2024年，當有人說「數據就是金錢」，可能是真的拿數據換成了錢，而且還是合法的。
擱在以往，數據都是間接作用於業務轉化為金錢，比如大數據給用戶推送想買的商品。今年年初，《企業數據資源相關會計處理暫行規定》正式實施，這意味著數據資源可作為資產，在企業的會計和財務報告中確認、計量、報告和披露。
更深遠的影響是，數據資產入表其實是數據要素市場化的成果，數據要經過一系列環節才能實現入表，《暫行規定》的實施相當於倒逼行業加速，讓市場主體有更大的動力完成數據要素的轉化。
一個工人的勞動力值多少錢？一塊土地值多少錢？在這些傳統的生產要素沒有實現市場化配置之前，市場沒有一個公允的價格。任何一種生產要素實現市場化配置，都需要經歷資源化、資產化和資本化三個階段，與之對應的是一個亟待建設的完整製度體系，和快速叠代的技術產業。
數據要素也不例外。
首先，原始數據經過采集、清洗等操作，在企業或者其他主體內完成資源化；
其次是將數據進一步深加工成各種可交易的數據產品，適配於不同的業務場景，在法律層面確定資產屬性，如前所述的暫行規定，就確定了數據資產化的路徑；
最後是在數據資源化和資產化的基礎上，賦予數據更多金融屬性，例如未來可能出現數據入股、數據信貸、數據信托和數據資產證券化等。
行業內經常用石油來比喻數據，作為對比，數據資源化相當於石油開采，數據資產化相當於石油煉化，數據資本化則相當於油企投融資。
限於目前的行業發展階段，數據的資源化、資產化、資本化均面臨不同程度的堵點和卡點。
摸不清的數據資源
2024年數字中國峰會期間，國家工業信息安全發展研究中心發布《全國數據資源調查報告（2023年）》，報告顯示，2023年，全國數據存儲總量為1.73澤字節（ZB），生產總量中2.9%的數據被保存。存儲數據中，一年未使用的數據占比約4成，數據加工能力不足導致大量數據價值被低估、難以挖掘復用。
數據生產總量大，但有效供給不足，是目前所有數據主體面臨的共同難題，上至政府，下至企業，還少有人敢說摸清了自己的「數據家底」，其中的主要矛盾是，多數主體的數字化程度不足以支撐數據資源的開采。
2月份，國家數據局等四部門發布《關於開展全國數據資源調查的通知》，提出「摸清數據資源底數」，調查的內容包括數據生產總量、存儲總量、開放總量、數據產品可交易數量等。
以公共數據為例，公共數據是由政府機構或其他公共部門持有的數據，包括政府事務、社會經濟、環境資源、基礎設施、公共安全等領域，價值高且具有稀缺性。公共數據的開放授權，是目前數據要素市場化的重中之重。
鈦媒體也注意到，各地方政府紛紛成立數據集團，國有資本至少占股50%以上，公共數據的運營唯一授權給當地的大數據集團，例如上海數據集團、武漢數據集團等。
以上海數據集團和華為的合作為例，前者是上海公共數據授權運營主體，後者提供了一些基礎平臺和功能模塊，上海數據集團與華為聯合打造了「城市數據空間」的關鍵基礎設施，滿足諸如多源異構數據的匯聚存儲、治理加工、開發利用及安全可審計等需求。
盡管如此，想要拿到公共數據還是不容易，一位業內人士表示，數據需求方想要申請的數據政府不願意給或者給不出，政府大數據做了這麽多年，其實數據的歸集還會存在一些問題，有些委辦局就是不給數據，或者給出的數據質量不高。
另外，數據治理標準不同，行業數據有行業數據治理的標準，每個委辦局都有每個委辦局的標準，數據集團作為授權運營平臺，自己還要出臺一個數據治理的規範，數據治理的標準不統一，阻礙了數據資源的共享。
