新一輪的科技革命就在眼前，無論是以ChatGpt為代表的生成式人工智能（AIGC）引起的人工智能大賽道的爆發(fā)；還是風景這邊獨好的新能源車智能化，背后都離不開一個核心的命題：數據資產流轉。數據資產：是指由個人或企業(yè)擁有或控制的，能為企業(yè)帶來未來經濟利益的，以物理或電子方式記錄的數據資源。在企業(yè)中，并非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為企業(yè)產生價值的數據資源。我國是全球數字經濟發(fā)展最快的國家之一?！稊底种袊l(fā)展報告（2022年）》顯示，2022年我國數字經濟規(guī)模達50.2萬億元，總量穩(wěn)居世界第二，占國內生產總值比重提升至41.5%。當前，數據在社會生產要素中正占據著越來越重要的位置并掀起更深刻的，之前的生產組織形式和貿易結構更難以觸達的變革。利用好數據要素的生產驅動力將會是經濟創(chuàng)新發(fā)展的重要增長點。同時人工智能、智能駕駛等新一輪的科技革命也對數據資源展現出了龐大的需求，數據越來越成為成功連接并服務于國內大循環(huán)和國內國際雙循環(huán)的引領型、功能型、關鍵型要素。自2019年以來，國家政策也不斷發(fā)布相關的政策，號召重視和利用好數據資產，建立相關交易機制和規(guī)則。有關部門的重視也凸顯了數字經濟前景和重要性。本報告試圖對已有信息進行匯總和提煉，探索數據資產的形成路徑，價值流轉等問題，實現數據資產與現有項目的有機結合，為相關方提供更加明確的確權、估值、流通、治理的參考。
相比于很多已經發(fā)展成熟，規(guī)模龐大的行業(yè)，數據資產還處在價值發(fā)現的萌芽期。本報告旨在拋磚引玉，如有紕漏，敬請斧正。
1. 數據資產概念
引言中提到，數據資產是指：由個人或企業(yè)擁有或控制的，能為企業(yè)帶來未來經濟利益的，以物理或電子方式記錄的數據資源。為了更加明確數據資產的概念，對以下幾個與數據資產相關相近的概念做一定的概念導讀，旨在明晰界限，加強理解。資產是指由企業(yè)過去的交易或者事項形成的，由企業(yè)擁有或者控制的，預期能夠給企業(yè)帶來經濟利益的資源。在資產的定義中，我們可以看到“擁有或者控制”和“帶來經濟利益”是資產的核心內涵。數字資產是包括數據資產在內的概念，主要指將數字信息以代碼的形式表達，并通過網絡進行傳播、存儲、交易的資產。比如數字版權、數字貨幣、數字商品等，數據資產也在其列。數據要素是一個經濟學概念， 指社會生產經營活動中，為所有者或使用者帶來經濟效益的數據資源。相比數據資產，更強調生產價值。比如虛擬貨幣是數字資產，但不是數據要素。數據資源則是數據資產的上游，指未經過加工的處理的，有潛在價值，可能對企業(yè)產生價值的數據，統(tǒng)稱為數據資源。比如百度、Google等公司有龐大的數據資源，但并非數據資產。數據管理則是對數據進行收集、規(guī)劃、組織、存儲、保護、維護、利用的過程，比Microsoft、IBM這類公司提供的數據管理系統(tǒng)。數據治理是對數據的質量、一致性、可用性和安全性進行管理控制的過程。比如SAP、用友、金蝶等提供ERP系統(tǒng)（企業(yè)信息管理系統(tǒng)）的公司，主要提供的就是數據治理服務。所以相比于更大或相近的概念，數據資產更加強調的是流通性和價值，或者說，數據資產是可以直接實現價值的產品。比如數據管理和數據治理是業(yè)務動作，但是其間提供到的Microsoft辦公套件、PowerBI、還有ERP系統(tǒng)在不對具體的公司做適配之前的默認預設計狀態(tài)都是數據資產。
2. 數據資產的產生背景及主要參與者
