國家發改委價監中心王建冬：推進市場化配置改革 盤活數據要素資產價值

　　數據要素分配是工業經濟向數字經濟轉型中最具時代特征的新鮮事物，是我國在國際上首先提出的重大理論問題。

　　數據的要素化應當包含數據資源化、資源資產化和資產資本化三個階段。人們常把數據類比成數字化時代的石油，數據要素化的三個階段，同樣也可以作這樣的類比：第一，數據資源化，相當于“石油開采”；第二，資源資產化，相當于“石油煉化”；第三，資產資本化，相當于“油企投融資”。

　　參考資本和土地等要素的多級市場體系，未來我國數據要素市場可探索構建零級、一級和二級聯動的數據價格機制：一級市場即數據資源市場，主要對應于數據資源化階段；二級市場即數據產品和服務市場，主要對應于資源資產化階段；零級市場即非交易流通市場，主要對應于資產資本化階段。

　　明確數據產權登記方式、登記主體、確權授權機制等實施路徑，加快形成數據資產的“身份”確認標準和制度體系：第一，逐步細化“三權分置”數據產權體系和多級市場體系的映射關系；第二，理順“數據產權”和“數據知識產權”兩大體系，形成更加科學的多層次產權體系；第三，形成全國統一登記確權體系；第四，積極穩妥有序推進數據登記存證確權體系建設。

　　在多級市場聯動的大框架下，構建有利于數據要素價格有效形成的政策和制度工具箱：第一，應當從一二級市場分層的角度梳理數據價格鏈，澄清所謂數據“千用千價”的誤解；第二，參考資本和土地等要素的多級市場體系，未來我國數據要素市場可探索構建零級、一級和二級聯動的數據價格機制；第三，對于數據市場“有形之手”的引導作用不應當被忽視。

　　從“小入表”走向大入表，釋放數據資產創新紅利：第一，推動數據資源和數據資產入表是數字經濟發展的必然趨勢；第二，財政部目前頒布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》是在沒有突破現有會計準則和計量基礎前提下的一次有益嘗試，是一個“小入表”的方案；第三，應當積極嘗試從“數據資源入表”走向“數據資產入表”，逐步實現“大入表”。

　　近日，國家數據局正式揭牌。改革開放以來，我國提出按勞分配與按要素分配并存的收入改革思路，并結合不同發展階段特點逐步將資本、技術、管理、數據等納入分配序列之中。其中，前幾種要素都是順應工業化、城鎮化發展要求，在學習借鑒西方經驗的基礎上形成改革成果，唯有數據要素分配是工業經濟向數字經濟轉型中最具時代特征的新鮮事物，是我國在國際上首先提出的重大理論問題。

　　目前，國外尚未從生產要素參與分配的角度，構建起數據登記確權、評估計價、流通交易和收益分配的制度體系。歐盟2017年提出“數據生產者權利”的設想，并構建基于物權規則的確權體系，最終未能成功，轉而聚焦數據利用與交換。數據的產權、定價、流通、分配等制度問題十分復雜，是全人類共同的“無人區”。很多人因此對于是否有必要構建數據基礎制度、能否構建適配產業需求的數據基礎制度心存顧慮。組建國家數據局，無疑是我國持續深入推進數據要素市場化配置改革的一項重大舉措，有助于凝聚各方共識、形成制度合力。

　　一論數據要素

　　必須經歷三個發展階段

　　數據的要素化應當包含數據資源化、資源資產化和資產資本化三個階段。人們常把數據類比成數字化時代的石油，數據要素化的三個階段，同樣也可以作這樣的類比。

　　第一，數據資源化，相當于“石油開采”。就像埋藏在地下的石油不經過開采就無法變成有價值的資源一樣，在不經過任何處理的情況下，現實中的數據常常是分散的、碎片化的，沒法直接利用以產生價值。對這些“原料”狀態的數據進行初步加工，最后形成可采、可見、互通、可信的高質量數據，就是數據資源化過程。

　　第二，資源資產化，相當于“石油煉化”。原油從地下開采出來以后，經過一個龐大的煉化工藝體系，轉化為適用于不同用途的燃料和化工原料，原油的價值才能得到最大限度發揮。數據同樣如此，數據中蘊含了經濟社會運行從宏觀到微觀方方面面的規律和機理，潛在價值巨大，但數據本身并不能直接產生價值。只有把數據與具體的業務場景融合，才能在引導業務效率改善中實現這些潛在價值，這個過程就是資產化。其本質就是數據驅動業務變革，實現數據價值的過程，更多體現為一個產業經濟過程。資源資產化是數據價值創造過程中的“第一次飛躍”，實現了數據的價值，是一個“做加法”的過程。

