摘要：在数字经济蓬勃发展的时代浪潮中，数据要素凭借其独特的价值创造潜力，已然成为引领企业突破传统发展瓶颈、迈向高质量发展的核心驱动力。本研究以动态能力理论和资源基础观为理论基石，通过构建系统性分析框架，深入剖析数据资产的内涵特质、激活路径及其与企业高质量发展的内在逻辑关联。研究综合运用规范分析与实证研究方法，结合国内外典型行业案例，揭示数据资产在提升企业生产效率、激发创新活力、增强市场竞争力等维度的作用机理。研究发现，数据资产激活虽能显著优化企业资源配置效能，但在实践进程中仍面临数据质量波动、安全治理体系滞后、复合型人才供给不足等现实挑战。基于此，研究提出构建全生命周期数据治理体系、完善要素市场化交易机制、深化产教融合人才培养模式等针对性政策建议，以期为我国企业在数字经济时代实现数据驱动型战略转型提供兼具理论深度与实践导向的参考范式。
关键词：数据资产；高质量发展；治理体系；要素市场化；产教融合
赵超锋
[北京兆维电子(集团)有限责任公司 北京 100015 ]
引言
全球数字经济正经历规模与深度的双重跃升。据Statista权威统计，2023年全球数据生成总量高达120ZB，其中中国企业数据贡献占比突破35%，凸显我国在全球数据生态中的重要地位[1]。国家战略层面，《“十四五”数字经济发展规划》明确将“深化数据要素市场化配置改革，培育数据要素市场生态体系”列为核心任务，标志着数据要素的战略价值已上升至国家治理高度。对于企业而言，作为数据要素价值转化的核心载体，如何有效激活数据资产、释放数据要素潜能，成为其在数字经济竞争格局中构建核心竞争力的关键命题。
1研究背景与现实意义
当前，数据资产激活在企业实践中呈现显著的差异化格局。以特斯拉为例，其通过实时采集车辆运行数据，持续优化自动驾驶算法，软件服务收入占比已达30%，形成“硬件研发与数据驱动”协同发展的双轮模式[2]。反观国内传统制造业领域，中国信息通信研究院调研显示，仅有12%的企业建立了系统化的数据资产管理体系，多数企业仍停留在基础数据采集阶段[3]。这种发展差距不仅折射出技术能力的代际差异，更暴露出企业在数据战略定位、组织架构适配、制度环境建设等深层次矛盾。因此，深入探究数据资产激活的差异化路径及其共性规律，对推动我国企业数字化转型、实现高质量发展具有紧迫的现实意义和战略价值。
2数据资产激活的理论框架构建
2.1数据资产的本质属性与特征解构
相较于土地、资本、劳动力等传统生产要素，数据资产展现出三大革命性特征：
2.1.1边际成本趋零性
数据的复制与传播成本近乎为零，使其天然具备规模经济效应。例如，电商平台用户行为数据的边际使用成本几乎可以忽略，企业可通过数据复用实现价值的指数级增长。
2.1.2价值衍生非线性
原始数据通过关联分析与深度挖掘，能够产生超越线性叠加的价值跃升。以零售行业为例，用户消费数据与地理位置数据的交叉分析，不仅可用于精准营销，还能优化供应链布局，实现“数据-信息-价值”的非线性增值[4]。
2.1.3时空穿透性
在机器学习等技术支撑下，历史数据能够突破时间与空间限制，持续创造新价值。如医疗领域的历史影像数据，通过AI算法的跨期分析，可显著提升当前疾病诊断的准确性[5]。
2.2激活过程的动态演化模型：DIKV四阶转化框架
2.2.1数据层
通过物联网（IoT）设备、传感器网络等多元渠道，采集结构化、半结构化及非结构化的多源异构数据，构建企业数据资源池。
2.2.2信息层
运用数据清洗、标注、脱敏等技术手段，建立数据关联规则与语义网络，将原始数据转化为具有业务含义的信息单元。
2.2.3知识层
借助机器学习、深度学习等智能算法，对信息进行深度挖掘，提取隐含的业务洞见与规律，形成可指导决策的知识体系。
2.2.4价值层
将知识嵌入企业生产、管理、营销等决策系统，通过数据驱动的商业模式创新实现商业变现。
该模型表明，数据价值的有效释放依赖于技术工具创新与组织能力提升的双重协同。例如，某集团通过构建“数据中台+小微组织”架构，实现数据处理与业务决策的无缝对接，决策响应速度提升60%，印证了技术与组织协同的重要性。
2.3关键驱动要素分析
数据资产激活是技术、制度、组织等多维度要素协同作用的结果：
2.3.1技术基座构建
边缘计算技术提升数据实时处理能力，解决传统云计算模式下的时延问题；联邦学习技术通过分布式计算，在保护数据隐私的前提下实现跨机构数据共享，破解“数据孤岛”难题。
2.3.2组织韧性培育
