出版数据资产入表：内涵意义、现实挑战与路径探讨*

摘 要：从出版原始数据建设到出版数据资产的形成，要经过数据资源化、资源产品化、产品资产化等历程。出版数据资产是出版机构拥有或控制的、可以计量或交易并能带来经济效益或社会效益的出版数据资源，其技术可计量形态包括盒装数据资产、出版数据库产品与服务、出版大数据产品与服务、出版大模型与数据核验服务。从大部分出版机构的业务实践来看，数据资源无形资产是出版数据资产入表的首选。出版数据资产入表在具备盘活出版数据资产、加速出版业数据化转型升级及充分释放出版业数字经济潜力等战略意义的同时，也面临着认定难、确权难、估值难等突出问题。要解决上述问题，须审慎推进出版数据资产入表试点工作，深入推进完善出版数据确权授权机制，建立健全出版数据资产评估和定价体系，跟踪和应用最新的数据管理和分析技术，以及大力培育出版业数据要素市场生态体系。

关键词：数据出版；出版数据资产入表；数据资产化；出版数据资产确权；出版数据资产评估；数字出版产品；出版数据要素

DOI： 10.3969/j.issn.2097-1869.2024.04.005 文献标识码：A

著录格式：张新新，缪之湘.出版数据资产入表：内涵意义、现实挑战与路径探讨[J].数字出版研究，2024，3（4）：38-48.

随着数据作为新生产要素、关键生产要素被写入政府文件，数据要素成为我国在生产要素领域“在国际上首先提出的重大理论问题”[1]。2023年8月财政部正式印发、并于2024年1月1日施行的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），开启了数据资产核算、入表的新征程，对指导企业核算数据资源“具有里程碑式的战略意义，在国际上已经先行一步”[2]。

步入数字经济时代，随着数据、算法和算力的不断发展和提升，资产的概念、范畴和形态正在发生革命性变化，数据资产作为全新的资产形态已经出现并在经济社会发展中发挥日益重要的作用。推动数据入表是形成数据资源化、资源产品化、产品资产化、数据资本化闭环的关键一步，为企业数据资产入表及后续资本化开启新的大门。本文以出版数据资产为核心议题，探讨出版数据资产的分类与形态，并着重阐释出版数据资产入表的内涵意义、现实挑战，浅析出版数据资产入表的路径。

1 从出版数据到出版数据资产的演化

从出版原始数据建设到出版数据资产的形成iDtVGiTGmlatI+ehzBWBuQ==，并非简单的字面变化，而是要经过数据资源化、资源产品化、产品资产化等历程。

1.1 数据资源化

数据资源化，是指从出版原始数据到出版数据资源的形成过程。出版业存在着大量原始数据，包括存在于纸质媒介上的数据、存在于光盘上的数据及存在于观念中的数据等，这些原始数据要在鉴别有用性、挖掘使用价值的基础上，经过数字化加工阶段，以数字化的形式进行数据采集、存储、加工、标引、计算、二次生成及服务等，进而从非数字化形态的数据向数字化、具备使用价值的数据转变，也就是从原始出版数据向出版数据资源进行转变。具备使用价值和数字化形态，经过出版数据建设“七步法”，是出版数据资源区别于原始出版数据的重要标志。

1.2 资源产品化

出版数据产品是出版数据资源与资产的中间阶段，换言之，产品化是从数据资源化走向资产化的必经之路。出版数据资源向出版数据产品的转变，要以用户需求为导向，调用数据内容资源，并与数智技术要素相融合，催生出众多的应用场景。从构成要素来看，资源产品化的过程，是在目标用户需求的引领下，组织和调度数据要素、技术要素，包装成为具有使用价值的数据产品的过程。

1.3 产品资产化

数据资产化，需要通过数据资源化、资源产品化、产品价值化三个步骤来进行[3]。产品资产化，或曰产品价值化，是指“将数据纳入企业报表的资产项，以体现其业务贡献与真实价值，并实现科学管理的过程”[4]。出版数据要素在建设、流通、使用过程中要经历出版数据资源、出版数据产品、出版数据资产等形态演变。

产品资产化的结果是形成出版数据资产，需要先对后者进行界定和分析。首先，何为数据资产？较为权威的定义，一是来自中国资产评估协会发布的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，其将数据资产定义为“由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源”[5]；二是中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》，其将数据资产定义为“由组织合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益”[6]。由此，出版数据资产须具备如下几个属性。

