国有企业数据资产化路径思考及探索

　　胡琼月

　　国有企业作为关系国计民生的企业代表，需立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，践行数据要素化新战略，把握数字经济发展趋势和规律，加快推进国有企业数字化转型和数据资产化建设，释放数据要素价值，促进新动能转型，实现经济社会高质量发展。本文对国有企业数据资产化路径探索提供参考思路。

　　数据资产是一类具有特别属性的资产，特点包含不限于：使用后不被消耗、窃取后不为所知以及加工后价值更大等。国有企业积累了大量优质的数据资源，然而，对于许多国有企业来说，其主营业务与经营领域并不包括数据资产或数据服务的经营交易。而对于具有前沿技术能力、成熟应用经验、完善运营渠道的数据科技平台型企业而言，却面临着数据资源紧张匮乏、成本昂贵、合规风险高等问题。因此，在构建具有可操作性的国有企业数据资产应用模式框架时，应当考虑“合作开发、合作运营” 的数据资产合作模式。根据国有企业的不同数据资产管理方式、方法、机制等，本文从“数据资产化现状、国有企业数据资产化路径、资产运用”等方面提供一些参考思路。

　　数据资产化现状分析

　　（一）政策背景

　　继2020 年发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确指出数据成为生产要素，要加快培育数据要素市场； 2022 年12 月，党中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），一系列数据要素相关政策的出台显示了国家层面要积极充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济的决心。早在2021 年5 月，国家统计局就发布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，为我国数字经济核算提供了统一可比的统计标准、口径和范围。近年来，各省区市也掀起了“数海”探索浪潮。以广东为例，2021 年9 月，广东正式实施《广东省数字经济促进条例》，这是国家“十四五” 规划纲要和国家统计局明确数字经济统计分类之后，国内出台的首个数字经济地方性法规。2021-2022 年，广东在全国率先启动数据要素市场化配置改革，发放了全国首张公共数据资产凭证，发布了广东省首批《公共数据资产登记证书》，探索开展公共数据资产登记评估和数据经纪人等工作。据统计， 2022 年广东省GDP 超过12.9 万亿元，连续 34 年居全国第一，增量排名全国第二。广东作为制造业大省，2022 年，仅制造业500 强企业的营业收入合计已达到5.53 万亿元。国资国企作为区域经济产业升级和城市运营等关键领域的主力军，积累着大量数据资源。盘活这些数据资源，实现增资增值，对于提高国企服务效率具有重要意义。

　　（二）数据要素价值内涵

　　数据，作为一种新型生产要素，可以指一切参与经济活动中实现价值创造的信息。在宏观性层面，数据表现为“大数据”，在微观层面，数据表现为其他生产要素的累积，为生产流程进行赋能。与传统生产要素不同，数据资产作为一种新型的生产要素，其内容本身需要进行隐私保护，这导致数据提供方、数据需求方和数据经纪方之间存在信息不对称，难以在事前为数据资产确定一个公允的价格。近年，已有其他研究认为数据生产要素区别于其他生产要素的重要特征，在于其具有虚拟性、非竞争性、排他性、易复制性、规模报酬递增、外部性等特点。

　　（三）数据资产化可行性

　　实现数据资产化可让国有企业数据在市场上实现其价值。在数据产品确权、合规性得以评估的情况下，可以通过某种方法，把数据产品作为资产，对其当前及未来预测的经济利益予以合理估值，这就是通常意义上的数据资产的评估。通过数据产品的价值挖掘，实现数据资产的变现。从数据产品的确权和合规性评估开始，到数据流通和价值挖掘，这个过程就是数据资产化。2022 年12 月发布的“数据二十条”提出要“探索数据资产入表新模式”“逐步完善数据产权界定、数据流通和交易等主要领域关键环节的政策及标准”。这些作为政策支撑，提高了国企数据资产化的可行性。

