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| 数据资源管控优化策略 |
| 第751期 作者：□文/韩甜甜 时间：2025/4/16 13:51:19 浏览：7次 |
［提要］ 本文在阐述数据资源起源与演变、特征与标志、价值与优势等理论概念基础上，分析当前数据资源在应用过程中存在的主要问题，并提出应对措施，以有效解决数据资源权属界定、合规入表和交易流通等问题，持续提升数据资源运营管理水平和价值创造能力。
关键词：数据资源；管控策略；路径优化
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2024年10月27日
一、数据资源理论诠释
（一）数据资源起源与演变。数字化是将来源于不同维度的复杂多样信息转化生成为可计量、可测度、可解读的数据，并根据这些数据与计划实现的目标构建清晰完备的映射关联，借助大数据整合和归类的技术训练优势，迅捷精准推演出目标结论的过程。数字化进程的前提假设，就是世界上的一切事物都可以进行数字拟态层级量化，工作和生活中的各类活动形态都能够通过数字化拟合和归纳展现出趋势曲线，通过由表及里、由单至总、由浅至深的复合型校验措施，深刻展示事物的演进规律和运行态势。据此，数据资源是指对多维度、多层级海量数据进行收集、存储、分类、清晰、归并、解析、运营和共享，从而创造和构建出能够清晰准确还原过去、描绘现状和预测未来的信息数据集合。数据资源作为依托于信息流衍生的新型资源形态，在表现形式、利用方式、功能作用和协同方式等方面与传统有形资源存在显著差异。
（二）数据资源特征与标志
1、数据资源是一种不具备具体实物形态的无形虚拟资源。虽然数据资源产生于各类实体活动和行为，也储存于服务器、硬盘等具备具体架构特征的物理平台，但数据资源能够在信息网络等媒介进行交互性传递和辐射性流动，且传播过程不受空间距离限制和时间条件约束，能够实现多层级、多场景、多维度的无限次数应用，具备高速率扩散性和高强度渗透性。
2、数据资源是一种非独占性、非排斥性的交互共享资源。数据资源本身并不存在损耗的情形，也不受传统经济学供需关系变化和边际效应递减的影响，各类数据资源之间、数据资源的使用者和使用方式之间也不存在独占性竞争状态，甚至由于不同数据资源之间对信息描述和刻画的角度不同，不同数据资源同时使用、同步融合、同向联络能够发挥更加显著的运营协同效应和价值倍增效应。
3、数据资源是一种便于复制、易于共享的持续增长资源。在企业经营管理过程中，数据资源是随着购买、储存、加工、出售等各类业务活动开展自然伴生的资源。数据资源的产生并不受边际成本的约束，同时在后续加工处理过程中能够以零成本实现规模化、体系化的复制、扩容和叠加，业务活动派生数据和数据刻画业务活动的正向反馈循环将产生明显的价值乘数效应和创新引擎功效。
4、数据资源是一种内嵌整合优势的新质生产要素。数据资源的存在形态和利用形式均打破了传统生产要素的内核和质态，并且能够以全局性、整体性的视角对劳动者、生产资料和劳动对象进行整合性配置和革新性贯通，以海量数据元为根基对生产要素进行迭代优化组合，催生演化出新行业、新动能和新模式，成为构建新质生产力的重要驱动因子。
（三）数据资源价值与优势
1、拓展获取知识和经验的途径。数据资源基于广泛捕捉来源和深刻洞察方式，能够运用数据对所要反映的业务活动进行精准描绘和刻画，有效缩减内外部之间、上下级之间信息的不对称程度，助推各类信息从空洞到存在、从模糊到清晰、从单一到多极实现转变，有助于人们以全新的视角获取增量知识和独特经验。数据的产生和运用依附于合适的场景，合适的场景是催生数据价值的土壤和根基。例如，消费者的商品购买数据有助于企业提炼归纳消费者的购买频次、偏好和倾向，从而推行精准的商品销售方式和市场定位策略。
2、助推形成科学和精准的决策。数据通过描述事物的变化态势解读事物的来龙去脉和问题障碍，能够让数据使用方清楚了解各种备选方案的成本和收益、优势和弊端，数据使用方在不同的适用环境、不同的发展阶段选择适宜工作内容推进和工作目标实现的方案。在通常情况下，数据自身并不能直接转化为科学合理的决策，需要经过收集、归类、建模、提炼和预测等多个环节的加工处理才能提供有价值的参考方案。例如，企业的销售数据在经过地域、时间、产品规格、购买群体等多角度总结归纳后，方能有效生成客户画像进而分析产品贡献度和客户贡献度。
