[摘 要] 在数据要素成为驱动数字经济发展关键引擎的新时代背景下，企业数据资产化是释放数据价值的关键路径。深圳作为中国最早探索且最具影响力的经济特区，在企业数据资产化方面积极进行探索和实践，为全国提供了宝贵经验。本文首先梳理了企业数据资产化赋能数字经济高质量发展的内在作用机制；其次以深圳为典型案例，实证分析了其推动企业数据资产化的实践探索及其对本地数字经济高质量发展的促进作用；最后提出了推动企业数据资产化和促进数字经济高质量发展的针对性政策建议。本研究不仅有助于深化对企业数据资产化赋能路径与机制的理论认识，丰富了相关领域的研究，也为深圳乃至全国推进数据要素市场化配置、实现数字经济高质量发展提供了可资借鉴的“深圳经验”。
[关键词] 企业数据资产化；数字经济；高质量发展；经济特区；深圳
一、引言
1978年党的十一届三中全会做出了以经济建设为中心、实行改革开放的重大决策。在此背景下，深圳、珠海、汕头、厦门等经济特区相继设立，成为中国对外开放的窗口和体制改革的试验田，在体制创新、政策探索和经济结构调整等方面扮演着重要角色。2025年，是深圳等经济特区建立45周年。进入数字时代，经济特区作为改革开放先行先试的特殊载体，仍然发挥其应有的作用。作为继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，数字经济逐步成为重组全球要素资源以及重塑全球经济结构的关键力量。2023年我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重达42.8%，已经成为国民经济的核心增长引擎之一。《数字中国发展报告（2024）》指出，2023年我国数据生产总量达32.85ZB(Zettabyte)，同比增长22.44%。我国数据体量增速明显，已成为数据量巨大、数据类型丰富，数字经济高速发展的国家之一。
随着数字经济发展，数据成为新一轮科技革命和产业变革的核心要素。党的十九届四中全会提出将数据定位为与土地、劳动力、资本、技术等并列的第五大生产要素，数据的重要性得到高度认可。为进一步激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，2022年中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出要探索数据资产入表新模式。我国开始尝试探讨企业数据实现资产化的具体路径。2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源会计处理适用的范围、准则、列示和披露要求。企业数据资源被正式资产化，数据资产概念得到广泛认可并开始进入会计系统。此外，随着《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）》和《关于加强数据资产管理的指导意见》等文件的出台，数据资产化顶层设计不断完善，数据资产的价值挖掘和实现已经成为当前推动数字中国建设的核心任务。
当前有学者针对不同主体的数据资产进行讨论，如政府数据资产、高校数据资产、图书馆数据资产等。本文将研究主体确定为企业，主要讨论企业数据资产与企业数据资产化。企业数据资产化是指将企业生成或获取的分散、非标准化的数据资源通过技术、法律和经济手段转化为可计量、可披露、可交易、能创造经济价值的无形资产，并纳入企业资产负债表。截至2024年第三季度，共计55家上市公司实现了数据资产入表，入表总额达15.12亿元。在此背景下，深入理解企业数据资产化在数字经济中的作用机制，规范企业数据资产的“入表”和对外披露，有助于企业更好实现数据价值转化，具有重要的现实意义。
经济特区凭借先行先试的政策优势、卓越的技术创新能力以及改革开放以来的产业基础，在探索数据资产化路径、推动数据要素市场化配置以及推动区域数字经济发展许多方面发挥着引领带头作用。例如，深圳经济特区率先试点数据确权、数据交易和数据安全制度，构建数据要素流通和资产化的新模式。珠海经济特区通过推动智能制造和数字化产业集群建设，为传统产业转型升级提供有利示范。因此，深刻理解企业数据资产化促进数字经济发展的作用机制以及各经济特区做出的实践与探索至关重要。
