一、引言
习近平总书记指出，数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。党的二十届三中全会提出“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制”。数据资产作为数据要素价值化的重要成果，明晰其权属并推进全过程管理，以促进全要素生产率提升，推动经济高质量发展。
二、明确职责形成合力
1.数据相关概念的逻辑进路。
数据相关概念因应用场景、价值属性和法律权责不同而存在差异。厘清概念边界，既是理论发展需要，也是职能部门划分职责、构建治理体系的基础。数据资产主要讨论数据资源化、资产化和价值化的过程，因此本文讨论数据概念限定于仅以电子形式记录且存储于网络环境中可以价值化的信息。
数据区别于传统实体，具有非消耗性、流动性、可复制性、多模态性等特性。不能用传统的物权来思考问题。数据相关概念简言之，数据资源是对人类社会有使用价值但未确认产权的数据；数据要素是基于经济视角分析数据、参与生产经营活动并创造价值的主要因素；数据资产是确认产权归属且有价值属性的数据资源；数据知识产权是国家强制力保护的知识权益；数据商品、数据产品和数据服务是具体价值变现或传递的媒介。数据相关概念间的关系体现的是人类社会从数据自然属性到经济属性、从使用价值到经济价值的认知形成和演进的逻辑过程。
2.基于概念逻辑的职责分工。
数据领域的核心概念构成价值网络，其边界划分直接决定管理效能。职能部门应通过概念精准化、权责法定化、协同机制化，释放数据作为新型生产要素的驱动力。概念定义过程同时也是职责划分过程，应与相关部门职能相匹配。比如：数据要素概念和职责由国家发展改革部门明确，服务于宏观经济发展和规划；数据资源概念和职责由国家数据管理部门明确，指导社会发挥数据作用；数据资产通过财务会计手段确认权益归属，由财政部门明确概念和职责；数据知识产权体现知识产权属性，由知识产权管理部门明确概念和职责；数据产品（服务）是数据价值实现的媒介，由国家工业和信息化部门明确概念和职责；数据商品关注数据流通和交易属性，由国家市场监管部门负责明确概念和职责。类似地，在微观主体层面，如公司业务、技术、财务部门也需要基于概念梳理职责，完善内部控制。比如，业务部门负责数据产品（服务），技术部门负责数据资源，财务或资产部门负责数据资产。
3.统筹协调，形成合力。
数据要素面临前所未有的复杂性。观念冲突、理论模糊、制度不完善等问题有待解决，应充分发挥中国式现代化进程中党“总揽全局、协调各方”的作用，建立跨部门协调机制，构建政府市场社会协同治理体系，持续推动理论创新和实践探索。数据安全部门应从合规审核转向“监管即服务”，实现安全治理和产业发展良性循环，构建数据要素向资源、资产、产品（服务）全链条发展。坚持党的领导，统筹政策、技术、市场三要素，形成全国一盘棋合力。各级财政部门应积极融入协调机制，充分发挥财务预算管理、会计监督、国有资产管理等方面的职能作用，推进数据资产全过程管理，激活数据要素价值做大蛋糕，而非简单利用数据资产切分蛋糕。
三、找准问题剖析根源
1.数据领域存在的问题。
数据要素领域面临多重挑战。一是数据权属界定模糊，法律标准不统一，数据生成者、采集者与处理者间的权益分配机制不健全，导致交易纠纷频发与商业应用受阻。二是数据流通壁垒显著，行业、区域间存在“数据孤岛”，行政监管差异与技术标准碎片化加剧数据融通难度，公共数据开放与商业数据共享效率低。三是数据安全与利用难平衡，信息泄露、数据滥用等风险上升，隐私计算等技术成本较高，制约数据价值释放。市场化短板突出，数据定价模型不统一，导致交易流动性不足，资产评估、交易规则等配套服务体系尚未成熟。此外，垄断格局初现端倪，头部平台依托数据资源优势形成市场支配地位，挤压中小主体发展空间，抑制生态创新活力。
2.数据产生和软件的关系。
