我國高等院校數據資源資產化管理邏輯、方法與路徑研究

[摘要]在數字經濟與新質生產力快速發展下，數據要素成為高校治理創新和財務管理變革的關鍵資源。高校作為數據密集型主體，其數據資源資產化不僅涉及權屬確權、價值計量，也涉及內部治理與信息披露制度完善。從“資源—產品—資產”轉化的理論邏輯出發，系統梳理高校數據資產化過程中權屬界定復雜、估值方法單一、入表核算機制不完善等主要障礙，并結合《數據資產評估指導意見》等相關政策，提出基于項目制分階段成本歸集與多維度動態調整因子相結合的優化成本法模型，有效提升核算結果的科學性與可操作性。同時，對匹配核算制度的治理配套和技術支撐路徑進行研究，提出要依靠數據中臺等數字化手段來實現“確權—計量—入表—披露”的全鏈條閉環管理。研究成果可以為高?；蛘咂渌步M織在完善數據資產化管理體系、激發數據要素潛在價值方面提供可供參考的制度和方法路徑。

[關鍵詞]高校數據資產；成本法估值；權屬確權；動態調整；數據資產管理

一、 引言

數字經濟時期，數據已明確被認定為同土地、資本一樣重要的生產要素，其資產屬性和經濟價值正由制度性確權、市場化計量與規范性披露共同塑造，成為推動新質生產力釋放和公共治理變革的要素之一。早在20世紀90年代，西方學者便提出了“數據即資產”這一概念，從而為數據資產化初步理論的形成提供了條件。近些年來，我國陸續出臺了數據要素市場化配置改革方案、公共數據資源開發利用暫行辦法、數據資產評估指導意見等政策文件，逐步形成了“數據可入賬、可轉讓、可估值”的制度愿景，使得數據資源管理由信息系統建設階段進入到資產化、治理化的新階段。公共部門特別是高校，是大量數據資源的持有者。日常教學活動、科研工作、管理工作產生的數據成為教育數字化戰略的關鍵支撐要素。怎樣把這些海量的數據納入資產管理系統中，這對數字政府以及智慧高校的創建來說是一個重要的切入點，并且也對現有的財政體制以及會計核算思路造成前所未有的沖擊。

數據資產的確認與計量問題已成為學術界與實務界的關注焦點。徐琳等[1]在探討政務數據資產化的時候提到，數據資源的會計確認要符合權屬明晰，控制有效，可以預估產生經濟或者服務價值這些條件，重視非經濟價值在公共部門數據中的地位。武恒光等[2]從宏觀理論角度出發，把數據資源入表分成確權、管理、估值、歸集、列報五個步驟，全面梳理了數據資產入表路徑的邏輯進程，指出現有理論與實踐相結合的轉化路徑仍需改進。

圍繞數據資產的計量路徑，曲京山等[3]提出要結合新質生產力背景，探索成本法、收益法、市場法等多種評估方法，并且強調數據標準和治理能力在核算機制中的基礎性作用。吳戰篪[4]進一步提出，數據資產估值的根本是權屬和收益權的劃分，在企業主體中，需要同時考慮價值創造和信息披露的制度協調。汪小龍[5]從企業的視角出發，構建了基于“三權”分置的數據資產產權框架，并在入表維度上提出了“第四張報表”的核算邏輯，呈現了數據資產在經濟體系中的制度位置和實踐可能。

相較于企業與政府部門，當前高校數據資產研究尚處于起步階段，沒有形成完整的理論體系和技術路線。孫俊芳等[6]重點關注高校數據資產價值評估問題，搭建了成本法估值模型并結合實例給出評估框架，但沒有深入剖析核算機制的構成部分。梁鶯瀟[7]從高校財務數據入手，采用《信息技術 大數據 數據分類指南》進行數據分類和可計量性研究，提出用質量與效益系數來調整歷史成本，給估值方法改良提供了思路。此外，王璟璇等[8]在探究公共數據資源登記體系創建時重視數據標準化、確權登記以及跨機構數據共享機制，這對高校數據資產管理制度的形成很有啟發意義。