　　国有企业数据资产化路径与难点

　　（一）现有理论基础及实践

　　对国有企业而言，并非所有数据都可称为数据资产，数据资产是能够为企业所拥有且为企业带来经济利益的数据。因此，国有企业的数据资产化路径同样遵循业务数据化、数据资源化、资源资产化、资产价值化、价值要素化的关键路径，经过“五化”演进，从而实现数据要素化的转化，进而度量数据要素在生产经营过程中对经济效益的贡献。基于已有的理论基础，国有企业可参与开展数据资产化路径的多样探索。如，笔者所在的华南（广东）国际数据交易有限公司，作为广东省交易控股集团有限公司的二级子公司，曾参与开展广东省首批公共数据资产登记全流程，并与银行、数据型企业等多方主体进行合作，在佛山市南海区探索开展数据资产融资服务，探索在智能制造、环境保护、医疗、金融等行业先行先试的场景案例。

　　（二）面临的问题

　　数据资产确权、数据资产的价值评估作为数据资产化路径面临的主要难题，近年已有不少学者进行研究和讨论。如，郭兵提出了“个人数据银行”概念，旨在通过专门机构对用户的数据进行收集、清洗和加工等，在保护个人数据产权和隐私权的前提下实现所有权和使用权的分离，实现个人数据产权集中化，进而实现数据的资产化和商品化。然而，数字经济时代，供需方可互换角色，产品和服务的生产者同时是消费者，直接交易的需求不断扩大，第三方平台的业务不断扩大，越来越依赖于所收集的数据，但是生产者、消费者和中介者的身份识别越来越模糊，颗粒度越来越小，也间接影响了数据确权的进展。

　　不过，这些问题或许可在政策中找到突破口，如“数据二十条”提出“三权分置”“鼓励探索企业数据授权使用新模式，发挥国有企业带头作用……支持第三方机构、中介服务组织加强数据采集和质量评估标准制定，推动数据产品标准化，发展数据分析、数据服务等产业。”等可推动破解数据确权、数据资产价值评估等难题。

　　国有企业数据资产运用探索

　　（一）关于国企数据资产化进程的一些思路及建议

　　由于国有企业数据资源存在信息不对称、未形成利益共享和风险共担等机制，无直接可依托的技术途径等问题，一方面，可把数据资产的价值与业务价值相关联，另一方面，使国有企业聚焦主业，寻找可实现数据“合作开放、合作运营”的技术及人力资源等支持方，通过将数据委托给可信的第三方专业数据经纪商提供技术和人力服务，从而与数据需求方实现数据资产合作价值创造。

　　国有企业数据要实现数据资产化，需要根据现有的数据确权机制顶层设计，推动建立国有企业数据交易机制。如制定数据交易标准合同，明确数据交易主体、交易标的与范围、交易条件、交易价格等双方的权利和义务等。一方面，国有企业发挥带头作用，推动各方力量共同构建数据交易新格局，带动整个行业数据交易生态的创新发展。2023 年1 月13 日，广州数交所联合广东省交易控股集团有限公司、广东电网有限责任公司等国有企业共同发布了涵盖财经金融、交通旅游、智慧城市、知识产权、公共资源等10 个行业、80 余项行业数据指数的全国首个数据交易领域的行业数据指数发布平台，此举措可帮助市场了解行业运行情况和发展态势，洞悉未来市场发展趋势。另一方面，积极鼓励国有企业数据资产入市交易，企业要将其数据作为资产入市交易，不得不对数据进行规范化管理，这一过程不仅完善数据交易机制，还促进国有企业数据资产化进程。此外，还应在市场准入和市场交易行为上进行严格监管。截至2022 年12 月，已有22 省市出台数据相关条例，以《深圳经济特区数据条例》为例，它规定了市场主体可通过依法设立的数据交易平台进行数据交易，也可由交易双方依法自行交易；也规定了数据入市交易的限定性条件，比如交易的数据产品和服务涉及个人数据未依法获取授权的、未经依法开放的公共数据等均不得入市交易。

