- 經濟日報
- 作者：
- 2025年9月17日 09:11
工聯網消息(IItime) 隨著數字技術深度融入經濟社會各領域，數據正日益成為與勞動力、土地、資本、技術并列的關鍵生產要素。在實踐中，無論是數據自身作為生產要素發揮作用，還是與傳統生產要素協同和融合，數據要素都能夠直接或間接產生經濟價值和社會價值。發揮數據要素規模報酬遞增、低成本復用等特點，將人類經濟社會活動中產生的海量數據，通過數據資產化等價值轉化方式，更好融入經濟循環，成為經濟社會高質量發展的重要動力，是釋放數據要素潛能的重要路徑，也是構建發展新優勢的關鍵舉措。
近年來，我國高度重視發揮數據要素作用。《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》提出，加快培育數據要素市場、提升社會數據資源價值。《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》要求，探索多樣化、可持續的數據要素價值釋放路徑。這些都為充分實現數據要素價值指明了方向。
需要認識到的是，經濟學中的生產要素，指的是生產活動中起關鍵作用的資源。自然狀態下以電子記錄形式存在的原始數據，不能直接成為生產要素，需要經過采集、清洗、標注等系統性加工處理，才能轉為數據資源，最終成為用數單位生產活動中具備價值的生產要素。我國數字經濟歷經多年蓬勃發展與長期積累，各類實體和相關勞動者已加工出龐大且寶貴的數據資源。然而，目前對數據資源利用較為成功的案例，還大多集中在互聯網平臺企業，且多以滿足自身運營需求為優先，數據在組織間和市場上的流通與交易尚不充分，其作為生產要素的大部分價值仍在沉淀之中。如何使數據從原始狀態轉化為流通要素，使沉淀的數據資源加快成為可增值、可計量的產品，打通數據從資源到產品到資產再到資本的增值流程，契合數據要素價值釋放與潛能激活的要求，在理論與實踐方面仍有許多需要解決的重點和難點。
分析起來，數據要素價值和潛力巨大，但相關交易和流通卻跟進緩慢，總體上有幾方面的制約因素。從權屬界定來看，由于數據生產主體多元、權益交織，導致傳統的物權框架難以適配。從估值定價看，數據價值的認定有顯著的場景依賴性和網絡效應，難以適用普適性的定價方法。從交易安全看，數據的低復制成本、非排他等特性，使企業對數據安全存在顧慮，對確權交割機制提出更高要求。出于對數據安全等因素考慮，大部分企業更愿意將數據服務內部化和業務化以滿足發展需要，或者以上下游產業鏈協同形式發展，而非選擇市場化交易。此外，如何持續推動數據資產入表、進行數據資產規范管理亦面臨不少挑戰。例如，計算機、經濟學、會計學等不同學科對數據資產的定義和研究側重點不同，目前學科之間概念尚未統一，交叉綜合研究較少；傳統會計準則對無形資產的確認條件，難以適應數據資產的價值波動性和場景依附性；數據資產的確認，既需要計算數據當期價值，也要對數據未來價值進行準確預期，對估值模型的構建提出新的要求。
雖然目前數據潛在價值尚未充分釋放，但實踐中已展開多項探索，一些數據交易機構與數據使用單位不斷涌現出成功實現數據價值化的案例，為行業發展提供了有益借鑒。在數據資源化方面，已有不少企事業單位對原始數據進行融合化處理，初步解決數據資源可用性問題。在數據產品化方面，當前數據產品主要有數據集、數據服務和數據應用三種形態，分別沿著兩個創新維度展開。縱向維度上，原始數據通過清洗加工形成標準化數據集，通過封裝建模轉化為分析報告、決策模型等高附加值產品；橫向維度上，多源數據通過融合算法產生新的信息產物，例如，交通流量數據和商業地理數據結合，即可生成區域經濟活力指數。類似的產品化創新，不僅拓展了數據的應用邊界，更解決了數據具體價值衡量載體缺失的問題，為數據市場交易提供了操作標的物。在數據資產化方面，一些企業開始將前期已經費用化且滿足資產確認條件的數據資源納入財務報表，主要記錄在無形資產、存貨和開發階段支出。在數據資本化方面，主要實踐有信貸融資、股權融資和證券化三類。其中，信貸融資是基于數據資產獲得銀行信貸資金支持。以上海數據交易所聯合多家金融機構推出的數據資產金融應用方案——數易貸為例，數易貸能夠為數據企業提供數據資產信貸融資，拓寬企業融資渠道。
綜合來看，數據價值化既是做強做優做大數字經濟的重要抓手，也是推動產業數字化與數字產業化協同發展的大勢所趨。我們既要正視數據要素價值化的理論難點，也要關注實踐探索，總結發展經驗，找準發展重點，從而探尋有效的數據價值化方式，充分釋放數據要素潛能。在這一過程中，要重點關注數據要素潛能釋放，持續完善數據要素價值化路徑，加強高質量數據資源采集與匯聚，推進包含數據采集、標注、存儲、傳輸、管理、應用在內的全生命周期價值管理，構建政府、企業、科研機構等多方主體協同的數據采集與共享機制，推動落實工業、醫療、交通、金融等不同領域的數據標注與管理應用。要著力推動數據要素與其他生產要素深度融合，使其全面融入社會再生產循環，更好釋放乘數效應。例如，工業互聯網平臺可通過整合設備運行數據，優化生產流程，實現降本增效和智能決策；智慧城市項目能夠激活民生數據，提升公共服務的精準性和社會福祉；開放創新的科研生態則借助數據共享加速跨學科技術融合與突破。同時，還要積極營造包容有序的發展環境，打破數據壁壘和體制機制障礙，大力推進公共數據開放開發，促進數據要素在統一大市場中高效流動，充分挖掘其潛在價值，從而加快實現數據要素價值化的目標，為經濟高質量發展注入新動能。