数据的产生与软件密不可分，软件是数据的“生产者”，也是“管理者”和“传递者”。然而，软件行业的碎片化架构、传统低效的生产模式，严重制约数据要素价值释放。软件架构决定数据质量与流通性。不同系统的异构数据库，导致数据格式冲突。各地区、各部门、各业务领域软件系统独立建设形成“数据孤岛”。传统招投标模式重交付、轻治理，导致系统“能用但难互通”。供应商采用封闭技术栈维护自身利益，限制数据跨平台流动。破解数据确权、保护和交易等问题，高度依赖软件行业在数据确权、治理算法、安全可信技术等领域的突破。
3.软件和数据产业融合发展。
数据要素改革的关键是通过软件行业在技术、制度、商业模式、生态等方面推动系统性变革，重构数据价值链底层框架。技术层面构建数据友好型软件架构，支撑用户全过程管理。制度层面革新软件生产与数据治理机制，探索数据产权分置、数据使用权分层等。商业模式层面鼓励数据订阅制取代软件许可模式，推动数据服务持续变现。生态层面需要构建协同治理体系，政府引导制定公共数据开放目录，鼓励企业基于公共数据开发服务,加快培育数据交易市场良好生态，设立数据要素创新实验区，搭建共性技术平台，将数据价值化思维嵌入软件全生命周期，释放数据作为新型生产要素的“乘数效应”。
四、确认产权需要融合业务和技术
1.数据资产入表需要先确认资产。
《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出的数据资产入表，被部分观点误认为等同于数据价值化，混淆了会计计量结果与管理过程的关系。数据资产入表的关键在于满足会计准则对资产的定义，是对数据治理结果的会计确认，而非价值创造。若无从数据生产源头进行治理，即便数据被记入资产负债表，也可能沦为账面泡沫。数据价值化需回归数据管理本质，以价值创造为导向，重构从数据生产到消费的全链路能力。数据资产是指组织过去的交易或事项形成，能合法有效控制的，具有潜在经济价值的资源。数据资产确认的本质是将数据资源转化为符合会计准则的经济资源，核心是通过业务与技术紧密融合，构建“合法性-可控性-价值性”闭环体系。
2.数据溯源技术确保来源合法合规。
数据来源合法合规是确认资产的基础。数据获取需遵守《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法规。有效追踪数据产生的过程，可以合理分清权利的归属，破解数据确权难题。多种数据溯源方法为实现这一目标提供了途径，如基于区块链技术的溯源模型，利用其不可篡改、分布式存储的特性，精确记录数据操作痕迹；基于日志记录的溯源方法，记录数据产生、修改等关键信息。合法合规的数据是商业价值的基础，能在市场交易和企业运营中为组织带来预期经济利益。
3.安全和访问控制技术确保控制权。
数据安全和可控是数据价值实现的前提。数据存储于复杂网络环境中，传统安全防护理念难以满足网络环境中数据的安全需求。拥抱零信任（ZeroTrust）理念，重构安全体系架构，从网络边界防护转向以身份为中心的动态访问控制，基于身份、设备、环境的多因素认证，确保仅授权主体可访问特定数据；采用联邦学习、安全多方计算等技术，实现“数据可用不可见”，在流通中持续保持控制力；通过AI驱动的数据安全态势感知平台，动态识别并阻断异常风险。只有基于网络合理构造可以流通交易的访问控制权，确保授权主体在合规条件下访问数据，才能保障商业模式实现。
4.在线流通交易技术加速数据价值化。
数据流通和交易对数据资产价值创造至关重要。交易的核心是市场规模和流量，较大的市场规模意味着更多数据供需方参与，丰富的数据资源和需求促进数据广泛流通。而流量反映交易活跃度，高频交易加速数据流转，使数据价值在不同主体间快速传递和增值。通过公开市场竞争或流量定价机制，形成公允价格，为资产计量提供参照；流通中挖掘的应用场景可优化数据加工标准，提升资产溢价能力；数据流通和交易使数据资产价值得以挖掘，价格得以合理确定，推动数据资产在经济活动中发挥更大作用。
五、系统思维谋划数据资产全过程管理
