［摘要］为了利用数据资产促进企业高质量发展，文章以数据资产化为落脚点，分析数据资产激活与企业高质量发展的关系，从数据资产生成、入表与管理等环节入手，探索基于数据资产化的数据资产激活路径，并围绕数据资产激活提出促进企业高质量发展的策略。研究表明，数据资产激活能促进企业高质量发展，通过数据资产生成、入表和管理，帮助企业充分挖掘和发挥数据资产的价值。

　　［关键词］数据资产激活；数据资产化；企业高质量发展

　　0引言

　　2024年1月，财政部发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》，对依法合规管理数据资产、加强数据资产使用管理及稳妥推动数据资产开发利用等提出了具体要求，并明确提出构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式，逐步建立完善数据资产管理制度，不断拓展应用场景，不断提升数据资产经济价值和社会价值［1］。在数字经济时代，现代企业开始踏上数字化转型的道路，越来越重视推动数据资产化。而数据资产激活是实现数据资产化的重要途径，是对企业高质量发展起到重要推动作用的一项工作。如何有效激活数据资产，成为现代企业在数字化转型过程中必须关注的问题。本文以数据资产化为目标，积极探索数据资产激活路径与企业高质量发展策略，旨在促进现代企业转型升级，提高企业挖掘和利用数据资产价值的能力。

　　1数据资产激活与企业高质量发展的关系

　　1.1数据资产激活是企业高质量发展的基础

　　数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是推动企业高质量发展的基础性资源，其价值在于可以通过提高技术水平、优化劳动力结构、促进科学决策等方式提高企业的竞争力。数据资产激活作为数据资产化的重要途径，是企业高质量发展的基础。通过激活数据资产，企业能从海量数据中挖掘更多数据价值，制定科学的经营管理决策［2］。另外，数据资产激活包含数据挖掘、数据入表和数据管理等一系列激活手段，能为企业数据资产管理与运营提供支持，有利于提高企业数据资产价值，加快数据资产化进程。而数据作为第五大生产要素，会随着数据资产激活的推进，不断扩大企业的资产规模，赋能企业高质量发展。

　　此外，企业高质量发展是社会经济结构转型的重要支撑。数据资产激活是企业高质量发展过程中最活跃的要素，具有通用性、连接性和渗透性等特征。随着数据资产激活进程的推进，企业能促进大量数字化技术在高质量发展过程中的应用，发挥出数字化技术的作用。例如，企业在数据资产激活中通过数据挖掘与分析，可以洞察市场的未来趋势和消费者的行为习惯，以此为依据优化业务流程、降低经营成本。数据资产激活还可以通过赋能数据资产化，支持企业开发新的业务模式与产品。

　　1.2企业高质量发展影响数据资产激活需求

　　数据资产激活是企业高质量发展的基础，在促进企业高质量发展的同时，也会受到企业高质量发展的影响。企业在经营过程中通过经营决策和转型升级来实现高质量发展，必然面临更多的数据需求，这就需要通过挖掘数据资产价值来满足日益增加的数据需求，从而实现高质量发展目标。因此，企业高质量发展进程的推进，对数据资产激活提出更高的要求，二者具有相辅相成和相互促进的关系，是企业可持续发展中的重点内容。

　　2数据资产激活对企业高质量发展的价值

　　2.1增加企业资产总量

　　数据资产激活是数据资产化的重要手段，对增加企业资产总量具有重要作用。数据资产激活的核心在于通过数据资产挖掘、入表和管理等方式，将数据资产从隐性资产转化为显性资产，这些资产会随着激活效果的提升，通过科学的确认与计量纳入企业的资产体系。此外，数据资产属于无形资产，其价值与数据资产本身的特性有直接关系［3］。企业通过采集、存储和处理数据逐渐形成的数据资产，具有潜在价值，能促进企业增加资产总量，在一定程度上可以增强企业的整体实力。

　　2.2提供经营决策依据

　　数据资产激活可以充分挖掘和释放数据要素中蕴含的经济价值，完善企业的资产负债表。通过数据资产挖掘与入表，企业能在数据量不断增长的过程中，通过完善的财务报表全面了解自身拥有的各类数据资源。这些数据资源能为企业提供大量有效的决策信息，帮助企业高效、快速地实现经营管理目标。此外，企业还可以通过数据资产激活预测自身的发展趋势，识别未来发展过程中存在的风险，从而调整和优化经营决策，最终实现高质量发展。

