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编辑 | 小数君
数据资产研究系列文章
「第9篇」
编者按：
数据资产的研究对数字经济具有重要意义，数据资产不仅仅是企业的财富，更是推动创新和发展的关键。「广东财经大学会计学院」、「经济与管理国家级实验教学中心」、「数量经济研究中心」与「小数据研究中心」联合探索数据资产的无限价值！随着项目启动，我们已经开始围绕数据资产的确权、计量、管理、估值等方面进行深入研究。知识是人类进步的阶梯，研究成果理应与社会各界共享，后续我们将分阶段、分主题编撰相应的文章在「小数据研究中心」公众号进行披露。
作者｜周宏明、孔令辉、孔荫莹、王静
单位：广东财经大学会计学院 经济与管理国家级实验教学中心 数量经济研究中心 小数据研究中心
数据资产管理的三个关键：
确权、计量与估值
摘要：
“数据二十条”创新性地提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度。该制度淡化数据所有权，强调数据使用权，探索性建立数据产权制度框架。数据产权的“三权分置”的提出，不仅促进了数据的流通，也有助于数据收益的公平、合理分配。收益权是产权的重要组成部分。合理的收益分配能够刺激参与者投入到数据价值创造之中，从而促进数据要素的共享流动。然而，在“数据二十条”中并未赋予收益权以独立的地位。产权历史发展证明，收益权是产权的独立要素之一。任何类型的产权制度都包含资源的收益归属规定。进一步地说，收益在数据流转过程中的重要性，以及相较加工使用权和产品经营权无法完全解释收益权，都需要我们把收益权作为新的要点加以对待。在未来的数据产权体系构建中，应明确规定收益权，可以将产权由原本的三种扩大至四种。
关键词：数据资产产权；数据资产定价；数据流通
01
数据资产管理现状
（一）我国数据资产管理的政策制度加快构建
1、政府出台相关政策文件
随着数字经济的发展，政府和企业意识到了数据资产的重要性。2020年4月，国务院出台了《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，指出数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五个生产要素。2021年3月，国家出台了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，提出数据日益成为国家基础性战略资源，加快推进数字产业化，推进数字化转型。2022年1月，国务院发布了《“十四五”数字经济发展规划》，明确提出要充分发挥数据要素作用，再次凸显数据在数字经济的关键性，制定2025年前着手创立数据因素市场体制的目标。2022年12月中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”），提出建立保障权益、合规使用的数据资产产权制度；建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度；建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度；建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。这是我国第一次针对数据元素发布的基础性文件。
2023年8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，提出数据资产会计处理适用准则和财务报表的相关列示和披露要求，对数据资源相关的会计处理进行规范。12月5日，由浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》正式实施，该指南对数据资产相关概念界定、数据资产确认工作框架、数据资产的初始确认、变更确认、终止确认进行详细的描述，填补了数据资产确认标准的空白。
2、社会相关团体和协会完善数据资产管理
