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当前,数字经济已经成为推动全球经济发展的主要引擎。在我国,不仅在中央战略层面加快推动“数实融合”,而且许多地方政府都进一步明确了2023年数字经济发展目标和举措,努力推动数字技术与实体经济深度融合,促进数字经济核心产业发展。 我们看到,政策与市场成为数字经济发展的“双轮动力”。一方面,自2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,到2020 年 4 月中央发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,再到2022年底出台《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,与数据要素、数字经济相关的政策不断完善,逐渐构建起数据基础制度体系的“四梁八柱”。另一方面,伴随着大数据、新技术的应用普及,我国经济社会数字化程度不断提升。据统计局数据显示,2020年数字经济核心产业增加值占GDP的比重达7.8%。如再加上产业数字化的贡献,我国数字经济总量已据全球前列。 当然也要看到,目前我国正处于数字经济快速发展的“转折点”,除了关注宏观与产业层面的问题,还需要以数据资产入手,不断优化用于维持数据要素活力的微观基础。 首先,是明确从数据要素到数据资产的财务界定。根据国际数据管理协会(DAMA)的定义,数据是以文字、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现。数据并非天然是生产要素,而当其成为后者,就演变为进行社会生产经营活动所需要的资源,也是维系国民经济运行及市场主体生产经营的基本因素之一。同时,数据要素也并非一定成为数据资产。根据相关会计准则的界定,资产是“企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期将会使利益流入企业的资源”。虽然数据资产在理论和实践中仍未形成共识性概念,但仍需基于会计准则中资产概念的延伸进行理解。就全球看,过去对于数据要素更多强调披露而非会计计量,这一状况正在逐渐改变,只有从财务会计意义上界定数据资产,数据要素才能深度参与现代市场运行。2022年12月财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》,已经开启了新的改革探索,如过去数据采购、处理、加工,均在当期进入成本或进行费用化处理,而新办法则有助于实现“数据资源的资本化”。 其次,是完善微观主体的数据资产治理。从宏观层面看的数据治理,通常是指完善与数据应用有关的法律、法规、标准、技术等。而微观层面的数据治理,则强调市场主体围绕数据安全、有序管理、实现价值等目标,对元数据进行系统、有效地处理。按照DAMA的定义,即对数据资产管理行使权力、控制和共享决策(规划、监测和执行)的系列活动。事实上,当前我国数据要素应用的最大障碍就在于治理和交易环节,而数据资产治理则是更为前沿和复杂的领域。我们认为,数据资产治理一是基于管理学意义,使得数据成为标准化、有价值、权益清晰的资源,二是基于会计学意义,使得数据更加可确认、可计量、可流通,从而全面提升数据的价值创造能力。 还有,是探索数据资产的投资与交易模式。伴随大数据时代的来临,数据交易已经无处不在,但也体现出独有的复杂性。数据产品具有内生性、非竞争性、计算性、外部性等特点,其复杂性则缘于参与主体多元化、权属关系多样化、非标准化与高敏感性等。当数据成为资产,其交易复杂性则进一步提升。按照未来会计处理思路,符合规定的、企业内部使用数据将界定为无形资产,对外交易的将界定为存货。由此,不仅二者的边界需要更可行的区分,而且在对外交易过程中,将来还会面临跨行业、跨领域、跨标准、跨境的公允价值确定难题。此外,当数据资产作为金融活动的抵押物、甚至自身成为金融投资交易的标的时,其金融属性的提升则带来更多的挑战。 最后,是创新数据资产的监管体系。随着相关法律制度的完善,我国逐渐建立起数据领域的全方位监管、治理和保护机制,但就数据资产层面来看,还存在诸多的监管模糊性。如目前发改、工信、网信、金融监管部门、市场监管等都承担了一定职责,但统筹监管严重缺失;中央与地方的监管协调也存在众多空白。此外,当数据资产价值逐渐凸显,全球的跨境监管难题将更加突出,由于缺乏统一的跨境治理框架,不同国家地区在相关法律合规上将会有更多冲突。最后,数据资产还经常与另类的“数字资产”混淆在一起,传统资产一般记录在中介与组织维护的账簿中,而数字资产则通常记录在去中心化数字账簿中,并带来更复杂的监管争议。 |
数字化管理是指利用计算机、通信、网络等技术,通过统计技术量化管理对象与管理行为,实现研发、计划、组织、生产、协调、销售、服务、创新等职能的管理活动和方法。
数字生成规范化--数据管理资产化--数据服务应用化--数据治理生态化