2022-12-17-上海数据交易所_普华永道-数据要素视角下的数据资产化研究_97页_1mb

数据要素视角下的数据资产化研究总结

1. 研究背景与战略意义

• 数据资产化战略意义：是数字经济发展的核心引擎，为双循环格局提供支撑，推动数据要素市场化配置
• 政策环境：国家层面提出数据作为第五生产要素，构建数据基础制度，促进数据要素高效流通
• 经济价值：数据资产化可释放企业内部使用价值，形成外部交易市场，实现数据乘数效应

2. 数据资产概念与特征

• 概念演变：从信息支撑工具→业务提升资产→新型生产要素
• 定义分类：
  • 资产特征：由企业控制、可带来经济利益、可计量
  • 分类结构：包含资源性（未流通）与经营性（可交易）数据资产
• 价值实现路径：数据→信息→知识→决策支持→价值放大

3. 微观实施路径

• 三阶段模型：
  • 数据资源化：基础整合，建立数据治理体系
  • 数据产品化：价值提炼，开发可交易的标准化数据产品
  • 数据资产化：价值实现，纳入企业资产管理体系
• 核心能力：数据治理能力、产品研发能力、资产确权能力

4. 数据要素视角下的资产化路径

• 关键路径：

  graph LR
  A[数据资源] --> B[数据产品]
  B --> C[可交易数据]
  C --> D[金融化应用]
  

• 产权机制：引入“数据资源持有权-加工使用权-产品经营权”三权分置
• 动态估值：基于成本修正模型，结合复用性、质量、价值贡献等因子

5. 挑战与对策

• 主要挑战：
  • 政策制度不完善（确权难、定价难）
  • 技术体系不成熟（处理复杂、标准缺失）
  • 市场机制不健全（流通不畅、生态未形成）
• 解决对策：
  1. 完善数据安全与隐私保护体系
  2. 构建三级数据资产管理体系
  3. 推动数据交易市场分级定价机制
  4. 优化考核机制与收益分配

6. 关键建议

• 企业层面：
  • 建立以价值为导向的资产管理体系
  • 制定数据资产价值评价标准
  • 推动数据资产入表与凭证管理
• 政府层面：
  • 加快数据要素市场立法
  • 构建全国统一数据登记体系
  • 支持数据资产评估标准化发展