數據資產的產生，與信息化的進程息息相關。“數據資產”一詞最早于1974年由Richard E·Peters提出。1997年，Ugur·Algan認為“公司的市場價值和競爭定位直接關系到其數據資產的數量、質量、完整性以及由此產生的可用性，并指出創(chuàng)建ERP數據庫是利用好數據資產的第一步”。2000年后，互聯網上數據開始以指數級的曲線爆發(fā)增長，正如那篇石破天驚的文章《什么是Web2.0》中強調的一樣，數據之于信息時代就像芯片之于PC。2009年國際數據管理協會在《DAMA數據管理知識體系指南》（The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge）中指出，在信息時代，數據被認為是一項重要企業(yè)資產，每個企業(yè)都要對其進行有效管理。2011年，世界經濟論壇發(fā)布《個人數據：一種新資產類別的出現》（Personal Data: The Emergence of a New Asset Class）報告，指出個人數據正成為一種新的經濟“資產類別”。目前在全球市場上，數據資產產業(yè)鏈內的主要參與者大部分都是自信息化革命中活力較大，耳熟能詳的企業(yè)。其中有GlobalData這樣雄踞中游的數據洞察研究機構；也有Google、百度這樣手握無數數據資源的搜索引擎巨頭。但總得來說，這個行業(yè)相對還比較新興，且由于數據本身的多樣性和復雜性，導致其對口性比較強，人們對數據資產的挖掘目前來看還比較初步。
3. 價值實現
可能數據資產的價值實現還比較初步，但數據價值的流轉卻早已開始。比如互聯網早期對于用戶數據的處理與售賣，就是數據資產的早期雛形。而隨著時代的演進，產生了更加新興的需求——互聯網分析。互聯網在很多方面被人們看作帶來去中心化的新興事物，然而互聯網本身卻成為了數據高度集中的場所。而且隨著淘寶、微商、公眾號、游戲等等或本身就依托于互聯網，或通過“互聯網+”實現價值提升的商業(yè)模式先后證明自己的可行性，對這些行業(yè)的分析本就離不開互聯網端的大量數據。另一方面就是這些對應的企業(yè)內部也需要有人對相關數據進行分析，為未來一段時間的業(yè)務指明方向。隨著電氣化和信息化的進一步深入，人們對數據的依賴將會更加深刻。比如一經現世直接點燃了一個行業(yè)的ChatGpt，在其發(fā)展過程中最具突破性的表現就是改變了數據訓練的方式，從LSTM變?yōu)門ransformer，兩者訓練策略的不同，使得對一種模型（LLM）的訓練效率產生了一百多倍的差距。得益于規(guī)模龐大的預訓練數據、強大的 Transformer架構和創(chuàng)新的訓練策略,GPT 系列模型在各種自然語言處理任務上取得了重大突破,并為自然語言生成和理解領域帶來了巨大的進步。（張熙, 楊小汕 & 徐常勝. (2023). ChatGPT及生成式人工智能現狀及未來發(fā)展方向. 中國科學基金 (05), 743-750.）
數據來源：《ChatGPT及生成式人工智能現狀及未來發(fā)展方向》（張熙、楊小汕 & 徐常勝，中國科學院自動化研究所）
可以看到，除了訓練方式的演進，數據量在這個過程中也起到了相當重要的作用。其中最直觀的除了數據量的改變以外，還有就是數據的來源，因為這決定了數據的質量。目前對AI模型訓練語料質量的審視主要集中于真實性、可靠性、科學性、代表性、權威性、分布性和流通性?；诖?，GPT早期的數據選擇了BookCorpus這樣知名數據集和WiKipedia。除此外，數據價值的流轉還集中在新能源車的智能駕駛領域。甚至智能駕駛和AI的發(fā)展催生出了下游的圖片標注行業(yè)，根據國家工信安全發(fā)展研究中心數據顯示，2023年，數據標注行業(yè)的市場規(guī)模已經達到了60.8億元，同比增長約19.69%。另有中研普華產業(yè)研究院《2024-2029年中國數據標注行業(yè)深度分析及發(fā)展前景預測報告》顯示預計2028年，我國數據標注與審核行業(yè)市場規(guī)模將達到262.74億元。不同于企業(yè)的行為模式，對于機關法人、事業(yè)單位法人來說，實現數據資產價值面臨的情況和政策條件可能要更復雜一點。
