2023商业银行数据资产估值白皮书

目录 序言3 前言4 第一章数字经济时代对研究、掌握数据生产要素的迫切需求10 一、中央和地方对数据要素高度重视、积极实践11 二、自由流转、平等定价及公平交易的数据要素交易市场格局亟待建立11 1.明确的数据权属是数据要素市场化发展的前提和基础12 2.统一的数据资产估值及定价标准是数据要素配置的重要手段12 3.健全的数据资产交易机制是数据要素市场化的有力保障13 第二章数据资产定义、特点及管理14 一、数据、资产及数据资产定义15 1.数据的定义15 2.资产的定义15 3.数据资产定义16 二、数据资产的特点17 1.非实体和无消耗性17 2.可加工性18 3.形式多样性18 4.多次衍生性18 5.可共享性18 6.零成本复制性19 7.依托性19 8.价值易变性19 三、数据资产管理的发展阶段19 1.数据管理阶段（“十五”初期至“十一五”末期）20 2.数据治理阶段（“十二五”初期至“十三五”中期）20 3.数据资产管理阶段（“十三五”中后期至今）21 第三章数据资产估值的理论方法22 一、货币度量估值方法23 1.货币度量估值方法介绍23 2.货币度量估值方法的应用情况26 二、非货币度量估值方法27 1.非货币度量估值方法介绍27 2.非货币度量估值方法的应用情况29 第四章光大银行数据资产估值实践32 一、数据资产估值假设33 1.现状利用假设33 2.公开市场假设33 3.持续经营假设33 二、数据资产估值实施方案设计与计算示例33 1.确定估值目的与范围33 2.明确数据资产估值对象34 3.选择数据资产估值方法35 4.优化成本法估值实施方案与计算36 5.优化收益法估值实施方案与计算42 6.优化市场法估值实施方案与计算50 三、数据资产估值实施方案特点54 1.体现了数据资产“非实体性&无消耗性”“可加工性”等特点54 2.体现了数据资产价值与数据规模间的关系55 3.关注数据资产调用情况与价值产生的强相关性55 4.体现了数据资产价值与数据应用间的关系56 5.体现了数据质量对数据资产价值实现的影响57 第五章促进数据要素市场科学有效发展的建议58 一、通过积极的政策激发数据要素市场活力59 1.推进和完善顶层设计，使数据市场发展有法可依59 2.确定数据要素流通角色，保护数据流通相关方权利59 3.研究制定多样化的支持政策，促进各主体数据共享意愿59 4.通过产学研一体化研究推动新技术在数据要素流通中的创新使用60 5.建立社会公共数据共享流通的机制，活跃市场交易60 6.建立试点机制，允许先行先试，逐步完善市场61 7.鼓励开展多种数据市场模式61 二、制定市场原则，审慎包容指导市场有序发展62 1.鼓励行业开展自律，形成行业协同监管局面62 2.建立交易争端仲裁机制，完善市场运营机制62 3.建立数据共享的标准，提升数据共享效率62 4.建立指导定价机制，促进市场有序良性竞争63 5.建立全新监管理念，维护数据要素市场秩序63 附录A央地政策及决策层重要讲话梳理64 附录B国家法律法规、规章政策列表66 附录C国家相关标准列表71 附录D重要行业、学术研究列表73 附录E当前主要交易所或交易平台介绍77 附录F当前大数据交易模式及优劣势分析83 附录G优化后数据资产估值计算方法86 参考文献97 随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集能力不断提升，进而促进更快更多的数据积累；数据作为数字经济时代的核心生产要素，在推动产业升级和千行百业的数字化转型过程中发挥着不可替代的作用，已然成为产业高质量发展和行业数字化转型的基础燃料。加快数据要素流转交易，激发数据资产价值转化，已经成为数字中国建设的关键引擎。 一、中央和地方对数据要素高度重视、积极实践 2020年4月，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以 下简称《意见》）重磅发布，明确提出“加快培育数据要素市场”的要求。