本文的具体研究思路如下：首先梳理回顾数字经济与企业数据资产化有关的理论研究，从企业、产业和宏观三个维度分析企业数据资产化促进数字经济高质量发展的机制路径，并通过数据与案例探索经济特区在其中的关键作用和创新实践；其次以深圳经济特区为例，系统考察深圳在企业数据资产化及数字经济发展方面的实践经验与创新模式；最后就政府、平台和企业三个主体，总结并提出企业数据资产化助力数字经济健康发展的具体建议与对策。
本文可能的边际贡献有三个方面。第一，紧跟国家企业数据资产化的重大战略需求，将企业数据资产化作为研究内容，对企业数据资产化有关研究进行分析和梳理，以期更好地了解企业数据资产化研究的背景和发展，加速释放企业数据价值，为数字经济高质量发展提供有益参考。第二，深入分析深圳经济特区在推进企业数据资产化和数字经济发展中的实践与经验，为这一领域的研究提供新的研究视角；第三，从国家、平台以及企业三个层面提出促进企业数据资产化助力数字经济健康发展的具体建议与对策，为政策制定和实践应用提供了重要参考。
二、企业数据资产化与数字经济相关理论研究
（一）数字经济相关理论研究
“数字经济”这一经济形态概念最早由Tapscott提出。随后，不少学者、机构对数字经济概念进行梳理和研究，如Moulton认为数字经济包括电子商务、信息技术、信息通信技术基础设施等。经济合作与发展组织（OECD）认为数字经济是一个由数字技术驱动的、在经济社会领域发生持续数字化转型的生态系统，该系统至少包括大数据、物联网、人工智能和区块链。随着信息技术、数字技术的不断进步，特别是云计算、物联网、大数据、人工智能等数字技术在经济社会各个方面的广泛应用，“数字经济”的概念被广泛接受。G20杭州峰会上，将数字经济定义为“以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。这一定义得到普遍认可。2017年“数字经济”一词首次出现在国务院政府工作报告中。党的十九大报告提出建设“数字中国”的理念，数字经济正式上升到国家战略层面。
陈晓红等将数字经济的主要特征归纳为3个方面，数据支撑、融合创新和开放共享。首先，数据支撑作为数字经济的第一个特征，是指数据要素成为支撑价值创造和经济发展的关键生产要素。在数字经济中，数据成为推动价值创造和经济增长的关键资源。利用数据要素挖掘消费者潜在需求成为当前企业开拓新商业模式、创新产品服务的关键，使得企业能够提供更加个性化的产品和服务，满足消费者的特定需求，增强客户体验和忠诚度。同时，数据的虚拟存储提高了搜索效率，支持数据的低成本复制和搬运，降低了利用数据进行价值创造的成本。第二，融合创新。信息技术发展使创新过程脱离了传统模式，创新阶段边界开始模糊，创新过程逐渐融为一体。一方面，数字技术提高了创新主体之间知识分享和合作的效率；另一方面，多样化的创新主体开始主动适应数字技术，并将其用于产品和服务创造，进而加速数字创新产品和服务的更新迭代。第三，开放共享。数字经济时代，数字化平台快速增长并加速涌现，平台经济出现。网络平台作为开放、共享的生态系统，为传统经济注入新的活力，加速了产业跨界融合和协同生产进程，同时也促进了产业数字化的集聚。
（二）企业数据资产化相关理论研究
企业数据资产化是全面释放数据要素价值的重要前提，也是数据价值实现的重要途径。随着企业数据资产化进程的加快，学者们对数据的资产属性认知也逐渐深化。O’Donnell，Mohammed等学者认为企业数据资产是能够拥有或控制、未来带来经济利益的数据资源。刘玉、李雅雄和倪杉认为，企业数据资产是指那些能够数据化且能通过数据挖掘为企业创造未来经济价值的数据集合。秦荣生基于IASB关于资产的定义，认为企业数据资产是企业由于过去事项而控制的现时数据资源，并且有潜力为企业产生经济利益。
