区块链数据资产可靠性研究

刘光强 干胜道 王晓燕

【摘要】数据资产是数字经济的重要生产要素， 但数据资产的可复制、 无形态、 时效性强、 难以确认、 价值易逝等特点， 使其在产权确认、 价值估算、 运用场景和价值密度等方面具有不确定性， 导致资产可靠性存疑。为全面发挥数据资产在企业运营中的关键要素作用， 本文基于区块链技术运用， 从数据资产的价值、 质量、 安全和功能四个方面论述了数据资产的可靠性： 从数据资产的概念特征、 价值体系、 会计核算、 资产确权等角度阐释了价值的可靠性； 从数据资产的评价维度与管理框架、 数据治理和区块链技术逻辑等方面论证了质量的可靠性； 从数据资产的防护体系、 技术支撑、 管理框架等角度解析了安全的可靠性； 基于数据要素重构、 要素创造和要素创新驱动是企业数字化转型的实现路径， 分析了区块链数据资产在企业转型、 企业价值创造、 企业创新和企业绿色发展等四个方面赋能企业高质量发展的重要作用， 体现了数据资产功能的可靠性。

【关键词】区块链；数据资产；价值可靠；质量可靠；安全可靠；高质量发展

【中图分类号】F275      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2024）11-0026-7

一、 引言

2020年3月， 中共中央、 国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》， 将数据列为五大生产要素之一， 而数据核心价值的释放途径就是数据资产化。2020年10月， 中共中央办公厅、 国务院办公厅发布《深圳市建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020-2025年）》， 指出深圳市应积极培育数据要素市场， 建立数据交易市场。2021年9月开始实施的《数据安全法》是我国第一部数据安全方面的法律， 促进了数据的开放、 共享和流通。2022年12月， 中共中央、 国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》， 指出数据作为新型生产要素， 已快速融入经济和社会服务管理等各环节， 深刻改变着生活、 生产和社会治理方式。2023年8月， 财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》， 提出数据资源根据内部使用或对外交易两种用途， 分别计入无形资产或存货。这些文件都是国家对数据资产的战略规划与顶层设计。

数据资产是数字经济的重要生产要素， 但是数据资产具有可复制、 无形态、 时效性强、 难以确认、 价值易逝等特点， 致使其在产权确认、 价值估算、 运用场景、 价值密度等方面具有不确定性， 导致资产可靠性存疑。鉴于此， 需要充分认识数据资产的可靠性， 以便发挥数据资产在经济和社会发展中的重要作用。

二、 相关研究文献综述

数据资产研究主要集中在概念、 确权和计量等方面。数据是企业核心竞争力的源泉， 数据确认为资产的要件主要是企业控制、 带来经济利益、 成本可靠计量和可辨认等（余应敏，2020）。数据资产在商业运营中的隐蔽性和学科属性导致数据资产的确认与计量等存在未决问题， 应着重对数据资产进行会计学分析（谭明军，2021）。数据资产入表制度是数据要素市场化的基础条件（刘国英和周东华，2021）。数据资产可以基于商业模式的视角进行确认、 计量和报告（黄世忠等，2023）。数据资产是企业合法持有、 拥有权利， 并具有开发能力的数据， 对其进行会计确认的关键是成本或价值能够可靠计量（王世杰和刘喻丹，2023）。随着区块链等新数字技术的发展和应用， 数据资产的价值逐渐展现。数据资产要发挥其价值， 会计确认是基础和关键。通过深入分析传统环境下数据资产确认的关键理论问题及原因， 结合区块链技术可以明确数据资产的确认前提、 标准及条件（罗斌元和赵依洁，2022）。学者们从数据资产的概念、 确认和赋能高质量发展等方面进行了深入研究， 为数据资产作为重要的生产要素提供了理论支撑。通过梳理这些研究成果， 发现较少研究涉及数据资产可靠性， 但是前期成果为数据资产的可靠性研究奠定了坚实的基础。本文尝试分析数据资产在价值、 质量、 安全和功能等方面的可靠性问题， 为进一步研究数据资产赋能企业高质量发展提供依据。

