(资料图片)

作者：汤 珂（清华大学社会科学学院经济学研究所所长、教授）

一系列关于数据要素的会议不久前相继召开：第四届联合国世界数据论坛、第六届数字中国建设峰会等。这充分说明作为关键生产要素和战略性资源的数据的重要性。当前，数据有效供给不足是我国数字经济建设面临的一个重要问题。如何解决？做大做强数据要素型企业是一个重要着力点。

数据要素型企业是直接参与数据资源要素化的企业。这类企业在数据生态中参与数据生产链条，推动数据从资源向产品转化。在生产实践中，并非所有的数据资源都具有应用价值，需要经过一系列开发活动才能将其转化为生产力。这一过程是数据的要素化过程，包含数据的汇集、预处理、分析、开发等环节，以提升数据的质量与可用性。从原始数据到市场需求端，经历了“数据资源要素化”和“数据要素市场化”两个阶段。在数据资源要素化阶段，企业通过采集、购置等方式获取数据资源，再通过登记、核验、评估、入表等步骤形成数据资产，最后通过研究开发得到高质量的数据要素产品。在数据价值链视角下，数据资源要素化实现了数据获取、数据贮存、数据分析、数据应用等环节中一个或数个价值创造环节的发展。可见，数据要素型企业的内涵体现为数据资源价值创造和实现的能力。

进一步而言，提升企业创新数据产品或服务的技术能力以及经营数据的市场能力，是激活数据要素高质量供给的着力点。作为生产与消费活动的衍生品，数据通常以原始形态散落于网络空间中，未能得到及时、合规的汇集与利用。很多数据要素型企业的主营业务并非数据产品或服务的销售，若激励力度不足，企业将缺乏投资数据要素产品研发技术的动力，也会缺少经营数据要素产品的商业模式。因此，要进一步加大政策支持力度，从多个角度着手施策，建立对数据要素型企业的激励机制。

一方面，数据要素型企业的培育，可参考高新技术企业的扶植方案。应建立相应的财税综合支持制度，鼓励创业投资企业加大投资力度；推出数据要素型企业的税收优惠与减免政策，重点扶植具有创新技术应用或商业模式的代表性企业。建立专项扶持基金，识别有成长潜力的相关企业，借助孵化器体系培养出行业龙头、市场标杆。

另一方面，数据要素市场存在低信任和高风险等特点，数据交易需要解决安全性与合规性问题。应对经营主体进行资质认定和交易过程的合法性许可，应优先选择业务能力强、服务质量高的数据要素型企业，并通过发布相关的资质证明来肯定其商业模式的合法性。针对数据交易全流程，应建立数据产权和产品登记制度，以声明和存证开发者的合法权益。这可以增加数据要素市场的信任度和稳定性，提振市场参与者的信心，推动数据要素的交易和流通。

此外，数据资产化会对企业的成长产生助推作用。这是指将数据纳入企业财务报表的资产项，并实现科学管理的过程。资产最重要的属性是能够在未来产生排他性的收益，因此应将数据资产确认入表并公允评估其价值，从而保护企业合法的收益权利，激活数据要素供给端。积极探索数据资产入表的新模式与估值的合理方法，充分展示数据的市场价值。

标签：