王小磊：高级工程师，中国土木工程学会城市公共交通分会智库专家，曾经任重庆市公共交通控股（集团）有限公司电车公司总工程师、BRT公司书记兼副总经理、公交维修公司总经理、恒通客车顾问、吉尔吉斯斯坦共和国史德洲（Шыдыр Жол Кей Джи）有限责任公司总机械师等。王小磊先生是实现中国公交第一笔碳交易的参与者。
公交数据资产化的机遇、难点及建议
王小磊
前言
随着数字化转型在公交企业的深入，以及数字技术和产业体系更加成熟，相关法律法规和管理机制不断完善，为数据资产开发利用创造了更有利条件。能否利用数据资产化的机遇，帮助传统公交企业创新发展是一个值得研究的课题。
1. 政策支持
近年来，为加快培育数据要素市场，推动数据资产合规建设和高效流通，国家对数据资产的管理政策有了重要的发展和更新。这些政策的出台显示了政府对数据资产管理的重视，以及对于数据资产在推动数字经济发展中作用的认可。
1.1 《十四五规划》
在2021年3月13日公布的《十四五规划》中，数据要素被列为和土地/资本/技术/劳动力并列的五大生产要素之一数据要素化的过程可以归结为数据的资源化、资产化和资本化三个阶段。数据要素形态演变和价值创造要经历两次飞跃,数据资产化是数据要素价值创造过程中的"第一次飞跃".
1.2 “数据二十条”
《中共中央国务院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”)于2022年12月19日颁布。“数据二十条”对数据资产的论述主要集中在数据产权、流通交易、收益分配和安全治理等方面，明确了数据要素市场制度建设的基本框架、前进方向和工作重点，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱。
1.3 “数据要素X”
1.4 《数字中国建设整体布局规划》
2023年2月27日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（以下简称《规划》），《规划》对数据资产的论述主要体现在如何释放商业数据的价值潜能以及如何开展数据资产的计价研究，为中国中长期数字化建设、数据要素市场的发展提供了重要的指导方向。
1.5 《关于加强数据资产管理的指导意见》
财政部2023年12月31日印发《关于加强数据资产管理的指导意见》（以下简称《指导意见》），《指导意见》确定了数据资产管理的12项主要任务，并且明确指出，数据资产作为新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。通过加强数据资产管理，可以更好地发挥数据的价值，推动经济高质量发展。
2. 数据资产带来的机遇
上述一系列政策文件的出台，为数据资产开发提供了良好的环境，也是公交企业推动数据开放共享利用、加快数据要素市场化建设，进行数据资产开发利用的机遇。
2.1 公交企业得天独厚的有利条件
城市公共交通运营生产过程中，每天都在产生海量数据。鉴于城市公交数据产生环境的特殊性，运营生产将构成一个以城市出行为主的大数据环境。公交运营生产完全形成具有广泛用途的持续性、连贯性的数据资源，对运营生产数据，按照数据资源的标准进行处理，就可以形成该区域具有时空特征的数据资源，这是城市公共交通企业实施数据资产化的最有利条件。
2.2 新兴资产带来管理创新
作为一种新兴资产，数据资产已经不能再用以前的生产报表、账册等传统的企业资产管理方式进行管理。需要通过建立、完善数据资产管理制度的标准和体系，来规范数据资产的登记、存储、使用、披露、处置等新的管理方式，构建起清晰、完整的数据资产管理路径，才能有序推进数据资产化，更好发挥数据资产的经济价值和社会价值。
2.3 释放数据要素的乘数效应提高全要素生产率
用数据资源来优化运营生产。数据资产开发对公交企业本身的主要价值在于缓解或消除运营生产决策中的信息不对称与不确定性。经过数据资产开发，打通了企业内部各专业之间数据孤岛的数据壁垒，把涉及运营生产的主要信息（线路、客流、路况、人员、机务等）整合成为企业内部的数据资源通过释放数据要素的乘数效应，提高决策的精准性和效率和全要素生产率，就可以达到企业运营生产降本增效的目的。
2.4 挖掘数据资产生态圈获得可持续发展
公交数据资产生态圈的挖掘与开发，不但能够提高运营生产效率，还可以把数据资产作为资本投入到数据市场进行交易，使其能够像传统资本一样实现增值和流通，并通过其跨行业的数据融合来释放数据要素的乘数效应，并且将乘数效应变成乘数效益，为资产化增加变现的可能性，才能把数据从原始状态转化为具有经济价值的资产，就能够把数据价值化就释放就出来。。
i. 降低保险费
对保险公司而言，获得运营安全管理数据，就可以分析出影响公交车安全行驶的主要因素、事故风险概率及防范措施等，从而相对精准地按照线路、车辆、客流等因素来分别计算车险保费金额，达到公交企业降低“保费”、保险公司减少“赔付率”的“双赢”。
ii.
