数字经济背景下企业数据资产管理研究

一、数字经济与数据资产管理概述

（一）数字经济概述

数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力的新经济形态。据中国信息通信研究院《中国数字经济发展报告（2025 年）》，2024 年我国数字经济规模达 56.8 万亿元，占 GDP 比重 43.2% ，“压舱石”作用显著。

数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性特征。高创新性依托人工智能、大数据等技术突破催生新业态；强渗透性推动数字技术与传统产业融合，如工业互联网优化生产管控、新零售重构消费场景；广覆盖性打破时空限制，如跨境电商、远程办公等模式的普及。发展趋势上，数字经济正从“单点突破”向“系统协同”演进，数据要素市场化配置成核心方向。2024 年《关于进一步完善数据要素市场化配置的意见》出台后，截至 2025 年 6 月，我国已上线 40 余家地方数据交易机构，数据流通生态逐步完善。

（二）数据资产管理概述

数据资产是企业生产经营中积累的、可拥有或控制且能带来经济利益的结构化、半结构化及非结构化数据集合，含客户、生产、运营、市场数据等。与传统资产相比，其具有非实体性、可复制性、价值波动性、生命周期性。非实体性支持快速网络传输；可复制性实现多场景复用；价值随应用场景、时效性变化；需经历采集、存储、处理、应用、销毁全生命周期。

数据资产管理是企业为实现数据资产价值最大化，对其全生命周期进行规划、控制、保护和利用的活动，核心环节包括数据采集、数据治理、数据存储、数据应用、数据安全。当前我国企业数据资产管理呈“头部强、中小弱”格局。阿里、腾讯等大型企业通过数据中台实现高效管理；中小微企业受资金、技术、人才限制，存在管理意识薄弱、流程不规范、价值挖掘不足等问题。

二、数字经济背景下数据资产对企业价值的影响

（一）提高企业品牌形象

数据资产通过优化客户体验、增强客户信任助力企业塑造优质品牌。一方面，企业分析客户数据，提供个性化产品与服务，如电商平台依托浏览、购买、评价数据精准推荐商品，形成“需求 - 服务 - 反馈 - 优化”闭环；另一方面，通过数据透明化管理展现社会责任，如食品企业用区块链记录全流程数据，消费者扫码可查来源与质量，树立“安全可靠”形象。

（二）提升企业决策质量

数据资产为企业决策提供精准、实时依据，推动“经验决策”向“数据驱动决策”转变。制造业企业分析生产、市场、供应链数据，可精准预测需求、优化生产计划；金融企业依托客户信用与交易数据构建风险评估模型，降低不良贷款率；零售企业实时监控销售与库存数据，及时调整陈列与促销策略，提升决策时效性。

（三）改善企业运营效率

数据资产通过打破“数据孤岛”、优化资源配置改善运营效率。企业借助ERP 系统整合多部门数据，减少沟通与时间成本；物流企业分析运输路线、车辆载重、客户分布数据，规划最优路线，降低空驶率与成本。据中国物流与采购联合会数据，2024 年采用大数据优化路线的物流企业，平均运输成本降低15% ，运营效率提升 20% 。

（四）创新开发产品服务

数据资产为产品服务创新提供方向。互联网企业分析用户社交与行为数据，开发在线文档协作工具满足“轻量化办公”需求；健康产业企业依托用户健康数据，提供个性化健康管理服务；家电企业通过物联网收集设备运行数据，推出“预测性维护”服务，实现从“被动服务”到“主动服务”的转变。

三、数字经济背景下企业数据资产管理优化路径

（一）完善法律制度保障体系

国家层面需细化《数据安全法》《个人信息保护法》实施细则，明确数据资产收集、存储、使用、流通的法律边界，加快制定《数据要素法》；地方层面，数字经济发达地区可试点数据资产交易管理办法，中西部地区可出台扶持政策，

为中小微企业提供财政补贴；同时建立跨部门协同监管机制，打击数据泄露、非法交易行为。

（二）加强数据资产确权管理

根据数据类型差异化确权，企业自主生成数据，归企业所有并可依法处置；用户个人数据遵循“用户授权 + 企业使用”原则；政府公共数据属公共资源，企业可按规定获取使用权。此外，探索建立确权试点，如工业互联网领域明确供应链数据权属、金融领域规范金融数据共享，并利用区块链技术构建确权平台，实现权属可追溯。

（三）规范数据资产核算工作

会计准则制定层面，财政部需加快制定数据资产会计处理准则，明确确认（拥有或控制、能带来经济利益、成本可计量）、计量（自主开发用成本法、外购用公允价值法）、报告（财务报表单独列示并披露详情）标准；企业层面需建立专门核算部门，梳理数据资产清单、建立台账，借助软件实现核算自动化。

（四）完善数据资产评估机制

构建“政府引导、市场主导、专业机构参与”的评估机制，遵循客观性、相关性、时效性原则。采用“成本法 + 收益法 + 市场法”综合评估。成本法适用于自主开发数据资产，收益法适用于商业化应用数据资产，市场法适用于交易活跃领域数据资产；构建含数据质量、应用价值、市场、风险指标的评估体系，培育专业评估机构，出台《数据资产评估指引》。

（五）强化数据资产技术保障

构建“采集 - 治理 - 存储 - 应用 - 安全”全流程技术体系：数据采集采用IoT 设备、传感器，结合边缘计算预处理数据；数据治理引入智能平台，实现清洗、标准化自动化；数据存储采用“热存储 + 冷存储”混合架构，结合云存储弹性扩展；数据应用搭建数据中台，利用大数据工具挖掘价值；数据安全构建“多层防护”，涵盖网络、数据、访问、应急层面技术保障。

四、结语

数字经济背景下，数据资产成为企业价值创造核心，数据资产管理是企业提升竞争力的关键。本文研究表明，数据资产可从四维度提升企业价值，但企业仍面临法律、确权、核算、评估、技术层面问题。通过五大优化路径，企业数据资产管理将逐步规范、科学、智能，为数字经济高质量发展注入动力。

参考文献：

[1] 中国信息通信研究院 . 中国数字经济发展报告（2025 年）[R]. 北京：中国信息通信研究院，2025.

[2] 李一军，周建勤 . 数字经济背景下企业数据资产管理框架与路径 [J]. 管理世界，2024，39（5）：123-135.

[3] 王兴全，张莉 . 数据资产确权：理论逻辑、实践困境与路径优化 [J]. 中国工业经济，2023，（8）：98-115.

作者简介：沈净瑄（1989.10—），女，汉族，河南登封，硕士研究生，副教授主要研究方向：大数据与会计实践教学。

本文系2023 年河南省职业院校省级名师及骨干教师培育项目成果之一；