入表金额的三种来源
数据资产入表金额是指报告期末将数据资源价值量化后计入财务报表的金额，计量单位为万元。数据资源是指具有使用价值的数据，是可供人类利用的新型资源。入表金额按来源分为三种：外购数据资产入表金额——通过外购方式取得数据资源价值；自行开发数据资产入表金额——通过自行开发方式取得数据资源价值；其他数据资产入表金额——通过其他方式取得数据资源价值。审核关系要求三者之和等于数据资产入表总金额。
数据资产入表科目
数据资产入表科目包括存货、无形资产、开发支出三个可选科目。这一设置反映了数据资产的多重属性：可以作为存货（待交易的数据产品）、可以作为无形资产（自用的数据资源）、也可以作为开发支出（尚在开发阶段的数据资产）。不同科目选择直接影响企业的资产负债结构和利润表现。
数据产品与服务收入——数据要素的市场化价值
数据产品/服务收入的统计口径
数据产品/服务收入是指企业所开发的数据产品或服务带来的经济利益流入。数据产品或服务是指基于数据加工形成的、可满足特定需求的数据加工品或数据服务，如有偿开放的高质量数据集、信息验证服务等。中央企业还需统计用于本行业的数据产品/服务收入。
数据技术企业需统计更细分的收入指标：实现交易的SaaS数据产品/服务数量、AI产品/服务数量及平均用户数/使用次数/收入。数据集团需统计数据产品/服务覆盖行业数量、应用场景数量、用户数量、数据资源目录数等生态指标。
数据增值服务收入的界定
数据增值服务收入是指报告期末利用企业或组织在日常运营中收集和产生的业务数据，通过分析和处理这些数据来提供新的服务或产品，从而为公司带来额外的经济利益流入。这一指标反映的是数据在主营业务之外的增量价值创造能力，与数据产品/服务收入共同构成数据要素市场化价值的完整图景。
数据交易与授权运营收入
高质量数据集交易金额与体量
高质量数据集交易金额是指报告期末已经达成交易的高质量数据集总金额，计量单位为万元。高质量数据集交易体量是指报告期末已经达成交易的高质量数据集的数据总量，计量单位为TB。高质量数据集是指经过采集、加工等数据处理，可直接用于开发和训练人工智能模型、能有效提升模型性能的数据的集合。
数据交易机构还需按20个行业分类填报交易总额、交易次数、挂牌/实现交易的数据集数量、省内/省外购买方/供给方数量等指标，全面反映数据交易市场的行业分布和区域分布。
公共数据授权运营收入
公共数据授权运营收入是指报告期末单位将公共数据授权给特定的企业或组织而形成的经济利益流入。公共数据授权运营数据总量是指在公共数据授权运营过程中被授权运营方所获得的数据总量。签订公共数据授权运营协议的运营机构总数反映了公共数据授权运营的生态活跃度。
数据要素投入与AI基础设施
数据技术投入、软件系统投入与AI技术投入
数据技术投入是指报告期末企业在数据采集、存储、应用、流通等过程中的技术投入，如数据采集系统投入等。软件系统投入是指开发新的软件系统或对现有软件系统进行升级、维护和扩展的资金投入。AI技术投入是指在人工智能领域进行研究与开发的资金投入。三者独立统计，审核关系要求数据技术投入≥软件系统投入+AI技术投入。
算力规模与Token消耗
算力规模以FP32位（单精度浮点数）作为统计基准，包括GPU、CPU等算力，计量单位为TFLOPS。智能算力规模特指执行AI计算的GPU算力。大模型Token消耗量反映AI应用的实际规模和使用深度。这些指标共同构成了数据要素投入的完整统计框架，为衡量数字经济的投入产出效率提供了基础数据。
