志峰云：2024年1月11日，财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》，规定依法依规管理数据资产，加强数据资产使用管理，稳步推进数据资产开发利用。
作者 |植本咨询了国企产业研究院胡静。
编辑部 |数十亿编辑|岭。
同日，湖南省完成首笔数据资产无担保融资，某科技公司获得该行500万元授信额度。 1月26日，北京数据资产流通创新中心落地石景山。 数据资产作为一种新兴资产类型，在经济运行中越来越活跃。
在这样的数字信息时代，无论是因专注于庞大的投资项目库而成为市场投资必需品的风资讯，还是因学术文献的聚集而日益向更多用户迈进的CNKI，都走上了将沙子聚成数据资产塔的道路。
数据资产已逐渐成为企业重要的战略资源，什么是数据资产、如何管理数据资产、如何帮助企业提升经营绩效、如何“变现”成为必须研究的重要课题之一。
下面将结合以往对数据资产的理论研究，结合目前企业的实践探索，来和大家聊聊这些问题。
中国信息通信研究院《数据资产管理实务》将数据资产定义为：“由组织（**机构、企事业单位等）合法拥有或控制，以电子或其他方式记录的数据，如文本、图像、语音、网页、数据库、传感器信号和其他结构化或非结构化数据，可以测量或交易， 并能直接或间接带来经济效益和社会效益。 ”
从这个定义中，我们可以得出结论，数据必须具备两个关键点才能使数据成为数据资产：
一是“占有”是指已经获得了数据资产的所有权，“控制权”是指数据资产可以被占有并用于服务企业，这也是数据资产化的前提。
图：确认数据资产所有权的基本思路。
数据**：公共信息的整理。
第二个是这些数据需要能够产生经济效益的流入。 数据资产化要求数据能够实现价值创造过程，让经济效益流入企业。
图：数据资产化过程。
第三个是从财务报表的角度来看，只有会计主体拥有或控制并能给会计主体带来经济利益的数据资源，才能认定为数据资产。
在明确了数据资产的定义之后，我们再来看看企业的数据资产。
结合企业情况，数据资产可分为内部数据资产、外部数据资产、运营数据资产、客户数据资产和知识产权数据资产五个模块，可进行数据资产的积累，具体如下：
数据资产全生命周期管理是企业的一项长期任务。 做好数据资产全生命周期管理，形成从数据规划、创建、使用、归档的全过程数据生态闭环，才是实现数据资产化的必由之路。
借鉴南方电网公司实践，认为数据治理、数据运营、数据流转三个模块的管理功能，可以从数据规划、创建、传输、存储、处理、发布、使用、归档这八个业务环节，以及数据治理三个模块的管理功能，映射出这八个环节， 数据操作和数据流转可以映射，形成数据资产的矩阵管理模型。
图：南方电网数据资产全生命周期及管理功能映射。
数据**：南方电网数据资产管理系统***
南方电网数据资产管理系统的管理功能包括数据战略、数据治理、数据运营、数据流通、组织支撑、技术支撑六大模块，共计36个管理功能。 同时，公司对模块和功能进行了细分和定义：
表：南方电网数据资产管理部分模块内容。
据信，数据资产的“货币化”有两条路径，“外部”和“内部”。
图：数据资产的应用。
数据**：公共信息的整理。
我们先来看一下“外部变现”，即让企业的数据资产对外商业化，比如利用数据资产进行融资，开展数据资产的直接交易等，在行业上下游、金融机构乃至全球实现经济价值和效益。
要实现“对外变现”，首先要对资产进行定价，但数据资产的估值计量作为确定数据资产入账量的重要依据，也是实现对外市场变现的最重要基础，尚需进一步巩固。
虽然《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》、《数据资产评估指导意见》等相关方面的指导性政策已经出台，但目前数据资产价值评价标准体系尚未建立，体系还存在缺失。
