推动数据资产化心得体会发言材料3篇.docx

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1、推动数据资产化心得体会发言材料3篇推动数据资产化心得体会发言材料（一）近期，有关各方积极推动数据要素市场建设，围绕数据资产化的探索明显提速。比如，有机构发布企业数据资源会计处理一体化平台，帮助企业加强数据资源管理和便捷“入表”；有企业推行首席数据官机制，旨在打破数据资源开发利用的碎片化模式。数据资产是指合法拥有或控制的，能进行计量的并为组织带来经济和社会价值的数据资源。所谓数据资产化，是指将数据资源转变为可交易流通的商品，使数据资源的潜在价值得到充分释放，目的在于通过数据为组织带来更多经济利益。数据是重要的生产要素、国家基础性战略资源，发挥数据要素作用离不开数据资产化。此前出台的关于构建数据基

2、础制度更好发挥数据要素作用的意见“十四五”数字经济发展规划企业数据资源相关会计处理暂行规定等文件，既有顶层设计，也有具体措施，形成了推动数据资产化的强大合力。不少地区也出台了推动数据资产化的相关法律法规，有些地方已开展先行先试，加快数据资产化探索步伐。要看到,数据要素的新特征较为复杂，会对传统产权、流通等规范形成新的挑战。数据要素确权、定价、交易、监管等配套机制仍未成型，数据交易确权难、定价难等问题在一定程度上制约了数据资产化进程。对此，应多举措施策，破解难题。清晰规范的权属是实现数据资产化的基础。应积极探索填补数据确权等方面的法律空白，进一步完善相关政策，加快建立数据资源持有权、数据加工使用

3、权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，为激活数据要素价值提供基础性制度保障。在数据的分级管理上，可根据数据的敏感程度进行科学分类，合理划分数据的权、责、利，充分发挥数据财产权配置属性，鼓励数据资源合理合法使用。在数据的技术支撑上，可利用区块链和数字水印等加密技术保证数据在流通、存储、利用等过程中产权的唯一性和全程可追溯性，防止数据要素被盗用、篡改、复制等。定价估值是数据资产价值化的重要保障。应加快开发数据资产价值评估模型，探索建立统一合理的定价体系，为数据资产估值的公允性提供保障。在具体设计上，可基于成本、应用价值、品牌价值和数据质量等指标，建立数据资产价值评估指标体系。其中，成本维度主要包

4、括数据资产的获得成本、开发成本和运维成本等；应用价值维度主要包括数据资产与应用目标的匹配度、复用度以及场景经济性等；品牌价值维度主要包括数据卖方的服务水平、信用水平和数据治理能力等；数据质量维度主要包括数据资产的稀缺性、时效性和规范性等。此外，还要加快培育规范的数据交易平台，促进数据要素流通，实现数据要素价值。围绕数据开放、交易共享、数据监管等要素全周期,建立统一的数据交易规则，形成多层次集约高效的数据交易市场，破除数据要素流通中存在的“信息孤岛，不断完善数据交易全流程的机制规范，探索建立具备数据要素特色的交易模式，利用市场化手段激活数据、释放价值，为数据要素一二级市场交易提供平台基础。建立健

5、全数据交易市场的区域合作机制，推动市场互联互通和区域合作，加快建设全国统一的数据要素流通和交易市场体系。近一段时间以来，数据资产领域政策鼓点密集、创新探索频出。财政部出台关于加强数据资产管理的指导意见，山东在2024年政府工作报告中明确提出今年将开展数据资产化试点、数据知识产权登记试点，江西实现全链路合规公证模式数据资产入表，湖南完成全省首单数据资产融资，等等。积极作为说明大有可为。所谓数据资产，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，对促进数字经济发展具有重要意义。近年来，我国数字基础设施持续优化升级，数字技术和产业体系更加成熟，相关法律法规

