当期荐读 2024年第5期·特约稿 | 三大数据资产化路径探析

图源 | Internet

马费成^1,2,3　孙玉姣^1,2,3　熊思玥^1,2,3

王文慧^1,2,3

1.武汉大学信息管理学院，武汉，430072；

2.武汉大学信息资源研究中心，武汉，430072；

3.武汉大学大数据研究院，武汉，430072

　　2023年12月，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确将数据资产确认为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型^[1]。数据资产已经成为数字经济时代的重要资产，吸引了学界和业界的广泛关注和研究。资产评估视角^[2]和经济核算视角^[3]仍遵循以往会计学和经济学的范式，强调经济收益在数据资产认定中的关键作用。而考虑到经济资产存在价值易变性、非实体性、可加工性、依托性等新的价值特性，管理实践视角^[4]下数据要素的社会效益也应被纳入数据资产定义的考虑范畴，如公共数据资源产生的“管理服务潜力”。因此，本研究认为数据资产确认需要满足三个条件：①由特定主体合法拥有或控制，即权属明确：②可以进行计量或交易：③能直接或间接带来经济利益或社会效益。数据资产化则是数据资源释放数据价值，形成经济利益或社会效益的过程。

　　数据千差万别，但大致可以归为公共数据、企业数据和个人数据三大类。现有研究大多结合企业数据资产的相关实践展开资产化路径分析，例如，有研究认为企业数据资产化路径要经过数据资源化、资源产品化和产品资产化三步^[5]；类似地，也有研究将其划分为数据资源化、数据资产化两个环节^[4]。然而，公共数据资产化的相关研究主要以资产化利用^[6]和资产化管理^[7]为关键问题；个人数据资产化的研究也仍停留在探索个人数据资产的概念和范围界定^[8]、赋权模式^[9]和管理制度体系构建^[10]等基础性问题上。由此可见，以往研究多从企业数据主体出发，结合数据形态演变提出数据资产化的通用路径，较少分析公共数据和个人数据的资产化。换言之三类数据资产化的路径仍不明确。

　　三类数据性质不同、资源持有权、加工使用权和产品经营权各异，其资产化路径也自然不同。公共数据的开放性和共享性较高，数据权利一般由政府部门或其他公共部门严格控制，其资产化路径往往受到政策法规和社会环境的影响；企业数据的商业性和竞争性较强，需要在合规的权利范围内进行开发利用，其资产化路径需要考虑商业模式和管理决策的差异；个人数据涉及到隐私和安全等重要问题，其资产化路径往往需要平衡个体权益和社会价值。因此，本研究期望深入探究三大数据主体的资产化路径，明晰不同主体来源的数据资产化过程中的典型场景和环节，从而推动数据资源的优化配置和有效利用，促进社会经济的持续健康发展，为相关政策和制度的制定提供科学依据和决策支持。

面向政府内部使用的公共数据多以“共享”的形式在各级政务部门间流转。其中，政务数据作为公共数据中的重要组成部分，是各级政府部门共享的主要数据资源。首先，国家倡导构建全国一体化政务大数据体系，依托国家、省级、国务院部门三级政务大数据平台，实现政务数据的内部共享。其次，地方各级政府贯彻中央决策，对政务数据进行分类分级，确定数据资源的共享范围。例如，四川省基于数据的敏感程度和影响范围对政务数据进行分类分级，确定按数据等级无条件共享、有条件共享或不予共享的政务数据管理办法^[11]。最后，经过分类分级的数据被数据提供部门传输到政务数据平台中，供给数据使用部门利用，形成跨地区、跨部门、跨层级、跨系统、跨业务的共享利用体系^[12]。该过程中，数据提供部门和数据使用部门各自持有一定的数据权利，一方面保障政务数据安全传输，另一方面规范数据合规使用。经过共享的政务数据可以实现潜在的数据价值，推动医疗健康、交通管理、城市建设等领域的服务和治理事业发展，发挥社会效益或带来经济利益。该路径下，政务数据的共享过程被全程记录，为评估和计量数据价值提供了基础保障，便于数据资产使用形成的收入按照政府非税收入和国库集中收缴制度的有关规定进行管理。政务数据经过政府内部的共享、使用，可以实现数据价值，具有了数据资产的属性。然而，后续如何登记、入表，还需要各地行政事业单位结合实践逐步探索更为完善的数据资产管理制度。

