科學認識和有序推進數據資產化

隨著新一輪科技革命和產業變革的深入推進，數字經濟正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的重要力量，數據正成為數字經濟時代土地、勞動力、資本和技術之外新的關鍵生產要素，而數據資產正成為21世紀企業最重要的資產。如何正確理解數據資產和數據資產化？如何利用數據資產化推動經濟高質量發展？這些問題需要加以研究和探討。

推進數據資產化的重要意義

資產是具有經濟價值和潛在收益的資源，數據資產是指具有經濟價值和未來收益的數據資源。作為記錄經濟活動信息的載體，數據資產是產生于經濟活動的副產品，比如消費者瀏覽和購買產生的消費行為數據、企業日常經營產生的企業工商數據、工業機器運行產生的生產運營數據、車輛行駛產生的物流位置數據等。數據資產的主要價值在于緩解或消除經濟決策中的信息不對稱與不確定性，提高決策的效率和精準性，從而促進創新、提高全要素生產率。

數據資產化是將數據作為一種資產進行管理運營的過程。它有計劃地對數據進行采集、加工、分析和應用，從而實現數據要素價值化的生產方式和經濟模式的變革。數據資產化對于賦能我國經濟高質量發展具有重要的意義。比如，通過對消費者消費行為數據的采集和挖掘，可以幫助企業洞察用戶潛在的需求、積極開展產品創新，開發出滿足乃至引領市場需求、高度差異化的創新產品，避免“內卷式”的惡性競爭，有效擴大內需，推動傳統企業轉型升級。通過采集、共享和分析企業工商數據，可以幫助金融機構對中小企業和科創型初創企業更有效地提供金融服務，更好地服務實體經濟和科技創新。通過采集、分析物流和工業機器運行數據，可以幫助企業優化生產和物流流程、節能減排、降本增效，促進綠色轉型，還有助于傳統制造業與生產服務業的融合轉型?？傊?，數據資產化使數據作為新型生產要素，可以發揮提高其他要素生產效率的倍增放大效應、優化不同要素之間資源配置的疊加聚變效應，從而使得數字經濟較傳統經濟范式具有了“升維式”向上發展空間。

從數據資產的基本特性把握數據資產化

區別于其他類型的傳統資產，數據資產具有一些獨有的特性。一方面，數據資產是經濟活動的副產品。數據資產價值更多取決于特定使用場景和用戶，具有高度的私人性，缺乏市場公認的共同價值。同一個數據對一個用戶或場景價值很高，但可能對另一個用戶或場景毫無價值。由于數據資產是經濟活動的副產品，它往往是多方主體共同參與、協作共創的結果，比如電商平臺的消費數據是消費者、商家和平臺共創的結果，傳統意義上的所有權或者產權概念很難在數據資產上適用。另一方面，數據資產具有非競爭性。數據資產可以無限復制和重復使用，任何數量的企業、個人或者機器學習算法能夠同時使用相同的數據而不會影響其他企業對該數據的使用。正是因為這種非競爭性，數據共享和流通才能夠帶來收益遞增效應，多個數據資產的整合才可以帶來遠比單個數據價值之和更大的總體價值和經濟社會效益。因此，數據的使用往往比數據的所有更加重要。

鑒于上述特性，數據資產化需要更多地適應數字經濟時代的商業模式和生產關系變革。當前，全球數字經濟中數據資產化越來越從原始數據買賣的直接交易方式向高度場景依賴、基于數據易貨交易的間接交易流通方式轉變。典型的方式就是用戶貢獻自己的數據以獲取免費或者較低的價格使用社交媒體、搜索引擎、電子商務等數字服務，數據購買方采集分析用戶的數據后，對用戶感興趣的企業提供數據智能服務，以幫助企業更好地定位和滿足用戶的需求。這種方式既解決了數據權屬過于復雜所帶來的數據供給問題，又解決了數據資產缺乏市場公認的共同價值所導致的收益定價問題。與之相對應，這種由三方主體參與的雙邊市場平臺經濟已經越來越成為數字經濟時代數據資產化的重要組織形式。工業經濟時代，企業和用戶作為主要的主體，企業創造價值，用戶消費價值，市場作為“看不見的手”進行資源配置與價值交換。而數字經濟時代，依托數字化技術和網絡化組織方式，平臺使得供給方和需求方能夠高效便捷地匹配，及時、準確的數據智能大幅降低了信息不對稱和市場交易成本、提高了經濟效率，成為市場中資源整合和價值共創的主要調節機制。

以數據資產化賦能經濟高質量發展

當前我國數據資產化領域面臨數據供給不足、數據市場碎片化、數據資產化途徑相對單一等問題和挑戰。要積極推進數據資產化和數據要素市場建設，以數據資產化賦能經濟高質量發展。

多年來，我國政府前瞻性的數字基礎設施建設和蓬勃發展的數字經濟將我國超大規模的人口與市場優勢轉化為個人用戶和消費需求領域的海量數據紅利，然而企業用戶尤其是傳統企業和生產制造領域的數據積累和供給還嚴重不足。需要大力推動國家數據基礎設施建設，推進傳統產業數字化轉型，將我國豐富的制造業場景優勢轉化為數據紅利，將產業鏈上游供給端與下游需求端的數據鏈打通。特別是，在新型工業化進程和大規模設備更新的政策設計及實施中，不僅僅要注重數字化硬件設備的投資，更要注重數據資源的采集和生產制造領域數據資產的積累。

近年來，隨著數字政府與智慧城市建設以及行業數字化轉型工作的開展，許多地方和行業產生了大量的公共與企業數據，然而這些數據散落在各個部門和企業，沒有形成一體化的數據市場，無法發揮數據的規模效應和收益遞增效應。要在確保數據安全前提下，大力促進公共數據開放共享和互聯互通，鼓勵、引導地方政府和行業龍頭型企業發展全域數字經濟平臺與產業鏈數字平臺，整合全域、全產業鏈數據，構建“平臺+應用”的平臺經濟生態。

目前很多地方政府對數據資產和數據資產化工作高度關注，出臺了一些促進數據資產化工作的政策舉措，但是大多聚焦在數據直接交易方面。一些數據主體重“數據采集整理”、輕“數據應用和流通”，數據商和第三方專業服務機構也相對單一，差異化不夠。隨著人工智能大模型等前沿技術的發展與大規模應用，需要繁榮數據服務生態，大力培育和發展“數據即服務”“模型即服務”等創新型間接數據交易流通模式，鼓勵平臺型企業向數據商轉型，通過向中小企業開放數據智能服務，賦能傳統企業轉型升級。國內有的數據智能服務商已經開始做了一些有益的嘗試，通過數智賦能中小商戶實現需求端用戶洞察與上游制造企業的共享，實現整個平臺生態的共贏。數據資產的價值實現不一定局限于原始數據的交易和共享，要著眼于數據分析和應用能力的共享，注重數據資產價值化尤其是數據分析和智能服務應用的能力。

（作者系清華大學經濟管理學院講席教授、互聯網發展與治理研究中心主任）