在数字经济蓬勃发展的当下，数据资产已成为企业乃至国家核心竞争力的关键组成部分。如何让这一新型资源从“沉睡”到“活化”？数据何时能在企业财务报表中真正成为可计量的资产？三权分置框架下，数据持有权、使用权、经营权的边界该如何厘清？
从数据资产的精准界定到行业差异化确权，从三权分置的制度细化到企业入表的实践路径，让我们共同剖析数据资产在当今商业环境中的重要地位、面临的挑战及发展机遇，以及数据要素价值释放的关键问题。
《企业家》杂志
弘扬企业家精神 传播管理智慧
许可
对外经济贸易大学教授
数字经济与法律创新研究中心主任
一 从资源到资产的价值跃迁
要理解数据资产的核心，需要从 “国家视角” 与 “市场主体视角”的差异切入。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要的通知》中提出的“数据资源”，是从宏观经济发展层面对数据的定位，强调其公共属性与战略价值；而“数据资产”则是企业等市场主体从经营角度的界定，在于数据能否在商业活动中产生实际价值。
两者的本质区别体现在两点。一是数据资源可能承载多元利益，包括公共利益、个人利益和企业利益。如具有强公共属性或涉及个人隐私的数据，难以被企业独占经营，这类数据从国家层面看是重要资源，不可全部归为企业资产；而数据资产必须明确指向企业的经营性场景。二是数据资产可细分为狭义与广义两个层面。狭义上需满足财政部《企业会计准则》要求，如数据能被企业拥有或有效控制、能为企业带来经济利益、其成本或者价值能够可靠地计量等，从而实现“数据入表”，成为会计意义上的数据资产；广义上只要能为企业创造价值的数据，都可视为数据资产。
企业判断自身数据是否具备资产属性，需聚焦以下几点：一是数据是否服务于企业的核心经营活动；二是企业能否拥有或对数据进行有效控制；三是数据是否存在清晰的价值变现路径。如互联网企业积累的用户行为数据，若能通过分析优化产品或开展精准营销，即具备资产属性。
二 从制度框架到场景落地
数据持有权强调对数据原始资源的归属认定，旨在防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。
数据使用权聚焦数据加工、分析、应用的权利，需明确使用范围、方式及合规边界。以医疗数据为例，医疗机构在使用患者数据进行科研时，必须遵守《中华人民共和国个人信息保护法》，确保数据匿名化处理，保护患者隐私。
数据经营权指向数据产品的商业化运营，包括授权、交易、服务等经营行为的规则。如企业将加工后的数据产品出售给第三方时，需明确双方的权利义务，确保数据流通的合规性。
不同场景下的权利区分需结合数据类型和应用场景制定细则。对于个人数据，使用权需严格遵循相关法律法规；对于企业经营数据，经营权更多交由市场调节；对于政务数据，需明确其公共属性，限定经营性用途，防止公共资源私用。
三 基础制度与分类规制的平衡
不同行业的数据资产特性各异，如金融行业数据敏感度高、互联网行业数据规模大。在数据资产确权过程中，要针对各行业特点制定差异化的确权标准与流程。
数据确权的核心是建立统一的基础性法律制度，如同物权法对动产、不动产的统一规范。以物权制度为例，动产虽涵盖禁止转让物、限制持有物等不同类型，但物权法本身提供了统一框架，具体管理则由公法分层规制。
数据确权同样遵循“基础制度统一、分类分层规制”原则。
首先，构建统一的基础性法律框架。明确数据权属的取得、变更、保护等通用规则，为数据资产确权提供基本遵循。好比物权法为所有动产和不动产确立了统一的产权制度。
