一文说清什么是数据要素

随着数据被正式确立为与劳动力、资本、土地等传统要素并列的新生产要素,数据要素的重要性被提升到了前所未有的高度。它不仅是数字经济时代的核心资源,更是推动经济社会全面转型升级的关键力量。那么,数据要素究竟如何定义?它包含了哪些关键要素?又是如何在实际应用中发挥其独特价值的呢?

  • 数据要素

2022年中共中央、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》(简称《数据二十条》),就已经明确提出探索数据资产入表新模式,标志着我国对数据要素价值的认识和利用进入了一个全新的阶段。

数据要素,简而言之,是指在经济活动中以电子形式存在的、通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。它不仅包括传统的结构化数据,如企业财务报表、交易记录等,还涵盖了半结构化、非结构化的数据,如社交媒体内容、图像视频等。数据要素的核心在于其能够被收集、处理、分析和应用,从而转化为有价值的信息和知识,为决策提供科学依据,优化资源配置,提升生产效率。

数据要素具有以下几个显著特征:一是非消耗性,即数据的使用不会导致其消耗或减少,反而可能因共享和复用而增值;二是可复制性,数据可以低成本、高效率地复制和传播,打破了传统生产要素的物理限制;三是高渗透性,数据能够渗透到经济社会的各个领域,与实体经济深度融合,催生新业态、新模式;四是价值不确定性,数据的价值往往难以直接量化,需要通过有效的挖掘和应用才能显现。

  • 数据要素的重要性

显化经济价值,优化资源配置:数据要素能够真实反映经济运行状态,为宏观调控提供精准支撑。通过建立数据资产核算和入表机制,可以科学评估数据对经济增长的贡献度,促进数据资产的合理定价和交易,优化市场资源配置,提升经济效率。

驱动产业升级,激发创新活力:数据作为新的生产要素,正深刻改变着生产方式、商业模式和产业结构。通过数据分析,企业能够精准洞察市场需求,优化产品设计,提高生产效率,实现个性化定制和智能化生产。同时,数据驱动的创新也催生了大量新兴产业,如大数据、云计算、人工智能等,为经济发展注入了新动能

促进社会治理现代化:数据要素在社会治理中的应用,能够提升政府决策的科学性和精准性,增强公共服务效能。例如,通过大数据分析,可以实时监测城市交通、环境污染、公共卫生等状况,及时预警和应对突发事件,提高社会治理的智能化和精细化水平。

保障数据安全,维护国家利益:随着数据成为国家基础性战略资源,数据安全已成为国家安全的重要组成部分。建立健全数据安全管理体系,加强数据跨境流动监管,防止数据泄露和滥用,是维护国家主权、安全和发展利益的重要保障。

  • 数据资产入表:释放数据要素价值的关键路径

数据资产入表,即将数据确认为企业资产负债表中的资产项,是实现数据要素价值量化的重要步骤。它不仅能够显化数据资源的经济价值,促进数据流通和市场化配置,还能激发企业数据资产意识,推动数据产业生态的繁荣发展。

明确数据资产确认标准:建立数据确权和数据资产登记管理制度,确保数据资产的来源和权属清晰,为数据资产入表提供法律基础。同时,厘清数据资产确认的条件和方式,划定数据资产的边界,明确会计核算范围。

完善数据资产评估体系:加强数据质量评估、安全合规评估和价值评估,确保数据资产的真实性和可靠性。通过制定统一的数据标准和评估指南,提升数据资产的质量和可用性,为数据交易和定价提供依据。

优化数据资产计量和披露:明确数据资产的初始计量、后续计量和处置方式,以及披露方式和内容,确保数据资产在财务报表中的准确反映。通过信息披露,增强市场透明度,促进数据资产的合理定价和交易。

  • 数据要素的实践

2024年,数据要素的实践在我国迎来了新的篇章。从1月1日开始,财政部会计司发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施,这意味着数据资源作为资产入表有了明确的官方指导,标志着我国在数据资产化道路上迈出了实质性的一步。

在此之前,虽然数据的重要性已被广泛认知,但如何将其正式纳入企业的资产负债表一直是个难题。而现在,这一规定让数据资产入表成为了可能,并迅速在全国范围内引发了热潮。

2024年2月,许昌市投资集团有限公司在郑州数据交易中心、埃文科技等数商的助力下,其开发的智慧停车应用场景数据资产近期完成入表。基于这份数据资产推出的“新能源汽车交通流量和停车需求分析”数据产品,已经实现了市场化流通,成为智慧停车行业的首例数据资产交易。

在马鞍山市含山县,含山自来水厂也完成了全县首个企业数据资产入表案例,入表资产价值高达129.12万元。更值得一提的是,他们还通过数据资产质押的方式,成功从马鞍山市农商行含山支行获得了600万元的授信。这不仅是马鞍山市的首例数据资产入表,也为企业利用数据资产增加信贷授信规模提供了新的思路。

随着数据要素的实践不断深入,数据资产化正在成为企业发展的新趋势,越来越多的企业加入了数据资产入表的浪潮。

结语:

数据要素作为数字经济时代的核心驱动力,正深刻改变着经济社会发展的面貌。通过探索数据资产入表新模式,释放数据要素价值,将有力推动我国数字经济高质量发展,为构建新发展格局提供强大支撑。

参考资料:

发改委:积极探索数据资产入表机制 激活数据要素市场发展内生动力

大河财立方:行业首单!许昌市投资集团智慧停车应用场景数据资产完成入表

金台资讯:含山:首个企业数据资产入表案例完成

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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