三、 区块链数据资产的价值可靠

1. 数据资产概念及特征。数据作为资产进行确认需具备三个前提： 企业拥有或者控制该项资产； 数据资源经由外购或自行开发获取， 成本能够可靠计量； 使用数据可为企业带来可计量的收益。自行开发获取的数据只有满足生产经营需求且可带来经济利益时才可认定为资产。数据资产就是过去的交易或事项形成的、 由企业拥有或控制的、 成本能可靠计量并给企业带来经济利益的数据权利和资源。数据分为原始数据、 初加工数据、 精加工数据、 应用场景数据和商业应用数据。数据价值的形成分为不同的阶段： 采集、 初加工和精加工是数据势能的形成阶段， 数据在不同场景中的应用是将势能转换为动能阶段， 商业应用则是数据动能和价值的上升阶段。资产必须具有经济价值， 或是潜在的， 或是实际的。数据不一定是资产， 只有通过积累赋予数据用途， 数据才可能成为资产。数据的用途体现在企业内部和外部： 数据的内部价值在企业运营管理中体现， 包括提高运营效率、 产品质量、 服务水平等； 而外部价值在于建立新的商业模式、 关联产品与服务、 控制风险、 技术输出、 市场营销等。互联网上的数据包括数字、 音频、 视频、 图画、 文字、 符号以及其他字符， 其本质都是数字化的信息， 经过处理后可转化为企业的生产要素。数据资产的价值创造能力取决于使用者的能力。数据资产基于网络主体的行为记录而形成， 存在于网络空间。数据资产价值随着网络主体数量的扩大而增加， 使用不会损耗其价值， 并且使用者越多其价值就越高。

数据资产具有以下特征： ①无形性。数据没有实体形态， 使用不具有消耗性。②依托性。数据存放在物理媒介中， 同一数据可能处于不同的媒介中。③多样性。数据的表现形式包括声音、 图像、 文字、 数字、 光电信号以及生物信息等， 数字技术对数据进行加工处理后会产生多种多样的数据。④价值易变性。数据随着时间、 容量、 密度、 技术、 应用场景等因素的变化而变化。数据资产的特征对其可靠性带来挑战。区块链数据资产是利用区块链技术处理过的数据资产， 是一种新型的数据资产形式， 具备数据资产的全部特征和价值功能。

2. 区块链数据的价值属性是资产可靠性的核心。数据资产价值体系是基于数据形成、 采集、 处理、 分析和运用流程构建的数据价值模式。数据要素的价值本质就是有机结合了客观逻辑下的实体与虚体， 动态匹配了创新视角下的供给与需求， 进一步嵌入了技术创新、 深化了社会分工、 延展了经济时空。数据在处理流程中产生价值体系。区块链数据资产的价值体系分为五个层面： 数据来源层， 主要是运用数字技术采集来自企业、 行业、 社会和国家层面的各类信息和数据； 数据融合层， 建立数据处理的大数据平台和基础数据平台； 数据治理层， 建立以数据质量管理和数据安全运营为核心的治理机制； 数据服务层， 实现智慧数据、 知识图谱、 智能分析， 以及数据共享交换和运营保障等， 赋能各种应用场景和其他生产要素， 参与企业运营； 数据价值层， 在数据运营和服务基础上， 利用数据驱动企业数字化转型， 实现流程自动化、 决策智能化、 业务数据化、 数据资源化等， 发挥数据资产的价值创造功能， 从而实现企业高质量发展的价值战略。在“区块链+”时代， 数据的所有权与使用权往往是分离的。所有权产生于数据的采集和加工过程， 而使用权由共享平台行使。数据生产者是原始数据要素产权的初始拥有者， 数据平台通过采集和处理数据， 基于劳动赋权原则赋予了数据更多的经济价值和使用价值， 数据平台应当拥有增值数据的产权。区块链数据资产的价值体系（见图1）是资产可靠性的本质体现。

3. 数据资产的会计确认。数据资产的形成路径就是资产的确认过程： ①形成数据资源， 主要包括企业的供产销、 人财物等数据， 以及企业外部数据等。②形成管理学的数据资产。一是数据池， 主要包括数据标识、 数据标准、 质量控制、 元数据管理、 数据确权和数据安全等。二是数据中台， 主要是报告管理、 流程管理、 数据算法、 数据搜索、 分析模型等。③形成会计确认的数据资产， 主要体现在基于管理意义的数据资产通过应用场景形成价值创造能力。数据资源从必要性和合理性两个角度都符合资产的确认条件， 其可辨认、 非货币性及不具有实物形态的特点也符合无形资产的要求， 应将其单列入一级科目“数据资产”中， 在其下设二级科目“自用资产”和“交易资产”。在数字化时代， 数据资源已具备条件确认为资产。数据资产的确认应遵循实质重于形式原则。数据资产的内涵和外延随着时代的发展而不断丰富， 应根据交易的实质进行会计确认， 保证会计信息的可靠性和完整性。