1、科学有效的评估方法，准确计量数据资产。
主要难点包括：一方面，数据要素市场发展不成熟，缺乏丰富的数据应用场景，价值实现路径不明确，导致数据资产价值存在较大不确定性，难以运用传统的资产估值标准和方法进行评估;
另一方面，从数据交易的角度来看，由于缺乏参考交易案例，以及双方在自身资源、能力、业务和市场等方面的差异，对同一数据资产存在不同的价值期望。
在这种情况下，对于现阶段数据资产的估值和计量，企业需要建立一个灵活、动态、当前和长期的估值框架，并采用不同的方法，从不同维度评估不同目的下的数据资产价值。
目前，企业在这一领域的实践仍以探索为主。
以南方电网为例，针对数据资产定价尚无权威统一的方法，南方电网采取“市场化、成本效益兼顾、分阶段定价、个性化定价”的策略。
作为数据提供者，成本法会更符合企业的特点，但市场法和收益法考虑的是资产的收益，所以在这个阶段，南方电网采用市场法和成本法相结合的方式对数字资产进行定价。
同时，南方电网在交易中也会考虑其他因素，根据客户的重要性，在数字资产的基础上给予一定程度的折扣，以方便交易的完成和再交易。
表：南方电网数据资产价值一览表。
表：南方电网数据资产定价方法。
南方电网除了确定数据资产的定价外，还制定了一流的制度，为数据资产的分类定价提供指导。 同时，还建立了数据资产审查管理机制，加强数据资产管理。
确定组织数据资产的价值后，下一步就是找到在外部将其商业化的方法。
由于数据的敏感性等原因，目前大型国有企业较为谨慎，在市场实践方面，更多的中小企业利用数据资产进行信贷融资。
以江苏省为例，2023年将实施一批知识产权数据资产信用融资项目。
图：2023年江苏省指数产权数据信用融资项目。
但是，国外企业主要在资产收购时变现数据资产以实现价值增值，具体有以下几种：
我们来看看数据资产的内部“变现”，即在企业内部运营管理中利用数据资产实现价值创造。
对于企业来说，现阶段实现数据资产经济价值最直接、最便捷的方式，就是利用这些数据资产来分析内部效率，提高运营效率，为决策者提供更高效的数据支撑，从而提高生产经营效率。
具体来说，企业可以通过建立公司的“指数链体系”，逐步积累数据资产，形成金融链和业务链，可以用来服务于自身的业务决策和业务流程，从而提高公司的盈利能力。 （指标链的构建请参考文章《国企年终考核如何准确打分？ 请使用“指标链”系统）。
在这方面，能源电力公司有比较丰富的实践。
例如，国网宁夏电力公司对“项目全过程”进行大数据监控，逐步形成运营数据资产。图：宁夏电力运行绩效监测系统。
广东电网有限公司依托运营数据资产构建跨业务应用场景体系，利用大数据分析对可靠性、客户投诉等跨业务领域进行联合监测分析，精准定位问题，有效支撑电网高质量发展。
结合现行政策和企业实践可以看出，尽管我国数据资产的顶层设计在不断完善，但由于数据资产的特殊性以及数据要素市场仍处于发展初期，数据资产“表”标准的推广仍面临一系列障碍。
此外，由于国有企业所在行业的特殊性带来数据安全问题，实际数据资产交易中大型企业较少，以中小企业为主，开展知识产权数据资产信贷融资。
综上所述，国有企业现阶段可以从以下几个方面对数据资产进行处理：
首先，要从管理入手，考虑聚焦数据标准、数据质量、数据安全，加强管理，不断积累数据，有效提高数据资源存量和价值，为公司数据资产化提供保障。
二是进一步强化数据资产分析挖掘能力，从数据资产的运营管理入手，通过对不同场景和模式的分析，提升企业运营管理的质量和效率，实现数据资产内部的经济效益;
三是从跟进政策变化和具体做法入手，不断优化数据资产管理体系建设，尝试构建适合自身数据资产的计量和估值模型，探索数据资产市场化应用。
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