1.3.1 控制性

控制性，即由组织合法拥有或控制。中共中央、国务院印发的《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》）指出了“合法或控制”的具体形式，包括“数据资源持有权、数据加工使用权或数据产品经营权”，其特点是淡化了所有权，强化了数据资源使用权，为“三权分置”的出版数据确权制度提供了前提和基础。出版机构数据资源的权利源于信息网络传播权的获取，而非专有出版权。在获得作者授予的信息网络传播权后，出版机构享有出版数据资源持有权，可以占有、保有数字化稿件素材，为后续基于该数字化内容进行拆分、碎片化、重组、聚合、使用等步骤提供前提和基础；出版机构拥有出版数据加工使用权，对数字化稿件进行清洗、存储、拆分、重组、聚合等加工行为，并应用于数据库、知识库、大模型等各种场景；出版机构拥有出版数据产品经营权，可以对基于数字化内容所研发的数据集、数据库、数据服务、出版垂直大模型等数据产品进行运营和管理，并获得相应的收益。

本文不主张将基于信息网络传播权衍生出的原版原式电子书、数字图书馆等数字出版产品称为出版数据资产，理由如下：（1）在实践中，成功开展出版数据资产入表的出版机构如知识产权出版社，几乎未将电子书、数字图书馆作为数据资产入表，因其信息网络传播权授权有无、期限长短等情况纷繁复杂，可能致使出版数据资产入表及后续的操作不具备可行性。尤其如果将单本电子书作为数据资产入表，其实践意义并不显著。各出版机构的普遍做法是将电子书、数字图书馆等数字出版产品的资产信息记入同一版权的图书名下，如果贸然将其作为数据资产，可能会导致出版机构披露信息量较大，披露工作的繁重程度也会随之增加；（2）原版原式电子书、数字图书馆并非严格意义上的出版数据产品，不属于数据集、数据服务、数据模型等出版数据产品的范畴，无法成为出版数据资源、数据产品、数据资产；（3）深层次考虑是避免产生出版数据资产泡沫，防止出版数据资产被无限放大。但同时也存在例外，如果这些电子书、数字图书馆是出版机构的自有知识产权或是其自主策划编纂的，出版机构则享有著作权、专有出版权、所有权和完全控制权，此时可以进行出版数据资产入表。

1.3.2 效益性

效益性，即能够直接或间接带来效益。如果出版数据资源不能带来经济效益或社会效益，或者不具备产生效益的潜力，则不构成数据资产。出版数据资源带来经济效益和社会效益的情形主要包括：（1）出版数据产品、服务所获取的经济效益或社会效益；（2）出版机构对自身经营管理过程的数据进行数据分析和挖掘，辅助生产管理决策，提升出版盈利能力；（3）出版数据资源、数据产品服务所带来的社会效益，如获得重大奖项、产生国际重要影响力等。

1.3.3 可计量性

可计量性，包括技术形态可计量和价值可计量。在技术形态可计量方面，“数据资产无论是确认到无形资产科目还是确认到存货科目，都需要对数据资产有一个技术上的形态描述”[7]。数据资产目前可计量的技术形态探索形式主要包括“盒装数据、数据元件、数据资产登记表”[8]等。

其中，盒装数据资产或数据盒，是将数据资产和数智技术相结合的“标准化的数据组织存储框架模型”[9]，可作为数据资产的计量方式。其包括盒内数据和盒外数据，前者是包含时间、空间、内容三位一体的三维数据立方体，后者则包含数据资产说明书、质量证书、合规证书及登记证书等。例如，人民卫生出版社通过申领电子书号，辅以U盘形式制作的医学VR出版产品，就是盒装数据资产的典型范例。需要注意的是，盒装数据资产并不因为其配置了相应的数据盒，就被认定为有形资产或固定资产，其资产属性的本质是内置于其中的出版数据资源或知识资源属性，而非数据盒的外表。

数据元件，是数据资源和数据产品的“中间态”[10]，表现为对数据脱敏后由若干字段形成的数据集或数据关联字段建模，是“把原始数据进行加工后形成数据资源，并结合元件模型，形成兼具安全属性和价值属性的标准化数据元件”[11]。

数据资产登记表，是指数据资产登记主管部门依据权利人申请，对其数据资产相关信息和权利在数据资产登记系统上进行记载和公示后，所颁发的数据资产登记证书。如2024年9月，南京市公共资源交易中心依据《南京市数据资产登记暂行办法》为“隧道设施设备状态监测数据集”12]等资产下发数据资产登记证书，注明其权利类型为数据加工使用权、数据资源持有权及数据产品经营权。

