专家观点 | 王晓光教授：数据资源“资产化”时代来了

        ——访武汉大学信息管理学院副院长王晓光教授

　　数据绐我们带来了一个新的时代

　　2020年4月，《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》公布，数据作为一种新型生产要素写入文件。

　　2022年12月，《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》印发（以下简称“数据二十条”），初步搭建起我国数据基础制度体系，标志着国内数据要素市场进入规范性探索阶段。

　　今年7月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明年起数据资产“入表”，意味着企业资产将增加数据资产。

　　一系列政策组合拳的助推，数据作为继劳动、土地、资本、技术之后的第五生产要素，进入了红利期，开始从数据资源化阶段迈向数据资产化阶段。“数据资产的到来，数据将变为‘新财富’，价值堪比石油”，业界对数据资源有了更大的期盼。有研究机构认为，数据资产潜在总规模至少是数十万亿元人民币量级，从长远看，数据要素将为下一个30年黄金发展期打开一扇战略性大门。

　　那么，数据资产有着怎样的价值？如何让数据资源转化为数据资产？测绘地理信息行业作为海量地理信息时空数据的生产者，如何激活数据潜能，迎接资产“新财富”？这成为当前业界关心关注的核心话题。

　　利用好数据资源将面临巨大挑战

　　过去，都是靠抄表员挨家挨户抄表收水电煤气费。现在，进入数字经济时代，基于位置的服务，实现了远程“抄表”，家里用了多少吨水、多少度电、多少立方煤气，计价表走了多少字，应交多少钱，监控后台都一目了然；用户端也不用跑到银行交费，手机一键完成。

　　这样的数字生活已随处可见，不胜枚举，如小区街边的智能充电桩、智能快递柜、共享单车、无人配送车、乃至无人驾驶出租车等，扫一扫二维码，基于位置的服务和缴费全搞定。无疑，数字生活带给了人们便利和高效，数据则成为了这个时代最被看重的无形资产。

　　数据作为一种新兴的生产要素，被称为数字时代的“新石油”，是基础性资源和战略性资源，也是重要的生产力，价值巨大。从数据资源到数据资产，为企业带来了新动能和“新财富”。

　　那么，数字资产或是数据资产有着怎样的价值？长期致力于数字资产管理基础理论研究专家、武汉大学信息管理学院副院长王晓光教授在接受《中国测绘》记者专访时表示，“资产”，是经济学领域的概念，具有现实性、可控制、经济性等特征；数字资产则是以数字信息形式存在的、能够为控制人带来经济收益的资产类型。数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。随着数据资产化进程的发展，大数据正在成为新兴的数字资产类型。

　　数字资产具有资产的基本属性，具有劳动价值和效用价值，能够给资产所有者带来预期经济利益。比如可以直接形成数字产品，在市场上流通销售，也可以通过资产评估，成为企业的资产组成部分，进而推动数字经济发展。

　　同时，作为一种信息资源，数字资产具有较强的外部性，能够增强社会生产力、提升社会生产效率。对于政府管理和社会治理而言，数字资产也能带来治理水平的提升和服务效率的提升；对于建设数字城市、数字社会和数字文明而言，数字资产具有巨大的支撑作用。所以，数字资产的效益是多方面的、价值也是巨大的。

　　你问我哪一类数据资源的资产价值更高？只能告诉你，如果笼统地说哪一类数据资源的资产价值更高，其实是很困难的，也很难得出一个结论。评价数据资源的资产价值高低，首先需要讨论的是“如何评估数据资源”的价值。不论是“数据二十条”还是《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，这两个政策文件都体现出国家层面对于数据资产的重视程度已经达到前所未有的高度，于国于民都大有裨益。