已有研究給本文提供了理論根基和操作引領，不過仍舊存有以下幾方面不足：一是已有研究大多關注企業或者政府部門，針對高校的數據資產核算研究依然很少；二是當下數據資產核算大多只是停留在是否適用成本法的層面，并沒有做到結合技術條件開展動態估值；三在資產管理中仍未構建數據中臺的成熟框架，還沒有達成“確權—估值—入表—披露”這種系統化閉環。更為重要的是，現在高校層面缺少一套可以做到“制度規范—估值建模—治理協同—技術支撐”相統一的資產化操作體系，使得很多數據資源處在“可用不可估、可估難入表”的停滯狀況。

為了回答以上問題，本文從高校數據資源管理的典型場景出發，提出“面向項目制的分階段成本歸集+多維動態因子修正”的優化成本法估值框架；在實現路徑方面，設計以數據中臺為核心的，數據確權、數據分類歸集、數據估值核算、數據價值呈現、數據風險監控的閉環機制，形成以“制度設計—估值模型—治理結構”三位一體的資產化閉環。試圖在高校數據資產的理論邏輯、評估方法、治理實踐之間搭起一個“可落地、可復制”的分析框架，進一步推動高校及更廣泛的公共組織的數據要素水平提高，為全國高校探索建立“公共數據資源資產入表”樣本提供一些政策啟發與實踐指導。研究結論可在理論邏輯、估值方法和技術支撐之間搭起“可落地、可操作、可推廣”的一體化框架，幫助高校健全數據資產管理機制，也為全國高校推動“公共數據資源資產入表”提供制度借鑒和操作指南。

二、 我國高校數據資源管理現狀與問題歸因

近年來，在教育數字化、信息系統建設不斷推進的情況下，高校在數據采集、系統集成、平臺開發等方面取得了一定成效，開始由“信息孤島”向“系統聯通”轉變。教務系統、科研管理系統、學生事務系統、財務系統等基礎數據平臺成為高校數字治理的底座，部分高校還搭建了數據中臺、數據共享平臺、可視化駕駛艙等數據治理中樞，具備了初步的跨系統數據歸集和分析能力。

但是，相較于“數據作為資產”的高層次目標，目前我國高校數據管理中還存在較多的結構性障礙，呈現“資源能用卻不能量”“平臺已建卻未聯”“確權不清、核算無位”等特征，主要表現在以下五個方面：

1. 數據權屬劃分模糊，確權機制缺失

大多數高校沒有建立數據資產分類、權屬登記和確權認定機制。不同的系統對應不同的職能部門，權責不明，特別是在科研數據、教師行為數據、學生個體數據等方面，數據生產者、數據管理者、數據使用者之間的權利關系錯綜復雜，沒有統一的法律或者制度加以界定。

2. 成本歸集與估值方式缺乏統一規范

高校目前還沒有形成系統的數據資產成本歸集制度，大部分以項目支出、平臺采購等財務科目形式存在，缺少針對數據要素全生命周期的估值標準。成本法使用較多，缺少動態修正手段；收益法很難匹配高校場景；市場法由于沒有可比交易數據不能執行。

3. 會計處理口徑缺位，數據資產難以入表

雖然《數據資產評估指導意見》《政府會計制度》提出數據資產可以作為表內項目進行核算，但是實際中會計科目設置還不完善，入賬標準不明確，估值缺乏依據，導致大量數據資源沒有被正式地計入資產負債表以及相關的財務報表中，形成“賬外資產”。

4. 信息系統割裂，數據中臺功能有限

部分高校雖已建立中臺，但仍只是停留在數據基本收集以及管理目錄方面，未具備如資產估量、動態賬簿、預警把控等更高階段的能力。彼此之間的業務系統銜接不通、數據結構異類、語言不統一等問題依然較重，限制了數據資產計算的整體性及自動能力。

