专题发布：2024-05-30
数据要素和数据资产是数字经济的核心，驱动着经济的创新和增长。数据要素价值化涉及其内涵、实现机制、驱动因素和障碍，而数据资产化则关注数据资源化、产品化到资产化的过程。两者的价值评估需综合考虑数据质量、应用场景、市场潜力和风险。本专题将围绕数据要素与数据资产展开探讨，解读数据要素与数据资产化的内涵和意义、方法和路径、应用与实践等内容，提升在数字经济时代的数据素养和竞争力。
白皮书分析了数据要素流通的内涵、特点、标准化需求、现状及挑战，并提出了数据要素流通标准体系框架，包括数据治理、数据开发利用、数据产品、数据确权、估值定价、流通交易、技术、安全等多个方面，以期构建统一、规范、高效的数据要素流通体系，促进数据资源的优化配置和价值释放。
本白皮书重点关注资源、主体、市场、技术四大方面的发展：资源方面，公共数据授权运营、企业数据资产入表、个人数据权益保护是各类数据发展的新趋势和着力点；主体方面，企业和政府逐步提升能力，双向发力推进数据要素可持续探索；市场方面，场外场内各有突破，相互促进、共同发展，推动数据资源的最优配置；技术方面，基于业务需求支撑数据要素发展的技术体系正加速创新。期望本白皮书的研究成果能为社会各界进一步参与数据要素实践探索提供有价值的参考。
本研究报告通过文献分析、数据统计、案例对标等方式，系统分析数据要素市场发展现状、产业链环节布局、产业生态主体分工、数据流程治理监管等方面内容，形成中国数据要素市场生态图谱。同时利用SWOT 分析法研析中国数据要素市场发展优劣势，挖掘数据要素市场发展新机遇、新挑战、新需求，助力推动数据要素市场生态高质量发展。
本白皮书基于数据要素流通视角下的数据安全需求，研提健全完善我国数据安全保障体系的推进思路，并从分类分级、流通环境、安全技术、协同共治等方面提出措施建议，为完善我国数据要素流通视角下数据安全保障提供有益参考与借鉴。
本报告围绕数据要素市场培育过程中，政府主管部门及数据要素流通涉及主体各方面临的难点及问题，梳理了数据要素相关类别及其采集、存储、加工、流通、分析等环节的相关特性，从宏观经济增长、行业发展、企业绩效三个层面估算了数据要素的经济贡献度；基于数据要素市场化过程各相关主体交易及流通模式总结，建立了中国数据要素市场化指数模型，定量分析了各地区数据要素市场化发展程度；围绕数据要素流通体系的流通交易模式、服务创新模式、生态汇聚模式进行了总结梳理，并介绍了相关典型案例；最后，针对我国当前发展现状，提出未来数据要素市场的发展趋势和展望。
本研究报告紧扣数据要素市场化发展主线，深入分析数据要素交易现状，从构建规范高效的数据交易场所入手，坚持理论指导导向、实践需求导向、共性特征导向、发展趋势导向，围绕数据场内交易需要，初步分析构建了数据要素交易指数指标体系。并在此基础上，提出不断完善数据要素交易指标体系构架、构建评价指标数据采集机制推动数据要素交易相关标准研制、推动数据要素交易指数推广应用建议，希望能为社会各界推进数据要素市场化发展提供有价值的参考。
本案例集共精选了35个案例，主要应用场景覆盖金融投资、企业服务、智慧医疗、供应链、工业制造领域等多元化领域和细分应用场景，每个案例均围绕解决方案提供商、案例的概述、案例特色、产业收益等方面内容进行了介绍，综合展现了数据数据要素在流通交易中的技术需求及赋能实体经济的效能。
本报告分析提炼了高价值数据要素场景的特征、实施路径和优秀经验。报告旨在为政府、企业、行业组织推动数据场景开发利用提供可落地的经验借鉴，探索数据要素赋能经济社会发展的可行路径。
本白皮书梳理了上合组织各国数据立法情况，数据流通现状、挑战与对策，聚焦数据要素跨境流通监管、数据产权、数据交易流通体系建设、数据安全治理等方面，率先在上合示范区创新实践经贸物流数据要素资产化配置，是业内首份国际间合作组织经贸物流数据要素流通的行业白皮书。
