合力推动数据资产化

发布时间:2024-02-06 16:31:25
来源: 经济日报
阅读量: 518

  近期,有关各方积极推动数据要素市场建设,围绕数据资产化的探索明显提速。比如,有机构发布企业数据资源会计处理一体化平台,帮助企业加强数据资源管理和便捷“入表”;有企业推行首席数据官机制,旨在打破数据资源开发利用的碎片化模式。

  数据资产是指合法拥有或控制的,能进行计量的并为组织带来经济和社会价值的数据资源。所谓数据资产化,是指将数据资源转变为可交易流通的商品,使数据资源的潜在价值得到充分释放,目的在于通过数据为组织带来更多经济利益。

  数据是重要的生产要素、国家基础性战略资源,发挥数据要素作用离不开数据资产化。此前出台的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《“十四五”数字经济发展规划》《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等文件,既有顶层设计,也有具体措施,形成了推动数据资产化的强大合力。不少地区也出台了推动数据资产化的相关法律法规,有些地方已开展先行先试,加快数据资产化探索步伐。要看到,数据要素的新特征较为复杂,会对传统产权、流通等规范形成新的挑战。数据要素确权、定价、交易、监管等配套机制仍未成型,数据交易确权难、定价难等问题在一定程度上制约了数据资产化进程。对此,应多举措施策,破解难题。

  清晰规范的权属是实现数据资产化的基础。应积极探索填补数据确权等方面的法律空白,进一步完善相关政策,加快建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制,为激活数据要素价值提供基础性制度保障。在数据的分级管理上,可根据数据的敏感程度进行科学分类,合理划分数据的权、责、利,充分发挥数据财产权配置属性,鼓励数据资源合理合法使用。在数据的技术支撑上,可利用区块链和数字水印等加密技术保证数据在流通、存储、利用等过程中产权的唯一性和全程可追溯性,防止数据要素被盗用、篡改、复制等。

  定价估值是数据资产价值化的重要保障。应加快开发数据资产价值评估模型,探索建立统一合理的定价体系,为数据资产估值的公允性提供保障。在具体设计上,可基于成本、应用价值、品牌价值和数据质量等指标,建立数据资产价值评估指标体系。其中,成本维度主要包括数据资产的获得成本、开发成本和运维成本等;应用价值维度主要包括数据资产与应用目标的匹配度、复用度以及场景经济性等;品牌价值维度主要包括数据卖方的服务水平、信用水平和数据治理能力等;数据质量维度主要包括数据资产的稀缺性、时效性和规范性等。

  此外,还要加快培育规范的数据交易平台,促进数据要素流通,实现数据要素价值。围绕数据开放、交易共享、数据监管等要素全周期,建立统一的数据交易规则,形成多层次集约高效的数据交易市场,破除数据要素流通中存在的“信息孤岛”。不断完善数据交易全流程的机制规范,探索建立具备数据要素特色的交易模式,利用市场化手段激活数据、释放价值,为数据要素一二级市场交易提供平台基础。建立健全数据交易市场的区域合作机制,推动市场互联互通和区域合作,加快建设全国统一的数据要素流通和交易市场体系。

(责任编辑:于昊阳)

商业观察网-《商业观察》杂志社官网版权与免责声明:

① 凡本网注明“来源:商业观察网或《商业观察》杂志”的所有作品,版权均属于商业观察网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的,应在授权范围内使用,并注明“来源:商业观察网”。违反上述声明者,本网将追究其相关法律责任。

② 凡本网注明“来源:XXX(非商业观察网)”的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。

③ 如因作品内容、版权和其它问题需要同本网联系的,请在30日内进行。