数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑与路径分析

摘要：

数据资产是企业的生产要素之一，要想全面发挥出其在价值创造中的作用，需要先了解数据资产和企业高质量发展之间的关系，进而提出价值创造路径。为了促进企业高质量发展，本文主要对数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑与路径进行研究，分析了数据资产与企业发展的关系，提出了有效的措施，希望可以为有关人员提供参考。

关键词：数据资产；赋能；企业高质量发展；价值创造逻辑；路径

作者简介：

刘洪涛（1981- ），男，汉族，山东泰安人，本科，中级会计师，研究方向：经济。

引言

数据是一项重要的生产要素，数据资产化是释放数据价值的渠道，国家十分重视数据要素市场的培育。企业在社会经济发展中具有重要作用，要想实现强国目标，企业必须实现高质量发展。现阶段，企业在发展中依然存在诸多问题，为了提升发展水平，企业应深刻意识到数据资产在自身发展中的价值逻辑、重要性、路径，进而有效进行数据资产管理及运营，全面发挥其价值创造作用。

一、数据资产和企业高质量发展的关系

数据是企业的重要资产，通过数据资产化的方式，可以将数据变成有价值的资产，帮助企业更好把握商业机会，提升竞争力。数据资产化包含较多环节，企业可以进一步掌握市场需求，对运营程序进行完善，提高客户满意度，科学合理做出战略决策。因此，持续探索数据资产化，对企业的高质量发展具有积极影响。

二、数据资产赋能企业高质量发展的价值创造路径

（一）数据能力强化价值创造能力

将经营工作和数据能力进行融合，能够更好配置和运用要素，促进企业数字化转型，帮助企业减少经营成本。数据能力涉及三方面，分别是要素使用、配置及创新能力。该能力具有重要意义，除了能够使数据要素赋能传统要素，还能促进二者的融合。依据数据要素，做出管理决策，能够保证信息统一，提升决策的科学性和有效性，取代传统管理要素。结合数据要素挖掘信息，能够科学配置传统元素，最大程度发挥其作用，提升生产效率。在制定生产计划以及材料供应等工作中运用数据要素，能够减少资源浪费问题，提升其利用率。企业要想实现转型，需要激发数据要素赋能，促进数据要素和各种生产要素相结合，有效整合各种价值链条，提升企业运行水平，提高数字化管理能力，帮助企业创造更多价值。

提升企业的数据能力，能够促进价值创造力的提升。第一，数据资产主要包括外部和内部数据资产，前者可以对经营环境进行改善，减少交易成本；后者可用在经营管理以及生产制造工作中。第二，现阶段，很多企业纷纷意识到了数据资产的作用，加入要素市场交易，有利于合理配置各种要素。第三，市场化可以提高企业经营效益，提升竞争力。第四，融合其他要素，能发挥放大作用，提高生产水平，有效调配要素。第五，可以联通不同的链条，实现数据循环。第六，能够有效整合相关主体功能，构建有效的价值体系。

（二）数据融合能力提升全要素生产率

企业要想实现健康发展，应提升全要素生产率。这就需要通过创新来实现，从而提升企业创新活力，为共享发展奠定良好基础。产品及服务的创新关系到企业的竞争力。依据特征映射逻辑，将行业信息技术使用强度、数据分析、管理更新、行业竞争压力以及组织学习看成相应生产要素的替代变量，将产品创新实现机制映射成数据和其他要素的融合。生产要素之间具有紧密的联系，不可分割。因此，数据资产在创造价值中离不开相关要素的支持。在结构优化以及模式创新中，数据资产凭借要素驱动以及融合激发价值发挥作用，使生产要素的内涵得到拓展和延伸，可以发挥替代作用。在以往在市场交易中，经常出现信息不一致的问题，而数据能够改变这种问题，发挥网络效应，使生产经营方式发生转变。数据资产能够打破时空限制，从不同的层面完善产业空间布局，有利于减少同质化经营问题，降低流通成本，高效配置数据资源，提高创新要素流动率。数据的融合运用具有积极影响，可以提升企业市场价值，基于大数据技术，可以提升生产率，明确消费者的具体需求，减少人力资源成本，持续积累信息，最终实现提升所有要素经营效率的目标。

（三）数据资产的研发改进、生产协同、市场配置效应推动企业发展

现阶段，很多企业纷纷意识到数据资产的价值以及对自身发展的作用，均提升了对其的重视度。第一，研发改进效应。不同于传统要素，数据要素比较特殊，容易被“复制粘贴”，相关企业均可以将其运用到技术方面，提升行业技术水平。借助先进的技术手段，可以更好的挖掘非结构化信息的价值，找出有参考意义的数据信息，及时调整生产要素组合，从而进行技术创新，提升竞争力。通过数据流动，能够推动行业内企业间的合作，甚至是与不同领域的企业合作，对管理范围进行拓展，有利于创新数据和知识，为资源调配提供依据，提高创新能力。第二，生产协同效应。现阶段，制造领域呈现出智能化趋势，这离不开数据资产的支持，能够提升相关数字技术的运算水平，推动制造转型，协同进行生产制造，提升工作效率和质量。数据的快速传播，能够为相关工作的开展提供依据，更好把控设备运行情况，合理、高效进行生产。数据要素可以为生产规划的制定提供依据，对已有的生产流程进行完善。第三，市场配置效应。因为信息存在差异，导致企业的交易成本较高，为了解决这一问题，需要利用数据资产，构建有效的沟通途径，便于生产者和消费者交流，促使价值链条的形成，互通共享有关信息，确保与市场情况相适应，提升决策的科学性，促进企业健康发展。创新是发展的不竭动力，企业的高质量发展需要加强创新。为了提升这方面的绩效，需要利用数据要素，从而高效调配要素。数据是数字化和实体企业深度融合的关键，能够使所有环节的价值得到释放。可以看到，数据要素的赋能策略体现在几方面，如加速新实体经济发展、促进企业数字化升级、规范虚拟经济，为实体经济发展提供更好的服务，按照四位一体方式，促进数据要素释放价值，提升企业竞争力。

