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| 平台企业数据资产化研究 |
| 第742期 作者：□文/庄 阳 边 瑞 时间：2024/12/1 11:24:33 浏览：15次 |
［提要］ 数据资产化是把握数字时代机遇、实现数据内在价值、推动经济社会全面数字化转型的核心要素和关键环节。用户数据是平台企业的核心资产，庞大的用户资源在运营过程中产生大量的数据，如果将这些海量数据作为无形资产进行管理，深入挖掘其内在价值，对企业的发展具有重要意义。因此，本文对数据资产价值变现的多种途径进行分析，并深入探讨平台企业的价值创造路径，进而揭示平台企业数据资产价值实现的内在机制与方式，为未来数据资产价值评估的发展提供参考，推动资产评估行业有关数据资产量化的理论研究发展。
关键词：平台企业；数据资产化；用户数据；价值变现
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2024年6月6日
互联网3.0时代的到来，加速了数字化产业的发展，人工智能、大数据等早已耳熟能详的技术都离不开数据的支持，数字经济发展迅猛，数字经济规模扩大迅速，数据总量大幅增长。2023年8月，财政部印发《企业数据资产相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源会计处理适用准则及列示和披露要求，该项规定于2024年1月1日起正式施行，这意味着以数据为核心的标的物将推动形成新一轮的资产化创新。由此可见，在蓬勃发展的数字经济时代，深入探究数据资产的特征及其价值化实施路径，不仅有助于我们更加精准地把握数据资产的本质属性，更能揭示其价值创造的内在机制。
一、数据资产的价值创造
（一）数据资产相关研究综述。数据自早期阶段起便已被广泛认可并视作一种举足轻重的经济资源，其在促进生产活动及商业交换中发挥着不可或缺的作用。Tony Fisher（2009）提出“数据是一种资产”的观点。朱扬勇（2018）提出，“信息资产” “数字资产”和“数据资产”均属于“数据资产”的范畴，其中“信息资产”具有物理、存在和信息三种属性，这些属性使其能够为公司创造经济价值。许宪春等（2022）以国民经济核算为研究对象，通过理论研究和实地调研，创新性地提出了“数据价值链”的四个环节。他们强调数据是一种生产要素，具有生产属性，并提出了数据资产的概念：数据资产是指那些被重复使用或连续使用一年以上，并在特定应用场景下发挥作用的数据。孙玉姣等（2024）系统梳理了数据资产的相关概念，并深入分析公共、企业和个人三大数据的资产化路径，为数据要素的价值实现提供了理论指导。
（二）数据资产的价值创造过程。数据资产的价值主要取决于数据的质量、数据的可用性、数据的潜在价值以及数据的维护成本。依据数据价值链理论，数据价值创造是一个全面而动态的过程，它涵盖了数据的采集、整理、融合、分析及应用等多个关键环节，以实现数据的深度加工和价值的持续增长。本文总结数据资产的创造过程如下：
1、数据采集和整理。采集相关的数据，并对其进行整理和清洗。这包括收集数源、处理缺失值、去除异常值、统一格式等操作，以确保数据的质量和一致性。
2、数据存储和管理。将清洗后的数据存储在可靠和安全的存储系统中，并建立有效的数据管理流程。这包括选择合适的数据库或数据仓库、设计数据架构、制定数据访问权限等。
3、数据分析和挖掘。利用数据分析技术和工具对数据进行探索性分析，以发现数据中的模式、趋势、关联等信息。数据挖掘技术可以帮助挖掘隐藏在数据背后的知识和见解。
4、数据创新和优化。基于数据分析的结果，将数据资产与业务目标相结合，通过数据驱动的方式进行创新和优化。这主要包括开发新产品或服务、改进现有流程、优化市场营销策略等。
5、数据应用。在数据应用的关键阶段，数据分析的成果在特定的使用场景中成功转化为企业的实际经济效益，从而充分释放数据的内在价值。这一过程标志着数据资产化的有效实现。
二、平台企业价值创造路径
