数据资产化和资本化政策、路径及发展展望

大公国际：数据资产化和资本化政策、路径及发展展望 技术研究部|李震、戚旻婧2024年7月25日 摘要 数据资产作为数字经济时代核心生产要素，是推动数字经济发展的关键。近年来，我国高度重视数据经济建设和数据资源应用，二十届三中全会再次指出，要“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。一系列政策支持下，我国数据经济高速发展，数据资产基础制度构建、数据资产化、数据资本化进程不断加速。其中，数据资产化经过数据价值评估、数据资产入表和数据资产运营三个阶段成为数据价值实现的核心，而数据资本化则通过数据资产抵质押，成为企业金融市场融资的新手段。展望未来，随着区块链、大数据、云计算技术的持续演进和不断革新，数据资产管理制度和政策将不断完善、数据资本金融属性将逐步增强，推动我国数字经济高质量发展。 正文 一、政策支持推动数据资产化快速发展 “数据资产”是“资产”概念的演化。数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够为其带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。这些数据资源具备数据权属，如勘探权、使用权、所有权等，同时还拥有可计量、可复制、可共享、无限增长和供给等重要特性。数据是数字经济时代的核心生产要素之一，它与土地、劳动、资本、技术等传统要素并列，成为了推动数字经济发展的主引擎。企业不仅能够通过对数据资产进行挖掘、分析、利用等来优化业务流程，进而提高运营效率和市场竞争力，还能将数据资产与人工智能、云计算等先进技术相结合，创造新的商业模式，超越线性约束，为自身带来新的增长点。同时，数据资产具有重要的社会价值，它能通过开放、共享、协作等途径，在教育、医疗、交通、环保等领域发挥自身禀赋，提高公共服务水平，促进全体人民共享数字经济发展红利。 近年来，伴随着数据资产概念的兴起和发展，我国在数据资产基础制度、交易管理、价值挖掘等方面出台了一系列重要政策。2014年，大数据首次被写入 国务院政府工作报告，标志着数据产业上升至国家战略层面。2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，中国开始进入大数据时代。2019年，党的十九届四中全会首次将数据确立为一种生产要素。2022年，中共中央和国务院发布 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，我国数据要素市场顶层设计基本完成。这些政策在数据跨境、数据空间、数据资产入表等方面起到了引导和规范作用，不仅推动了数据要素市场的培育和数字经济的发展，还促进了数据资产的合规高效流通和使用。《中国数字经济发展研究报告（2023年）》显示，2022年我国数字经济规模超过50万亿元，数字经济占GDP比重超过2/5，已连续7年位居世界第二，数据资产已成为推动我国经济增长的关键动力。 表1数据资产国家级政策梳理 时间 政策文件 发布部门 主要内容 2019.10 《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》 中共中央 首次将“数据”列为生产要素，提出了健全劳动、资本、土地、知识、技能管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。 2020.05 《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》 国务院 明确提出加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。 2021.01 《建设高标准市场体系行动方案》 国务院 对完善数据要素产权性质，建立数据资源产权等基础制度和标准规范，培育数据交易平台和市场主体等作出战略部署。 2022.12 《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意 见》（简称“数据二十条”） 国务院 我国首个国家级数据要素基础制度文件，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建了数据基础制度，提出了20条政策举措。 2023.08 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》 财政部 规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，进一步推动和规范相关企业执行会计准则，准确反映数据相关业务和经济实质。 2023.12 《关于加强数据资产管理的指导意见》 财政部 提出了五大原则和十二项主要任务，以加强数据资产全过程管理，更好发挥数据资产价值。 2024.01 《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026)》 国家数据局、工信部等 提出了未来三年数据要素市场发展的目标和任务。 2024.01 《关于优化中央企业资产评估管理有关事项的通知》 国务院 首次提出中央企业应当对资产评估项目实施分类管理，明确8类可以不进行资产评估的情形，确定了5类可以进行评估的情形，并且健全完善了知识产权、科技成果、数据资产等资产交易流转定价方式。 