来源/广东财经大学经管实验中心，小数据研究中心
作者/孔令辉、王静、方涛、周宏明
数据资产定义及特性
摘要：随着互联网技术和商业模式的发展，中国的数字经济正迅速增长。根据《数字中国发展报告(2022年)》数据显示，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.5%。数字经济领域正逐渐引起社会广泛关注。截至2022年底，我国数据存储量达724.5EB，同比增长21.1%，全球占比达14.4%。数据资产作为数字经济领域的关键，对其定义及特性的界定十分重要。我们正是基于这样的时代背景，对数据资产进行研究分析。本文首先介绍了传统资产的定义与特性，在此基础上对数据资产进行定义，最后分析数据资产特性的判定原因及具体阐述。
关键词：传统资产；数据资产定义；数据资产特性
一、传统资产概述
（一）传统资产定义
传统资产是指那些实物形态的资产，如土地、房产、黄金、股票、债券等。它们是以物理形式存在的，可以触摸、感知和使用。传统资产在经济中扮演着重要的角色，被广泛用于投资、交易和风险管理等方面。
（二）传统资产特性
1、有形性
传统资产是可以看得见、摸得着的实物，如土地、建筑物、机器设备、原材料等。它们具有物质形态，可通过感官感知。
2、稳定性
传统资产通常具有较长的使用寿命和相对稳定的价值。它们不容易瞬间损失价值，往往是在经过一段时间的使用和消耗后出现贬值现象。
3、物权保护
传统资产通常受到法律的保护，拥有者享有所有权，以及对其使用和处置的权利。法律制度和合同约束确保传统资产的安全和合法使用。
4、价值创造
传统资产通常被视为一种投资，具有长期价值增长的潜力。通过购买和持有传统资产，个人和企业可以期望获得回报和增值。同时也通常用于生产和运营活动，通过物质转化创造价值。例如，机器设备用于生产产品，土地用于建设房屋等。
5、风险收益并存
传统资产在使用与存储过程中，存在市场风险、技术风险、操作风险、法律风险等，不同类型的传统资产具有不同的适用场景、风险特征和回报潜力。
二、数据资产定义
在《财会通讯》2023年发布的文章《数据资产的价值构成、特殊性及多维动态评估框架构建》中，刘雁南等人认为数据资产是指由组织合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能够直接或间接带来经济效益和社会效益。数据资产是由企业过去或预期在未来一年内很可能发生的事项或交易形成，由企业拥有或是控制，经过进一步的整理和分析后能够为企业带来经济利益的流入。
结合参考中国信息通信研究院云计算与大数据研究所在《数据资产管理实践白皮书（3.0版）》中发布的定义，本文对数据资产定义为：数据资产（Data assets）是指由产权主体拥有或者控制、或使用的，通过企业或个人过去的交易或事项形成的，且预期能够为主体带来未来经济利益或效用的，以物理或电子的方式记录的，形式多样的数据和数据资源，即以数据形式存在的具有经济价值的资产。
三、数据资产特性
数据资产的发展建立在传统资产积淀的基础之上，传统资产所具有的稳定性、价值创造、特定形态存续等特性为数据资产的发展提供了重要支持，但数据资产同时也衍生出新的资产特性。基于传统资产的特性，将数据资产与传统资产进行比较，总结出数据资产的五点特性：
（一）虚拟性
1、判断原因
在判断数据资产的虚拟性时，可以考虑其是否具有作为物权客体的排他支配可能性。如果数据资产具备物权性质，即可以通过排他支配来控制和使用，那么它更倾向于具有虚拟性。同时，数字化的特性使得数据资产可复制、可变、可分割、可传输和可储存，因此对数据资产进行分析时需要考虑其虚拟性。
2、具体阐述
