智见｜数据资产融资放大“数据要素x”效应

财富 2024-11-27 07:07 吉林

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文 _萨摩耶云科技集团郑扬洋

　香港科技大学陈子骥

　香港中文大学深圳高等金融研究院郑磊

　　数据要素作为数字经济时代最重要的生产要素，与有形物质类似，发挥作用的途径有很多，比如作为生产“原材料”，企业通过对其进行创新和实质性加工，形成满足特定应用场景需求的数据产品，应用于其他领域并创造出新价值；也可以无形资产的形式增厚企业的总资产规模，获得金融信贷支持；还可以对这部分资产进行证券化，通过资本市场获取融资。前一项是数据产品化的过程，后两项属于数据资本化过程，是数据要素发挥经济价值的高级阶段。发挥“数据要素x”效应，需要加快推进数据产品化和数据资本化进程。

　　数据资产一般是指由组织（政府机构、企事业单位等）或个人合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据。数据资产须是权属清晰的，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。中国信通院研究发现，在2000—2020年中国深沪两市的上市公司中，共计有84家企业在经营过程中实际应用了数据资产，仅占A股上市公司总量的3%。涉及数据资产的企业所处的行业主要集中在信息产业、金融业和消费品三个行业，将其与同行业其他企业对比发现，涉及数据资产的企业在经营绩效表现相对良好，表现出更好的盈利水平。

　　每个公司都拥有数据，据IDC咨询2023年10月发布的报告数据显示，企业认为有60%的业务数据是有价值的，而这些数据中仅有56%被实际分析。这表明还有很多数据的价值还没有被挖掘，如何发挥数据要素乘数作用，在真实的商业场景中协同优化、复用增效、融合创新，成为当前各行业探索激活数据要素潜能的一块“摸得着的石头”。本文重点探讨数据资产融资方面的问题。

数据资产融资的基础：数据资产入表

　　数据资产入表正式启动以2023年8月财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为标志。该文件对数据资产的确认、计量和披露等一系列问题提供了指引。近一年来，一些企业根据指引进行了数据资产入表尝试。目前能够实现数据资产入表的企业以国企为主，大多数据资产是具有公共属性的数据，如交通、市政、港口等。例如，山东港口科技集团有限公司的港口吞吐量数据，在数据梳理、项目立项、数据治理、项目验收、合规审查、资产登记等关键环节完成入表。

　　我们对公开报道的一部分数据入表案例进行分析，发现大部分都经过了“原始数据—数据资源—数据产品－数据资产—数据资本”的路径。入表企业一般需经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程，最后形成可采、可见、可通、可信的高质量数据资源。

　　企业的数据产品虽然能够创造经济价值，但是需要根据财政部新规，结合会计准则的确认条件，判断相关数据资源能否作为数据资产。在这个过程里，企业可能要通过数据盘点、数据解析、数据加工、登记确权、合规评估、价值评估、成本归集与分摊等环节，最终实现数据资产入表。

　　一个典型案例需要进行以下六个步骤：

　　(1)通过大数据交易所和律师事务所进行合规和授权体系设计（也可以稍后请律师事务所出具数据合规审查报告）。

　　(2)盘点、梳理数据，评估数据质量。

　　(3)拟定数据初步价值意见。

　　(4)在大数据交易所上架数据产品，获得交易产品证书或者只进行数据资产登记。

　　(5)由专业数据服务机构、评估机构依据先导产投自身财务情况、数据资源质量报告、交易所产品证书，出具价值咨询意见书和资产评估报告。

　　(6)与审计单位沟通数据资产入表相关会计管理制度，实现数据资产入表。

　　从目前的业界实践可以看到，中介服务机构参与的工作比较多，除了审计机构，还出现了律师事务所、数据交易所或数据评估机构等新角色。这主要是因为数据治理、合规审查、资产登记、价值评价等程序需要法务、数据登记和评估等方面较多参与。而审计机构则侧重对数据资产的会计确认、会计计量和会计披露等程序性要求方面提供指导和建议。

　　数据资产入表的好处很多。数据资产作为存货进行交易，可以实现数据资产变现。例如，宿迁市江苏钟吾大数据发展集团有限公司将企业近一年行政处罚可视化分析数据认定为存货，并根据评估价值实现交易。广东联合电子服务股份有限公司将高速运营、车主服务等62项数据产品认定为存货并实现入表，在上海数据交易所成功挂牌，并完成场内三笔交易。

　　数据资产入表对新经济类企业的效果非常明显，资产规模大幅增长，降低了资产负债率，提升了融资空间。这些企业通过对数据产品的确权、价值评估等程序，有可能获得金融机构的授信和融资。尤其是在当前城投公司新融资规模受限、融资渠道收紧的形势下，数据资产入表的效果尤为突出。例如，济南能源集团有限公司通过实现供热管网GIS系统数据入表，获得了齐鲁银行授信和贷款，所融资金用于二期数据资源项目的实施。河南数据集团有限公司通过实现企业土地使用权数据入表，获得授信额度800万元。

数据资产评估的难点

　　目前很多商业银行都在探索数据资产抵押融资的具体操作方法，但是真正完成授信和贷款发放的成功案例不多。一个主要问题是数据资产的估值仍没有成熟的方法。现有的资产估值方法适用于有形资产，需要探索出一套可行且可靠的数据资产价值评估方法论。

　　目前数据价值评估的思路主要沿用传统资产评估方法（成本法、市场法、收益法），这些方法分为直接和间接两种途径。由市场定价，通过数据资产的交易确定价值，这是直接方法。但是这需要数据交易市场高度发达，在未来一段时间内恐怕难以做到。另一类是通过模型和公式进行估算，属于间接方法，得到的估值结果只能作为数据资产价值的参考。

