价值跃迁：数据资产化的“数据宝模式”

数据资产化是数据价值化的关键路径。人工智能革命背景下，通过激活数据价值以实现价值跃迁，推动数字经济做强、做优、做大，是培育发展新质生产力的重要路径，也是构筑国际竞争新优势的关键抓手。“数据宝”聚焦国有数据，在理论建构上提出“数据雪球理论”，强调数据价值的指数成长。通过技术手段，在智能制造、企业管理、公共治理等场景实现智能应用落地，形成以人工智能驱动的数据价值转化闭环，为行业数字化转型提供了切实可行的经验路径。

彭绪庶，男，管理学博士，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所创新政策与评估研究室副主任，研究员，主要研究领域为产业技术创新，曾先后主持或负责完成“十一五”国家科技支撑计划项目、国家发改委、世界银行、中日国际合作和中国社会科学院等重大研究项目。罗以洪,管理科学与工程博士，贵州省社会科学院区域经济研究所副所长（主持工作），研究员。主要研究方向：区域经济、工业经济、数字经济、大数据、创新管理等。独立或第一作者出版专著3部，发表论文50多篇，其中核心期刊以上12篇，获得省部级领导批示及省级以上成果转换25项。端利涛，中国科学院大学管理学博士，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所副研究员，研究领域为数字经济、平台经济。目前已公开发表论文20余篇，出版专著1部，合著1部，多次曾荣获中国社会科学院优秀对策信息二等奖、优秀奖。

一　数据价值化的时代背景与战略意义 (1)
(一)数据价值化的时代背景(1)
(二)数据价值化的战略意义(9)

二　数据价值化的基本理论分析(16)
(一)数据价值化的内涵与基本路径(16)
(二)数据资源化:数据从原始信息到可用资源的转化(21)
(三)数据商品化:数据转化为可交易商品的增值过程(23)
(四)数据资产化:数据成为可量化可交易的资产(25)
(五)数据资本化:数据要素置换为资本要素(30)
(六)数据场景化:数据与应用场景结合创造新价值(32)

三　中国数据价值化的实践探索与突出问题(35)
(一)中国数据价值化的发展概况(35)
(二)数据价值化推进过程中存在的主要问题与障碍(42)
(三)数据价值化问题的成因剖析(50)
(四)数据价值化问题的解决前景与路径展望(60)

四　数据宝数据资产化的基础(62)
(一)聚焦国有数据价值释放(62)
(二)“四化建设”实现数据资源化商品化(70)
(三)“数据老中医理论”支撑价值增值(78)

五　数据宝数据资产化路径分析(81)
(一)数据雪球:数据宝数据资产化理论(81)
(二)“九步法”:数据资产入表实践操作流程(90)
(三)数据宝数据资产化全链路解决方案(102)

六　数据资产化的“数据宝模式”典型实践(110)
(一)工业数据资产化实践案例(110)
(二)农业数据资产化实践案例(114)
(三)商贸流通数据资产化实践案例(116)
(四)交通数据资产化实践案例(119)
(五)金融数据资产化实践案例(122)
(六)文旅数据资产化实践案例(125)
(七)医疗健康数据资产化实践案例(128)
(八)房地产数据资产化实践案例(131)

七　人工智能赋能场景强化“数据要素×”效应(135)
(一)人工智能模型演进:从通用走向业务的场景赋能逻辑(136)
(二)人工智能驱动下“数据要素×”场景体系的深化机理(140)
(三)人工智能与大数据融合发展趋势对数据价值化的影响(150)
(四)数据宝的行业人工智能大模型探索(155)

八　以数据资产化深入推进数据价值实现的政策建议(162)
(一)“数据宝”模式的贡献与启示(162)
(二)数据价值化的未来图景(165)
(三)加快数据资产化推动数据价值化的政策建议(168)

结　语(183)

参考文献(185)