欧洲财务报告咨询组（EFRAG）于2021年8月提出四种无形资产的确认方法： ①内部产生的无形资产均需予以确认。此种方法过于极端。②持续评估某一资源， 待满足条件时确认为资产。此方法不具有稳健性。③设置某些特定条件， 在初始确认时如果满足相关条件即可确认。此方法兼顾了各方利益。④内部产生的无形资产均计入当期损益。与第一种方法相似， 此种方法过于极端。鉴于此， EFRAG又提出了三种方法： 一是具备条件的在主表中确认为资产。二是暂时不具备确认条件的在财务报表附注和管理会计报告中披露。三是即将产生的且可能影响未来收入、 成本、 管理风险或商业模式的在财务报表附注和管理会计报告中披露。2023年8月1日， 财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》指出， 数据资源根据内部使用或对外交易两种用途， 分别计入无形资产或存货， 数据资产价值均以成本进行初始计量。这明确了两类数据资源在会计核算各环节应当遵循的具体准则。

4. 区块链赋能数据资产确权。数据资产的确认分为三类： 法律角度、 市场估值与交易角度及会计核算角度。区块链技术加强了数据资产权属的确认： ①区块链技术特性与数据资产确权相契合。数据资产的所有权与使用权可以分离。数据资产确权涉及内容、 采集和分析， 三者紧密相连， 相辅相成。内容体现了数据的产权， 是数据资产价值归属。数据采集和分析是其产生价值的途径， 体现了数据的所有权和使用权。在区块链上的每一个节点， 经过全网验证的数据信息通过算法及密码技术被记入数据块中， 系统赋予时间戳并生成数字签名， 形成新的区块。谁拥有该区块谁就是产权人。②区块链技术逻辑是数据确权的天然条件。链上数据无需第三方确认和登记即可明确产权人， 形成了数据确权的基本路径： 数据生产者（产权人）——数据处理者（增值产权人）——数据使用者（使用权人）。基于区块链技术逻辑， 数据资产的上链过程就是区块链系统形成的数字化通证， 系统赋予的权益性证明就是数据资产的产权证。数据交易系统具有区块链支付功能， 在交易中， 买方将货款支付给系统， 无需第三方支付平台参与。数据资产经过加密后由卖方传输给买方， 数据资产的使用权就转给了买方。系统会将交易信息记入区块， 赋予时间戳后信息不可篡改但可以溯源。③区块链为数据资产的确权提供技术支持。区块链数据资产平台包括采集、 处理和应用三层结构： 数据采集， 主要包括原始数据记录、 数据序列、 数据聚合、 加密和路由协议等数据与网络组织协议， 包括涵盖数据区块、 链式结构、 时间戳、 哈希函数、 Merkle树、 非对称加密等的数据层， 以及涵盖P2P网络、 传播机制、 验证机制的网络层； 数据处理， 主要包括涵盖PoW、 PoS、 DPoS、 PBFT、 混合证明机制等的共识层， 以及涵盖发行机制和分配机制的激励层； 数据应用， 主要包括涵盖脚本代码、 算法机制、 智能合约的合约层， 以及涵盖可编程会计、 财务、 企业和社会的应用层。

四、 区块链数据资产的质量可靠

1. 数据资产质量评价维度与管理框架。尤建新和徐涛（2021）采用最优最劣法确定数据资产评价指标的权重信息， 引入三角模糊数克服单个实数表达不完整的问题， 运用逼近理想解排序法对数据资产质量进行排序， 提出了一种用于评估数据资产质量的多准则决策框架和评价指标体系。运用科学方法， 优化整体架构和资源配置， 对数据资产实现全周期、 精益化管理， 其目标就是实现信息交互和数据共享， 强化数据资产的状态分析、 寿命分析和质量分析， 在经营管理中落实量化指标体系， 提升数据资产的使用寿命和整体效能。通过构建全面量化的指标体系和精益的数学模型， 对数据全周期进行解析和质量评估， 并提取影响数据资产质量的重要因素。数据资产质量评价维度包括： ①准确性。指真实准确地记录原始数据， 无虚假数据及信息。②完整性。指数据在创建和传递中无缺陷和遗漏， 包括记录、 属性、 数值和实体完整。③及时性。指记录、 传递、 交付、 抽取和展现及时。④有效性。指数据的值、 格式和形式符合数据定义和业务要求。⑤唯一性。指一项数据只有唯一的标识符。

