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1、城市智慧停车数据入表操作实践及案例一、城市智慧停车发展及数据入表现状(一)城市智超停车的发展我国城市智慈停车产业经过多年发展，产业链分布趋于成熟，技术革新持续提速，产业市场逐步壮大。上游软、硬件供应商已经基本具备综合解决方案提供能力，诞生出捷顺科技、科拓股份、悦畅科技、五洋停车等行业龙头企业，智能道闸、车位检测器、车牌识别系统(高清摄像头等)、自助缴费机等硬件设备基本实现全面国产化：中游停车运营商中民营企业和国有企业协同发展，民营企业重点聚焦住宅停车运营和商办停车运营市场，国有企业重点聚焦城市公共停车场站运营以及线上城市级智越停车平台运营市场：下游政府、停车场、车主等主体需求口益多样化，为智慧
2、停车市场发展提供了充足驱动力。图1国内智慈停车产业图谱截至2023年底，我国智金停车软硬件市场达到百亿级规模，城市智慈停车线上线下运营规模达到数亿级，停车场库投资、施工等领域规模超万亿，预计停车数据领域市场规模在百亿级左右。图2国内停车产业价值图谱得益于科技产业的快速发展，我国智慈停车产业正逐步进入3.O发展阶段，即从2012年开始发展的基础信息化、半智能化阶段（智慈停车1.0）,到2014年至2018年的平台联网、将部分业务转移到网络平台的阶段（智慈停车2.0）,再到目前的无人化智能管理阶段（智急停车3.0）,2.0以及3.0阶段，城市停车数据应用场景不断丰富，停车数据与医疗数据、交管数据、
3、信用数据等联系口益密切，各地创新出“停车就诊联动”“先离场后付费”“区域通停通付”“停车接送联动”等数据应用场景，停车数据服务口益多样化。（二）智意停车的数据入表的可行性及意义数据入表是将数据资源转化为应用场免和产品、进而实施资产化的过程。众多城市通过建设城市级智港停车平台，实施城市停车“一张网”，完成了城市停车数据收集平台的建设，且智慧停车领域已经拥有成熟的应用场景和一系列成功的产品案例，在国家政策的积极推动下，智慈停车数据入表已经具备了明确的基础，停车数据资产化过程具有实际的可行性。通过实施停车数据资产入表，一是可以促进城市智慈停车公司优化业务结构，提升经营效率。传统城市停车公司以线下停车
4、运营为主，通过实施停车数据资产入表，可以促进城市停车公司发展线上智急停车平台运营业务，提升线下线上业务协同效应。通过线上智慧停车平台，实现全市停车数据资源整合，可以帮助城市智慧停车公司精准定位居民停车服务需求，实现针对性优化来提升线上线下业务经营效率,如通过开发停车逃废追缴产品，提高停车收费率；通过开发先离场后付费，提高车位周转率。同时也可帮助城市管理者提高城市停车决策水平、帮助停车产业相关市场主体提高服务能力。二是城市智慈停车公司可以通过数据资产入表来优化企业资产负债结构。从财务处理来看，数据资产入表会同时调增资产科目和权益科目，实现资产负债率的降低，对于资产负债指标压力较大的城市智慧停车公
5、司形成一定利好。但也需注意到，目前数据资产入表仍处于起步试点阶段，实现入表的数据资产规模相对较小。截至2024年一季度，共有23家上市公司实施数据资产入表，涉及总金额14.77亿元，入表数据资产占总资产比例平均值为017三是城市智慈停车公司可以借助数据资产质押融资，拓宽融资柒道。考虑到数据资产具备较强的经营性和市场化属性，相比其他资产，银行对数据资产作为融资抵质押物的接受程度或更高。在目前融资途径相对有限的环境下，通过质押数据资源获取信贷资金将改善智慈停车公司资金流动性。（三）智慧停车数据入表的现状情况截至2024年4月底,共有9家智慧停车公司实施数据资产入表，推出的入表数据产品总数达到】1个
6、，涵盖了多种类型，包括4个查询类产品，主要以泊位状态查询为主，以及5个统计分析类产品，涉及行为分析和流量分析等领域。此外，还有2个数据产品的类别由于信息披露问题尚未明确。入表主体遍布国内多个省份，地理分布相当广泛。其中江苏省表现突出，共有2家公司实现了停车数据的资产入表，成为推进智慈停车数据资产化的领先地区。表1智急停车数据入表现状序号入去主体控JRJR东城市入*歙据产品名环入裒产品类91湖北亿星数字科技有限公司湖北京川国力餐本投费运营集团育限公司湖北霄孝感布拿学巾公共停车泊位状态应用WM2泉州市泉港皆急停车有限公司南成物件股份有米公司持联95、；泉州市泉港区国育资本投费运管*限公司抻股5%福
7、建省泉州市停车实时空位数据产品F仲车统计分析数舞产品统计分析类3珠海商华城市资源有册公司镰海寄新发展有限公旬广东省珠海市底海市离所区停*场盆旃故据产品WJ1南京智嵬停车有果责任公司南京市城市足设投资投股（第团）有限责任公司江苏省南京市nr*-*4*许经管停车场停车行为分析数超产品统计分析类5许昌书Ir电停车经管管理才限公司许昌市投费聚团*隈公司ff许昌市所Ift深汽车交通流量Q停车需求分析统计分析类6阐京江北r三AAXaCfffe*AMOAMK*AA19.CNY4MMOWMKMMJIArMOCMV巴EMCWV巴MHTfne三三.M40rMWMMCWe三afMOM10*r2.收益法收益法是一种基