企业数据资产化主要包括数据资产获取、数据资产管理和数据资产运营三个阶段。在这一过程中，企业数据的潜在价值得到充分的挖掘与发挥，数据从虚拟形态向价值形态转变。由于我国企业数据资产化进程仍处于起步阶段，一方面学者们集中在企业数据资产化的相关概念研究，企业数据资产价值实现方式，企业数据资产的统计与核算研究等理论层面；另一方面，也有学者从大数据、大数据分析、数据应用对企业业务流程监控、企业创新等方面间接证明了数据资产化对企业的积极影响。随着数字经济和数字化转型的兴起，学者们开始关注企业数据资产化的微观经济后果，如企业数据资产化在企业运行效率、企业全要素生产率、企业的创新投入以及企业价值等方面的积极表现。此外，Li等证实企业数据资产化能够提升企业的ESG表现。
（三）数字经济下企业数据资产化必要性分析
1.企业数据资产化提升企业信息有序性、确定性和清晰度
由于资产化的数据提高了信息的有序性、确定性和清晰度，进而使资产负债表中的数据资产具备可阅读、可理解和可增值的特点。因此企业开始进行数据资产化并主动披露数据资产有关信息，以更好向外界呈现企业账面净资产、净利润和每股收益等信息。一方面，这有助于金融机构更充分地掌握企业生产经营状况与资信能力，提升企业信息透明度与竞争优势，缓解银企信息不对称，进而缓解企业融资约束。王文彦等以制造业企业为研究样本证实了企业数据资产信息披露程度越高，企业的债务融资成本越低。因此企业倾向于在年报中以文本信息披露企业数据资产情况。另一方面，可以更好向外界展示企业数字化变革成果，树立良好形象，提升企业竞争优势。这些积极的信号增强了投资者对企业价值的认同和对其未来增长的乐观预期。苑泽明等、孙颖和陈思霞证实，数据资产化传递了企业良好的数字化能力，可以帮助企业获取更多关键性资源，并驱动企业创新。因此，企业通过数据资产化及相关信息披露，不仅能够向外界传递其数字化能力的信号，还可以进一步巩固其在市场中的竞争地位，为数字经济健康发展提供有力支撑。
2.企业数据资产化赋能企业治理
随着数据成为企业战略资源，数据资产化深化了企业对数据价值的认知。企业通过数据资产化对数据资源进行深度整合与有序管理，将原本分散、无序的数据转化为资产，进而赋能企业治理。首先，数据资产化可以识别企业所需的资源，帮助企业把握市场脉络和行业动态，及时了解用户需求，降低企业与消费者之间的搜寻成本以及运营成本，增强企业竞争力。其次，数据资产化可以推动经验型管理决策向数据驱动型决策转变，提高决策科学性。数字技术驱动的数据分析和预测模型，能更加充分挖掘企业数据资源价值，为管理决策提供及时、准确的数据支持，从而有效提高企业决策效率、准确性以及科学性。最后，企业数据资产化能够打破企业内部的数据壁垒。通过数据资产化，企业能够实现数据的跨部门、跨系统、跨领域流动、共享与整合，提升企业内部信息流通效率，进而赋能企业治理。
三、企业数据资产化促进数字经济高质量发展作用机制研究
企业数据资产化是释放数据要素价值、推动数字经济发展的关键路径。经济特区凭借政策灵活、市场化程度高、国际化程度领先等优势，在企业数据资产化和数字经济发展中发挥着引领作用。
（一）企业层面，破冰企业数据资产报表化
1.制度创新优势，提升企业数据资产化便利性与可操作性
企业数据资产化通过将数据资产纳入资产负债表，使企业数据得以显性化、资产化，直观反映数据的业务贡献和真实价值，从而壮大企业资产规模和实力，提升企业价值。为强化企业对数据资产价值和数据资产化的认知，激发企业数据资产入表积极性，经济特区率先试点数据确权、数据交易和数据资产入表等相关制度，为企业数据资产化提供了法律与政策保障，提升企业数据资产化的便利性和可操作性。如，深圳市率先出台《深圳经济特区数据条例》，这是国内数据领域首部基础性、综合性立法。2025年厦门市发布《厦门市数据资产合规报告指引》，这是全国首份聚焦数据资产登记全流程的专项合规指引。为规范数据产权登记行为，帮助企业更好完成数据资源的梳理、确权及合规评估，降低企业在数据资产化过程中的不确定性和操作成本，提升企业数据资产入表的便利性。2023年深圳市出台《深圳市数据产权登记管理暂行办法》和《深圳数据交易所企业数据资产入表简明操作指引》。海南省出台《海南省培育数据要素市场三年行动计划（2024—2026）》，为数据基础设施建设、数据产业、数据跨境流动、数据产品交易等数据要素探索实践提供法律保障。2024年，神州数码成功将“神州数码金服云”数据产品作为数据资产入表，并获得建设银行深圳分行3000万元授信，这是全国大中型企业数据资产质押融资的首例。2025年，深圳报业集团孵化的“深圳城市洞察”数据产品成功获得深圳数据交易所颁发的数据产权登记证书，并完成资产入表。