　　第三，資產資本化，相當于“油企投融資”。石油企業通過資產資本化、資本證券化，快速擴張產業規模，是實現財富放大效應的不二選擇，對數據企業而言同樣如此。學者維克托·舍恩伯格在《數據資本時代》中甚至預言，未來金融資本主義將被數據資本主義所取代。當前，在數據要素改革的大背景下，數據資產的資本化已經成為各方高度關注的政策熱點。2022年11月發布的《北京市數字經濟促進條例》中，就點出了目前數據資產資本化的幾個重要方向：數據入股、數據信貸、數據信托和數據資產證券化。從資產到資本，是數據要素化過程中的“第二次飛躍”，是讓數據收益實現杠桿化的“做乘法”的過程，也是中國數據要素化配置不同于歐美數據制度的最大特色。

　　據初步測算，在數據資源化和資產化階段，“十四五”期間我國數據要素流通市場規模將達到5000億元至10000億元規模；在數據資本化階段，圍繞數據資產全鏈條的評估、質押、融資等衍生市場，整體潛在規?？赡艹^60萬億元。這是一個巨大藍海，開啟這一藍海的“金鑰匙”，就是建立起數據登記確權、評估計價和資產入表的政策“閉環”?，F階段亟須結合我國發展實際，加快培育多級市場聯動的數據流通體系，建立適配數字經濟規律的新型數據產權機制、價格機制、入表機制，以最大限度盤活數據資產價值，有效賦能千行百業。

　　二論數據要素

　　科學建立數據要素多級市場體系

　　從產業發展的實踐來看，數據得以成為一種生產要素，其實質是數字經濟時代，數據要素滲透到企業生產經營的方方面面，成為推動國民經濟各行各業轉型升級必不可少的元素。這一趨勢反映到分配關系的變化上，就是數據的商品化、要素化過程。一方面，隨著通用人工智能、自動駕駛、新能源、合成生物等高精尖領域蓬勃發展，數據要素賦能千行百業的乘數作用越來越突出，加快培育全國統一數據大市場，是構建數字化新質生產力的全局之舉。另一方面，與土地、資本等傳統要素在分配過程中容易出現集中于極少數人的特點不同，數據要素天然具有非排他性、非競爭性等特征，通過科學合理的分配制度安排，完全可以有效兼顧效率和公平。構建數據要素的收益分配制度，是未來實現“還數于民”，形成數字化智能化時代共同富裕發展新格局的必由之路，也是凸顯中國特色社會主義制度優勢的重要舉措。參考資本和土地等要素的多級市場體系，未來我國數據要素市場可探索構建零級、一級和二級聯動的數據價格機制：

　　一級市場即數據資源市場，主要對應于數據資源化階段。主要承載以數據集或數據接口為主要方式流通的數據資源。一級市場是對數據資源的持有權和使用權進行轉讓或授權許可的市場，可類比于土地一級市場中把“生地”變“熟地”，是要素資源化的過程。數據資源市場主要對應于數據資源化階段。

　　二級市場即數據產品和服務市場，主要對應于資源資產化階段。數據加工方對數據資源進行加工處理和算法模型化，以產品和服務形式銷售給購買者的市場，可類比于土地市場中的房地產流通交易，是要素產品化的過程。從國家發展改革委價格監測中心對16家主要數據交易所的調研來看，目前場內數據交易中80%以上為數據產品和服務交易。

　　零級市場即非交易流通市場，主要對應于資產資本化階段。屬于未進入交易環節但發生數據共享交換和權益流轉的市場行為，既包括企業內部或具有一定業務或股權關聯關系的企業間發生的數據共享交換，也包括數據信托等新型數據權益流轉模式。零級市場是“冰山水面之下的部分”，其潛在規?？赡苁且?、二級市場的30至60倍?？梢哉f，企業數據融資、信托、發債和證券化等資本化運作的標的物主要存在于零級市場。