8、于数据资产未来收益的预测来估算其价值的方法。它假设数据资产的价值取决于其未来能够为所有者带来的经济利益。收益法通常适用于那些能够直接或间接产生经济收益的数据资产，如数据驱动的产品和服务、数据支持的决策优化等。表5收益法的使用场景陆测方法适用场景直接收株依测适用于被法估数理资产的应用场景及高&模式相对独立.且敷葬资产对应服务或者产品为企史带来的直接收益可以合理械测的崎形.分成收拉预测适用于软件开发服务.致塞平台对接艰务、效率分析发务与畋抵费产应用场I1.当其他杓关资产要*所产生的收存不可电Iii-量时可以采能比方法.超颤收旅预测适用于被评估版据商产可以与资产姐中的其他数据资产.无形春产,有形爆产
9、的女IiI进行合理分割.且贞城之和与企业整体或者资产坦正常收会相比后仍有剃余的情形.尤其是收据资产产生的收支占英体业务比0款高.且其他,产素对收友的贡献能络明确计量的铁憎没等公司.消量收益预测一是可以使应用敷据资产主体产生外的可计量的现金流量或者刎消的情形.如通过启用数寤行产能第Jif艘有效地开辟新业务或者队传提高当前义务所带米的额外现金流If或者和润；二是可以箜应用数据多产主体获得可计？的成本节约的情形.如当士嵌入大激据分析模型书来的戌友费用的那低.收益法优点是直接反映数据资产的盈利能力和未来价值。适用于能够产生经济收益的数据资产。缺点是预测未来收益存在不确定性，可能导致评估结果的偏差。对于
10、没有明确收益模式的数据资产，收益法可能难以应用。在智慈停车领域，由于停车数据的业务模式尚处于探索阶段，尚无停车公司使用收益法进行数据入表。3 .市场法市场法是一种基于市场上类似数据资产的交易价格来估算目标数据资产价值的方法。它假设在H由市场条件下，类似资产的交易价格可以作为评估参考。市场法通常适用于那些在市场上有明确交易记录和可比性的数据资产。例如，公开交易的数据集、数据服务或数据驱动的公司股权。市场法优点是宜接反映市场对数据资产的价值认可，具有较高的市场敏感性。适用于有明确交易记录和可比性的数据资产。缺点是需要足够的市场交易数据和可比性分析，可能在某些情况下难以实现。忽略了数据资产的潜在收益
11、和未来价值。在智慈停车领域，目前上市交易的停车产品较为单一，以空位查询数据为主，且交易不够活跃，尚无停车公司使用市场法进行数据入表。（二）停车数据资产成本合理归集与分摊对于计入“无形资产”科目的停车数据资源，如果企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款及税费,宜接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等物用。如果是企业内部数据资源，研究开发项目的支出应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准
12、则第九条规定的有关条件的,才能确认为无形资产。包括停车数据场景开发、产品开发指出等。对于计入“存货”科目的停车数据资源，企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源，其采购成本包括购买价款、相关税费、保险费，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。企业通过数据加工取得确认为存货的停车数据资源，其成本包括采购成本，数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。五、城市智慧停车数据入表操作建议一是要组建专业化团队推进数据入表。数据资产入表的各项流程专业性要求均较高，涉及数据开发商、律师事务所、资产评估
13、机构、会计师事务所等多个市场主体，需要组建专业化团队开展数据资产入表工作。二是合理获取数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。城市停车数据整合过程中，不可避免涉及其他智慈停车平台公司、国有企业等数据持有机构，需要通过协商、收益共享等方式，至少争取获得数据加工使用权和数据产品经营权，提高数据合规性。三是探索多种方式结合的数据估值体系。成本法估值体系下，城市停车数据入表资产与数据资产价值不够匹配，截至2024年一季度,23家上市公司入表数据资产占总资产比例平均值也仅为0.17%,需要针对现有评价方法的不足,构建一套适应智慈停车的数据资产价值评价理论框架和操作体系。四是重视数据资产入表的基础
14、工作，智慈停车企业应尽快着手开展数据资源的盘点工作，针对整合完成的数据资源，以数据资源盘点为起点，摸清数据资源权属，形成数据资源目录。五要加快建设数据合规与治理体系。为确保停车数据资产顺利入表，企业必须优先构建完善的数据合规治理体系。合规性是数据资产入表的核心条件，解决数据合法性问题是当务之急。企业需要制定系统化的数据治理规则，明确数据确权、开发和利用的规范流程，确保数据资产安全，防止侵权和数据流失。六走要迅速建立数据资产会计体系，包括制定核算制度、管理目录、成本分摊等，从用户和数据生命周期角度构建多元价值评估模型。同时，企业需积极开发数据应用场景，推进数字化转型，优化数据资源的预期收益管理。七是要加速构建由数据管理、技术和财务等专业领域人才组成的团队。重点培育既掌握数据知识又熟悉财务规则的夏合型财会人才一,同时积极招募既擅长大数据分析又深入理解公司业务的综合性数据技术专家。