数据作为一种资产，不具有实物形态，完全以电子形式存在。它不受地域限制，可以在全球范围内流动和传输。数据可以被复制、共享和重复利用，而不会损耗或减少。数据资产的虚拟性还表现在数据的价值和意义是通过人们对数据的解读和分析而产生的，不同的人和组织可能会对同一份数据产生不同的认知和利用方式。
（二）时效性
1、判断原因
数据资产的价值往往会随着时间的推移而发生变化，市场需求、技术发展、竞争态势等因素都可能影响数据资产的价值。同时，某些数据资产具有时效性需求，例如新闻、市场数据等，这些资产的价值在一定时间范围内较高，但随着时间的推移可能会逐渐降低，因此在分析数据资产特性时需要考虑其时效性。
2、具体阐述
数据资产具有时效性，即数据的价值和应用效果会随着时间的推移而变化。一些数据在收集后的短期内具有较高的价值，而另一些数据可能需要长期积累和分析才能发挥其价值。但大部分数据资产价值或者说数据资产的价值密度，会随着时间的推移而迅速下降。数据资产的功能需要通过持续更新和补充来维护，否则数据资产会随着时间推移出现严重贬值。
（三）共享性
1、判断原因
如果数据资产的所有权归属于单一个体或组织，并且没有授权他人使用或共享该资产，那么该资产在共用方面将会受到限制。某些数据资产可能受到技术限制、版权、专利、商标或其他知识产权法律的保护，只有获得相应的许可或授权才能共享或使用该资产，因此在该方面需要考虑到数据资产的共享性。
2、具体阐述
数据可以被多个用户或系统共同使用和访问。共享性使得数据可以在不同的环境中被多次利用，提高数据价值和效用的同时，肆意传播的风险也随之提高。通过数据共享，数据资产可以同时被多个企业、客户在多个领域使用而不会造成价值损耗，这是区别于传统资产最大的特性。
（四）价值创造外部性
1、判断原因
在对数据资产进行使用环境分析时，应当考虑其是否能够对其他相关方产生正面的影响，即除了直接使用者之外，其他相关方是否也能从中受益，亦或者扩大社会总福利，并且应当通过经济指标或其他衡量方法来评估数据资产对社会的整体效益的贡献。因此分析时需要考虑数据资产的价值创造外部性。
2、具体阐述
数据的价值在使用过程中可以扩散和扩大规模，产生更广泛的影响和效益。当数据被应用于特定的领域或业务中，其价值不仅限于该领域或业务本身，还可以通过与其他领域或业务的交叉应用产生新的价值。这种外溢化效应可以通过数据的共享和交流实现，促进不同组织和个人之间的合作和创新。数据的外溢化还可以促进数据生态系统的形成，通过数据的整合和共享，进一步提高数据的价值和应用效果。
（五）安全系数偏低
1、判断原因
传统资产市场通常有成熟的风险管理机制，如保险、衍生品市场和监管机构的监管等。而数据资产市场缺乏这些机制，投资者的风险管理能力相对较低。加上数据资产市场的监管环境相对较为复杂，监管机构的法规和政策尚不完善，缺乏有效的监管和保护措施。因此在分析过程中需要考虑其安全系数偏低的特性。
2、具体阐述
相对于传统实物资产，数据资产的安全性更容易受到威胁和攻击。数据资产的虚拟性使其容易受到网络攻击、数据泄露和恶意软件等威胁。数据容易复制和传输的性质使得数据更容易被非法获取和篡改、出现数据泄漏、数据被非法贩卖等情况，数据资产的共享性也伴随着数据安全的挑战，可能会面临数据泄露、权限滥用和数据冲突等风险。
四、结论
当前，全球数据资产市场规模逐步扩大，数据资产的应用逐渐成为企业在市场是否具备强竞争力的表现之一，更成为国家数字经济发展的重点板块。如何对数据资产进行合理的确认与计量是当下研究的热点与焦点。本文探讨了数据资产定义及特性的相关问题，为完善数据资产理论基础、进行数据资产价值评估和核算奠定基础，以期能够为发挥数据资产在经济发展中的积极作用提供参考建议。
链接：第1篇-数据资产研究概述
参考文献
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