在价值可计量或效益可计量方面，其是指出版数据资产要能够以货币形式进行计算和衡量，或具备社会效益和社会价值。

综上所述，可以将出版数据资产界定为，出版机构拥有或控制的、可以计量或交QYBVS30Qc8Iz44xCnojJTQ22xPL59dVfbjB5vJcG4fI=易并能带来经济效益或社会效益的出版数据资源。出版数据资源的记录方式是数字化的形式，可以是文本、图像、图形、音频、视频、网页等结构化或非结构化的数据形式。

2 出版数据资产的类别与形态

依据“数据来源和数据是否经过加工处理”[13]的标准，出版数据资产分为原生数据资产和衍生数据资产。原生数据资产，是指源于出版机构自身的出版数据资源所形成的资产；衍生数据资产则是对原生数据进行加工处理获得的数据资产。

2.1 出版数据资产的类别

出版机构原生数据资产类型由自有数据和第三方数据组成。自有原生出版数据资产，是指出版机构在以往经营发展过程中所积累的、具备自主知识产权的出版数据资源，例如法律类出版社自编的《单行本》《法条释义与案例指导》等系列丛书数据资源。对拥有自主知识产权的出版数据资源，出版机构拥有完全的著作权和专有出版权，几乎完全符合出版数据资产的控制性、效益性和可计量性三个标准。第三方原生出版数据资源，主要是指作者授权出版机构出版的内容经过“粗加工”、初步数字化加工所形成的出版数据资源，如电子书、可溯源的知识条目等产品，不宜作为出版机构数据资产。

出版机构的衍生数据，则分为三种类型：对自有数据资源挖掘处理的衍生数据、对第三方数据资源挖掘处理产生的衍生数据，以及对公共数据挖掘处理产生的衍生数据。第一种衍生数据，无论处理后数据能否复原，出版机构可获得该衍生数据的所有权、数据资源持有权、加工使用权及运营权。第二种衍生数据，也是目前出版机构拥有的数据资源的主体部分，即经过数据资源的“精加工”、深度加工，处理后的数据以可视化等形式存在并且不能复原，出版机构可以获得加工后衍生数据资源的持有权、加工使用权和运营权。第三种衍生数据，出版机构享有资源持有权、加工使用权和运营权。

上述原生出版数据和衍生出版数据的确权问题，是出版数据资产入表的基本前提和重要基础。

2.2 出版数据资产形态

出版数据资产究竟以何种产品形态出现，才符合“入表”的标准？哪些出版数据资产适合入表？笔者结合目前出版业数字化转型、数据化建设的实际情况，大致总结出如下类型。

第一，盒装数据资产。其往往对应单一型数据出版产品，盒内数据资源可以是围绕特定主题、特定学科、特定领域的文本、图片、音频、视频、3D模型、AR/VR数据资源等，盒外数据则是相关的电子出版号、自编标识、数据资产说明书、质量证书、产品标志等内容。

第二，出版数据库产品及服务。出版机构研发的大型数据库产品，往往对海量数据资源进行了深度加工，并且数据无法溯源和复原，出版机构可以享有数据资源持有权、使用权和运营权。同时，可面向目标用户提供数据查询、检索、购买等服务。

第三，出版大数据产品与服务。出版大数据产品作为内容数据、用户数据和交互数据可视化程度较高的数据产品，成为出版数据资产的条件已较为成熟。例如，知识产权出版社研发的中国知识产权大数据与智慧服务系统（DI InspiroTM），已经完成了数据资产入表和后续的计量、摊销等事宜。

第四，出版大模型与数据核验服务。出版垂直领域的大模型处于数据出版产品前沿，国内外出版机构已开始纷纷涉足该领域。2024年7月，人民法院电子音像出版社“法信”团队成功中标“AGI智能服务平台”项目，将应用出版数据资源提供生成式智能问答与智能内容生成服务。基于出版大模型的数据产品、数据生成、数据核验等服务，也具备成为出版数据资产的较强潜力。

3 出版数据资产入表的内涵意义

数据资产入表是指将数据资产列示在资产负债表中“资产”一项下进行核算[14]。出版数据入表，即把数据纳入出版机构报表的资产项，以体现数据的业务贡献和真实价值，并实现科学管理的过程。出版数据入表标志着出版数据完成“从自然资源到经济资产的身份跨越，实现资源化、要素化和资产化的三级跃升”[15]。

