科学认识和有序推进数据资产化.docxVIP免费

科学认识和有序推进数据资产化随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的重要力量，数据正成为数字经济时代土地、劳动力、资本和技术之外新的关键生产要素，而数据资产正成为21世纪企业最重要的资产。如何正确理解数据资产和数据资产化？如何利用数据资产化推动经济高质量发展？这些问题需要加以研究和探讨。推进数据资产化的重要意义资产是具有经济价值和潜在收益的资源，数据资产是指具有经济价值和未来收益的数据资源。作为记录经济活动信息的载体，数据资产是产生于经济活动的副产品，比如消费者浏览和购买产生的消费行为数据、企业日常经营产生的企业工商数据、工业机器运行产生的生产运营数据、车辆行驶产生的物流位置数据等。数据资产的主要价值在于缓解或消除经济决策中的信息不对称与不确定性，提高决策的效率和精准性，从而促进创新、提高全要素生产率。数据资产化是将数据作为一种资产进行管理运营的过程。它有计划地对数据进行采集、加工、分析和应用，从而实现数据要素价值化的生产方式和经济模式的变革。数据资产化对于赋能我国经济高质量发展具有重要的意义。比如，通过对消费者消费行为数据的采集和挖掘，可以帮助企业洞察用户潜在的需求、积极开展产品创新，开发出满足乃至引领市场需求、高“”度差异化的创新产品，避免内卷式的恶性竞争，有效扩大内需，推动传统企业转型升级。通过采集、共享和分析企业工商数据，可以帮助金融机构对中小企业和科创型初创企业更有效地提供金融服务，更好地服务实体经济和科技创新。通过采集、分析物流和工业机器运行数据，可以帮助企业优化生产和物流流程、节能减排、降本增效，促进绿色转型，还有助于传统制造业与生产服务业的融合转型。总之，数据资产化使数据作为新型生产要素，可以发挥提高其他要素生产效率的倍增放大效应、优化不同要素之间资源配置的叠加聚变效应，从而使“”得数字经济较传统经济范式具有了升维式向上发展空间。从数据资产的基本特性把握数据资产化区别于其他类型的传统资产，数据资产具有一些独有的特性。一方面，数据资产是经济活动的副产品。数据资产价值更多取决于特定使用场景和用户，具有高度的私人性，缺乏市场公认的共同价值。同一个数据对一个用户或场景价值很高，但可能对另一个用户或场景毫无价值。由于数据资产是经济活动的副产品，它往往是多方主体共同参与、协作共创的结果，比如电商平台的消费数据是消费者、商家和平台共创的结果，传统意义上的所有权或者产权概念很难在数据资产上适用。另一方面，数据资产具有非竞争性。数据资产可以无限复制和重复使用，任何数量的企业、个人或者机器学习算法能够同时使用相同的数据而不会影响其他企业对该数据的使用。正是因为这种非竞争性，数据共享和流通才能够带来收益递增效应，多个数据资产的整合才可以带来远比单个数据价值之和更大的总体价值和经济社会效益。因此，数据的使用往往比数据的所有更加重要。鉴于上述特性，数据资产化需要更多地适应数字经济时代的商业模式和生产关系变革。当前，全球数字经济中数据资产化越来越从原始数据买卖的直接交易方式向高度场景依赖、基于数据易货交易的间接交易流通方式转变。典型的方式就是用户贡献自己的数据以获取免费或者较低的价格使用社交媒体、搜索引擎、电子商务等数字服务，数据购买方采集分析用户的数据后，对用户感兴趣的企业提供数据智能服务，以帮助企业更好地定位和满足用户的需求。这种方式既解决了数据权属过于复杂所带来的数据供给问题，又解决了数据资产缺乏市场公认的共同价值所导致的收益定价问题。与之相对应，这种由三方主体参与的双边市场平台经济已经越来越成为数字经济时代数据资产化的重要组织形式。工业经济时代，企业和用户作为“主要的主体，企业创造价值，用户消费价值，市场作为看不”见的手进行资源配置与价值交换。而数字经济时代，依托数字化技术和网络化组织方式，平台使得供给方和需求方能够高效便捷地匹配，及时、准确的数据智能大幅降低了信息不对称和市场交易成本、提高了经济效率，成为...