　　由此可見，數據多級市場體系從規模上呈現“上下粗、中間細”的沙漏形狀。針對這一特點，對于數據市場體系可采取“管住一級、放開二級、發掘零級”的發展思路：首先，一級市場定位為數據登記授權市場，強制性要求在國家級交易所場內交易，接受國家統一監管，確保個人隱私、商業密碼和國家主權，如前所述，這部分市場本身體量不大，也便于國家統一監管；其次，鼓勵各地方、各行業主管部門和有條件的龍頭企業進入二級市場，有效激活創新活力；最后，結合企業數據入表和資產化需求，推動國家數據資源登記體系逐步覆蓋零級市場，探索建立零級市場流通存證體系，實現與一二級市場的聯動，喚醒企業“沉睡”在零級市場中的數據價值。

　　三論數據要素

　　完善數據產權登記和流通存證體系

　　產權明晰是各類要素商品化和資產化的重要前提，只有建立起以產權保護和產權約束為基礎的要素資產管理體系，才能實現要素從存在價值向使用價值的轉化，才能形成穩定預期和有效激勵。數據產權既有別于民事權利中的物權，也不同于知識產權，是一種新型財產權?！皵祿畻l”（《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》）以促進數據合規高效流通使用為導向，淡化所有權、強調使用權，創造性提出建立數據資源持有權、加工使用權和產品經營權“三權分置”的產權制度框架，在構建中國特色數據產權制度體系道路上邁出了一大步。下一步，亟待明確數據產權登記方式、登記主體、確權授權機制等實施路徑，加快形成數據資產的“身份”確認標準和制度體系。

　　第一，場景驅動，逐步細化“三權分置”數據產權體系和多級市場體系的映射關系?！皵祿畻l”提出的三權分置思路，實際上隱含了從一級市場走向二級市場的基本前提。其中：數據資源持有權對應一級市場，應明確兩類自主持有確認機制，一是互聯網平臺基于用戶協議的持有權確認（知情同意），二是政府機構基于履職需求的持有權確認（法定事由）；數據產品經營權對應二級市場，從實際場景看，中國人民大學教授熊炳萬提出將其細化為五類權益，其分別可滿足不同數據產品流通場景的需求，即整體轉讓權（如原始數據集交易）、許可使用權（如公共數據授權運營等）、融資擔保權（如數據信貸等）、投資入股權（如數據作價入股）、合作加工權（如聯合產品開發等）；數據開發使用權可看做數據從資源（一級）變為產品（二級）的橋梁或路徑，是數據開發利用和形成產品的中間權益形態。

　　第二，正本清源，理順“數據產權”和“數據知識產權”兩大體系，形成更加科學的多層次產權體系。2022年起，國家知識產權局加快推進數據知識產權地方試點，并確定了北京、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、深圳等8個試點地方?！皵祿畻l”發布后，產業界對于“三權分置”數據產權體系高度關注。目前，產業界和學術界對于這兩大產權體系的關系缺乏統一認識，導致實際操作中容易出現相互混淆甚至矛盾的問題。實際上，一個典型的數據產品和服務（如軟件、系統、平臺、報告、指數等）中，數據、算力和算法三要素往往是并存的。其中，涉及數據部分，應當沿用數據產權體系加以界定；涉及算法部分，應當歸入數據知識產權體系之中。因此，后續可從多級市場體系的角度，理順二者關系：對于數據資源（一級市場和零級市場）部分，主要確認其數據資源持有權；對于數據產品（二級市場）部分，主要確認其數據產品經營權，以及數據產品中所包含的數據知識產權（如軟著、專利、商標等）。

　　第三，統分結合，形成涵蓋多類權益、服務多級市場、吸納多類主體的全國統一登記確權體系：一是針對零級和一級市場中的數據資源部分，建議參考土地、技術等要素，研究組建具有法定職能的統一登記機構，實現對數據資源持有權（自主持有和委托持有）的登記和確權授權；二是針對二級市場中的數據產品和服務，建議鼓勵各地持牌經營的數據交易場所建設數據產品登記平臺，確保標準統一和登記信息互聯互通，實現對數據產品經營權的登記和確權授權；三是針對數據產品和服務中的知識產權部分，建議建立專門登記平臺，并與數據產品登記體系實現互聯互通；四是考慮到數據流通中涉及的權屬流轉和溯源存證成本較高，建議適時組建類似中證登或中債登的國有企業，以市場化方式提供數據權益流轉的存證溯源服務，為有需要的市場主體提供增值服務。