4. 相關法律與政策文件
2019年第十九屆四中全會上，《中共中央關于堅持完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化托干重大問題的決定》首次將“數據”列為生產要素。2020年4月9日，中共中央國務院《關于構建更加完善的市場化配置體制機制的意見》明確提出“引導培育大數據交易市場，合法合規(guī)開展數據交易”。2021年10月10日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳《建設高標準市場體系行動方案》提出建立數據資源產權，交易流通，跨境傳輸和安全保護等標準規(guī)范。2022年12月2日，中共中央、國務院《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》指出提出了以產權制度為基礎、以流通制度為核心、以收益分配制度為導向、以安全制度為保障的數據基礎制度頂層框架。2023年12月31日，為了更好發(fā)揮數據資產價值，財政部印發(fā)《關于加強數據資產管理的指導意見》。2024年1月5日，國家數據局等十七部門印發(fā)《“數據要素×”三年行動計劃（2024-2026年）的通知》。2024年2月5日，財政部印發(fā)《關于加強行政事業(yè)單位數據資產管理的通知》。廣東省在2021年7月發(fā)布《廣東省數字經濟促進條例》，明確自然人、法人和非法人組織對依法獲取的數據資源開發(fā)利用的成果，所產生的權益受法律保護，并可以依法交易。在財政部2023年12月31日的《關于加強數據資產管理的指導意見》文中提到“鼓勵各級黨政機關企事業(yè)單位等經依法授權具有公共事務管理和公共服務職能的組織（以下統(tǒng)稱公共管理和服務機構）將其依法履職或提供公共服務過程中持有或控制的，預期能夠產生管理服務潛力或帶來經濟利益流入的公共數據資源，作為功能公共數據資產納入資產管理范疇。涉及處理國家安全、商業(yè)秘密和個人隱私的，應當依照法律、行政法規(guī)規(guī)定的權限、程序進行，不得超出履行法定職責所必需的范圍和限度。”
5. 數據資產目前發(fā)展態(tài)勢
截至2023年8月，我國國內已經有46家數據交易所（不含香港大數據交易所）。各交易所在規(guī)章制度方面相繼出臺數據資產相關的業(yè)務規(guī)則。但是由于各地區(qū)優(yōu)勢不同，條件不同，所以各數據交易所的產品也有所不同。以北京國際大數據交易所為例，數據產品分為數據服務、數據API、數據包、數據報告四個類型。廣州數據交易所的產品則分為數據產品、數據服務、數據能力、數字資產四個大類，34個細分類別。從活躍度看，遠東資信將國內的數據交易所分為4個活躍評級，分別是活躍、較活躍、沉寂期和新成立，其中能夠達到活躍評級僅有貴陽大數據交易所、華東江蘇大數據交易中心、福建大數據所、鄭州數據交易中心、廣州數據交易所、深圳數據交易所和上海數據交易所七家。
表1：截至2023年8月國內數據交易所情況
6. 數據資產準入門檻
