问题——数据价值巨大却难以被制度化“看见” 一篇围绕数据治理的评论文章近日引发关注。文章作者、美国胡佛研究所研究员迈克·库肯以一份附带小额报酬的收视调查问卷为切入点指出：美国，数据已经可以被交易、被利用并直接带来收入，但在制度层面长期缺乏明确的资产定位与统一的计量体系。企业在经营中依靠数据驱动增长，政府也掌握大量公共数据资源；然而在通行的会计准则框架下，数据价值往往难以进入资产负债表与监管视野，由此形成“有价值却难衡量、需要保护却难界定”的治理难题。 原因——会计确认滞后与治理碎片化相互叠加 文章认为，美国并非不理解数据的经济意义，关键问题在于缺少把数据正式纳入资产体系的制度安排。回顾历史，破产清算领域多次凸显数据的“硬价值”：部分企业破产时，客户数据往往成为最有价值的资源之一，但其处置常引发争议与诉讼，折射出数据权属、交易边界与隐私保护之间的张力。另外，数据经纪行业通过交易大量未在资产负债表中体现的信息获取可观收入，也从侧面说明数据已形成事实上的市场。 在政府层面，文章指出联邦机构掌握涵盖农业、地质、公共健康等多类数据，但联邦数据政策标准不一、规则分散，缺少能横向贯通的数据估值与分类分级框架。作者强调，难以计量的资产往往难以获得相应的治理投入与保护力度：在缺少统一的价值认知与核算依据时，隐私保护、访问控制、风险评估与预算投入都可能缺乏一致的衡量尺度。 影响——从企业竞争到公共安全，制度缺口外溢放大风险 文章把该问题放在更广阔的产业与技术背景下观察，认为当前正进入以数据为关键投入的阶段。数据不仅是商业经营的核心资源，也会影响新技术应用、算法训练、风险识别与产业升级。对企业而言，数据资产难以被有效确认与披露，可能导致企业价值呈现失真，进而影响投融资判断、并购定价与监管评估，也会抬高合规成本和交易不确定性。对社会而言，缺乏清晰的价值量化与保护边界，容易使数据泄露风险外溢，深入冲击公众信任与公共安全治理。 文章还以美国发生过的重大数据泄露事件为例提醒：数据一旦被非法获取，影响往往不止于经济损失，还可能引发身份冒用、社会工程攻击等连锁后果。作者认为，如果无法建立系统化的评估与保护逻辑，就难以回答“哪些数据最需要保护、为何需要保护、保护到何种程度、投入应匹配何种风险”等关键问题。 对策——建立确认、披露、估值与监管协同机制 围绕如何补齐制度短板，文章提出多项政策建议：一是推动制定数据资产确认标准，使企业与机构在明确条件下对可识别、可计量、可控的数据资源进行规范化处理；二是强化资本市场信息披露研究，探索对重大数据资产持有、治理与风险状况提出更清晰的披露要求；三是推动公共部门对所掌握的数据资源开展价值评估，以便形成更可执行的数据分类分级、访问授权与安全投入机制，并在州、地方层面形成联动。 文章同时强调，数据并非不可量化。其类比指出，电磁频谱等无形资源之所以能够形成成熟的交易与管理体系，关键在于制度先确认其价值并建立相应规则。在作者看来，数据同样需要一套可操作的估值与治理框架，以在创新利用与隐私保护之间取得平衡。 前景——中美路径差异或将重塑全球数据治理规则竞争 文章特别对比了中国在数据要素化与数据资源入表上的制度探索。报道材料显示，中国已将数据列为生产要素，并出台对应的会计处理规定，为符合条件的数据资源按无形资产或存货进行确认与披露提供制度依据；部分企业也在新规实施后开展数据资产入账实践。文章认为，这反映出不同国家对数据战略定位与制度建设节奏的差异：一方更强调顶层设计与制度供给，另一方在资产确认与治理框架上相对滞后。 在全球数字经济竞争加速的背景下，数据的确权、流通、估值、披露与保护将成为制度竞争的重要领域。谁能更早建立统一、透明、可执行的规则体系，谁就更可能在产业生态、资本配置和技术创新中占据主动。作者据此判断，美国若继续回避数据资产化的制度议题，相关差距可能进一步拉大，并影响其在数字治理规则制定中的话语权。
当数据洪流不断渗入现代经济的各个环节，制度建设正成为驾驭这股力量的关键；中美在数据治理上的实践差异，折射出对生产力变革的不同应对方式。历史经验表明，能够及时识别新兴生产要素并建立适配制度的国家，往往更容易在产业变迁中抢占先机。这场围绕数据价值的认知与制度重构，或将深刻影响未来三十年的全球经济格局。