名不正则言不顺。本文梳理和清晰界定了数据、数据要素、数据资源、数据产品、数据资产、公共数据产品、公共数据资产等概念，避免概念混用造成的问题。由此也就清楚了数据价值化、数据要素化的逻辑起点在应用场景，也就是要从数据产品出发，数据产品才是数据要素化、数据价值化，以及落实数据财产权利和数据资产化的钥匙。数据价值化和数据资产化的载体都唯有数据产品，以及嵌入数据产品的来源数据。在此基础上，本文总结了数据确权、数据资产及其管理问题。对于数据资产，既要严格按照资产属性进行管理，同时也要防止数据资产的扩大化，导致对非资产按照资产进行过度管理，不利于数据的流通利用。
关键词：数据；数据要素；数据资源；数据产品；数据资产；公共数据产品；公共数据资产；应用场景
数据作为现实世界向网络空间（数字空间）的映射，作为现实世界的镜像，受现实世界的实践逻辑决定。数据是有所指的信息，涉及多元主体，包括生产主体、价值载体（均为数据处理者）和关联对象（数据来源者或数据主体）。数据不能作为纯粹客体进行处理。数据既有财产权利，也有人格权利。财产权利低于人格权利。数据具有四大属性，即主权属性、人身属性、公共属性和价值属性，其位阶等级顺序是：主权属性＞人身属性＞公共属性＞价值属性。数据价值化就是要在保护前三种属性的前提下，发掘数据的价值属性。价值首先是使用价值。只有从使用角度才能谈价值。因此，数据价值化的逻辑起点是数据应用场景。脱离开数据应用，数据就没有价值。什么是数据要素？只有进入生产环节使用的数据（资源）才是数据要素。因此数据要素化，就是要在生产中使用数据，即数据要进入生产应用场景。因此，数据要素化的逻辑起点是生产应用场景。什么是数据资产？按照会计学的要求，具备“可控制”“可计量”“可收益”特征的数据形态才能成为数据资产。
数据价值化的前提是服从前三大属性。因此，要梳理清楚数据涉及的多元主体的权利，包括安全权利和价值权利，在保障数据主权属性不受侵犯、人身属性得到尊重，公共属性得到保障的前提下，实现数据价值化。数据依据是否存在关联对象可以分为涉私数据和非涉私数据。针对涉私数据，数据价值化，也就是要实现数据的财产权利。前提是保障数据的人格权利。只有在人格权利让渡之后，数据才能获得干净的财产权利。关联对象是成千上万的个体，不可能主动去对也是成千上万的数据处理者一一授权让渡。而按照《个人信息保护法》，只有在关联对象的决定权之下，数据处理者才能转移数据。没有授权，便是“数据不出域”，数据难以“供得出”“流得动”。关键在于，怎么授权和权利让渡。能够做到让关联对象进行授权和权利让渡的必定是在应用场景中。应用场景就是解决问题。面向应用场景提供问题解决的是数据产品。从数据价值化、数据要素化的逻辑起点即应用场景出发，也就是从数据产品出发。数据产品同时解决了让关联对象进行授权和人格权利让渡，从而让数据产品可以有干净的财产权利。因此，数据产品才是数据要素化、数据价值化，以及落实数据财产权利和数据资产化的钥匙。所谓数据产品，指的是面向应用场景并且需要有数据嵌入才能提供服务的产品形式。数据产品集成了来源数据，通过模型算法，形成数据结果，并面向用户输出服务。这一切是在关联对象授权同时进行的：授权同时，来源数据才瞬间进入产品，模型瞬间计算出结果，并瞬间输出服务，也就是说，数据产品并不是现成的，而是在关联对象授权同时瞬间集成的。也就是说，只有借助于面向应用场景开发的数据产品，才能同时完成关联对象的授权和数据服务的输出，即完成数据价值的实现。非涉私数据可以直接确权。数据处理者依法依规获得的非涉私数据自然获得数据所有权，享有相关财产权利，包括数据的占有、使用、收益、处分。涉私数据涉及到数据处理者和关联对象多方权利，不能确定所有权。数据处理者依法依规可以获得数据持有权、加工使用权、产品经营权等，但涉私数据处理的决定权属于关联对象。涉私数据本身虽然权利分散，但是集成到数据产品中，数据产品的权利可以集中体现。在关联对象的授权下，数据产品开发者获得关联对象的权利让渡，从而实现对数据产品的完整权利拥有，即拥有占有、使用、收益、处分的完整财产权利，拥有数据产品所有权。因此，（涉私）数据确权，其实是数据产品确权。