资料来源：公开资料，大公国际整理 图1中国数字经济发展规模与趋势 55单位：万亿元 单位：% 45 50 40 45 35 40 30 3530 25 25 20 20 15 15 10 10 5 5 0 0 2014年2015年 2016年2017年 2018年 2019年2020年 2021年2022年 数字经济规模 数字经济增量 占GDP比重(右) 数字经济增速(右) 资料来源：中国信息通信研究院，大公国际整理 二、数据资产化、资本化路径 数据资产化是数据价值实现的核心环节。数据资产化是指原始数据经过价值评估、运营和处理，转化成能够交易流通、为所有者创造经济利益的具有实际价值的数据资产的过程。数据资产化一般需经历数据价值评估、数据资产入表和数据资产运营三个阶段，其中，数据价值评估是通过成本法、收益法和市场法等评价方法，对企业全部原始数据的来源、质量、完整性、准确性、可信度以及潜在用途的价值分析和判断，以确定其经济价值的重要性，是数据被筛选成为数据资产的第一环；数据资产入表是对数据资产化成果的会计和法律确认，2023年财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《规定》）指出，企业在编制资产负债表时，应增设“数据资源”科目，数据资产的合规计量和报 告，是对企业数据资产价值的认可，为推动数据资产运营、交易和资产流通创造了条件；数据资产运营是激活数据资产流通潜能、实现数据资产价值的根本落脚点，企业通过数据资产运营，可针对商业、金融、医疗、政务等不同应用场景，开发出不同的数据资产服务和产品，为企业内部或外部用户提供多样化的数据资产应用，是数据资产化过程中实现数据资产经济效益最大化的核心环节。 数据资本化是数据价值增值的关键抓手。数据资本化不仅需要商业机构对原始数据价值的确认，还需要金融机构对数据资产的资本属性的认可。数据资本化是在数据资产化的基础上，赋予数据资产更多金融属性，数字资产具有明晰的权属确认、可预见的经济价值、良好的流动性，以及区块链等技术保障下的不可篡改性和全程追溯性等多重优势，这些特点与金融市场的高流动性和交易安全性要求相契合，为金融产品创新提供了新的探索方向，而将数据资产作为抵质押品等用于融资及其他金融活动的过程，意味着数据资产的经济价值得到金融市场的认可，其自身价值在资本市场运作中也得到了增值。 三、数据资产化、资本化发展展望 数据资产管理制度和政策不断完善。随着数据成为新型生产要素，数据资产相关的制度框架、政策法规和管理机制将不断完善。制度框架方面，未来将逐步构建以政府为引导、以市场为主导，多方共建的数据资产管理体制，政府从国家层面进行战略规划，为数据资产发展提供宏观指导，企业充分发挥市场主体作用，将数据资产价值转换为经济价值，科研院所、高等院校、社会组织等机构则为数据资产化提供智力支持和资源保障；政策法规方面，数据资产的所有权、使用权、交易权等权益，以及数据资产的登记、确权、评估、交易、收益分配等数据资产化环节的法律法规保障将逐步完善；管理机制方面，数据安全保护机制和数据质量标准监控机制将进一步健全，以确保数据在采集、存储、处理、传输等各个环节的安全可控，并进一步规范数据采集的准确性、完整性和一致性。 数据资本金融属性逐步增强。数据资本化是数据资产商业价值的增值，是数据资产转化为可交易资本的根本推手，数据资本化使已经具备一定商业价值的数据资产，通过商业化运作、社会化配置和市场化交易，得以真正实现更广泛的资本市场价值。随着区块链、人工智能、大数据等技术的不断发展，数据资本化程度将逐步深化，一方面，基于数据资本的金融产品和服务创新将不断涌现，金融 机构围绕数据资产“入表+融资”的实践将逐渐丰富，形成数据资产质押融资、数据资产增信、数据资产作价入股和数据资产证券化等数据类金融产品，激发资本市场新活力；另一方面，基于数据资本的金融市场体系将不断丰富，数据资本的高速发展将推动数据银行、数据信托、数据征信、数据开发商等一系列数字金融机构的兴起，形成更丰富的数据金融业态，进一步提升数据资本的金融属性。 参考文献： [1]中国电子信息产业发展研究院赛迪（青岛）区块链研究院.《2023-2024中国数据资产发展研究报告》，2024.6.14.https://www.ccidgroup.com/info/1155/39915.htm [2]中国信息通信研究院.中国数字经济发展研究系列报告（2015-2023年）.http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/index_1.htm. 报告声明 本报告分析及建议所依据的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所依据的信息和建议不会发生任何变化。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，不构成任何投资建议。投资者依据本报告提供的信息进行证券投资所造成的一切后果，本公司概不负责。 本报告版权仅为本公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用、刊发，需注明出处为大公国际，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。