当前，数据已全面融入我们的生产、生活和治理活动中，在国民经济中发挥越来越大的作用，各界对于“数据要素纳统入表”给予很高的期盼。
“数据要素纳统”是建立在“数据资产入表”基础上，而“数据资产入表”又会促进数据要素经济价值的统计核算。推动数据要素纳统，不仅有利于经济社会高质量发展，而且也是一个重大的理论创新。
“数据要素纳统入表”的概念剖析：
“数据”规定了其内容实质，“要素”确定了其经济属性，“纳统”计量了数据要素的经济价值，“入表”指企业数据资产入财务报表。
在现行CSNA体系下，数据要素的经济价值未得到充分体现：
数据被视为中间品或中间消耗，做“费用化”处理，不被计入GDP增加值；
但实际上数据要素的部分经济价值已分摊进：从事数据开发利用活动的劳动者报酬、支撑数据采集处理存储运维等机器设备的固定资产折旧、以及管理者和其它资产有效运用数据而获得的企业盈余等项目中。
应构建数据要素的经济价值统计核算方法：
借鉴现行CSNA对“研究与开发”支出资本化的统计核算经验；
对企业在整个数据要素（包括自产型、外购型）价值形成全过程中各项支出（包括资产性支出、劳动成本支出、中间投入支出、外购支出），进行资本化的处置，来计算其数据要素的经济价值，并计入GDP；
以更好测算数据要素对GDP贡献程度，反映数据资产规模结构的变化状况。
应建立与数据要素纳统入表相适应的会计准则和税法规范：
会计准则
规范企业对数据要素的成本核算，企业会计准则应完善数据要素支出的确认、计量、记录与报告方法，以保持统计口径的一致性和科目的规范性。
数据要素支出的定义和分类，包括数据采集、数据管理。其中，数据采集是指直接为研究应用而开展的采集活动，数据管理是指数据处理、开发利用、运行维护等系列数据保值与增值的支出。
数据要素支出的确认应满足最终数据产品/服务在技术上的可行性、支出金额的可计量、具有使用或出售的意图和市场条件等。
数据资产的计量，包括初始计量、后续计量。其中，初始计量是指数据资产按照购买价款、税费、直接归属及预定用途所发生各项成本的计量。后续计量是指数据资产的摊销期限和摊销方法。
数据资产的记录与报告，企业应设置数据资产的类别，记录并披露数据资产的期初和期末账面余额、累计摊销额及减值准备累计金额、使用寿命的估计等情况。
税法规范
应集中在企业对数据要素支出的归集、摊销及抵减应税收入。
抵减企业应税收入指为了鼓励企业充分开发利用数据要素，促进数据价值释放，可规定企业为开发新的数据产品/服务发生的数据要素支出，未形成数据资产计入当期损益的，按75%加计扣除；形成数据资产的，按数据资产成本的175%摊销。