依据数据资产质量的评价维度， 应建立质量管理框架： ①原始数据阶段。主要是主数据管理、 元数据管理、 数据标准管理和数据模型管理。②数据资源阶段。主要是数据质量规划、 制度、 测度等。③数据资产阶段。主要是数据运营中的业务需求和价值创造。④建立质量保障措施。

基于数据资产的质量管理框架， 提升数据质量的具体管理路径： ①操作层面。以数据标准为依据， 通过逐级解决数据报表质量问题， 解决基层手工修改报表的问题。②管理层面。形成数据质量管理机制， 构建发现问题、 分析问题和解决问题的管理流程。③数据纠错。建立数据源头负责制。④数字系统。利用数字技术固化质量问题检测方法， 建立数据质量台账， 为解决质量问题提供依据。

2. 数据资产质量来源于数据治理。数据资产治理主要在于标准化管理、 质量管理和安全管理。标准化管理主要针对数据采集阶段和处理阶段， 处理后的数据按照一定标准的程序和格式存放， 利于后续运用。质量管理除满足标准以外， 还要确保数据的实时性和完整性。安全管理则体现在采集、 储存、 处理、 共享、 传输及交易等环节。在数字经济新时代， 数据资产已成为数字经济最重要、 最有价值和最活跃的生产要素， 它是数字经济发展的血液和重要载体， 是继土地、 资本、 劳动和技术之后的第五种生产要素。数据资产是一种依附于其他资产的衍生品， 具有衍生性、 复杂性、 时效性和依附性等特征， 与其他资产融合为企业创造价值。为最大化发挥数据资产的价值创造作用， 应对数据进行治理。

数据治理的框架包括三个核心部分： ①组织架构与策略。数据治理的组织架构是数据治理工作的基础， 它涉及数据治理的角色和责任分配。一个良好的组织架构能够确保数据治理工作的顺利进行， 并有助于形成高效的数据管理流程。策略部分则确立了数据治理的目标、 原则和方法， 为整个数据治理工作提供指导。策略的制定需要考虑企业的业务需求、 数据特点以及法规要求等多方面因素。②数据标准与规范。数据标准包括数据格式、 数据类型、 数据命名等方面的规定， 它们有助于确保数据的统一性和可读性。数据规范则是对数据质量、 数据安全等方面的要求， 它们能够确保数据的准确性和可靠性。在数据治理过程中， 需要制定并不断完善数据标准与规范， 以确保数据的质量和价值。③数据流程与监控。数据流程是数据从产生到消亡的全过程， 包括数据的采集、 存储、 处理、 共享和销毁等环节。在数据治理中， 需要对数据流程进行梳理和优化， 以确保数据的高效利用和合规性。建立数据监控机制是为了对数据的质量、 安全等方面进行实时监控和预警， 以保障数据的持续可用性。

3. 区块链提高数据资产质量的技术逻辑。区块链凭借技术特性， 在数据资产的信息安全、 信用建设以及监管革新等方面表现出突出优势， 为“数据+资本”的双要素融合开辟了全新场域。区块链的技术优势与数据资产的质量在逻辑上耦合。区块链的共识机制、 分布式账本和非对称加密技术为数据资产质量提升工作的顺利开展提供了技术空间， 技术信用和智能共享推动了数据信用机制建设。在数据资产的评估、 发行、 交易流程中部署区块链技术， 构建基于共识机制和智能合约的信用机制， 参与主体可化身为链上节点， 以有效解决信息不对称、 不规范等问题。区块链以去中心化的数据库作为底层技术， 实现高度自治、 共同参与。利用区块链技术采集、 传输和储存数据， 确保了数据的完整性、 一致性和可追溯性。区块链数据系统在自治模式下无法人为干预， 所有节点都能提供信息， 保证了业务数据获取的多方来源。区块链的开放透明性可使管理者实时介入单位的业财活动， 匿名性保证了管理者的客观性和独立性， 使出具的管理报告具有可靠性。

区块链数据资产质量管理分为以下方面： ①全面管理。此处的“全面”指的是数据的全过程、 全场景、 全生命周期。这也是数据管理的目标。②数据资产的管理制度。包括数据标准、 采集、 储存、 处理、 传输交易等方面。③区块链管理平台。包括数据层、 激励层、 共识层、 合约层和应用层等五层结构。④构建数据共享索引。为保证数据资产安全， 采用单向散列算法加密原始数据。数据索引包括公钥数据、 私钥签名、 数据的HASH值、 数据描述和主体HASH值等。其步骤为： 确定数据——哈希处理——数据加密——重新生成数据索引。⑤查询数据资产。主要是确认数据索引、 找到密文和查询数据等。⑥获取数据资产。主要包括查询获得数据的地址、 发出数据请求、 确认身份、 解密处理和验证数据等。区块链从数据采集、 处理和应用三个方面提高了数据资产的质量。区块链提高数据资产质量的技术逻辑见图2。