　　1.成本法

　　成本估值方法适用于有形资产的计提折旧和摊销，对于数据资产的估值，主要有两个不足：一是数据资产具有价值多变性，其价值可能随着挖掘不断提升，且数据使用的边际成本极低，成本主要集中在前期的固定成本上，导致了使用成本法可能低估数据价值，且其估值与真实价值的差距会随着时间逐步扩大。二是在缺乏市场参考值的情况下，数据资产的重置成本与贬值难以精确计量。

　　已有案例中采用成本法进行估值的有河南数据集团，就是根据基础平台建设、数据加工处理、数据开发、数据运营等成本计量数据资产的初步价值。另外，江北公用集团下属公司远古水业也是以账面归集用水、供水数据的研发投入作为入表依据。

　　2.市场法

　　市场法使用的前提条件是具有公开且活跃的数据交易市场。目前全国各地已经建立了几十家数据交易市场，而且还有大量民间私下进行的数据交易，尽管能够取得一部分交易价格信息，但是作为参考价格存在一定的困难。这是因为作为参照物，必须是能够比较的“类似”数据产品，这需要专业分析和判断，而且最好是由独立第三方出具报告。

　　在估值过程中，需要尽可能多的价格信息来进行比较，确定调整系数，折中得出一个相对合理的价格。虽然这种方法叫作市场法，却不如通过市场交易，由双方直接协商定价，结果要比用市场法进行估值更可信。例如，广东联合电子服务股份公司的11个数据产品在上海数据交易所挂牌，三次交易金额接近100万元。

　　3.未来收益贴现法

　　这是一种具有深厚理论基础的常用估值方法，缺点是需要假设的条件和参数太多。由于商业环境具有复杂性，市场变化高度不确定，这些预先设定的假设经常会发生评估方不易察觉的改变，导致估值结果不一定合理。

　　对于数据资产来说，要估算数据资产可能带来的预期收益，即企业使用数据资产带来的收益，而非出售数据资产带来的收益，就需要精确预测数据资产在未来一段时间（数据资产的收益期限）给企业带来的额外附加收益。这项工作即便对于业务单一的有形产品生产企业都很难得到较准确的结果。另外，确定合理的折现率，要考虑利率、投资回报率等综合因素，受主观影响较大。在实践中，这种方法一般作为参考估值方法，与其他估值结果一起作为确定数据资产估值的依据。

数据资产融资途径

　　数据资产入表之后，除了交易变现，更有价值的是它的融资能力。数据资产的融资也分为直接融资和间接融资。间接融资主要是以数据资产作为抵质押物，向金融机构进行债权融资，如发行债券、获得信贷、数据资产支持的证券化等。

　　目前已经有一些银行进行了数据资产抵押融资的尝试，如河南数据集团依靠数据资产质押获得授信800万元；南财全媒体依靠“资讯通”数据资产获得授信500万元。湖南盛鼎科技获得500万元授信等。这类贷款通常需要拥有数据资产的企业将价值咨询意见书提交银行等金融机构进行授信增信。

　　数据资产的抵押与有形资产抵押有本质上的区别。作为信贷抵押资产，有形资产的价值在于拥有稳定的处置变现能力，而作为无形资产的数据，本身是可分享和多次复用的，抵押之后不影响其他人继续使用，而且被使用的场景越多（通用性越好），就越证明其价值生产能力越高，从而更容易处置变现。

　　光大银行在《商业银行数据要素市场生态研究报告》中提出了商业银行在数据要素市场新生态中的两个新发展路径：一是作为数据商，以“4+2”的服务模式，深入参与数据要素市场大循环，开展数据商业务；二是作为第三方专业机构，充分发挥银行的现有优势，开放创新，拓展业务新场景。

　　这些创新如果结合新技术，会有更大的应用潜力。如建行与上海数据交易所合作，发放了首笔基于上海数据交易所“数易贷”服务的数据资产质押贷款。这个交易的结构如上图。

　　“数易贷”因采用了数据资产区块链技术，可以和银行的贷款模式形成高效衔接，银行得以参与贷前、贷中和贷后的全生命周期管理，形成了从数据需求方、数据企业、数据交易所到银行的闭环控制。银行根据数据交易所的数据资产凭证的动态资产数据和交易所给出的数据资产价值指引发放贷款。而如果采用数字人民币发放贷款，还可以使用智能合约，整个流程无需人工干预。

　　数据资产的直接融资的方式有点类似股权融资，但是和IPO有明显不同。这需要依托一些未来能够使用的技术，如WEB3.0技术，以数据资产为底层资产，以同质通证（token）或非同质通证（NFT）作为载体，通过发行证券型通证（STO）进行融资。目前在中国香港，NFT和STO都已有成功案例。NFT虽然有一些缺陷尚待技术上不断完善，比如底层资产存储的安全性和大规模处理的速度需要提升，但是对于数据资产来说，仍然是最合适的载体。NFT不仅便于数据确权，而且可以通过智能合约的功能，记录交易节点和路径，记录数据权利人应得的收益，并自动进行收益分配。NFT也是将数据资产进行证券化的较好的载体。这些数据资产直接融资方式有望在不久的将来实现，但是，这仍然依托于数据资产交易市场的发展、估值技术的不断成熟，以及法律法规和监管技术体系的建立和不断完善。

本文刊载于《现代商业银行·管理智慧》2024年第11期

责编：张　姝　设计：李佰玲

复核：赵晓璐　主编：李婉娜

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