3.1 出版数据资产入表的内涵

依据《暂行规定》，入表的数据资源分为两类：一为数据资源无形资产，即在符合无形资产定义和条件的情况下被认定为无形资产的数据资源；二为数据资源存货，即在满足存货定义和条件的情况下被确认为存货的数据资源。其中，数据资源无形资产又包括外购无形资产和自行开发无形资产等类别，数据资源存货又分为外购存货和自行加工存货等类别。

出版机构的数据资源，究竟是确认为无形资产，还是确认为存货，要根据数据资源持有目的、形成方式、业务模式及与数据资源有关的经济效益的预期消耗方式加以确定。一方面，出版机构使用的数据资源，在具备“可辨认性”标准的基础上，在同时满足“与该资产有关的经济利益很可能流入企业”和“该资产的成本能够可靠地计量”两个条件下，可被确认为数据资源无形资产。“可辨认性”标准，要么是能够从出版机构中分离或划分出来，并能单独或与相关合同、资产或负债一起用于出售、转移、授予许可、租赁或交换，要么是源自合同性权利或其他法定权利，无论该权利能否从企业或其他权利义务中转移或分离。另一方面，出版机构经营管理过程中持有且最终目的是用于出售的数据资源，在符合《企业会计准则第1号——存货》所确定的定义和条件时，应确认为存货。

在出版实践中，随着出版业多年数字化转型升级的深入推进，出版业迈入深度融合发展阶段，出版数据资产应成为数据资源无形资产的首选，理由如下：第一，出版机构持有数据资源的目的并不仅仅是销售，更重要的是支持研究、扩大研发规模、提升数据服务、信息服务和知识服务水平。出版机构由信息提供商转为知识服务提供商是不可逆转的大势和大方向。第二，出版机构数据资源的形成方式，除少数盒装数据资产以外，其他大部分为集合型、大规模的数据产品或数据服务，很难以存货的资产形式入表。第三，出版机构数据资源的业务模式，往往以内部使用或提供服务为主，以出售为主尚未成为主要方式。换言之，通过销售实现所有权的转移，并非出版机构数据资源业务模式的首选，而通过授权许可、收取更新费等授予使用权的模式恰恰是出版机构数据资源主流的业务模式。第四，出版机构数据资源有关经济效益的预期消耗方式，往往更符合无形资产而非存货的认定。但也不排除出版机构存在用于出售、转让所有权的数据资产，即数据资源存货。

3.2 出版数据资产入表的战略意义

出版机构数据资产入表的战略意义是盘活出版数据资产，提升出版机构整体价值；加速出版业整体数字化、数据化转型升级和深度融合发展；充分释放出版业数字经济潜力，激发数据出版发展新动能。

3.2.1 盘活出版数据资产，提升出版机构的整体价值

数字化时代下，出版机构拥有庞大的数据资源，如版权数据、内容数据、市场数据、作者数据等。在传统资产入表方式下，大多数出版数据缺少系统管理及价值化转变。出版数据资产入表后，出版机构的资产规模、融资路径及盈利模式都将发生较大变化。入表的出版数据资产将增加出版机构的资产总额，有利于充分展示出版机构的资产实力，提升整体价值，对企业并购或获得投资产生重大影响。此外，入表的数据提供了账面的资产依据，出版机构可以利用数据资产进行抵押或证券化，扩大融资渠道，一定程度上缓解了过去数据资产无形、难以评估带来的融资难题。合理的会计核算也可以帮助出版机构设计切实可行的数据资产摊销机制，通过数据授权、共享等创新业务孵化新的收入来源[16]。

3.2.2 优化出版机构资源配置，加速出版业数据化转型和深度融合发展

出版数据资产入表是实现出版业数据系统化管理和标准化的重要手段，有助于提升数据利用效率和数据质量。首先，通过将出版数据资产入表，出版机构可以更好地了解自身数据资产状况，提升出版物数字化生产、分发和消费的效率，不断优化资源配置，推动传统出版向数字出版转型。其次，数据资产入表后，支持出版机构进行精细化财务管理。其可以通过数据分析，进行成本控制、收益预测和利润分析，提高财务管理水平。最后，通过建立库存和物流数据表，可以实时监控库存情况和物流进展，减少库存积压和物流成本，提高供应链效率。