企业需构建适应数据驱动的组织架构。如某集团通过设立数据中台，整合全域数据资源，赋能前端业务单元快速响应市场变化，展现出组织架构创新对数据资产激活的支撑作用。
2.3.3制度环境创新
某市率先出台《数据条例》，确立数据权益“三权分置”规则（所有权、使用权、收益权），为数据要素流通提供制度保障。
3差异化实践路径的国际比较与经验启示
3.1技术领先型：德国工业4.0的实践范式
某集团作为工业4.0的领军企业，开发工业数据空间（IDS）系统，通过区块链存证与智能合约技术，实现供应链上下游数据的安全共享。供应商可实时获取主机厂的产线需求数据，零部件库存周转率提升45%，订单交付周期缩短30%。该模式凸显了数据主权保护与流通效率的平衡智慧，其核心在于通过技术创新构建可信数据共享生态，既保障企业数据权益，又提升产业链协同效能。
3.2生态共建型：日本制造业协同创新模式
某汽车联合200家核心供应商搭建“数据协作平台”，共享生产质量数据。通过机器学习算法分析零部件缺陷模式，整体良品率提升2.3个百分点，年节约质量成本超15亿日元。这一实践验证了产业生态数据共享的价值创造机制，表明在统一数据标准与安全框架下，跨企业的数据协同能够产生显著的质量提升与成本节约效应，为产业链数字化转型提供了可借鉴的生态共建路径。
3.3国内突破型：新兴产业创新样本
A企业作为全球动力电池龙头企业，构建电池全生命周期数据平台，实时监测全球200万组电池性能数据。通过数据建模优化充电策略，电池循环寿命延长20%，助力新能源汽车渗透率突破35%。该案例为制造业数据资产运营提供了“设备互联-数据采集-模型优化-价值转化”的完整范式，表明传统制造业可通过数据资产的深度开发，实现从“生产型制造”向“服务型制造”的转型升级。
4数据资产激活的价值创造机制解析
4.1生产流程重构：某企业“灯塔工厂”为例
某企业“灯塔工厂”接入12类设备传感器，实时采集5000余个工艺参数，通过数字孪生技术模拟生产流程，实现生产过程的动态优化。设备综合效率（OEE）从65%提升至89%，单台生产成本下降18%。数据驱动的生产流程重构，打破了传统制造模式的经验依赖，通过实时数据反馈与智能算法优化，实现了生产资源的精准配置与工艺参数的动态调整，显著提升制造效率与质量稳定性。
4.2商业模式迭代：抖音电商的兴趣电商模式
某电商依托用户兴趣图谱数据，构建“内容创作-数据分析-交易转化”闭环生态。通过分析短视频互动数据（如点赞、评论、分享），精准捕捉用户需求，商品转化率较传统电商平台提高3倍。该模式表明，数据驱动的商业模式创新能够重构人、货、场的关系，通过挖掘用户隐性需求创造新消费场景，展现出数据要素在商业模式创新中的核心驱动作用。
4.3风险控制升级：平安银行智能反欺诈体系
某银行整合工商、税务、舆情等20类数据源，构建企业级反欺诈数据模型。2023年成功识别高风险交易1.2万笔，避免经济损失超50亿元。数据在风险控制中的应用，突破了传统风控模式的信息局限性，通过多维度数据融合与实时风险建模，实现了风险识别从“事后响应”向“事前预警”的转变，显著提升金融机构的风险防控能力。
5现实困境与突破性解决方案
5.1数据治理的三重矛盾解析
5.1.1确权困境
某物流平台因数据权属界定不清，导致数据交易纠纷，相关项目停滞超半年。数据权属的模糊性，使得数据资产的价值评估、交易流通缺乏法律依据，制约数据要素市场发展。
5.1.2安全悖论
某车企为满足数据本地化存储要求，IT基础设施投入增加40%。数据安全与开发利用的平衡难题，凸显了当前数据治理体系在安全合规与价值释放之间的制度性张力。
5.1.3质量鸿沟
某零售企业因商品数据标准不统一，智能选品准确率不足50%。数据质量的参差不齐导致数据分析结果失真，严重影响数据驱动决策的有效性。
5.2突破性解决方案探索
5.2.1治理体系创新
某国际大数据交易所试点数据确权登记制度，发放全国首张数据资产凭证，为数据权属界定提供实践样本。通过建立数据资产登记制度，明确数据持有、使用、收益等权利边界，为数据交易奠定制度基础。
5.2.2技术融合应用
蚂蚁链采用“区块链+隐私计算”技术，实现医保数据跨省核验，计算效率提升20倍。技术创新为数据安全流通提供解决方案，在保护数据隐私的前提下实现数据价值共享，破解“数据可用不可见”难题。
5.2.3组织能力再造
