来源：赛迪区块链研究院

数据资产管理聚焦数据资源化和资产化管理两个阶段，主要包括质量管理、权责管理、运营管理、价值管理和安全管理几个方面。2024年1月11日财政部对外印发《关于加强数据资产管理的指导意见》（以下简称《意见》），是深入贯彻落实党中央关于构建数据基础制度的决策部署，规范和加强数据资产管理，更好推进数字经济发展的重要举措，将推动我国逐步建立完善的数据资产管理制度体系，健全数据资产基础管理与应用机制，促进数据资产合规高效流通使用，赋能实体经济高质量发展。

一、《意见》出台背景

党的十九届四中全会将“数据”列为与劳动、资本、土地、知识、技术管理并列的生产要素，党的二十大报告明确提出，推进数字经济发展，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。近年来，数字经济领跑作用不断显现，《数字中国发展报告》显示，我国数字经济规模超过50万亿元，数字经济占GDP比重达到41.5%，位居世界第二位，成为稳定经济增长的关键动力。自国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》以来，2023年北京、上海、广州等政府聚焦数据要素确权、流通交易、收益分配、安全治理等出台本地版“数据二十条”政策文件，加快推进数据要素市场的建设与发展。2024开年，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策文件密集发布，国家对数据资源管理与价值挖掘的顶层设计逐渐完善。数据资产作为经济社会数字化转型中的新兴资产类型，已在社会上形成广泛共识，成为国家基础性战略资源。制定本《意见》是促进数字经济发展的客观需要，也是加强数据资产管理的现实要求。

二、《意见》明确了数字资产管理的主要内容

《意见》由总体要求、主要任务、实施保障等三方面十八条内容构成，以促进全体人民共享数字经济红利、充分释放数据资产价值为目标，以推动数据资产合规高效流通使用为主线，从依法合规管理数据资产、明晰数据资产权责关系、完善数据资产相关标准、加强数据资产使用管理、稳妥推动数据资产开发利用、健全数据资产价值评估体系、畅通数据资产收益分配机制、规范数据资产安全管理等多方面出发，加强数据资产全过程管理，有序推进数据资产管理体系。

（一）明晰健全数据资产权责管理

数据资产权责关系是数据资产流通应用的前提。数字资产具有可复制、可变、可分割、可传输和可存储等特点，应用场景多样多变，致使其权利性质、权利主体难以明确。当前国内正围绕所有权、知识产权、用益物权、债权等加速构建数据领域的维权体系。

《意见》要求与数据分类分级、确权授权使用要求相衔接，保护各类主体在依法收集、生成、存储、管理数据资产过程中的相关权益，落实数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权权利分置要求；要明晰公共数据资产权责边界，践行数据资产登记入表，探索开展公共数据资产权益在特定领域和经营主体范围内入股、质押等，助力数据资产多元化价值流通。

（二）推进公共数据授权运营和开发利用

公共数据作为数据资源的重要组成部分，蕴藏着巨大的社会和经济价值。公共数据的有效利用，不仅可以提升社会治理现代化水平，更可以加快完善数据要素市场培育，推动数字经济快速高质量发展。党中央、国务院高度重视公共数据开发利用，开展授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的增值开发，提升各行业各领域运用公共数据推动经济社会发展的能力等部署要求。

《意见》从授权前风险评估、开发利用规则制定出发，推进公共数据资产授权运营和开发利用，支持公共管理和服务机构为提升履职能力和公共服务水平，运营主体应在授权范围内推动可开发利用的公共数据资产向区域或国家级大数据平台和交易平台汇聚，建立公共数据资产安全可信的运营环境，鼓励在金融、交通、医疗、能源、工业、电信等数据富集行业推进数据资产的融合与应用。