2021年1月31日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《建设高标准市场体系行动方案》，进一步提出“建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范，推动数据资源开发利用”。2021年3月，“十四五”规划中提出“迎接数字时代，激活数据要素潜能”，“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术和实体经济深度融合”。2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》（下称数据安全法）发布，标志着我国将数据安全保护的政策要求，通过法律文本进行明确和强化。同月，深圳市司法局发布《深圳经济特区数据条例》（下称《数据条例》），明确提出数据的人格权和财产权，同时规定政府和市场各方主体在培育要素市场中的主要任务，引导市场主体通过依法设立的数据交易平台进行数据交易，支持数据价值评估、数据交易模式创新，为数据要素市场培育提供了全面保障。多项政策的出台，不仅凸显了国家对数据要素的高度重视，更是在战略高度上强化了完善数据要素属性和市场流通性的重要意义，明确了数据要素市场体制机制建设的方向和重点改革任务，坚定了产业界推进数字化转型的决心。 二、自由流转、平等定价及公平交易的数据要素交易市场格局亟待建立 通过国家、地方政府及数据交易市场的参与方在数据要素融合方面做出的种种努力及探索，可以看出促进数据要素市场发展的三大驱动力，即法律角度的数据确权，财务会计角度的数据估值或定价，和市场角度的数据交易。然而，在实践探索过程中，由于数据资产确权存在争议、数 据资产交易受阻、数据资产估值困难等原因，数据资产要素化的进程仍面临诸多挑战。 1.明确的数据权属是数据要素市场化发展的前提和基础 土地、资本等其他的生产要素通常有较为明确的权利类型与权利归属，但由于数据资产无实体、可多次衍生等特点，当前数据资产确权尚缺乏实际的规则标准，相关法律文件界定标准难以满足数据要素在流通过程中的实际应用需求。 相关法律规定的不完善给数据要素化的合法性、可行性带来挑战。首先，当前法律体系对数据权属、权利类型规定不明确，数据交易者无法判断交易双方是否有特定交易资格，这带来了较高的交易风险。其次，尽管各数据交易所的交易规则暂时部分发挥了相关法律的作用，但出于合法考虑，各交易规则都将涉及个人信息的数据排除在可交易范围外，这实际上将一部分对于企业最有价值的数据完全拒之门外，在一定程度上阻碍了数据资产的要素化。 2.统一的数据资产估值及定价标准是数据要素配置的重要手段 价值是资产的核心属性，数据资产估值体系是探索数据要素定价机制及价值核算的重要参考，对厘清数据、制定统一数据要素定价标准、实现数据要素的有效配置具有重要意义。对社会而言，数据资产估值研究为交易市场的统一数据定价模式形成提供系统框架和标准参考，促进数据资产要素流通市场的构建，提升行业对于数据资产价格的公允认知。对企业自身管理而言，数据资产估值结果能够有效提升各方业务的开展水平与管理能力。一方面，管理层能够从统一的视角，直观了解企业的数据资产价值，并依据评估结果做出数据资产相关的战略决策。周期性的数据资产估值帮助企业将数据价值与业务价值相连接，发掘高价值密度的数据，对未来数据挖掘、分析工作提供方向性指导，做到工作有的放矢。另一方面，在上下级沟通或部门沟通中，具有准确量化价值的数据资产有助于沟通双方对数据产生共同理解，减少企业沟通成本，提高运营效率。 但由于数据资产与传统的有形资产和无形资产均有一定差异，其评估问题难以使用当前的资产评估体系解决,目前行业内尚无完整可操作的数据资产评估体系，评估模型和相关影响因子的选取等评估的基本问题也尚未统一。 传统资产评估方法主要包括成本法、收益法和市场法三种。相比于传统资产，数据资产具有其独特性，而这些独特性导致传统评估方法在数据资产估值的实践中局限性较大。此外，当前数 据资产估值方法体系的研究探索尚处在理论层面，企业开展数据资产估值的实践较为少见。