公共数据具有巨大的潜在价值，除了在政府部门内部进行流转和利用，还可以供社会进行开发、挖掘，从而形成公共数据资产。但由于公共数据的敏感程度和安全性要求不同，其面向社会使用、实现数据价值的路径也存在差异。在低敏感度和安全性要求的情况下，公共数据以“开放”的方式供给社会无条件或有条件无偿使用，如江苏省、浙江省、上海市等试点地区已经建立起较为完善的数据开放全流程。公共数据开放首先需要确定数据开放清单，如山东省从公共数据来源、数据集名称、字段、属性等内容划分开放清单，规定不同类型数据的开放条件、更新频率和计划开放时间等。其次，需要通过统一的开放平台进行数据包、数据集的上线。截至目前最新数据，我国已有22个省级（不含直辖市和港澳台地区）公共数据开放平台、204个城市（含直辖市、副省级和地级行政区）公共数据开放平台^[13]。同时，也有部分省市依据应用场景开发具体的分平台以供给特定数据的开放使用，如山东省的“政保通”平台供给商业医疗保险领域使用。最后，公共数据依据数据类型、风险程度等属性划分为两类数据，一类供给用户无条件下载使用；另一类依据实际场景以数据接口形式供给用户有条件使用，一般需要用户申请、平台和有关部门进行审批。经过开放的公共数据可以在绿色环保、智慧农业、碳控制排放等多个无偿、公益性的应用场景中发挥数据价值，带来社会效益和间接的经济利益，实现由基础公共数据转化为公共数据资产的过程。

　　而对于高敏感、高安全性要求的公共数据，国家倡导以“授权运营”的方式供给社会有条件有偿使用，充分挖掘存在安全隐患的公共数据的闲置价值，实现资产化。公共数据的授权运营首先需要完成数据确权。目前，国家倡导资源持有权、加工使用权和产品经营权的三权分置管理，为实现公共数据的合规市场化流转提供了制度保障。各地已经探索出多种辅助公共数据资产化利用的授权模式，例如，成都市采用集中授权方式，北京市采用分行业的数据专区模式，济南市则将综合授权和分领域授权相结合。在这些模式中，资源持有权一般归属于各地区的数据资源部门或下属的信息中心与数据中心，加工使用权和产品经营权一般授予专业的运营主体。这些运营主体大多由省市组建的地方性数据集团型企业担任，如上海数据集团、成都数据集团等。经过授权后，运营主体将获取的公共数据整合、处理形成数据集、数据技术、服务和解决方案，在统一的运营平台中上架。最后，遵循“原始数据不出域，数据可用不可见”的原则，公共数据需方需要向相关的政府数据资源部门或监管部门提交申请，获得审批后方可以数据接口等形式接入平台中的公共数据资源，实现公共数据的分析和应用。例如，济南市通过可信数据空间的数据接口满足数据需方的开发和利用需求。该过程受到政府机构的全程审批和监管，地方性数据集团型企业或第三方技术机构等主体需要对数据的隐私安全提供保障，结合区块链、隐私计算、数据沙箱等关键技术实现公共数据的安全开发、全程可追溯、价值评估和计量。经过授权运营的公共数据可以被数据需方用来推动智慧医保、绿色金融、企业服务等多个有偿、商业化的业务场景升级，从而实现经济价值或社会效益。公共数据资产化路径如图1所示。

