吉首大学学报(社会科学版) ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (5): 52-59.DOI: 10.13438/j.cnki.jdxb.2024.05.006

• 经济学 • 上一篇    下一篇

数据要素价值化:理论缘起、难点与对策

张妮   

  1. (中国人民大学 信息资源管理学院,北京 100872)
  • 出版日期:2024-09-01 发布日期:2024-09-10
  • 作者简介:张妮,女,中国人民大学信息资源管理学院博士生,中国人民大学书报资料中心副编审。
  • 基金资助:
    国家社会科学基金重大项目(20&ZD161)

Value of Data Elements:Theoretical Origin,Difficulties and Countermeasures

ZHANG Ni   

  1. (School of Information Resource Management,Renmin University of China,Beijing 100872,China)
  • Online:2024-09-01 Published:2024-09-10

摘要:数据作为关键性生产要素,其价值和重要性日益凸显,成为赋能我国新质生产力发展的关键引擎。数据在“资源化—资产化—资本化”的价值实现链条上,通过场景化使用,从低质量、碎片化的原始数据转变为进入社会化生产流通的数据要素,便能完成价值的动态增殖,实现从资源到资产、从资产到资本的转化。当前社会实践中,将数据要素资源的价值充分发挥出来,推进数据要素价值化链条的顺利实现,首先需要解决数据产权确权、数据流通与交易、数据资产价值评估、数据保护等重难点问题,可通过颁布清晰明确的连续性政策,解决数据价值化的重要基础问题,加快建立交易前价值评估与价格形成机制,探索形成数据融合应用体系等加快推进数据要素价值化进程。

关键词: 数据要素, 数据要素价值, 数据资源, 数据资产, 数据资本

Abstract: As a key factor of production,data has become increasingly valuable,a key engine that empowers the new quality productive forces in China.In the value realization chain of "resource-asset-capital",the low-quality and fragmented original data can be transformed into data elements entering social production and circulation through scenario-based use,which can complete the dynamic multiplication of value and realize the transformation from resource to asset and capital.In the current social practice,to give full play to the value of data element resources and promote the value chain of data elements,we should first solve the key and difficult problems such as data property right confirmation,data circulation and transaction,data asset value evaluation,and data protection.The important fundamental issues of data value can be addressed through the promulgation of clear and explicit continuity policies.We should speed up the establishment of a pre-transaction value assessment and price formation mechanism,explore the formation of data fusion application system,and accelerate the value process of data elements.

Key words: data elements, value of data elements, data resources, data assets, data capital

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