5. 數據績效與資源配置脫鉤，缺乏激勵機制

當下高校在數據資產管理方面缺少與預算編制、績效考核、資源調配等制度的聯動機制，造成數據價值不明，資源利用低效。數據歸集，治理行為缺少動力和責任，數據資產運營不活躍，管理不可持續。

總體來看，我國高校在數據資源管理方面已積累一定基礎，但距離實現數據資產化目標還存在制度與能力鴻溝，問題的關鍵在于：數據資源未能融入高校內部治理結構、財務制度及績效體系，缺乏可供操作的路徑機制和估值模型作為支撐，所以亟須借助制度建構與模型創新，把“確權—估值—入表—披露”這一全過程納入統一的技術與治理框架，形成面向資產化目標的數據資源管理新范式。

三、 高校數據資源資產化管理的理論基礎與邏輯框架

隨著數據要素價值被制度性認可，“數據資源從資源到資產”的轉化路徑是引領公共部門治理創新與財務體系變革的核心議題。高校作為知識密集型公共組織，在日常的教學、科研、管理和服務中積累了大量有潛在經濟價值和社會服務價值的數據資源[9]。本文認為，高校數據資產管理的實質是高校數據資源在制度邊界內轉化為可以確權、計量、管理和披露的資產，建立起數據“權屬明晰—價值評定—入表核算—風險管理”全流程的治理路徑。為支撐上述路徑的理論建構，從制度屬性、資產邏輯、組織特征和確權機制四個方面展開論述。

1. 數據資產的制度邊界與經濟屬性

在政策層面，數據作為新型生產要素已被納入國家要素市場體系1。自《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（2020年）和《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要求作用的意見》（2022年）發布以來，數據確權、評估、入表逐步制度化，數據資產管理進入規范化發展期。根據中國資產評估協會《數據資產評估指導意見》，數據資產需同時滿足合法控制、可計量、具有經濟或服務價值三項基本條件，這為數據資產在公共部門尤其是高校的會計確認與價值評估提供了操作指南。

高校語境下的數據資產是高校在履行教學、科研、行政等職能時產生的、積累的并能被利用的信息資源，信息密集度高且使用頻率較高②，包括教學管理數據、科研成果數據、學生信息數據、財務資產數據、行政人事數據等。不同數據資產的內容范圍及使用場景如表1所示，體現了高校數據資源在基礎設施、人才培養、知識創新、日常運行中的價值貢獻。

高校數據資產有五個特征：一是種類繁多且覆蓋面廣；二是數據動態性強，更新速度快；三是跨部門治理，協同共享難；四是數據安全風險和隱私合規要求高；五是經濟屬性與公益屬性并存。價值評估既要考慮財務回報又要衡量公共服務績效，這些特征使得高校數據資產的管理既需要滿足權屬清晰、會計可計量的要求，又必須依靠健全的制度體系和內部治理機制，統籌處理好安全、共享和效益之間的關系。

2. 資產化管理的路徑機制與操作邏輯

數據資產化不是一次性的技術處理，而是一個制度—技術耦合下的動態嵌套系統。從操作路徑來看，武恒光等[2]提出的“五步法”，也就是確權、管理、估值、歸集、列報，為數據資產入表提供了一個規范的流程性框架，該流程與政府會計核算體系中的“確認—計量—報告”邏輯相契合，具有制度落地的可操作性。其中，確權是前提，決定了數據是否合法擁有；管理是基礎，涉及數據標準化、數據質量、數據分級授權；估值是核心，關乎資產價值表達是否合理、核算是否可行；歸集是連接，涉及數據資產統一分類、設置賬戶；列報是目標，要求形成可審計、可披露的資產信息。該路徑既是資產管理的操作路徑，又是數據中臺治理及信息化系統嵌入的路徑。