为探索具有较强实操性的数据资产估值方案，本书将结合数据资产特性，对各类评估方法的适用前提、优劣势以及数据资产价值的影响因素等内容进行对比分析，并提出优化方案设计，同时针对优化方案在实施过程中需要关注的重点内容提出建议。 3.健全的数据资产交易机制是数据要素市场化的有力保障 除数据资产交易前的确权和评估问题外，数据资产交易本身面临的挑战主要在于交易机制不统一和数据安全保障难两大方面。 统一的交易机制是数据资产交易的前提。目前，虽然各地已陆续建立起一些数据交易市场，但是全国范围内仍缺少大规模、集中的数据交易中心，因此也缺乏一致的交易体系，尤其对于交易规则、数据登记、会员制标准、信息披露制度等方面均有进一步完善的空间。 而如何在数据资产交易过程中保障数据安全这一问题同样需要讨论。数据资产交易过程涉及数据提供方、数据接收方、交易中介等多个参与方，各参与方均可能会出现未经许可复制、对外共享或交易数据的行为。即使从数据安全角度完善法律，也有可能出现由于数据资产交易权属不明确导致的越权使用等问题。为解决此类问题，行业内仍需要相关的法律法规和交易技术标准出台，推进数据交易全流程的良性互动和安全协同。 数据作为新型生产要素，具有巨大潜在价值已经达成了广泛共识，数据资产化已成为企业数据资产管理的重要环节。早在2013年，大数据之父舍恩伯格就在《大数据时代》一书中指出，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是一个时间问题。”但是要探索数据转化为资产并进行会计计量和流通的前提条件和转化机制，首先需要厘清数据资产相关的概念。 一、数据、资产及数据资产定义 1.数据的定义 长期以来，关于数据的定义和描述早已汗牛充栋。大多数理论研究强调，数据是对客观事实的归纳和反映。国际标准化组织（ISO）对数据定义为，对事实、概念或指令的一种特殊表达形式，通过人工或自动化装置进行通信、翻译和处理。美国质量协会（ASQ）将数据定义为可以收集到的一组事实。数据安全法将数据定义为任何以电子或者非电子形式对信息的记录。《数据条例》将数据描述为关于客体（如事实、事件、事物、过程或思想）的描述和归纳，是可以通过自动化等手段处理或再解释的素材。在数字经济时代，国家将数据列为重要生产要素数据，按贡献参与收益分配。 2.资产的定义 从人类社会发展的历史来看，对资产的形态和范围的认知从最初的实物资产到后来的无形资产再到当下数据资产，经历了持续扩张和深化的过程。 目前较为权威的对资产的定义主要来自国际会计准则及我国财政部的《企业会计准则》。国际会计准则在框架中将资产定义为“资产是指作为以往事项的结果而由企业控制的可望向企业流入未来经济利益的资源”。财政部《企业会计准则-基本准则》（2014年修正）第二十条规定，“资产是指企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”。《企业会计准则第6号—无形资产》进一步对无形资产的定义进行明确，无形资产是指企业拥有或控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。 由此可见，对资产的定义，当前形成的共识应该包括四方面特征：一是从资产的来源角度，资产由过去的交易或事项形成，是对企业历史信息的反映，未来预期中的交易和事项不形成资产； 二是从资产的法律属性来看，企业需拥有某项资产的所有权或控制权，从而使得该资产产生的经济利益能可靠地流入该企业；三是从资产的经济属性来看，资产不管是有形的还是无形的，必须能够为企业提供未来经济利益，这是资产确认的本质要求；四是该资源的成本或价值能够可靠计量。 3.数据资产定义 通过对数据和资产的分析可以发现，数据在特定的条件下符合会计学中对资产的定义。数据的资产属性已经在法律层面、国家及行业标准、学术界等获得普遍的认可。 在法律规章层面，虽然尚未对数据或数据资产做出正式的统一的定义，但是部分法律已提及了数据相关概念，或对数据保护提出了总体性要求，或对数据的权属进行明确。 例如，《数据条例》中明确提出了数据权的概念，规定自然人、法人及非法人组织对其合法处理数据形成的数据产品和服务享有法律、行政法规