2020年4月10日，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式公布，将数据确立为五大生产要素（土地、资本、劳动力以及技术）之一，数据要素市场化已成为建设数字中国不可或缺的一部分，数据资产时代已然来临。

会计学上，资产指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源，具有三项核心特征：资产应归属某主体所有或控制，即权属明确；资产能够产生既有的或预期的经济利益，且可计量；资产是一种资源，可进行交易。

参考资产的核心特征，数据目前还存在两大问题：一是权属模糊，数据从生产到流转的过程中，可产生衍生数据及衍生数据主体，数据资产主体具有多重性；二是没有统一、普适性的定价标准和健全的数据资产交易机制，使得数据资产的价值无法量化。

这意味着，数据资产化需要克服两个重要且极具挑战的命题，即法律角度的数据资产确权和市场角度的数据资产估值与交易。本文将对数字资产化进行深度分析，解答数据资产是什么、数据资产如何确权、数据资产如何估值三大问题。

什么是数据资产

1.我国高度重视数据要素的发展

自2015年出台《促进大数据发展行动纲要》至今，我国出台了诸多政策和法案，推进数据的发展和要素的资产化。

2.数据资产的定义

关于数据资产的定义，目前还没有一个统一的说法。

学者朱扬勇、叶雅珍认为，数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。

中国信通院认为，数据资产指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。

光大银行&瞭望智库认为，从企业应用的角度，数据资产是企业过去的交易或事项形成的，由企业合法拥有或控制，且预期在未来一定时期内为企业带来经济利益的以电子方式记录的数据资源。

综合比较，个人认为光大银行的说法更为合适些。“企业合法拥有或控制”强调数据来源及出处合法合规，这与目前高度强调数据安全的发展理念相契合；“电子记录”强调数据资产的存在形式，指能够通过盘点、注册等管理手段对数据资产进行识别、记录及计量，物理记录的数据是不能算作数据资产的。

3.数据资产的特征

相较于传统的有形资产和无形资产，数据资产具有非实体性和无消耗性、可加工性、多样性、依托性、价值易变性、多次衍生性、可共享性和零成本复制性八大特征。普华永道将数据资产的基本特征总结为五点，即非实体性、依托性、多样性、可加工性和价值易变性。

光大银行&瞭望智库则在其基础上进行了丰富，除非实体性、可加工性、多样性、依托性、价值易变性外，新增了多次衍生性、可共享性和零成本复制性。

多次衍生性指同一数据主体可以被多层次多维度加工，从而衍生出不同程度的数据价值，进行多层次、多维度数据资产潜在价值挖掘，丰富数据资产；可共享性指数据资产可以进行无限地进行交换、转让和使用，利用其共享性可最大程度地挖掘数据资产价值；零成本复制性指数据资产的成本主要在于前期的数据读取和研究开发阶段，因此初创数据资产的成本极高，但之后的复制、共享，边际成本趋于零。数据资产的诸多特征，很大程度上导致了归属权确认和估值交易的难度。

数据资产如何确权

数据确权是实现数据安全有序流动和数据资产化不可或缺的重要前提。但是，由于数据资产的特殊属性，我国到目前为止还没有一部全国性的数据确权立法，业内也还未对数据资产的确权形成统一的看法。

数据确权要解决三个基本问题。

一是数据权利属性，即给予数据何种权利保护;二是数据权利主体，即谁应当享有数据权利;三是数据权利内容，即数据主体享有何种具体的权利。并提出实现数据产业的健康发展亟需建立可行的数据分类体系，明确不同类型数据权利在数据资产化过程中的定位和设计。对于个人数据、政务数据和企业数据进行合理划分，并对企业数据的采集权、使用权、收益权、处分权进行合理分配，以有效促进数据资产化的进程和保护数据主体权益并维护数据安全。

中国信通院也曾提出过数据确权的“三分原则”：分割、分类、分级。

分割原理指将数据产权进行分割为数据公有产权和数据私有产权（如图），在确权时平衡数据价值链中各参与者的权益。总体思路是为数据公有产权和数据私有产权，对公共数据强调集体权益不受侵犯而共享收益最大化，对原始数据强化个人信息的隐私保护，对数据企业添附后的衍生数据则突出利益保护。分类原理指根据数据主体的不同，将数据分为个人数据、企业数据、社会数据三部分。分级原理指按照竞争性和排他性对数据进行不同级别的划分，将数据分为私有品、准公共品、公共品。

当前数据资产交易已接近千亿市场，据工业信息安全发展研究中心的测算，2022年数据要素市场规模已突破900亿元，预计到2025年将达到近1750亿元。但是，目前其存在着确权难、定价难、监管难等问题，其中点对点，非公开的场外交易的占比仍然相对较高，规范的场内交易占比仅为2%-3%。

从产业链环节看，数据要素市场根据过程可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据交易流通、数据分析应用和数据资产证券化等。

其中，数据流通环节可以细分为数据确权、数据估值&定价以及数据交易等几个阶段。

A股中涉及数据确权的标的

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