國有企業數據資產化實施路徑探討

摘要：數字經濟時代，數據資產化是釋放數據要素價值的關鍵引擎，對于國家經濟和國企發展都具有深遠影響。但是，由于數據資產化是一項系統性工程，外加沒有前期經驗可供借鑒，致使一些國有企業在實踐探索過程中，遇到一些困難。文章首先對國有企業數據資產化進行了概述，之后針對當前國有企業實施數據資產化過程中數據確權、合規、計量、入表、應用等重要環節存在的問題及其解決對策進行了相關分析，希望文中所述觀點及建議對提升國有企業數據資產化的整體進程有所幫助。

關鍵詞：國有企業；數據資產化；主要問題；改進措施

國有企業在國民經濟中占有重要的地位，影響著社會經濟的穩定與健康發展。隨著大數據時代的到來，數據已經成為國有企業重要的資產，因此，管理者需要轉變思想，正確認識數據對于企業發展的意義，積極探索數據資產化的實施路徑。通過數據資產化的實施，國有企業可以提升決策效率和經營效益以及核心競爭力。

一、國有企業數據資產化概述

伴隨著大數據時代的來臨，數據的潛在價值得到挖掘與釋放，數據資源化成為企業發展的又一驅動力，逐步成為提高企業資產管理效率的關鍵所在，若發揮出數據資源化的實用價值，需要針對其定義與意義進行系統的了解。

（一）國有企業數據資產化釋義

在大數據時代，國有企業數據資源化是一個復雜而系統的過程。它不僅涉及對現有數據的收集、整理和分析，還包括將這些數據轉化為具有實際價值的資產。具體而言，國有企業數據資源化主要包括以下幾個關鍵點：數據資產入表、數據資產交易、數據資產投資以及數據資產金融創新應用。

首先，數據資產入表是數據資源化的重要環節之一。這一過程主要關注的是如何將數據的價值體現在企業的財務報表中。通過科學的方法評估數據資產的實際價值，并將其納入資產負債表，可以更全面地反映企業的資產狀況。例如，某國有電信運營商通過對用戶行為數據進行深入分析，發現其潛在商業價值后，成功將其作為無形資產計入公司賬目，從而提升了公司的整體估值。

其次，數據資產交易是指企業在市場上買賣數據的行為。這包括與其他企業或第三方機構交換數據，以獲取更多的市場信息和客戶洞察力。數據資產交易不僅能為企業帶來直接的經濟收益，還能增強企業的市場競爭力。比如，一家國有零售集團通過與多家電商平臺合作，共享銷售數據，實現了精準營銷策略的制定，顯著提高了銷售額。

再者，數據資產投資指的是企業利用數據進行戰略決策和業務拓展的投資活動。這種投資不僅僅是資金上的投入，更是對企業未來發展方向的一種規劃和布局。例如，某國有銀行通過分析大量客戶交易數據，開發出了一套智能風控系統，有效降低了信貸風險，同時為客戶提供更加個性化的金融服務，增強了客戶的忠誠度。

最后，數據資產金融創新應用則是指企業利用數據進行金融產品和服務的創新。這包括但不限于基于數據分析的新型保險產品設計、供應鏈金融解決方案等。例如，某國有保險公司通過分析歷史理賠數據和天氣預報數據，推出了一款針對農業災害的定制化保險產品，極大地滿足了農民的風險保障需求。

可以說國有企業數據資源化涵蓋了從數據資產入表數據資產金融創新應用等多個方面，每個環節都體現了數據資產的賬面價值、市場價值和金融屬性。在實踐中，確認數據資產需要借助數據產品的形式來實現，因為數據產品不僅便于識別和管理，而且能夠直觀展示數據資產的應用效果，從而為企業內部管理和外部運營提供有力支持。