　　（二）国有企业数据资产运用探索

　　根据党中央、国务院发布的《关于深化国有企业改革的指导意见》，国有企业可分为三类，商业一类、商业二类和公益类，三类企业均需要通过数据资产的运用与保护加快数字化转型升级。商业一类国企主要分为两方面，一方面是深耕于某竞争性行业的国企，如制造业、文化旅游业等，另一方面是大型的综合性投资集团，商业一类国企需要通过数据资产增强企业市场竞争力，引领竞争性行业高效率发展。商业二类国企主要为涉及国家安全产业、经济支柱产业和其它前瞻性战略产业，商业二类国企需要通过数据资产提升数字化技术研发水平，推动战略性产业转型升级。公益类国企一般处于自然垄断行业，提供公共物品和服务，公益类国企需要通过数字资产加强新型基础设施建设，推动服务社会的数字化水平。针对国有企业的数据特点，可从数据资产战略模块、数据产品管理模块和数据资产合作管理模块三大框架进行分析。

　　数据是企业的重要资产、关键生产要素，国有企业数据资产化的关键路径可为“确权- 应用- 流通- 金融衍生服务”，数据资产应用可从以下几方面开展：一是合作方选择与合作模式构建。国有企业数据资产对外合作基本模式的构建，从收益流角度来讲，可分为数据使用许可或数据源服务盈利、大数据产品或服务及解决方案盈利、增值服务盈利。根据对外合作开发运营方式的不同，又可以分为自营模式、共营模式。二是寻找应用场景。根据国有企业的不同分类，对于商业一类国有企业来说，融合数字化技术与业务运营，研究和开发数据资产在各个业务场景如采购、设计、生产、物流、营销、管理等中的创新性应用；对于商业二类国有企业来说，应当结合技术攻坚目标与供应链的协同配套能力，开发数据资产的技术与创新赋能；对于公益类国有企业来说，数据资产的应用与赋能场景可以提高产品服务质量、成本控制、营运效率和保障能力等。三是收益共享和风险共担的机制设计。在“收益共享”方面，国有企业数据资产合作收益共享结算模式的设计可采取固定费用模式与合作分成模式结合。固定费用是指对合作伙伴入场使用的硬件资源进行量化评估，定期按量支付固定费用；合作分成费用是指按数据变现实收的固定比例或阶梯比例结算，按不同类型数据的使用次数乘以系数结算等方式。在“风险共担”方面，国有企业数据资产应用应当严格遵守数据与信息安全的法规要求与流程规范。在合作前期应当明确各方的具体安全责任，确立归责方式与溯责手段；在合作过程中，可以借助区块链、数据水印等技术手段，对数据资产安全进行跟踪监控。

　　结束语

　　数据资产化是一个连续性的过程，挖掘数据资产化路径对国有企业资产实现降本增效具有重要意义。同时，数据资产化路径要求将现有的数据和信息通过创设一系列规则、权利配给、交易以及定价机制来保证数据的主权得以显现，数据资产可以自由流动，使数据的价值充分挖掘。国有企业数据资产化应用可根据数据优势与应用劣势，提出不同合作理论，挖掘国有企业数据资产应用的一般性框架、具体模块与关键活动，促进国有企业数据要素高效流通和价值释放。此外，应当加快完善数据确权、登记、评估、定价、入表等系列制度，构建形成数据商品化、市场化、要素化政策闭环。

　　作者单位：华南（广东）国际数据交易有限公司

　　参考文献：

　　[1] 杜海燕，孙浩荃，杨毅，郑植庆.2022：《数据资产化显示、路径及数据要素市场培育》《山东工商学院学报》第36 卷 第4 期。

　　[2] 李静.2021：《基于数据资本化过程中的几个问题研究》，《商业会计》第24 期。

　　[3] 韩海庭，原琳琳，李祥锐，屈秀伟，孙圣力.2019：《数字经济中的数据资产化问题研究》，《征信》第4 期。

　　[4] 纪婷婷，甘似禹，刘春花，戴炳荣.2018：《数据资产化与数据资产增值路径研究》，《管理观察》第18 期。

　　[5] 修晓云.2018：《对大数据资本化问题的探讨》，《财务与管理》第5 期。

　　（编辑/ 王婷）

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