關于數據資產的準入門檻，指的是數據資產如何能夠達到“入表”的門檻，這一概念指的是數據資產真正能夠成為會計意義上的企業(yè)資產進入資產負債表。也即數據資源能否成為數據資產的準入門檻。該準入門檻的依據主要來自于財政部2023年8月21日發(fā)布的《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》（以下簡稱《暫行規(guī)定》），該規(guī)定已于2024年1月1日正式施行。《暫行規(guī)定》中對數據資產的概念涵蓋兩方面，首先是適用于企業(yè)會計準則相關規(guī)定卻認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源；其次，也適用于企業(yè)合法或控制的、預期會給企業(yè)帶來經濟利益的數據資源，盡管暫時還未滿足資產確認條件。其中關于數據資源的會計處理方式，根據數據資源的持有目的、形成方式、業(yè)務模式以及與數據資源有關的經濟利益預期消耗方式等，企業(yè)必須進行適當的會計確認、計量和報告，無論是將其作為固定資產、無形資產還是存貨處理，都要確保準確記錄和報告，以更好地評估數據資源價值。
此外，對數據資產也提出了相應的披露要求：要將形成該數據資源的原始數據類型、規(guī)模、來源、權屬、質量等信息披露于會計報表的附注中，并強調披露需涵蓋數據加工、維護、保護，以確保數據處理、維護、安全措施的透明性。《暫行規(guī)定》還要求揭示數據資源的實際利用情況，包括產品應用、定價、交易和服務計費方式，以真實展現業(yè)務價值。
1. 入表數據
根據貴州省大數據發(fā)展管理局《盤點丨全國25個數據資產入表案例》，已有25家企業(yè)率先開展了數據資產的入表，不過數據入表的資產規(guī)模還比較有限，大部分為百萬元級別。根據2024年Q1財報數據統(tǒng)計，A股有23家公司開展了數據資產入表實踐，累計金額14.77億元，入表類型的資產包括無形資產（13家）、存貨（6家）和開發(fā)支出（6家）。其中數據資產入表規(guī)模最大的兩家分別為中信重工（7.1629億元）和金龍汽車（5.8427億元），入表類型均為存貨。
2. 估值分析
數據資產基于其產生的環(huán)境，就已經固定了如行業(yè)、領域等屬性，所以數據資產的價值評定，自然離不開其功能與應用場景。從價值實現的角度來說，目前可以將數據資產分為兩種——工具類數據資產、資源類數據資產。工具類的數據資產包括固定的數據分析模型、算法等，其實際表現就是在數據管理和數據治理兩個階段，為對應的龍頭企業(yè)所提供的產品和服務。這類數據資產，提供的是工具價值，通過對數據資源的管理和治理，提升企業(yè)管理中對各個環(huán)節(jié)的把控。之前，這條鏈路到這里就已經結束，但是現在隨著下游數據資產的逐漸開發(fā)，中游業(yè)務動作的意義會變得更加豐富——即提供數據資產本身可以產生的價值。資源類數據資產則很好理解，這類數據資產是經過數據管理形成的，存在進一步的研究分析價值的數據包。比如已經標注好的圖片數據包，比如Wind、iFind等金融終端提供的市場歷史數據等。同時，數據資產既然有價值，就應該有相應的估值體系，但由于市場較小，目前還沒有相對統(tǒng)一的估值方法此處提供普華永道《數據資產價值與數據產品定價新思考》中提供的估值方法——多因子修正成本模型:以成本法為基礎對數據資產從多個成本維度給出價值和系數。公式：數據資產價值=數據資產開發(fā)價值*價值貢獻因子*多場景增速因子注：數據資產開發(fā)價值為數據獲取成本、加工成本、儲存成本、安全成本、維護成本的和與安全系數的乘積而價值貢獻因子則是在數據資產開發(fā)價值之外，更多考慮到了投資回報率的影響，以“1+必要投資回報率”進行測算。考慮到不同的數據資產面對的領域和場景的復雜性，所以加入多場景增速因子。但由于其本身的復雜性，故不做定義，實務中應用場景與數據資產的經濟價值往往呈現出非線性增長的特定，因此可以考慮結合指數或對數函數進行估計。
