在数字经济时代，数据要素作为不可或缺的生产要素，超越了传统意义上的信息记录功能，而成为驱动创新、优化资源配置、发展新质生产力的关键力量。通过数据分析和挖掘能够揭示市场趋势、消费者行为和社会动态，为企业决策提供科学依据，为政府治理提供有力支持。这不仅有助于促进传统产业的转型升级，还可以催生众多新业态、新模式，推动生产生活、经济发展和社会治理方式深刻变革，对推动高质量发展具有重要意义。
三个阶段
近年来，中国数字经济快速发展，数字基础设施规模能级大幅跃升，数字技术和产业体系日臻成熟，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。逻辑上，数据要素需经历资源化、资产化和资本化三个发展阶段以进行市场化配置，实现价值释放。
数据要素资源化是一个将原始数据转化为高质量数据资源的系统性过程，需从内部系统和外部平台多渠道获取原始数据，通过数据采集、整合、清洗和分析等步骤，将碎片化、低价值密度的数据转化为可复用、可应用、可获取的结构化、标准化数据资源。从财务数据资源化角度看，数据要素所有者可充分运用云计算、移动互联网、大数据等技术，实现对款项收付、报销报账、会计核算、资金结算、税务管理等标准化、同质化业务的高效集中处理，并运用决策树、神经网络、机器学习、自然语言处理等人工智能算法，配合知识图谱、路径搜索、机器学习等手段，将沉淀的原始数据转化为可供利用的高价值数据资源。从业务数据资源化角度看，可通过数据清洗去除无效或错误信息，通过格式转换和标准化统一数据结构，通过数据关联和整合分散信息，从而确保大量的原始数据被精炼为多个维度的精确业务数据集，成为能够用于预测和决策的业务数据资源。
数据资源资产化是将符合条件的数据资源确认登记为数据资产。这不仅为企业创造了新的融资途径，还提高了数据的市场活跃度。经过确权、评估、交易与管理等一系列活动后，数据资源实现商品化，形成数据产品。数据产品是数据资源价值化的主要载体，也是数据资产化的重要体现。具体而言，一是聘请专业团队对数据资源进行合规确权和质量评估，重点关注数据资源在采集、存储、共享和处理等全流程的合规情况；二是形成可作为数据资产入表的数据产品；三是完成数据资产登记，并通过入表在资产负债表中形成一项新的资产。
数据资产资本化是拓展数据价值的重要途径，其本质是实现数据要素的社会化配置。它能够为企业提供新的融资渠道，降低融资成本，帮助破解融资困难。一般而言，数据资产资本化包括数据信贷融资和数据证券化两种方式。数据信贷融资是以数据资产作为信用担保获得融通资金的方式，也是最为常见的数据资本化模式。例如，某地财信集团凭借数据资产质押，成功获得银行预授信融资1200万元，展现了数据资本化的巨大潜力。数据证券化是以数据资产未来产生的现金流为偿付支持，通过结构化设计进行信用增级，发行可出售流通的权利凭证，从而获得融资。2024年4月，一家国际数据公司将两个数据中心证券化，获得了巴克莱银行的6亿英镑融资。这是英国第一笔以基础资产为数据载体的抵押证券。
三大作用
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。用好数据要素报酬递增、低成本复用等特点，发挥放大、叠加、倍增作用，有助于赋能实体经济，发展新质生产力。
在发展动能上，数据资产通过向企业、产业等多维度的应用场景释放价值，助推发展新质生产力。新质生产力聚焦于生产要素的创新配置、产业的深度转型和技术的突破性进展。作为数字经济时代的新兴战略性资源，数据不仅能够促进人工智能等颠覆性技术革新，打破传统的线性增长模式，还可以为企业、产业创造新经济增长曲线。比如，激活企业的创新潜能，利用人工智能降低创新成本和门槛，快速实现创意生成、验证和迭代，并借助数字化渠道形成强大的创新号召力，进而实现资源最优配置，提高运营效率。
在发展模式上，数据资产作为新型生产要素，推动经济增长由数量扩张向质量提升转变。数据是创新驱动和质量提升的新资源禀赋，在劳动力、劳动资料和劳动对象三个方面对生产力跃升产生深刻影响。在劳动力层面，依托于大数据调度与智能算法，平台模式成为配置经济要素、促进资源整合的重要载体，孕育开拓了一批新业务、新模式和新业态，实现了劳动力资源的高效配置。在劳动资料层面，数据算法与算力的双重赋能，为发展新质生产力开辟了新路径，使企业能够以前所未有的速度和精度处理海量信息，推动边际成本下降，实现生产效率的指数增长。在劳动对象层面，数据作为非消耗性的新型劳动对象，在传播和使用过程中是不断增值的。当其与劳动力、资本、技术等传统生产要素相结合时，可以激发新的业务模式和服务创新，推动传统产业向数字化、智能化转型。这种融合不仅提升了各行业的生产效率和竞争力，还促进了跨行业的协同效应，催生了一系列新商业模式，最终带动了整个经济体系朝着更高效、更智能的方向发展。
在发展路径上，数据资产的价值释放过程要求进一步健全完善数据要素市场化赋能新质生产力的制度体系。一是完善数据基础制度。规则明确、流程规范且监督公正的数据管理制度，是确保数据价值形成的基础。要在保护隐私和安全的前提下，将政策制定与技术创新相融合，以标准化的数据管理规则来支撑数据采集、存储、处理和流通的全过程。二是优化市场安全体系。一个开放且支持创新的市场环境既能促进创新又维护公平竞争，使数据能够高效流动和应用，有效减少信息不对称。这要求对系统监管必须综合考虑数据市场的复杂性和动态性，着眼于促进公平竞争、鼓励创新发展、强化隐私保护以及提升透明度、强化问责制，进而构建平台经济、海量数据和先进算法相互依存的生态系统。三是构建一体化数据要素市场。基于权属界定、流通规则、安全保护、价值评估以及利益分配的基本原则建立全国一体化数据要素市场，以明确数据所有权和使用权、规范数据流通机制、强化数据安全保障、实施科学的价值评估体系和制定公平的利益分配机制。
归根结底，要遵循数字经济发展规律，以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。
作者：上海财经大学会计学院薛爽、商学院吴富中
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