科學數據資產管理框架構建及實現路徑研究

劉桂鋒 馬昕玥 劉 瓊

（江蘇大學科技信息研究所，江蘇鎮江 212013）

0 引言

2013年，習近平總書記在中國科學院考察工作時指出，“浩瀚的數據海洋就如同工業社會的石油資源，蘊含著巨大生產力和商機。誰掌握了大數據技術，誰就掌握了發展的資源和主動權”[1]?？茖W數據作為浩瀚數據海洋中的一種，已成為國際科技競爭力的戰略資源。高價值的科學數據，將超越傳統的科技范疇，深刻影響著經濟文化、科技發展和社會生活的各個層面。2018年，國務院辦公廳發布《科學數據管理辦法》，進一步從國家層面加強和規范科學數據管理，強調要分析挖掘科學數據，形成有價值的科學數據產品[2]。2020年出臺的《關于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》將數據與傳統要素（如土地、勞動力、技術等）并列，強調要加快培育數據要素市場，提升社會數據資源價值[3]?！?022年國務院政府工作報告》提出要釋放數據要素潛力，提高數據應用能力。2022年4月出臺的《關于加快建設全國統一大市場的意見》要求加快培育統一數據市場，建立健全標準規范和基礎制度，推動數據資源開發利用[4]。2022年6月出臺的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》強調要加快構建數據基礎制度體系[5]。2022年6月出臺的《關于加強數字政府建設的指導意見》明確提出構建開放共享的數據資源體系，創新數據管理機制[6]。2023年8月，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，規范企業數據資源相關會計處理，強化企業數據資源相關信息披露[7]。綜上可知，國家相關政府部門出臺的一系列與數據有關的政策文件，從國家戰略的高度進一步明確了數據是一種新型生產要素，是重要的戰略資源，要充分發揮數據作為新生產要素的關鍵作用，要加強包括科學數據在內的各類數據的整合利用，實現數據的價值增值，多措并舉提升數據要素利用能力。

科學數據是科學研究的基礎，不僅能產生直接或間接的經濟利益，還可以在社會治理、政府決策、公共服務等方面產生應用價值。將科學數據作為一種特殊的資產進行管理和運營，可以更加深入地挖掘科學數據的利用價值。宋河發等[8]認為科學數據資產的特征除了無形性和資產性兩種無形資產特征，還有公益性、增值性和非完全排他性；都平平等[9]認同科研數據的“資產化”，提出了科學數據資產權益管理框架；曾群等[10]從數據資產理論架構出發，描述了包括物理架構、組織架構和技術架構的科學數據管理與控制的結構體系。目前，國內外學者研究數據資產的數據類型集中在政府（政務）數據、企業數據、大數據等，而對科學數據資產的研究較少。已有的少數有關科學數據資產的研究，側重于從資產特性來討論科學數據資產的理論與框架，而忽視了科學數據自身的特性；僅有對科研數據資產權益管理的論述，尚未形成完整的科學數據資產管理框架。鑒于此，本文將在數據要素的背景下，從科學數據資產的內涵、特性等理論基礎出發，梳理其區別于其他類型數據資產的特征，并構建科學數據資產管理框架，繪制科學數據資產管理路徑，以期加快推動科學數據由資源到資產的轉化，更好地發揮科學數據在科學研究及生產生活中的社會價值和經濟價值。