其次，针对行业特性，通过行政监管政策细化管理。不同行业的数据资产具有不同特点，需要制定相应的监管标准。在金融行业，由于数据敏感度高，确权时需优先保障隐私安全与合规性。如银行在使用客户金融数据时，必须严格遵守《金融数据安全技术防护规范》，确保数据在收集、存储、使用等环节的安全。互联网行业数据规模大，确权需平衡规模利用与用户权益。平台企业在处理海量用户数据时，既要充分发挥数据价值，又要保护用户个人信息，遵循《中华人民共和国个人信息保护法》等相关规定。政务数据具有公共属性，确权需限定经营性用途。政府部门在开放政务数据时，应明确数据使用范围，防止数据被滥用，确保公共资源合理利用。这种“基础法+行业规制”模式，既能保障确权的统一性，又能适应不同行业的实践需求，推动数据资产在各行业规范运营和价值释放。
△数据入表是企业数据资产运营的重要环节，标志着数据正式成为企业会计资产。
四 企业实践的关键环节
2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行。数据资产入表是大势所趋，不仅关系到企业数据资产运营的重要环节，也标志着数据正式成为企业会计资产。当前，各方持续探索数据资产入表的可行路径，那么，在加快推动数据入表的实施进度过程中，企业需要关注哪些关键问题？在此，我提四点建议。
一是梳理数据资产目录。企业应全面盘点自身拥有的数据资源，按照数据的类型、来源、用途等进行分类，明确哪些数据具备资产属性，符合入表条件。这就好比企业对固定资产进行盘点和登记。
二是评估数据资产价值。数据资产的价值评估是入表的核心难点。企业可采用成本法、收益法、市场法等多种方法，结合数据的稀缺性、实用性、时效性等因素，合理评估数据资产的价值。例如，互联网企业的用户画像数据，其价值可通过对企业营销效果的提升来衡量。
三是完善数据治理体系。数据入表要求企业具备完善的数据治理能力，包括数据质量控制、数据安全保障、数据合规管理等。企业应建立健全数据治理架构，明确各部门的职责，确保数据的真实性、完整性和可用性。
四是加强与专业机构的合作。数据入表涉及会计、法律、技术等多个领域，企业可借助专业机构的力量，制定科学合理的入表方案，确保入表过程的合规性和准确性。
五 数据资产运营的未来趋势
随着数据要素市场的不断发展，未来数据资产运营将呈现以下几个趋势。
一是数据资产化程度不断加深。随着数据入表政策的全面实施，数据将成为企业的重要资产，纳入财务报表管理。这将推动企业更加重视数据资产的管理和运营，提升数据资产的价值。
二是数据交易市场日益活跃。随着数据三权分置制度的完善，数据使用权和经营权将进一步市场化，数据交易平台将不断涌现，数据交易规模将持续扩大。例如，金融、医疗等专业领域的数据交易将成为新的增长点。
三是数据资产运营模式不断创新。企业将探索更多元化的数据资产运营模式，如数据质押融资、数据保险、数据信托等，为数据资产的价值实现提供更多途径。
四是数据安全与合规要求更加严格。随着数据资产价值的提升，数据安全和合规问题将更加受到关注。企业需建立更加完善的数据安全保障体系，确保数据资产的安全运营。
五是跨行业数据融合应用加速。不同行业的数据资产将进一步融合，推动创新应用的发展。例如，金融数据与电商数据的融合，可实现更精准的信用评估和风险管理。
在数据要素时代，企业应从以下几个方面着手，把握数据资产机遇。
首先，树立数据资产意识。企业管理层应充分认识到数据资产的重要性，将数据资产纳入企业战略规划，制定数据资产发展战略。
其次，加强数据资产积累。企业应注重数据的收集、整理和存储，建立完善的数据资产库；加强数据质量控制，提高数据的可用性和价值。
再次，提升数据资产运营能力。企业应培养专业的数据资产运营团队，掌握数据资产评估、交易、应用等技能，提升数据资产的运营效率和价值。
最后，推动数据资产创新应用。企业应积极探索数据资产在产品创新、服务优化、管理决策等方面的应用，充分发挥数据资产的价值，提升企业核心竞争力。
数据资产作为新型生产要素，正在成为推动经济社会发展的重要力量。随着相关政策的不断完善和市场机制的逐步建立，数据资产将在各行业发挥更大的价值，为企业发展带来新的机遇和挑战。企业应积极适应时代发展趋势，加强数据资产建设，提升数据资产运营能力，在数据要素市场中抢占先机。
编辑：张冰馨
来源：企业家杂志
