数据资产理论发展及实践现状探索*

匡少攀 鲁 毅

（南方电网供应链集团有限公司，广州 510620）

0 引言

随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术的快速发展，数据深刻改变着人类的生产生活方式，对社会经济发展产生了深远的影响。数据以信息技术为载体，与实体经济深度融合，极大地提高了生产效率，推动技术创新和管理创新，引领产业转型、促进经济增长，不断催生出新组织、新业态、新模式，已经成为一种不容忽视的新型要素驱动力。作为数据要素市场中的一种典型实践，数据资产是数据要素的一种商品化形态，近两年迎来了快速发展期。

1 数据资产理论发展

数据资产理论的发展时间相对较晚。在2018 年以前，偶有学者零星提到数据资产、数据资产化这一概念，但并未对此进行深入研究。自2018 年开始，数据资产化的研究逐渐增多；自2020 年，有关数据资产的研究也更为普遍，研究内容主要集中于数据资产概念界定、数据资产化框架、数据资产价值实现路径等方面。

在概念上，马丹等通过对数据价值的来源和独特内涵进行分析，从不同角度划分了数据类别并总结了不同类型数据的特征，且引出了将数据纳入资产范围的基本原则和必要条件（马丹等，2020）[1]；叶雅珍等通过统计“资源、资产、资本、经济、数据、数字”等关键词组合相关概念的最早出现时间，认为数据资源、数据资产、数据资本和数据经济等术语最符合数据资源开发利用的使用习惯（叶雅珍等，2019）[2]。在数据资产增值路径方面，纪婷婷等围绕数据资产化过程研究，探讨了数据资产应用、数据资产流通、金融衍生服务三种数据资产增值模式（纪婷婷等，2018）[3]。在数据资产化框架方面，叶雅珍等提出了一个包括数据资源确权、数据价值确认与质量管控、数据装盒入库、货币计价与评估、数据资产折旧和增值的管理等5 个步骤的数据资产化基本框架（叶雅珍等，2020）[4]。

2019 年，中国信息通信研究院和大数据技术标准推进委员会正式对外发布《数据资产管理实践白皮书（4.0 版）》，定义了数据资产及数据资产管理，给出了数据资产管理的主要内容和实施要点。

总体而言，目前对于数据资产理论的研究还缺乏系统化、统一的研究框架，缺乏对于概念、价值实现、路径实现方式等方面的统一共识，还需要结合实践进一步探索。

2 数据资产政策背景

随着信息化及数字技术的发展，数据价值日益凸显，各国纷纷将数据视为战略资产，发布一系列推进数据应用与发展的政策。

2012 年3 月，美国发布《大数据研发倡议》，提出发展前沿核心技术、推动科学工程领域发明创造及储备人力资源三大目标，以满足发展大数据技术的需求。2016 年5 月，美国发布《联邦大数据研发战略计划》，聚焦新型技术、数据质量、基础设施、共享价值、隐私安全、人才培养和加强合作七大战略，拟建成有活力的国家大数据创新生态系统。2019 年12 月，美国管理和预算办公室（OMB）发布了《联邦数据战略与2020 年行动计划》，对数据的关注由技术转向资产，将数据作为战略资源开发。

2014 年，欧盟召开数据驱动型经济交流会，鼓励数据方面的创新性产品和服务。2017 年1 月，欧盟发布《构建欧洲数据经济》，旨在构建数据生产者权利，保护数据要素再利用的成果，极大调动数据利用的积极性，将欧盟数据经济规模从2016 年的3000 亿欧元提升至2020年的7390 亿欧元。2020 年2 月，欧盟发布《塑造欧洲数字未来》，提出欧盟数字化变革的理念、战略和行动，希望建立以数字技术为动力的欧洲社会，使欧洲成为数字化转型的全球领导者。与此同时，欧盟还发布《欧洲数据战略》及《人工智能白皮书》。这三项政策勾勒出欧盟数字经济政策的基本框架。

我国也一直高度重视数字经济的发展。2015 年8 月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》，提出应充分利用我国的数据规模优势，发掘和释放数据资源的潜在价值，推动大数据发展和应用。2019 年10月，党的十九届四中全会提出将数据作为与劳动、土地、资本同等重要的生产要素参与收益分配。2020年4 月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，指明了加快培育数据要素市场的具体方案和实施路径。2022 年1 月，国务院办公厅发布《关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》，指出要通过完善公共数据开放共享机制、建立健全数据流通交易规则、拓展规范化数据开发利用场景、加强数据安全保护等措施，探索建立数据要素流通规则（如表1 所示）。