　　然而，在当前形势下，利用好数据资源将是一次巨大挑战。既然数据已经被公认作为生产要素，它就必然具备市场流通与交易的特征。马克思的劳动价值论将价值定义为“凝结在商品中无差别的人类劳动”。因此，谈价值一定离不开交易。市场交易面临权属机制、定价机制、流通机制和保障机制等四大机制问题，只有形成一套对数据资源的评估方案，才能去谈定价机制和价值，这将是数据资源资产化无法回避的关键性问题。

　　关于数据资产评估的相关标准，目前国家已出台或者正在征求意见中，比如《信息技术大数据数据资产价值评估》《数据资产评估指导意见》《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等。可以说，这些工作还处于起步阶段，还难以对“哪一类数据资源价值更大”这个问题给出答案。

　　针对数据资产的价值评估，目前来看，主要是从质量评价、成本评价和效用评价三个方面来进行的，评估方法主要采用的是收益法、成本法和市场法等。客观来说，这些都是一些比较通用的价值评估方法。

　　然而，在价值评估过程中必须注意的是，信息和数据资源的价值具有明显的衰减性。也就是说，数据资源价值在最高点的时候是瞬间产生的，随着时间推移，数据资产价值将快速贬值。必须注意数据资源的这种特点，尤其是高速产生的新兴大数据资源，价值衰减速度飞快。所以，未来保障数据价值，必须要快速利用，以发挥数据的效用价值，避免延迟使用。

　　数据要素价值的持续释放，正在成为推动经济高质量发展的新动能。数据显示，2022年，我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%;数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，占全球数据总产量10.5%。

　　时空数据要抓住资产化大好时机

　　眼下，正值秋收，大田“农忙不见人”，智慧农机“唱主角”，装备了北斗导航系统的无人驾驶机车进行割晒作业；植保无人机装上了遥感“眼睛”，帮助农民更加科学地管理农田，确保水稻增产、农民增收。农民们笑呵呵地当起了“甩手掌柜”，“坐在办公室里种田”成为新时尚。这些应用的背后就有地理位置信息和时空大数据的支撑，地理信息从耕地、播种、施肥、灌溉到收获全链条赋能农业生产，助力农业高质量发展。

　　测绘地理信息既是重要的战略性数据资源，又是新型生产要素，在位置服务、精准农业、平台经济、智能网联汽车等数字经济新业态发展方面有广泛应用前景。

　　今年8月，自然资源部印发《自然资源部关于加快测绘地理信息事业转型升级更好支撑高质量发展的意见》，明确加快推进测绘地理信息事业转型升级和产业发展，激活测绘地理信息数据要素潜能。在数据供给方面，强化测绘地理信息数据要素保障，打造数字中国统一的时空基底；在数据应用方面，拓展测绘地理信息赋能应用，支撑经济社会高质量发展。

　　地理信息产业作为数字经济的核心产业之一，已成为我国数字经济新的增长极。在今年8月，自然资源部召开的例行新闻发布会上传来消息，下一步，自然资源部将在强化政策支撑、优化产业生态上下功夫。从具体工作内容来看，主要还是围绕“地理时空数据”能力建设展开的。比如开放基础数据资源，推动测绘地理信息数据安全有序开放，目标是“十四五”期间实现95%的用户使用公众版测绘地理信息成果。

　　同时，积极探索制度创新，探索建立测绘地理信息数据产权登记、流通交易、安全治理等基础制度，充分发挥市场在数据资源配置中的决定性作用。在数据供给方面，要丰富基础时空数据资源，加快推进实景三维中国建设，加强航空航天遥感影像统筹，加强行业地理信息的共享和利用，鼓励社会力量依法依规采集和处理测绘地理信息数据等。

　　可以说，抓住数据从资源到资产再到资本的契机，不断激活地理空间数据要素潜能，测绘人正在积极行动起来。正如王晓光所言，测绘地理信息行业向来是走在数据资源积累和利用的前列，数据资产化是测绘地理信息行业发挥其资源优势的大好时机，有数据优势的企业，其估值将会大幅提升，企业能够利用数据在未来持续产生收益。