　　综上所述，在面向政府内部使用的场景中，数据权属仍由各级党政机关、企事业单位等公共管理和服务机构持有或控制。政务数据作为公共数据的重要组成部分，经过“共享”路径可以实现数据价值向社会效益的转化，即前文提到的“能够产生管理服务潜力”。在供给社会使用的场景中，公共数据可以通过“开放”和“授权运营”路径完成资产化。“开放”路径下，公共数据经过开放平台赋能无偿、公益性的应用场景，实现数据价值；“授权运营”路径下，授权环节满足权利配置需求，运营过程形成的公共数据技术、服务和解决方案等“公共数据产品”释放了数据价值，为有偿、商业化的应用场景带来经济利益和社会效益。基于上述场景和路径，公共数据可以实现向公共数据资产的转化。然而，公共数据资产还需经过登记、评估、定价、入表、存证等多个环节才能完成全链条的管理，从而实现数据资产的商品化、市场化、要素化^[14]。目前国家倡导公共数据资产需登记数据资产卡片或纳入资产备查簿，但其他环节还未有相关实践或指导意见，未来的探索仍任重道远。

企业数据资产化的过程通常结合数据的获取场景和用途场景展开。根据数据来源的不同，企业数据大致可分为两类：一类是企业从自身生产经营各环节采集的内部数据；另一类是企业通过购买、授权和委托等方式获取的外部数据。这些数据可以经由加工、处理，供给三大数据主体利用，使企业数据价值转化为经济利润，形成数据资产。然而，明确的权属是数据资产形成过程的首要条件。一般而言，企业对内部采集和外部购买的数据享有资源持有权，而通过外部授权和委托获得的数据则一般只有加工使用权和产品经营权。不同的数据权利表明企业对数据使用、管理、控制的范围和程度有差异，这导致企业数据发挥价值的场景和路径受到不同程度的限制。因此，本文从权属角度入手分析企业数据的资产化路径，具体阐述企业数据在不同数据权利的控制下如何实现数据价值，实现资产化转化。

企业对数据享有资源持有权，为企业数据的多场景应用、多主体复用提供了条件。企业可以将持有的数据进行开发，一方面在企业内部使用，从而支撑企业战略和经营业务；另一方面形成数据产品和数据服务，供给市场交易，有利于数据价值的深挖和数据利益的再分配。这两类场景中，企业数据价值实现的方式存在差异，形成的企业数据资产的类型也不同。在前一种面向企业内部使用的场景下，企业首先基于业务需求将内部产生或外部收集的用户数据、生产数据、销售数据等基础数据进行清洗、整理和存储。随后，企业的数据分析团队对数据进行探索性分析，依据统计、建模、可视化等多种方式挖掘数据中的经验和知识，整合规律，形成数据报告。相关业务部门和管理层依据这些数据报告开展业务活动和管理活动，如刻画企业客户画像、优化企业产品和服务等，从而推动企业技术进步，降低生产成本和运营成本。最后，企业对数据整理、开发、利用全过程进行监控和优化，并根据反馈和改进机制完善业务流程，最大化挖掘数据价值，实现数据驱动型管理决策。该类数据不涉及市场交易，企业可以利用成本法等计量方法分析企业数据产生的经济收益，或根据企业数据的交易和应用场景从资产期望收益及市场价格等角度进行评估^[15]。这类企业内部自用的数据资源，若满足《企业会计准则第 6 号——无形资产》（财会〔2006〕3 号）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产，可进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。

　　在后一种面向市场交易的场景下，企业可以作为数据资源和数据产品的供方和加工方实现数据资产化。企业将内部收集和外部获取的数据进行清洗、整理，形成可利用的数据资源，并将其以数据集、数据包或数据库等形式纳入企业的资源目录中。企业的数据开发团队或相关技术职能部门从资源目录中获取具有价值的数据，经过分析、设计与开发等多个环节，挖掘数据中的可用信息和潜在价值，形成数据报告、分析工具、API接口等产品或服务。这些数据产品或服务经过市场化推广和销售，其资源持有权或加工使用权可以转移给数据需方，进一步挖掘数据价值，实现数据价值向社会效益和经济利益的转化。例如，政府部门以政企合作等形式获取数据产品用于优化公共服务；其他企业、机构或个人作为需方以购买或订阅方式获取数据产品，以支持业务运营或决策。经过全流程的加工、运营和销售，企业可以依据市场表现评估数据产品或服务的未来盈利情况，并对成本和利润进行计量，判断是否满足数据资产的入表要求。该类企业日常持有、最终用于出售的数据资源，当未确认为资产时按照《企业会计准则第 14 号——收入》（财会〔2017〕22 号）等规定确认相关收入；当符合《企业会计准则第 1 号——存货》（财会〔2006〕3 号）规定时，应该确认为存货，可进行相关会计处理。