3. 高校組織特征與數據資產管理的特殊性

高校數據資產化管理面臨“類企業而非企業”的制度張力，一方面，高校數據資源種類繁多、結構復雜、更新迅速，涉及教學課程安排、科研數據、學生心理信息等多個方面，數據處理涉及跨部門、跨技術接口的協同問題；另一方面，高校數據資產管理不同于企業以盈利為目的的數據資產管理，高校更強調數據服務性、公共性，高校數據資產評估應考慮服務價值和經濟價值。

另外高校數據資產存在強烈的“制度碎片化”，沒有統一的分類標準、估值規則和管理平臺。數據確權、治理、核算分散于不同職能部門，呈現“各自為政”的治理結構，這種制度性斷裂使資產化路徑無法落地，數據資產“可見不可用、可用不可計、可計不可披”現象嚴重，應將數據資產管理嵌入“制度—平臺—流程”三維系統中，依托數據中臺，構建統一的數據治理規則與估值模型體系，實現管理閉環。

4. 數據確權機制與科研數據的特殊挑戰

在高校數據資產體系當中，諸如校園管理數據、教學運行數據、生活服務數據、行政管理數據等，其歸屬權比較清晰，一般由高校統一掌握所有權并享有加工使用權，相較之下，科研數據資產的確權問題更加復雜，它的權屬劃分存在一定實際困難。

科研數據資產是數字形式的學術資源，包括學術論文、學術論著、學位論文、專利、研究報告、研究數據、統計數據等，不僅有科研成果數據，還有研究過程產生的數據。

科研數據資產的權屬結構中，高校、科研人員、資助方、合作單位這些多方主體之間存在復雜的權利網絡，例如高校，既是用人單位又是資金提供方，還是科研平臺方，其科研數據的所有權、使用權和收益權很難清楚劃分。

對比國際制度，可以發現不同國家在科研成果或職務發明的產權劃分上側重不同：美國在1921年通過司法判例確定了職務發明創造的知識產權首先考慮合同約定，在沒有合同約定的情況下，職務發明專利所有權歸職務發明人所有[10]；日本的《專利法》也確立了“約定優先、雇員優先”的分配模式[11]；以色列的《專利法》規定對“服務發明”采用約定優先的模式，如果沒有約定，則服務發明歸雇主所有[12]。

相比之下，《中華人民共和國專利法（修正案草案）》第六條擬將“執行本單位任務”形成的職務發明創造的產權激勵交由單位決定。這種以單位為主導的分配模式雖有利于統一管理，但若忽視對科研人員創造性勞動的認可和激勵，容易出現產權歸集、高校獨享、激勵機制缺位等現象，不利于調動科研人員在數據創新與共享方面的積極性。

目前，高?？蒲腥藛T在研究活動中形成的科研數據，主要來源于政府資助科研數據、與校外科研機構合作科研數據、教師個人科研數據等[13]，本文按資產歸屬權對科研數據進行分類，如表2所示。

四、 高校數據資產定價評估模型構建與路徑設想

高校數據資源要實現資產化并被計入財務報表中，就一定要符合資產確認的基本標準。依據會計準則以及《數據資產評估指導意見》的相關規定，數據資產能否被納入財務報表，需要同時滿足兩個核心條件：一是具有為高校創造經濟利益或者提供服務潛力的屬性；二是其成本或價值能夠被準確計量，并且權屬關系明確[14]。

高校數據資源能否被納入資產核算體系，需滿足“權屬清晰、可計量、具備經濟或服務潛力”三項基本條件。當前主流的估值方法包括成本法、市場法和收益法，其中成本法因其適用于非交易性或難以貨幣化場景，最契合高校數據資產特點。本文在傳統成本法基礎上提出“項目制成本歸集+多維因子調整”的優化路徑：將數據資產按生命周期進行階段化成本歸集，并引入使用頻度、質量、協同效應等多因子進行動態修正，以提升核算的精度、合理性與會計穩健性，為數據資產的制度入表提供更具可操作性的技術方案。項目制成本歸集模型總成本C的計算公式如下所示：

