数据资产化的研究有哪些意义？

理论意义在于通过建立两个视角下的数据 资产化路径，从数据要素流通的视角回答了数据资 产的形成路径、价值流转等重要理论问题，从而有 助于建立涵盖数据资产全生命周期的管理体系，并 促成数据资产在价值生态中实现循环。数据要素所 代表的新型生产方式和生产关系为数据资产价值实 现路径和估值方法带来了新的挑战。数据要素可以 在企业内部实现一次价值，但更需要通过市场化配 置实现二次价值和溢出价值，从而完成数据要素的 倍增效应。在此基础上，本报告从完善数据资产价 值流动体系的角度提炼出两个视角下的数据资产化 实施路径，并探索了数据资产价值评估的动态框 架，为企业塑造量化可考的数据资产价值体系和匹配相应的估值方法提供理论依据。

实践意义在于通过提出更符合实践需求的 数据资产化实现路径和估值方法，为企业在数据资 产化中面临的一系列现实问题提供解决思路。本报 告综合考虑数据资产化面临的确权、估值、流通、 治理等问题，为企业寻求数据价值最大化提供更贴 合实践需求的解决方案。更重要的是，完善激励各 方参与的制度安排是繁荣数据要素市场的当务之 急。有鉴于此，本报告通过梳理数据资产入表、质 押融资等应用方式，描绘出数据资产应用市场的广 阔前景，并为相应的制度建设提出建议。这将有助 于大幅改善数据要素市场各参与方的激励。同时， 探索数据经济中的新型治理模式也有很强的实践意 义。本报告通过对数据资产估值、凭证动态管理等 方式进行流程设计，将为规范数据要素市场，实现 数据价值的可持续兑现提供重要政策依据。