（三）引导完善数据资产价格发现机制

数据资产流通市场尚处于初级阶段，市场准入、交易模式、数据定价等管理措施的不健全，加上数据异质性和时效性特征，难以实现对数据资产的准确定价。另外，缺少有专业能力和市场眼光的“数据加工者”基于市场需求加工数据产品，跨专业、跨领域数据资产评估人才短缺，制约数据资产的市场流通与价值释放。

《意见》指出要健全数据分类分级授权使用规范，研究数据要素定价模式和价格形成过程，探索建立数据资产政府指导定价机制或评估、拍卖竞价等市场价格发现机制。推进数据资产评估标准和制度建设，培养跨专业、跨领域数据资产评估人才，综合应用新一代信息技术手段，提升数据资源定价的合理性和准确性。

（四）畅通数据资产收益分配机制

《民法典》明确规定数据、网络虚拟财产按规定受到保护；《数据安全法》提出国家保护个人、组织与数据有关的权益。除数据资产所有权外，基于数据的采集、加工处理、经营等活动也需要资金、劳动等成本投入，同样应获得收益。明确收益分配机制可激发数据资产流通应用过程中各参与主体的积极性，助力数据资产价值共创。

《意见》明确提出按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，依法依规维护数据资产使用权利各个环节的投入有相应回报，构建数据资产价值评估标准库、规则库、指标库、模型库和案例库等，推动数据资产业务系统的信息化建设，全面识别数据资产价值影响因素，加快构建分类科学的数据资产产权体系； 探索公共数据资产收益按授权许可约定向提供方等进行比例分成，保障公共数据资产提供方享有收益的权利，避免向社会公众转嫁不合理成本。

（五）加强数据资产质量与安全管理

数据资产安全管理指保护企业的数据资源免受未经授权的访问、使用、泄露、篡改或破坏的一系列措施，建立协同管理与风险防控机制，实现安全管理。管理覆盖从数据采集、存储、处理和应用的全过程，即对数据资产准确性、可靠性、完整性、一致性和时效性的管理。

《意见》鼓励持有主体依法合规管理公共和隐私数据资产，推动技术、安全、质量、分类、价值评估、管理运营等数据资产相关标准建设，要求梳理公共数据资产目录清单和公共数据资产卡片，实时掌握资产变动。《意见》将安全贯穿数据资产管理全过程，围绕数据资产销毁处置、过程检测、应急管理、信息披露和价值应用制定条例，要求依法规权限管理隐私安全，按照“原始数据不出域、数据可用不可见”要求，推进数据资产化及数据资源的开发利用。突出强调要联动细化操作流程及关键管控点，识别管控数据资产资本化、证券化潜在风险，规范资产评估，审慎开展价值调整，严防虚增公共数据资产价值。

三、基于《意见》内容看未来数据资产管理发展趋势

（一）数据资产权属管理愈加合规有序

一是数据分类分级确权授权机制不断健全。当前国家正从顶层设计出发推进数据分类分级管理，未来各地将分类分级建立公共、企业、个人领域的数据规制。公共数据权属管理将侧重于平衡个体和社会利益；知识产权、商业秘密等企业数据管理，将在完善商业秘密相关法律法规前提下践行“谁投入，谁受益”的基本法理；个人数据则重点关注数据知情同意和个人隐私数据保护。二是数据资产权属保护制度逐渐明晰。可借鉴自物权—他物权—邻接权的权利分割模式，构建权利保护体系。未来将重点关注对数据加工、分析形成衍生品的权属保护，建立以“数据相关行为”为基准的动态权属制度，促进数据要素流通复用。三是数据资产利得管理日益完善。随着数据资产入表、数据资产管理指导意见的推进，为解决数据资产价值计量、税收治理等利得管理难点，各地将协同资产管理机构细化分类、估值方法和税收规则，搭建一套实用有效的数据资产管理体系。