3. 入表路徑
根據《會計師事務所數據安全管理暫行辦法》（財會〔2024〕6號）——2024年10月1日起正式實行；以及《關于加強數據資產管理的指導意見》（財資〔2023〕141號）等相關文件的了解和整理，對數據資產的入表路徑進行了如下整理：（1）政府或企業(yè)在服務過程中數據資源的形成；（2）通過數據治理手段，對數據資源進行統(tǒng)計，規(guī)則統(tǒng)一；（3）進入數據管理環(huán)節(jié)，對于經過數據治理后的初步數據資產進行分類分級和進一步加工，形成數據資產產品；（4）針對數據產品的生產成本及外部因素進行合理估值；（5）經過數據交易所授權和會計師事務所審計，達成資產入表。在這個流程中，有部分環(huán)節(jié)將會成為未來審計的關注重點：（1）合規(guī)與確權：確保數據來源合規(guī)、隱私保護到位、流通和交易規(guī)范、分級授權合理。（3）數據治理與數據管理：統(tǒng)籌相關數據基礎工作，提升數據質量，確保數據價值可辨認、可計量，為后續(xù)的會計計量和披露提供依據。（4）成本歸集與價值發(fā)現：對數據資產估值環(huán)節(jié)的各項系數有清溪明確的依據和認知，有明確的可行性分析，避免造成價值不可靠、披露不準確的問題。（5）業(yè)務主體根據自身情況選擇一般性強制披露+實際情況資源披露的方法。
4. 潛在機會
根據數據資產的特性以及《關于加強數據資產管理的指導意見》（財資〔2023〕141號）中“鼓勵各級黨政機關企事業(yè)單位等經依法授權具有公共事務管理和公共服務職能的組織（以下統(tǒng)稱公共管理和服務機構）將其依法履職或提供公共服務過程中持有或控制的，預期能夠產生管理服務潛力或帶來經濟利益流入的公共數據資源，作為功能公共數據資產納入資產管理范疇?！钡谋硎觯约啊笆袌鲋鲗?、政府引導、多方共建”的總體目標，數據資產可能在政府端的應用將會有比較新興且較多的機會。當前地方政府針對可能存在的這類業(yè)務，需要進行一定的數據收集等數據管理動作，加以合理的數據治理，嘗試形成完整的數據資產產品。
且目前大部分公司的調研方法得到數據可能不如這類數據覆蓋范圍廣，應用性強。這類數據資產可能具有更強的市場競爭力和實務價值。
1. 廣東省——數據資產入表融資
2024年2月，南方財經全媒體集團（以下簡稱“南財”）南財金融終端“資訊通”數據資產完成入表，并在此基礎上更進一步，在廣州數據交易所落地融資對接服務下，獲得中國工商銀行廣東自由貿易試驗區(qū)南沙分行授信500萬元。入表過程：南財對旗下“資訊通”數據產品從數據資產的視角進行了全面梳理，在2024年1月對“資訊通”進行了數據資產入表操作。在取得由廣東省政務服務和數據管理局監(jiān)制、廣州數據交易所頒發(fā)的數據資產登記憑證后，在廣州數據交易所落地融資對接服務下，向中國工商銀行廣東自由貿易試驗區(qū)南沙分行遞交了金額為500萬元的授信申請，于2月29日正式獲批授信。相應動作：在“資訊通”數據資產實現入表動作背后，公司改革了組織架構，建立數據中心、成立數據管理委員會，制定數據管理規(guī)章制度，完善數據資源入表的信息化建設，并完成合規(guī)確權登記。經過財務層面的分析整理，從2024年1月1日起，對于符合資產定義的數據，以數據資產的形式在財務報表中予以確認。
2. 7家公司取消數據資產入表