表1 美国、欧盟、中国的主要数据应用与发展政策

3 数据资产发展现状

数据资产本质是一种大数据应用，因此其实践先于理论探索。早在2015 年前后，国内就开展了数据资产流通及供应链金融方面的探索。自2020 年以来，数据资产应用特别是供应链金融方面的应用，更是迎来了快速发展期。在一些数字基础设施较好、数字化程度较高的行业，例如金融、电力、通讯、电商等，头部企业纷纷开展供应链应用与创新实践，自建供应链金融平台，结合行业的应用场景开发相应的数据资产产品。广东、江苏等地也开启数据要素市场的建设和培育工作，探索公共数据资产产品的落地应用。

本文根据数据资产产品是否通过数据交易平台交易，将数据资产分为数据资产流通产品和数据资产应用产品两大类，来讨论其发展现状。

3.1 数据资产流通实践

数据资产流通产品通常为标准化产品，通过在数据交易平台挂牌、定价，撮合交易。数据资产流通产品通常都是通过大数据交易平台、大数据交易所进行。

2014 年2 月，中关村管委会发布了《关于加快培育大数据产业集群推动产业转型升级的意见》。与此同时，中关村大数据交易产业联盟成立，中关村数海大数据交易平台的启动，开启了我国大数据交易与应用的实践先河。

作为我国首个大数据交易平台，中关村数海大数据交易平台，属于开放的第三方数据网上商城，平台本身不存储和分析数据，而是整合京东、新浪、天翼等数据，通过API 接口形式为客户提供数据服务。截至2015 年7 月，平台上线一年半以来，聚集数据供应商超过1214 家，数据交易量1.6 万笔，交易额5980万元。

2015 年7 月，中关村数海数据资产评估中心成立，其业务模式主要包括两种，与政府及企事业单位合作，针对相关数据资产的进行登记确权和评估，促进数据交易流通；与金融机构开展了数据资产质押贷款、数据资产股权板块等基于数据资产的金融衍生品服务。

2015 年4 月，全国第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营。随后，上海数据交易中心、华中大数据交易所、浙江大数据交易中心、河南中原大数据交易中心等一批具有政府背景的大数据交易平台也逐渐成立。

总体而言，目前大数据交易所仍处于初步发展阶段，交易量并不高。以贵阳大数据交易所为例，2019-2020 年，其年均交易额不超过千万元[5]。

3.2 数据资产应用实践

数据资产应用产品则直接面向终端用户，供应商按照用户的应用需求直接提供相关数据资产产品。数据资产应用产品最初是从供应链金融产品开始的，近两年也逐渐拓展出一些新产品。

自2014 年起，中央企业就逐步开展产业链金融方面的实践。2014年，银监会批准海尔财务、上汽财务、格力财务、武钢财务和北汽财务5 家财务公司开展延伸产业链金融服务试点。2016 年11 月，银监会发布《中国银监会办公厅关于稳步开展企业集团财务公司延伸产业链金融服务试点工作有关事项的通知》后，央企的供应链金融业务则更为普遍。特别是自2020 年以来，中央企业则纷纷自建供应链金融平台，发行数字债券凭证产品，掀起了供应链金融应用与创新的高潮。

除了供应链金融产品外，政府和企业在数据资产应用上，均出现了一定程度的创新产品。例如，电网企业纷纷推出订单融资和投标保证金产品，以减少供应商的资金压力，缓解了中小供应商的融资贵融资难的问题。政府也逐步推出公共数据资产凭证、公共数据资产产品。2021 年10 月，广东省发布全国首张公共数据资产凭证。凭借公共数据资产凭证，企业可以将一定时期的用电数据作为申请“电费贷”的证明文件，在“粤商通”平台获取相应的信用贷款。2022 年8 月，广东省政务服务数据管理局颁发了全省首批《公共数据资产登记证书》，推出了6 项公共数据资产，支农客流宝、产融数通宝、高科数察宝、招采数谱保、应急数察典、气象综数通，分别应用于乡村振兴、产业发展、高科技、工程、安全生产、气象等六大场景。

但是从产业规模上来看，最主要的数据资产应用产品仍然是供应链金融产品。根据《中国企业集团财务公司年鉴2019》，2019 年，我国共有59 家财务公司向产业链上游开展延伸产业链业务（面向一级供应商的“产业链保理”和“产业链贴现”业务），全年累计发生额1450.46 亿元，累计发生笔数95947笔，涉及中小微企业7334 家。

除此之外，目前市场上常见的数据资产应用产品还包括数据资产凭证产品、订单融资产品、担保金/保证金保险产品等。这类产品多产生于2019 年以后，整体市场规模产值占比相对较小。

