1. 引言
当前，发展数字经济已成为我国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。随着数字化转型的浪潮席卷全球，数据资产作为新时代的核心生产要素，正逐步确立其在企业资源体系中的主导地位。数据资产入表作为数据要素市场化配置的关键环节，不仅能够推动企业对数据资源进行有效管理和利用，更成为企业数字化转型的重要驱动力[1]。在国家政策支撑以及产业实际需求增长的大环境下，如何通过数字资产管理提升组织数据管理能力，消除数据孤岛，挖掘数据潜在价值将成为重点发展领域。从理论层面来看，数据资产入表的研究有助于深化对数据资产属性、价值评估以及会计处理等方面的认识，丰富和完善数据资产相关理论体系。当前，虽然数据资产入表在实践中逐渐受到关注，但相关理论研究仍存在诸多空白和争议，如数据资产的确认标准、计量方法以及在财务报表中的披露方式等。现有研究多聚焦数据资产入表的会计操作层面，缺乏与组织管理理论的融合，难以解释企业推动入表的深层动因及转型过程中的能力适配问题；同时，实践研究缺乏具体企业案例支撑，无法验证“入表–治理–重构–升级”路径的实际有效性，也未关注不同企业的转型差异，导致研究的理论深度与实践指导性不足。通过对数据资产入表的深入研究，能够为这些问题提供理论支持和解决方案，推动数据资产理论的发展和完善。
在实践中，数据资产入表能够帮助企业更准确地反映自身的数据资产价值，提升财务报表的透明度和可信度，为投资者、债权人等利益相关者提供更全面、准确的决策信息。同时，入表也促使企业加强数据治理，优化数据资源配置，提高数据价值转化效率，进而推动企业数字化转型，提升企业的核心竞争力。数据资产价值的实现需依托数字化转型场景，而数字化转型的深化又依赖于数据价值的持续释放[2]。
2. 数据资产入表驱动企业数字化转型机制
数据资产作为企业数字化转型的核心生产要素，其价值通过“合规确权–治理整合–价值转化”的递进机制释放，为转型提供系统性动力[3]。
在机制起点，合规性把控与权属界定构成数据资产管理的基础前提。企业需依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中“合法拥有或控制”的核心要求，明确数据权属的法律边界，对内梳理生产、财务等跨部门数据的权责归属，避免部门间权属主张重叠；对外通过合同约定用户数据、合作数据的使用权范围与收益分配规则，防范非法获取或滥用风险。这一环节既为数据资产入表提供合法性支撑，也为后续治理环节筑牢制度根基。
在合规确权基础上，数据治理机制的完善成为衔接数据资源与业务应用的关键纽带。企业需遵循企业会计准则关于资产确认的规范，构建“标准制定–质量管控–安全保障”三位一体的治理体系，制定统一的数据格式、编码等标准，解决跨系统数据兼容问题；通过数据清洗、校验等手段提升数据完整性与准确性；依托访问控制、加密存储等技术保障数据安全。规范化的治理机制使分散的数据资源形成可管理、可复用的资产池，为数字化转型提供高质量数据支撑。
数据经济利益评估与成本归集则是驱动数据价值转化的核心环节。企业需结合数据应用场景，量化评估数据全生命周期的成本与收益，在成本端，归集数据采集设备投入、处理系统开发、存储维护等费用；在收益端，测算数据驱动业务优化、模式创新带来的经济流入。通过专业会计计量实现数据价值的可视化呈现，既为数据资产入表提供计量依据，也为企业战略决策提供量化支撑，最终推动数据资产从“资源”向“价值创造载体”转变，为数字化转型注入持续动力。
《关于加强数据资产管理的指导意见》强调了依法合规管理数据资产的重要性，并提出了明晰数据资产权责关系、完善数据资产相关标准、加强数据资产使用管理等十三项主要任务。这一系列举措将为支持实体经济数字化转型升级、推动数字经济高质量发展提供有力支撑[4]。
3. 数据资产入表驱动企业数字化转型的路径分析
“入表–数据治理–业务重构–转型升级”路径概述
“入表–数据治理–业务重构–转型升级”是数据资产入表驱动企业数字化转型的关键路径，各环节紧密相连、层层递进，共同推动企业实现数字化变革。
数据资产入表是这一路径的起点，它标志着企业对数据资源的重新认知和重视。通过将数据资源确认为资产并纳入财务报表，企业明确了数据的资产属性和价值，为后续的数据管理和利用奠定了基础。入表过程促使企业对数据资源进行全面梳理和清查，了解数据的来源、存储位置、质量状况等信息，为数据治理提供了清晰的对象和范围。