在前文提到已公布一季度報告的 A 股上市公司中，在資產負債表中披露了“數據資源”情況的25家公司中，近期有7家上市公司取消了數據資產入表，暴露了數據資產入表在實際操作中的不確定性和挑戰(zhàn)。這7家公司中有 4 家公司將原記入“存貨”項下的“其中：數據資源”項目調出后重新記入“合同資產”項目，有 1 家公司在調出后重新記入“存貨”項目；有 2 家公司“數據資源”項目與其他項目數據重復，因此刪除了“數據資源”項下的數據。
這 7 家公司集體的誤填很可能是由于今年財報格式發(fā)生變化，“存貨”、“無形資產”和“開發(fā)支出”項下各新增了一個次級科目“其中：數據資源”，因而出現了填報錯誤的問題。此外也有觀點認為，這可能是企業(yè)對數據資源的認識不足、理解有誤，從而為數據資產確權、會計處理和價值評估帶來了不確定性。
1. 國內趨勢
2023年9月國家發(fā)改委價格監(jiān)測中心透露，初步測算我國企業(yè)數據要素支出規(guī)模約為3.3萬億元；若將數據資產評估、質押、融資等衍生市場同時考慮在內，整體規(guī)?？赡艹^30萬億元。中信證券預計數據要素市場規(guī)模有望在2025年邁向2000億元新臺階，并于2030年突破萬億元。2023 年 10 月 25 日，國家數據局正式揭牌，預示著“十四五”開啟了逐浪數字經濟的新征程。中國數據要素流通市場在“十四五”期末將達到萬億元的規(guī)模（張利娟，2023），這是一個巨大藍海，建立數據登記確權、評估計價和資產入表的政策“閉環(huán)”，激活萬億數據資產，是開啟這一藍海的金鑰匙。數據資產入表是數據資產價值化的閉環(huán)之舉，將企業(yè)數據資產以會計科目和貨幣化形式呈現，將推動企業(yè)數據資源向數據資產轉變，形成規(guī)范的數據資產開發(fā)、運營和管理體系，提升企業(yè)數據治理能級。
2. 推薦策略
面對數據資產這一相對較新的概念，不論是主體的政企，還是相關的會計、法律等行業(yè)，不必過于審慎，也不能保持觀望，因噎廢食。應該深入了解業(yè)務，搭建完善的數據資產價值實現路徑，在確保自身數據質量的基礎上，找到對應的價值實現場景。在充分的可行邏輯和合理的估值模式下，數據資產的入表并不是鏡花水月、空中樓閣。目前數據資產行業(yè)缺少的，只是對財政政策和會計政策的深入了解和在行業(yè)發(fā)展中達成的共識和默認的路徑。相關主體應該加強數據資產管理的意識，或許以往的數據由于種種原因難以挽回，但做好數據管理，未嘗不是今后政府化債的一大手段和企業(yè)融資的一項籌碼。國家財政部、網信辦——《會計師事務所數據安全管理暫行辦法》（財會〔2024〕6號）國家互聯網信息辦公室——《數字中國發(fā)展報告（2022年）》中共中央辦公廳、國務院辦公廳——《建設高標準市場體系行動方案》財政部——《企業(yè)數據資源相關會計處理暫行規(guī)定》（財會〔2023〕11號）財政部——《關于加強數據資產管理的指導意見》（財資〔2023〕141號）財政部——《關于加強行政事業(yè)單位數據資產管理的通知》（財資〔2024〕1號）中華人民共和國商務部——《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》國家工業(yè)信息安全和發(fā)展研究中心——《中國數據要素市場發(fā)展報告（2020~2021）》新華社——《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》貴州省大數據發(fā)展管理局——《盤點 | 全國25個數據資產入表案例》普華永道——《數據要素視角下的數據資產化研究報告》德勤、阿里研究院——《數據資產化之路——數據資產的估值與行業(yè)實踐》InfoQ——《數據資產入表實戰(zhàn)：A股公司的首次嘗試與反思》
千際投行——《2023年中國數據要素市場研究報告》
