近日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》。发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。事实上，在大数据时代浪潮下，数据要素已经渗透到经济社会的各个角落，使数据产业链日趋复杂。然而，由于数据具有独特的外部性特征，参与数据经济活动的主体众多，导致数据生产与交易的成本收益难以用传统方法评估，使得数据资源的公共性与私人性边界变得模糊。
我们迫切需要找到更好的方式来发挥数据的价值，使其在宏观经济运行和微观主体运作中发挥更大的作用。这种需求在2024年尤为明显。政策对数据价值的重视达到了新的高度，同时，市场的内在需求也在不断推动数据价值的挖掘。
其中，数据资产化是推动数据要素高效、标准、深入利用的重要途径。它可以形成通用的数据语言，打破数据产业链的障碍；为企业和机构创造战略资产，提高各方的积极性；加速数据的交易过程，在快速流动中体现数据的价值；并增加改革的迫切性，促使数据资产产权问题得到进一步明确。当然，各国对于数据资产的具体界定仍在探索中。
尽管还存在一些基础性问题与挑战，但数据资产化已成为“数字中国”建设不可或缺的一部分。其实质在于对数据进行合理的价值评估，并将数据纳入财务报表中。众所周知，资产强调“拥有或者控制”和“带来经济利益”，而数据资产则是由企业拥有或控制、能够为其带来经济利益的数据资源。简单来说，数据资产化就是将数据“变现”的过程，其中包括数据资产的确认、评估、计量和披露等方面的会计核算。
然而，在推动和规范数据资产化的过程中，我们还需要正视一些理论与实践挑战。首先，会计计量方法的优化是一个难题。对于数据资产来说，目前还没有形成公认的最优计量方法。其次，技术和场景的创新也是一大挑战。数据之所以成为资产，主要是因为新技术使得用户、用户参与和用户链接等变得可识别和可衡量。全球科技巨头的研究表明，他们推动数据资产化的重点在于满足算法培训、数据分析和处理等需求，合作发掘用户的使用情况和从不同的货币化机制中获得未来收入。
此外，完善配套制度也是必不可少的环节。尽管数据已经进入财务报表，但这只是万里长征的第一步。数据资产化还需要解决数据确权、定价、流转和税收等问题。特别是要构建一个公平合理的收益分配制度，确保各参与方的利益得到保障。
另外，数据的金融和资本化探索也是值得关注的方向。为了发挥更大的经济价值，数据资产需要从实物资产转变为金融资产。这不仅涉及到定价问题，还需要得到金融市场的认可，形成可抵押并能产生未来现金流的共识。只有被金融市场接受，数据资产才能转变为数据资本并创造更广泛的价值。
最后，防范风险与泡沫也是一项重要的任务。数据资产化带来了更多的风险冲击，如数据保护、安全和质量控制等风险。因此，我们需要从宏观和微观层面探索构建全面的风险治理与防控机制，避免盲目跟风和泡沫的产生。
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百位学者预见2024｜杨涛：数据资产化是推动数据要素发展的重要途径 
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