1 科學數據資產的理論基礎

1.1 科學數據的內涵

信息時代背景下的科學數據是一種特殊的資源，除了豐富的科學價值，還具有社會價值和經濟價值[11]?？茖W數據的內涵和表述一直以來都沒有相對統一的規范。國外被表述為“Science Data”“Scientific Data”“Research Data”等，國內則被表述為“科技數據”“科研數據”或“科學數據”。我國科學數據共享工程對科學數據定義為：人類在認識、改造世界的科技活動中產生的原始性、基礎性數據，是根據不同需求、系統加工的數據產品和相關信息[12]。有學者從科學數據管理的角度，將科學數據已有概念界定歸納為以下3類：一是可驗證研究成果的實際記錄材料，二是科學研究相關的音頻圖像、實驗數據等半成品，三是科學研究全過程所產生的過程數據、半成品和研究成果等[13]?！犊茖W數據管理辦法》規定科學數據是在工程技術科學、自然科學等領域，經過基礎研究、應用研究、試驗開發等產生的數據，或通過觀測監測、考察調查、檢驗檢測等方式取得并用于科學研究活動的原始數據及其衍生數據[2]。以上梳理可以發現，科學數據包含了整個科學研究活動過程中的各類數據，范圍廣、數據量大、價值高。

1.2 數據資產的內涵

在2011年的世界經濟論壇上，數據資產被確認為一種新型的資產類別。數據資產與傳統的有形資產不同，它并不具備物理實體形態，且與無形資產相比也存在一定差異，很多學者對數據資產的特征進行了總結。劉悅欣等[14]認為數據資產具有三大特性：可以幾乎零成本復制、本質上對企業是組合價值、在不同企業或行業之間的增加價值差別巨大。陳芳等[15]認為數據資產具有無形資產的增值性、非實體性和附著性等屬性特征。劉妍等認為[16]數據資產能夠為企業帶來預期經濟利益流入、有潛力產生經濟利益、為企業創造價值的特點。由此可見，數據資產具有高價值性，但數據資產的價值不一定隨著數量級的變化而遞增，而是隨著應用場景和處理過程等因素的影響發生變化。

1.3 科學數據資產的內涵

結合科學數據的定義與數據資產的特性，可將科學數據資產的內涵定義為在科學工作過程中采集、記錄、處理等過程中產生的，具有商業價值和經濟利益的數據資源?？茖W數據的生命周期理論包括數據產生與獲取、數據描述與組織、數據處理與分析、數據保存與存儲、數據出版與共享5個階段。按生命周期階段分別闡述科學數據資產的內涵更能反映科學數據的特性。

（1）數據產生與獲取階段的科學數據處于無序階段，數據格式不統一、數據類型多樣化，數據來源不固定，同時其數據的質量和安全性也無法得到保障，因此這個階段的科學數據絕大部分屬于數據資源，并不是都可視為數據資產，應該是處于數據資產的初級階段。

（2）在數據描述與組織階段，需要標準化和結構化處理雜亂無序的科學數據，選取合適的元數據標準組織收集的數據文件，有些機構還要求借助協議來確保數據質量。因此，這個階段的科學數據具有較高的數據資產屬性，通過對科學活動的“數據化”，開發和構建了具有應用價值和商業利益的數據產品，可滿足經濟、管理和服務的數據需求。

（3）在數據處理或分析階段是通過科學的方法和工具對數據進行清洗、格式轉換，采用科學工具和方法進行分析，形成可視化的成果。因此，這個階段的科學數據具有較高的資產價值，可直接應用于多個場景，形成科學數據資源到數據資產的轉換，為數據集的融合與共享奠定了基礎，為數據資產增值提供了保障和機會。

（4）數據保存與存儲階段決定了科學數據的場景應用價值和增值潛質。保存在個人電腦、U盤等單機環境中的科學數據，無法進行再利用和共享，不能稱之為數據資產。有的科學數據保存在專門的數據存儲平臺，定時進行更新和維護，其作為數據資產將發揮資產價值。

（5）數據出版與共享階段是將研究數據進行公開和發表，使數據獲得利用和共享的機會，通過規?；瘮祿R聚和跨平臺數據交換，實現數據資產多場景應用和價值倍增。

1.4 科學數據資產的特性

1.4.1 流動周期長

從科學數據生命周期理論可以發現，科學數據從產生到利用經歷了多個不同階段，每個階段的科學數據都將成為數據資產，其價值也會有所差異?？茖W數據不是在某一科學活動中靜態不變的，而是隨著科學服務、管理決策等多方面的需求變化?？茖W數據從資源向資產轉變，實現了跨領域、跨系統、跨區域的動態流動，從而實現了價值增值。