在数字经济蓬勃发展的当下，数据资产已成为企业乃至国家核心竞争力的关键组成部分。如何让这一新型资源从“沉睡”到“活化”？数据何时能在企业财务报表中真正成为可计量的资产？三权分置框架下，数据持有权、使用权、经营权的边界该如何厘清？
从数据资产的精准界定到行业差异化确权，从三权分置的制度细化到企业入表的实践路径，让我们共同剖析数据资产在当今商业环境中的重要地位、面临的挑战及发展机遇，以及数据要素价值释放的关键问题。
《企业家》杂志
弘扬企业家精神 传播管理智慧
许可
对外经济贸易大学教授
数字经济与法律创新研究中心主任
一 从资源到资产的价值跃迁
要理解数据资产的核心，需要从 “国家视角” 与 “市场主体视角”的差异切入。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要的通知》中提出的“数据资源”，是从宏观经济发展层面对数据的定位，强调其公共属性与战略价值；而“数据资产”则是企业等市场主体从经营角度的界定，在于数据能否在商业活动中产生实际价值。
两者的本质区别体现在两点。一是数据资源可能承载多元利益，包括公共利益、个人利益和企业利益。如具有强公共属性或涉及个人隐私的数据，难以被企业独占经营，这类数据从国家层面看是重要资源，不可全部归为企业资产；而数据资产必须明确指向企业的经营性场景。二是数据资产可细分为狭义与广义两个层面。狭义上需满足财政部《企业会计准则》要求，如数据能被企业拥有或有效控制、能为企业带来经济利益、其成本或者价值能够可靠地计量等，从而实现“数据入表”，成为会计意义上的数据资产；广义上只要能为企业创造价值的数据，都可视为数据资产。
企业判断自身数据是否具备资产属性，需聚焦以下几点：一是数据是否服务于企业的核心经营活动；二是企业能否拥有或对数据进行有效控制；三是数据是否存在清晰的价值变现路径。如互联网企业积累的用户行为数据，若能通过分析优化产品或开展精准营销，即具备资产属性。
二 从制度框架到场景落地
数据持有权强调对数据原始资源的归属认定，旨在防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。
数据使用权聚焦数据加工、分析、应用的权利，需明确使用范围、方式及合规边界。以医疗数据为例，医疗机构在使用患者数据进行科研时，必须遵守《中华人民共和国个人信息保护法》，确保数据匿名化处理，保护患者隐私。
数据经营权指向数据产品的商业化运营，包括授权、交易、服务等经营行为的规则。如企业将加工后的数据产品出售给第三方时，需明确双方的权利义务，确保数据流通的合规性。
不同场景下的权利区分需结合数据类型和应用场景制定细则。对于个人数据，使用权需严格遵循相关法律法规；对于企业经营数据，经营权更多交由市场调节；对于政务数据，需明确其公共属性，限定经营性用途，防止公共资源私用。
三 基础制度与分类规制的平衡
不同行业的数据资产特性各异，如金融行业数据敏感度高、互联网行业数据规模大。在数据资产确权过程中，要针对各行业特点制定差异化的确权标准与流程。
数据确权的核心是建立统一的基础性法律制度，如同物权法对动产、不动产的统一规范。以物权制度为例，动产虽涵盖禁止转让物、限制持有物等不同类型，但物权法本身提供了统一框架，具体管理则由公法分层规制。
数据确权同样遵循“基础制度统一、分类分层规制”原则。
首先，构建统一的基础性法律框架。明确数据权属的取得、变更、保护等通用规则，为数据资产确权提供基本遵循。好比物权法为所有动产和不动产确立了统一的产权制度。