3、有效缩减试错和探索的成本。与传统方案决策必须采取实际行动相比，基于数据的方案决策可以在虚拟平台上进行模拟操作，极大地缩减传统方案决策比较过程中所需耗费的人力、物力。通过量化比较各类方案的优劣，有助于数据使用者快速精准确定具备可行性的最优路径。通过数据发现异常情景和突发状况时，预测即将发生的各类结果，帮助数据使用者及时止损，防范风险。例如，通过对产品设计、生产、营销推广和售后服务相关成本收益数据的汇总分析，诊断业务风险，改进产品性能，提供预期现金流入最大化的营销方案。
4、持续丰富运营和管理的边界。数据使用者可以充分利用数据来揭示隐藏在自然和社会中事物产生、演化和升级的规律，持续推动公共行政管理和经营活动管理的不断发展。例如，在医疗诊断领域，通过分析大量患者的病情表征数据，能够全面剖析病症产生和发展的规律；承担公共管理职责的政府部门和行政机构可以利用数据来观测和预判社会现象和问题，以便及时采取预调预控措施实施精准管理，如通过分析交通客货流量数据，城市管理机构可以调整优化交通架构布局，减少道路拥堵和事故发生。
二、数据资源运用主要障碍
（一）数据资源权属边界不够清晰。数据作为信息化时代的全新业态生产要素，在其产生和运用过程中汇聚了网络链接、信息迭代、智能转型等各个环节的关键要素，由于数据本身具有易于复制、便于共享、多元归属的特性，相同或者同类的数据可能被生产者、经营者、消费者和监管者同时持有，难以清晰准确界定数据资源相关权益的实际拥有者。《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，都没有对数据资源所有权做出明确规定，即从法律制度层面均未明确数据产生和处理活动的持有者、加工制造的使用者和推广销售的经营者等多个相关法律主体的权利义务内容。在一个成熟完备的市场经济体系中，确权是任何资源充分实现市场化价值的前置条件。但数据呈现与传统生产要素显著差异的独特属性，若参照既存的法定物权概念，设置和限定具有独占性和排他性的权利边界，将数据的持有、使用和经营等相关权利集中配置于单一主体，显然会对数据要素的流通与交易产生较大的约束和限制。另外，数据只有在广泛传播和流通过程中才能实现价值增值，但流通和传播的过程将会导致其价值链条呈发散状延展和辐射，反过来进一步叠加数据确权难度。
（二）数据资源价值核算和报表列示存在不确定性。根据财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，符合条件的数据资源可以按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货，货币计量的原则又要求入表必须能够客观公允记录和反映数据资源的价值。由于数据资源产生和附存于各类经济活动开展过程中，且其对于不同经济利益主体的效用存在显著差异，价值表现形式和数额规模在不同时段、不同空间会出现大幅波动，现有的会计计量属性均无法完全契合数据资源的价值形成过程。对于同一类型的数据资源，企业既可以选择自己使用，同时又可以对外销售和提供服务，该数据资源列示在无形资产还是存货将存在争议。对于选择将数据资源计入无形资产的企业，相关成本处于研究阶段还是开发阶段的界定标准并不明晰，预计使用寿命估计也存在较大的随意性和主观性。同时，因为数据资源可以近乎零成本进行储存和复制，企业可以多次重复出售作为数据资源的存货，每次出售的存货成本如何结转计算存在较大障碍。由于数据资源产生、加工、经营和使用的不同主体均能够将各个阶段的数据资源确认为资产，将会导致同类数据在多个企业重复计列，进而在宏观经济环境层面造成资产虚增。
（三）数据资源交易流通存在较大的障碍和壁垒。任何一种形态的资源，只有在流通交易过程中才能实现价值增值和效用提升，数据资源因其在成本测度和价值含量等方面具有明显特征，其在交易形式、撮价过程、购售机制等环节均存在新的挑战。我国数据交易市场并不成熟完备，存在场内场外交易割裂、交易频次和规模不活跃、安全性和保密性未达到合规标准等问题。截至2023年末，全国各地已建立48家数据交易场所，各个数据交易场所均根据当地交易惯例制定相应的交易规则，交易规则彼此之间并不兼容，很大程度上阻碍了数据资源在全国统一大市场中的流动、传播和扩散。数据资源具有较强的隐秘性和独特性，数据交易过程中的购买方无法对意欲购买数据资源的合规性进行全面审查，为后续可能产生的民事法律纠纷甚至刑事法律责任埋下隐患。现行各类政策法规从不同的出发点对数据资源进行了界定，导致数据交易过程中标准不统一，数据交易质量保障机制缺位，一旦数据交易出现争议，相关的争议解决途径并不明朗。政府监管部门对各个类型数据交易的监管之间存在“管办不分” “各自为政” “多头监管”等问题，在数据交易环节中出现机制不畅、来源不清、标准不一等问题，科学合理的有效监管体系尚未完全搭建。