6、和管理机制不断完善，为数据资产开发利用创造了更有利条件。但同时，也存在数据供给质量不高、流通机制不畅、应用潜力释放不够等问题，限制了数据资产价值的有效发挥，仍需参与各方合力加大探索力度。从制度机制层面来讲，需强化系统思维。虽然目前我国围绕数据资产登记、存储、使用、披露、处置等各环节的制度规范不断健全、方式方法更加完善，但在实际操作中也存在堵点、卡点。比如，目前我国数据资产登记仍处于探索阶段，对数据资产登记的概念、内涵和价值还没有形成统一认识，一定程度上制约了数据资产登记的规范性和权威性。解决这些问题，不仅需要拿出更有针对性的方案，还需要从全流程、系统化的思维着手构建更完善的数据资产管理格局。数

7、据资产管理是一个覆盖面广、环环相扣的过程，一个环节的不足、一项因素的制约就可能影响全局。各方在推动数据资产开发利用方面，还需要着眼全局、围绕全链进行系统而精细的部署，深入实践发现、研究并解决问题，把各项制度规范和管理机制做实做优。从观念认识角度来说，需深化资产意识。虽然近年来各方对于数据资产重要性的认识不断提升，但在一些部门、行业和企业，仍存在对数据资产开发应用积极性不高的情况。改善这一问题，需在金融、交通、医疗、能源、工业、电信等数据富集行业加快探索开展多种形式的数据资产开发利用模式，畅通数据资产收益分配机制，用更丰富的实践和实打实的利好进一步激活、带动起各方参与数据资产化的主动性和积极性，

8、引导各方用“资产”的思维去开发利用数据资源。无论是系统思维还是资产意识，都离不开安全合规这个根基。在数据资产开发利用中，要处理好数据资产安全、个人信息保护与数据资产开发利用的关系。各权利主体应扎实落实数据资产安全管理责任，把安全贯穿数据资产开发、流通、使用全过程，全面提升数据资产安全保障能力。推动数据资产化心得体会发言材料（二）加快数据从资源向资产转变什么是数据资产化？推动数据资产化，我国具备哪些独特优势？数据作为一种具有独特属性的生产要素，有非竞争性、无限供给、易复制、边际成本极低等特点，并贯穿于数字化的生产、管理和经营等各个环节。发挥数据生产要素作用离不开数据资产化，数据资产化的关键前提是

9、完成数据确权。发挥数据生产要素作用需经历资源化、资产化和资本化三个环节。其中，资产化是资源化的结果，也是资本化的起点，要求在生产过程中承认数据的价值创造贡献，并提供价值的变现渠道。一般来说，可以被探明、标识、利用并用来创造价值的，才被视作资源。当某种资源被探明并标识后，人们可以评估该资源是否丰裕，是否值得开采利用。了解不同数据的利用方式，并对数据进行探明和标识的过程，就是数据资源化。数据资源化会形成某种稀缺性，从而引出资源的优化配置需求。不同数据集由于质量、规模等差异，所蕴含的信息量和在不同部门之间的动态分布各有不同，从而构成数据要素流动的原动力。资产化是对预期收益的归属进行确权的过程。数据资

10、产化意味着数据可以在未来产生持续收益，并且这些收益可以基于一定的产权进行分配。此外，数据的资源化、资产化、资本化等过程，本身也是数据的创造过程。预计这一系列过程将逐渐以数据要素流动转化的形式出现，与传统情境中货币资本运动形式有所不同，数据要素在社会生产过程中的权重将显著增加。资产化的关键前提是明晰产权结构，通过构建符合各类生产要素特性的产权制度，实现未来归属、使用、收益等重要权益的确权。确权完成后才能进行基于收益的分配以及基于价值的交易，从而不断激励各类要素高质量供给。确权所包含的不仅仅是所有权的确认，也包含持有权、加工使用权、经营权等多种权属。特别是对数据而言，其创造过程与传统要素不同，具有

11、多方创造、流转速度快等特点，因此确权不应仅涵盖单一所有权，更需纳入多方所有权或共有产权等多种所有权形式。2022年12月，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（以下简称“数据二十条”），提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。由于数据的产权结构复杂，所有权界定难以形成共识，所以目前的工作重点在使用权交换和价值创造方面，以共享共赢逐步促进共有。除制度供给外，数据确权还需要特定的技术系统支撑。一方面，数据与数字技术、数字平台、应用程序等关系密切。另一方面，随着数据安全等合规政策趋严，数据与应用（业务）解耦成为重要趋势，数据确权对技术