其次，针对行业特性，通过行政监管政策细化管理。不同行业的数据资产具有不同特点，需要制定相应的监管标准。在金融行业，由于数据敏感度高，确权时需优先保障隐私安全与合规性。如银行在使用客户金融数据时，必须严格遵守《金融数据安全技术防护规范》，确保数据在收集、存储、使用等环节的安全。互联网行业数据规模大，确权需平衡规模利用与用户权益。平台企业在处理海量用户数据时，既要充分发挥数据价值，又要保护用户个人信息，遵循《中华人民共和国个人信息保护法》等相关规定。政务数据具有公共属性，确权需限定经营性用途。政府部门在开放政务数据时，应明确数据使用范围，防止数据被滥用，确保公共资源合理利用。这种“基础法+行业规制”模式，既能保障确权的统一性，又能适应不同行业的实践需求，推动数据资产在各行业规范运营和价值释放。
△数据入表是企业数据资产运营的重要环节，标志着数据正式成为企业会计资产。
四 企业实践的关键环节
2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行。数据资产入表是大势所趋，不仅关系到企业数据资产运营的重要环节，也标志着数据正式成为企业会计资产。当前，各方持续探索数据资产入表的可行路径，那么，在加快推动数据入表的实施进度过程中，企业需要关注哪些关键问题？在此，我提四点建议。
一是梳理数据资产目录。企业应全面盘点自身拥有的数据资源，按照数据的类型、来源、用途等进行分类，明确哪些数据具备资产属性，符合入表条件。这就好比企业对固定资产进行盘点和登记。
二是评估数据资产价值。数据资产的价值评估是入表的核心难点。企业可采用成本法、收益法、市场法等多种方法，结合数据的稀缺性、实用性、时效性等因素，合理评估数据资产的价值。例如，互联网企业的用户画像数据，其价值可通过对企业营销效果的提升来衡量。
三是完善数据治理体系。数据入表要求企业具备完善的数据治理能力，包括数据质量控制、数据安全保障、数据合规管理等。企业应建立健全数据治理架构，明确各部门的职责，确保数据的真实性、完整性和可用性。
四是加强与专业机构的合作。数据入表涉及会计、法律、技术等多个领域，企业可借助专业机构的力量，制定科学合理的入表方案，确保入表过程的合规性和准确性。
五 数据资产运营的未来趋势
随着数据要素市场的不断发展，未来数据资产运营将呈现以下几个趋势。
一是数据资产化程度不断加深。随着数据入表政策的全面实施，数据将成为企业的重要资产，纳入财务报表管理。这将推动企业更加重视数据资产的管理和运营，提升数据资产的价值。
二是数据交易市场日益活跃。随着数据三权分置制度的完善，数据使用权和经营权将进一步市场化，数据交易平台将不断涌现，数据交易规模将持续扩大。例如，金融、医疗等专业领域的数据交易将成为新的增长点。
三是数据资产运营模式不断创新。企业将探索更多元化的数据资产运营模式，如数据质押融资、数据保险、数据信托等，为数据资产的价值实现提供更多途径。
四是数据安全与合规要求更加严格。随着数据资产价值的提升，数据安全和合规问题将更加受到关注。企业需建立更加完善的数据安全保障体系，确保数据资产的安全运营。
五是跨行业数据融合应用加速。不同行业的数据资产将进一步融合，推动创新应用的发展。例如，金融数据与电商数据的融合，可实现更精准的信用评估和风险管理。
在数据要素时代，企业应从以下几个方面着手，把握数据资产机遇。
首先，树立数据资产意识。企业管理层应充分认识到数据资产的重要性，将数据资产纳入企业战略规划，制定数据资产发展战略。
其次，加强数据资产积累。企业应注重数据的收集、整理和存储，建立完善的数据资产库；加强数据质量控制，提高数据的可用性和价值。
再次，提升数据资产运营能力。企业应培养专业的数据资产运营团队，掌握数据资产评估、交易、应用等技能，提升数据资产的运营效率和价值。
最后，推动数据资产创新应用。企业应积极探索数据资产在产品创新、服务优化、管理决策等方面的应用，充分发挥数据资产的价值，提升企业核心竞争力。
数据资产作为新型生产要素，正在成为推动经济社会发展的重要力量。随着相关政策的不断完善和市场机制的逐步建立，数据资产将在各行业发挥更大的价值，为企业发展带来新的机遇和挑战。企业应积极适应时代发展趋势，加强数据资产建设，提升数据资产运营能力，在数据要素市场中抢占先机。
编辑：张冰馨
来源：企业家杂志
