科学认识和有序推进数据资产化

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科学认识和有序推进数据资产化

随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数字经济正

在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争

格局的重要力量，数据正成为数字经济时代土地、劳动力、资

本和技术之外新的关键生产要素，而数据资产正成为 21 世纪

企业最重要的资产。如何正确理解数据资产和数据资产化？如

何利用数据资产化推动经济高质量发展？这些问题需要加以研

究和探讨。

推进数据资产化的重要意义

资产是具有经济价值和潜在收益的资源，数据资产是指具

有经济价值和未来收益的数据资源。作为记录经济活动信息的

载体，数据资产是产生于经济活动的副产品，比如消费者浏览

和购买产生的消费行为数据、企业日常经营产生的企业工商数

据、工业机器运行产生的生产运营数据、车辆行驶产生的物流

位置数据等。数据资产的主要价值在于缓解或消除经济决策中

的信息不对称与不确定性，提高决策的效率和精准性，从而促

进创新、提高全要素生产率。

数据资产化是将数据作为一种资产进行管理运营的过程。

它有计划地对数据进行采集、加工、分析和应用，从而实现数

据要素价值化的生产方式和经济模式的变革。数据资产化对于

赋能我国经济高质量发展具有重要的意义。比如，通过对消费

者消费行为数据的采集和挖掘，可以帮助企业洞察用户潜在的

需求、积极开展产品创新，开发出满足乃至引领市场需求、高

度差异化的创新产品，避免“内卷式”的恶性竞争，有效扩大

内需，推动传统企业转型升级。通过采集、共享和分析企业工

商数据，可以帮助金融机构对中小企业和科创型初创企业更有

效地提供金融服务，更好地服务实体经济和科技创新。通过采

集、分析物流和工业机器运行数据，可以帮助企业优化生产和

物流流程、节能减排、降本增效，促进绿色转型，还有助于传

统制造业与生产服务业的融合转型。总之，数据资产化使数据

作为新型生产要素，可以发挥提高其他要素生产效率的倍增放

大效应、优化不同要素之间资源配置的叠加聚变效应，从而使

得数字经济较传统经济范式具有了“升维式”向上发展空间。

从数据资产的基本特性把握数据资产化

区别于其他类型的传统资产，数据资产具有一些独有的特

性。一方面，数据资产是经济活动的副产品。数据资产价值更

多取决于特定使用场景和用户，具有高度的私人性，缺乏市场

公认的共同价值。同一个数据对一个用户或场景价值很高，但

可能对另一个用户或场景毫无价值。由于数据资产是经济活动

的副产品，它往往是多方主体共同参与、协作共创的结果，比

如电商平台的消费数据是消费者、商家和平台共创的结果，传

统意义上的所有权或者产权概念很难在数据资产上适用。另一

方面，数据资产具有非竞争性。数据资产可以无限复制和重复

使用，任何数量的企业、个人或者机器学习算法能够同时使用

相同的数据而不会影响其他企业对该数据的使用。正是因为这

种非竞争性，数据共享和流通才能够带来收益递增效应，多个

数据资产的整合才可以带来远比单个数据价值之和更大的总体

价值和经济社会效益。因此，数据的使用往往比数据的所有更

加重要。

鉴于上述特性，数据资产化需要更多地适应数字经济时代

的商业模式和生产关系变革。当前，全球数字经济中数据资产

化越来越从原始数据买卖的直接交易方式向高度场景依赖、基

于数据易货交易的间接交易流通方式转变。典型的方式就是用

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摘要：

科学认识和有序推进数据资产化随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的重要力量，数据正成为数字经济时代土地、劳动力、资本和技术之外新的关键生产要素，而数据资产正成为21世纪企业最重要的资产。如何正确理解数据资产和数据资产化？如何利用数据资产化推动经济高质量发展？这些问题需要加以研究和探讨。推进数据资产化的重要意义资产是具有经济价值和潜在收益的资源，数据资产是指具有经济价值和未来收益的数据资源。作为记录经济活动信息的载体，数据资产是产生于经济活动的副产品，比如消费者浏览和购买产生的消费行为数据、企业日常经营产生的企业工商数据、工...

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