[C=i=1n階段i成本] （1）

1. 成本構成體系

如表3所示，計量各個階段的成本時，除了數據收集、存儲、分析、應用階段的前期成本、直接成本以及相關的稅費，還應包含數據生產過程中的間接管理費用和機會成本。

2. 多維調整系數設計

如表4所示，為彌補傳統成本法在核算高校數據資產時對流動性、質量、風險與應用情境響應不足的問題，本文構建“五因子動態調整機制”，在估值模型中引入應用場景（A）、使用強度（U）、質量水平（Q）、效益產出（E）與風險控制（R）五個參數。其中，應用場景因子判斷數據是否被業務系統實際激活，未使用即歸零；使用強度因子反映訪問頻次與行業基準的相對水平；質量因子基于DCMM三項指標綜合評估；效益因子結合內部績效與社會價值采用BSC權重體系計量；風險因子則參考FAIR模型，對高敏感或高泄露概率的數據實施保守折減，進而構建一個結構化、可調節的估值修正機制。

3. 動態調整機制

一是在時效性衰減上，為了體現高校數據資產價值隨時間推移而遞減的特質，本文采用指數衰減模型來建立動態調整系數。該模型被廣泛運用于無形資產攤銷、信息系統折舊、品牌價值減損等領域，可以很好地反映非線性時間效益的遞減規律。例如，Lev[15]在無形資產管理的研究中提出，企業應該用指數函數對知識資產和數據資產進行折舊處理，這樣能更好地反映其經濟價值隨著時間推移而衰減。Wyatt[16]在研究數據資產披露相關性數據時提出，“非物質資源的效用隨時間呈加速下降的趨勢”。指數型模型在此類情況下能很好地擬合，因此本文將數據資產的半衰期定為5年，對數據資產的賬面價值進行動態調整，以增強估值模型的現實性和科學性。表達式為：

T=e?0.1t （2）

二是協同增值效應上，為了合理描述高校數據資產在整合應用中的協同增值效應，本文采用基于數據集關聯數量的非線性增長函數構建協同增值因子S。數學表達式為：

S=1+0.2×ln（1+n） （3）

上式中，n表示與該數據資產存在邏輯關聯或技術調用的數據集個數，此模型體現了數據資源在跨部門、跨平臺融合時產生的“1+1gt;2”效應，可以較好地反映數據資產整合利用后的復合、溢出、放大效應，該設定借鑒了數據網絡外部性理論（Data Network Externality）和信息系統協同理論（Information Synergy Theory）。根據Downey[17]的研究，數據資產若存在結構上的耦合或者共享服務接口，它們的整體使用價值就呈現對數增長的趨勢，特別是在“多源異構數據環境”中，協同能力越強，這種增長就越明顯。而Brynjolfsson等[18]在研究企業數字資產整合機制的時候也提及了類似的情況，就是說數據驅動下的協同場景往往會帶來非?？捎^的邊際價值放大效果，在估值時可以考慮采用非線性增強因子作為校正手段。

4. 優化后的成本法計量

為解決傳統成本法對數據資產核算存在的“價值調整能力有限”等問題，本文在分階段成本歸集基礎上，引入多維動態調整因子的優化成本法估值模型，用一組反映應用狀態、質量水平、協同狀態、時效衰減、風險控制的權重參數，對賬面價值進行動態調節，兼顧穩健性與現實性。模型計算共包含兩部分核心公式：