3.2.3 实现数据资产变现，提升出版业数字经济发展水平

数据资产作为数字经济产业的重要组成部分，对社会文化及数字经济的发展起到举足轻重的作用。在数字经济时代，相比于有形资产，数据资产正在成为各行各业核心、关键、制胜未来的资产。对于出版业而言，依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等会计准则核算数据产品价值，将生产或开发数据的相关支出进行资本化处理，能够最大程度地体现数据资源的未来价值。将数据产品确认为数据资产也有利于推进企业间的数据资产交易[17]。数据资产入表有助于推动出版业深度融入数字经济，加快行业数字化转型进程，以数字技术赋能传统出版业转型升级，进而提升出版业高质量发展水平。

4 出版数据资产入表面临的挑战

传统财务报告不包含数据资产，除了因会计准则调整滞后外，还因为现实中会计处理数据资源时面临的诸多问题。其中，认定难、确权难、评估难，是出版数据资产入表的基本挑战，也是各行各业数据资产入表面临的普遍性问题。

4.1 观念、实践与制度创新不足，出版数据资产认定难

在观念层面，对于大部分出版机构及从业者来说，出版数据、原始数据、出版数据资源、出版数据要素、出版数据产品、出版数据资产、出版数据资本等基本概念不清晰，是导致出版数据资产认定难、入表难在观念和认知层面的问题。对“出版机构拥有或控制的、可以计量或交易并能带来经济效益的出版数据资源形态具体有哪些形态”这一问题还未达成共识，只能“摸着石头过河”。此外，该如何衡量出版数据资源带来的社会效益，如何与出版机构社会效益考核机制相衔接，则是作为内容和文化产业的出版业所面临的数据资产入表的特殊性问题，其根源同样是缺乏机制理顺及顶层设计。

在实践层面，尽管实施推进出版数字化转型升级已有多年，但出版数据资源开发不充分、不平衡仍然是制约数据资产入表的关键问题。从数据资源数量和规模来看，出版数据资源匮乏是数据开发、利用不充分的重要体现。大部分中小型出版机构主要拥有原始数据，要将素材型内容数据跃升到内容数据资源，成本高、难度大、周期长，且除了财政资金支持外，出版机构缺乏主动进行数据资源化的积极性和数据资源建设能动性。从数据质量和标准来看，出版业亦缺乏高质量、高标准的数据资源，能够直接投入到出版经营管理过程的数据资源少之又少。

在制度层面，出版数据化、数据出版等相关体制机制尚未建立，遑论数据资产开发、数据资产入表、数据资产评估、数据资产确权等重要制度体系的构建。缺乏数据资产相关配套规范，就无法为数据资产建设、开发、利用和交易等提供制度保障，在实践中也就缺乏行动指引和方向指导。

上述观念、实践和制度层面的问题，进一步交织促进出版数据资产认定难这一现状的形成。出版数据资产的控制性、效益性、可计量性等判定指标，对出版业、出版机构、出版人而言都是新问题，需要全面、深入、系统、持续地研究和解决。

4.2 权利权属问题复杂多样，出版数据资产确权难

出版数据资源的确权问题，包括“确有无”“确多少”“确长短”“如何确”四个基本层面。

“确有无”是要解决有无数据资源权限，即出版机构有无对数据资源的拥有或控制权利。对原始数据的大部分内容数据而言，出版机构并无所有权，著作财产权须由作者进行授权。而实践中，作者与出版机构之间关于广播权、摄制权、改编权、信息网络传播权的博弈导致诸多出版机构无法获得数据财产权。对衍生数据而言，匿名化处理并进行深层次数据挖掘之后，由于数据无法复原所形成的数据资源，出版机构虽拥有其持有权、加工权和运营权，但巨大的投入成本使其望而却步。至于衍生数据的权益保障，目前出版实践存在的做法是：第一，信息网络传播权合同条款的约定，往往针对该作品直接的、可量化的数字化、数据化收入进行作者权益分配；第二，当数据量庞大到数百万、千万甚至上亿条，就已经属于出版机构研发的数据产品范畴，实践中难以逐条进行权益分配；第三，由巨量数据所组成的大数据、大模型产品，属于衍生数据资源的范畴，出版机构拥有该衍生数据资源持有权、使用权和经营权，作者权益分配方式可在合同的信息网络传播权授予条款中进行总括性约定。

“确多少”是要解决数据资源权利类型。出版数据资源种类繁多，构成复杂，根据来源可分为企业数据、个人数据和公共数据，根据处理方式可分为原始数据和衍生数据，根据性质可分为内容数据、技术数据、用户数据、交互数据、治理数据等，根据级别可分为一般出版数据、重要出版数据及核心出版数据。不同类别的数据，其所有权、使用权、加工权和运营权差别较大，需要分门别类、因地制宜地确定数据资源权利类型。

