通信世界网消息（CWW）2020年3月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据定义为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。2023年8月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（即“数据入表”政策）发布，并自2024年1月起实施，由此正式拉开了数据资源的资产化和资本化序幕。
“以进促稳，先立后破”精神的实践
根据《数据安全法》的定义，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。根据《数据资产评估指导意见》的定义，数据资源是指经过加工后，在现时或者未来具有经济价值的数据。数据资产和数据资本则分别对应会计实务和金融领域的概念。数据资源的资产化及资本化是对“以进促稳，先立后破”精神的实践。
“先立后破”最初是中共中央政治局在2021年7月召开会议，谈及“纠正运动式‘减碳’”时提出来的。2023年12月中共中央政治局会议再提“先立后破”精神，并将应用领域扩展至各行各业，乃至跨行业的整体经济领域。回顾2023年底密集出台的数据要素有关制度，可知该精神对2024年1月正式开展的数据资源资产化和资本化工作尤其具有指导意义。
“十四五”期间，我国经济增长仍面临较大压力，房地产行业从数量型发展转向品质型发展，固定资产增速放缓，在“房住不炒”政策理念下房地产的金融属性逐渐弱化，数据要素成为经济新动能，推动新旧动能转换有序开展，数据资产成为弥补整体资产增速放缓的有力抓手，数据资本有望成为金融机构锚定的下一个“黄金”和“石油”，助力中国经济稳步发展。
总的来说，数据资源的资产化和资本化有以下六个重要意义：一是从资产和资本角度反映数据资源的真实价值；二是有利于改善企业资产负债结构；三是为企业融资提供新的抵质押资产，为企业增加新的盈利点，为企业提供新的投资工具；四是促进企业利用数据创造价值、实施精细化管理，同时鼓励企业积累高质量数据；五是有利于投资者更清晰地认识到企业的数据资源价值；六是激活数据要素市场内生动力，推动经济可持续发展。
数据资源的资产化及资本化发展现状
数据的分类分级
2021年6月人大通过的《数据安全法》提出，我国对数据实行分类分级保护，国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录。2022年10月，《国务院关于数字经济发展情况的报告》提出，下一步要推进公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权使用。2024年1月，《关于加强数据资产管理的指导意见》进一步规定：对需要严格保护的数据，审慎推进数据资产化；对可开发利用的数据，支持合规推进数据资产化。从安全和发展两个角度，对数据进行分类分级已经是政策共识，但具体的数据分类分级目录并未明确，对于是由政府进行“自上而下”的数据分类分级，还是由企业进行“自下而上”的数据分类分级尚未达成共识。
数据的确权
在做好数据的分类分级后，对于整理出来计划入表的数据资源要进行确权，这是后续入表和评估的前提。数据的无形性、多归属性、广泛流动性等特征，使得其在不同主体之间的确权比较复杂。2022年12月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出“数据三权分置”的原则，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，类似农村土地所有权、承包权、经营权三权分置，淡化数据资源所有权的概念。
根据数据三权分置原则，各地数据交易所、律师事务所、媒体机构（如人民数据）等纷纷探索开展数据确权业务，对数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权进行法律认定，并颁发数据产权证书或出具法律意见书，从而实现确权。
数据的入表
《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将企业数据资源分为三类：第一类，符合资产定义且满足资产确认条件的数据资源，体现为无形资产或存货；第二类，符合资产定义，但尚不满足资产确认条件的数据资源，暂不入表但应当披露；第三类，其他数据资源。
在该政策出台前，对于外购的数据资产，约78%的企业参照无形资产的计量规则来进行账务处理，约14%的企业计入长期待摊费用，约8%的企业直接计入当期费用。对于生产经营中产生的数据，绝大多数企业并未进行会计处理。该政策为企业数据资源的会计处理提供了具体指导意见，为企业实践数据入表增加了“库存商品”科目的选择，更准确体现了数据资源持续更新和迭代的价值。
数据的评估
紧随“数据入表”政策的是2023年9月发布的《数据资产评估指导意见》。该文件确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法。数据资产质量是数据资产评估的重要基础，因此该文件要求资产评估专业人员重点关注数据资产质量，数据质量评价采用的方法包括但不限于层次分析法、模糊综合评价法和德尔菲法等。评估机构可据此对数据资产的评估展开实践。