1.4.2 衍生產品豐富

在科學數據資產的流動過程中，數據在不同的應用場景下可衍生出更多的數據產品?？茖W數據資產既有可能以知識形態成為無形資產，也有可能衍生出物質形態成為有形資產。其形態多變，滲入到各類產業，充分融合業務需求，不斷擴大科學數據與業務之間的交叉融合，實現從科研活動向商業活動、社會治理、經濟發展的跨越，數據資產的價值在不斷的融合與滲入中逐步“變現”，產生效益。與金融資產不同，科學數據資產不僅可衍生出數據資產周邊產品，也可以通過技術分析，在不同的應用場景下，產生新的數據資產，從而滿足實體經濟、管理與服務的深層次需求。

1.4.3 利益主體多

科學數據資產的利益主體多且復雜，既有科學工作者和科研機構等數據生產者，又有數據中心、數據期刊等數據集中管理平臺。在科學數據資產管理中，各主體發揮著不同的作用和影響[17]，數據倉儲平臺、期刊出版部門等一般直接參與到數據管理過程中，政府部門、民眾、圖書館、期刊編輯等則間接施加影響?？偟膩碚f，有些主體以顯性方式借助載體影響科學數據管理過程，有些主體則以內隱方式對科學數據增值過程發揮助攻作用。

1.4.4 價值高且難評估

科學數據資產的存儲、流通方式具有特殊性，對成本價難以預估，其價值空間隨著社會需求、政策環境的變化而變化，需要從科學數據資產的可再生性、產權屬性、質量問題、安全問題等多個因素進行客觀科學的評估和考量，其難度較大。

2 科學數據資產管理框架的構建

數據資產管理包括制定、執行和監督與數據有關的計劃、政策、流程、程序和項目等，以實現對數據資產的控制、保護、交付和價值提升[18]。國際數據管理協會總結了數據資產管理相關理論指導體系DMBOK（Data Management Body of Knowledge）[19]，認為數據資產管理一般包括數據治理、數據操作、安全、質量管理、主數據管理、元數據管理、數據倉庫和商務智能管理等數據管理職能；中國信息通信研究院發布的《數據資產管理實踐白皮書》提出了包含5個保障措施和8個管理職能的數據資產管理方法框架[20]。華燁等[21]在白皮書中的方法框架基礎上進行了創新，提出了包含8個管理職能、6大技術組件和4個保障措施的數據資產管理框架。程永新[22]結合數據管理經驗，提出了適用于傳統企業的數據資產管理五星模型。李題印等[23]通過分析制造企業各要素間的關系，構建了數據資產管理體系邏輯框架。江其玟等[24]基于數據資產的生命周期理論，構建了4個層面的公立醫院醫療數據資產管理框架。夏義堃等[25]基于數字連續性理論和數據生命周期理論，構建了四位一體的政府數據資產管理框架。胡琳[26]基于數據管理知識體系理論，構建了圖書館數據資產管理體系。

以上的數據資產管理框架均是以政府數據或企業數據為基礎，而對科學數據資產的管理鮮有研究。本文結合科學數據生命周期理論以及企業數據資產管理框架，構建了適合科學數據的資產管理框架，具體見圖1。

圖1 科學數據資產管理框架

2.1 科學數據資產管理規范

圍繞科研活動的主體，需要制定對應數據生命周期各階段的管理規范，以持續穩定地推動科學數據資產價值的釋放，提高經濟利益。

2.1.1 科學數據資產管理計劃

作為科學數據管理活動的第一步，科學數據管理計劃可以指導科學數據的存儲和組織。項目資助機構要求在正式提交項目申請時，對其全額或部分資助的項目需制定數據管理和共享計劃，并加入同行評議內容[27]。同樣，在科學數據資產管理活動中，首先要建立資產管理計劃，為數據資產的運營提供規劃方案和樣本，規范數據采集、整合到開放應用的各個環節，促進數據資產價值與市場的提升，打破領域壁壘，在行業內建立跨專業、跨領域、集約有序的數據資產管理規劃。數據資產管理規劃應包括科學活動中可能產生的所有類型數據，如原始、發布和主體數據。其內容包括數據資產的數據來源、數據類型、數據標準、價值估算、風險評估、應用場景、交易規則、市場環境等。