（二）國有企業數據資產化的意義

信息化時代背景下，數據資產化已成為國有企業提升競爭力的關鍵因素，國有企業數據資產化帶來了全新的商業思維和運營模式，為了管好、用好數據，實現數據資源的價值創造，國有企業在相關政策指導下紛紛采取措施，如建立數據資產治理與管理體系，厘清數據資產價值；響應國家戰略，進行數據場景開發和價值挖掘；實踐數據資產入表，直面入表的規律性和專業性挑戰等。從這些措施的實際效果來看，國有企業數據資產化具有重要的現實意義，即可以幫助企業更好地洞察市場趨勢，優化產品和服務，使企業能夠在激烈的市場競爭中脫穎而出。比如某國有能源企業通過分析用戶消費數據，利用現有數據對能源需求高峰時段進行預測分析，并依據分析結果對能源供應策略進行相應的調整。這一舉措不僅提高了資源利用效率，還大幅降低了企業運營成本，使企業效益呈現出大幅增長的態勢，發展前景也越來越好。這一成功案例驗證了比爾·蓋茨的觀點：“信息流動的速度將決定商業的速度。”同時，也說明國有企業推動數據資產化，可以達到加快決策流程、提高企業適應能力與綜合競爭力等目的，為企業長期保持健康發展提供有力保障。

二、國有企業數據資產化的主要問題

現階段，國有企業已經認識到數據資產化的重要性，《國有企業數據資產化實施路徑指引》的發布也推動了數據資產化相關工作的開展。但是，在實踐過程中，國有企業在數據確權、合規、計量、入表、應用等方面依然遇到了一些阻礙，影響了數據資產價值的發揮。

（一）數據確權中存在的問題

數據確權主要指確定數據的權利主體和確定權利的內容，這是數據資產化的基礎。確權的主要目的在于明確數據的權屬關系，以確保企業合法擁有或控制的數據資源，并能夠有效利用。在信息化時代，數據要素十分復雜，這也為國有企業的確權工作帶來了種種難題。第一，數據的時效性問題。數據的價值具有顯著的時效性。一方面時間越長、數據的價值也會逐漸稀釋；另一方面數據確權過程中所需的時間也會對數據價值造成損耗，從而影響確權的準確性和有效性。第二，數據的主體問題。未經處理和加工的數據本身價值不明確，而數據加工過程包括采集、存儲、管理等多個環節，每個環節的參與主體均投入了人力和固定資產成本。但是，在成本回收過程中，初始數據所有者和數據加工者之間常常因為主體界定不清晰而產生利益分配產生沖突，影響了確權工作的推進。第三，數據的侵權問題。數據具有無限復制性，在互聯網環境下，其傳播和使用具有隱秘性，難以確認被授權方基于數據獲得的收益，也難以判斷是否使用了特定的數據要素，這會導致侵權行為難以識別和界定，影響了后續追責工作的開展。

（二）數據合規中存在的問題

數據合規就是加強數據合規審查，以確保數據在采集、儲存、使用、共享、銷毀等過程中的合法性和安全性。但是，目前部分國有企業存在相關制度不完善、人員操作不規范等情況，導致了數據審查缺乏規范、數據安全管理不到位，影響了數據資產化工作的有效開展。具體來看，國有企業數據合規管理中存在的主要問題有數據采集問題，如由于缺乏系統規范，數據來源的合法性、數據采集過程中的隱私保護以及數據的準確性難以保障；數據傳輸問題，如企業對服務器的管理缺乏重視，導致數據在存儲與傳輸存在數據泄露或被非法截取的安全風險；數據使用問題，目前，國企在決策過程中對于數據資源的應用逐漸重視，但是數據濫用和誤用的情況依然存在，影響了數據資產化的推進；數據銷毀不及時增加了管理負擔，同時對數據的評估不規范，也影響了銷毀工作的有效性。

