数据资产化价值挖掘：理论逻辑与实践路径

摘要

数据资产化在数字经济发展中至关重要，对企业创新、金融服务及绿色转型等意义重大。本文深入剖析其理论内涵，阐述从数据到资产的转化过程，点明数据资产的独特性及交易方式转变，揭示我国数据资产化的问题，提出构建数据资产体系的策略，包括数据资产确认、计量、核算及管理体系，为企业提升竞争力、实现可持续发展提供理论支持与实践指导，推动数据资产化在数字经济中发挥更大作用。

关键词

数据资产化；数字经济；资产体系；价值挖掘

一、引言

随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为关键生产要素，数据资产化的重要性日益凸显。数据资产化通过将数据转化为可利用的资产，能为企业创造巨大价值，推动产业升级与创新。据相关研究，全球数据量正以每年约 40% 的速度增长，如何有效管理和利用这些数据，成为企业和国家在数字时代提升竞争力的关键。本文将深入探讨数据资产化的理论逻辑与实践路径，旨在为数据资产化的深入发展提供理论支持与实践指导。

二、数据资产化的理论内涵

2.1 从数据到数据资产的转化

数据资产化是一个复杂的过程，涉及从原始数据的采集到最终形成具有经济价值的资产的多个环节。原始数据通常是企业在日常经营活动中产生的大量未加工信息，如用户行为数据、交易记录等。这些数据需要经过清洗、整合、分析等处理步骤，才能转化为有价值的数据资源。在电商领域，企业通过收集用户的浏览、购买、评价等数据，经过清洗去除无效信息，整合不同渠道的数据，再运用数据分析算法挖掘用户的消费偏好、购买趋势等有价值的信息，从而将原始数据转化为可用于精准营销、产品优化的数据资源。

进一步，数据资源要成为数据资产，需满足资产的定义和确认条件。从会计学角度看，资产是企业过去的交易或者事项形成的，由企业拥有或者控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。数据资源要成为数据资产，企业必须对其拥有明确的控制权，且能预期通过该数据资源获得未来经济利益流入。例如，企业通过自主研发的数据管理系统，对用户数据进行深度挖掘和分析，开发出个性化推荐算法，基于该算法为用户提供精准推荐服务，从而提高用户购买转化率，增加销售收入，此时该数据资源可确认为企业的数据资产。

2.2 数据资产的特性

数据资产具有一些独特的特性，区别于传统资产。首先是附着性，数据资产必须依附于一定的载体存在，如数据库、存储设备等，其价值的发挥也依赖于相关的技术和应用场景。某企业拥有大量的客户交易数据，这些数据本身并无直接价值，只有通过数据分析软件和算法，在客户关系管理、精准营销等应用场景中，才能挖掘出客户的潜在需求、消费习惯等有价值信息，进而为企业创造经济利益。

其次是易变性，数据资产的价值会随着时间、市场环境、技术发展等因素的变化而迅速改变。在互联网行业，用户的兴趣和行为模式变化迅速，企业基于用户数据开发的产品或服务，若不能及时跟上用户需求的变化，其数据资产的价值将大幅下降。如早期短视频平台依靠用户的点赞、评论等数据推荐内容，但随着用户对内容多样性和个性化的要求不断提高，若平台不能及时更新算法，利用新的用户行为数据优化推荐策略，用户活跃度和留存率将降低，数据资产的价值也随之降低。

再者是共享性，数据资产可以在不影响自身使用的前提下，供多个主体同时使用，且共享过程中数据资产的价值可能会增加。例如，医疗领域的科研机构可以共享患者的医疗数据，不同机构基于这些数据进行联合研究，能够开发出更有效的治疗方案和药物，从而提升整个医疗行业的水平，数据资产的价值也在共享过程中得到提升。

2.3 数据资产交易方式的演变

早期数据资产交易主要以原始数据的直接买卖为主，数据卖方将收集到的原始数据直接出售给买方。这种方式简单直接，但存在诸多问题，如数据质量难以保证、数据权属不清晰、交易风险大等。随着数字经济的发展，数据资产交易逐渐向高度场景依赖、基于数据易货交易的间接交易流通方式转变。典型的方式如用户贡献自己的数据以获取免费或者较低价格使用数字服务，数据购买方采集分析用户数据后，为用户感兴趣的企业提供数据智能服务，帮助企业更好地定位和满足用户需求。在社交媒体平台上，用户通过注册账号、发布内容、点赞评论等行为贡献数据，平台利用这些数据为广告商提供精准广告投放服务，广告商则向平台支付费用，实现了数据资产在复杂场景下的间接交易和价值创造。

三、我国数据资产化面临的挑战

3.1 数据供给不足

我国虽在个人用户和消费需求领域积累了海量数据，但企业用户尤其是传统企业和生产制造领域的数据积累和供给严重不足。在新型工业化进程中，许多传统企业在数字化转型过程中，过于注重数字化硬件设备的投资，忽视了数据资源的采集和积累。一些制造企业虽然引入了先进的生产设备，但未建立完善的数据采集和管理系统，导致设备运行过程中产生的大量生产数据无法有效收集和利用，无法形成有价值的数据资产，制约了企业的智能化升级和创新发展。

3.2 数据市场碎片化

当前我国数据市场呈现碎片化状态，缺乏统一、规范的交易平台和市场规则。各地的数据交易机构在交易模式、数据标准、监管机制等方面存在差异，导致数据资产在跨区域、跨平台交易时面临诸多障碍。不同地区的数据交易机构对数据的定价标准不同，数据质量评估体系也不一致，使得数据交易的效率低下，交易成本增加，阻碍了数据资产的流通和价值实现。