“确长短”是要解决数据资源权利期限。出版机构无法将原版原式电子书、数字图书馆作为数据资产入表，除了没有匿名化处理、作者可以主张权利外，数据资源期限的问题也十分关键，其涉及假设入表之后的成本计量、摊销期、摊销方法。

“如何确”是有关出版数据资源的确权方式。传统的确权方式（如通过填写数据9KQqkLkR87eFrttcwaBeaQ==资产登记表进行版权登记、数据资源权利登记），对种类少、数目小、规模不大的数据资源固然有效，但面临巨量数据资源、超繁数据种类时就显得捉襟见肘、力有不逮。基于数智技术的确权方式，正在成为解决出版数据资产确权问题的新思路，可通过数据标识符和相应的技术，如引用数字对象唯一标识符（DOI）等规范数据，“达到数据生产者或拥有者对数据著作权、所有权的宣示目的”[18]；再如2021年由上海理工大学出版学院牵头承担的“文化产品产权价值评估与确权标识应用技术研究”国家重点研发计划项目，基于二维码、DWT-SVD鲁棒水印技术、双彩色盲水印算法、数字音视频水印技术，分别对纸质出版物、数字出版物、数字音视频、实体文化艺术品等进行分类确权。只不过，基于数智技术的确权方式，在出版业应用的市场化、产业化中又将面临新问题，需要不断地探索解决路径。

4.3 评估和定价机制不完善，出版数据资产估值难

出版数据资产评估，是衡量出版数据资产化价值度的问题，是数据资源交易的基础。评估方法的选择是衡量出版数据资产价值的关键，包括传统评估方法和数智技术评估方法，前者是对商誉、无形资产等传统评估所采用的成本法、收益法和市场法，后者主要是基于大数据、深度神经网络及人工智能等技术，通过估值指标要素的挖掘、分析等来计算数据资产价值的方法，具有较强的客观性和科学性。

4.3.1 成本法

成本法主要是“通过扣减相关贬值因素后的重置成本来确定数据资产价格”[19]的方法。成本法的主要模型包括：

（1）数据资产价值=初期开发与准备成本＋数据资产全运营周期的运营成本。

（2）数据资产价值=重置成本（合理的成本、利润和相关税费，机会成本等）-相关贬值（实体性、功能性、经济性）[20]。

在利用成本法进行数据资产评估时，出版机构相关人员须充分考虑数据资产的折旧和贬值现象，评估结果简单直观，能够反映数据资产的实际生成和维护成本。但成本法无法反映数据资产的使用价值和潜在价值，评估结果可能低于数据资产的实际价值[21]。

4.3.2 收益法

收益法本质是对数据资产未来收益的现时价值进行折算。数据资产收益法的应用，需要计算相关业务销量、价格变化引起的增量收益变化。其中，对现时价值的折算率要将数据资产贡献从企业整体贡献中进行拆分，综合这两部分来实现价值评估。利用收益法进行出版数据资产估值，能够根据数据资产的时间价值和未来收益情况，全面反映数据资产的经济价值。但数据资产具有时间性，评估结果受预测准确性的影响较大。

4.3.3 市场法

市场法是通过比较相似数据资产的市场交易价格，确定数据资产的市场价值的方法。市场法评估模式可表示为：

数据资产价值=可比数据资产价值×相关的修正系数

将数据资产价值影响因素嵌入以层次分析法和灰色关联度为核心建立的模型中，运用相关度确定可比数据资产，以此可以评估数据资产的价值[22]。利用市场法进行出版数据资产评估，能够更加简单直观地查看数据的变化趋势，评估结果也具有较高的参考价值。但市场法受市场交易记录的限制，对于没有市场交易记录或市场交易不活跃的数据资产，以及一些涉及企业机密或用户隐私而没有公开的数据资产，评估结果的准确性较低。

4.3.4 数智技术评估方法

“文化产品产权价值评估与确权标识应用技术研究”项目中曾提出一种“基于大数据技术的出版物产品价值评估指标体系与模型”，即结合出版数据资产的文化属性、经济属性和技术实现，提出“社会—经济—技术—生态”模糊量化指标，从内容数据、用户数据、交互数据中挖掘指标要素，对所挖掘的数据进行同一性、隶属性、相关性关联分析，形成四维、多模态的文化产品产权价值指标表示方法和7种文化产品产权价值评估指标知识图谱。融合主观与客观指标权重方法，依据粗糙集理论和最优最劣方法（BWM-RST），建构四位一体的共性指标体系和个性指标体系。这种方法在影视作品和艺术品价值评估中得到了较好的验证，对票房价值的预测准确率达到94%（见图1），但对出版数据资源的评估，仍需实践进一步检验。