三、数据资产在企业发展中的运用措施

（一）数据资产入表

数据资产能够计入财务报表，为数据价值实现提供了新的方式。数据资产化能够帮助企业通过数据创新应用及数据流通交易等形式实现价值，还能提供新的增长动力，促进企业高质量发展。数据资产入表的流程为：第一，数据识别和确认。分析过去交易或事项形成的数据资源，判断数据是否与资产确认条件一致；第二，数据量化评估。评估数据资产价值及质量，了解其成本及价值变动处理方式。第三，记录与报告。清楚数据资源列示金额及列报形式、披露内容。数据资产入表能够显化数据资源价值，调动企业进一步开发和利用数据的积极性，从而促进数字经济发展。另外，可以促进数据市场化进程，推动数据要素市场发展。数据资产在企业发展中的应用具有积极影响，除了能够实现新型生产要素的价值外，还涉及到数据资产入表，能够提升运营及管理的高效性，推动企业转型，提升竞争力。

（二）强化数据保障，建立数据资产管理体系

1.加强数据生命周期管理，保证数据资产处于可控状态。生命周期包括数据的获取、迁移、保留、过期和处置。基于全面管理，企业可以最大化提升数据的应用价值，并为数据合规、安全、可控提供完善的解决方案。因此，应制定健全的数据资产标准，对数据的不同环节设置相应的标准，约束整个过程，促进数据资产化的有序开展。要构建数据溯源追踪及价值分配体系，明确数据的流转路径，做好数据使用行为记录工作，保证可查、可核、可控、可溯，提升数据的安全性。

2.加强数据资产质量管理。要想提升数据的质量和利用价值，需要做好这项工作，从而准确分析数据。首先，提升数据归集和治理能力，构建有效的评估与定价机制，结合数据的价值，公正制定价格，提升工作透明度，如利用数据资产图谱技术，能够形成数据资产的生产链路节点，实现可追溯的可靠成本计量。其次，建立明确、完整的数据资产管理路径，清楚划分责任，探索数据质量自动核查机制，及时纠正有问题的数据，保证数据质量。

3.重视数据资产风险防控。在数据资产化过程中，应重视数据安全问题，加强风险防控工作，保证数据资产的安全性。首先，构建完善的制度体系，如数据安全管理、检测认证、风险评估机制等，侧重于监督管理重点领域的所有主体、全链条数字化追溯监管和对敏感数据资产的访问权限、安全审计。其次，严格监督和管理数据交易市场，探索推动多元主体协同共治的监督体系，全面实施监管，加强数据安全合规审计工作，及时找出系统中的漏洞，严厉打击非法数据交易行为。

（三）从供给和需求方面着手，提升企业的研发创新及经营能力

首先，立足于生产侧层面，能够提升投资回报率，提高企业效益，推动其转型发展，高效开展生产工作，提升企业整体管理水平。其次，从需求侧角度来看，数据资本并非实体，容易复制，折旧率较低，甚至没有折旧率。企业应清楚意识到数据的价值，从供给和需求方面着手，持续提升自身研发创新能力。有效运用数据资产，提升企业的经营和创新能力，促进相关工作高效开展。企业还可以将其应用到传统生产要素中，优化和拓展产业链，促进产业转型发展。企业可以改变要素组合形式，对禀赋结构进行优化，产生新的生产及经营方式，灵活调节资源配置系统，减少交易成本，提升产业效率，创造更多价值。

（四）提升数据治理能力，为决策提供依据

第一，数据融合层面。数据可以为价值链的相关环节、主体、客体提供更大能量。在企业建设的数据平台中，需要利用数字技术加强自身的数据治理能力，保证其符合相关要求。企业可以设置数据标准、管理程序，从而整合不同来源的数据，系统把控数据，高效利用数据，为业务工作开展提供依据。第二，业务融合层面。基于数据融合，企业需要注重定制销售、精益生产、市场培育，将人才、技术、资本要素和企业发展情况进行结合。数据资产能够将数据转换成有效的信息，便于观察业务价值，为企业的科学决策提供参考。企业能够进一步掌握相关要素，为业务决策提供数据支持，促进企业健康发展。第三，价值融合层面。在数据及业务融合情况下，产生了新的经营方式，可以对管理范围进行拓展。企业间的价值链能够相互交融，建立生态价值网络。企业应将数据融入不同的业务工作中，将数据和业务价值进行结合，从而发挥数据驱动作用，提升管理的精细化水平，使企业实现创新发展。

结语

综上所述，要想实现高质量发展目标，需要促进企业高质量发展。企业需要更新发展观念，有效运用数据资产，将其融入不同的环节中，提升工作效率，节省成本，提高竞争力，不断提升发展质量。

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