P=A×U×Q×E×（1?R）×T×S （4）

其中各因子含義如下：

A：應用場景系數，用于判定數據是否投入使用，未使用數據價值歸零；U：使用強度系數，反映數據被訪問或調用頻次；Q：質量系數，基于DCMM模型的規范性、完整性、準確性指標加權計算；E：效益系數，采用BSC模型評估其內部與社會效益；R：風險系數，依據FAIR模型反映泄露概率與潛在影響；T：時效衰減因子，通過指數衰減模型調整價值隨時間的自然遞減；S：協同增值因子，以數據集聯通程度衡量整合帶來的非線性增益。

調整后的成本法價值計量公式為：

C′=C×min（1，P） （5）

上式中，C為原始成本歸集值，C′為最終調整后的數值。采用min（1，P）限定上限不超過原始成本，保證會計穩健性。如果P≤1，表現為折減估值，如果Pgt;1，不進行溢價調整，避免出現過度估值的風險。

五、 我國高校數據資源加快資產化管理的啟示與建議

高校數據資源屬于新型生產要素，它的資產化不僅是一種財務核算技術上的革新，而且是高校治理能力現代化的關鍵部分，要想把數據要素的價值全面釋放出來，促使數據資產由確權、估值、入表再到披露這一整套流程實現科學化、制度化的推進，那么就要在會計制度的設計、內部管理舉措以及技術平臺創建等各個領域形成有機的配套與銜接，從而營造“制度＋技術＋治理”三位一體的管理循環。在此基礎上，建議從以下五個方面進一步推動高校數據資產化管理制度體系的構建與落地。

1. 出臺高校數據資產核算制度體系與政策配套文件

目前的研究表明，數據資產與傳統無形資產雖在本質上具有一定的共性，但具有非排他性、可復制性以及使用情境多樣性等特點，不能完全套用傳統無形資產或者存貨科目的核算方式。所以，在《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會〔2023〕11號）和國內外相關經驗的基礎上，高校在進行數據資產會計處理時，可以考慮在現有科目體系下設置“數據資產”一級科目，在其下設置“數據資產攤銷”“數據資產減值準備”“數據資產跌價準備”等二級科目，提高財務信息的披露程度和透明度。

從具體操作步驟來講，高校數據資產會計處理包含資產確認、估值計量、入表核算、折舊攤銷、減值測試以及信息披露等主要環節，在資產確認這一階段要以權屬劃分和合法掌控為前提，保證符合有關會計準則所規定的資產界定標準和確認條件，至于估值計量和核算部分，應該以項目制成本法為基準，并且綜合采用多個維度的動態調整因子修正結果，從而真實地體現數據資產的賬面價值。在后續的折舊攤銷以及減值測試過程中，要按照數據資源被使用的頻次、技術更新的速度以及潛藏的風險進行動態復核，避免出現資產價值虛增或者減值滯后的情況，以此來維持財務數據的真實性和可比性。

在制度實踐上，南京工業大學于2024年與南京聯創數字科技有限公司簽訂“科技產業數據資產入表”合作協議，成為江蘇省首個將高校產業類數據正式入表的試點單位，實現了江蘇高校數據資產財務制度落地“從0到1”的突破，為制度嵌入、估值轉化提供了真實范式1。

2. 促進高校內部數據治理體制優化與專班建立

數據資源資產化管理涵蓋業務數據的歸集、確權登記、價值測算以及信息披露等諸多環節，跨部門、跨層級的內生協同十分關鍵，所以高校要依循自身的組織架構特性，促使內部治理機制同資產管理流程深入融合。

其一，建立由財務、信息化、科研管理、資產管理、審計監察等多個職能部門組成的“數據資產管理工作組”，明確各部門在數據采集、確權登記、成本歸集、估值測算、入表核算和信息披露等方面的職責和分工，避免管理空白和責任不清。

其二，對于數據資產的全生命周期管理，要制定具有操作性的成本歸集細則和估值操作指南，形成標準化的填報模板和核算口徑，保證估值結果的可比性和可追溯性。

其三，建立內部審計與風險監控機制，將數據資產納入高校內部控制和監督體系中，利用信息化手段對資產確認、核算以及減值測試等重要環節實施實時監控和定期審計，依靠內部治理能力的不斷提升來規避數據資產被重復確認、估值失真或存在違規操作等情況發生。