　　王晓光认为，从之前提出大力推进产业数字化和数字产业化，到向数据资产化转变，再到现在每一个行业都是数字化引领，每时每刻都在产生大量各类数据。

　　在测绘地理信息产业领域，时空大数据已是重要的生产要素，其中，有与人相关的大数据、与路相关的大数据、与物相关的大数据、与事相关的大数据等，这些数据都是值得深度开发的高价值资产。

　　但是，要激活现有的数据资源并不容易，不同类型数据的特性相差甚远，不论哪种数据，想要发挥其价值，都是要在使用和流通中实现数据的效用价值。所以，要激活数据资源的价值，第一步就是要让数据资源高速流通起来。

　　数据要素资产化面临多重挑战

　　伴随大数据时代的来临，数据要素已经深入到经济社会的方方面面，数据要素产业链也变得更加复杂，数据要素资产化不可避免地面临多重挑战。

　　“总体来看，对数据价值的认识经历了数据资源、数据资产两个阶段。”王晓光表示，虽然数据资本化也有提出，但数据是否具有资本属性尚且存在争议。实现数据资源的可控制、可量化和可变现，这个过程就是数据的资产化过程。这一过程仍面临众多问题，前面提到了市场交易面临确权机制、定价机制、流通机制和保障机制四大问题，这也是当前数据资产化面临的四大挑战。

　　首先是数据要素的确权问题。不同于一般性的信息商品，数据产品的权属尚且不清晰。当前提及的高速流通的数据要素，比如点击流数据或者检索记录数据，数据权属何方？归属于数据产生的主体还是平台？无法确定数据要素的权属，也就无从谈起流通与交易。

　　其次是数据要素的定价问题，数据具有高固定成本低边际成本、数据质量评估标准不清、价值衰减快等特性，导致数据价值评估难以进行。交易双方就价值评估和定价无法达成共识，交易便难以推进，数据也就很难作为资本带来价值增值空间。

　　再次是数据要素的流通机制与保障瓶颈。当前我国已经在贵阳、上海、武汉、江苏、重庆等多地建立了数据交易平台，但是与此相关的交易流通全流程系统生态尚未形成，比如交易前的数据评估、交易中的权属交接、交易后的权益保障等问题都没有很好解决。

　　此外，与此相关的数据监管、数据安全保障、人员培训等问题也都在制约着数据要素的自由流通交易。数据要素转化为数据资产仍需多方的协力推进。

　　“日益严峻的数据安全风险也为数字化转型和数据资产化带来严重威胁。当隐私成为一种数据，当数据成为一种资产，我们应该如何去保护它？”

　　王晓光回答说，这些问题都可以归结于数据确权问题和数据安全问题。他认为，数据资产化面临两个问题，其中一个就是确权问题。数据产权结构复杂程度是前所未有的，数据确权不仅仅是数据所有权的确认，也包括持有权、加工使用权、经营权等。“数据二十条”提出将三种权利分置的产权运行机制，这是权衡多方利益的解决办法。在确认数据权属之后，数据所有者才能拿起法律武器来捍卫自己的权益。目前，不仅是国内，全球对于数据保护、个人隐私保护的解决方案都在探索之中。

　　防止数据泄露、保护个人隐私，一方面需要数字技术的支撑，建立起统一的标识管理、权属管理、认证机制、授权管理、算法管理和分类分级管理等，确保较为明晰的数据权属分配；另一方面，国家要逐步建立起数据管理机制，对数据使用、流通交易以及隐私侵权方面的管理要逐步完善，划清合理合法使用数据和侵权行为的界限，这也使得被侵权主体有维权的依据。

