1、DOI 编码：10.19820/ki.ISSN2096-7411.2023.01.004作者简介胡亚茹（1992），女，河南平顶山人，上海对外经贸大学统计与信息学院讲师，主要研究方向是国民经济核算、经济统计、数据资产统计与核算；张日权（1967），男，山西大同人，上海对外经贸大学统计与信息学院教授，主要研究方向是数理统计、经济统计、金融统计与大数据统计。数据资产测度研究进展与展望胡亚茹，张日权（上海对外经贸大学 统计与信息学院，上海 201620）摘要遵循国民经济核算研究范式，从数据的概念和特征、数据资产的概念、数据资产价值测度理论、实证测算等方面对现有研究进行了全面梳理，在此基础上提出了研究
2、难点问题与未来研究方向。这为推动我国数据生产要素核算理论、统计标准、调查方法的创新提供了借鉴和参考，也为探讨数据资产对数字经济发展以及经济增长的宏观影响提供了重要的微观理论支撑和方法支持。关键词数据资产；国民经济核算；统计调查；价值测度中图分类号F221文献标识码A文章编号1007-9556（2023）01-0036-07Research Progress and Prospects of Data Asset MeasurementHU Ya-ru,ZHANG Ri-quan（School of Statistics and Information,Shanghai University o
3、f International Business and Economics,Shanghai 201620,China）Abstract:Based on the research paradigm of national accounts,the paper comprehensively reviewed the existing researchprogress from the aspects of data concept,characteristics of data,measure theories of data asset value and empirical calcu
4、lation.Furtherly,the paper put forward relevant challenges and future research directions.The study provided some references for promotingthe innovation of national data production factor at the aspects of accounting theory,statistical standards and survey methods.What smore,the results also provide
5、d an important micro-theoretical support and measurement methods for exploring the contribution of dataasset to digital economy development and the macro impact of economic growth.Key Words:data asset;national accounts;statistical survey;value measurement一、引言在全球经济百年变局之际，“数字经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变
6、全球竞争格局的关键力量”（“十四五”数字经济发展规划）。党的十八大以来，发展数字经济已上升为国家战略，二十大报告提出要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。“十四五”规划和2035 年远景目标纲要提出了“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎”的指导思想，以充分激活数据要素潜能，促进和释放数据要素价值，做大做强数字经济，拓展经济发展新空间。数据已然成为新型生产要素，不仅是新业态、新型产业和现代商业模式发展的核心动能，也在传统产业转型发展中发挥着基础性作用。然而，目前数据的价值在微观会计
7、和宏观统计中被严重忽视。关于数据生产要素的价值测度问题，有关国际组织、机构部门和国内外学者开展了广泛讨论和深入研究。本文从数据的概念和特征、数据资产的概JOURNAL OF STATISTICS2023年2月第4卷 第1期Feb.，2023Vol.4 No.1 特稿 36C MY K统计学报2023 年第 1 期胡亚茹，等：数据资产测度研究进展与展望念、数据资产价值测度理论及实证测算等方面对现有研究进展进行了全面梳理，在此基础上提出了相关研究难点问题与未来研究方向。这为推动我国数据生产要素核算理论、统计标准和调查方法的创新提供了借鉴和参考，也为探讨数据资产对数字经济发展以及经济增长等的宏观影响
8、提供了重要的微观理论支撑和方法支持。二、数据的概念和特征（一）数据的概念得益于物联网、机器学习、云计算、人工智能等信息通讯技术的创新、融合与迅速迭代，数据以数字化形式被即时收集和存储，并被高速规模化分析和广泛多元化使用。对数字化数据的分析与应用产生了有用的信息和知识，创造了巨大经济价值，使数据成为数字经济时代的新型生产要素。数据的本质内容是以数字形式采集、储存、处理和分析的信息，现有研究基于信息金字塔理念（Akoff，1989）1提出数据价值链和数据金字塔，以探讨数据的概念和生产属性。Varian（2018）2提出了“数据信息知识决策”框架的数据金字塔，加拿大统计局（2019a）3构建了包含“