　　第四，小步快走，配合數據產權法制化進程積極穩妥有序推進數據登記存證確權體系建設。目前，十四屆全國人大常委會已將數據權屬立法列入第三類項目，即立法條件尚不完全具備，需要繼續研究論證?；诖?，建議配合數據產權立法進度，分步推進登記平臺建設：第一步，鼓勵各地按照“數據二十條”的基本精神，配合本地區數據立法試點出臺本地區數據登記管理辦法，搭建數據登記確權平臺，推動在試點地區交易場所上架的數據產品和授權運營的公共數據資源實現登記；第二步，推動在政策層面出臺數據產權和登記體系相關指導意見，為搭建全國一體化數據登記確權體系提供政策依據；第三步，建立覆蓋政企各類數據資源和數據產品的登記平臺，作為數據權屬生效要件，發揮優先保護作用。

　　四論數據要素

　　建立完善數據價格形成的制度“工具箱”

　　在“三權分置”的產權框架初步明晰的情況下，數據資產估值定價成為關鍵制度瓶頸。底線是必須避免數據像商譽那樣成為企業資產的“騰挪空間”，否則數據要素市場化配置改革會成為滋生新一輪資產泡沫的溫床，從而脫離改革的本意。應當在多級市場聯動的大框架下，構建有利于數據要素價格有效形成的政策和制度工具箱。

　　第一，應當從一二級市場分層的角度梳理數據價格鏈，澄清所謂數據“千用千價”的誤解。當前業界有一個很流行的說法，即“千用千價”，就是同一條數據在不同應用場景下價值不同，因此數據定價也無法實現標準化。在探討這個問題時，應當區分“數據資源價格”和“數據產品和服務價格”兩個層面的概念。實際上，數據在不同應用場景中總是以“數據產品和服務”的形態體現出來的。從價格鏈的角度，數據產品價格類似于“終端零售價”，而數據資源價格類似于“原料價”。在數據產品和服務中，除“數據資源”外，還有凝結在數據之上的兩部分投入：一是智力、品牌等無形投入（這部分可以統稱為算法投入，或者叫“數據知識產權”投入）；二是網絡、計算、存儲等有形投入（這部分可以統稱為算力投入）。前者屬于無形資產，在不同場景中算法無形資產的價值評估具有很大靈活性，也是造成數據產品“千用千價”的核心原因。而刨除這部分，數據價值、算力價值的估算應當是相對標準化的。

　　第二，參考資本和土地等要素的多級市場體系，未來我國數據要素市場可探索構建零級、一級和二級聯動的數據價格機制。針對數據一級市場，重點是研究成本法導向的數據資源化定價機制。數據資源的價值評估主要以成本法為主，評估因素包括數據采集整理和標準化過程中的各種投入，以及數據質量、隱私含量等。針對數據二級市場，重點是研究收益法導向的數據資產化定價機制。二級市場中數據產品和服務定價以收益法為主，除成本外，評估因素重點考慮歷史成交價、數據血緣、模型貢獻度等收益預期類指標。針對數據零級市場，重點研究市場法導向的資本化定價機制。因為零級市場本身不發生交易，也就不存在本級市場的價格信號。資本評估機構在對零級市場中數據資產進行定價時，需要采用市場法思路，即基于同類型數據在一二級市場的交易記錄對零級市場數據資產進行評估定價。

　　第三，對于數據市場這樣一個價格形成機制尚不成熟的市場，“有形之手”的引導作用不應當被忽視?！皵祿畻l”提出，支持探索多樣化、符合數據要素特性的定價模式和價格形成機制，推動用于數字化發展的公共數據按政府指導定價有償使用，企業與個人信息數據市場自主定價。一方面，針對公共數據價格問題，借鑒公共服務領域實行政府指導定價的成熟原則，將“準許成本加合理收益”的定價機制遷移到公共數據定價中，目前來看是相對比較可靠的辦法。目前，福建等地提出將公共數據有償服務收費劃分為技術服務費（納入政府指導價管理）和數據服務費（納入政府非稅收入），具有一定可行性。后續建議參考資源補償類收費辦法，建立公共數據成本核算機制，研究出臺公共數據政府指導定價管理辦法。另一方面，針對社會數據的價格問題，考慮到當前數據要素市場場內交易尚不成熟，應當著力推動建立數據資產評估計價公共服務體系，搭建全國性數據資產圖譜網絡開放平臺，實施研究發布數據價格指數，為市場主體開展評估計價提供參考依據。