從實踐方面看，江蘇大學按照“權責清晰、過程閉環”的原則，創建了以“數據資源目錄”為核心，以統一門戶為接口的數據資產管理體系，通過責任人標注，元數據自動采集以及共享申請流程嵌入，打通了數據歸屬、使用和授權之間的協同環節，極大改善了跨部門的數據治理效率。平臺設置了數據治理成果可視化大屏，輔助校領導隨時了解數據資產分布及其權責結構1。寧波大學同德拓信息聯手打造“數據資產經營平臺”，制定涵蓋生成、歸集、入表、估值、退出的經營流程，做到完整的經營周期閉環；設立校內經營專班和績效回饋機制，把數據績效同部門責任、預算安排聯系起來，促使數據治理目的同組織內控體系融為一體2。

3. 強化平臺建設支撐數據資產全程可視化監管

面對數據分散化、結構異構化、共享利用難度大等一系列現實問題，數據中臺作為高校數據資源資產化管理的基礎設施，日益成為核算與管理制度落地的關鍵技術抓手。

一方面，可以通過數據中臺統一數據標準、元數據管理和數據質量監管機制，對異構的多源數據實施自動化的采集、歸集和清理工作，形成可溯源的、可用于后續成本核算與估值測算的高效數據基礎。

另一方面，數據中臺能對接各個業務系統，實時獲取數據使用行為、數據效益產出和數據風險暴露等信息，自動更新各維度動態調整因子，大大提升數據資產核算結果的時效性和準確性。利用數據中臺的智能分析和可視化功能，可以將各項核算指標以及資產變動情況以可視化報表的形式實時推送給管理決策層，方便學校高層根據數據作出合理的資源配置和治理決策。

另外，為了更好地發揮數據中臺的支持作用，高校還應在數據中臺里嵌入與數據資產管理相適應的功能模塊，比如成本歸集模塊、估值與調賬模塊、風險預警模塊、權限審計模塊等，通過全流程的信息聯動減少人工操作所帶來的數據偏差和估值失真風險。

在實際操作中，鹽城師范學院以“數據治理與共享服務平臺”建設項目為契機，建立包括統一數據標準、數據資產平臺、一表通、決策駕駛艙等多個功能模塊的中臺架構，實現從數據匯聚、治理、共享到核算、績效反饋的數據治理閉環。平臺在校園內推廣后，初步形成“數據驅動—中臺統籌—業務協同”的校園數字治理新范式3。

4. 構建數據資產確權成果的登記轉化機制

數據資產是動態性很強的一種新型生產要素，其價值并不是固定不變的，會隨著時間的推移、技術的發展、使用場景以及外部市場環境的改變而不斷變化，所以高校在進行數據資源資產化管理的時候，除了要完善制度設計和技術支撐，還要搭建起一種可以持續改進并動態調整的機制。

一是建立定期復盤和參數校準機制。結合數據生命周期管理要求，定期對多維動態調整因子的有效性開展回顧性分析，及時調整系數權重、測算口徑，保證估值結果與數據實際經濟價值相匹配。

二是推動第三方評估與外部審計相結合。借助第三方專業評估組織的結果來增強數據資產核算結果的客觀性、公信力，并且以內部審計為補充形成一個多元化的監督網絡。

三是要健全激勵約束機制。把數據資產管理成果列入部門績效考核范疇，促使歸口部門和責任人各司其職，落實“制度可落實—過程可跟蹤—結果可追責”的閉環管理。

在實踐上，湖北大學成功完成湖北高校首例“數據產品有償許可交易”；“稅法智識數據集”取得省級數據知識產權確權并完成交易，實現從知識產權登記到資產轉化的閉環落地。該案例體現了高校數據資產價值實現路徑，也反映了確權、登記、交易機制對于科研成果轉化的激勵作用4。

