活動回顧

2023年11月1日晚，南京大學商學院MBA教育中心開展主題為《數據要素市場建設與企業數據資產化》的講座。上海數據交易所研究院院長、大數據流通與交易技術國家工程實驗室常務副主任、復旦大學管理學院信息管理與商業智能系黃麗華教授擔任主講人，南京大學商學院黨委書記、工商管理系劉春林教授擔任點評嘉賓，南京大學商學院MBA教育中心主任、營銷與電子商務系宋培建教授擔任主持人。

本次講座中，黃教授圍繞數字革命與行業的變革、數據要素的價值與挑戰、數據要素市場的建設和應用等幾個方面，通過流暢的講解與生動的案例，深入淺出地將自己對于數據要素市場建設與企業數據資產化的理解展現給各位聽眾。

嘉賓分享內容回顧

黃老師的分享主要分為三個方面，一是數據要素流通交易市場現狀及困難，二是企業數據資產化與資產入表，三是數據交易市場賦能企業數據資產化。

一、數據要素流通交易市場現狀及困難

數字革命與行業變革——數據是寶貴的資源

黃老師介紹，現在許多行業和創新方式已經過時或不再有效，這是一個極具破壞性的過程。當前的社會正處于數字革命1.0階段，即依賴數據驅動的創新。在商業模式中，大數據、人工智能和知識相結合才能產生最具顛覆性的能力。隨著數據驅動的全球經濟增長，越來越多的行業將發生變化，導致傳統產業的集中度提高。

此外，數據驅動的企業模式也在改變，所有企業都需要進行數字化轉型。因此，我們應該關注這些以數據為驅動力的新的趨勢和發展方向。

數據要素的市場價值

隨后黃老師點明了數據所具有的兩點與傳統生產要素不同的地方：一是數據以電子形式存在，其價值通過計算體現；二是數據要素市場的建設。

黃老師從新經濟學觀點出發，說明生產要素評判的六大標準，同時為了使數據成為生產要素，需要實現全社會低成本、大規模對數據的獲取。同時，還需要完善數據要素市場的基礎制度，使其更好地發揮作用。而這些要求和目標對于我國的數據產業發展具有重要意義。

國家戰略——數據要素市場的建設和應用

黃老師剖析了國家重要戰略文件——“數據二十條”的指導思想和其中的重點四項制度，強調了數據合規、高效流通和實體經濟的賦能。在數據產權方面，由于我國尚未確定數據所有權，因此提出了“三權”概念，即國家數據交易所、地方性數據中心和行業性平臺。

未來，我們國家對數字經濟的部署將分層進行，分為國家級、地方級和行業級等不同層次。為了實現數據的高效流通，還需要建立完善的技術支持體系。隨后，老師以上海鋼聯電子商務有限公司、阿里巴巴等大型公司為例，講述了數據服務的解決方案在實踐中的運用，有利于提高企業的運營效率和競爭力。

數據交易現狀及挑戰

在2015年之前，數據交易所已經形成了一定規模，但目前仍然面臨許多困難和發展瓶頸。主要原因在于數據源來自企業日常生產經營活動，需要進行高質量的管理和保障其質量與安全性。

此外，隨著大數據技術的發展，越來越多的企業和機構希望能夠將數據用于各種場景，如金融、醫療等。然而，由于數據本身具有內在性和可再生性，如何將其轉化為實際的價值并實現高效利用仍是一個挑戰。因此，建立一個高效的數字資產流轉平臺對于推動社會發展和提升企業競爭力具有重要意義。

二、企業數據資產化與資產入表

企業數據資產入表的意義

在第二大部分——企業數據資產化與資產入表方面，黃老師首先指出，數據資產雖然與財務資產有所不同，但可以進行記錄和管理，其次強調數據資產入表能夠倒逼企業進行數字化轉型，積極參與數據要素流通市場。除此之外，企業數據資產入表在國家制度安排下具有重要意義，它打破了傳統的會計原則限制，并且有助于揭示數據資源的實際經濟價值，并推動數字經濟的可持續發展。

企業數據資產管理與數據資產化策略

在這一小節，黃老師強調需要提高企業在管理和使用數據資產方面的重視程度，以及如何將數據資源轉化為有用數據資源的方法。首先，企業需要明確數據資產的適用范圍，然后對其進行適當的加工、整合和處理，使其符合資產確認條件。其次，企業可以將數據資源用于內部或外部服務，以提高效率。最后，企業還需要關注數據產品的研發，以便更好地滿足客戶需求。

三、數據交易市場賦能企業數據資產化

可交易條件下的數據產品與資產化

那么，如何將數據產品轉化為可交易條件的產品，并將其應用于交易市場上進行交易呢？分為三個步驟：數據資源化、資源產品化、產品資產化。首先，需要形成可交易的數據產品，然后在交易市場上進行登記，一旦成功掛牌，消費者可以在平臺上搜索到相關產品并進行購買。在這個過程中，還需要建立數據資產憑證，以便于后續的管理和使用。此外，本小節黃老師還介紹了產品的定義、分類以及服務方式的描述。

數據分析與交易的應用及挑戰

黃老師提到，在數據資產化過程中，仍然存在各個方面的難點與挑戰。比如如何界定數據資產、計算成本和分攤收入等方面，她也從企業財務方面給出了一些實踐建議——企業在進行財務分析時需要考慮數據資產因素，包括成本法、價值識別等方面。同時提到了不同企業對于數據資產的需求和處理方式不盡相同，如稅收政策、自愿披露等。

此外，她通過一個具體案例生動說明了企業數據資產的影響，例如資產負債率的降低、凈資產收益率的提高等?？傊髽I在進行財務分析和決策時，需要綜合考慮多個因素，以期達到最佳效果。

數據資產權益保護與應用

之后，黃老師從數據要素在交易市場的重要性出發，強調了數據資產的權益保護、真實性和可追溯性等方面的問題。首先，數據資產的權益保護需要通過登記等手段來實現；其次，數據資產的真實性也需要得到保障，例如在國家數據交易所上進行登記和合規性審查；此外，數據資產的可追溯性也非常重要，以便于未來對其進行評估和管理。總之，數據要素市場的建設和完善對于提高數據資產的價值和使用效率具有重要意義。

四、AI與數據驅動創新

最后，黃老師分享了關于時下熱點數據、人工智能和創新的看法，認為它們將推動人類社會的進步。她還提到了數據交易市場的困境，以及如何通過談判降低數據交易成本。此外，黃老師強調了未來數據的創新組合，如AI與生物醫藥等領域的結合。她認為，在未來，各個學科和研究領域都將發生變化，以適應新的技術和發展趨勢。

嘉賓點評環節

在黃麗華老師精彩的講座分享后，劉春林老師作為點評嘉賓主要從三個方面分享了他的講座感悟。

首先，劉老師從商學院采購高價數據庫的實例出發，結合黃老師有關數據資產化的演講，肯定了數據要素在市場中的價值。

隨后，劉老師強調了人工智能在數據市場中的關鍵作用，并講述了當今時代AI與生物醫藥等行業進行的創新性融合。

最后，劉老師與黃老師進行了一系列深入交流，達成了對數據市場化、資產化這一議題的共識，明確了其對國家的貢獻與意義，預測其未來的影響力。

問答環節

在劉春林老師進行了簡單的點評概括后，同學們紛紛與黃麗華老師就數據資產的定價、數據要素流通障礙等問題進行了問答互動。本次講座吸引了780余名南大在校生、校友與校外同學報名，講座引發熱烈反響。