（三）數據計量中存在的問題

數據作為企業重要核心資產，具有財務價值、戰略價值、業務價值和社會價值，數據計量就是通過建立數據計量體系，對數據資產進行量化評估，其目的是為數據資產的價值化提供基礎。目前，在國有企業數據計量中存在的問題主要包括：第一，在初始計量階段，如何確定初始入賬金額以及選擇適當的計量屬性成為亟待解決的問題，盡管評估模型和方法日益完善，數據資產的評估依舊面臨諸多挑戰。在進行數據資產計量時，一些企業依賴于主觀經驗進行判斷，將數據資產歸類為無形資產，采用單一且固化的會計核算分析方法，傾向于將所有數據資源投入簡單化為費用處理。第二，在后續的計量過程中，作為無形資產計量的數據資產，其使用壽命難以確定，攤銷方法亦不明確。此外，部分企業在數據資產計量方面存在局限性和片面性，對于數據的長期價值認識不清，導致工作出現偏差，難以真實反映企業數據資產狀況。

（四）數據入表與應用中存在的問題

數據入表就是將數據資產納入企業的財務報表或資產管理體系中，實現數據資產的規范化管理。在完成計量后，企業應積極推進入表工作，以規范數據資產，為價值轉化奠定基礎。但是，在實際的工作中，一些國有企業在進行數據資產入表的操作過程中，存在一些問題。第一，企業內部的協調工作做得不充分，導致不同部門之間難以形成有效的配合與溝通，這種內部協調的不足，往往會導致數據資產入表的流程變得復雜和低效。第二，企業宣傳和培訓方面的工作不到位，在一定程度上影響了入表工作的推進速度，同時也導致員工對于數據資產入表的認識不足，缺乏必要的知識和技能，使得整個入表過程變得緩慢。第三，企業對于風險管控的重視程度不夠，這在很大程度上影響了數據資產的安全性。數據資產的保護和管理需要嚴格的風險控制措施，缺乏這些措施將可能導致數據泄露、丟失或其他安全問題。第四，數據資源的應用不充分，數據資產價值尚未得到有效開發，這使得一些企業在業務拓展、產品創新、市場營銷等方面的決策效率較低，難以獲得數字經濟的賦能。

三、推動國有企業數據資產優化的措施

數據要素作為我國新質生產力形成的新型核心資產，已成為驅動整個數字經濟發展的重要力量。國有企業作為數字中國、數字經濟的核心推動者以及豐富數據資源的持有者，其數字化轉型特別是數據資產“入表”，將有助于其增厚企業資產，創造價值動力，助推企業對數據要素的資產化路徑管理，提升數據資產披露透明度，同時釋放企業數字經濟潛力，提升數據治理和內控水平及核心競爭力。目前國有企業在數據資產化實施過程中面臨著多方面的阻礙，這極大地限制了數據資產化作用價值的發揮，不利于企業的健康發展。對此，國有企業要結合問題的根源，關注數據確權、合規、計量、入表、應用等重要環節，并探索其改進措施，為企業數據資產效益的展現，創造適宜環境。

（一）數據確權有效措施

當前，一些數據確權的實踐案例逐漸顯現，為數據權益的明確提供了有益參考。例如，山東數據交易公司在全國范圍內率先實施了數據登記制度，提出了“先登記后交易”的發展策略，為數據確權提供了切實可行的路徑和方法；廣東則提出了構建一級和二級并行的兩級數據要素市場體系，其中一級市場側重于政府的管理機制，構建公共數據運營組織，二級市場則強調自由競爭，充分發揮價格和競爭機制的作用，優化數據資源配置。在數據確權過程中應借鑒這些實踐經驗，并做好以下幾方面工作。第一，強化技術賦能。信息化背景下，技術手段的應用為企業數據確權帶來了新機遇。企業應充分利用區塊鏈技術的去中心化和不可篡改特性，實現數據資產的唯一性確權與信息可追溯，確保數據要素的個體可識別、用途可追溯和價值可衡量，為規范數據產權的確權、轉移、分配以及侵權追責提供可靠的技術支持；第二，合理選擇確權模式。目前數據確權可分為“整體確權”和“進程確權”兩種模式。整體確權是指對數據的產生、形態和內容進行概括性的技術認定，這一模式是傳統“一物一權”財產理論在數據確權領域的延伸。進程確權是指在數據運作的進程中，通過技術手段對進程痕跡進行跟蹤、標記或追溯，實現階段性、局部性的確權，這一模式對技術應用有一定要求，但有利于推動數據權利的流轉和變更。企業在實際操作中應根據自身情況做出選擇，以減少糾紛、提高效率；第三，引入評估機構，規范操作。國有企業可以通過與有資質的數據交易所開展合作，引入第三方的機構出具相應的評估意見，根據相關法律明確各方的權利和義務，包括誰擁有什么、甲方乙方分別擁有什么、還是都擁有、誰給予什么樣的授權等關鍵信息，以實現規范確權，完成數據產權登記。