数据治理是提升数据质量和价值的关键环节。在数据资产入表后，企业为确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性，开展一系列数据治理工作。建立数据标准和规范，统一数据格式、定义和编码规则，使分散在企业各个部门和系统中的数据能够相互兼容和整合；加强数据质量管理，通过数据清洗、数据校验等手段，去除错误数据、重复数据和不完整数据，提高数据的可用性；完善数据安全管理体系，采取数据加密、访问控制、数据备份等措施，保障数据的安全存储和传输，防止数据泄露和滥用。良好的数据治理能够为业务重构和转型升级提供高质量的数据支持，确保企业基于准确的数据作出科学决策。
业务重构是基于数据资产和数据治理成果，对企业现有业务流程、组织架构和商业模式进行优化和创新。企业利用数据资产深入分析市场需求、客户行为和业务运营状况，发现业务流程中的痛点和瓶颈，通过引入数字化技术和工具，对业务流程进行重新设计和优化，提高业务效率和响应速度。根据数据分析结果，调整组织架构，打破部门壁垒，促进数据在不同部门之间的流通和共享，实现协同工作；探索新的商业模式，如基于数据的增值服务、数据驱动的精准营销等，为企业创造新的收入增长点。
转型升级是企业数字化转型的最终目标，通过数据资产入表、数据治理和业务重构的协同推进，企业实现从传统运营模式向数字化、智能化运营模式的转变。在生产制造领域，企业利用数据资产实现生产过程的智能化控制和优化，提高生产效率和产品质量；在市场营销领域，通过数据分析实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度；在企业管理领域，借助数据决策系统实现科学决策和精细化管理，增强企业的竞争力和应变能力。企业在数字化转型过程中，不断培育和提升自身的数字化能力，包括数据挖掘与分析能力、数字化技术应用能力、创新能力等，实现可持续发展。
4. 医疗行业数字化转型与数据资产化实践
医疗行业作为民生保障核心领域，数字化转型是破解医疗资源分布不均、服务效率偏低等痛点的关键抓手。当前，电子病历、远程诊疗、智能诊断等技术广泛应用，推动医疗服务从“经验驱动”向“数据驱动”转变。在此过程中，患者诊疗数据、医疗设备数据、药品研发数据等逐渐成为医疗机构的核心资产，其资产化进程不仅关乎医疗服务质量提升，更影响行业创新发展格局，探索医疗行业数据资产化路径已成为当前研究的重要方向。
4.1. 医疗行业数字化转型的内涵与趋势
医疗行业数字化转型通过整合电子病历系统、物联网医疗设备与AI诊断算法，重构诊疗服务流程，形成覆盖“预防–诊断–治疗–康复”全周期的医疗数据管理体系，有效优化医疗资源配置并提升服务可及性。通过对我国三级医院的研究显示，2015~2020年实施数字化改革的医院，平均门诊接诊效率提升35.2%，患者平均等待时间缩短42%，在基层医疗机构与偏远地区表现尤为显著[5]。
医疗行业智能化呈现多场景渗透特征，门诊引入AI辅助诊断系统，常见病误诊率降低至3.1%；医疗物联网打通医院各科室数据壁垒，跨科室会诊响应速度提升76%；云健康平台整合居民健康档案，基层医疗机构慢病管理效率提高61%。同时，数字化技术在精准医疗、药物研发、公共卫生应急等领域的应用，推动医疗行业向高效化、个性化、可持续方向发展。
4.2. 医疗行业数据资产化的应用场景与价值
医疗行业数字化转型中，数据资产的价值在多元场景中充分释放。在临床诊疗场景，电子病历数据与实时监测数据的整合，支持医生动态调整治疗方案，通过分析患者术中生命体征数据，优化麻醉用药剂量，手术并发症发生率降低22%；医疗设备数据建模可提前72小时预判设备故障，如MRI、CT等大型设备的非计划性停机时间减少34%，保障诊疗连续性。
在患者服务场景，基于健康数据的个性化服务显著提升患者体验：通过构建精细用户画像，实现慢病用药提醒、康复指导的精准推送，患者满意度提升55%；AI智慧客服系统整合患者咨询数据，常见问题解答准确率达92%，人工客服压力减少60%。此外，医疗数据资产还为医保支付改革提供支撑，通过分析诊疗费用数据与疗效数据，推动按价值付费模式落地，医保基金使用效率提升18%。
4.3. 医疗行业数据资产化实践路径探索
