数据的商品价值则需要在商品社会中通过流通和交易来实现。
我国具有超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，如何更好释放数据要素价值，是把握发展机遇的重点。
6月28日下午在上海数据交易所举行的2024数据资产管理上海峰会上，国家信息中心原常务副主任，粤港澳大湾区大数据研究院理事长杜平在发言时表示，数据作为一种特殊的资产，数据资产化是资源在市场经济条件下的逻辑结果。只有当数据资源转化为资产时，价值才能得到充分释放。这一过程不仅仅是数据本身价值的体现，更是数据赋能其他行业，形成新商品和服务的过程。数据资产化的过程，实际上是一种新型的生产力增长和国民财富积累的方式。
在他看来，数据作为生产要素，需要实现使用价值和商品价值两个层面。中国在数据的使用价值方面做得非常好，数据的收集、采集和存储已经成为企业生产和管理的一部分，极大提高了企业效率和社会竞争力。然而，数据的商品价值则需要在商品社会中通过流通和交易来实现。这就要求建立相应的交易所和交易中心，以及数据资产化的评估体系，以挖掘数据的高阶价值。
他表示，在数据资产化的实践过程中，存在一些难题。其中之一就是数据权属的确认和财产收益的分配权问题。这些问题影响着数据供给方的积极性，也是当前需要突破创新的重点。杜平认为，中国在这方面有很大的潜力和优势，应该走在前列。
此前中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即《数据二十条》），就构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四项制度。创新地建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。
另外一个难题就是数据资产化的会计核算。数据资源转化为数据资产的过程中，会计核算和认证是关键步骤。这不仅涉及数据资产的价值评估，还涉及如何与国际会计准则接轨。他介绍，财政部在这方面已经做了一些突破性的工作，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》以及《关于加强数据资产管理的指导意见》两份文件为数据资产化的实践提供了可能。
杜平还提到了数据流通和交易价格形成、数据跨境流动及安全风控也存在实践难题。因此他强调了创新路径的重要性，具体包括《数据要素×三年行动计划》的实施、要顺应人工智能和大模型的发展利用、数据交易所三个方面。
他说，《数据要素×三年行动计划》，最终是要发挥乘数效应，打破数据孤岛，使得相关纵向的、横向的、交叉的数据都可以共同发挥作用。“将乘数效应变成乘数效益，就使得资产化也有变现的可能性，数据价值化就释放就出来了。”而人工智能大模型等则会提供更多新的数据源，原来传统的数据大规模在新场景下变成数据语料，就能作为数字资产来交易。而数据交易所需要集合数据要素的复用价值，这个复用价值在数据交易所完成是最好的，因为数据交易所有登记、信批、第三方的管理。