2.1.2 科學數據資產管理體系

為不斷提升科學數據資產價值，提高行業的運營效率和管理水平，需建立高效的數據管理組織，建立常態化的集中長效管理機制。需建立包括數據資產管理的組織架構、規章制度、管理流程、保障措施等的數據資產管理體系，以強有力的組織和可靠的制度作保障，打破數據壁壘，消除信息孤島，拆除不同科研主體之間的業務邊界，指導科研數據資產的存儲、共享、維護、升級等活動。同時，還應該對數據資產化過程開展常態化檢查，評估管理體系的可行性、有效性和充分性，不斷修正和改進數據資產管理的模式和方法。

2.2 科學數據資產管理內容

2.2.1 科學數據資產內容管理

數據資產的內容管理，主要是明確數據資產的主數據和數據鏈，編制數據資產目錄，劃定數據資產的分類標準?？茖W數據在其生命周期內可能會產生多種類似的數據（如原始數據、按照標準加工的規范化數據、分析得到的衍生數據等）。這些不同階段產生的數據會呈現不同的市場價值，還會因為各類數據的疊加產生規模效應，從而價值呈倍數增長，同時也有可能因為數據鏈中某一環節的數據產生風險而導致價值貶值。為了更好地進行科學數據資產內容管理，必須明確數據資產的主數據和關聯數據鏈。主數據是指在企業內部，包括事務型、操作型應用系統和分析型業務系統間高價值、可共享的數據，可以被企業不同部門重復利用，并出現在多個異構的應用系統中[28]。在科學數據資產管理體系中，主數據的概念同樣適用，即在整個科學數據生命周期中，流動最多、應用價值最高的數據，適用于多種科學數據平臺及異構應用系統。一般而言，其按照數據標準進行規范化加工后的數據可作為主數據，而與其關聯的原始數據、描述文件、更新的數據、再利用的數據等作為數據鏈。

2.2.2 科學數據資產標準管理

科學數據標準規范作為數據獲取、處理分析、開放共享的基礎，對于數據的訪問和重用具有重要意義?？茖W數據分布在各個學科，應用于不同的領域，不同學科領域制定了不同的數據標準。有的學者將科學數據標準分為3個層次，即基礎、通用和專用標準[29]；還有學者根據實際應用劃分科學數據標準，包括描述、發布、引用和評價標準[30]。對于數據資產標準的研究相對較少，有學者認為確認數據資產的新標準包括可辨認、可確權及有價值[31]。數據資產標準管理主要是為了數據資產符合各個行業和領域的應用，最大范圍地提高數據資產的應用價值。①數據資產標準管理需制定符合國家標準化政策的數據標準，明確數據資產的覆蓋范圍和內容，《科學數據管理辦法》提供了國家層面科學數據標準化的重要政策依據；②制定符合行業應用的數據模型字典，搭建可視化數據地圖，明確上位和下位概念之間的數據血緣關系，為科學數據的分析和再利用提供標準化的數據規范，如中國科學院制定了較為完善的科學數據標準體系[32]；③當前各期刊、平臺、數據以及不同領域之間尚未形成統一的科學數據標準，無法進行相互關聯和共用，因此為進一步提升數據資產重用和再利用價值，在數據資產的運營過程中，應及時更新數據標準，并做好數據系統之間數據標準的轉換、關聯和更新工作。