3.3 数据资产化途径相对单一

目前我国数据资产化途径主要集中在数据交易和数据资产入表等方面，对数据分析和应用能力的共享等其他价值实现方式重视不足。企业往往只关注如何将数据直接出售获取短期收益，而忽视了通过提升自身数据分析能力，深度挖掘数据价值，为企业的长期发展提供支持。许多企业拥有大量的数据资源，但由于缺乏专业的数据分析团队和技术，无法将数据转化为有价值的决策依据，数据资产的潜在价值未得到充分挖掘。

四、构建数据资产体系的实践路径

4.1 数据资产确认

企业需依据相关会计准则和行业规范，明确数据资产的确认标准和流程。在判断一项数据资源是否可确认为数据资产时，要综合考虑企业对该数据资源的控制权、数据的经济利益流入可能性及可计量性等因素。企业通过合法途径收集的客户数据，若能有效控制数据的使用和访问权限，且通过数据分析能预期为企业带来如增加销售收入、降低成本等经济利益，同时该数据的获取成本或预期收益能够合理计量，那么该客户数据可确认为数据资产。在实际操作中，企业可建立数据资产确认清单，对符合确认条件的数据资源进行详细登记，包括数据名称、来源、获取时间、预计使用期限、经济利益流入方式等信息，为后续的数据资产管理提供基础。

4.2 数据资产计量

数据资产计量是确定数据资产价值的关键环节。可采用多种计量方法，如成本法、收益法和市场法。成本法是根据数据资产的获取成本、开发成本、维护成本等确定其价值。对于企业自主开发的数据管理系统，其数据资产价值可通过计算系统开发过程中的人力成本、技术投入成本、数据采集成本以及后期维护成本等进行计量。收益法是基于数据资产预期未来产生的收益来确定其价值。某企业利用用户数据开发出一款新的增值服务，通过预测该服务在未来一定期限内的销售收入、成本及利润，运用适当的折现率计算出该数据资产的现值。市场法是参考市场上类似数据资产的交易价格来确定目标数据资产的价值。若市场上存在类似的用户行为数据交易案例，企业可根据交易案例的价格，结合自身数据资产的特点和市场供需情况，对目标数据资产进行定价。企业应根据数据资产的特点和交易场景，选择合适的计量方法，并定期对数据资产的价值进行重新评估和调整，以反映数据资产价值的动态变化。

4.3 数据资产核算

建立完善的数据资产核算体系，将数据资产纳入企业财务报表进行核算。在资产负债表中，应单独设置 “数据资产” 项目，反映企业拥有的数据资产的账面价值。在利润表中，要对数据资产的相关收益和成本进行核算，如数据资产交易产生的收入、数据资产摊销成本等。企业通过出售数据资产获得的收入，应确认为营业收入，并相应结转数据资产的成本。对于数据资产的摊销，可根据数据资产的预计使用期限和经济利益实现方式，采用直线法、加速折旧法等合理的摊销方法进行核算。在现金流量表中，要反映数据资产相关的现金流入和流出情况，如购买数据资产支付的现金、出售数据资产收到的现金等，以便全面反映企业数据资产的运营状况和对企业财务状况的影响。

4.4 数据资产管理体系

构建涵盖数据采集、存储、处理、分析、应用和安全等全生命周期的数据资产管理体系。在数据采集环节，要制定规范的数据采集标准和流程，确保采集到的数据真实、准确、完整。对于客户数据的采集，要明确采集的范围、方式和频率，避免过度采集或采集到无效数据。在数据存储环节，要选择合适的存储技术和设备，保证数据的安全性和可访问性。采用云存储技术，既能实现数据的高效存储和备份，又能方便企业在不同地点、不同设备上随时访问数据。在数据处理和分析环节，要培养和引进专业的数据分析人才，运用先进的数据分析技术和工具，深度挖掘数据价值。利用大数据分析平台和人工智能算法，对企业的销售数据、生产数据等进行分析，为企业的决策提供支持。在数据应用环节，要将数据资产与企业的业务流程紧密结合，推动数据驱动的业务创新。通过数据分析实现精准营销、个性化产品推荐等，提升企业的市场竞争力。同时，要高度重视数据安全，建立完善的数据安全管理制度和技术防护体系，防止数据泄露、篡改和滥用，保障数据资产的安全和企业的合法权益。

五、结论

数据资产化作为数字经济时代的重要趋势，对于企业和国家的发展具有深远意义。通过深入理解数据资产化的理论内涵，包括从数据到数据资产的转化过程、数据资产的特性以及交易方式的演变，我们能够更好地把握数据资产化的本质和规律。针对我国数据资产化面临的数据供给不足、数据市场碎片化和数据资产化途径相对单一等挑战，构建涵盖数据资产确认、计量、核算和管理体系的实践路径具有紧迫性和必要性。只有通过科学合理地构建数据资产体系，企业才能充分挖掘数据资产的价值，提升自身在数字经济时代的竞争力，实现可持续发展。同时，这也将有助于推动我国数字经济的健康、快速发展，在全球数字经济竞争中占据有利地位。未来，随着技术的不断进步和市场环境的持续优化，数据资产化将展现出更大的潜力和价值，为经济社会的发展注入新的动力。