數據入表：傳媒業發展新機遇與數字化轉型

2024-01-12 05:53:34郭全中彭子滔

新聞愛好者 2023年12期

郭全中彭子滔

【摘要】數據作為新生產要素，深刻影響著各行各業，數據入表政策應勢而生。當前，我國傳媒業數據資產開發極其不平衡，總體形成了互聯網平臺型媒體引領與服務并舉、頭部傳統媒體積極轉型、中小型傳媒機構面臨數據嚴重匱乏窘境的不平衡格局。數據入表能夠有力促進傳媒業與數字中國建設的緊密融合，推動傳媒業的數字化轉型。未來應進一步發展互聯網傳媒業的領先優勢，實現媒介空間的數據化、傳媒企業管理的范式變革。

【關鍵詞】數據入表；數據；數據資產；數字化轉型

在數字經濟時代，數據作為核心生產要素，已成為推動產業數字化轉型的基礎性資源。隨著數字經濟的深入發展，企業早已積累了海量的數據資源，而如何將這些資源轉化為能被納入企業報表的數據資產，以體現數據對于業務的貢獻與實際價值，成為企業在數字化轉型過程中的關鍵議題。對于作為“數據富礦”的傳媒業而言，數據已經成為其核心資產。建立與之配套的管理機制，進行科學高效地開發，將進一步挖掘傳媒企業的發展潛力，實現數字化轉型。

一、數據入表的本質以及出臺背景

移動智能終端的普及使得數據爆發式增長，ICT（信息與通信技術）的快速發展使得數據價值得到充分釋放，這是數據入表政策出臺的深刻現實背景。

（一）數據入表：從自然資源到經濟資產的身份轉型

2023年8月，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《暫行規定》），該文件的關鍵意義體現在，數據資源將根據用途不同，作為無形資產或存貨被納入財務報表的“資產”項目中。這意味著數據完成了從自然資源到經濟資產的身份跨越。由此可見，數據完成了資源化、要素化、資產化的三級躍升，這為數據沉淀豐富的傳媒業帶來了巨大的發展機遇。數據入表具有深遠的意義，能夠敦促企業重新對其數據資產進行全面審視，也就是要從會計學的角度重新考慮如何更有效地管理數據資產，即企業數據的市場價值與業務貢獻將在財務報表中得以“顯性化”。[1]通過數據資產的科學管理與價值開發，傳媒業可以實現業務的拓展、資產的增值和企業的數字化轉型。

（二）出臺背景：數據資產的再認識

數字技術的迭代進步與數據資源產業體系及管理體系的逐漸完善，為數據入表政策的出臺提供了必要性與可行性。

第一，數據資產的價值較高，具備數據入表的必要條件。一是數據成為描述、溝通和認識“三元空間”的新介質。移動互聯網的普及使得社會媒介化轉型加速，元宇宙、AGI概念的崛起意味著人類將不可避免地進入深度媒介化時代，移動終端、人工智能的廣泛應用讓人、機、物等物理實體在虛擬空間留下了海量的數字痕跡，數據正成為描述、溝通和認識信息空間（CyberSpace）、現實世界（Physical〓Space）和人類社會（Human〓Society）的新介質。[2]二是數據要素發揮著“新質生產力”的作用。2023年9月，在黑龍江考察調研中，習近平總書記首次提出了“新質生產力”的概念。數字經濟背景下，數據要素對傳統生產要素發揮著價值倍增、資源優化和投入替代的作用。目前，數據已經成為數字時代最活躍、最具革命性的生產要素。三是數據價值目前尚未完全反映在企業的資產負債表中，只有在企業上市后以及在企業并購時才得到體現。例如，Facebook公司的賬面資產價值在2011年只有不到70億美元，但是它的市值卻是前者的近20倍；Microsoft為了收購LinkedIn，曾不惜付出了比LinkedIn市值高出一半的溢價。[3]