（二）數據合規性的有效措施

數據合規涉及多項操作，是實現數據全生命周期管理的重要措施。基于上述分析可知，數據在合規性審查過程中主要面臨著操作不規范和數據安全風險等問題。針對此，國有企業應根據相關法律法規，理順工作流程、制定工作規范，實現對數據資源的合規審查。第一，加強數據采集。企業應當明確數據采集的渠道，確立數據格式的標準，并制定各類數據采集的流程與方法，定期執行數據采集合規性的審查；第二，做好數據存儲。企業應規范并加強數據存儲管理，提升對數據存儲介質的管理力度。例如加強對服務器及離線存儲介質的物理安全和加密管理，規范具有數據存儲功能的移動設備的管理等，加強對本地數據存儲系統平臺接入移動存儲介質的管控，重視對存儲在第三方云平臺數據的風險評估等，以此保證數據的安全；第三，重視數據使用。企業應根據數據的類別和級別，明確不同場景下的數據使用審批流程，制定數據脫敏處理的規則，以提高數據使用的安全性。同時，應建立數據開發利用的相關流程和規范，并完善數據開發利用的風險評估機制；第四，促進數據共享。企業應明確數據開放和共享的范圍，建立數據共享的申請、授權審批流程及權限設置，并明確數據共享過程中的傳輸方式。應全面評估相關數據安全風險，對于涉及重大敏感數據的共享，應按審批權限逐級審批。在相關合同中明確數據安全及保密義務，并規定相關違約責任。在必要情況下，可單獨簽訂保密協議；第五，按程序進行數據銷毀。企業應建立數據銷毀的申請審批機制和流程，規范數據銷毀過程的監督和記錄，并明確存儲介質銷毀策略及操作規范。此外，企業還可以委托第三方進行數據銷毀，并通過簽訂協議確保銷毀過程的安全可靠。

（三）數據計量的有效措施

面對數據計量中存在的難題，國有企業應完善財會管理體系，完善對數據資產的量化評估流程，進一步激活數據要素潛能，推動數據要素價值釋放，進而規范和加強數據資產管理，為企業的高質量發展聚力賦能。第一，根據會計準則，做好數據資產界定。《企業會計準則》界定了多種會計計量屬性，主要包括歷史成本法、重置成本法、現值法、公允價值法以及可變現凈值法。國有企業應組織專業會計人員參與計量工作，并根據準則要求明確數據資產的定義和權屬；這樣才能有效判斷企業中哪些數據可以被劃歸為數據資產，為數據計量奠定基礎；第二，綜合考量，實現初始計量。國有企業在面對內部數據資產時應全面考慮無形資產準則下內部資產的界定準則以及研發過程中發生的支出是否應計入當期經濟成本損耗等問題，以理清數據計量要求。此外，在對外購數據資產進行初始計量時，要綜合考量購買價款、相關稅費以及直接歸屬于使該資產達到預計可使用狀態的支出等，以實現成本核算，確保對數據資產的有效管理；第四，重視后續計量，促進數據資產量化。根據會計準則中對于無形資產的規定，后續計量應扣除累計攤銷和減值；對于使用壽命不確定的數據資產，不進行攤銷，但每年需進行減值測試。同時，還應考量數據資產的可重復使用性，并從長遠著眼，評估其新的價值。