9、观察数据数据库数据科学”的数据价值链，认为数据价值形态包括作为生产活动的数据、数据库和数据科学，不包括非生产活动的观察。胡亚茹和许宪春（2022）4基于许宪春等（2022）5构建的“收集存储分析应用”数据价值链，进一步剖析了各阶段的价值创造，认为收集阶段零散、单一的原始数据的潜在价值很低，存储阶段的数字化信息是否创造了价值取决于信息是否被使用，分析阶段因投入了人力资本等要素而形成的知识提升了数据的潜在可用性和潜在价值，直到应用阶段数据的潜在价值才得以实现。可见，数据价值链强调数据生产阶段，数据金字塔则强调不同生产阶段对应的数据价值形态，两者均反映的是数据价值的增值过程（Rassier et a
10、l.，2019）6。关于数据的概念界定，目前联合国统计委员会第 51 次会议通过了全面修订2008 年国民账户体系（SNA2008）形成新一版 SNA2025 的决议，明确提出了“数据如何纳入国民账户体系”的议题。在征集了各国意见的基础上，秘书处间国民账户工作组（ISWGNA，2020）在国民核算咨询专家组第 14 次会议上，给出了国民经济核算框架下“数据”的最新官方定义，数据是通过以数字化形式采集、记录、组织和存储可观测现象而产生的信息内容，可通过电子方式访问以供参考或处理。这为讨论数据生产要素如何纳入国民账户体系的系列问题提供了研究依据，该定义包含了数据的以下内涵：（1）数据是经数字化形式
11、采集、记录、组织和存储的，投入相应的人力、物力资源，是生产活动结果；（2）强调数据的“数字化”形态，不包括未经数字化记录转化之前的观察，也不包括记录或存储于纸质档案的数据；（3）信息是数据的本质内容，数据是信息的载体和表现形式；（4）数据的核算范围包括数据价值链各阶段对应的所有数据形态。（二）数据的特征数据既是生产活动的结果，又是生产过程的要素投入。辨析数据特征，是理解数据生产要素的内涵、确认数据资产属性的基础，也是探讨数据资产估值方法适用性的重要依据，更是深入探究数据要素影响经济增长机理的前提。从产品属性看，数据具有与货物和服务不同的特征，诸如，无实物形态却可以被储存积累，消费与生产过程可同
12、时发生，所有权可转移，等等。从生产要素角度看，数据具有无形资产的共性特征，如非竞争性、非消耗性（Rassieret al.，2019）6。但同时，数据资产有其特有属性，作为与数字化信息同义的数据，近年来学者们基于 Moody 和 Walsh（1999）7提出的信息资产七大定律，包括信息具有共享性、价值随使用而增加、价值随时间贬值且贬值速度取决于信息类型、价值随准确性而增加、信息融合增值、信息并不总是多多益善、信息具有非折损性，对数据特征进行了拓展，提出了如时效性、价值融合增值、非货币交易模式、价值与应用场景有关、数据质量越高价值越高等特有属性（Moro Visconti et al.，2017
13、；Ahmadand Van de Ven，2018；Li et al.，2019；许宪春等，2022；胡亚茹和许宪春，2022）8-10，5，4。此外，理论研究中，在创建数据增长框架和建立纳入数据要素的宏观经济增长模型时，更加关注了数据的技术经济特征。Veldkamp 和 Chung（2019）11将数据类比技术，认为两者均具有非竞争性，且可提高使用者的生产效率，也可以直接出售或许可使用，但相较技术，数据伴随生产活动产生且知识溢出效应较低。Farboodi 和 Veldkamp（2021）12进一步从数据积累水平角度讨论数据的经济收益性，主要有两大主流观点。一种是将数据类比技术，当数据稀缺时，
14、企业使用数据能够提高其生产效率和产出，提供不断增长的规模回报，数据的作用类似标准经济增长模型中的技术或全要素生产率，存在收益递增；另37C MY K统计学报2023 年第 1 期一种是将数据视作信息资产或其他无形资产，长期的动态和福利类似于资本积累，虽能够提高 GDP 水平，但不能持续提升增长率，存在收益递减。国内研究中，蔡跃洲和马文君（2021）13总结出数据具有非竞争性、低复制成本、非排他性、外部性、即时性等特征。蔡继明等（2022）14认为数据要素具有虚拟性、非竞争性、非排他性（或部分排他性）、规模报酬递增、正外部性等特征。这些讨论均为宏观经济增长的理论模型构建提供了重要的经济技术原理。
15、三、数据资产的概念并非所有数据都能够纳入国民经济账户的资产核算范围，目前判定标准尚未形成共识。徐翔和赵墨非（2020）15基于数字经济内涵，从经济学角度强调数据的数字化和生产要素化。多数研究从会计核算角度，强调了数据可给其拥有者或控制者带来可量化的经济利益（司雨鑫，2019；张俊瑞等，2020）16，17。黄世忠（2020）18进一步从数据的非竞争性和数据所有权角度进行分析，认为使用者可公开获得且不能控制的公共数据不符合资产定义，只有私有数据才能给拥有者或控制者带来未来经济利益，可认定为资产。从国民经济核算视角的探讨则重点关注数据在生产过程中被反复或连续使用期限是否超过一年，多数研究认为使用寿
16、命超过一年的“长期”数据才 可 界 定 为 资 产（Akoff，1989；Statistics Canada，2019a；许宪春等，2022；Rassier et al.，2019）1，3，5，6。Ribarsky（2019）19则认为使用寿命不超过一年的“短期”数据同样也有经济价值，亦可视为新型“存货”处理，由此计入资本形成总额，进而对 GDP 产生影响。ISWGNA（2020）提出，当数据在生产中使用至少一年而为其所有者带来经济利益时，即为“长期数据”，方可视作资产。至于如何在国民账户体系中处理“短期”数据，将其视为中间消耗抑或存货，仍有待结合实践深入讨论。此外，关于如何在国民账户体系中记录数据资产，ISWGNA（2020）最新议程也提出了两种方案。一是从概念的角度来看，将数据作为一种单独的固定资产，在“计算机软件、数据和数据库”项下为数据设立一个新的固定资产类别。这种选择将数据资产与数据库分离，以突出数据在当今经济中的重要性。二是从活动相关性角度出发，可以考虑拓展数据库的概念，使其包含数据，在数据库资本形成方面扩大核算范围，以包括产生或获得数据的费用。然而，无论哪种选择，辨析和阐