第二，數據入表技術與產業體系較為完善，數據入表的客觀條件已經成熟。從技術方面來看，數據具備納入資產報表的客觀條件。“數據”不是數字經濟時代產生的新概念，早在農業經濟和工業經濟時期數據的價值就在被人們探索，但是傳統的數據指的是單純的數字，即對事物的客觀記錄，其價值性不足以成為生產要素。隨著人工智能和云計算等技術的不斷進步，企業的數據規模和質量不斷提高，數據價值開發的成本和難度也不斷降低，數據的流動和利用也越來越便利，從數據到數據資產的過程也越來越呈現出純粹的價值創造特征。[4]從產業體系上看，數據要素的全生命周期包括數據采集、數據存儲、數據處理加工、數據流通、數據分析、數據應用、生態保障等七大模塊。這些模塊中都已經誕生了成熟的技術與組織。例如，在數據流通方面，全國共有大數據交易中心（所）40余家，廣泛分布在中東西部地區，涵蓋醫療、交通、生活服務等多領域。在數據存儲與應用方面，騰訊、阿里巴巴、百度等互聯網企業均推出了技術先進的智能云解決方案。

第三，相關政策密集出臺，數據要素進入體系化構建階段。自2014年大數據首次寫入《政府工作報告》以來，有關數據的系列政策加緊布局，數據與實體經濟的融合程度不斷加深，數據技術、數據產業、數據應用、數據安全等方面都取得長足發展。2019年10月，黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素范疇。2021年工業和信息化部發布了《“十四五”大數據產業發展規劃》，推動了數據產業的發展。2022年12月，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（即“數據二十條”），這是我國首部從生產要素的高度，系統部署數據要素價值釋放的國家級專項政策文件。2023年3月，中共中央、國務院印發了《黨和國家機構改革方案》，組建國家數據局。同年7月，首任國家數據局局長上任，我國成為全球首個專門成立數據管理部門的國家。8月《暫行規定》的出臺進一步明確了數據要素在企業生產經營中的重要作用，以及數據資產與數字化轉型的密切關系。自改革開放以來，我國不斷在土地、勞動力、資本、技術等重要生產要素方面進行制度創新和機制突破，有效地促進了要素的價值釋放，推動了我國經濟社會的發展和進步。[5]數據入表政策的出臺將會極大釋放數據資產的經濟價值與生產效力。

二、我國傳媒業數據資產開發嚴重不平衡

我國傳媒業數據資產開發極其不平衡，總體形成了互聯網平臺型媒體引領與服務并舉、頭部傳統媒體積極轉型、中小型傳媒機構面臨數據嚴重匱乏窘境的不平衡格局。

（一）引領與服務：互聯網企業處于創新引領地位

互聯網企業憑借其海量的用戶數據、領先的技術地位以及豐富的數據開發經驗，發揮著引領和服務傳媒業數字化轉型的重要作用。

第一，互聯網企業數據總量大，價值豐富。用戶活躍度等相關指標是評估企業數據規模及數據價值的重要方式。QuestMobile發布的報告顯示，中國移動互聯網用戶規模為12億，而騰訊、阿里巴巴、百度三大傳統互聯網企業巨頭的去重用戶總量分別高達11.76億、11.20億、10.75億。龐大的用戶規模為互聯網企業提供了海量的數據資源，這對于企業深度洞察用戶、開發產品及服務、進行決策與研發等方面發揮著基礎性作用。

第二，資金投入多，技術先進。數據從泛在無序的數字到具備價值的數據資產需要經過一定程度處理之后，才能成為會計計量意義上的數據資產[6]，這種反復處理與提純的過程對于數據處理技術的要求也相對較高。互聯網企業在數據資產開發方面投入了大量資金，在技術方面占據絕對領先優勢。全國工商聯經濟服務部發布的《2023中國民營企業500強調研分析報告》顯示，2022年，騰訊、阿里巴巴和百度在研發方面分別投入614億元、538 億元和233億元。在數據存儲方面，阿里巴巴在全球25個地域部署了上百個云數據中心；騰訊在全球擁有80多個數據中心，150多萬臺服務器集群。在數據處理方面，互聯網企業投資巨大，權威研究機構Canalys發布的數據顯示，2023年第二季度中國云基礎設施支出達87億美元，阿里云、華為云和騰訊云三者共占中國云支出總額的72%。在數據安全方面，阿里巴巴早在2018年就建立了區塊鏈實驗室，并在多個領域推出了基于區塊鏈的產品和服務，如互聯網金融、數字版權等。百度則通過開放平臺和自研技術兩種方式，涉足了區塊鏈領域，推出了區塊鏈開放平臺“百度超級鏈”，為開發者提供了一站式的區塊鏈開發服務。此外，互聯網企業紛紛布局分布式數據庫、邊緣計算、人工智能、機器學習等領域的技術，在未來，這些數據技術將會發揮更大的價值。