实践案例很多，如宁波海洋研究院联合浙江中企华资产评估有限公司、浙江大数据交易中心等机构于2024年1月完成了海洋数据资产的评估和入表。
经过确权、入表和评估后的数据资产具有权属明晰、价值明确的特点，为其后续金融属性的体现提供了基础。
数据资产的交易
根据公开信息整理，全国已经建立贵阳大数据交易所、北京国际大数据交易所、上海数据交易所、西部数据交易中心、郑州数据交易中心、福建大数据交易所、湖南大数据交易所、浙江大数据交易所、青岛大数据交易中心、青岛市公共数据运营平台、北部湾大数据交易中心、华东江苏大数据交易中心等40余个数据交易平台，整体格局与央企产权交易所类似。各交易所的数据交易类型不尽相同，聚焦于气象、交通、商品交易等不同领域的数据。
此外，各地方政府通过构建城市底座、组建数据公司统筹地区的数据交换和交易，大型集团企业内部也通过搭建数据底座、成立数据公司进行数据交换和交易。这些“数商”可以促进地区或集团内部数据资产流通，减少“数据孤岛”，避免重复建设，实现降本增效，促进垂直领域数据汇聚，有利于行业大数据模型建立，也将成为我国数据资产交易架构的重要组成部分，扮演着数据交易市场中的“投行”角色。
数据资产的担保融资
2022年10月，罗克佳华科技集团与北京银行合作的“双碳”数据质押贷款落地，开启了数据资产抵质押融资业务的探索实践。2023年以来该担保融资业务如雨后春笋、遍地生根，如盐城市大数据集团与江苏银行合作的数据使用权抵押贷款、邮储银行台州市分行与温岭市华驰机械有限公司合作的数据知识产权质押贷款等。
数据资产的资本化方式，除了担保融资、交易，还有投资入股、资产证券化等。在实践方面，北京公交集团早在2018年便用数据资产7年使用权投资启迪公交，成为第一个“吃螃蟹”的企业。
不足及建议
数据资源分级分类目录尚未发布及存在数据安全风险
目前，公共数据、企业数据、个人数据的界限尚不明确。例如，滴滴出行2021年在美国上市，被认为危及国家公共安全，那么滴滴拥有的交通出行数据是企业数据还是公共数据？如何区分哪些数据是需要严格保护的，哪些数据是可开发利用的？对此目前业界还没有具体的数据分类分级目录和标准。
笔者建议企业“自下而上”地对企业数据进行分类分级，在生产经营过程中重视合同中数据的持有、使用和加工授权，对于可能影响公共安全的数据或可能被认定为公共数据的，与上级政府主管部门积极沟通，争取数据持有、使用和加工的相关授权，探索个人数据收益分配方案，主动接受政府监管。另外，建立企业“自下而上”和政府“自上而下”对数据进行分类分级的沟通机制，建立互信机制，让数据资源的资产化和资本化时刻处在监管之下。
在此方面业界已经出现了标杆案例，例如北京市经信局2022年授权北京金融控股集团旗下的北京金融大数据公司建设金融公共数据专区，并承接公共数据托管和创新应用任务，落地全国首个公共数据授权运营模式，实现数据资产公开交易。
数据资产确权机构和流程尚未明确
中国目前尚未建立标准的数据资产登记部门及流程。此外数据资产化和数据资本化业务涉及数据持有权、使用权和加工权中的一项或多项，目前还缺乏相关法律支撑。
对此，笔者建议有数据确权优势的行业龙头企业，根据自身特点积极开展细分领域数据确权业务。国家数据局和中国人民银行等要尽快出台数据资源资产化和资本化相关制度，产业主管部门也应积极探索垂直领域数据确权机构的选择和培育。
数据资产可能造成报表失真
数据往往是伴随着生产活动而产生的，其成本常常难以准确计量，其价值也根据应用场景的不同而不同；在审计过程中，审计机构又难以获取企业的全部数据资产进行查验，且数据具有虚拟性、易复制性、非排他性、非均质性等特点。上述特点将造成企业资产负债表中的数据资产良莠不齐。此外，截至2024年1月，全国仅12家企业通过数据管理能力成熟度模型DCMM5级认证，说明绝大多数企业的数据管理能力还有待提升。企业自身数据管理能力将直接影响其入表数据资产的质量。
笔者建议企业机构积极运用DCMM标准，提升组织的数据管理能力和应用水平；审计机构应提升自身大数据查验能力，积极储备大数据人才，建立合适的模型，升级技术手段，对数据资产进行有效查验；推进数据交易所发展，使评估机构拥有更多可获取的数据交易案例，以便开展数据资产评估。
数据资本可能增加金融风险
数据具有易复制性、与日俱增的金融属性，并且类似钢铁、茶叶等具有同质性高、金融属性强等特点，而钢铁、茶叶等质押融资已经屡屡暴露金融风险。因此，在法律有待完善的情况下，政策尚未正式赋予数据资产的担保属性。此外，2013年中国人民银行等发布《关于防范比特币风险的通知》，随着数据资产的资本化发展，如何防范数据资本的“类货币”风险也是金融监管机构越来越迫切需要考虑的问题之一。金融监管机构还需要注意防范金融机构借数据质押的名义，增加信用授信额度和其他抵押物的抵押率，从而增加金融行业系统性风险。
综上，数据资源的资产化和资本化应该围绕《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，循序渐进实施，不能一蹴而就，可以探索尝试，避免操之过急。各地政府应根据地方特色产业，积极构建垂直领域的“数商”生态。企业应该严格按照以下步骤发展：第一阶段，整理、积累有价值的数据资源，积极获取政府和个人授权；第二阶段，实现数据资源的确权、入表/披露和评估；第三阶段，随着数据资本化制度的完善，与金融机构共同探索数据资本化发展。
*本文刊载于《通信世界》
总第940期 2024年3月25日 第6期