2.2.3 科學數據資產質量管理

科學數據資產作為一種生產要素，需要通過市場進行流通，必然要保證其數據質量。數據未被清洗、整理、加工，就像未經冶煉的剛開采出的礦石，無法體現其真正的價值?？茖W數據在反復分析、研究、再利用的過程中可能會出現質量損壞，如數據不準確、不完整、主數據與數據鏈不一致等，同時原始科學數據還可能出現數據造假、數據失真、數據遺漏等問題。因此，數據資產的質量管理在數據資產管理的框架中最為重要，是決定資產是否保值、增值的關鍵。鑒于科學數據具有致命性、隱藏性、專業性、潛伏性等特征，科學數據資產的質量管理需要從以下幾個部分展開。①數據質量審計，科學數據從資源轉化為資產時，應對數據的完整性、真實性、準確性進行檢查和審查，建立數據質量審計規范和流程確保主數據和數據鏈上的數據均符合要求。②數據質量評估，建立數據質量評估指標體系，通過對數據采集來源、數據處理過程、數據規范化、資產轉移、資產應用等方面進行評價和估算。③數據質量監測，建立定期或不定期的數據質量監測規則，及時發現科學數據的質量問題，并進行問題反饋和原因分析，補充更新數據質量檢驗規則，以進一步提高數據資產的質量。

2.2.4 科學數據資產安全管理

隨著數字化轉型不斷深入，數據安全風險日益得到重視。為了保障新時代、新形勢下國家安全，亟待加強安全管理、防控數據風險[33]。尤其是數據資產能夠產生經濟利益，其安全更是重中之重。如不進行有效管理，將可能會出現數據被破壞篡改、數據被泄露盜竊等安全問題，同時造成相關信息泄露、隱私權無法保護等倫理問題。數據資產安全管理包括底層系統安全管理、數據安全體系、數據安全權限管理。①底層系統安全管理，由于科學數據的采集、存儲以及應用均處于各種智能化終端設備中，如軟件更新不及時、存儲設備老化、網絡安全等都可能存在安全隱患。②數據安全體系，以《數據安全法》為指導，根據數據資產的內容、價值、敏感信息、類型等特征建立分類分級的安全保護體系，提供全生命周期的數據安全保護。③數據安全權限管理，對數據資產相關的各主體進行不同的權限管理，通過賬號分角色賦權，訪問行為監測，確保數據資產被合理且安全地訪問，按制定的權限規則精確控制可訪問內容和責任人，以保障數據資產的操作安全。

2.3 科學數據資產管理平臺

科學數據資產管理必然要依托體系化的技術支撐，通過打造科學數據資產盤點、科學數據交易、科學數據監督評估，實現科學數據全域整合、全周期統一規范、全流程自動智能化的一體化數據資產管理平臺，從而加速科學數據資產的流通和價值飛躍。

2.3.1 科學數據資產盤點存儲平臺

科學數據資產盤點存儲平臺是了解數據資產“量”的問題，盤點梳理數據資產目錄，按照科學數據的分類標準進行分類，根據數據資產的統一元數據標準進行存儲。有的科學數據存儲在機構的數據平臺集中管理，有的科學數據存在于數據期刊內部，有的科學數據未進行開放共享，所以對科學數據資產的盤點和存儲是科學數據向資產轉化的一個重要環節。只有評估科學數據后進行整理分類，才能有效利用科學數據資產?？茖W數據資產盤點存儲平臺是以數據集為基礎，以資產可視為形式，以資產數據庫建設為目的。其平臺的功能包括：①科學數據資產的歸集，完善各學科各領域各來源的數據資產，搭建專題數據資產庫、常用數據資產庫、主題數據資產庫，盡可能地對數據資產進行梳理盤點。②科學數據資產的分類存儲，可以參考科學數據的存儲標準和傳統資產管理的分類技術，根據科學數據資產的不同屬性、價值和應用領域，進行標準化分類和標簽式存儲。③科學數據資產的規范化管理，借助元數據實施標準資產管理，統一數據格式，對數據資產的命名、格式等進行規范，建立以主數據為核心的元數據標準集，以確保數據資產跨平臺、跨領域交換時的一致性。

