在初级经济师的备考中，统计基础里新纳入国民经济核算体系的“数据资产核算”是一个重要的考点。
一、数据资产核算的整体框架
1. 数据采集环节的价值计量
- 数据采集是获取数据的第一步。在这个环节，其价值的计量可以从几个方面考虑。首先是采集成本，包括设备购置、人力投入等。例如，一家企业为了采集市场销售数据，购买了专业的调研设备，并且安排了员工进行实地调查，这些花费都是采集成本的一部分。其次是数据的潜在价值评估，这需要考虑采集到的数据对决策的影响程度。比如采集到的消费者偏好数据能够帮助企业精准定位产品，从而提高市场竞争力，这部分潜在的价值虽然难以精确量化，但在核算时需要有一定的考量。
- 学习方法：对于这部分知识点，考生要学会区分不同的成本类型，并且能够结合实际案例进行分析。可以通过做一些简单的成本计算练习题来加深理解，同时关注企业在数据采集方面的新闻报道或者实际案例，以便更好地掌握价值计量的思路。
2. 数据加工环节的价值计量
- 数据加工是将采集到的原始数据进行整理、分析等操作。其价值计量主要体现在加工过程中的资源投入和数据质量的提升上。资源投入包括软件使用费用、算法研发成本等。例如，企业使用数据挖掘软件对大量的销售数据进行加工处理，软件的购买费用以及相关技术人员开发算法的成本都要计入价值。而数据质量的提升可以从准确性、完整性等方面衡量，比如经过加工后的数据能够准确反映市场趋势，这对企业的战略决策有着重要意义。
- 学习方法：理解数据加工环节的价值计量需要掌握一些基本的软件知识和数据处理概念。考生可以自己动手进行简单的数据加工操作，如使用Excel对一组数据进行排序、筛选等，体会其中涉及的成本和价值变化。同时，要关注数据质量评估的相关指标，并且能够阐述这些指标与价值计量的关系。
3. 数据应用环节的价值计量
- 在数据应用环节，价值计量更为复杂。一方面是直接的经济效益，比如企业利用数据分析结果优化生产流程，降低了生产成本或者提高了生产效率。例如，通过分析生产数据发现某个生产环节存在浪费现象，经过调整后节省了大量资金，这部分节省的资金就是数据应用带来的直接价值。另一方面是间接效益，如品牌形象的提升、市场份额的扩大等。例如，企业根据消费者数据进行个性化营销，提高了客户满意度，进而提升了品牌知名度。
- 学习方法：考生要学会从不同角度分析数据应用的价值。多做一些案例分析题，尝试从给定的案例中找出数据应用带来的各种效益，并进行合理的价值估算。同时，要关注行业内成功应用数据的企业案例，总结其价值计量的方法和思路。
二、与国民经济核算体系的联系
数据资产核算纳入国民经济核算体系是现代经济发展的必然要求。在整个国民经济层面，各个行业的数据资产都将对整体经济产生影响。例如，互联网行业的数据资产能够推动数字经济的快速发展，而制造业的数据资产有助于提高产业的智能化水平。这就要求在核算时，要考虑不同行业数据资产的共性和差异，制定统一的核算标准和方法。
三、备考总结
对于这个新增考点，考生需要全面掌握数据资产核算在各个环节的价值计量方法，并且理解其与国民经济核算体系的关联。在学习过程中，多做练习题、分析实际案例是非常有效的方法。同时，要关注相关领域的政策法规和发展动态，以便更好地应对考试中的各种题型。
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