五、 区块链数据资产的安全可靠

1. 《数据安全法》与区块链技术共同构筑了数据资产的安全防护体系。2021年9月1日开始施行的《数据安全法》， 构建了数据安全协同治理体系， 明确了数据安全机构的监督职责， 促进了数据的开发利用， 为数字经济的安全健康发展提供了保障。 《数据安全法》全面贯彻了绿盟科技“智慧安全3.0”理念， 充分发挥关键数字技术的作用， 构建了全场景、 可信任的“全面防护、 智能分析、 自动响应”数据安全体系。绿盟科技引入数字技术来优化管理流程， 以降低数据的安全防护成本与开发利用成本， 建立了数据安全制度， 以提升数据开发利用和安全治理水平， 在保障安全的同时实现数据价值最大化。

从数据资产的发展来看， 其管理面临的安全风险比传统的信息系统更加复杂。因此， 要提高保护数据资产的能力， 重点需做好以下工作： ①数据资产分析。主要是进行资产分类、 识别数据生命周期、 分析应用场景等。②系统安全分析。包括现状分析、 系统防护测试、 合规性分析等。③建立技术防护体系。在数据储存、 应用、 共享、 交换等方面， 利用区块链的分布式记账模式进行数据的分布式存储， 利用区块链的全网验证进行数据确认， 利用区块链的非对称加密进行共享和访问， 利用区块链的去中心化去信任机制进行数据交换， 利用区块链的时间戳进行数据溯源等。区块链技术重塑了数据的防护体系。王柯元等（2021）就电力数据类的敏感数据存在因可复制而易被滥用等问题， 基于区块链技术构建了数据资产的交易系统。利用区块链技术的密码算法、 多中心对等架构和分布式多方共识协议， 使参与记录数据交易信息的多方实体仅需通过对区块链技术的信赖建立多方信任关系。国家税务总局广西壮族自治区税务局课题组等（2021）调研发现， 税务数据极易被复制、 传播和篡改， 利用区块链技术特性可以彻底解决数据篡改、 安全及流通问题， 提出了构建区块链数据资产平台的建议， 其数据资产运营定位为税务部门主导、 多方参与共建、 企业数字化融资服务等功能， 可为企业数据资产流通提供借鉴。区块链赋能管理信息系统升级为一种自动核算、 去信任、 去中心化和共识透明的全新数据系统， 其强追溯性和防篡改性可极大地提高企业数据安全， 是一种实时提供定制化服务的数据管理系统。区块链以分布式记账代替了中心化记账， 重构了记账模式， 重塑了业财数据管理系统结构， 为业财融合提供了技术通道和数据思维， 可最大限度地促进业财数据系统自动化处理， 抑制交易舞弊行为， 有效地提高企业业财数据的安全性（刘光强等，2021）。

2. 区块链提供了数据资产安全运行的技术支撑。区块链采用加密技术来采集、 传输、 储存和访问数据信息。在分布式共享机制下， 一个节点出现问题时不会影响整个系统的安全运行。全网通过半数以上节点验证后的信息方可形成新的区块， 系统赋予区块唯一的时间戳。在不经过51%以上节点的验证确认下， 信息无法篡改。区块链的分布式记账、 数字签名和共识机制等核心技术， 提高了数据工作的效率和质量， 确保了信息的安全性。全网数据备份和相互验证也提升了数据的安全性。信息的时序性和时间戳技术具有不可逆性， 降低了数据被篡改的可能性。区块链数据的溯源性为数据管理、 内部控制和风险管理提供了技术支撑。