2.3.2 科學數據資產應用交易平臺

科學數據只有在流通過程中，才能體現其資產價值。數據資產交易是科學數據資產管理中最為重要的一個環節，是科學數據走向市場化、促進數字經濟發展的關鍵環節。但數據資產交易與其他無形資產交易不同，其數據資產的質量無法即時驗證，其數據安全無法保證。因此，數據資產交易平臺的建設顯得尤為重要，交易平臺就像中介聯通買家和賣家的需求，實現科學數據的流通與共享。數據交易行為一般包括申請、磋商、實施、結束、爭議處理等環節。因此，科學數據資產交易平臺的建設包括以下3個部分：①明確科學數據資產的交易規則，常見的交易規則有預約登記模式、中介交易模式、“試”價模式、訂單模式等。根據科學數據資產的市場需求，采用適應的交易規則，是科學數據資產交易平臺建設的第一個關鍵部分，是確?？茖W數據資產價值得到提升或飛躍的重要步驟。②搭建科學數據資產交易技術框架，實現分層分級的終端訪問體系、全自動的業務訂單生產流程、實時用戶需求反饋體系等，使用數字化技術智能輔助各交易環節，以防范風險、提高效率。③提升友好智能的用戶體驗，明確交易平臺的目錄框架、內容結構、基本功能、管理模式、用戶類型、資產交易過程等，簡單便捷的操作界面和友好智能的用戶體驗是科學數據資產價值提升的保障。

2.3.3 科學數據資產審查監督平臺

科學數據資產不同于企業數據資產，也不同于政務數據資產，其利益主體多且復雜，既有科學工作者和科研機構等數據生產者，又有數據中心、數據期刊等數據集中管理平臺，其領域跨越科學發展的各個方面，價值高且難以預估。當前尚無完整獨立的監管體系來監管我國數據資產流通，導致數據資產造假、舞弊風險無法得到有效防止，數據資產的流通過程缺乏足夠支持。因此，科學數據資產的監督審查機制顯得尤為重要，應建立科學數據審查監督平臺以實現以下3個功能：①財務監督，從財務層面監督科學數據資產應有價值與獲得的經濟效益是否匹配，通過預算管理、績效管理、成本管理等財務管理工具進行科學數據資產的核算和監督。②統計監督，通過對各類科學數據資產的交易記錄進行整理分析和統計，形成可供決策參考的統計報告，持續的統計分析可以發現科學數據資產的減值、增值變化，監督科學數據資產的管理策略是否科學有效。③審計監督，通過審計確定數據資產的記錄是否真實、賬目是否清晰、列表是否完整、程序是否正確等內容，找出數據資產管理和運營過程中的不足。

3 科學數據資產管理的實現路徑

科學數據資產化的關鍵問題是如何實現科學數據從資源到資產的轉化，如何實現數據資產管理。對于數據資產化的路徑，有學者認為需要從數據匯聚盤點、分類分級、確權、定價和數據要素市場化幾個方面進行[34]；有學者從政府數據中心建設、數據資產管理標準規范、應用機制和人才隊伍建設4個方面，提出政府數據資產管理的實施框架和路徑[35]。本文充分考量科學數據的特性，結合數據資產的管理運營模式，提出了如圖2的實現路徑。

圖2 科學數據資產管理的實現路徑

3.1 資產認定

資產的所有權屬于特定的經濟實體，需根據所有權原則界定，其持有或使用都會給所有者帶來經濟利益，它的成本或者價值也可以通過可靠的方法來度量[36]?？茖W數據資產可以理解為由科學研究過程創造出來的符合經濟資產條件的價值成果，且應具有現有條件下易開發利用、短期內能帶來經濟利益等特征。這與數據資源有本質上的區別。數據資源中大多數是簡單的、公開的、可預見的，是普遍存在的數據要素的總稱。因此，可控制、可變現、可度量的數據才有可能成為資產。