（四）數據入表與應用的有效措施

在數字經濟蓬勃發展的今天，數據資產入表工作對于國有企業而言是一項開創性的任務。對于數據入表工作中存在的難題，企業應堅持求實創新，銳意進取，真正做到精準發力、協同發力、持續發力，高質量完成任務要求，為企業數字化轉型發展注入強勁動力。第一，強化組織協調。企業應成立工作專班，制定實施規劃，明確任務目標和工作節點，各部門必須緊密協作、形成合力。其中財務部門要牽頭抓總，充分發揮專業優勢，嚴格遵循會計準則和相關法規，確保數據資產的確認、計量和報告準確無誤；技術部門要全力保障數據的安全、穩定和高效處理；業務部門和單位則要深度參與數據的梳理和分析工作，將實際業務與數據資產緊密結合，讓數據真正服務于業務發展；第二，加大宣傳培訓。目前，國家以及各省、市相繼出臺了數字資產入表的相關政策。對此，企業要加強政策解讀，讓各部門深刻懂政策、靈活用政策，把握好政策機遇。同時，注重培訓引導，定期組織專題培訓會，聘請專家開展數據資產入表相關知識的培訓和宣介工作，形成推動數據資產化工作的良好氛圍。加大對典型案例的宣傳力度。例如，四川遂寧發展公共交通有限公司探索了“入表+授信”這一創新模式，將數據資產納入企業財務報表，并完成了數據資產入表與融資工作；南京江北智慧交通有限公司按照賬面歸集成本，計入“無形資產—數據資源”科目的方式實現了數據資產入表。企業應及時總結提煉這些可復制、可推廣的經驗和做法，以推動自身入表工作的開展。第三，做好風險管控。業務主管部門要加強監督指導，督促各單位嚴格遵守各項法律法規和規章制度，及時發現和糾正不規范行為；要強化數據資產入表的規范性，明確數據資產的分類，規范數據資產的會計處理，完善數據資產估值方法，加強數據資產風險管理。在數據資產入表的過程中，加強數據安全防護、完善數據隱私保護、建立數據分級分類保護管理機制、數據資產監控體系，確保數據的安全性和隱私性。

此外，在完成了數據入表工作后，國有企業應進一步做好數據資產的應用，切實發揮數據價值，促進企業的數字化轉型。第一，提高思想認識，重視數據資產應用。為大力推進集團公司數據要素市場化建設，有序落實數據資產入表工作，促進數據資產的規范化管理和高效利用，企業要深刻認識數據資產化實施的重大意義，并堅定不移推動各個環節工作走深走實，切實增強推動數據資產應用的堅定性，深入挖掘企業數據資產價值，建立健全數據資產管理體系，加大數據資產人才隊伍建設，切實把數據資產管理工作做到實處、取得實效；第二，聚焦關鍵領域，加強數據資產應用。企業應深入探索數據資產在業務決策、產品創新、市場營銷等方面的應用價值，并利用數據支持優化生產經營方案，以實現智慧化、高效化發展。例如，某水利集團以數字賦能為牽引，集中優勢力量推動技術研發和服務創新，積極推進產業鏈延鏈補鏈，穩步擴大了產業板塊，實現了高質量發展。

四、結語

大數據時代背景下，國有企業可以從數據確權、合規、計量、入表、應用等重要環節入手，積極應對數據資產管理、數據效能發揮、數據資產化過程中的諸多挑戰，挖掘和展現大數據的潛力，實現資產管理的高效、智能化發展，為企業經營發展、風險預估、決策制定提供可靠保障。國有企業內部齊心協力，便可以優質高效地推動數據資產化的順利實施，為國有企業的可持續發展提供堅實的支撐。

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（作者單位：泰安弘澤融資擔保有限公司）