数据资产新视角要素化与资产化的双轮驱动|数据资产|要素化|资产化|资产管理|资本化

随着数字经济的快速发展，数据被誉为“新石油”和“新货币”，已成为现代经济社会发展的重要驱动力。我国政府将数据增列为新的生产要素，这一决策不仅为数据的要素地位确立了坚实基础，也极大地推动了数据在经济活动中的价值提升。那么数据究竟是怎样做到要素化与资产化的呢？其内在机制与实践动态又是怎样的过程？

一、数据的概念特征与辨析

1. 数据的概念定义

英文“data”最初源于拉丁文“datum”的复数形式，意为“给予”或“已给出的事物”。在信息技术的发展过程中，数据的概念边界逐渐拓展，包括文本、数字、图形、图像、声音和视频等多种格式。根据《中华人民共和国数据安全法》的定义，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。

2. 数据的特征属性

自然属性：数据具有虚拟性和依附性，它依赖于信息网络等现代载体存在，无法独立产生价值。同时，数据具有易复制性，其复制和分发的边际成本几乎为零，这一特性强化了数据的非竞争性特点。然而，在实际应用中，许多组织出于保持核心竞争力的考虑，倾向于保留数据，表现出一定的排他性。

流通属性：从市场角度看，数据具有非竞争性和非排他性，但现代加密技术使得部分数据表现出部分排他性。数据的生成、收集、处理、存储及分析涉及多个环节和主体，这导致了数据权属的复杂性和流通中的信息不对称问题。

二、数据的要素化

1. 内在条件

数据成为新型生产要素，需要满足一定的内在条件。首先，数据必须具备一定的规模和质量，能够反映事物的真实状态和变化规律。其次，数据的采集、处理和分析技术必须成熟，以确保数据的有效利用。最后，数据需要与其他生产要素（如劳动、资本和土地）相结合，才能发挥最大的经济效益。

2. 瓶颈与挑战

数据要素化过程中存在诸多瓶颈和挑战，包括数据权属不明确、数据安全与隐私保护问题、数据质量参差不齐以及数据流通不畅等。这些问题限制了数据要素化进程的推进，需要政策、技术和监管等多方面的努力来解决。

3. 实现路径

针对上述问题，可以从政策、技术和监管三个维度提出具体实现路径。政策上，应明确数据权属，完善数据交易和定价机制；技术上，应提升数据采集、处理和分析能力，加强数据安全与隐私保护；监管上，应建立健全数据监管体系，打击数据违法行为，维护市场秩序。

三、数据的资产化

1. 确认前提与规范流程

数据资产化是指将数据作为资产进行确认和管理的过程。其确认前提包括数据的可计量性、可控制性和未来经济利益流入等。规范流程则包括数据采集、加工处理、价值评估、确权登记和交易流转等环节。

2. 实践动态进展

近年来，我国在数据资产化领域取得了令人瞩目的成就，一系列政策文件与实践探索共同绘制了数据资产化的宏伟蓝图。财政部率先发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》与《关于加强数据资产管理的指导意见》，不仅为数据资产化奠定了坚实的政策基础，还明确了数据资源在企业会计处理和资产管理中的具体路径，极大地促进了数据资产价值的挖掘与实现。