某集团设立首席数据官（CDO），数据团队规模三年扩张5倍，直接向CEO汇报。通过组织架构变革，提升数据管理的战略层级，强化数据驱动的决策机制，为数据资产激活提供组织保障。
6政策建议与实施路径
6.1构建分级分类治理体系
制定《重要数据识别指南》，针对金融、医疗、能源等敏感领域数据，实施差异化治理策略，明确数据采集、存储、使用的安全标准与合规要求。建立数据流通负面清单制度，清晰界定禁止交易的数据类型（如个人敏感信息、国家机密数据等），保障数据要素市场健康有序发展。
6.2培育数据要素市场生态
开展数据资产证券化试点，探索数据资产的资本化路径，拓宽企业数据融资渠道。对中小企业数据采购行为给予30%财政补贴，降低其数据要素获取成本，提升中小企业数据应用能力，缩小数字鸿沟。
6.3创新产教融合培养模式
推行“数据工匠”认证体系，将数据分析师、数据治理师等职业纳入国家职业资格目录，建立专业化人才评价标准。依托高校与龙头企业，建设10个国家级数据人才实训基地，年培养规模达5万人，强化理论知识与实践技能的融合培养。
7研究结论与产业化展望
在数字经济蓬勃发展的当下，数据资产激活已成为企业突破增长瓶颈、实现高质量发展的关键战略选择。随着数字技术的深度渗透，全球经济形态加速向数据驱动型转变，数据作为新型生产要素，其价值挖掘与有效利用能力，正逐渐成为衡量企业核心竞争力的重要指标。企业通过激活数据资产，不仅能够优化内部运营效率，还能催生新的商业模式与价值增长点，在激烈的市场竞争中占据优势地位。
展望未来，随着国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（又称“数据二十条”）实施细则的逐步落地，数据资产领域将迎来重要发展机遇。数据资产入表、估值等关键环节有望取得实质性突破，相关会计准则与评估标准的完善，将使数据资产的价值得以更准确计量与反映，为企业开展数据资产运营提供更清晰的财务依据与市场参考。这不仅有助于提升企业数据资产的透明度与可信度，也将吸引更多社会资本投入数据要素市场，促进数据资产的流通与交易，推动数据要素市场的繁荣发展。
对于企业而言，应将数据战略纳入顶层设计，从战略高度重视数据资产的开发与利用。在确保数据安全合规的前提下，积极探索数据资本化路径，通过数据资产证券化、数据质押融资等创新方式，实现数据资产的价值变现。同时，加强数据安全管理与隐私保护，建立健全数据风险防控体系，在合规框架内充分释放数据资产价值，抢占数字经济竞争制高点。
值得关注的是，数据伦理问题将成为未来研究的重要方向。在数据开发利用过程中，如何平衡商业价值与社会公共利益，避免数据滥用、算法歧视、隐私泄露等伦理风险，构建负责任的数据治理体系，成为亟待解决的重要课题。这需要学术界与产业界携手合作，一方面加强数据伦理理论研究，为数据治理实践提供理论支撑；另一方面，推动企业将数据伦理理念融入数据资产运营全过程，建立数据伦理审查机制，制定数据伦理行为准则，确保数据资产的开发利用符合社会道德规范与公众利益诉求，实现数据价值创造与社会可持续发展的有机结合。
结语
本研究围绕数据资产激活展开深入探究，通过构建DIKV转化模型，系统剖析了数据从原始形态向知识与价值转化的全过程。该模型以数据（Data）为起点，历经信息（Information）、知识（Knowledge）的逐步加工与提炼，最终实现价值（Value）的释放，清晰揭示了数据要素价值创造的内在逻辑链条。同时对国际数据资产运营的先进经验进行深度剖析，从美国的数据开放共享机制、欧盟的数据隐私保护与利用平衡策略等案例中，总结出可供借鉴的实践模式与政策路径。此外，通过解析数据资产的价值机制，明确了数据在提升决策精准度、驱动产品创新、优化资源配置等方面的核心作用，为企业开展数据资产运营提供了理论依据与实践指导。
参考文献:
[1]李萌.新质生产力导向下数据资产赋能企业高质量发展的路径解析[J].中国集体经济,2025(01):29-32.
[2]朱建华.数据资产入表对公交企业高质量发展的路径探讨[J].人民公交,2024(23):84-87.
[3]刘光强.数据资产赋能企业高质量发展的价值创造逻辑与路径[J].财会通讯,2024(04):3-12+160.
[4]杨静.企业数据资产“入表”困境研究[J].商业观察,2025,11(11):30-33.
[5]刘佳.数字经济赋能企业高质量发展的现实问题及对策探究[J].中国管理信息化,2024,27(08):130-132.
审核：刘 坤
责编：明贵栋
编辑：刘 彬