摘要：近年来，随着“数据”被正式确立为第五大生产要素，国家持续推动数据要素市场化改革，政策密集出台、制度逐步完善、技术不断演进。作为数据高密度行业的典型代表，电力行业在数据治理、数据流通、数据应用等方面具备先天优势。然而，当前电力行业在数据要素市场的建设过程中仍面临

近年来，随着“数据”被正式确立为第五大生产要素，国家持续推动数据要素市场化改革，政策密集出台、制度逐步完善、技术不断演进。作为数据高密度行业的典型代表，电力行业在数据治理、数据流通、数据应用等方面具备先天优势。然而，当前电力行业在数据要素市场的建设过程中仍面临诸如制度保障不足、供给质量不高、流通交易不畅、应用场景受限、核心技术支撑薄弱等多重挑战。这些难题不仅制约了电力行业数据价值的充分释放，也对企业的数字化转型和资产运营能力提出了更高要求。

面对上述现实问题，一个新兴的职业正逐渐走入人们的视野——数据资产会计师（Data Asset into Statement Professional Accountant，简称 DACPA）。这一职业的核心任务是帮助企业将数据资源转化为可量化的资产，并按照会计准则进行计量、确认与披露。它不仅是企业实现数据资产管理规范化的关键角色，也是解决当前数据流通中权属不清、定价混乱、收益分配不明等问题的重要推动力量。尤其是在电力行业这类数据密集型领域，如何高效、合规地开展数据资产评估与入表工作，已成为企业提升核心竞争力的关键所在。

从用户提供的新闻案例可以看出，电力行业虽然拥有良好的数据管理基础，如国家电网和南方电网均已达到DCMM5级认证水平，并建立了统一的数据平台，但在数据要素流通交易方面仍存在诸多瓶颈。例如，目前大多数电力数据产品缺乏统一的定价标准，交易以协商为主，导致市场价格混乱；同时，由于数据确权机制尚未成熟，跨主体协作困难，收益分配难以量化，严重阻碍了数据资产的市场化进程。此外，数据应用场景单一、服务商生态尚不健全，也限制了电力数据在绿色低碳、金融征信、工业制造等领域的深度融合。这些问题背后，反映出企业在数据资产识别、计量、评估、披露等环节缺乏专业人才的系统性支持，而数据资产会计师正是填补这一空白的重要力量。

数据资产会计师的核心职能在于，依据《企业会计准则》及相关制度，协助企业完成数据资源的确权、分类、估值及财务入表流程，使原本隐性的数据资源显性化、资产化。这不仅有助于企业提升数据资产的价值体现和资本运作能力，也为外部投资者提供了更透明、更具参考价值的信息披露内容。在电力行业，大量数据资源如用户用电行为数据、电网运行状态数据、碳排放监测数据等，均具备较高的潜在经济价值，但其能否顺利进入资产负债表，很大程度上取决于企业是否具备专业的数据资产管理团队，以及是否掌握了科学的评估方法和工具。

当前，尽管部分大型能源集团已在数据治理方面取得一定成效，但整体来看，行业内普遍缺乏系统的数据资产管理经验，尤其在数据资产入表这一新兴领域，既懂会计规则又熟悉数据特性的复合型人才十分稀缺。为此，市场上已经推出了专门面向这一方向的专业培训课程，《数据资产会计管理理论》和《数据资产会计管理实务》两本教材构成了学习体系的基础框架，涵盖了数据资产的概念界定、会计处理方法、评估模型构建、合规披露要求等多个维度。通过系统学习并掌握相关知识，相关人员可以更好地服务于企业的数据资产管理和价值转化过程。

值得注意的是，随着国家对数据资产入表的重视程度不断提升，越来越多的企业开始着手建立内部的数据资产管理机制，部分金融机构也开始尝试将数据资产纳入信贷评估体系。在此背景下，具备数据资产会计师专业知识的人才将成为各类企业竞相引进的对象。特别是在电力行业，其数据体量庞大、结构复杂、敏感性强，对数据资产的合规管理要求极高，因此更需要一批能够精准识别数据价值、合理制定评估方案、有效推动数据资产入表操作的专业人士。

对于个人而言，参与数据资产会计师的学习和认证，不仅可以提升自身的数字素养和跨界能力，还能拓展职业发展的新路径。尤其是在当前数字经济高速发展的阶段，掌握数据资产入表技能将成为会计、审计、信息管理等相关从业人员转型升级的重要跳板。随着电力等行业陆续推进数据要素市场化配置改革，相关岗位需求将持续上升，数据资产会计师的职业前景非常广阔。

综上所述，电力行业数据要素市场建设所面临的挑战，恰恰为数据资产会计师这一新兴职业的发展提供了广阔空间。通过引入专业人才，企业能够更好地应对数据确权、估值、定价、信息披露等难题，从而实现数据资产的价值最大化。而对于有意投身该领域的专业人士来说，尽早掌握《数据资产会计管理理论》和《数据资产会计管理实务》中的核心知识，不仅能提升自身的职业竞争力，也将为整个数据要素市场的健康发展注入新的活力。

来源：数据资产分享官