　　“數據二十條”發布以來，國家發展改革委價格監測中心在數據價格機制建設方面開展了大量探索性工作。目前正在牽頭建立全國數據價格監測報告制度，與北京、上海、深圳、廣州等10家交易所建立合作關系，監測覆蓋數據商5638家，數據產品10963個，2023年交易額100.81億元。聯合清華大學、中國人民大學等啟動建設了全國首個數據資產評估計價服務中心，協調推動深圳數據交易所和光大銀行深圳分行合作發放全國首筆無質押數據資產增信貸款，指導貴陽大數據交易所研究發布全國首個數據產品交易價格計算器，與工業和信息化部人才交流中心合作構建了全國首個數據資產評估計價咨詢師人才培訓認證體系。

　　五論數據要素

　　釋放數據資產創新紅利

　　2023年8月21日，財政部制定印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（下稱《暫行規定》），自2024年1月1日起施行，為企業數據資產入表以及后續的資本化操作開啟了一扇大門。

　　第一，推動數據資源和數據資產入表是數字經濟發展的必然趨勢?！百Y產”的屬性、范疇、種類、范圍，都經歷了一個不斷擴張和深化的過程。在很長一段時間里，“資產”都主要表現為“實物資產”形態，比如農業時代的土地、房產、貴金屬，工業時代的廠房、設備等。隨著工業經濟的發展，社會經濟復雜性不斷上升，又出現了“無形資產”的范疇，如企業品牌、知識產權、專有技術等。到了數字經濟時代，隨著數據、算法的發展，“資產”的形態和范圍正在出現革命性變化，以數據資源、產品和服務為代表的數據要素資產就是一種全新的資產形態。當前的經濟和會計核算制度下，數據密集型和平臺型企業出現了“市值遠大于凈資產”的突出特征，傳統的資產核算方法不能反映公司實際資產情況，數據要素的價值被市場“視而不見”或“嚴重低估”。建立數據資產核算和入表機制，有利于盤活現有數據資產的價值，展示企業數字競爭優勢，為企業依據數據資產開展投融資提供依據，同時合理的價值評估能有效促進內外部會計信息使用者管理與決策水平的提升，優化市場資源配置。

　　第二，本著審慎推進的基本原則，財政部目前頒布的《暫行規定》是在沒有突破現有會計準則和計量基礎前提下的一次有益嘗試，是一個“小入表”的方案，短期內并不會帶來大量企業數據資產確認。原因有三：一是入表對象是“數據資源”，而在數據要素市場中，真正擁有原始數據源的企業并不多，絕大多數企業是從事為數源型企業提供數據治理、加工、處理、建模等服務的企業，其受委托持有大量數據資源，但是其并不具備原始數據資源持有權，因此難以有效入表；而這些企業擁有的大量與數據相關的模型、算法、工具、平臺等數據資產，又不在《暫行規定》的入表范圍之內。二是入表基礎是以實際成本，而不是公允價值。這是保持會計準則謹慎性的必然要求，但也就意味著數據因為其無限復用性所帶來的價值彈性無法體現到資產化資本化過程。三是《暫行規定》采取“未來適用法”，即2024年1月1日之后發生的成本才能入表。這就意味著對于大型數據要素企業而言，其前期花費大量資金成本建立的數據資源體系存量部分都不能入表。

　　第三，應當積極嘗試從“數據資源入表”走向“數據資產入表”，逐步實現“大入表”。一是可以從一二級市場的角度，進一步梳理數據資產的內涵，并分類實現入表。如前所述，從企業數據價值鏈的角度，企業將數據資源加工成為數據產品，實際上就是把算法和算力疊加到數據資源之上的過程。因此，企業數據資產入表，可以區分為數據入表（包括其衍生數據和中間數據）、算法入表（可遵循數據知識產權登記和無形資產入表的路徑）和算力入表（即支撐數據資產運行的各種硬件固定資產入表）三部分，這樣就具備較大可操作性。二是探索研究完善數據資源公允價值的評估方法，從而實現從成本法到收益法的躍遷。應當充分發揮交易場所的作用，基于一二級交易場所的實際成交記錄，為零級市場中同類型數據資產公允價值評估提供一個有公信力的價值錨。三是與數據產權登記和流通存證溯源體系相結合，探索建立類似增值稅體系那樣的數據“進銷項”測算機制，對于企業受委托持有的數據資源及其衍生數據和中間數據，建立核算標準，這樣才能讓數據入表真正匯集大量中小企業。四是積極推動公共數據資產入表。當前各級政府和公益性事業單位手中掌握了大量有價值數據，應當明確這部分數據的國有資產屬性，并設法納入會計計量準則范疇之內。

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