1.控制权是产权的核心。
资产控制权是企业决策、资源分配及价值创造的关键，数据交易本质不是数据的交换而是数据控制权的交换。数据拥有者通过出让部分或全部控制权获取经济利益，数据需求方通过支付对价获得特定数据的控制权，满足业务需求。数据资产通过全过程管理获得控制权，保障合法权益，以及在市场中的高效配置。软件资产管理是数据资产管理的前道工序，盘点数据资产需要先盘点软件资产。数据资产是通过软件的to-ken或密钥构造出可以交易的控制权。政府推行信息化以来，各级财政投入大量资金开发各类信息系统，形成软件及数据，是否有效控制并形成资产是数据资产全过程管理的核心问题。
2.公共数据授权和数据资产运营。
公共数据与数据资产从不同维度分解数据权能。公共数据强调公共属性，由政府、公共机构等在履行职责中产生；数据资产关注产权归属，不同产权主体可通过交易或授权，组织持有各类数据，一定条件下可以转化为资产。为充分发挥公共数据的作用，对具有公共属性且产权不清晰的数据，通过公开授权机制数据交给企事业单位运营，可从源头上推进数据溯源和产权清晰，加速数据资源转化为资产。若数据产权清晰且已形成资产，则无须公共数据授权，数据产权主体享有合法的自主经营权。组织和个人都可以基于合法拥有的数据开展数据资产授权运营。交易和授权是从外部获取数据的两种方式，从抽象上也可以把授权视同零价格的交易，交易视同为有偿的授权。
3.保护产权激活市场。
微观视角的数据资产全过程管理，涵盖产权主体从数据产生到消亡各阶段。必须从数据生产和采集开始做好产权界定和记录，按数据资产要求完善业务流程和内控机制，确保形成数据有效控制权，才能准确合理地分清数据的产权归属。从外部授权或交易获取的数据，流通链路应清晰可溯源，确保合法合规。数据生产和加工、管理和运营都需要确保安全可控并符合数据资产确认条件。能确认数据资产的应及时进行财务登记，结合具体情况开展数据产权登记以获得国家强制力的保护，通过流量大数据交易市场加速数据流通，实现数据价值化。围绕数据控制权，从源头明晰数据产权归属，合理匹配数据责任、权利与成本、收益，促进数据资产有序流通与高效利用，从而带动实体资源的合理配置，有效盘活各类资产。
4.审慎监管优化营商环境。
从宏观视角的数据资产全过程管理，除了市场主体之外，还需涵盖各级政府监管部门和公共服务机构。政府部门可以通过构建完善的数据资产管理制度体系，制定统一的数据资产标准，引导市场主体合法合规管理数据资产。财政部门应加强对数据产权主体的财务资产业务辅导，督促完善内控机制。产权登记相关部门通过产权登记，加大数据产权保护。数据交易机构需加大交易平台间业务和数据贯通，降低交易成本。市场监管部门要加强数据市场监管，防止数据垄断、滥用等问题。数据安全相关部门通过数字化手段提升监管效能，推进监管即服务。各级政府通过政策引导和资源配置，创造良好的数据产业营商环境，推动数据资产在各行业、各领域合理流动，提高整体利用效率，实现数据资产在宏观层面的有效管理与价值最大化。
5.合理抽象全过程管理的通用架构。
从微观产权主体和政府相关宏观监管部门角度，推进数据资产全过程管理都离不开数字化平台工具。如何设计和实现一个通用的数据资产管理系统架构极具挑战，需改变传统以单个组织设计架构的思路，既要以用户为中心又要考虑宏观监管需求。在数字化时代，用户需求呈现多样化、个性化特点。只有面向下一代互联网发展趋势，基于动态演化的复杂系统多主体建模方法，以所有权作为第一优先级，运用零信任安全机制，按自组织分形理念提炼和抽象组织通用基础功能，设计B端、C端融合的全场景业务，提供新一代分布式应用架构。通过开源实现分布式通用架构，在顶层设计层面就协调好各方利益和部门职责，不能继续采用传统分散建设信息系统然后做接口和数据治理的老路。从源头改造生产数据的“流水线”，加快软件产品通用化和数据服务化转型。通过开源共建提升软件通用性，通过去中心架构、分布式部署提高系统安全性和韧性，通过数据服务市场满足用户个性化需求。