4 数据资产发展建议

4.1 政策标准与应用实践相结合

数据资产发展既需要自上而下的政策指导，也需要自下而上的实践探索。

数据作为一种要素，不仅能单独彰显其价值效应，更是可以放大土地、资本、劳动、技术等传统要素的效益，产生明显的价值倍增效应。因此，自“十三五”以来，国家的宏观政策持续为数据要素市场培育与数据资产发展提供支持和保障。与此同时，供应链应用与创新政策的持续推进与执行，也使得供应链金融业务成为数据资产中发展得最为成熟的一类业务。地方先导政策的发布，也为数据资产的进一步发展探索出可行的价值实现路径，为培育和发展数据要素市场提供了参考借鉴。例如，广东省发布了《广东省公共数据管理办法》和《广东省公共数据资产登记与评估试点工作指引（试行）》，为公共资产的登记、定价、流通、交易提供制度保障。因此，政府部门应关注数据市场的发展动向，及时出台配套政策给予制度支持。在合适的时刻，政府鼓励企业总结经验，形成标准，推广至更多的企业和行业中。

数据资产作为新兴产物，并无统一的实践路径和固定的产品形态，具体的实践应用并不能完全依赖政策和标准来解决，还需要企业根据自身的数据条件、应用目标，结合企业业务实际，坚持技术应用与管理创新的统一，开发出可以被市场接受的数据资产产品。数据资产涉及数量庞大、相互交织的数据，数据资产流通环节也涉及众多主体，加上数据本身具有可复制性、非竞争性、权属复杂性等特性，因此数据资产实践存在着确权、定价、溯源互信、安全管理等一系列难点。企业在进行企业数据资产实践时，可以“自下而上”的方式，从局部开展数据资产应用，由点到面推广开来。在面对确权、定价等基本问题，可先采用简单的方法处理，促使数据先流动起来，在合适的时机再去优化这类问题。

4.2 发挥政府及国企的先导示范作用

当前数据资产实践的一大难点就是互信难。不同部门、不同组织之间的数据各自为政，数据孤岛现象严重，难以形成更大行业、区域、组织之间的互通数据库。各主体之间缺乏互信，更倾向于点对点的终端交易，而非通过数据交易平台进行数据流动。

要解决这一难点，还需政府发挥先导示范作用，强化不同部门之间的合作，打通数据流通链条中的堵塞点，加速数据在跨区域、跨链条之间的流通，激发出数据资产价值，也为数据安全及数据监管提供保障。例如，2021 年10 月，广东省发布全国首张公共数据资产凭证。凭借公共数据资产凭证，企业可以将一定时期的用电数据作为申请“电费贷”的条件，可在“粤商通”平台获取相应的信用贷款。该数据资产实践过程中，采用政府背书的形式，由广东省政务服务数据管理局监制空白公共数据资产凭证开启合作的起点，同时在广东粤商通涉企移动政务服务平台开展业务，建立数据资产信任链的锚点，强化各方的合作互信，实现了横跨政府部门、多个企业集团之间的数据资产应用方案的落地，为不同数据主体之间的对接及信任建立了一个合作范式。

另外，数据资产实践尚处于探索阶段，初期投入较大，盈利模式不确定，短期回报率较低，如果仅以盈利为动机，少有企业愿意进行这样的探索。而央企及大型国企数据基础化设施较好，数字化程度较高，企业资金流充裕，可以承担起相应的社会责任，进行数据资产的探索实践。目前市场上大部分开展数据资产实践的企业多属于这类企业。因此，在“十四五”期间，仍应利用央企、国企的行业地位和市场优势，在数据资产实践中发挥领头羊的作用。

4.3 尊重市场机制的力量

尽管政府在数据资产实践过程中发挥先导作用，但是数据资产的应用、落地、定价等方面，还应该尊重市场机制的力量。我国目前对于公共数据资源开发利用秉承着“需求导向、创新发展、包容审慎、安全可控”的思路，市场环境极为鼓励和包容，法无禁止即可为。在保障数据安全的前提下，企业可充分发挥市场配置数据资源的决定性作用，自主创新数据资产的应用实践。

在数据资产定价方面，国家鼓励市场主体探索多样化的数据资产定价机制，健全生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，完善市场决定数据要素价格机制，以促进数据要素与其他生产要素的高效融合，充分释放数据要素的价值。企业在开发数据资产产品时，应从产品应用及发展前景角度出发，采用最有益于发展的定价模式，激励各个利益主体发挥自己的能动性，形成合力，最大程度发挥数据要素的市场价值。

（文责自负）