区块链技术从四个方面提升数据资产运营的安全性： ①非对称加密。每一个节点在签名中生成一对公钥和私钥， 公钥在全网公开， 私钥由用户储存。用户在运行算法时输出数字签名， 知道公钥的其他用户可以对其进行验证。私钥具有不可否认的认证功能。只有私钥用户才能生成数字签名， 实现非对称加密算法。如果用公钥加密数据则用私钥解密， 用私钥加密则用公钥验证签名， 这避免了钥匙被截取的风险。②时间戳技术。每个区块标明了数据的录入时间， 其不可逆性使数据不可修改和撤销， 时间序列具有数据溯源性。区块链密码技术应用包括数字签名、 杂凑函数、 伪随机数、 密码协议等。密码技术主要面向业务功能和隐私保护展开应用。③分布式记账。区块链的本质就是基于共识机制的分布式记账系统。区块链分布式记账原理为： 一个节点发起信息（计算结果）， 全网公布， 每个节点接受并验证， 赋予时间戳创建新的区块。分布式记账就是全民记账， 网络认同统一的记账规则。一个记账操作全网验证方可形成新的区块数据。④全网共识。市场经济的本质就是资源的有效匹配和高效流通， 关键是信任和共识， 而区块链的分布式记账和共识机制正是市场经济急需的技术。工作量证明是共识机制的主要表现。共识机制使得分散的网络节点达成共识。数据的全网确认和不可篡改性实现了人为信任转为技术信任， 是无需第三方确认的信用机制（刘光强等，2020a、2020b、2021；刘光强和干胜道，2022）。在网络层和共识层， 以共识机制和节点分级权限来实现数据共享和安全访问。在数据层通过分布式存储和有效索引提高数据查询效率， 通过时间戳防篡改和数据溯源， 通过非对称加密保证隐私。在智能合约层， 实现数据智能化管理。在应用层， 通过交易信息加密提高数据安全性。

3. 区块链的管理机制和安全性构建了数据安全管理框架。基于区块链技术的数据资产管理新模式， 在区块链体系中的各个层次进行综合应用。该模式在网络层增加了节点权限控制机制， 在共识层实现了共识机制可自定义属性， 在数据层通过优化结构和建立索引来提高数据查询效率， 在智能合约层实现了数据智能化管理和共享， 在交易层实现了可自定义加密算法的信息加密。区块链数据资产管理机制包括： ①共识机制。区块链上的任何数据都经过了全网验证， 无需中心机构审批。信用证明机制主要包括DBFT、 POOL、 PoS/DPoS、 PoW等， 其中DBFT具有信息量大、 速度快等特性， 是共识机制的核心， 决定了新的数据索引区块的形成。②保密机制。区块链技术的隐私保护机制包括匿名访问、 数据加密、 分组和混淆以及零知识证明等。数据都经过加密处理， 数据访问采用非对称加密方式进行。③所有权认证机制。数据资产通过SM2算法进行签名， 其数字签名具有不可更改和不可销毁的特性， 并可进行追溯， 生成永久的所有权证明， 确保了所有者的权益。④双向匿名机制。通过对数据进行哈希处理， 最大限度地保护了数据交易方的隐私。通过椭圆曲线算法和国际RSA算法等非对称加密方式， 实现了点对点的数据传输， 保障了数据安全。

数据资产安全管理体系就是构建数据的安全与隐私保护能力体系和安全管理框架。区块链安全与隐私保护能力体系包括三个方面： ①事前预防能力。包括： 风险标识， 联合行业线条， 基于数据标签对数据的管理属性进行全方位评估与标识； 数据保护， 根据数据的风险等级确立数据保护要求， 严格执行流程； 授权控制， 在数据传输之前， 根据数据分级进行流程审核。②事中预警能力。主要包括网络流量监控和用户行为分析等访问控制， 建立基于数据风险和机要分级的前台应用权限和后台权限监控。③事后追溯能力。运用区块链的时间戳技术， 既可防止信息被篡改， 又可追溯交易信息。能力体系的构建目标就是保护隐私、 数据安全与共享。

在数据安全与隐私保护能力体系基础上， 构建区块链数据安全管理框架： ①技术层。利用区块链、 人工智能、 物联网、 大数据等数字技术， 在数据采集、 传输、 存储、 加工以及共享环节建立相应的安全屏障。②管理层。包括基础、 业务、 数据等安全管理， 以及数据安全组织、 职责、 制度等。③运营层。主要包括系统安全运营、 数据安全运营和业务安全运营等。区块链数据资产安全管理框架见图3。