数据价值化需要获得会计学的承认，通过数据资产化实现。
数据产品经过确权就具有“可控制”的特征。数据产品的瞬间集成特性要求其来源数据具有实时性、鲜活性，从而输出服务也才实时、准确，因而数据产品具有价值稳定性，可以进行估值，具有了“可计量”的特征。数据产品面向应用场景随时提供服务，也具备了“可收益”的特征。因此，数据产品便具备了会计学意义上的资产属性。经过确权和估值的数据产品成为数据产品开发者“可控制”“可计量”“可收益”的数据资产，可以入表（资产负债表）。
嵌入数据产品的来源数据是在数据产品中被使用的数据，数据产品的价值可以分解出部分价值作为数据供给方的来源数据的价值，并在数据产品合约中约定。来源数据持有者对于持有的数据资源便“可控制”“可计量”“可收益”，便拥有数据资源的用益物权，享有相关财产权利，同时这种嵌入数据产品的数据资源也具有资产属性，可以入表。
因此，数据价值化和数据资产化的载体都唯有数据产品，以及嵌入数据产品的来源数据（以及非时效性非涉私数据集作为例外情形）。
关于财政部《数据资产全过程管理试点方案》，关键在于明晰数据资产定义。根据财政部《关于印发〈企业数据资源相关会计处理暂行规定〉的通知》（以下简称《暂行规定》，财会〔2023〕11号），“企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源”，需要进行相关会计处理。换句话说，该文件按照企业会计准则将已经确认为资产类别的，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的数据资源均确认为企业数据资产。《暂行规定》是在现行企业会计准则体系下的细化规范，在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等相关准则是一致的，不属于变更会计制度。数据能否被确认为数据资产，仍然需要依据《企业会计准则——基本准则》（财政部令第33号）。其中，第二十条规定，“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”，即数据确认为数据资产需首先满足“过去的交易或者事项形成的”（不包括未来发生的）、“企业拥有或者控制”“预期会给企业带来经济利益”三方面要件。同时，将数据确认为数据资产，还需要满足《企业会计准则——基本准则》第二十一条规定的两个条件，“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”“该资源的成本或者价值能够可靠地计量”。总体来说，就是数据需要“可控制”“可计量”“可收益”，才能进行相应会计处理。这就是会计学理解的数据资产。据此可以推定，所谓数据资产，便是相关主体持有或控制的，预期能够带来经济利益流入的数据，满足“可控制”“可计量”“可收益”的条件。但是，《财政部关于印发〈关于加强数据资产管理的指导意见〉的通知》（财资〔2023〕141号）明确，“各级党政机关、企事业单位等经依法授权具有公共事务管理和公共服务职能的组织将其依法履职或提供公共服务过程中持有或控制的，预期能够产生管理服务潜力或带来经济利益流入的公共数据资源，作为公共数据资产纳入资产管理范畴。” 这里对于公共数据资产做了扩展，在“可收益”之外增加了“可产生管理服务潜力”。但是，“可产生管理服务潜力”在会计学上却是难以“可计量”的，也可能难以“可收益”。建议还是要回归本源，数据资产，不管是企业数据资产还是公共数据资产，都界定为相关主体持有或控制的，预期能够带来经济利益流入的数据，满足“可控制”“可计量”“可收益”的条件。满足这个定义的数据资产只有数据产品和嵌入数据产品的来源数据集（以及非时效性非涉私数据集作为例外情形）。