第三，技術外溢效應顯著。在積累了雄厚的技術優勢和經驗優勢之后，互聯網企業開始對外輸出技術與解決方案，以支持其他企業的發展。騰訊推出“數實融合”戰略，拓展產業互聯網業務，在30多個行業推出超過400個聯合解決方案為各行各業賦能。騰訊2023年第二季度財報顯示，騰訊數實融合收入同比增長15%至486.4億元，是業績收入貢獻最大板塊，至今已連續九個季度營收占比超過30%；2023年，阿里巴巴進行了架構調整，實施了“1+6+N”的組織變革。2024財年第一季度的財報顯示，面向B端業務的阿里云作為第二大營收板塊，占總營收比例的10.7%，營收規模為251.23億元，同比增長4%。

（二）積極轉型：傳統主流媒體與互聯網企業開展合作

在數字經濟時代，數據資產成為傳媒業最重要的生產要素之一，對于內容生產、傳播的效率和質量、商業模式和價值創造都有著深刻的影響。傳統主流媒體和互聯網企業在數據資產的開發及應用方面各有優勢和不足，通過合作可以實現優勢互補，形成新型產業上下游共生關系，推動整個行業的數字化轉型。

傳統主流媒體的優勢在于內容生產，擁有豐富的新聞、文化、教育等領域的專業內容資源，具有較高的社會影響力和公信力。但是，傳統主流媒體在數據資產的技術研發方面相對落后，缺乏有效的數據采集、存儲、處理、分析、應用等環節的技術支撐，難以充分挖掘和利用數據資產的價值。

互聯網企業的優勢在于技術研發，擁有龐大且多樣化的數據資源，利用先進的技術和平臺，開發出了多種通用型或者專用型的數據應用，為各行各業提供了數據服務，并推動了社會經濟的數字化發展。但是，互聯網企業在內容生產方面相對弱勢，缺乏專業性和權威性，難以滿足用戶對于高質量內容的需求。

當前，頭部傳統主流媒體紛紛與互聯網企業開展合作，通過成立合資公司等方式將自身的數據資產進行開發與變現。以新華社和人民日報為例，2017年，新華網與阿里巴巴合資成立了新華智云科技有限公司，旨在將技術融入傳媒業，增強新華網為其他媒體、文娛旅游、投資金融、活動會展等行業賦能的能力；人民日報則與騰訊合作構建了媒體融合云平臺，能夠向全國的媒體企業提供安全的數據存儲與處理的服務體系和平臺應用，雙方將會進一步合作，打造一個完整豐富的云中大數據生態。

（三）數據匱乏窘境：中小型傳媒機構面臨數據難題

中小型傳媒企業在整個傳媒體系中占據著非常重要的地位，但是在數據資產開發方面仍面臨多重問題。

第一，數據積累嚴重匱乏。由于規模的限制，中小型媒體機構往往無法像大型互聯網傳媒企業那樣獲得大量數據，這就導致中小型傳媒機構在開展數據資產開發時，往往面臨著數據量不足、數據質量不高、數據覆蓋面不夠廣等問題，從而影響了數據的資產積累與價值開發。

第二，中小型傳媒機構在數據資產開發方面還面臨著技術難題。雖然大數據技術的不斷發展為傳媒企業的數據資產開發提供了更加廣闊的空間，但是中小型傳媒機構往往缺乏足夠的技術支持和專業人才，無法有效地利用這些技術來進行數據資產開發。同時，數據安全和隱私保護問題也是中小型傳媒機構所面臨的挑戰之一。在數據泄露事件頻發的今天，如何保障數據的安全性和隱私性，是中小型傳媒機構必須面對的重要問題。

三、數據入表給傳媒業發展和數字化轉型帶來重大機遇

數據入表政策的出臺帶給傳媒業的機遇有以下三點：為產業突圍提供“藍海”；帶動傳媒企業資產增值；實現數據驅動下的數字化轉型。

（一）業務創新：融入數字中國建設

2023年2月，中共中央、國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》，指出要夯實數字基礎設施和數據資源體系這“兩大基礎”，暢通數據資源大循環，釋放商業數據價值潛能，促進數字經濟和實體經濟深度融合，以數字化驅動生產生活和治理方式變革，這為傳媒產業帶來了新的發展機遇。