2.技术支持与试点示范，提升数据资产信息准确性和可信度
数据资产化能够为报表使用者提供决策有用信息。资产化的数据经过数据清洗、去重等手段提高数据的准确性和可信度，能够为报表使用者提供可靠的数据支持和有用信息。危雁麟等通过检验中国上市公司数据证明，年报中数据资产信息披露程度越高，分析师预测报告越多，分析师预测结果越准确。经济特区通过技术赋能，提升数据资产的信息披露质量。如，深数所依托腾讯云区块链服务平台，构建数据流通信任基础设施，从数据商认证，到交易全流程，区块链存证服务为商务往来提供透明、可靠的记录，是区块链在数据要素领域的首批落地案例。通过技术和制度的结合，为市场提供更可靠的数据资产信息。
3.拓宽融资渠道，提升企业市场价值
企业数据资产化可以提升企业信息相关性，向市场提供增量信息，展示企业数据资源的价值和潜力，进而降低融资约束。当前上市公司多采取文本信息披露和数据资产入表相结合的方法披露数据资产有关信息和数据，包括数据资产的规模、应用场景以及价值创造效应等。投资者能够更好了解企业实际价值和未来发展潜力，提升对企业信息，降低融资约束，提升企业市场价值。经济特区率先培育一批数据资产融资成功企业，并积极引导银行、信托、保险等金融机构开发面向数据资产的质押贷款、信用贷款、供应链金融等创新产品，通过挖掘数据的潜在价值，将企业的数据资源转化为数据资产。2023年，深圳微言科技有限责任公司凭借在深圳数据交易所上架的数据交易标的，通过光大银行深圳分行授信审批，获得全国首笔无质押数据资产增信贷款额度1000万元。2024年3月，中国建设银行厦门市分行成功发放了厦门地区首笔数据资产普惠信贷服务产品“数信贷”，为厦门某汽车行业数字化服务商提供350万元的数据资产贷款。
（二）产业层面，促进企业数据资产流通化，提升企业数据资产价值化
在产业层面，企业数据资产化主要依托数字产业化和产业数字化，改善产业关联关系、促进产业融合、催生新产业，推动产业结构调整和升级，从而推动数字经济健康发展。经济特区在这一方面扮演着先锋角色，为全国范围内的产业转型升级提供了示范样本。通过引入先进的数字技术、优化产业政策以及构建数据要素市场，构建产业链协同生态，不仅加速了传统产业的数字化转型，还推动了以数据为核心的数字经济新兴产业的快速崛起。
1.经济特区牵头构建区域性数据要素市场，激活数据交易
企业数据资产化通过数据价值化，提高资本市场定价效率。经过整理和标准化后的资产化数据更加规范和透明，具有可控制、可计量、可使用的特征，有助于完善数据要素市场化定价和交易机制，引导数据要素有序流动；有利于降低数据交易的信息不对称性，提高数据交易的可信度和有效性，吸引更多的数据供应商和需求方参与数据交易，激活数据交易。在这一过程中，经济特区开展先行先试，构建区域性数据要素市场，促进数据资源的流通与交易，为数据资产化提供了平台支撑。如深圳数据交易所、海南省数据产品超市、厦门数据交易中心，这些数据交易平台的构建提升了数据要素市场的活跃度和交易规模。2024年，深圳数据交易所累计交易额达133.58亿元，跨境数据交易额2.45亿元，均居全国首位。相比之下，贵阳大数据交易所成立于2015年，作为全国第一家数据流通交易场所，截止2024年7月累计交易额为47.87亿元。
2.经济特区积极培育数据驱动型新兴产业
企业数据资产化能够加快培育新业态新模式。企业数据资产化有助于构建企业数据资产的评估、定价和交易体系，并带动相关新产业发展，形成一批数据资源处理企业以及数据服务商等数据商；还能够带动数据的采集、清洗、标注、评价、资产评估和审计等数据中介服务的发展。经济特区积极培育数据驱动型新兴产业，形成以数据为核心资源的产业生态，为数字产业化提供强有力支撑。如，海南自贸港通过“数据跨境流动安全港”试点，吸引国际数据服务企业落地，培育跨境数据加工、离岸数据中心等新兴产业，并打造“3地1态1会”的特色数据产业。