12、系统的需求不断增加。总体来看，这种技术系统需统一的标识管理、权属管理、认证机制、授权管理、算法管理和分类分级。“数据二十条”出台后，进一步推动了公共数据、企业数据、个人数据合规高效流通使用。2023年2月，中共中央、国务院印发的数字中国建设整体布局规划明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局。其中，特别提出夯实数据资源体系。同年8月，财政部制定印发企业数据资源相关会计处理暂行规定，数据资源“入表”更进一步。与此同时，北京、上海、浙江等地也在大力推动数据资产化相关法律法规出台。一系列制度创新推动了数据资产化提质增效。数字中国发展报告（2022年）显示，2022年我国数据产量达8.1Z

13、B,全球占比达10.5%,位居世界第二，可供开发的数据资源丰富。市场的快速发展为数据资产化奠定了实践基础。近年来，湖北、天津、浙江、四川、贵州等地积极开展数据要素典型应用场景试点，企事业单位数据应用创新积极性高涨，应用场景日益丰富。当前，我国在用数据中心算力总规模位居世界第二，移动网络覆盖率100%,已建成全球规模最大、技术领先的网络基础设施，为建设数据基础设施支撑数据资产化、充分释放数据要素价值奠定了良好基础。随着经济社会快速发展，高质量数据以及数据互联互通和互操作的需求进一步提升，以解决标识确权、认证授权和安全交换等关键问题为核心的数据基础设施需求也将快速增加。破解数据交易确权难定价难推动

14、数据资产化，在确权、定价、交易等关键环节还有哪些难题亟待解决？数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。因此，对数据资源“拥有或者控制”和使其“带来经济利益”是数据资产化的两个最核心的内涵，即实现数据资产化的前提条件。对数据资源“拥有或者控制”的实现条件,除拥有和控制数据本身，还包括通过对数据资源所有人赋权，使其享有相应的法律手段，进而实现对个人或组织的数据财产权利进行保护和排除他人侵害。使数据资源“带来经济利益”，是个人或组织在合法合规的前提下，让数据资源以各种形式进行交易来实现的。实践表明，数据资源具有使用价值和交换价值，因此是可

15、以进行交易的，但除可交易外，还要能够易定价。数据资源确权、交易和定价是实现数据资源“拥有或者控制”和“带来经济利益”的三个关键要素。当前，我国数据要素市场发展尚处于起步阶段，数据要素的新特征十分复杂，对传统产权、流通等制度规范形成新的挑战，在全球范围内尚无成熟的解决方案。各国对数据的认识还不统一，数据要素确权、定价、交易、监管等配套制度尚未成型，数据交易确权难、定价难等共性难题在一定程度上制约了数据产业的良性发展。首先，建立新型财产权制度，实现数据资源确权。建立新型财产权制度是从法律层面明确界定数据财产权归属，以此实现对数据资源“拥有或者控制”和使其“带来经济利益”。与现有财产权体系中的客体特

16、征不同，数据具有无形性、可控性、可排他性、非竞争性等特征，同时承载利益主体多元化和利益形态多元化。因此，现有财产权制度难以涵盖数据财产权，且在构建逻辑上存在差异。需依据数据自身特征，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制,同时行使控制、处理、处分和收益四项权能，进而对其归属分别划分，通过控制权能实现对数据资源的“拥有或者控制”，通过处理、处分和收益权能使数据资源“带来经济利益”。此外，数据控制权和处理权还可以通过处分实现让渡，赋予他人对特定数据的控制、处理等行为以合法性,从而实现产权分置。其次，建立“所商分离”的场内数据交易机制，提供实现“带来经济利益”的有效途径。建立“所商分离”的场内数据交易机制，是指数据交易所或数据交易中心作为第三方服务机构只能为数据交易提供中介服务，包括提供信息搜集、信息公布、信息交互、交易撮合等，通过中立、公平、公正的交易建立场内交易各方信任机制，破解数据资源交易困境。目前