加强数据资产化政策引导　推动行业高效有序发

　　当下，以DeepSeek为代表的新一代人工智能技术日新月异，已成为发展新质生产力的关键驱动力。作为人工智能三要素中的数据，其基础性和战略性资源价值的发挥越发重要。数据资产化是推动数据要素流通和数据要素价值实现的重要途径。近日发布的《2025首届数据资产化案例分析报告》显示，当前我国数据资产化处于活跃的探索期，呈现快速推进的趋势，在商业领域中的实践快于政府公共领域，未来需要更强有力的政策引导与保障。

　　数据资产化是从原始数据逐步转变为数据资产的过程，其路径包括业务数据化、数据资源化、数据产品化和数据资本化四个阶段。我国重视数据要素发展，出台系列政策推动数据资产化进程。中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）提出，数据资产化涉及公共数据、企业数据和个人数据。2023年8月《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）的出台推动了企业数据资产化进程。“数据二十条”构建了数据产权、流通交易、收益分配及要素治理四项制度框架。《暂行规定》为数据资产入表提供了可入表的资产类型、数据资源类型、路径指引和相关规定。2023年9月，中国资产评估协会发布《数据资产评估指导意见》，为数据资源的价值计量和数据资产的价格评估提供了方法论和操作指南。2024年年底，《关于加快公共数据资源开发利用的意见》和《关于促进企业数据资源开发利用的意见》相继发布，分别针对公共数据开放共享、场景化应用与企业数据权益激励、合规流通等作出细化规定，进一步补全“数据二十条”的实践落地路径，并与数据资产入表、评估等环节形成政策协同。

　　然而，数据资产化在推进过程中仍面临不少难题，包括数据确权复杂性、价值评估难度大、安全隐私保护难、标准规范滞后、法律监管缺位以及人才和技术等方面的挑战。报告显示，我国数据资产化市场目前正处于从“业务数据化”向“数据产品化”过渡的关键时期。这意味着数据资产化不仅仅是简单的积累大量原始数据，而是要进一步加工处理，形成具有明确经济价值的数据集或解决方案。

　　在实践层面，政府和企业都进行了积极探索。例如，深圳市福田区通过隐私计算技术提升数据安全和流通效率，为数据安全政策提供实践依据；海南省数据产品超市通过“政府+市场”双轮驱动模式，为数据开放共享政策提供了成功案例。此外，山东临沂市高铁北站停车场数据资源入表和福州城投新基建集团数据资产入表等实践，也为国资国企改革和企业数字化转型的实施提供了有力支持。

　　报告提出，数据安全是数据资产化的底线，在安全的基础上，数据的合法合规、可信可用才站得稳、立得牢。通过进一步优化数据治理规则及标准，强化数据安全和个人信息保护，提高数据质量和服务水平。可以预见的是，数据资产将成为支撑经济社会高质量发展的关键力量，并展现出强大的竞争力。

　　报告建议，在数据资产化推进过程中，应坚持“统筹兼顾”原则，平衡算法与算力、标准与应用、安全与发展、通用型与板块化数据资产的关系，推动行业高效有序发展。以公共数据为突破口加快标准化建设，依托政府数据治理优势构建跨部门分析模型；通过数据清理、认证、入表、交易等全生命周期管理打破信息孤岛，以板块化整合分散数据资源释放集群效应，驱动精准数据解决方案落地，促进实数融合与数据要素市场繁荣。（邓聪）