（1）科學數據資產的認定需要體現絕對的控制權?？茖W研究的數據資源掌握在參與的個人或團隊手中，但無論其主體是誰，如果缺失對于這些數據進行采集、加工的權利，那肯定無法形成數據資產。那些不得不貢獻出來為科研或生產的需求服務的科學數據，顯然體現了使用者的控制權，具備了成為數據資產的前提。

（2）科學數據資產的認定需考慮其潛在價值，增加數據的價值屬性，使其成為數據資產，僅僅依靠資源匯聚遠遠不夠，更多依賴的是科學數據治理能力，根據一系列信息相關的活動，實現職責分工和決策權。

（3）科學數據資產的認定需開放驗證。數據資產的價值與判定，并不是自說自話，應由使用方或專門的第三方評估機構來驗證數據的成色。因此，有兩種認定方式：一是設立科學數據資產認定機構，科學數據的產生往往涉及多個主體，從數據計劃到生產再到轉移，參與者眾多，權屬份額復雜，因此可設立專門的審查機構來認定科學數據的資產屬性。二是采用市場化的方式，設立科學數據資產運營平臺。在不強調資產屬性的前提下，接受各類有可能成為資產的科學數據，評估其初始價值后，以B2C或C2C的方式公開，在獲得交易的情況下，不斷認定并修正潛在價值，引入淘汰機制，最終以市場化的方式自動完成科學數據資產的認定。

3.2 權利歸屬

數據要素的產權界定是數據資產化的一大難題?！稊祿踩ā贰毒W絡安全法》和《個人信息保護法》等文件的出臺，陸續對數據主體權利和責任作了明確界定，但僅限于原則性，數據的權屬問題并沒有得到解決，尤其是涉及數據資產交易環節的控制，更是缺少直接的法律依據。這使得科學研究人員對數據安全和控制顧慮重重，哪怕有機會獲得經濟價值，也不會輕易公開所擁有的數據資源，從而阻礙了科學數據的資產化。

由于大部分科學數據的產生依賴于多主體團隊，因此首先要在主體內部進行權屬的登記劃分，主要的科研機構（如高校、科研院所等）需建立合理的登記制度，在公平的基礎上保障各部分的應有份額。其次要完善科學數據資產相關的法律制度，調整因數據而產生的一系列社會關系，并完善審查制度，設立專門的審查機構，在提交審核時明確數據權人，強調獨自使用、占有、處置數據資產的權利。

3.3 價值評估

數據資產評估是構建和完善數據要素市場的基礎，用于揭示數據要素的內在價值，使其在供需雙方之間形成可預期的交互、利用基礎。將數據作為生產要素，并以其為基礎構建全局性要素市場，必須遵循數據通過自身價值參與生產過程的規律，在有序流通前提下充分滿足和實現數據的“可利用性”。但數據資產是一種特殊的無形資產，具有價值易變、形態虛擬、形式共享、可處理加工[37]的特征，因此評估其價值變得更為復雜，評估體系的建立面臨更多困難與挑戰。

一般來講，資產價值評估主要有成本法、收益法和市場法3種方法。成本法是一種加權算法，是最易于計算和操作的方法，適用于沒有過多參與市場的數據資產。收益法通過估算預期收益，來折算被評估資產的現值，需預期應用場景的價值，對于交易的收益和風險預測比較困難。市場法需要有大量活躍的交易數據累積，形成規模數據交易的價格，對于容易形成相同類型的數據資產較為有利，但對于不規則的非結構化數據資產的價值評估存在不小的難度。結合數據資產的特征，以上3種評估方法都不能很好地解決問題。

