华为大咖说 | 数字时代的财富秘诀：数据资产化全攻略

随着信息技术的飞速发展和互联网的高速扩张，数字经济已经成为推动我国经济增长的主要引擎。在数字经济时代，数据的重要性已经上升到国家基础性战略资源的高度，成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素，并在经济发展中扮演着日益重要的角色。

2022年，中国中央和国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，标志着对数据要素作用的高度重视和战略规划。紧接着在2023年，财政部颁布了《企业数据资产相关会计处理暂行规定》，要求从2024年1月1日起实施"数据资产入表"政策。这一政策的实施，预计将为数据资产化带来前所未有的增长机遇，有望催生高达100万亿元的新增资产规模，为我国经济的持续健康发展注入新的活力。

前段时间，刚好有朋友问过我数据要素和数据资产化的过程和相关概念，我用类比的方式给他解释了一遍。现在我把那段谈话的内容整理成文章，分享给大家。

首先，我们用一张图快速了解数据资产生命周期：

01什么是数据资产？

在清晰阐述“什么是数据资产”这个问题之前，我们首先需要厘清以下几个概念：

数据资产：这属于在经济学与会计学领域内具备特定含义的术语，指的是那些被正式纳入企业资产负债表之中的数据资源。（类似于实体资产如房产，只有取得房产证的物理房屋才可以作为具有金融属性的资产，数据资产也需要通过一系列正式程序才能被认定。）

数据资产化：此过程意味着将普通的数据资源转变为拥有明确经济价值与权利的数据资产。这涵盖了数据的收集、处理、分析以及保护等诸多方面，最终让数据成为一种能够量化和进行管理的资产。

数据资产入表：这是指将数据资源正式确认为企业资产负债表中的“资产”项目。依据财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，企业自用的数据资源能够归类为“无形资产”，而用于交易的数据资源则可以归入“存货”科目。这一过程是企业数据资源转化为数据资产的主要途径之一。

数据资产化恰似房屋资产化，需要从一堆砖头和水泥建造出房子，而后取得房产证，并在房产证上填写企业或者个人的名字。这个过程不但包含数据的收集与整理，还涉及对数据的法律认可与财务记录，最终使其成为企业的一项关键资产。

02如何形成数据资产？

要想把企业数据转为数据资产，大概分4个阶段：

1. 业务数据化阶段：这是业务数据合法合规采集、获取以及积累的过程（例如抖音需要采集用户的观看时长等数据），此过程即为数字化的进程。（类比房产：这一步骤好比准备建筑所需的原材料——砖块和水泥等，为后续的建设奠定坚实基础。）
2. 数据资源化阶段：将原数据经过数据清洗、治理、加工等处理方式变为可直接使用（机器可读取）的、能产生效益的数据资源。（类比房产：这一阶段相当于将建筑材料精心裁切、拼接，逐步搭建起房屋的主体结构。）
3. 数据产品化阶段：通过计算、分析、开发等方式，选取部分数据资源形成面向特定应用场景的，能够辅助决策或满足实际业务需求的数据产品，如数据集、数据接口、数据结论等。（类比房产：此过程如同对房屋进行精装修和功能配置，确保其能够立即投入使用，满足居住或办公等不同目的。）
4. 数据资产化阶段：明确数据产品的权属和价值，转变为具有金融属性的数据资产。（类比房产：取得房产证、完成过户等所有法律手续后，获得了官方认证，可以在市场上自由买卖或抵押融资。）

前3个阶段在很多企业日常运营中已经被普遍应用，这里重点突出第4阶段的2个关键要点：数据权属和数据评估。数据权属确认

数据权属确认是数据资产化的前提。在2022年，中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，明确了数据持有权、加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。

数据权属确认需要历经合规审核（类似于用户授权协议、数据交易合同等），数据资产登记需在第三方机构平台进行，以获取认证证书。当前，国内的一些示范地区（例如深圳）已经陆续颁布了“数据产权登记暂行管理办法”，也有个别第三方数据登记平台现身，然而尚未在全国范围内实现统一。相信在未来，数据产权登记将会愈发规范（类似于房产登记）。

数据资产评估

依据中国资产评估协会的《数据资产评估指导意见》，对数据资产价值进行评估时，需要综合考量成本因素（形成数据资产时企业投入的费用）、场景因素（数据资产能够应用的商业场景以及预计收益）、市场因素（参与主体以及供需关系）和质量（数据的准确性、一致性等）因素，可以采用成本法、收益法、市场法这 3 种估值方法。不过，当下数据资产交易市场尚不完善，采用市场法和收益法进行评估时缺乏数据参考，所以，目前数据资产入表主要通过成本法来体现数据资产的价值。 

但随着数据资产交易市场的持续完善以及数据资产在金融领域的应用拓展，相信将会有专业的第三方资产评估机构应运而生。数据资产价值的评估也会更加科学合理。

03数据资产有什么用？ 

数据资源在资产化之后就具备了金融属性，能够如同其他金融资产一般进行交易、融资，乃至开发相关的金融衍生品。

数据资产交易

数据交易主要存在 3 种形式：其一为企业间点对点交易，此类数据交易在众多企业之间已屡见不鲜；其二是上下游企业之间的数据交换，例如华为与其生态伙伴之间所共享的数据资源；其三为公开市场数据交易，国家正在大力推动数据交易所的建设，数据提供方和需求方能够通过交易所展开交易，提高数据要素的配置效率。

由于数据资产易于复制，数据价值难以评估，并且还牵涉到用户隐私、商业秘密等问题，许多企业并不情愿在公开市场出售数据资产。为此，国家和地方政府在产业方面聚焦重点行业和领域，分行业试点推进企业间数据资产的流通。

数据资产融资

数据作为企业的核心竞争优势，很多企业并不愿对外出售数据。然而，企业经营需要银行贷款和融资，一旦数据资源转化为数据资产，便能够如同不动产一样充当抵押担保品，从而获取银行的贷款和融资。这对于大部分企业而言，具有极大的吸引力。

众所周知，银行向政府、企业和个人提供融资的主要途径就是不动产抵押贷款。近几年，房地产市场走下坡路，地方政府财政因失去卖地收入而融资艰难，很多企业由于抵押品贬值，难以获得充足的融资。倘若政府和企业以数据资产作为抵押担保来获取融资成为主要方式，那么中国经济和货币的锚便会从房子转变为数据资产，这可是一盘大棋啊.....

04有哪些参与主体，他们有什么技术需求？

数据要素、数据资产相关领域参与主体主要分为两类，一类是企业，另一类是运营、监管和服务机构。

说到这里，想必大家对数据资产化已经有一定程度的了解，如果大家还有其他关于数据资产化的问题，欢迎在评论区讨论哦~