医疗行业数据资产化需兼顾医疗服务特殊性与数据安全合规要求，从战略层面构建全流程管理体系。数据治理是基础，建立覆盖“采集–存储–使用–销毁”全生命周期的管理机制；在组织架构上，设立由医务、信息、法务部门组成的数据管理委员会；在质量管控上，制定医疗数据质量标准；在安全防护上，采用联邦学习、隐私计算等技术，实现“数据可用不可见”，平衡数据利用与隐私保护。
数据资源梳理需重点明确权属关系，可参考“三权分置”框架，患者享有数据所有权，医疗机构获得授权开发权，数据增值收益按协议在患者、机构、合作方间分配。价值量化环节需结合医疗数据特性选择核算方法，面向市场交易的健康数据产品，可参考同类产品定价；内部使用的诊疗数据，采用历史成本法或收益折现法计量；混合型数据资产，可采用“成本 + 收益”组合计量策略。
通过上述路径，医疗行业可逐步实现数据资产化，将数据资源转化为提升服务质量、推动行业创新的核心动力，助力健康中国建设。
5. 数据资产入表驱动企业数字化转型路径中存在的问题及突破策略
5.1. 存在的问题
5.1.1. 数据确权难题
在数字经济时代，数据作为关键生产要素，其权属界定模糊成为数据资产入表和企业数字化转型的重要阻碍[6]。数据来源广泛，可能涉及企业内部不同部门的生产经营活动、用户在使用企业产品或服务时产生的行为数据、从外部购买或合作获取的数据等。不同主体对数据的权利和义务缺乏清晰的划分，导致在数据资产入表时，企业无法准确确定数据资产的所有权归属，进而影响数据资产的确认和计量。
数据权属界定模糊还增加了数据交易和流通的风险。在数据市场中，由于数据权属不明确，数据交易双方可能面临法律纠纷和权益受损的风险。这使得数据交易的活跃度降低，数据资源难以实现高效配置，阻碍了企业通过数据交易获取更多数据资产和实现数据价值增值的进程。
5.1.2. 数据价值评估困境
数据资产的价值往往难以直接量化评估。企业需要采用科学的方法对数据资产进行价值评估以支持决策和资源配置[7]。目前，数据价值评估标准不统一、方法不完善，给企业数据资产入表带来诸多问题。不同行业、不同企业的数据具有不同的特点和应用场景，导致难以建立一套通用的数据价值评估标准。金融行业的数据侧重于风险评估和信用分析，其价值评估可能更关注数据的准确性和及时性；而互联网行业的数据可能更注重用户行为分析和市场趋势预测，数据的多样性和广泛性对价值评估更为关键。由于缺乏统一标准，企业在评估数据价值时往往无所适从，不同企业对类似数据的评估结果可能存在较大差异，影响了数据资产入表的准确性和可比性。
数据价值评估方法也存在局限性。现有的成本法、收益法、市场法等评估方法在应用于数据资产价值评估时都存在一定的缺陷。成本法主要考虑数据的获取、存储和处理成本，但无法充分体现数据的潜在价值和未来收益；收益法依赖于对数据未来收益的预测，然而数据的应用场景和收益模式具有不确定性，使得预测结果的准确性难以保证；市场法需要有活跃的数据交易市场作为参考，但目前数据市场尚不完善，交易案例有限，难以找到合适的可比对象，导致市场法的应用受到限制。
5.1.3. 人才短缺问题
“财务 + 数据 + 法律”复合型人才匮乏严重制约了企业推进数据资产入表[8]。数据资产入表涉及多个领域的知识和技能，既需要财务人员具备扎实的会计专业知识，能够准确进行数据资产的确认、计量和披露；又要求其掌握数据管理和分析的基本知识，了解数据的特性和价值评估方法；还需要熟悉相关法律法规，确保数据资产入表过程的合规性。然而，目前大多数财务人员仅具备传统的财务知识，缺乏对数据和法律领域的深入了解，难以胜任数据资产入表的工作。
企业内部缺乏复合型人才，导致在数据资产入表过程中可能出现诸多问题。在数据资产确认环节，由于不了解数据的权属和特性，可能无法准确判断哪些数据可以确认为资产；在计量环节，因缺乏数据价值评估能力，难以合理确定数据资产的入账价值；在合规方面，由于对法律法规的不熟悉，可能导致数据资产入表违反相关规定，给企业带来法律风险。
5.2. 突破策略
5.2.1. 完善数据确权机制
针对不同类型数据的权属特征，构建“联盟链 + 私有链”的分层确权架构，合规与确权是数据资产管理的基础工作。企业需要明确数据权属的法律边界，建立完善的数据产权制度，并进行数据授权梳理与权属管理，确保数据资源的合法性和合规性[9]。为解决数据确权难题，可充分利用区块链技术。区块链具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性，能够为数据确权提供可靠的技术支持。通过区块链技术，可将数据的产生、采集、传输、存储和使用等全过程信息记录在区块链上，形成不可篡改的时间戳和权属证明。