　　2.3增强企业竞争实力

　　数据资产激活是完善企业资产体系和提高企业资产质量的关键，能帮助企业探寻更多融资方向。企业通过数据资产激活，对数据资产的潜在价值进行挖掘，能有效降低自身的资产负债率。这些数据资产可作为企业融资的依据，拓宽企业的融资渠道，为企业选择融资方创造更便利的条件，使企业在顺利融资的基础上解决高质量发展面临的资金难题。数据资产激活还可以提高企业的信用评级，帮助外界更清楚地了解企业的发展现状与核心竞争力，从而提高企业的信用水平，为企业争取更多投资，以解决企业在经营过程中面临的资金问题。

　　3推动数据资产激活以实现企业高质量发展的路径

　　3.1做好数据资产挖掘工作，持续扩大数据资产规模

　　企业在经营过程中要想通过激活数据资产来实现高质量发展目标，必须做好数据资产挖掘工作，持续扩大数据资产规模。

　　3.1.1数据采集

　　为扩大数据资产规模，企业可以引入新一代信息技术，开发统一的数据平台，全面收集各类数据，如市场数据、生产数据、营销数据、实验数据等，综合采用人工录入、自动化采集和网络爬虫等技术手段，在遵守数据伦理的基础上，拓宽数据来源，扩大数据规模［4］。在数据采集中，为高效挖掘数据价值，企业在数据平台中需要引入数据整理与清洗等工具，自动剔除重复数据、补充缺失数据、处理异常数据，提高数据质量和数据准确性。

　　3.1.2数据存储

　　依托云计算、区块链等技术，在保证数据安全的基础上，做好数据的分类存储与管理工作。企业可利用数据平台实现数据存储与管理的自动分类、智能识别、安全备份等，避免数据丢失或损坏，同时要控制好数据平台的访问权限，合规利用各类数据资源。

　　3.1.3数据处理

　　企业要引入统计分析、人工智能等技术，从海量数据中提取出有价值的信息，利用数据挖掘与数据分析等工具，预测市场未来发展趋势，识别在未来发展过程中可能面临的风险，从而为预防未来发展风险、制定经营决策提供智能化的解决方案，进而实现高质量发展。在数据挖掘与处理中，企业可以采用可视化的技术手段，通过直观化的形式展示数据的处理结果，为相关人员理解和挖掘数据价值，制定科学的工作决策提供保障。企业还可以定期生成可视化的数据分析报告，将其作为内部沟通的依据，引导各部门、全体员工参与经营决策过程，在科学决策、风险防范的同时，增强企业的内部凝聚力。

　　3.1.4数据应用

　　在数据资产激活过程中，企业可以将数据分析结果应用于具体的业务场景，发挥数据资产促进企业创新发展的作用。例如，企业在研发新产品、开拓市场以及为客户提供服务的过程中，可以通过对数据进行不断训练和迭代，挖掘市场上蕴含的商机，找准提高自身竞争力的方向，通过优化资源配置、提高经营效率、控制成本费用等实现高质量发展。

　　3.2加强数据资产入表，落实数据资产确权计量

　　3.2.1数据资产确权

　　数据资产所有权的确定是数据资产入表的基础，在数据资产激活中是一项重要的工作，能决定财务报表中数据资产的可确定性，以及企业在利用数据资产后能够创造的价值大小。在建立数据资产确认机制的过程中，企业可以结合数据资产的相关法律条例、行业公约等，确定数据资产的权属及控制范围，特别是在涉及多个参与主体的数据资产使用场景中，要通过提前制定标准规范，确定数据资产的权属，明确不同主体的权利和义务，避免在合作开发利用数据资产的过程中因权属问题发生矛盾。在数据资产确权过程中，企业应建立统一的数据资产确权依据，加强确权依据与相关法律法规的对接，在参照法律法规和行业规范的基础上，制定明确的数据资产确权细则。数据资产作为一种无形资产，其流动过程是价值创造的过程［5］。为避免数据资产流动可能导致的权属划分不明确问题，企业可以在统一的数据平台中引入区块链技术，采用时间戳和智能合约，对数据资产权属变化信息进行记录，确保在数据采集、存储、共享和交易的过程中能始终明确其权属信息。