这样界定的数据资产才需要纳入资产管理，包括入表、登记以及建立资产卡片等。同时，数据资产的授权运营也需要限定在数据资产范围内。对于数据资产，既要严格按照资产属性进行管理，同时也要防止数据资产的扩大化，导致对非资产按照资产进行过度管理，不利于数据的流通利用。至于公共数据资产授权运营，建议和公共数据授权运营的授权主体、运营机构等一致起来，没有必要另行考虑，只是对于公共数据资产要求相关主体严格按照资产管理相关规定执行即可。数据资产就是数据产品以及嵌入数据产品的来源数据，怎么定义公共数据资产，关键在于对公共数据产品的“公共”怎么定义。一个数据产品，嵌入其中的数据是多元的，有公共数据，也有社会数据，也可能全部是公共数据，也可能全部是社会数据，我们界定数据产品是否“公共”不能以其中的数据是否“公共”来确定，而只能以数据产品本身的权属来界定，只要是公共机构开发生产的，或者公共机构委托第三方开发生产的，权属在公共机构的数据产品，就是公共数据产品，而不管其来源数据是否“公共”。一句话，公共数据产品就是公共机构利用财政资金或利用政府授予的某种特许权自主开发生产或委托开发生产的数据产品。这样的数据产品，其所有权在公共机构，就是公共数据产品。定义了公共数据产品，我们就能定义公共数据资产。公共数据资产是公共数据资产化的形态，包括三类，一是公共数据产品，二是嵌入公共数据产品内的公共数据集，三是嵌入其他数据产品的公共数据集。最后一类出现在公共数据开发利用的大量场景中，是各类市场主体利用公共数据开发数据产品而反向赋予公共数据集资产属性的结果。对于前两类公共数据资产，建议应当无偿使用。对于第三类公共数据资产，也建议无偿提供，公平普惠地支持市场主体进行公共数据经营性产品的开发；而对于市场主体开发的公共数据经营性产品，则实行政府指导定价管理。同时，正因为公共数据资产的无偿、普惠的公益性，关于公共数据资产的交易流通，就应当采取“场内公开交易”。参考文献：
[1]董学耕等. 用数据点亮智慧之光：海南省数据要素市场建设探索与实践. 南方出版社，2023.（点击阅读）[2]董学耕. 数据产品论纲——数据产品是从数据到应用的唯一桥梁. （点击阅读）
[3]董学耕. 数据产品论纲Ⅱ——数据平台的核心是可信. （点击阅读）
[4]董学耕. 数据产品论纲Ⅲ——数据产品是数据资产化的唯一途径. （点击阅读）
[5]董学耕. 数据产品论纲Ⅳ——可信数据空间的关键是一体化. （点击阅读）
[6]董学耕. 数据基础设施论纲——关于数字空间、数据空间、数据资源体系、数据基础设施等基本概念的系统性梳理. （点击阅读）
[7]董学耕. 数据基础设施论纲Ⅱ——海南关于数据共享和开发利用的实践路径. （点击阅读）
[8]董学耕. 数据基础设施论纲Ⅲ——数据权益基础设施. （点击阅读）
[9]董学耕. 数据基础设施论纲Ⅳ——作为新质生产关系的数据基础设施. （点击阅读）
[10]关于印发《数据资产全过程管理试点方案》的通知. http://zcgls.mof.gov.cn/zhengcefabu/202412/t20241226_3950519.htm
[11]关于印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知. http://kjs.mof.gov.cn/zhengcefabu/202308/t20230821_3903354.htm
[12]关于印发《关于加强数据资产管理的指导意见》的通知. http://zcgls.mof.gov.cn/zhengcefabu/202401/t20240111_3925710.htm
[13]董学耕. 数据要素纳入财务体系的实现路径：数据产品化[J]. 财务研究，2024，（3）：3-10.
作者简介：董学耕，原海南省大数据管理局局长、高级工程师，研究方向：数字政府、数字经济、数据要素。