三、数据资源管控优化策略
（一）注重前端溯源，推进数据资源确权管控。根据《数据二十条》相关要求，可以对数据资源在不同阶段的权益性属性进行结构性分置规制，即构建数据资源在产生阶段的所有权、加工阶段的经营权和流通阶段的使用权相应权益保护体系。迭代优化和持续创新资产数据的产权观念，结合数据资源价值创造过程中的独特形式，淡化和消减所有权，强调和聚焦使用权，构建以使用权为重心的中国特色数据资源确权机制。数据确权需要全面系统梳理数据全生命周期的存在形态和表现特征，紧扣数据产生与获取、流转与传播、加工与制造、销售与应用等关键流程开展溯源分析、权属界定和登记公示等工作。在溯源阶段，通过全面盘点和系统归类企业内部的存量与增量数据，充分利用安全隐私闭锁、数字水印标注、区块链、协同整定计算等技术措施，对关键敏感数据的创设时间、原始归属、传播痕迹和流转轨迹等重要环节进行追溯和还原。依照有关数据权属的法律规定和合同约定，如存在多个利益相关方共同参与数据生成和传播的过程，应当明确各自享有的份额比例，个人信息数据要能够有效体现个人的知情权，涉及国家和社会的公共利益数据应确保公众权益不受侵犯。结合权属界定结果，通过知识产权局等途径及时申请登记相应数据资源的正当权益，并通过网络、媒体等渠道实现相关信息的公示，确保各方数据资源权益可交互印证。
（二）明确计价依据，推进数据资源合规入表。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。企业整理和判断持有的数据资源是否可以作为资产入表，根据数据资源意欲实现的自己使用、加工出售或者提供服务等用途，整合归类数据资源的持有目的。作为无形资产的数据资源，应梳理和判断其发生的支出是属于研究阶段的支出还是开发阶段的支出，结合与研发活动特性相对应的数据收集、清洗、整合、归并、提炼等过程，全面精准归集数据资源形成过程的料工费，同时预判数据资源预期经济利益的流入方式和实现期限。作为存货的数据资源，应判断和计算取得成本，预计在未来会计期间产生的收入和结转的成本，由于数据资源具有可替代性和可分割性，可以按照不同标准被细分为不同类别的数据资源单元，对于不同时间获取的数据资源单位成本，应当具体分割到每个数据资源单位上。如果无法确定哪些特定的数据资源单位将被出售或转让，可以通过先进先出法等方法确定该数据资源单位的成本。
（三）建立健全机制，畅通数据资源交易渠道。搭建全国统一规范的数据交易市场体系，参考证券交易所设立模式，在全国范围内创设3个左右国家级数据交易场所，有序融会贯通场内、场外和跨境三种交易模式。将数据交易市场建设规划纳入国民经济发展五年规划，使数据交易具备中长期持续发展的后劲。完善数据交易活动分类分业监管机制，及时发现和查处各类破坏市场公平交易秩序的违规行为。进一步明确数据资源交易在各层级行政区域的主管政府部门，出台交易管理条例和规则，进一步细化明确持有权、使用权和经营权的权益边界和职责范围，建立囊括数据交易撮合、协商、定价、争议解决等重要环节在内的全流程数据交易制度体系。构建严格清晰的数据交易市场准入制度，对拟进行数据交易的各参与方开展信用等级评估和资质前置审核，防范化解数据资源交易风险。借助全国统一大市场建设契机，在全国范围内统一明确数据资源的登记标准、登记机构、登记系统和登记规则，降低数据资源交易的地域壁垒。创建开放共享、实时交互的数据交易信息披露制度，动态更新和充分披露各类交易数据的权益归属、采集来源、质量评价和交易主体等多维信息。颁布实施数据交易合规和风险控制制度，建立事前、事中和事后全链条监督机制，提升数据交易的合规程度和合法水平。
（作者单位：河南豫华会计师事务所有限公司）
主要参考文献：
［1］李强.数据资产入表的发展趋势［J］.中国金融，2024（14）.
［2］刘菲.数据要素市场的发展现状及推进措施［J］.金融纵横，2024（07）.
［3］马殷春.数字经济背景下数据资产会计确认与计量问题研究［J］.中国集体经济，2024（12）.
［4］李俊清，戴思国.推进数据资源管理的关键——数据确权［J］.农业发展与金融，2023（12）.
［5］李寅龙，杨淼帆.基于财务共享的企业大数据资源治理机制研究［J］.价格理论与实践，2023（04）.
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