第一，發揮體制優勢提供數據存儲服務。國企數據資源豐富且對安全有較高要求，這為國有傳媒企業帶來了廣闊的市場機會。例如，人民網將旗下的數據云平臺“人民云”定位為“安全云”，以提供自主可控的數據技術、安全可靠的國資監管為特點，這為其拓展資金雄厚的國企市場提供了便利的條件。

第二，開展數據確權服務。根據梅特卡夫定律和數據的非競爭屬性，數據資產的價值與數據要素的重復使用密切相關，數據要素市場化配置的目的也是為了加強數據的流動與共享，以實現數據要素價值的最大化。因此，數據確權是實現市場化配置的重要前提，這也衍生出了相關業務與產業。在當前數據確權領域中，人民網旗下的人民數據管理（北京）有限公司具有較高的權威性。該公司率先在數據要素市場中推出了“數據資源持有權證書”“數據加工使用權證書”以及“數據產業經營權證書”這三種證書。憑借人民網的技術優勢和品牌效應，特別是其國資背景，人民網發布的這三種證書在數據要素市場具有較大的影響力。

第三，搭建數據交易平臺。數據作為資產具有交易的屬性，因此需要新的交易場所，在這方面，傳媒單位和企業做出了新探索。浙報數字文化集團股份有限公司參與投建的浙江大數據交易中心，是浙江省唯一一家持數據交易牌照的數據交易場所，承擔建設全省數據流通服務平臺體系的任務，其數據交易服務平臺已上線溫州專區、數據國際交易專區、義烏（商貿）專區、余杭專區、新昌專區。浙報集團通過浙數文化投資建設“富春云”互聯網數據中心、浙江大數據交易中心和“梧桐樹 ”大數據產業園、大數據產業基金，組成了“四位一體”大數據產業生態圈。此外，南方財經全媒體參與成立了廣東省數據交易機構。2022年9月30日，南方財經全媒體集團揭牌成立了廣東省級數據交易機構。

第四，推進數字化治理。近年來，我國傳媒業紛紛投身參與數字化治理和數字政府的建設。一方面，主流媒體通過構建和運營內容聚合平臺、媒體資源庫以及大數據智庫，打造了一個集咨詢、城市服務和政務服務于一體的本地新平臺，這一舉措推動了“媒體政務”運作模式的實施。另一方面，互聯網企業通過運用數據資產、數字技術集群，為城市管理和社會治理提供更加精準、高效、智能化的解決方案。例如，杭州市政府與阿里巴巴集團合資成立了杭州城市大腦技術與服務有限公司，廣泛應用在管控公共交通、實時檢測環境保護狀況等方面。

（二）資產增值：改善傳媒機構資產狀況

在數據入表政策的推動下，傳媒機構可以將自身的數據分別進行資源化、資產化和資本化的分階段開發，以數據產品、數據服務、數據資本等形式進行交易，拓展新的盈利來源。同時，龐大的數據資產被納入企業財產報表將會帶來企業總資產的提升，改善傳媒業的融資環境。

（三）數字化轉型：媒介架構的數據化與傳媒機構管理的范式變革

數據驅動下的數字化轉型主要由兩方面構成，一是媒介空間的數據化，即用戶、場景和信息生產都將以數據化形式存在；二是數據要素重構傳媒機構管理新范式。

第一，媒介空間的虛擬化：用戶、場景及生產的數據化。伴隨著ICT技術的深入發展，媒介對社會的嵌入程度不斷加深，現代社會已經被媒介所“浸透”，媒介在重構社會的同時也帶來了自身場域的重塑[7]，整個媒介空間日益走向以數據化為特征的虛擬化。一是用戶的數據化記錄。在互聯網主導下的媒介空間中，用戶是以數據化的形式存在的。互聯網企業通過對用戶的生物屬性、社會屬性等信息進行收集、處理與分析構成了用戶畫像，用戶的存在是以數據化的形式得以展現。未來，數據將會組成用戶的網絡虛擬生命體，這有別于注冊互聯網應用的賬號，網絡虛擬生命體是通過數字技術來實現物理生命體與數字生命體的連接，從而將其映射到媒介空間中。二是場景的數據化存在。新型媒介技術的每一次出現，都會在改造媒介自身的同時，重塑人類社會的基本面貌。[8]當前，人們的社交活動、購物活動、政務服務、外賣點餐等行為都日益走向了虛擬化，在5G背景下，不少學者暢想醫療健康、健身娛樂、外出旅游等場景的虛擬化，而這些技術的背后就是場景的數據化。例如，現有的圖像采集和傳感器等技術可以清晰地將名川大山、古跡遺址、城市場景以數據的形式存儲下來，并通過虛擬現實、增強現實、全息投影等技術再現出來。三是生產的數據化運行。龐大數據和強大算力支撐下的多模態大模型，能夠讓AGI在傳媒領域適用的場景更為廣泛與靈活，如百度文心大模型以飛槳深度學習平臺為基礎，在文字、PPT、影音圖像等方面實現了多模態生成，當前，百度正積極向多產業布局，應用于百度搜索、百度地圖、百度機器人等重要產品，并參與到核心業務流程中。[9]在其他產業方面，數字孿生技術廣泛應用到工業制造、智慧城市、醫療保健等領域，通過對物理對象的數據采集與數據處理，實現數據模型的動態調整，并能夠與物理實體進行雙向交互，進而提高效率、降低成本、增強創新能力。