從企業視角看，同樣有類似的情況。「不要說各地方國企，98家央國企裏邊大部分自己的數字化轉型都沒搞定，集團有多少數據都不清楚，所以近兩三年都在按照國家的要求逐步數字化轉型，包括數據資產入表也是為了摸清數據家底。」如上人士表示。
以企業基本的數據采集為例，混合集成的需求又火熱起來，也與不同階段的數字化水平相關。
搞不掂的數據資產
與數據資源相比，數據資產強調數據作為一種資產的價值、成本、收益和全生命周期的流通，不是所有的數據資源都能轉化為數據資產。數據資產化首先要解決合規與確權問題，其次是估值與定價，最後才是數據交易場內場外的流通。
數據合規意味著在整個數據的生命周期內，包括數據采集、存儲、處理、傳輸、使用等環節，既要遵循相關法律法規，也要遵守行業標準和企業內審的要求。
暗網上經常有一些數據黑灰產，和以前不同的是，現在很多黑產居然可以零買零賣，比如指定某個人的敏感信息，而且要溯源這些黑灰產也相對困難。
在追查數據泄露的源頭時，大量數據是因為用戶濫用數據訪問權限，把數據拿出來賣，還有一些針對某公司的高額懸賞，從而導致有些數據容易被非法分發，此類數據的泄露都與合規相關。
一位數據交易所人士表示，目前數據要素領域，行業希望探索「法無禁止即可為」的市場化模式，在保證合規的基礎上大膽探索。「前段時間有地方發布了一個數據要素的白名單，沒多長就被叫停了，政府或者主管部門不應該說哪些數據是可以交易的，更應該確定黑名單在什麽地方，哪些數據是不能交易的。」
來自法律行業的觀點認為，因為技術上的復雜，合規維度上的模糊性，將導致數據資產容易被操縱，未來大概率會出現與數據資產相關的財務造假。
在數據確權方面，數據所有權的問題是個老大難，不同於其他生產要素，數據天然具有可復製性，數據從產生到應用中間可能涉及到個人、企業和政府等多個主體，使用的場景又多種多樣，目前還沒有一部全國法律解決數據的確權問題。
「數據二十條」提出，分別界定數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的合法權利，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等「三權分置」的產權製度，原則上給出了指引。
在實際操作中，隱私計算等技術可以在不改變數據權屬的情況下，實現數據的資產化。螞蟻集團副總裁、首席技術安全官韋韜表示，基於密碼學與可信的密算技術，能夠提供數據可信流通全流程保障，包括身份可確認，可信數字身份體系；利益要對齊，使用權跨域體系；還有能力的預期，通過安全分級測評體系；還有行為有後果，全面的可信審計體系。
隱私計算是推動數據要素流通的核心技術之一，但也存在技術路線眾多，業界缺乏統一標準的問題，業內也一直存在「隱私計算效率低」等觀點。
深圳國家金融科技測評中心技術負責人羅豐提到，隱私計算技術在金融行業的應用程度比較領先，但規模化落地還存在技術和業務兩方面挑戰。隱私計算的路線是多樣的，針對不同的應用場景需要有不同的安全和性能之間的平衡。
從現有的測評和標準來看，在安全分級之前很難去評估一個產品整體的安全性和性能之間的差異性。而「技術孤島」現象客觀存在，技術無法互聯互通可能導致不同的金融機構，會產生產品選型的分歧。此外，預期效益難以估計及投入成本高，導致很多中小型的金融機構不太有意願推動隱私計算應用。
數據資產的定價同樣暫無公認的解決方案。一家數據資產運營商表示，財政部發文所提及的數據資產和企業的數據資產入表，目前估值手段只認成本法，但是數據作為商品的估值和定價，不可能只認成本，也需要結合市場法和收益法，再形成一整套的綜合定價，才能完成數據的定價過程。