企业还可通过合同约定明确数据权属。在与数据提供方、合作方等进行数据交易或合作时，签订详细的数据使用合同，明确各方对数据的权利和义务。此外，行业协会和政府部门应积极制定数据确权的行业标准和规范。行业标准应结合不同行业的数据特点和应用场景，明确数据权属的划分原则和方法。政府部门可出台相关政策法规，为数据确权提供法律依据和保障。
5.2.2. 建立科学的数据价值评估体系
为克服数据价值评估困境，应综合运用多种评估方法，结合市场情况和数据特性，建立科学合理的评估体系。在评估数据价值时，可根据数据的类型、应用场景和评估目的，灵活选择成本法、收益法、市场法等方法，并对这些方法进行适当改进和优化。
除了传统评估方法，还可引入大数据分析、人工智能等技术，提高数据价值评估的准确性和科学性。利用大数据分析技术，收集和分析大量的数据交易信息、市场数据和行业数据，挖掘数据价值与市场因素之间的关系，为数据价值评估提供更丰富的参考依据。通过人工智能算法，对数据的质量、应用效果等进行量化分析，建立数据价值评估模型，实现对数据价值的自动化评估。
此外，还应建立数据价值评估的动态调整机制。由于数据的价值会随着市场环境、技术发展和应用场景的变化而发生变化，因此需要定期对数据资产的价值进行重新评估和调整。企业应密切关注市场动态和数据应用情况，及时更新评估数据和模型，确保数据资产在财务报表中的价值反映真实、准确。当企业的数据应用场景发生重大变化，如开发出新的数据产品或拓展新的业务领域时，应及时对相关数据资产的价值进行重新评估，调整入账价值，以适应企业数字化转型过程中数据资产价值的动态变化。
5.2.3. 加强人才培养与引进
为解决“财务 + 数据 + 法律”复合型人才短缺问题，企业应加强与高校、培训机构的合作，共同培养适应数据资产入表需求的复合型人才。企业可与高校联合开设相关专业课程或培训项目，将财务、数据和法律等多领域知识融合到课程体系中，通过案例分析、实践项目等方式，让学生接触实际的数据资产入表工作，提高学生的实践能力和应用能力。
企业也可从外部引进具有丰富经验的复合型人才。通过制定具有吸引力的薪酬福利政策和职业发展规划，吸引在数据资产入表领域具有专业知识和实践经验的人才加入企业。在招聘过程中，注重考察应聘者的跨领域知识和技能，不仅要求其具备扎实的财务专业知识，还应了解数据管理和法律合规方面的知识。
企业还应加强内部员工的培训和提升。定期组织内部培训课程和研讨会，邀请行业专家和学者为员工讲解数据资产入表的最新政策、技术和方法，提升员工的专业素养。鼓励员工自主学习和跨部门交流，促进财务人员与数据技术人员、法律人员之间的知识共享和合作。
6. 结论与展望
在数字化浪潮中，数据资产管理效果直接影响着企业的生存与发展。本研究深入剖析了数据资产入表驱动企业数字化转型的机制与路径，并针对路径中的卡点提出了突破策略。
在机制分析方面，数据资产入表通过优化数据资源配置机制和提升数据价值转化效率机制，为企业数字化转型提供动力。在优化数据资源配置机制中，企业通过数据资源盘点与整合，明确数据资源情况并解决数据格式和标准不统一问题，实现数据的有效管理和利用；依据业务需求和战略目标合理分配数据资源，提高资源利用效率。在提升数据价值转化效率机制中，企业运用数据挖掘技术深入挖掘数据价值，综合考虑多种因素准确评估数据价值，基于数据资产开发数据产品并应用于业务流程优化和创新，实现数据价值的商业转化。
在路径分析方面，梳理出“入表–数据治理–业务重构–转型升级”的完整路径。数据资产入表是起点，促使企业重视数据资源；数据治理是关键环节，通过建立数据标准和规范、加强质量管理和安全管理，提升数据质量和价值；业务重构基于数据资产和数据治理成果，对业务流程、组织架构和商业模式进行优化和创新；转型升级是最终目标，实现企业从传统运营模式向数字化、智能化运营模式的转变。
在卡点及突破策略方面，明确了数据资产入表驱动企业数字化转型路径中存在的数据确权难题、数据价值评估困境和人才短缺问题等卡点。针对这些卡点，提出了相应的突破策略，包括利用区块链技术和合同约定完善数据确权机制，综合运用多种评估方法并引入新技术建立科学的数据价值评估体系，加强与高校、培训机构合作以及引进外部人才等方式加强人才培养与引进。
基金项目
数字化转型对跨国企业创新绩效的机制研究，项目编号：QIT24SN009。
NOTES
*通讯作者。