图1 基于大数据和深度神经网络的产权价值建模理论与方法示意图

事实上，出版数据资产的价值受到时间变迁、空间变化及数据资源密度、知识密度等影响，呈现易变、更迭及反复的特征，出版数据资产价值具有高度不确定性，出版数据资产评估难度较大。实际操作过程中，由于出版数据资源的交易价格、定价机制没有可供参考的指导价，出版数据资产评估的难度进一步增加。但就出版实践常见的做法来看，出版数据资源或无形资产的评估更多集中于成本法和收益法，前者多应用于出版数据资产开发成本、购置成本可以明确的情形，而后者的适用范围则是待评估的数据资产未来收益可预测或可衡量、数据资产拥有者获得预期收益的风险可预测并可衡量，以及被评估数据资产预期获利年限可预测。

5 加快推动出版数据资产入表的路径探讨

为进一步发挥出版数据要素的乘数效应，释放出版业数据要素的价值，应切实有效地落实《暂行规定》的各项举措，加速出版业数据资产入表进程，宜从以下几个方面开展工作。

5.1 审慎推进出版数据资产入表试点工作

出版数据资产入表试点工作可分阶段、按步骤地审慎、稳妥推进。首先，可加强与会计师事务所、律师事务所的合作，由第三方机构出具出版数据资产入表可行性论证方案；其次，遴选和确定出版数据资源基础良好、数据资产实力雄厚的出版集团、大型出版机构作为出版数据资产入表试点单位；再次，可持续跟踪出版数据资产入表、核算情况，构建监督和反馈机制，不断提升出版数据资产入表试点的效能和价值；最后，总结出版数据资产入表试点做法、经验和模式，构建“点线面体”相结合的出版数据资产入表试点体系，形成头部出版机构和出版集团、出版细分领域（专业出版、教育出版、大众出版、学术出版等）和地区出版、出版行业、出版治理四级联动的出版数据资产入表体系。

5.2 深入推进完善出版数据确权授权机制

出版机构在数据资源领域要“摸清家底”，系统梳理和盘点出版数据资源，在此基础上，坚持以数据资源持有权为前提、以数据加工使用权为重点、以数据产品经营权为关键。一则，建立数据分类确权制度，形成特色鲜明、优势明显的内容数据、技术数据、用户数据、交互数据、治理数据等出版数据分类体系，为出版数据资源充分开发和利用提供制度保障；二则，构建一般出版数据、重要出版数据及核心出版数据分级制度，切实做好各级数据安全防护与个人隐私保护等制度设置；三则，淡化数据资源所有权，强化数据资源使用权和运营权，形成出版数据资源的持有权、加工使用权、产品运营权的产权运行机制；四则，建立原始出版数据保护机制，坚持原始数据不出域、不出社，切实保护知识产权和版权素材数据，在此基础上发展数据出版业务；最后，加快数据采集、评估标准制定，构建出版数据产品标准化机制，大力发展出版数据挖掘、数据模型、数据核验、数据服务等新业态。

5.3 建立健全出版数据资产评估和定价体系

科学、合理、客观地评估数据资产价值，是出版数据资产入表的重要支撑，为此需要构建完善的出版数据资产评估体系和定价体系。第一要完善出版数据资产分类体系，逐步形成盒装数据资产、数据产品、数据服务、数据模型等数据资产类型，依据每类资产的特征和评估规则来进行合理评估；第二要拓新出版数据资产评估方法，创新应用数智技术评估方法，基于真实数据资产交易的数据训练，通过大数据和深度神经网络模型的构建，基于时序数据增值的规律，探索“由过去推未来、由已知推未知、由已实现价值推未实现价值”的出版数据资产评估理论和方法；第三要构建标准化的出版数据资产指标体系，针对出版数据资源的文化属性、经济属性和技术属性，构建“社会—经济—技术—生态”四维指标体系，结合德尔菲专家法、层次分析法等，构建“目标—准则—指标”引领下的三级四维评估指标体系；第四要在总结出版数据资产真实交易、流通定价经验的基础上，逐步形成科学、合理的出版数据资产分类定价体系，以指导出版数据资产的流通交易；最后，关于数据资产评估成本法、收益法、市场法及数智技术评估方法的应用，往往存在于融资、租赁、企业资产评估、数据资产折价入股等场景，不同评估方法的运用也是博弈的过程。