“公交+”是近来业内比较时髦的口号，而公交+的内涵就是“数据+”。具有时空坐标等特征的公交运营生产数据资产，对于经营科技出行的运营商（如：网约车、共享电动车等）和城市出行信息服务商（如：*德、*度地图、*来了等）而言，可以用来进行精确到区域或道路的资源配置、运营方式决策和实时调控。实现“数据+”的首要条件就是开放数据，虽然理论上企业的运营生产数据都是企业的商业秘密（特别是针对交通同行），但是在自媒体时代，没有一家企业是可以“独善其身”的，通过数据市场让数据资产流动起来，使公交的数据要素通过交易实现跨界融合，在平等互利的基础上联合建立优势互补的一体化城市可持续交通网络，通过在整个城市交通出行系统中，释放公交数据要素的乘数效应，使推动一体化可持续交通进程。并且因为数据交易各方的数据都是经过评估之后进入市场交易的，由此可以避免此项工作过程中诸多不愉快的事件发生，也推动了城市一体化可持续交通的发展。
iii. 降低车辆寿命周期费用
与运营生产同步产生的机务运维数据，是评估车辆寿命周期费用的重要指标。整车主机厂、各主要总成、零部件供应商获得相关数据要素后，可以用于精准的分析该地区产品的需求及特性，优化生产工艺、降低生产成本而获得产品利润的最大化，进而增加产品的竞争力。作为用户的公交企业，也因此可采购到更切合运营区域行驶条件的车辆，并能够在运营生产中降低能耗、故障频率、维修费用，因降低了车辆寿命周期费用，而使得公交企业的运营生产成本下降。
iv. 碳资产
碳排放数据源于运营生产，用交通减碳计算的《方法学》，把运营生产数据进行识别加工，得到企业的碳排放数据，包括直接排放和间接排放的数据。通过专业机构进行碳资产评估，确定其价值。把数据资源中的减碳量转化为数据资产的另一种形式就是碳资产，碳资产是数据资产开发的重要目标之一。根据目前交通减排控碳的趋势，公交企业的碳资产将成为企业主要资产之一。
3. 难点
尽管有国家的政策支持且前景广阔，但是数据资产毕竟是新生事物，公交企业不管是业务还是技术都不熟悉，因此可能会因此形成数据资产化工作的障碍：
3.1 对数据资产的价值认知不足
公交企业长期是以票务收入维持企业基本的运营生产，对数据资产的价值可能产生认识不足：
i. 首先是对数据资产的认知不足, 未能充分理解数据资产的潜力和应用价值,导致数据资产被低估或闲置。忽视了数据资源的潜在价值,影响了数据资源的共享和保护。
ii. 数据资源外部性的忽视，对数据要素的外部性及其对业务发展的推动作用认识不足,限制了数据资产在更广泛领域的应用。
3.2 人才短缺
数据资产化需要先进的专业技术人才，数据人才可以为企业数据资产增值提供源源不断的智力支持，而目前的情况是：
i. 随着数据量的不断增长和数据处理技术的不断更新换代，企业对于具备数据分析和处理能力的人才需求越来越大，形成人力资源的短缺；
ii. 传统的教育模式往往无法培养出具备跨学科知识和实践能力的数据人才，导致市场上数据人才的供需矛盾日益突出。
3.3 价值评估
数据资产的价值评估问题是指在数据资产化的过程中，因相关理论即标准的滞后，导致当前数据质量评估的科学性不足,缺乏可量化的评估体系,难以全面、准确地确定数据资产的公允价值、历史价值和未来价值等，影响了数据资产的决策支持能力和价值实现。