本白皮书将以政府机构和企事业单位作为研究主体（侧重企业），以数据资产赋能业务发展作为核心逻辑，跟踪2022年数据资产管理领域政策和行业动向，阐述数据资产管理的概念内涵、演进历程、发展现状，结合企业数据资产管理典型方法和实践案例，重点讨论数据资产管理的活动职能、保障措施、实践步骤等，并对数据资产管理发展进行总结与展望。
白皮书是一份深入研究和全面概述中国数据资产化发展现状和未来趋势的报告，旨在提供最新的数据资产化理论、实践和策略，为政策制定者、企业决策者和数据专业人士提供参考。白皮书强调，将数据从资源转化为可衡量、可交易的资产，是破解当前数据产业发展瓶颈的关键。白皮书预测了2023年中国数据资产化的发展趋势，包括行业应用、市场规模和政策方向等，并为企业和政府提出了数据资产化的战略建议。
报告深入探讨了数据资产化的战略意义、概念演变、价值实现路径，并从微观视角分析了数据资产化的内部路径。报告强调了数据资产化在紧跟数字经济发展趋势、发挥数据要素引领作用、构建数据价值释放体系中的重要性。同时，提出了数据资产价值评估方法，并对数据资产化面临的挑战提出了建议，旨在为企业数据资产化提供理论依据和实践指导，推动数据要素市场建设，促进数据价值最大化。
《案例手册》选取了电力、旅游、海关、国际贸易、气象、制造6个行业，聚焦数据要素行业典型应用场景，基于具体案例开展数据资产评估分析工作，从行业现状概况、案例详情、评估目的、行业应用场景、评估价值类型、评估方法等几个方面提供了数据资产场景化评估的具体操作指引，一定程度上为解决不同应用场景下的数据资产无法适用统一评估标准、不同类型数据资产评估方法的路径选择等行业内常见问题提供了有效的解决思路和全面的解决方案。
本报告将从数据要素、数据资产等基础概念的分析开始，以企业数据产品赋能实体经济的具体应用场景为基础，以企业数据资源开发利用形成数据资产的路径为核心，探讨企业数据资产入表和估值的实践与操作。
报告深入分析了数据资产化的条件、评估方法、价值实现路径和分配机制。报告旨在解决数据资产面临的治理、权属和计量挑战，推动数据要素市场化，促进数字经济发展。报告还讨论了数据资产价值分配的必要性与难点，提出了按数据资产形成价值链的贡献度分配的方案，并强调了隐私计算技术在数据资产价值实现中的重要作用。 上一页
本操作指引明确了企业数据资产入表的核心思想，详细阐述了数据资产相关概念及应用场景、政策依据及业务需求、基本原则、参与主体、基本路径、数据治理、数据资产评估、合规与确权、数据交易、成本归集与分摊、列报与信息披露等数据资产入表相关内容。本操作指引能够为企业实现数据资源化、资产化和资本化提供切实可行的实践路径，改善企业财务报表结构，提高企业估值及核心竞争力，为投资者提供更多选择与回报。
本白皮书聚焦数据资产价值评估领域，从数据资产的概念和意义出发，分析了目前数据资产价值评估主流方法，以强化数据资产管理能力、推动数据资产广泛应用、加速数据资产高效流通为主要目标，提出了以成本法为主线、以数据管理要素和应用回报率作为调节因子的估值方法，并引入了包括血缘分析、层次分析法和超额收益法在内的方法，加强估值结果的准确度。
IBM商业价值研究院的报告强调，数据资产化是企业数据管理的关键，旨在将数据转化为高价值资产。报告指出，数据资产化面临组织、流程和技术挑战，提出“谋篇布局”、“乘风破浪”和“事半功倍”三大策略应对。建议企业以价值为导向，构建内循环生态，明确数据资产基线，为数据资源入表和资本化奠定基础。同时，强调数据资产化是渐进过程，需统一规划、协同配合，并适应技术发展和市场变化。
