来源： 通信世界
近日，财政部印发《关于开展公共数据资源治理成本归集试点工作的通知》（财会〔2026〕5 号），在全国10个省、市（北京市、河北省、辽宁省、上海市、浙江省、安徽省、福建省、青岛市、重庆市、四川省等地区）启动行政事业单位公共数据治理成本归集试点。
《通知》指出，试点单位应当在2027年1月1日至2027年6月30日期间，按照选定的对象和方法开展公共数据资源治理成本归集工作。目标是推动试点单位梳理公共数据资源清单、识别数据治理资源耗费、探索针对数据治理或特定的数据产品开展成本归集的可行性，为进一步研究公共数据资源会计处理方法、推动公共数据资源科学化管理夯实基础。
如果说2025年《公共数据资源登记管理暂行办法》解决了公共数据 “是谁的” 问题，那么这次试点将解决公共数据 “值多少钱” 的议题，为万亿级公共数据要素市场的全面激活打通“最后一公里”。
01
成本归集目的何在？
过去两年，我国数据要素改革跑出了 “加速度”：国家公共数据资源登记平台登记总量已超25万项，覆盖全部国民经济行业大类；全国多个省份出台公共数据授权运营实施细则，如南京玄武区的3款专利数据集产品在江苏省数据交易所挂牌上架；国家发改委明确公共数据运营服务费实行 “补偿成本、合理盈利” 的政府指导价管理。
然而，繁荣景象之下，公共数据的治理成本问题悬而未决。长期以来，公共数据在行政事业单位的账面上基本处于“隐形”状态，服务器折旧、技术人员工资、水电能耗从未单独核算。而资源要被确认为资产，须具备两个基本前提：该资源很可能给单位带来经济利益，且成本能够可靠计量。没有成本作为计价基础，数据资产入表就困难重重。
此次试点致力于为公共数据资产化扫清障碍。《通知》明确了成本归集的具体范围：公共数据资源治理成本是指数据采集、加工处理、存储与维护、安全保障等数据治理过程中所发生的资源耗费，包括相关人员经费，外购的数据集合成本，技术服务费，耗用的材料成本，房屋及建筑物、设备等固定资产折旧费，知识产权、信息系统等无形资产摊销费，水电等公用事业费，以及其他耗费。
具体而言，数据采集是指从各种数据源中收集数据的过程，主要包括原始数据采集、互联网数据采集、内部系统数据采集、外购数据集合等。数据加工处理则是指对采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程，主要包括数据清洗与转换、数据整合与标准化、数据质量管理、元数据与分类分级管理、安全与合规治理、应用场景适配、业务模型构建、产品合规性审查等。
02
弹性设计破解落地难题
首先，归集对象分层。《通知》指出，试点单位应当将公共数据资源治理作为独立的业务条线，将公共数据资源治理整体投入作为成本归集对象，有条件的单位可以选取部分应用场景、具体的数据产品或服务等作为成本归集对象。
其次，归集方法自主。《通知》允许试点单位按照重要性原则及成本归集目的，选择制造成本法或完全成本法进行成本归集。制造成本法只核算直接与数据生产相关的成本，适合侧重内部管理和绩效考核的场景；完全成本法则将所有间接成本都分摊进去，适合需要对外定价和交易的场景。
再次，建立跨部门合作机制。《通知》指出，试点单位应当建立健全工作机制，推动财务部门、业务部门与相关数据归口管理部门有效对接，制定工作方案，明确各部门职责，确保公共数据资源治理成本归集工作顺利进行。这打破了过去 “业务部门管数据、财务部门管钱” 的割裂状态，让财务人员深入了解数据治理的业务流程。
《通知》还强调，试点单位应当全面梳理公共数据资源，编制公共数据资源清单。同时，梳理本单位与公共数据资源相关的业务流程，确定公共数据资源治理过程所涉及的部门、人员、资产等，明确各流程耗费的直接资源与间接资源。
不过，尽管政策设计非常完善，但公共数据治理成本归集并没有经验可借鉴，试点过程中仍需克服一系列挑战：间接成本的科学分摊；与现有政府会计制度的衔接；不同单位基础差异的平衡；成本与价值的脱节问题。
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