除了对享有持有权的数据进行开发设计外，企业还存在仅具有数据的加工使用权与产品经营权等特许数据权利的场景。例如，在公共数据的授权运营中，企业作为运营主体或提供技术支持的主体，拥有加工使用权或产品经营权；在个人数据的市场化流转中，企业担任中介机构、技术服务商或合规和安全机构，通过委托关系获取特许数据权利，从而实现数据分析和利用。该类场景下，企业遵循“可用不可见”的原则，通过数据接口形式接入统一的授权运营平台和中介平台，完成数据加工与处理、产品或服务设计与开发、销售与运营，从而将数据转化为数据产品或服务。这些数据产品或服务大部分以数据包、数据集等形式在数据平台中上线，供给数据需方使用；少部分与企业日常经营活动相关的数据可以被企业内部使用，以优化经营决策。在这个过程中，企业可能承担着数据加工商、数据经销商甚至数据产品或服务的需求方的角色，一方面直接按照合同规定获取数据授权运营与市场化流转的利益分成；另一方面通过优化企业业务活动和战略决策来节省经营成本。该场景中，企业虽然不具有资源持有权，但企业存在使用或经营数据资源的权利，可以满足“共同使用，同享收益”的权益分配需求^[16]。需要注意的是，企业通过该种方式获得利润时，需要确保一定排他性的加工使用权或产品经营权,即企业需要获取其他企业不能获得的经济收益时，方可进一步探索数据资产的入表实践。企业数据资产化路径见图2。

综上，在拥有资源持有权的场景下，企业可以通过数据的清洗、整理、分析、设计等环节实现企业数据的市场交易或内部使用，形成存货或无形资产；而在不持有数据的场景下，企业以加工使用权或产品经营权等数据权利访问、控制和使用相关数据资源，进行数据处理和开发，一方面能够获得排他性的经济利益，另一方面也可以通过技术支持辅助发挥数据的社会效益，实现数据价值。

个人数据资产化一直是数据价值实现过程中最具争议的话题。究其原因，个人数据形成资产的过程存在权属争议、隐私担忧、安全风险、技术挑战等多项阻力。同时，个人对数据的掌控能力有限，个人数据大多存储于公共部门机构或企业数据库中，此时个人仅作为所有权主体，以“知情同意”模式^[17]参与个人数据的流通和交易。因此，相较于其他数据类型，个人数据更难完成市场化流转，实现数据价值。此外，有关个人数据资产的实践较少，基本采用“一事一议”的原则，难以从场景出发归纳资产化路径。基于此现状，本研究期望从已有案例入手，分析个人数据资产化的特定路径，为探索个人数据价值实现提供参考。

在个人数据的市场化流通和交易链条中，个人作为数据供方可以直接与数据需方进行交易，从而获取经济利益或贡献社会利益。这种路径下，常见的模式是个人持有个人数据，然后通过“同意隐私政策”的方式将数据授权给企业进行采集与利用。企业作为数据需方，对个人数据进行处理、分析，通过了解用户的喜好和行为模式，实现精准地定位广告和推荐产品，提高广告点击率和销售转化率，为企业带来经济利润。然而，这种模式下个人难以获取经济收益，个人与企业之间达成的合同类似于“劳务交换服务”合同，而非“财产交换服务”合同^[18]。个人数据实现价值形成的资产难以归类为个人数据资产，只能以企业数据资产的形式登记资产目录。

　　除此之外，个人也存在以“销售”行为直接提供个人数据的模式，如国外的个人数据拍卖。例如，荷兰的一名学生将自己的邮箱、浏览记录、位置信息等个人数据以350美元的成交价销售给新闻网站^[19]。在这种模式下，个人数据可以直接带来经济利益，形成个人数据资产。然而，以拍卖等形式完成的个人数据销售难以统一定价，且国内尚未存在类似案例。因此，该模式下个人数据资产的确认和计量等相关工作需进一步探讨和完善。