六、因地制宜开展实践探索
1.加大公共基础设施投入。
数据安全关乎国家安全、企业运营及个人隐私，政府应加大数据安全基础设施投入，通过安全公共产品提升全社会安全水平，包括构建先进的网络安全体系、数据加密设施及安全监测预警系统等，以保障数据资产的安全。数据资产各职能部门职能交叉，需要强化协同监管，建立跨部门统筹协调机制，打破部门信息壁垒，实现监管数据共享与协作，推动“监管即服务”基础设施共建，既可提高监管信息系统建设财政资金绩效又可大幅提升政府监管协同水平。改进监管方式和手段，形成良好的政策环境，大幅降低市场主体数据资产全过程管理合法合规成本，有效增强市场主体信心，稳定市场预期。
2.促进社会共识培育生态。
完善的数据基础制度是数据市场健康发展的基石，能为数据资产管理提供明确的指引，但在理论和权责边界未明确时，过多规范性文件和行政命令干预往往适得其反。引导社会共识，形成宽松环境和容错机制，鼓励探索和试错，才能培育良好的创新生态。通过制定国家标准、地方标准和团体标准等标准优先策略是推进数据资产管理的有效途径，有助于吸引更多主体参与数据资产管理，推动社会达成广泛共识。构建多层次的数据标准规范体系，能减少数据错误与重复处理，能提高数据生产效率和质量，减少因数据格式不兼容、接口不一致导致的额外转换与适配难度，破除数据流通障碍，降低数据生产、运营、流通、交易成本。
3.鼓励共性技术开源共建。
通用的系统架构需要有高质量的代码实现，通过开源共建方式是政府在数字经济时代建设信息化项目的最佳方式。搭建开放中立的数据资产治理实验平台,为行政事业单位、企业等各类组织提供政策沙盒或仿真实验环境来试点数据资产全过程管理，可以汇聚各方资源，整合数据资产治理领域的先进技术与经验，降低试错成本，提升安全风险防护，调动各类主体创新积极性。通过平台开源共建，也有助于转变软件生产模式，从传统的封闭开发转向开放协作，提高软件生产效率与质量，加快培育数据服务生态，带动数据资产全过程管理相关产业良性发展，形成完整的数据产业链，为数据资产管理提供坚实的技术支撑。
4.因地制宜发掘契合场景。
数据资产全过程管理的核心并非单纯的技术治理，而是以业务场景为锚点，重构数据的全链路价值闭环。其本质是业务全过程数字化，是以业务价值为圆心，以场景创新为半径，以流通生态为圆周的数字化重构。各地应结合具体业务场景发掘价值创造路径，结合各组织服务所处领域和用户数量规模、组织实行变革的意愿、数字化能力选择试点单位或重点辅导场景，按数据资产全过程管理就是业务全过程数字化的要求，重新思考商业模式，以优化增量数据出发，重构业务逻辑和数据生产模式，同时加快存量数据资源向数据资产转化。实施路径和策略上可以选择新增场景和创新业务，在历史包袱轻、变革阻力小、数据权属争议少的领域先行突破。不能离开场景和业务，空谈数据资产全过程管理，让数据资产真正成为企业创新力提升和社会经济高质量发展的驱动力。
5.国有资源引导培育生态。
财政部门作为国有资产监管部门，在推动数字化转型和数据要素市场建设中发挥关键作用。在数字化转型方面，财政部门可引导行政事业单位和国有企业发挥数据资产治理实验平台的作用，减少自行开发软件投入，通过数据市场购买成熟的数据服务，这不仅能够降低研发成本，还能充分利用外部资源，加速业务数字化进程，提升数据生产效率和质量。鼓励行政事业单位和国有企业形成的数据资产在合法合规的数据交易市场流通。引导产业基金加大数据服务产业投入，在供给侧和需求侧同步发力，积极培育数据溯源、安全管控、加工利用、标准制定、质量管理、评估定价、合规审计、交易撮合等数商机构，形成涵盖数据登记、定价、交易、结算的数据资产全过程服务体系，加速数据要素统一大市场建设，培育数据交易生态，加速数据价值化的实现。
（来源：行政事业资产与财务）
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