有序稳妥推进数据资产化

　　“利用政务数据牟利成为新苗头”，这是审计署发布的2024年第1号审计结果公告列出的问题之一。审计署公告显示，4个部门所属7家运维单位未经审批自定数据内容、服务形式和收费标准，依托13个系统数据对外收费2.48亿元。

　　数据是新型生产要素，也是数字经济的关键生产要素，而公共数据和政务数据又因其巨大价值而受到关注。数据能否成为资产、如何成为资产，这在理论及业界都是一项重要议题。近日，就数据资产化相关问题，《金融时报》记者采访了本报专家组成员、中央财经大学互联网经济研究院副院长欧阳日辉。

　　欧阳日辉：数据依法依规在场内和场外采取开放、共享、交换、交易等方式流通。从有无交易场景来看，数据要素流通可以分为两种：一种是无需货币参与的无交易场景下的流通，比如，公共数据的开放和共享，政务数据开放、政府间共享、政企之间共享、企业之间共享，企业数据在合法合规前提下的交换；另外一种是交易场景下数据产品的交易，数据交易是单向流动形式，有场外点对点的交易模式和场内集中交易模式。

　　政务数据的流通主要属于前一种。2016年发布的《政务信息资源共享管理暂行办法》明确“以共享为原则，不共享为例外”。按要求，政务部门应有序开放所掌握的全国性政务和公共数据，降低社会公众获取成本。若违规利用此类数据营利，则属于不当获利。此外，我国推动用于数字化发展的公共数据按政府指导定价有偿使用，主要是指电力、水务、燃气、通信、公共交通以及城市基础设施服务等公共企业、事业单位的数据，通过探索授权运营的方式进行收费。

　　欧阳日辉：当前，关于数据资产形成了三个共识：一是数据资产是经济主体过去的交易或事项形成的或者合法拥有；二是数据资产是能给经济主体带来预期经济利益的数据资源；三是数据资产化是数据要素价值化的基础，成为数据资产的数据资源需要由经济主体拥有或者控制。数据资源转化为数据资产有两个途径：一是数据资源估值后进入会计报表；二是企业在数据要素市场购买的数据产品和服务构成企业或机构的资产。基于数据资产的商品属性和金融属性，多层次数据要素交易市场加速发展，企业购买数据产品和服务，以无形资产和存货进入财务报表。

　　从我国政府推动数据工作的思路来看，一是注重数据开发利用，通过发挥协同优化、复用增效和融合创新，激发数据要素潜能；二是以推动数据资产合规高效流通使用为主线，有序推进数据资产化。财政部发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》明确了数据的资产属性，提出支持合规推进数据资产化，鼓励在金融、交通、医疗、能源、工业、电信等数据富集行业探索开展多种形式的数据资产开发利用模式。

　　“化”是一个经济社会转型的过程。数据资产化就是将数据资源转化为数据资产的过程，结合场景将数据资源转化为具有特定功能和价值的产品或服务，通过数据产品的交易和流通，实现数据的价值转化和增值。

　　欧阳日辉：数据资产具有一定的金融属性，这必然会推动数据要素在金融业的发展。金融在数据流通中的作用有三个方面：一是金融业在数据要素产业链中发挥优化资源配置的积极作用。数据产业链覆盖数据要素从产生到发挥要素作用的全过程，数据采集和分析、确权登记、定价和流通交易等环节，需要数据商、第三方专业机构、交易机构发挥作用。这些机构的发展都需要金融支持，未来，金融机构有可能加大对技术型、服务型和应用型三类数据商的支持力度，同时也拓展了金融服务的空间。

　　二是金融服务深入到商业生态，培育数据资产与金融相融合的数据产品，打通数据要素流通价值链，助力企业数据资产价值释放。大量中小企业缺乏数据挖掘能力，企业数据成为“沉睡的宝藏”，无法实现数据资产化。金融机构依据自身的技术能力和人才优势，加强与企业合作，共同打造商业生态、数字生态、价值生态、协同生态、金融生态，从数据资源的“搬运工”转变为数据资产的“创造者”，助力中小企业实现数据资产化。

　　三是金融机构依托企业数据资产入表，制定个性化的金融服务方案，探索融资、保险和证券化等新模式。这是当前金融机构探索的重点，探索数据资产的创新应用与价值实现，推动数据资产领域的繁荣与发展。未来，随着数据要素基础制度和数据要素市场不断完善，数据要素的股权化和证券化有望带来数据要素的价值乘数效应。

　　欧阳日辉：金融行业是对数据最敏感、最先通过开发利用数据提升服务水平的行业之一。同时，数据资产化与金融业融合发展，丰富了数据流通的形式。

　　一线城市具备较好的产业基础和数据要素流通交易基础，地方政府积极探索开创新的金融模式。例如，《北京市数字经济全产业链开放发展行动方案》《上海市数字经济发展“十四五”规划》《深圳经济特区数字经济产业促进条例》等地方政策和条例中提出，鼓励和支持金融机构在融资、保险、证券化三个方面开展数据资产金融服务创新工作。

　　在政策的推动下，金融行业对数据要素的利用正在积极推进。即在风险可控的条件下，推出与数据要素相关的金融产品，实现数据要素的价值发现功能，激发数据市场活力。金融机构在数据资产化方面的探索主要有两个方面：一是金融机构健全数据治理体系，构建覆盖全生命周期的数据资产管理体系，对自己拥有的数据开展数据治理、数据资产估值、数据资源入表等资产化工作；二是金融机构与相关部门合作，汇聚外部数据资源，探索个人、小微企业基于数据的授信模式、数据资产无抵押融资模式，创新数据资产衍生的金融产品和服务。

　　国内外已经有数据要素金融创新模式和案例落地。目前，我国数据资产创新应用仍处于起步阶段，最早的创新应用开始于2021年9月，浙江某银行基于当地知识产权区块链公共存证平台，以数据知识产权为标的物发放了两笔数据资产质押贷款，涉及金额分别为500万元和100万元。随后，北京、贵阳、南京、常州进行了数据资产质押融资的探索，深圳进行了无质押数据资产增信贷款的探索，青岛进行了数据资产作价入股的探索。此外，在数字资产保险、数据信托以及数据证券化产品等领域也展开了初步探索。

　　欧阳日辉：当前，数据要素从资源化到产品化再到资产化、资本化的探索如火如荼。在推动数据要素市场化进程中，一方面，伴随着数据资产抵押业务发展，企业数据资产入表的过程中可能会出现“泡沫化”的问题，炒作数据资产概念，导致金融“数据”化；另一方面，一些数据公司、数据密集型企业、拥有数据的公共服务机构不是思考如何开发利用数据来驱动业务，而是追求数据资产化和金融化，数据产业有演化为金融活动的趋势，地方政府谋划从“土地财政”向“数据财政”转型。

　　我国关于数据要素的基础制度正在构建过程中，不能急于推动数据要素资产化。企业应将数据资产作为数字化转型进程中的新兴资产类型，建立“高质量数据资产供给赋能企业数字化转型升级”的数据战略，搭建覆盖“基础管理、治理运营和开发利用”的数据资产管理体系，创新应用场景和商业模式，充分挖掘数据资产的商业价值，发挥数据要素乘数效应，为业务高质量发展注入新动能。

　　此外，现阶段我国数据资产交易参与主体主要以公共部门、金融和医疗等机构为主，广大中小企业参与并不踊跃。唯有数据资产产权得以明晰、数据资产估值定价和交易市场机制得以完善，数据资产的价值才能真正释放出来。