2022年6月8日，中國資產評估協會發布《數據資產評估指導意見（征求意見稿）》，強調數據資產的信息、法律和價值3個方面的屬性，明確了數據資產評估中的價值影響因素（質量因素、應用因素、成本因素和法律因素）。因此，數據資產評估的關鍵在于以下3個方面：一是要不斷更新、平衡和具體化評估考量因素，將“場景化”考量方式和利用方的能力驗證相結合；二是要進一步細化完善指標體系，制定數據資產評估標準，明確評估目的，確定評估對象的數據資產權屬類型是所有權、收益權、使用權或其他符合法律法規的單項權利，還是多項權利的組合；三是要在傳統資產評估方法基礎上修正、創新數據資產評估視角，嘗試增量收益折現（使用數據資產的年增量收益換算成其公允價值）、超額收益折現（扣除共同收益中其他資產的價值貢獻，計算數據資產超額收益）等方法，在實踐中探尋更加科學合理的評估手段。

3.4 增值開放

數據要素價值“外化”和體現經濟效益，是數字資產的存在基礎和最終目標。在數據資產價值創造中，通過雙向互動的數據價值共創，用戶發揮網絡效應，且用戶數據反映出的需求偏好和行為習慣變化為改進產品服務提供了真實信號[14]，實現雙向互動的數據價值共創。因此，將數據高效、恰當、價格合理的提供給不同角色、不同技術水準的數據需求方，需要通過集中管理和協同服務，商業化運營數據資產，開展數據產權和服務交易。

基于大數據、人工智能和云計算的互聯網版權交易平臺可以整合優質版權的數據資產，建立數據資產“交易所”，為平臺用戶提供數據產權的托管模式，提供全方位的版權交易和增值服務（如數據查詢與共享、數據使用與交易、數據加工與產品、數據收益與結算等）。主要有兩種基本模式：一是采用B2C的模式，企業收購原創數據資產并通過差價服務獲得收益（對應下游客戶），收購版權后可提供多次、多人使用；二是采用C2C的模式，用戶在專業平臺上自行發布數據資產信息，自行制定、解釋初始價格，產生交易后自動啟動并加入平臺的增值管理程序，最終按比例享受收益分配權。

4 結語

本文根據科學數據生命周期理論的5個階段創新地闡述了科學數據資產的內涵與特性，首次提出了完整的科學數據資產管理框架和管理實現路徑，相較于已有科學數據資產理論更多地著眼于資產屬性。本文還關注了科學數據屬性。首先，結合科學數據和數據資產的內涵，按照科學數據的生命周期，對科學數據資產進行了內涵定義和特性分析；其次，結合科學數據生命周期理論和企業數據資產管理框架，構建了適合科學數據資產管理框架；最后，結合科學數據的特性和數據資產的管理運營模式，提出了科學數據資產管理的實現路徑。本文主要從理論層面進行了論述，后續有待尋找合適場景，開展具體實踐，進一步驗證本文提出的科學數據資產管理框架和實現路徑。

隨著數字中國戰略目標的邁進，急需加快實現數據要素市場化，進而完善數據要素產業鏈條，推進從數據要素到數據資產的升級。但是如何實現科學數據資產化，如何進行科學數據資產的管理，是當前學術界和實踐界需要探索的研究主題。第一，數據資源是數據資產化的必要前提。要認識到科學數據資源的重要性，明確科學數據作為一種資產有別于其他資產的特性?？茖W數據所蘊含的獨特社會價值和經濟價值需要得到快速、精準的挖掘、利用和增效。第二，數據資產化是激發數據價值的核心環節?？茖W數據資產化能賦予科學數據明確的權屬，使其能進行價值衡量和交易應用，有利于推動科學數據在科研、產業發展等多個領域的應用。第三，科學數據資產管理研究是一項生態系統化工程，需要多學科和跨領域的共同探索?？茖W數據的形態多元異構，來源廣泛，這使得科學數據資產管理涉及計算機科學、管理科學等多個學科領域。如大數據分析和人工智能等計算機科學技術能挖掘、處理和分析海量的科學數據，管理科學的知識和方法能管理和評估科學數據。多學科協同研究可以全方位提升科學數據的可用性和可靠性，促進科學數據資產的價值增值。