六、 区块链数据资产的功能可靠

1. 区块链数据资产的可靠性决定了其在企业高质量发展中发挥重要作用。前文基于区块链技术运用， 从数据资产的价值、 质量、 安全三个方面分析了数据资产的可靠性。数据作为新型生产要素， 具有价值倍增、 资源优化和替代效应， 并对企业生产经营、 人民社会生活和国家治理模式等产生重大影响。数据从数据中台、 数据资产和数据思维三个方面体现出其为企业价值创造的源泉（刘光强等，2023）。企业高质量发展是构建现代化产业体系的战略依托， 是摆脱金融资源“脱实向虚”的必由之路。数据资产是实体企业实现高质量发展的全新生产要素， 是新工业革命最活跃的生产要素， 是推动经济增长的新引擎。数据资产的通用性、 连接性和渗透性， 是数字技术扩散的助推器。数据资产引发了产业组织方式与产业结构的重大变迁， 已经成为国家战略布局重点。数据资产以数据为信用媒介实现万物的互联互通， 为全产业链和价值链赋能， 以数据为信息沟通媒介实现资源优化配置， 驱动企业高质量发展。企业数字化转型重点在于释放数据要素对资源的再配置作用， 以实现企业高质量发展。数据要素重构、 要素创造和要素创新驱动是企业高质量数字化转型的实现路径。其中： 数据要素重构驱动包括生产流程基础、 生产协同结构、 个性定制价值、 运营机制基础、 组织架构结构和生产经营价值重构； 数据要素创造驱动包括数据要素模式创造、 数据要素赋能模式创造和技术替代价值创造； 数据要素创新驱动包括人与数据互动创新、 数字生态网络创新和利益主体价值创新。

2. 区块链数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑。①提升数据资产价值。区块链技术可以使得数据资产更加透明、 可信和安全， 从而提升数据资产的价值。企业可以通过区块链技术实现数据资产的共享和流通， 构建区块链技术在企业高质量发展中的重要应用场景， 从而创造更大的价值。②增强企业信用。区块链技术可以解决传统交易中的信用问题， 提升交易双方的信任水平， 从而降低信任成本， 也有利于企业获得更多的商业机会和合作伙伴。基于区块链的数据分析可以帮助企业更深入地了解客户需求， 提供更个性化的产品和服务， 不同企业之间可以实现更加高效、 安全的协作， 共同应对市场挑战。③提升企业运营效率。区块链技术可以使得企业内部的数据流转更加高效、 可信。企业可以实时追踪供应链上的数据、 了解供应商的状态， 优化采购和物流环节， 由此降低了运营成本， 提高了运营效率。企业可以通过区块链技术实现内部数据的高效共享和流通， 提高企业的生产效率和管理效率。④促进企业创新。区块链技术可以为企业提供更多的创新机会和空间， 促使其探索新的商业模式和合作方式， 从而为企业带来更多的商业机会和竞争优势。在区块链技术的支持下， 企业可以提供更加透明、 可信的产品和服务， 提升品牌形象和公信力， 有助于吸引更多消费者， 增加市场份额。⑤提升数据安全性。区块链技术通过加密算法和分布式存储， 确保数据不被篡改和丢失， 提高了数据的安全性和可信度。这为企业提供了更可靠的数据来源， 有助于企业做出更科学的决策， 同时提高了数据资源的利用效率， 有助于企业更好地洞察市场趋势， 发现潜在商机。基于区块链的数据分析能够更加准确地评估企业的风险状况， 为决策提供有力支持。