3.经济特区引领数据资产化与产业数字化融合，推动产业结构调整与升级
数据资产化依托产业数字化促进产业结构调整和升级。产业数字化是指在数字技术驱动下发掘数据价值，推动传统产业实现数字化、智能化、网络化转型升级。企业数据资产化与数字技术结合，能够优化业务运营、提升决策能力以及推动技术创新，从而加速传统产业数字化。数据资产化推动数据与传统产业深度融合，通过数据洞察和技术研发，引导传统产业向智能化、柔性化生产过程转变，带来产业模式创新和生产要素配置效率提升。在这一过程中，经济特区通过搭建创新平台和提供专项资金支持，鼓励企业利用大数据、人工智能、物联网等技术，推动生产流程的优化和升级。例如，海南在产业数字化方面推出一系列举措，如以智慧园区为抓手发展新型工业，推动海洋产业重大科技创新等。
（三）宏观层面，构建企业数据经济化
在宏观层面，有学者间接从数字技术、数据应用、数据资产利用等方面证明了数据资产对经济发展的影响。如范合君和吴婷证实企业数字化可以显著促进经济增长。马克卫等指出，数据资产的价值体现了数字经济发展水平，同时数据资产的积累能够促进数字经济发展。经济特区通过企业数据资产化的实践，推动了数据要素与其他生产要素的深度融合，为数字经济的高质量发展提供了重要支撑。
1.推动数据与其他要素协同，激发数字经济倍增效应
数据资产化能够充分发挥数据与其他要素的协同效应，形成合力，推动数字经济发展。数据与传统生产要素如劳动、资本、土地等的深入融合，促进所有生产要素之间的协同和联动，进而优化各生产要素在价值创造过程中的效率，这种协同作用对经济增长产生了放大、叠加和倍增效应。例如，数据应用使劳动要素更加精准化，从而通过智能化生产线提升劳动效率。又如，在资本配置上，数据驱动决策能够实现资源最优配置，从而提高资金使用效率。谢康等指出，数据能够改善劳动、知识、管理、资本和技术要素的质量和效率，从而为经济增长注入新的动力。经济特区利用政策优势和先行先试的空间，推动数据与资金、技术、人才、土地等传统要素的深度融合。例如通过数据驱动土地资源配置、城市管理和公共服务优化，推动智慧城市、智慧园区建设。深圳大力打造开放智算中心，开展公共数据授权运营试点，开放超27亿条公共数据，发布近200个“城市+AI”应用场景。2025年，厦门实施“智赋百景”行动，推动数字深度赋能千行百业，开展“人工智能+”行动，实施智能制造工程，打造人工智能创新应用示范区，建设省级人工智能产业园，打造5家卓越级智能工厂、10个数实融合典型案例，加力推动数字经济高质量发展。
2.政策赋能传统产业，实现经济结构优化与转型升级
企业数据资产化推动了技术创新、商业模式创新和产业创新，促进经济结构的优化和转型升级。一方面，通过数据资产化，企业能够深度挖掘数据价值，促进技术突破与产业变革，为经济结构优化和转型升级注入新动能。传统制造业通过数据资产化实现了与生产服务业融合转型，加速绿色转型。另一方面，数字经济通过引入新的数据生产要素、提升资源配置效率以及增加全要素生产率，为经济的高质量发展提供了强有力的支撑。经济特区通过产业引导基金、财政补贴、税收优惠等政策，推动高新技术、战略性新兴产业、现代服务业等新动能发展，逐步减少对传统制造业和低端产业的依赖。例如，深圳聚焦新一代信息技术、数字经济等“20+8”产业集群，2024年战略性新兴产业增加值增长10.5%，占地区生产总值比重42.3%。
四、深圳数字经济发展与企业数据资产化的实践与探索
（一）深圳在数字经济发展中的相关探索
1.深圳数字产业增加值持续攀升，数字经济产业规模不断扩大