数据资产作为当下的经济热点，不仅政府加以重视，社会各个团体和协会也纷纷建言献策，致力于推动数据资产管理合理化和科学化，充分发挥数据资产对企业的推动作用。大数据技术标准委员会自2017年积极研究数据资产管理，到2023年1月已经发布了《数据资产管理实践白皮书》（6.0版）。该白皮书中提出了数据资产管理的难点，即数据资产管理内驱动力不足、管理业务发展存在割裂、数据质量难以及时满足业务预期、数据资产无法持续经济、数据安全风险加剧、安全合规要求日益复杂。同时，也提出了数据资产管理实践步骤，即：统筹规划、管理实践、稽核检查和资产运营。2020年1月和2023年9月，中国资产评估协会先后发布了《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》和《数据资产评估指导意见》（以下简称《专家指引》和《指导意见》）。
在《专家指引》中详细介绍了我国各个行业数据资产的特征、目前数据资产商业模式和数据资产评估方法，包括成本法、收益法、市场法三种基本方法及其衍生方法，其中重点介绍了三种基础评估方法在数据资产评估中的运用。
在《指导意见》中，明确定义了数据、数据资源、数据规模等，为数据资产界定提供重要的参考依据。其次，《指导意见》中建立了质量要素的指标体系和评估方法模型，进一步完善了《专家指引》中评估方法，为数据资产评估体系建立奠定基础。上海数据交易所联合战略数商团队正式发布《数据资产入表及估值实践与操作指南》，深入研究了数据资产入表及数据资产价值评估的难题及相应的解决方案，进一步探讨数据资产入表与数据资产创新应用的关系，为数据资产入表和估值实践提供操作指导。
（二）数据资产管理现存问题
数据资产作为数字经济的产物，成为企业资产的重要组成部分。截至2022年年底，我国已经成立或拟成立的数据交易所（中心）近50家，其交易规模巨大。但是，由于数据资产具有不确定性、非实体性等特点，数据资产管理存在数据资产产权模糊、数据隐私与安全、数据资产定价难和流通难等问题，数据资产管理面临着较大的挑战。
1、数据资产产权模糊
在数据资产管理中，数据产权的界定一直存在操作难度。相较于其他有形物质资源如石油、电力等，数据资源多为企业、个人在经济社会活动中所产生的，具有可复制、可共享、无限增长和供给等特点。人们对数据的需求和利用程度越高、越广泛，数据所带来的潜在利润也就越大。数据产权与传统资源相比，拥有人格权和财产权的双重属性，因此难以像土地、资本、技术那样可以清晰界定归属。目前，数据资产普遍存在产权界定不明晰的特点，主要表现在数据资产的所有权、使用权、收益权三权相背离，以及三权如何确定、分层等，导致在对特定目的下的数据资产权利进行评估时不能较好地剥离其他权利因素对目标权利的影响。
2、数据隐私与安全问题突出
数据隐私与传统隐私不同，它具有识别范围扩大、保护难度加大、后果未知等特点。在数据隐私方面，数据共享阶段和使用阶段容易出现数据隐私侵权现象。例如，在数据共享阶段，购物平台、地图导航、多媒体社交等各类平台的数据需客户选择平台获取地理位置、手机号等具体信息才可使用该软件，存在个人数据被使用的风险。这些泄露风险最终将使个人隐私与数据开放的矛盾逐渐增大。
此外，企业多源数据碰撞也会引发个人隐私泄露风险。在数据安全方面，主要存在于数据泄露、黑客攻击、数据质量的准确性问题。例如，在数据采集、传输、处理过程中，出现了一些程序错误或数据缺失的问题，使得数据分析结果的准确性降低，导致严重的安全漏洞。如果数据隐私与安全问题解决不了，不仅会影响单个用户的隐私和人权，而且对政府和企业声誉造成巨大的不良影响，不利于政府和企业进行数据化转型和数字经济的发展。
3、数据资产定价难
尽管数据资产尚未计入资产负债表，但它能为企业创造价值，具有资产的属性。然而，目前为止，对数据资产的研究仍处于早期阶段，数据资产评估方法体系尚未形成，如何准确确认和衡量数据资产的价值，当前仍面临诸多难题，例如：
（1）数据资产面向主体不同导致其价值存在差异。由于数据相关性因用户而异，使得同一数据对不同用户所展示的价值有所差异。此外，数据价值易受时效性影响，数据更新迭代可能导致原有数据的贬值。
（2）数据资产存在安全风险。如数据监管、全球治理及隐私权等问题可能对数据经济价值产生负面效应，并影响企业对数据投入的意愿。
（3）数据资产权属模糊。由于数据资产类似无形资产，其所有权共享的性质不同于实物资产，使得其权益界定复杂化，需涉及诸多因素。
4、数据流通难
对于政府机构及企业而言，因个人信息收集与管理存在割裂现象，阻碍了个人数据在各环节中的流动共享与有效监管，对于网络与现实交错的多元个人数据，整合难度极大，从而使诸如信用评估、网上金融服务以及精确产品营销等新型增值业务无法实现，造成个人数据所蕴含的经济与社会价值未能充分体现。