上海電影藝術職業學院的“舞蹈動捕數據庫”于2024年在上海數據交易所掛牌，是全國第一個高校數據產品市場化案例。該數據庫包括4200多條舞蹈AI視頻和注釋數據，搭建智能教學平臺，實現了高校數據資產“價值表達—市場轉化—知識外溢”的新模式1。

5. 健全數據資產考核激勵與績效聯動機制

數據資產的管理成果，不應僅表現在資源的確權與估值環節，更應擴展到其對高校組織績效以及資源配置效率所產生的系統性影響，形成健全的績效獎勵聯動機制，成為促使高校各部門積極投入資產化建設、提升數據治理主動性的關鍵手段。

一是建立數據資產績效掛鉤體系。把數據資產確權數量、估值結果、信息披露質量等指標納入部門年度目標考核體系，與預算安排、專項資金分配、職稱評審、項目申報等掛鉤，形成以“數據治理貢獻度”為導向的績效管理體系。

二是實行差異化激勵政策。對數據資源基礎較好、確權積極性高、估值入表推進有力的單位，設立“數據資產績效獎勵基金”。從高校自有收入或增量預算中給予傾斜，形成“多勞多得”激勵導向，激發內部競爭。

三是加強成果使用反饋。把數據資產參與智慧教學、科研決策、管理賦能的使用成效納入績效回溯，定期實施“數據使用成效評估”，對活躍使用數據的教學科研團隊給予資源優先分配，形成“使用—評價—反饋”的閉環。

實踐方面，江蘇大學在數據資產管理平臺內設置“任務看板+貢獻排行”，將各職能部門的數據治理進展以可視化的形式對外公開，做到“看得見的貢獻、比得出的績效”，推動高校從“被動治理”向“主動建賬”治理轉型。

六、 結論

數字經濟和新質生產力加快融合的當下，高校屬于典型的數據密集型主體，正處在從“數據資源管理”邁向“數據資產化治理”的關鍵階段，數據作為新的戰略性生產要素，怎樣做到權屬清晰、價值合理計量以及信息有效披露，已成為高校推進內部治理現代化和財務管理更新的關鍵課題。

本文圍繞高校數據資產化管理路徑，結合我國政策演進與典型實踐，從“理論界定—估值模型—制度配套—技術支撐”四個維度展開分析，提出了高校數據資產核算與管理的可行方案，研究主要結論如下：

（1）從理論上明確高校數據資產須具備合法控制、可貨幣計量、預期經濟或社會收益這三大特征，并在此基礎上構建了涵蓋教學、科研、管理等多個場景的數據資產分類框架，為后續的高校數據資產確權與核算工作奠定了理論基礎。

（2）制度分析顯示，高校在數據資產確權、估值以及會計處理這三個環節上還存在權屬界定模糊不清、成本歸集口徑各自為政以及估值機制不完善等實際障礙，尤其是科研數據多主體權利相互糾葛的狀況更為突出，亟須在制度與治理方面找到出路。

（3）在方法創新上，針對傳統成本法靜態局限，構建了“項目制成本歸集+多維度動態因子修正”優化成本法估值模型，包括應用狀態、使用強度、數據質量、效益產出、風險水平、時效衰減、協同增值等7項動態調整因子，使核算結果更具科學性、可操作性。

（4）配套管理與技術上，高校要在會計科目設定、折舊攤銷、減值測試以及信息披露等方面形成制度化，標準化的處理流程，還要依靠數據中臺和資產管理平臺進行數據確權、計量并完成動態更新，從而構建一個全過程閉環的數字化管理體系。

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作者簡介：蔣涵，女，南京曉莊學院財務處會計核算科科長，研究方向為管理會計。

（收稿日期：2025-04-23" 責任編輯：魯文雯）