2023-2024中国数据资产发展研究报告

2023-2024中国数据资产发展研究报告 中国电子信息产业发展研究院赛迪（青岛）区块链研究院 前言 党的十九届四中全会将“数据”列为与劳动、资本、土地、知识、技术管理并列的生产要素，党的二十大报告明确提出，推进数字经济发展，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。《数字中国发展报告》显示，我国数字经济规模已超过50万亿元，数字经济占GDP比重达到41.5%，位居世界第二位，数据资产成为稳定经济增长的关键动力。2024开年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策密集发布，国家对数据资产管理与价值挖掘的顶层设计逐渐完善，数据资产作为经济社会数字化转型中的新兴资产类型，已在社会形成广泛共识，成为国家基础性战略资源，迫切需要了解国内数据资产发展现状，掌握数据价值实现路径，助力释放数字经济新动能。 为精准把握数据资产发展风口，我们从数据资产相关基本概念 出发，研究数据到数据资产的市场化进程，基于价值驱动划分数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化四个阶段，并参考成熟市场构成综合分析市场管理制度体系和数据基础设施支撑，结合外部政策体系和底层数据设施全面分析数据资产市场化现状和问题，为后续健康发展提出了相应的对策建议。 本报告虽经过研究人员的严谨思考和不懈努力，但由于能力和水平所限，疏漏和不足之处在所难免，敬请读者和专家批评指正。 《2023-2024中国数据资产发展研究报告》编写委员会主任：刘权黄忠义 副主任：张雨 编写人员（排名不分先后）张雨邓凯心张兆鹏 校稿：张兆鹏 指导单位：（排名不分先后）青岛市崂山区人民政府 中国电子信息产业发展研究院 青岛金家岭金融聚集区管理委员会组织单位： 赛迪（青岛）区块链研究院 联合编写单位：（排名不分先后）青岛农村商业银行股份有限公司 青岛崂山科技创新发展集团有限公司青岛研博数据信息技术有限公司 联合发布单位：（排名不分先后） 清华大学互联网产业研究院区块链实验室北京邮电大学区块链实验室 标新科技司法鉴定所 中国软件行业协会区块链专业委员会 中国电子商会自主创新与安全技术委员会北京电子认证服务产业联盟链信专业委员会福州市福耀高等研究院Web3研究中心 青岛启迪之星创业孵化器南京金宁汇科技有限公司上海零数科技有限公司青岛冠成软件有限公司 北京灵境世界科技有限公司卓望数码技术有限公司 目录 一、数据资产市场化发展概述1 （一）数据资产相关基础概念1 （二）数据资产市场化路径分析：从数据到数据资产3 （三）数据交易市场发展历程5 二、流通管理制度是规范数据资产市场化进程的必要条件8 （一）全流程合规审查制度保障数据资产价值发掘安全有序8 （二）“三权分置”制度促进数据交易市场主体灵活供给11 （三）多样化授权运营制度驱动数据价值高效积累与释放13 （四）数据资产入表制度实现从数据资源向经济资产的跨越15 （五）数据治理规则及标准保障交易市场健康可持续发展18 三、数据资源化是无序原始数据有序汇聚的关键过程19 （一）数据采集提供数据资源化的原料20 （二）数据整理促进原始数据有效利用21 （三）数据聚合充分调用分散数据资源23 （四）数据评级机制优化数据资源质量26 四、数据产品化是数据资产大规模增值的驱动力27 （一）数据元件是数据产品的基础构件28 （二）数据集是实现数据价值的基础形式29 （三）数据包是数据资产的封装传送工具30 （四）API接口数据是数据资产的使能器30 （五）解决方案是数据资产增值的有效手段31 五、数据资产化是企业数据价值实现的核心32 （一）价值评估是推动数据资产化的重要前置工作33 （二）数据资产化运营加速数据价值实现34 （三）内部应用是数据资产价值实践重要领域39 （四）外部流通拓宽了数据资产的价值网络41 六、数据资本化是基于金融手段实现的价值跃迁44 （一）数据资产金融属性助企融资纾困45 （二）数据资本化运营助力资产增值变现46 （三）金融机构积极践行数据资产金融化49 （四）多地落地数据资产增信与融资应用51 七、数据基建全流程保障数据资产市场化流通54 （一）网络设施促进数据高速泛在连接54 （二）存储设施打造数据交易粮仓55 （三）算力设施提供数据价值转换的新型生产力57 （四）流通设施便捷数据产品流通交易59 （五）安全设施创造安全可控运营环境61 八、我国数据资产运营过程中所面临的问题63 （一）数据权属难以界定，产权保护面临困境63 （二）数据价值衡量困难，交易机制有待完善64 （三）交易规则和标准缺乏，市场壁垒亟待破除65 （四）市场流通机制不完善，监管体系有待优化66 九、对策建议67 （一）创新数据产权制度体系，有效避免数据产权纠纷67 （二）完善交易评估体系，促进数据资产价值转化68 （三）优化交易市场规则体系，畅通数据资产流通渠道69 （四）健全监管体系和基础设施，保障数据资产安全交易70 一、数据资产市场化发展概述 （一）数据资产相关基础概念 （1）数据 根据我国《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，是对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的记录或描述，既包括“数字”，也包括声音、图像等模拟形式。基于不同分类标准数据可划分为不同类别，按生产对象不同可将数据分为与物有关和与事有关；按存储形式不同可将数据分为结构化、半结构化和非结构化数据；按权属不同又可分为公有数据和私有数据。数字经济背景下，数据具有体量大、类型多样、价值密度低等特点，原始数据要在加工处理后才能进一步发挥支持分析、推理、计算和决策的功能。 （2）数据资源 “数据资源”一词目前在国家层面尚未明确定义，2023年《深圳市数据产权登记管理暂行办法》（征求意见稿）通告中将“数据资源”定义为自然人、法人或非法人组织基于数据来源方授权，在生产经营活动中采集加工形成的数据；CCSATC601大数据技术标准推进委员会将“数据资源化”定义为“将原始数据转变数据资源，使数据具备一定的潜在价值，是数据资产化的必要前提”。综合分析可将“数据资源”定义为：可被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物，是以电子化形式记录和保存的、可供社会化再利用且能为企业带来经济价值的数据集合。不仅指原始数据，还包括对这些数据进行处理、分析后能够得到的有价值的信息和洞察力，更加强调原始数据加工处理后具有的经济价值。 使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程可称为数据资源化。数据资源化是实现数据价值的首要阶段，包括数据采集、整理、评级、聚合等。数据采集是根据需要收集数据的过程；数据整理包括数据标注、清洗、脱敏、脱密、标准化、质量监控；数据评级则根据数据敏感和重要程度等划分不同级别；数据聚合包括数据传输、存储、集成汇聚。数据资源化的重点在于数据管理汇聚，以提升数据质量、保障数据安全、形成数据使用价值为目标，确保数据的准确性、一致性、时效性和完整性。 （3）数据产品 从上海数据交易所对场内交易“数据产品”的要求可以看出，数据产品应包括数据资源、工具和服务三种组成成分，是经过加工、处理和分析且能给用户带来效益的数据内容和服务，包括数据可视化和大数据应用平台相关的产品。总体来看数据产品可以理解为数据资源加数据算法模型加终端服务的综合，基于不同应用场景需求完成设计与交付，是直接解决客户或业务问题的“数据容器”。 数据产品是实现数据价值的一条路径，数据产品的流通运作可增大数据要素的乘数效应，激发新质生产力，直接增加企业的收益来源。在从需求市场出发把数据资源转化为具体数据产品的过程中，可以挖掘出数据资源更多的商业价值，为用户提供更加精准、有效的服务。数据产品化同时也可促进数据资产的积累和优化，通过不断地收集、整理和分析数据，完善数据产品的功能和性能。 （4）数据资产 “数据资产”源于“资产”概念的演化，财政部《企业会计准则——基本准则》指出资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。