3. 区块链数据资产赋能企业高质量发展的实现路径。主要有以下四条路径： ①助推企业数字化转型。数据通过构建信息网络提升企业的综合集成水平。随着区块链等数字技术的发展， 数据作为一种技术信用媒介， 可推动数据价值的在线交换， 大幅提升企业的价值创造和传递能力， 提高全社会资源的综合利用水平。数据与企业管理深度融合实现了信息的实时互联互通， 促进了企业数字化转型。数据要素驱动企业产生新业态和新模式， 构建了企业的核心竞争能力， 包括以数据为支撑的商业洞察能力、 人机协同的智能决策能力、 以数据共享驱动的持续创新能力、 应对市场变化实时响应的敏捷经营能力等。数据资产利用其资产能力、 链接能力、 要素融合能力等， 分别赋能产品层、 企业层和产业层数字化转型， 实现企业高质量发展。②提升企业的价值创造能力。数据的信息流利用数字技术实现了超远距离传输， 降低了企业组织内部、 企业之间的通信成本和信息不对称性带来的交易成本。基于数据可以洞察客户需求和市场变化， 发现机会和优化业务， 提升管理效率。在商业智能中， 可视化的数据呈现在管理驾驶舱， 为企业管理层决策提供了科学依据。数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑为： 数据资产与企业高质量发展具有契合关系， 数据资产的价值体系是企业高质量发展的价值源泉， 数据资产是企业实现高质量发展的关键生产要素， 数据资产在企业高质量发展中提升了全要素生产率。数据的资源、 资产、 商品和资本等四种形态， 分别具有潜在价值、 创造价值、 实现价值和倍增价值等四种促进企业高质量发展的价值形态。③增强企业的创新动能。数据资产通过激发行业竞争和增加研发投入等途径激励企业开展创新活动， 提高企业创新能力。数据资产推动企业架构向数字经济时代的新架构升级， 推动企业组织与“大智移云区物深”等新一代数字技术融合， 实现企业从“以技术为中心”向“以数据为中心”转变， 以数据要素链接全产业链和全价值链， 形成创新生态系统。数据要素具有非竞争性和非损耗性等特点， 推动了企业知识创新、 技术创新、 产品创新。数据资产作为创新媒介， 重新定义生产机理。通过模块化、 数字化封装和平台化部署， 支持个性化按需共享和利用， 大幅提升创新能力， 缩短创新周期， 赋能新技术、 新产品、 新模式和新业态发展， 推动了全社会资源的优化配置。④赋能企业绿色发展。由于数据要素具有低能耗、 无污染等属性， 数据资产与企业融合能够促进产业可持续绿色发展。数据资产赋能企业实现绿色价值： 企业利用数字技术可以与多个主体进行价值互动和价值创造； 供应者、 研发者、 生产者、 销售者以及消费者均要关注绿色价值主张； 绿色价值创造成为企业实现价值共创和满足绿色需求的重要途径； 通过绿色产品商品化获得经济和社会价值， 通过数字技术降低环境影响以获得环境价值， 优化了数据产业生态价值系统。数据产业生态价值系统是一种提供信息共享的数据中台， 数据链接了企业内外部的生产、 流通、 分配和消费等环节。区块链数据资产在企业高质量发展中发挥重要作用是其可靠性的体现。

七、 结束语

基于区块链技术， 根据数据资产的特性， 本文从数据资产的价值、 质量、 安全和功能等四个角度， 论证了数据资产的可靠性。高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务和中国式现代化的本质要求。区块链数据资产是数字化、 网络化和智能化的基础， 是企业实现高质量发展的重要生产要素。今后应从区块链数据资产的价值体系、 要素供给、 动力机制、 赋能路径等几个方面进一步阐释区块链数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑， 全面发挥区块链数据资产在企业经营中的价值创造作用。

【 主 要 参 考 文 献 】

国家税务总局广西壮族自治区税务局课题组，吴云，蒋楠等．政府涉企数据“还权”及要素化路径研究——以区块链技术实现中小微企业税务数据资产化及流通为例［ J］．税务研究，2021（1）：59 ～ 66．

黄世忠，叶丰滢，陈朝琳．数据资产的确认、计量和报告——基于商业模式视角［ J］．财会月刊，2023（8）：3 ～ 7．

刘光强，干胜道，傅萍，王一帆．数字化重构企业价值链及应用逻辑［ J］．财会月刊，2023（10）：17 ～ 24．

刘光强，干胜道，姜骞，陈妍村．基于区块链技术的管理会计数字技能应用逻辑［ J］．中国注册会计师，2020a（7）：102 ～ 106．

刘光强，干胜道，姜骞．“区块链+”视阈下智慧管理会计应用逻辑［ J］．财会月刊，2020b（16）：69 ～ 75．

刘光强，干胜道，张玉梅．基于区块链技术的会计信息可靠性研究［ J］．会计之友，2021（14）：150 ～ 155．

刘光强，干胜道．新经济背景下的智能管理会计报告——基于“区块链+人工智能”数字技能［ J］．财会月刊，2022（14）：79 ～ 85．

刘国英，周冬华．IASB概念框架下数据资产准则研究［ J］．财会月刊，2021（21）：66 ～ 71．

罗斌元，赵依洁．基于区块链技术的数据资产确认［ J］．财会月刊，2022（18）：80 ～ 87．

谭明军．论数据资产的概念发展与理论框架［ J］．财会月刊，2021（10）：87 ～ 93．

王世杰，刘喻丹．论数据资产的确认及计量［ J］．财会月刊，2023（8）：85 ～ 92．

尤建新，徐涛．基于多准则决策方法的数据资产质量评价模型［ J］．同济大学学报（自然科学版），2021（4）：585 ～ 590．

余应敏．确认大数据资产  助推新经济发展［ J］．财会月刊，2020（23）：52 ～ 55．