　　“有观点认为：‘产权是生产要素的生命。’在加速数据资产资本化方面，数据确权将去往何处？”王晓光告诉记者，首先需要明确的是，当前大规模使用数据的主体为政府和企业。数据权益的争议中主要涉及三种权利：所有权、使用权和收益权，它们分别对应的问题是：“数据归谁所有”“谁能使用数据”“数据产生的收益如何分配”。就目前的司法实践和主流观点来看，数据的所有权在不损害用户个人权益的情况下，归属于数据收集、加工机构，由此，这些机构也具有了数据的使用权和收益权。

　　但是，这样的权属规定面临诸多风险。比如用户个人的隐私权如何保证、数据的透明性如何保证、数据使用监管、数据垄断等问题。从目前一些实践中看，数据确权多是采用登记制，即个人或企业的主动报备，这种方式实行下来又面临很多问题，比如登记系统需要全国实名联网，否则可能出现冒名登记、多个平台重复登记等侵权、繁琐的数据登记行为问题。

　　在王晓光看来，依靠个人登记报备是一个尝试，但可能不足以解决数据确权问题。未来还是需要借助数字技术，像前面提及的统一的标识管理、权属管理、认证技术等方式来完成权属的自动分配。

　　加强数据资产“新财富”管理

　　“数字资产无疑是数字化时代的核心资产之一。我们现在谈的数字资产管理，很多观点依旧沿用了信息经济时代的理论，对当下各类新型数字资产及其价值生态的研究还不够。”王晓光表示，在过去几年，以数据资产、虚拟资产为代表的新型数字资产不断涌现，元宇宙、数字孪生、AIGC（人工智能生成内容）、NFT（即非同质化通证，是一种区块链数字账本上的数据单位）各种新型数字资产管理场景凸显，数字资产管理必须要跟上时代的步伐，这是对数字资产管理提出的挑战。

　　王晓光强调，目前来说，数字资产管理亟待解决的问题还是确权、定价和流通交易。在部分领域，数字资产的定价、交易和流通已经较为规范。比如，数字模型市场，这类市场之所以发展较快，是因为他们延续了传统的信息商品交易模式，但是这种模式并不适合所有的大数据资产，特别是与个体数据相关的数据资产变现上。后续，我们还要进一步探索更加新颖的交易模式。

　　所以，要让高质量数据要素“活起来、动起来、用起来”，还需要从认识、交易流通、数据公开共享等多方面推进。

　　首先，对于数据资源特性的认识，需要有一次大的变革。描述一般商品和信息产品时，以往的计量单位是件、条、字节，依然是以静态的方式来看待数据资源。为此，认识上应当要有很大的变革。数据价值是在实时生产、动态环境中来实现的，如果还是以静态的眼光来看待它，就无法全面把握数据的特性和价值潜力。

　　其次，要实现数据资产化、资本化，必然要让数据要素像一般商品一样自由流通交易。但是，就目前现状来看，围绕数据要素交易的一整套市场生态体系尚未形成，哪些数据可以交易、怎么交易、在哪交易、交易如何保障等一系列问题亟待解决。当前的重点工作应当围绕“数据二十条”给出的指导意见，在实践中去探索，逐步搭建起数据交易的生态体系。

　　再次，数据的公开共享一直是信息资源管理领域关注的重点问题。数据公开共享不仅能够激活市场需求，也能够提高数据资源的有效利用，避免资源浪费。当前，市场上数据流通不顺畅，这与对数据价值认识不充分、对数据公开共享的态度过于保守也有一定关系。促进数据流动，交易是一种方式，数据开放也是一种方式，通过部分数据的开放，让市场认识并认可数据价值，才能够更好地促进数据要素的市场化交易，促进数据要素的资产化进程。

　　未来已来，数据要素新时代来了，数据资产必将成为“新财富”。未来，数据资源持有方、数据运营方、技术服务提供方等企业将受益于数字要素市场的兴起，具有天然“数据”优势的测绘地理信息时空数据资源将变得更加有价值和关键，赋能数字中国，支撑数字经济，助力高质量发展。