“数据二十条”提出“探索由受托者代表个人利益，监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制”。这意味着个人可以委托中介机构实现数据的市场化流转和资产化转型。这些中介机构作为连接个人数据供需双方的关键主体，可以对个人数据进行集体管理。例如，深圳数据交易所提出建立个人数据统一资产账户，利用个人数据统一授权平台和数据可信空间构建完整的个人卫生健康数据确权、授权、流通、赋能和收益分配的生态闭环。类似地，贵阳大数据交易所依据个人简历数据的场内交易实践经验，提出“个人数据资产合规流转计划”。该计划依托个人授权后的“个人数据资产卡”和“个人数据资产账户”，打造个人用户、技术服务商、合规和安全机构、数据商和个人数据应用场景方五类主体在内的个人数据资产合规流转链条，实现个人数据资产的商业价值。

　　在这两个案例中，深圳数据交易所内交易的个人健康数据实际由医院、社区健康服务机构及妇幼保健院等机构持有，个人仅作为数据的所有权主体参与交易。此时，个人数据可经由授权同意允许其他用户、组织或机构访问、传输和利用。而贵阳大数据交易所内流转的个人数据指的则是个人用户实际持有的数据。这两种情形下，个人都可以将数据授权、委托给数据中介机构，如数据交易所或其他企业与相关平台。这些数据中介一方面负责管理个人数据资产账户和运营平台；另一方面负责实现个人数据的可信流通、场内交易和收益分配。数据中介与数据处理商、技术服务商等机构建立合作关系，通过对个人数据进行整合、加工和处理，形成数据产品或服务供给数据需方有偿使用。数据需方可以在广告精准营销、疾病趋势预测、金融风险评估、社会调查和科学研究等场景实现个人数据价值。政府部门或其他企业机构作为合规和安全机构对数据流转、交易、管理的全流程进行监管。在这个过程中，个人不仅实现了对数据的有效管理，还能从数据流通和交易场景获得利益分成。该模式满足了个人数据的权属配置需求和利益分配需求，也便于对个人数据交易过程进行计量，为后续个人数据资产登记、评估和核算的制度探索提供了可行性。个人数据资产化路径如图3所示。

由此可见，个人数据资产化的实现路径有两种——供需双方直接交易和委托中介机构进行交易。前一路径下，“同意隐私政策”作为常见模式可以释放个人数据价值，为企业带来经济利益，但形成的资产只能以企业数据资产的形式登记资产目录；“销售”模式下，个人数据可以经拍卖获取经济利益，形成个人数据资产。后一路径下，个人数据可以经过中介机构进入市场化流转，形成社会效益或经济利益。然而，目前个人数据资产的确认、计量、管理未有统一指导意见，需要进一步探索。

数据资产化是实现数据价值的核心环节，厘清数据向数据资产的转化路径，有助于充分挖掘数据的潜在价值。本研究首先梳理了数据资产的相关概念，然后对公共数据、企业数据和个人数据的资产化路径进行了深入探讨，明晰了其中的典型场景和关键环节。研究认为，公共数据在政府内部使用场景下通过共享路径贡献社会效益，在供给社会使用的场景下借助开放、授权运营的路径获取经济利益，形成公共数据资产；企业数据的资源持有权是限制企业数据价值挖掘的关键因素，在享有和不享有持有权两种场景下，企业数据可以得到不同程度的加工、处理和分析，供给企业内部支撑决策或市场销售，从而形成企业数据资产；个人数据依靠供需方直接交易和委托数据中介机构交易两种路径完成市场化流转，发挥潜在价值，形成个人数据资产。从理论上看，本研究为理解三大数据的资产化过程提供了新的思路，有助于揭示不同场景中数据资产化的共性和特殊性；从实践上看，本研究可为公共部门、企业和个人的数据资产化实践提供指导和借鉴，有助于推动数据资源配置和数据价值实现，促进数据经济发展。然而，由于可供参考的数据资产化案例较少，本研究的路径总结和归纳可能存在一定的局限。未来相关研究可以结合数据资产化的最新实践，进一步细分和完善数据资产化路径。

制版编辑 | 周凡倩

审核 | 于   媛

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