02
数据资产管理建议
随着数字经济的发展，社会、企业对数据资产管理的需求日益迫切，政府制定相关政策和法律法规，从宏观的角度为数据资产管理制定发展方向。社会各团体、协会结合自身研究，从微观层面构建数据资产管理体系。但是，目前数据资产管理存在着数据产权模糊、数据安全问题、数据资产定价难和流通难的问题，仍需政府和社会各方的努力。本文通过对国内外文献和数据资产管理现状的梳理，提出以下建议：
（一）数据资产确权
目前，数据资产产权问题仍有讨论空间，为了提高数据资产管理，建立完善的数据资产产权机制十分重要。
1、健全数据产权分置机制
“数据二十条”创新性地提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”的数据产权制度。该制度淡化数据所有权，强调数据使用权，探索性建立数据产权制度框架。数据产权的“三权分置”的提出，不仅促进了数据的流通，也有助于数据收益的公平、合理分配。收益权是产权的重要组成部分。合理的收益分配能够刺激参与者投入到数据价值创造之中，从而促进数据要素的共享流动。
然而，在“数据二十条”中并未赋予收益权以独立的地位。产权历史发展证明，收益权是产权的独立要素之一。任何类型的产权制度都包含资源的收益归属规定。进一步地说，收益在数据流转过程中的重要性，以及相较加工使用权和产品经营权无法完全解释收益权，都需要我们把收益权作为新的要点加以对待。在未来的数据产权体系构建中，应明确规定收益权，可以将产权由原本的三种扩大至四种。
2、完善数据确权手段
目前，我国的数据确权仍处于探索阶段，并未形成一个完善的体制机制。数据确权对数据资产的厘清、数据资源的有效配置至关重要。传统的数据确权手段基于凭证提交和专家评审，但因缺乏可靠度及存在伪造问题，已无法满足当今数据资产的特殊需求。随着科技的发展，可以利用数字化手段进行数据确权。例如，对于需求物理流通、交易以及所有权明确的环境，可以采用区块链技术。利用防篡改，数字签名，共识验证以及智能合约等功能对数据进行确权，全程掌控数据产生、收集、传输、应用及收益过程。
（二）数据资产计量
对数据资产的会计确认是数据资产管理的一个重要组成部分。但是目前数据资产入表机制尚未形成。数据资产入表，一方面可以显化数据资源价值，真实反映经济运行状态的需要；另一方面可以促进数据流通使用，实现按市场贡献分配的需要。鉴于数据资产具备无形及有形资产双重属性，难以衡量其货币价值。不论将数据资产归入无形或有形科目中，均需建立明确的技术描述标准。
因此，朱扬勇和叶雅珍（2023）提出应加速数据资产技术描述标准化工作，打造一个能准确度量的技术模式，提高数据资产货币化计量的精准性，推动数据资产化。其次，根据持有的数据资产的目的和商业目标选择会计计量模式。例如，在数据资产的后续计量中，应根据情况采用成本模式还是公允价值模式。此外，还可以另设数据资产科目。很多企业将数据资产划分在存货或无形资产的二级科目。但是数据资产自身获利能力的不确定性、成本费用的模糊性、价值转化过程的风险性等特征，使得数据资产与无形资产和存货有很大的区别，因此，设立新的“数据资产”一级会计科目有实施的合理性。
（三）数据资产估值
数据资产估值不仅可以推动数据资产入表，还可以推动数据资产管理科学化，解决数据资产管理的定价难问题。对于数据资产估值方面，最重要的是建立一个合理、科学的数据资产评估体系。现有的评估实践中大多数采用传统的评估方法，但是传统的评估方法自身有着局限性，并不能完全适用于数据资产评估特点。因此，需要寻找合适的评估方法，使得评估结果更加准确，从而更好地为数据资产管理和交易服务。目前，资产评估机构和数据交易所评估数据资产时大多采用传统的三大评估方法，但是数据资产自身的特点使得传统的评估方法并不能完全适用。
因此，学术界对数据资产价值评估研究主要是在两个方面：一是建立一个新的模型（例如：B-S期权定价模型、数据要素价值链模型、DEVA模型）；二是在传统的评估方法进行改进，例如对超额收益法中分成率采用层次分析法进行改进，使得评估结果更加准确。但是，这些评估模型只是停留在理论层面，并未运用到实际数据资产评估中。因此在今后数据资产评估业务中可以把相关理论评估模型运用到实际中，在实践中逐步探索出适合数据资产的评估模型。
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