第二，企業管理的范式變革：基于數據開發的組織創新。技術—組織—管理范式理論認為，技術、組織、管理之間存在著相互塑造關系。[10]在數據資產亟需深度開發的趨勢之下，企業的組織形式和管理模式將出現新的變革。

一是數據融通推動組織變革。在第四次工業革命中，以數字技術為核心的新型基礎設施使得數據成為企業的核心生產要素[11]，數據作為一種核心生產要素與傳統技術、企業組織結構相互影響、相互作用，極大地變革了企業的生產組織方式、溝通方式，從而使企業組織形態發生了重構，但數據孤島、信息流通不暢、數據管理體制混亂等問題成為企業在數字化轉型過程中不可忽視的問題。為了更好地適應新管理形勢的需要，區塊鏈技術支撐下的分布式平臺型組織，即去中心化自治組織（Decentralized Autonomous Organizations，DAO）應運而生。其價值在于：一則去中心化自治組織憑借其區塊鏈技術底座，保證了數據的真實性、完整性和不可篡改性，從而增強了數據的信任度和安全性；二則區塊鏈技術通過去中心化的存儲和共享機制，實現了數據的自主與智能控制，從而促進數據的流動和交換；三則激勵機制和智能合約是DAO的重要組成部分，能夠實現數據價值的合理分配與有限激勵，從而激發技術人員開發和創新數據價值的積極性。[12]

二是數據賦能新型管理模式。算法模型是指企業對數據進行分析、處理、預測和優化的程序或規則，幫助企業或個人從數據中提取信息及知識，充分開發出數據的價值化。將算法融入企業管理中，成為企業數字化轉型的重要標志。一則實現企業內部資源和信息的優化配置及管理。傳媒業是一個數據密集型行業，需要對海量的數據進行快速、準確、高效地處理和分發。傳媒企業通過采用基于算法的新型企業資源計劃管理（ERP），集成各個部門和環節的數據，實現對人力、物力、財力等資源的統一規劃、調度、監控和評估。傳媒企業也可以采用基于算法的產品生命周期管理（PLM），通過整合產品研發、生產、銷售等環節數據，從而動態地發現相關問題，進而完善信息產品與技術服務，實現數字化、智能化產品生命周期管理。例如，抖音利用算法對用戶行為數據進行分析，從而優化廣告推送、內容推薦、信息分發等環節。二則構建多智能體協同決策機制，提高決策的準確性和效率。傳統的決策方式主要依賴人工經驗和直覺，這種方式存在很多局限，而基于算法的多智能體協同決策系統，能夠通過數據的挖掘與分析來協助業務決策，實現在復雜的環境中進行快速、靈活、高效的決策，從而降低風險。三則優化創新管理。數據已經成為企業創新的重要資源，一方面，在數字化轉型和創新的過程中，數據可以幫助企業了解市場和用戶需求，從而推進產品與服務的創新。另一方面，數據可以驅動傳媒業的技術創新。傳統的技術創新是先提出一個假設，然后設計實驗來驗證或否定這個假設，而數據驅動下的技術創新是先收集大量的數據，再利用機器學習等技術來挖掘數據中隱藏的模式、規律與關系，從而協助技術人員推進新技術的發展。

（本文為北京市社會科學基金規劃重點項目“首都互聯網平臺企業社會責任與協同治理體系研究”的階段性成果，批準號：22XCA002）

參考文獻：

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