经历过Web1.0、Web2.0之后，我们迈入了Web3.0时代。Web1.0时期的主要特点是“读”（reading）, 用户行为模式主要是对既有信息的搜索和浏览，代表公司包括国外的谷歌（Google）、雅虎（Yahoo）、网景（Netscape）和国内的新浪、搜狐、
百度等。Web2.0时期的主要特点是“写”（writing），用户可以在互联网上发布个人信息和商品，进行更加充分的互动交流和交易，代表平台包括国外的推特（Twitter）、亚马逊（Amazon）、脸书（Facebook）和国内的微信、微博、淘宝、抖音等。而在Web3.0时代，人类社会将进入万物互联、数字孪生的时代，其特点是“资本化”（capitalizing），在互联网世界产生的数据和信息将会成为个人的资产和资本，代表公司还没有出现。
当前，数据作为核心要素资源，虽然具有普遍的使用价值，但资产属性还没有充分体现。只有实现确权、流通和交易后，数据才会从社会资源转变成可量化的数字资产，再通过
金融创新演变为生产性的数字资本，真正释放其内在价值。从数字资源到数字资产再到数字资本的演进，正是数字经济发展的核心目标。数字经济将为未来中国经济增长提供强大的资本来源，这才是真正的供给侧结构性改革。
以企业数据为例，通过登记确权、实现价值化的企业数据，可以转变为企业资产，帮助做大做优企业资产规模，实现净资产和融资空间的提升、资产负债率的下降。也就是说，企业数据增值可以推动企业收入和利润的增加，实现现金流的改善，进而带动地区税源种类、税收规模、生产总值、劳动生产率的提升，形成经济增长的新动力和新引擎。要实现这个目标并不容易，需要做好诸多基础性工作。
首先，做好企业数据确权工作，对数据资源进行盘点梳理，推动建立企业数据资产报表体系。按照不同维度，企业数据资源可分为管理数据、生产数据、应用数据三大类。其中，前两类数据属于企业自有数据，权属较为清晰；第三类数据具有较高的市场价值，但权属往往存在争议。成熟形态企业数据则可以分为原始数据、统计数据、数据产品。其中，原始数据未经加工，单位量价值较低且较为敏感；统计数据是原始数据经计算加工后形成的数据；数据产品是在统计基础上设计出的企业征信画像、产品质量
评级等，经过脱敏后可以对外提供。企业应按照不同维度建立数字资源管理报表体系，如数据地图或数据字典，并明确主责部门和主责岗位，设立首席数字官，进行统一的数据资源规划管理。
其次，实现企业数据评估入表，挖掘资产价值。在模拟企业数据资产入表探索中，有两个痛点问题。一是如何对数据资产进行准确评估。目前常用的定价方法有三种，包括成本法、收益法、市场法。在没有交易的情形下，只能用成本法定价，成本法的基础是可靠计量；在有交易的情形下，可用收益法定价；在大量反复交易的情形下，可用市场法定价。三种定价方法相辅相成，可从成本法先起步。二是如何进行数据资产入表。可将不交易的数据资产计入无形资产、交易的数据资产计入存货，但对于只交易使用权、不交易所有权的数据资产来说，可能更适合计入无形资产。国际上关于数据资产入表的探索较为滞后，建议我国在此领域进行持续创新。
最后，先试点后推开，稳妥推进企业数据开发利用试点工作。企业数据资源的开发利用，在很多领域尚无先例可循和法规支撑。为了稳健推动创新，建议优先选取数据资源丰富的国有企业或是在数据治理方面有一定基础的中小企业作为试点，同时在会计、法律、评估等领域邀请头部专业中介机构参与联合创新。建议在数据要素市场建设基础好的地区开展试点，不断完善配套制度建设，待成熟之后再向全国推广，逐步建立起更为广泛的数字经济基础设施和制度体系。
目前，
北京金控集团旗下的北京国际大数据交易所，正在国资部门和经信部门的大力支持下，积极推进市属国企的企业数据确权创新试点，通过先行先试，努力打造一批示范样板和数据创新应用场景。
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