　　3.2.2数据资产计量

　　数据资产计量应结合数据资产的特点，选择合适的计量方法。在数据资产入表的过程中，企业应建立完善的数据资产计量体系，引入多种数据资产计量方法，保证数据资产入表的效率。数据资产计量可分为以下几个步骤。

　　第一，初始计量。在初始计量中，数据资产的计量属性主要包含历史成本与公允价值，可以分别采用历史成本法和按公允价值计量的方法进行计量。例如，外购数据资产、自主研发数据资产等需要单独设置“数据资产”科目，归集开发、采集、存储等全生命周期成本，采用历史成本法进行计量入表；无法获得市场交易价格的，可以采用类似项目法，根据公开交易市场中相似类型的项目市场价格，对数据的公允价值予以确定。

　　第二，后续计量。数据资产的后续支出由技术性支出与非技术性支出构成，前者主要影响数据资产的交易价值、盈利能力、现金流入价值等，在数据资产计量时应进行资本化处理；后者包含数据资产的存储、维护、更新等支出，属于数据资产运营过程中的必要支出，不会对企业的数据资产增值或未来现金流入量等产生较大影响，可进行费用化处理，计入当期损益［6］。后续计量要考虑数据资产的摊销问题，根据数据资产时效性逐年递减这一现实，可以采取年数总合法进行摊销。当数据资产时效性下降，很少被使用，或经内部证明经济价值低于预期时，计量应考虑减值的问题，基于减值测试，采取预计未来现金流量现值的方法，对数据资产的可回收金额进行计量，在发生减值时，企业借记“资产减值损失”，贷记“无形资产减值准备”科目。

　　3.3强化数据资产管理，不断提升数据资产价值

　　根据数据资产计量特征，数据资产管理人员可以围绕数据价值和时效性提升等目标开展数据资产管理工作，以有效激活数据资产，促进数据资产化。

　　一是建立完善的数据治理体系，优化数据资产管理的组织结构、规章制度等，明确数据资产管理流程与数据标准，在保证数据资产完整性与安全性的基础上，合规利用数据资产。

　　二是加强数据安全与隐私保护。企业在数据资产管理中可以利用数据平台的数据存储和分析等工具，对数据资产进行分类存储和隐私保护，防止数据资产泄露，保障企业的合法权益。在数据安全与隐私保护过程中，企业可以采取先进的保密技术，着重保护敏感数据。

　　三是为挖掘和提升数据资产价值，企业可以打造一支专业的数据分析团队，利用大数据、人工智能等技术手段对各类数据资产进行深度分析，通过数据分析与利用，及时发现市场发展的潜在机会，并通过不断完善数据采集标准和监测机制，构建数据资产市场交易机制，将数据资产价值转化为企业高质量发展的优势。

　　四是制定统一的数据标准，保证数据的准确性和一致性，如数据格式、存储规则、访问权限等规定，通过对数据资产进行标准化管理，提高数据资产质量和利用价值。

　　4结束语

　　本文以利用数据资产推动企业高质量发展为目标，立足于数据资产化，探索企业数据资产的激活路径。研究表明，数据资产激活与企业高质量发展有着十分密切的关系，二者相辅相成、相互促进。在高质量发展方面，企业要充分认识到数据资产激活的意义，从数据资产生成、入表、管理等不同维度入手，在保障数据资产安全的基础上，深入探索挖掘和利用数据资产价值的方法，不断将数据资产价值转化为企业的竞争优势，以实现高质量发展。

主要参考文献

　　［1］何地,赵唱,庞铭.企业网络地位对数据资产信息披露的影响研究［J］.工业技术经济,2025(1):75-84.

　　［2］李闻一,荣梦杰,刘雨,等.企业数据资产价值形成的微观原理及其估值研究［J］.会计之友,2024(23):106-113.

　　［3］黄灿,石智琦,蒋青嬗.数据资产入表对企业的影响：来自股票市场的证据［J］.管理科学,2024(6):43-61.

　　［4］赵治纲,曾家瑜,刘奕忻.企业数据资产价值特征和属性的系统探究［J］.会计之友,2024(20):128-134.

　　［5］姜桂林,李妍.企业数据资产入表及金融运用［J］.中国金融,2024(14):33-34.

　　［6］苑泽明,尹琪,于翔.数据资产如何赋能企业高质量发展：对传统生产要素的优化机制［J］.西部论坛,2024(3):54-73.