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我国具有超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势,如何更好释放数据要素价值,是把握发展机遇的重点。
6月28日下午在上海数据交易所举行的2024数据资产管理上海峰会上,国家信息中心原常务副主任,粤港澳大湾区大数据研究院理事长杜平在发言时表示,数据作为一种特殊的资产,数据资产化是资源在市场经济条件下的逻辑结果。只有当数据资源转化为资产时,价值才能得到充分释放。这一过程不仅仅是数据本身价值的体现,更是数据赋能其他行业,形成新商品和服务的过程。数据资产化的过程,实际上是一种新型的生产力增长和国民财富积累的方式。
在他看来,数据作为生产要素,需要实现使用价值和商品价值两个层面。中国在数据的使用价值方面做得非常好,数据的收集、采集和存储已经成为企业生产和管理的一部分,极大提高了企业效率和社会竞争力。然而,数据的商品价值则需要在商品社会中通过流通和交易来实现。这就要求建立相应的交易所和交易中心,以及数据资产化的评估体系,以挖掘数据的高阶价值。
他表示,在数据资产化的实践过程中,存在一些难题。其中之一就是数据权属的确认和财产收益的分配权问题。这些问题影响着数据供给方的积极性,也是当前需要突破创新的重点。杜平认为,中国在这方面有很大的潜力和优势,应该走在前列。
此前中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(即《数据二十条》),就构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四项制度。创新地建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。
另外一个难题就是数据资产化的会计核算。数据资源转化为数据资产的过程中,会计核算和认证是关键步骤。这不仅涉及数据资产的价值评估,还涉及如何与国际会计准则接轨。他介绍,财政部在这方面已经做了一些突破性的工作,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》以及《关于加强数据资产管理的指导意见》两份文件为数据资产化的实践提供了可能。
杜平还提到了数据流通和交易价格形成、数据跨境流动及安全风控也存在实践难题。因此他强调了创新路径的重要性,具体包括《数据要素×三年行动计划》的实施、要顺应人工智能和大模型的发展利用、数据交易所三个方面。
他说,《数据要素×三年行动计划》,最终是要发挥乘数效应,打破数据孤岛,使得相关纵向的、横向的、交叉的数据都可以共同发挥作用。“将乘数效应变成乘数效益,就使得资产化也有变现的可能性,数据价值化就释放就出来了。”而人工智能大模型等则会提供更多新的数据源,原来传统的数据大规模在新场景下变成数据语料,就能作为数字资产来交易。而数据交易所需要集合数据要素的复用价值,这个复用价值在数据交易所完成是最好的,因为数据交易所有登记、信批、第三方的管理。
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