平台企业利用互联网和云计算技术，搭建了一个连接供需双方的桥梁，通过提供商品和服务满足市场需求，通过研究相关文献，总结平台企业的价值创造路径主要有以下几个方面：
（一）广告收入。通过在平台上展示广告，平台企业可以获得广告费用。广告的形式可以是横幅广告、视频广告、原生广告等，根据广告主的需求和平台的特性，广告可以展示在平台的不同位置，如首页、搜索结果页、内容页等。
（二）订阅费用。一些平台提供特定的服务或内容，用户需要支付一定的费用才能访问或使用。这些费用可以是月度、季度或年度订阅费用，也可以是一次性购买费用。例如，某些视频平台、新闻平台或音乐平台就采用这种盈利方式。
（三）交易费用。对于电商平台或交易平台来说，交易费用是一种常见的盈利方式。平台可以向卖家或买家收取一定比例的交易费用，如佣金、手续费等。
（四）跨界合作与资源整合。通过与不同行业的合作伙伴进行资源整合，平台可以拓展出更多的盈利渠道。例如，与金融机构合作提供金融服务，与媒体平台合作进行内容营销，与线下实体店合作开展线上线下融合的销售模式等。
值得注意的是，不同的平台企业可能采用不同的价值创造路径，也可能同时采用多种价值创造路径。在选择价值创造路径时，平台企业可以充分考虑自身的业务特点、市场需求和竞争环境等因素。
三、不同模式下平台企业数据资产化路径
平台的商业模式通常依赖于有效的平台基础设施、吸引和保持用户、促进交易和互动、选择合适的收益模式，并通过数据驱动来持续优化和发展。对此，可以将其独特的价值创造模式分为双边模式、三边模式和多边模式。
（一）双边模式下平台企业数据资产化路径。在双边模式中，平台作为中介，连接两个不同的用户群体，如买家和卖家，通过提供交易撮合、支付和物流服务等，促进双方交易并获取利润。双边模式常见于电商平台、社交媒体平台等，这些平台通过精准匹配供需双方，实现高效的资源对接。如图1所示。（图1）
双边模式属于比较传统的商业盈利模式，其中一方的增长和成功会促进另一方的增长和成功。在平台企业中，传统的B2C网络购物平台就属于双边模式的一种，在B2C的网络购物网站上，平台一边的C端用户数量越大，B端商家交易成本越小、成交机会越大，因此愿意进驻平台的B端商家越多。同样，B端商家数量越大，C端用户所能购买的商品种类、数量都越多，从而吸引了更多的用户来购物消费。
在这样的模式下，平台在获取相关许可后可以访问庞大的用户数据库，进而深度挖掘并细致分析这些数据中蕴含的潜在商业价值。通过对数据的精心梳理，进而能够构建出精准的用户画像，从而针对市场需求，为其他客户提供量身定制的产品或服务。同时，平台企业作为“中介”方，可以通过“收取中介费”的方式获益。这种方式的获益多少取决于交易双方的数量，该场景下数据作为“购物的钥匙”，可以通过分析用户的需求精准提供用户需要的产品和服务，获得用户的肯定，从而使得平台的访问量增高，平台越活跃，交易越多，从而获取较多的费用。
（二）三边模式下平台企业数据资产化路径。三边模式则更为复杂，平台除了连接两个主要的用户群体外，还引入了第三个参与者，如广告商、金融机构等。这种模式通过为三个群体提供价值交换的机会，实现更广泛的合作和盈利。例如，一个社交媒体平台可能连接了用户、内容创作者和广告商。用户可以在平台上浏览和消费内容，内容创作者可以发布自己的作品并获得曝光和收益，广告商则可以通过平台向目标用户投放广告并支付费用。具体如图2所示。（图2）
在这个三边模式中，平台提供者首先需要采集来自供应商和用户的数据。这些数据可能包括供应商提供的产品信息、用户的交易记录、偏好信息等。接下来平台还可以利用采集到的数据进行分析和挖掘，以发现潜在的价值和洞察，通过分析数据，平台可以了解用户的需求和行为模式，优化供应链管理、推荐算法、营销策略等。基于对用户行为和偏好的分析，平台可以提供个性化的服务和定制化的推荐，这包括针对用户的个性化推荐商品、服务或内容，以及根据用户历史行为调整界面布局、功能设置等。平台可以利用对用户行为和偏好的了解，为广告主提供精准的广告投放服务。通过分析用户数据，平台可以实现广告定位、受众细分、广告效果监测等功能，以提高广告投放的效果和回报。平台还可以将数据资产进行共享和合作，与供应商、合作伙伴等共同实现业务增长和创新。