深圳作为中国数字经济发展的领跑者，近年来数字产业增加值持续攀升，数字经济产业规模不断扩大。深圳出台了《深圳市数字经济产业创新发展实施方案2021—2023年》，明确提出优化产业布局、发挥数据要素核心价值等有关数字经济发展的九项重点任务。此外，深圳还创新性地提出“数字经济产业”这一概念，主要包括软件和信息技术服务业、互联网和相关服务业、电信、广播电视和卫星传输服务业及其与各行各业融合衍生出的新兴业态。近年来，深圳数字经济核心产业保持高速增长，已成为推动全市经济增长重要引擎。2023年，深圳数字经济核心产业增加值突破万亿元，占GDP比重持续提升，数字经济规模不断扩大。
2.数字经济企业集聚效应明显
深圳数字经济发展受益于一大批具有国际竞争力的科技企业的集聚效应。龙头企业与中小企业协同发展，构建了多层次的产业生态体系。早在2021年印发的《深圳市数字经济产业创新发展实施方案（2021—2023年）》中，深圳就提出到2023年，要培育年营收超过50亿元的龙头企业15家以上，年营收超过10亿元的重点企业70家以上；建成3个以上千亿级细分领域产业集群，6个以上百亿级细分领域产业集群，产业链协同发展水平显著提高。
（二）深圳在企业数据资产化发展中的相关探索
1.政策引领与制度创新
作为中国改革开放的前沿阵地和创新高地，深圳在数据要素流通和数据资产化方面进行积极探索。2022年9月，深圳市人大常委会通过《深圳经济特区数字经济促进条例》，这是全国首部数字经济促进条例，为深圳数据资产化提供坚实法律基础。该条例明确了数据要素的定义、权属和流通规则，为数据资产化奠定了制度基础。2023年3月，深圳市发展和改革委员会印发《深圳市数据交易管理暂行办法》，对数据交易主体、交易对象、交易流程和监管措施等作出具体规定。这标志着深圳在规范数据交易行为、促进数据要素市场化配置方面迈出重要一步。2023年6月深圳市发展和改革委员会印发《深圳市数据产权登记管理暂行办法》，创新明确了数据产权等级适用范围，提出数据确权方式，提出数据产权等级流程，探索建立完善协同监管机制，为数据确权、数据资产入表、数据交易和授权运营、数据价值化奠定基础。
2.企业数据资产化新模式相关探索
深圳紧跟国家“数据二十条”政策中提出的“探索数据资产入表新模式”要求，积极探索数据入表新模式，创造了“数据资产入表+产品上市+融资闭环”的创新案例。深圳通过数据交易所对企业数据资产的梳理、确权与评估，完成了数据产品的合规认证，确保数据资产在财务报表中的合法性和可操作性。深圳数据交易所与神州数码合作，将“神州数码金服云”数据产品列入“无形资产－数据资源”会计科目，实现了数据资产的财务入表。2024年，深圳企业神州数码（深圳）有限公司成功将金服云数据产品作为数据资产，获得建设银行深圳分行授信3000万元，成为全国首笔大中型数据资产质押融资案例。
3.数据交易所发挥关键作用
深圳数据交易所成立于2022年，是深圳市深化数据要素市场化配置改革的关键平台，其业务覆盖企业信用、工商信息、消费画像等多种类型的数据交易场景，并设有专门的跨境数据流通服务。2023年底，深圳数据交易所已经推出1900个数据标的，并建立了20个数据产品专区。到2024年，深圳数据交易所的累计交易规模达到133.58亿元，其中跨境数据交易额达2.45亿元。
4.公共数据开放共享
公共数据资源开放与共享方面，深圳也取得了显著成效，这为数据的开放工作提供数字化能力支持，也为企业数据资产化提供了坚实的数据基础和资源保障。截至2024年10月，深圳开放数据目录3977个，数据总量近28.28亿条，数据接口累计调用量超2.46亿次。在保障数据隐私和安全的前提下，促进了数据的共享和利用，也为市场机构提供了更加便捷的数据获取渠道。
五、关于企业数据资产化促进数字经济高质量发展的相关政策建议
首先，政府作为引导者和监管者，需发挥制度供给与生态培育的双重作用，为企业数据资产化提供制度保障与良好的发展环境。为充分释放数据要素价值，形成有效的数据资产管理模式，我国率先在部分中央部门、中央企业以及部分地方财政部门开展试点。但政府应完善政策法规和标准体系，覆盖数据资产认定、权属、评估、入表、流通、风险控制等全生命周期，推动数据资产的科学化与规范化管理。此外，还应联合财政、金融等部门，深化、细化数据资产相关会计准则，提供清晰、可操作的指引，提升企业数据资产的入表积极性。最后，应建立政府主导的多方协作机制，统筹各部门力量，推动产学研深度合作，搭建行业交流平台，构建多元协作、资源共享的生态体系。