（二）价值牵引数据资产应用深度拓展

一是建设承载数据资源的一体化大数据平台。为推进数据资源的高效利用，国家将重点推进包含基础设施、存算体系、共享交换、数据资源中心、数据管理中心、数据服务中心、安全防护、授权运营等在内的数据一体化大数据平台，融合加工推动各类数据资产的汇聚与应用。二是多主体联动激活数据资产应用价值。协同数据平台主管方、授权运营方、数据供应方、数据产品供应方、数据产品需求方、数商（数据经纪人、数据开发商、第三方服务机构）多方参与的数据产业生态，构建数据确值模型，在金融、交通、能源、工业、电信等数据富集行业将涌现出一批数据资产开发利用典型案例。三是主动型数据资产管理保障数据资产价值。为满足业务和资产管理需要，未来数据富集行业将从业务侧出发，主动制定数据资产管理规范和方案，构建数据资产价值评估和运营管理体系，推动数据资产的融合加工和应用，确保数据资产保值增值。

（三）定价先行畅通数据资产流通交易

一是数据资产定价模型将综合考虑数据异质性和市场贡献评价。当前数据资产主要基于成本法、收益法、市场法，采用拍卖和协议定价方式。为更全面反映数据资产价值，未来将传统定价方法中引入层次分析、灰色关联、博弈论、专家评价打分、信息熵等，实现不同应用场景下数据价值定量和定性综合评价，综合考虑数据来源、质量、稀缺性、关联度、预期收益等因素，构建涵盖数据成本、市场、经济及业务价值等在内的综合性数据资产评估模型。二是智能技术赋能数据资产定价的动态调整。人工智能等技术的应用可实现数据资产定价模型中核心变量及权重大小的自主修正调整，区块链技术可实现数据资产交易的完整准确记录，以提高大规模数据产品定价的计算效率。三是多层次数据资产交易市场逐步建立。数据资产化、证券化过程将借鉴证券市场交易所与券商相分离的经验，培育数据商和服务机构，丰富场内数据产品（服务）类型，划分数据资产一级市场及二级市场，鼓励专业性数据聚合企业通过直接、间接交易方式，与需求方开展“一对多”匹配交易。

（四）建立按数据资产贡献的收益分配机制

一是数据用益权制度逐步完善。数据用益权源于数据资产所有权，为提高对数据资产价值挖掘的积极性，未来将推进构建数据资产用溢权体系，支持数据资产处理者依法享有对加工数据产品的收益权，形成对数据资产应用的激励共赢机制。二是构建数据生产与价值图谱的内在联系。从数据要素采集、流转、加工、分析与建模的生产过程出发，以需求端的业务价值为依据，形成供求端中数据与数据、数据与具体应用场景间的价值关系图谱，综合多方安全计算、零知识证明等技术，实现从供给侧转化到需求侧价值的计算与分配。三是确定数据要素收益分配基准比例。对于多种数据互相协作的收益分配，官方将基于合作博弈理论，在效用最大化的前提下做合理公平的定量评估，引入破产分配法、Shapley值法、实物期权法等准确预估数据资产的未来收益及利益分配，确定收益分配过程中的基准参考比例。

（五）数据安全技术融合助力数据治理

一是形成以区块链为底层架构的数据价值安全体系。基于综合应用区块链密码技术、共识机制、智能合约等技术构建底层数据安全体系，保障数据的唯一性和可溯源性，有效避免数据资产伪造、窃取和越权滥用。二是数据可信计算平台对数据安全的支撑作用日益凸显。基于安全多方计算等技术构建的可信计算平台，可在实现数据资产汇聚融合加工的基础上，全方面保护敏感隐私信息，实现数据不动程序动、数据可用不可见，保障数据资产安全。三是创新适应大数据场景的数据安全技术。数据安全识别是数据全生命周期安全管控的基础，未来将创新数据安全识别算法，综合运用多方安全计算、数据沙箱、人工智能等技术，充分发挥技术的精准实时触达性、防篡改性、动态分级权限控制性和执行自动性等特征，提升数据风险识别准确度和自动化程度。