通过以上方式，平台可以充分挖掘和利用数据的潜在价值，提升用户体验、增加收入来源、优化运营效率，从而实现数据的价值化和商业价值的最大化。
（三）多边模式下平台企业数据资产化路径。多边模式则是将多个用户群体和参与者聚集在一个平台上，通过提供多样化的服务和产品，满足他们各自的需求。在这种模式下，平台需要拥有强大的资源整合能力和创新能力，以确保各方都能从中获得价值。多边模式常见于综合性电商平台、共享经济平台等，这些平台通过构建一个庞大的生态系统，实现用户之间的互联互通和资源共享。多边模式如图3所示。（图3）
多边模式下的平台企业，不仅构建了一个能够满足多元主体需求的生态圈，还通过持续吸引新的企业主体加入激发网络效应。以知名购物平台京东和拼多多为例，这两家平台不仅为买家和卖家提供了一个便捷的交易场所，更通过引入金融服务如京东白条等购物借贷，实现了平台功能的多元化。这种金融服务的融入，极大地满足了更多主体的需求，从而构建了一个更为全面、完整的生态圈。这一生态圈通过增强参与者的能力和活跃度，不仅提升了平台的竞争力，更促进了价值的创造和利润的增长。
多边模式与三边模式下的平台企业数据资产化路径是相似的，不同的地方是在多边模式下平台的数据可以来自多边平台内的各种交易、互动和用户行为，也可以来自外部数据源，如合作伙伴、公共数据集，这可能包括交易数据、用户行为数据、产品信息等，这些数据可能是结构化的（如数据库中的表格数据）或非结构化的（如用户评论、图片、视频等）。同时，多边模式是一个多方合作、多方互利的模式，平台可以利用数据推动业务模式创新、产品开发创新和市场策略创新。例如，基于用户行为数据的个性化推荐算法可以推动电商平台的商品销售增长；基于用户信用数据的金融服务可以拓展平台的盈利渠道等。多边模式中数据的价值化过程是一个系统性、复杂但关键的过程。
四、几点建议
（一）明确数据资产的价值。认识到数据在平台企业中的核心地位，将数据视为重要的资产，同时可以借鉴如北京建院完成建筑数据资产模拟入表等案例，明确数据资产在推动行业发展中的关键作用
（二）提升平台企业创新能力。积极探索数据资产在平台业务中的创新应用，如引入金融服务（如京东白条等购物借贷），满足更多主体的需求通过数据分析和应用，平台企业可以发现新的商业机会、优化产品设计、改进生产流程等，从而提升企业的创新能力和竞争力。
（三）加强数据资产管理和安全保护。建立完善的数据管理制度和流程，确保数据的有效管理和使用，引入智能化的管理工具，如采用人工智能等技术实现数据模型的“图谱化”，动态生成数据质量规则，以及实现数据分级的“自动化”，同时建立完善的数据安全体系，加强数字化安全意识和教育，保护企业数字化资产和客户数据安全。
（四）培养数字化人才和推动文化变革。数据价值化是数字经济发展的重要驱动力之一。加强数字化人才的培养和引进，鼓励员工参与数字化转型，培养数字化思维和数字化素养。
综上，对于平台企业来说数据资源不仅是其在行业领域竞争的核心驱动力，更是宝贵的资产。数据资产化是释放数据内在价值的关键步骤，明确并梳理数据转化为数据资产的路径，将极大地促进对数据潜在价值的深度挖掘和利用。
（作者单位：西南林业大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］朱扬勇，叶雅珍.从数据的属性看数据资产［J］.大数据，2018.04（06）.
［2］许宪春，张钟文，胡亚茹.数据资产统计与核算问题研究［J］.管理世界，2022.38（02）.
［3］马费成，孙玉姣，熊思玥，等.三大数据资产化路径探析［J/OL］.信息资源管理学报，2024-05-28.
［4］葛燕飞.企业数据资产价值评估研究［D］.太原：山西财经大学，2023.
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