其次，平台作为企业数据资产价值发现与流通的重要枢纽，需为企业提供数据服务方面的支持。尽管深圳已成功实践了少数企业数据资产入表融资案例，但在全国普遍性不高，现阶段大多数企业仍然无法实现企业数据资产从价值挖掘到价值释放的完整循环。因此，数据交易平台应积极探索企业数据资产融资创新，推动数据资产质押、证券化等金融服务，拓展数据金融应用场景，充分挖掘企业数据资产价值。此外，平台还应完善数据资产登记、流通、定价、结算等基础设施，吸引更多市场主体参与，并提供推广、销售、数据处理和许可交易等服务，从而提高数据交易的活跃度和数据流动性。
最后，企业作为企业数据资产的主要生产者和使用者，需要进一步深化数字化转型与数据价值挖掘。企业应完善内部数据资产管理体系，明确数据资产分类、归属、评估和流转等关键环节，推动数据资产全生命周期管理。从而实现企业数据资产的可视化、可追溯和可审计。如，设立专门的企业数据资产管理部门或岗位。或者完善企业数据资产台账，财政部《数据资产全过程管理试点方案》提出试点单位应编制数据资产台账并规范登记流程，企业可以参考其中的标准建立内部登记机制，完善企业数据资产台账。企业还应积极推动数据资产入表，关注政策与会计准则动态，探索将企业数据资产合理纳入资产负债表的可行路径。在年度报告等文件中及时、准确地披露数据资产规模、构成、评估方法及对企业经营的影响，提升资产透明度，将企业的隐形价值可视化、透明化，从而增强外部信任，同时倒逼内部管理精细化，实现数据资源价值的充分挖掘和利用。
六、研究结论与未来展望
数字经济时代的到来使得数据成为新的生产要素，数据资产则成为企业的新型战略基础资源。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的发布，为企业数据资产化提供了具体的操作指引，数据资产价值加速释放。企业数据资产化的有关研究成为学者们关注的前沿话题。
在企业数据资产化方面，经济特区一直走在前列，已有多个创新案例。但是在未来研究中，仍有以下几个方面有待深化和拓展，以更好推动数据资产化理论与实践的发展。首先，数据资产化的概念和基础理论方面的研究仍需深入。尽管中国资产评估协会在2023年发布的《数据资产评估指导意见》中对数据资产进行了定义，即数据资产是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。但目前有关数据存在形态、数据资产的涵盖范围、价值创造属性等问题仍然存在争议。此外，企业数据资产化的基础理论研究在现阶段仍处于摸索阶段，现有关于企业数据资产化理论依据研究主要集中在生产要素理论、信号理论、资源基础理论以及会计信息有用理论几个理论，对企业数据资产化的理论依据和外延研究仍然较少。因此未来研究中有关企业数据资产化的相关概念和理论基础有待深化。
此外，数据资产估值和定价研究仍需深入。数据作为基础的战略性资源，如果不能充分流通和交易，就丧失了价值和作用。当前缺乏有效的数据定价机制，一定程度上抑制了数据价值的释放，使数据资源沉淀在企业内部，不能充分流通和交易。现有研究中主要采用机器学习和文本分析的方法对企业数据资产水平进行度量，只能大致反映数据资产的相对水平，且不同方法下测算结果存在偏差，缺乏一致公认的方法。因此数据资产估值和定价研究，有待在后续理论研究和企业实践中予以完善。
最后，企业数据资产管理方面的研究仍需深入。由于企业数据资产化属于新兴话题，因此当前对企业数据资产合规、企业数据资产管理方面研究尚未开展。随着数据资产入表政策落地，企业资产负债表将发生结构性变化，数据资产折旧、增值等会计处理将催生新的经济管理范式。因此在未来研究中，应当继续深化数据资产管理应用和研究，建立全方面、多维度的数据管理模型框架，从而加强企业数据资产管理能力。
基金项目：深圳市哲学社会科学规划2022年度课题“企业数据要素资产化促进深圳数字经济健康发展的机制与路径研究”(SZ2022B015)