在數據供需對接的過程中，數據需求方將需求報給當地的數據集團，數據集團登記並開放給數據提供方，如果後者正好有相關數據，就會上架數據產品並且定價。但是定多少價本來應該是以收益和市場為準，現在還做不到，因為各行各業的數據怎麽定價，分級分類確權都定不了，現在都是甲乙雙方自行商量。
「看到的需求都是場景，但是真的要把場景落地，做到有人買單很難，很多場景都是定製化的，中間還有大量工作要做，或者有一些場景只需要一加一等於二，簡單的數據融合就沒必要建數據平臺，所以數據要素的場景驅動，一定是需要場景相對復雜，需要多方數據，需要寫代碼，對應用的能力要求比較高，建設大規模的復雜數據平臺才有價值「，如上數據資產運營商表示。
從企業數據資源到資產，疊加了合規、確權、估值、登記、定價等過程，進而導致了數據流通的難題。
上海、深圳等數據交易所走得相對靠前，以上海數據交易所為例，上海數據交易所總經理湯奇峰指出，2023年上海數據交易所場內交易規模達11億元以上；截至今年5月底，場內交易規模和去年全年持平，預計今年全年增長3到4倍。
以此測算，預計到2025年上海數據交易所基於數據產品的交易規模在100億元左右。此外，上海數交所還關註其他指標，如數據產品掛牌數量，交易雙方數量、合約金額等。
剛剛結束的6月份，上海數據資產交易市場正式發布，並且公布了首筆數據資產信貸融資案例——德清城數數據資產信貸融資。
值得關注的是，德清城數數據資產的評估，是跟據中評協《數據資產評估指導意見》《數據交易：數據資產評估規範》地方標準和上海數交所《數據資產價值評估指引》等文件，采用「市場法：大宗標準定價法」評估，基於合理假設，本次德清申請掛牌上市的數據資產市場交易價值為1.92億元，這也為業內數據交易提供了參考。
小步試錯的數據資本
數據從產權登記，到資產入表、本地上架，最終實現資本化，當前很大程度上是以抵押的方式獲得銀行授信來體現，不少城市紛紛發布自己的首個數據資產化案例。
「數據城投」也是今年市場的熱點。2024年，地方城投都在想辦法做一件事——數據資產入表。在地方財力走弱，城投融資環境偏緊的大背景下，目前城投的負債率始終維持在高位，且已幾無資產可以再進行二次質押。
但數據是全新的資產類別，不僅可以降低城投資產負債，提升資產規模，還能進一步拿到一定的銀行授信額度，因此數據資產入表對城投的誘惑力極大。
今年已經有十余家城投公司表態實行數據資產入表，以公交、供暖、供水、交通等公共數據為主。如廣東省交通集團有限公司的全資子公司廣東聯合電子服務股份有限公司，以廣東省高速公路出口、入口及路網車流量數據作為數據資產入表。
另外一類熱衷數據資產入表的主體是上市公司，今年一季度也就成了觀測數據資產入表效果的最佳窗口，一季度共有數十家上市企業披露了數據資產。
但旋即出現了一些更正和撤回，比如本該入成無形資產的數據，結果入成了存貨，那就意味著數據的權屬會發生改變，無法體現數據的倍增作用。還有更多企業不知道能不能入、怎麽入，數據確權、財務會計等方面如何處理。
除了國有企業和上市公司，大多數民營企業都處於觀望狀態，這也符合數據要素的行業發展階段。
從銀行的視角來看，一方面，國家政策鼓勵銀行發放數據貸款，另一方面，銀行對於數據資產授信依舊相對謹慎，金額大多在百萬級，上千萬級別的額度較少，獲得授信的公司以科技創新類企業為主。
數據要素像剛落地的娃娃，從頭到腳都是新的，它生長著。套用朱自清先生的描述來形容數據要素，簡直再合適不過，數據要素的一切，在混沌中塑造秩序。---[鈦媒體/作者: 張帥，編輯: 蓋虹達/鈦媒體深度 ]