随着电子信息技术的发展，数据资产的概念逐渐被认知扩展，2021年 《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》、中国市场监督管理总局、中国标准化管理委员会发布的GB/T40685-2021国家标准文件，将数据资产定义为被合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源。 综合看来，数据资源先经过明晰权属关系，被加工处理为可获益数据产品，参与流通交易并为使用者或所有者带来经济利益资产的过程称为数据资产化，因此数据资产应具有以下三方面内涵：从法学层面，数据资产具有明确划分的权属关系；从经济学层面，数据资产能够产生既有的或预期的经济利益；从社会效益层面，数据资产能直接或间接带来经济效益和社会效益。 （二）数据资产市场化路径分析：从数据到数据资产 数据资产化即从原始数据逐步转变为数据资产的过程。从数据资产形成流通与应用的全流程看，数据资产市场化路径主要包括数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化这四个阶段。综合国内土地要素、房地产和金融市场等成熟市场的发展阶段来看，市场化发展需同时确立相对明确的政策管理制度、初步形成的基础设施支撑，因此为保障数据资产化和数据资产的合规高效流通与变现，需同步完善数据市场流通管理制度和数据基础设施支持，具体如图1-1所示。 图1-1数据资产市场化路径 市场化管理制度是引导数据资产市场化健康合规的关键。构建数据要素市场制度管理体系需建立隐私保护、风险防范的合规审查制度，保障权属、明晰责任的数据产权制度，集约高效、场内外结合的数据要素授权运营制度，科学规范、切实可行的数据要素估值定价制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，安全可控、弹性包容的数据要素安全治理制度等。制度管理范围包括市场参与主体、各种数据行为、基础设施等市场环境。 价值驱动下数据资产化实施路径分析。数据从产生到最终的价值实现需依次经过资源化、产品化、资产化、资本化四个阶段，完成三次价值提升。数据资源化涉及原始数据的获取与加工，经过数据采集、整理、评级、聚合等数据资源化全过程后，低价值密度的数据才被筛选处理成为有价值的数据资料。数据产品化是数据资源从客户场景、业务应用出发，经过算力和算法加工形成数据产品的过程，是实现数据经营价值增值的重要阶段，为数据形成资产奠定基础。数据资产化是确定数据产品价值和价值兑现的重要依据，是以拓展数据经济效益和应用赋能为导向的进一步价值提升，可基于 对外开放共享、内部专用、数据交易的方式完成数据资产化阶段的价值实现。数据资本化是在资产化基础上对财报中数据资产独立科目金融价值属性的挖掘，基于数据资产收益及价值共识，赋予数据金融属性，赋能完成数据增信、数据质押融资、数据资产证券化、数据作价入股、数据信托等。 数据基础设施是保障数据市场化流通的底层支持。数据网络设施、存储设施、算力、流通及安全保障设施等提供安全、可靠、高效的数据服务，保障数据“采-存-算-用”全生命周期支撑，推动了数据的市场化进程。要保障数据基础设施发挥作用，推动完善数据加工、登记和上市交易流程，促进数据共享开放，保障数据交易合规高效。 （三）数据交易市场发展历程 数据交易市场指数据要素交易和流通过程中形成的复杂系统，是数据资产形成的主要场所，包括数据价值化过程中的交易渠道和交易关系，以及数据交易的场所或领域及一系列制度技术支撑，实现从数据提供者流向需求者，促进原始数据资源化、产品化、资产化，并完成数据资产融资。基于制度、基础设施、运行机制和监管体系的变化，我们认为数据交易市场发展大致经历以下几个阶段： 图1-2数据交易市场发展过程的大事记 数据市场萌芽阶段：2014年大数据首次被写入国务院政府工作报告后，数据产业自此上升为国家战略，2015年国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，各地政府逐步探索对数据资源的开发利用，中国开始进入大数据时代。这个