3.4 标准化
i. 数据资源加工的复杂性：公交行业数据的用途可涵盖包括城市中与其相关的多个领域，且数据格式日益丰富，包括半结构化和非结构化数据,使得数据分类和管理变得异常复杂,缺乏统一标准，给数据加工带来困难。
ii. 行业之间数据组织标准的不一致性：行业之间数据组织标准的不统一和数据质量的参差不齐，增加了数据资产治理和价值评估的难度，阻碍了数据资源的跨行业高效利用和价值转化。
3.5 效益与安全的平衡
在数据资产化的过程中，既不会为了保护企业的安全与和商业秘密限制数据资本的交易，而使企业无法获得更大的效益；也不会为了实现数据资产的最大化利用和效益最大化，而导致企业的数据安全和隐私泄露等不利于企业发展的风险出现。因此，效益与安全的平衡问题是数据资产化过程中需要解决的一个重要问题。
4. 建议
虽然数据资产化工作有些企业已经开始，但是大多是在探索中进行，因为将数据作为资产纳入企业的财务报表是一个以前没有做过并且非常复杂且细致的过程，成熟的经验并不多。建议尚未开展数据资产化工作的企业，下面这些准备工作可以先做起来。
4.1 咨询与培训
i. 咨询
联系有相关资质的数据运营服务商，为企业提供数据应用的战略咨询、规划设计、评估论证等服务，助力企业顶层设计。当然咨询的过程也是学习的过程，在自媒体发达的今天，学习所需的信息是非常充足的。事实上，咨询也是为接下来的培训打下基础。
ii. 培训
数据资产既然将成为企业资产的一部分，因此不能单纯的靠代理商进行运营，数据资产知识的培训对于企业（特别是领军人物）非常重要。并且企业相关传统资产管理岗位人员也应具备相应的数据管理知识和能力，如数据资产入表需要企业财务人员具备相应的数据资产业务管理知识和操作能力，否则会导致企业无法有效地将数据资产从传统资产负债表中剥离和进行核算。
4.2 治理
数据治理是一个多层次、跨领域的综合过程,涉及对组织内部数据的全面管理,确保数据的质量、安全性和有效使用。在数据资产化过程中, 通过数据治理制定和实施一系列政策和流程,来规范数据资产的登记、存储、使用、披露、处置等环节，构建起清晰、完整的数据资产管理路径，确保数据的准确性、一致性、完整性、及时性和可靠性, 才能有序推进数据资产化。
4.3 合规与安全
无论是系统思维还是资产意识，都离不开合规与安全这个根基。在数据资产开发过程中，用现代科技处理好数据资产安全、个人信息保护与数据资产开发利用的关系。并且应加强对数据资产的监测监督，严格防范数据资产泄露、损毁、丢失等管理风险。同时，在数据资产评
5. 结语
数据是一种特殊的资产，数据资产化是资源在市场经济条件下的逻辑结果。只有当数据资源转化为资产时，价值才能得到充分释放。数据资产化就是要通过释放数据要素的乘数效应，通过赋能劳动力、劳动对象和劳动资料，数据资产化将成为公交企业用来孵化新质生产力的重要途径。在数据资产化的实践过程中，很可能出现一些本文没有提到的难题也是正常的。只要充分认识到数据资产管理在推动企业数字化转型和释放数据价值方面具有重要作用，将数据资产化作为提升传统公交企业“破局”的关键战略，就能够将困难转化为推动传统公交企业创新和发展的新动力。