5.4 跟踪和应用最新的数据管理和分析技术

不断学习和应用最新的数据管理和分析技术，提升数据管理和利用的能力，是出版机构推动数据资产入表的重要支撑。为此，出版机构须大力攻克融合出版机构资源计划（ERP）的研发，着力破除出版原始数据、数据素材到出版数据资源转化的长期性、顽固性障碍，提升原始数据到数据资源、数据产品、数据资产转化的效能；须大力推动出版数据化转型技术装备配置，形成包含元数据工具集、数据化加工软件、智能生产加工系统、数据产品发布系统等在内的数据出版新基础设备；须重点构建出版数据资产管理系统，以数据中台为依托，对原始数据和衍生数据进行分类管理，实现出版内容数据、技术数据、用户数据、交互数据、治理数据、财务数据、重要出版数据及核心出版数据的精细化治理。

5.5 大力培育出版业数据要素市场生态体系

出版数据要素市场生态体系的培育，是释放出版数据要素价值、推动出版数据资产入表的根本保障，能够为出版机构数据资产入表提供完善的市场环境。对此，一是要提升出版从业者数智专业素养和技能，设置数据出版新岗位，形成完善的数据出版人才队伍体系；二是要大力发展数据服务商、数据中间商，建立健全数据产业链环节，推动出版数据要素的生成、流通、交易和共享；三是选择和发现适合出版数据资产交易的数据交易所，通过战略合作等形式，催生出版数据资产变现的新模式，加速形成出版数据资产价格机制，为数据资产评估体系形成提供支撑；四是充分运用财政项目支持，在国家出版基金、文化产业发展专项资金等方面设置相应内容和指标，鼓励优质内容数据资源的产出和价值实现；五是构建完善的出版数据资产保护体系，确保数据资产合规安全使用，严格防范数据资产泄露、损毁、丢失等管理风险。

6 结语

数据资源的入表、估值、交易、权益管理是一个全球性难题，需要企业加强前瞻性研究和跨学科融合研究，主动应对新经济的挑战和适应新经济的发展[14]。受限于文章篇幅，本文仅对出版数据资产的形成过程、类别形态及出版数据资产入表的内涵、意义、挑战和策略进行了初步探讨。事实上，有关出版数据资产入表值得深入研究的内容过于丰富、博大，包括“出版数据资源无形资产”“出版数据资源存货”“出版数据资产评估技术”“出版数据资产确权标识技术”“出版数据资产披露内容”“出版数据资源的持有权、使用权和运营权”等内容，期待学界、业界能够聚焦出版数据要素相关议题，探索和推进数据出版这一出版产业创新的新现象。

作者简介

张新新，男，博士，上海理工大学出版学院三级教授、博士生导师，数字文明研究院院长。研究方向：数字出版、人工智能、文化管理与服务。

缪之湘，女，人民交通出版社股份有限公司财务总监。研究方向：数字出版。

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Publishing Data Asset Entry： Connotation， Realistic Challenges and Path Exploration

ZHANG Xinxin1，2， MIAO Zhixiang3

1. College of Publishing， University of Shanghai for Science and Technology， 200093， Shanghai， China; 2. Institute of Digital Civilization， University of Shanghai for Science and Technology， 200093， Shanghai， China; 3. China Communications Press Co.， Ltd.， 100011， Beijing， China

Abstract： From the construction of publishing raw data to the formation of publishing data assets， it is necessary to go through the course of data resourcing， resource productization and product assetization. Publishing data assets are resources owned or controlled by publishers， which can be measured or traded and can bring economic or social benefits. Their technical measurable forms include boxed data assets， publishing database products and services， publishing big data products and services， publishing large model and data verification services. In the business practice of most publishers， intangible assets are the first choice for publishing data assets entry. While it has the strategic significance of revitalizing publishing data assets， accelerating data transformation and upgrading of the publishing industry， and fully releasing the digital economic potential of publishing industry， it also faces problems such as difficulties in identifying， confirming， and valuing. To solve these problems， it is necessary to prudently promote pilot work of publishing data assets entry， deeply promote authorization mechanism of publishing data， establish and improve the evaluation and pricing system of publishing data assets， track and apply the latest data management and analysis technology， and vigorously cultivate market ecosystem of publishing data elements.

Keywords： Data publishing; Publishing data asset entry; Data assetization; Publishing data asset authorization; Publishing data asset assessment; Digital publishing product; Publishing data element