數據要素的資產化方法探究

柳進軍

中關村要域內科技型企業的集群優勢，充分開放城市治理、公共服務、產業發展過程中涉及到的各類業務場景，與多元數據群結合，封裝數據產品、加速數據產品市場化步伐。

隨著新一代信息技術的迅速發展以及城市、產業的數字化轉型，全球數據正在呈現井噴式增長，據IDC預測，到2025年全球產生的數據量將達到175ZB，每天將有60億消費者與數據互動。毫無疑問，這海量數據中蘊含著巨大商業價值，然而目前，在全國乃至全球范圍內，數據資源的開發利用都處于起步階段，數據作為第五大生產要素如何實現資產化仍是亟待解決的問題?；诖?，筆者嘗試通過對數據與傳統要素資產化過程進行比較分析，為數據要素的資產化方法提供思路借鑒。

資產是一個經濟學術語，一類資源從經濟學上被認定為資產一般需要滿足如下幾個條件：一是由企業擁有或控制;二是預期會給企業帶來經濟利益;三是能夠用貨幣計量。勞動力、土地、資本、技術的資產化過程也是滿足上述條件的過程，而其中的具體策略又有異同。首先，上述要素通常通過兩種方式產生價值，一是保持原始形態，例如自然狀態下的土地可以進行耕作、不經過任何培訓的勞動力可進行基礎勞動，二是通過“深加工”進行價值增值，使各類要素在自然狀態之上具備一些功能屬性，如土地通過三通一平成為建設用地，各類金融機構通過產品合同約定投入和收益分配等將募集到的資金包裝為理財產品。第二，上述要素均是通過交易來實現定價，通常通過建設交易市場，令產品或服務能夠在一定的規則條件下，以買賣雙方認可的方式進行交易、流通。例如土地的一級二級市場、技術成果交易市場等。第三，土地、勞動力、資本的所有權和控制權較容易界定，技術具有無限性和非獨占性等獨特之處，通常以知識產權的方式具象化，并且其所有者需通過法律途徑主張技術的所有權。

中關村要域內科技型企業的集群優勢，充分開放城市治理、公共服務、產業發展過程中涉及到的各類業務場景，與多元數據群結合，封裝數據產品、加速數據產品市場化步伐。

相比之下，數據在資產化的幾個條件上則表現出如下特點：首先，與土地等生產要素不同，大量數據在原始狀態下如網站瀏覽記錄、消費者個人信息等存在標準不一、用途不明等諸多問題，價值極低。第二，盡管原始數據價值不大，但是一旦經過有效治理，與特定的場景結合，形成數據產品，數據的價值就會迅速增值，并且邊際收益很高。例如大量規范化的網站瀏覽記錄通過與廣告推薦結合，就會產生價值，而且服裝廣告推薦復用到食品廣告推薦上，成本幾乎為0。第三，由于原始數據價值較低，如若在數據交易市場上以原始數據作為標的對資產定價意義不大。第四，與技術類似，數據具有無限性和非獨占性，并且產生過程復雜，數據權屬難以界定，例如某患者到醫院做檢查的時候，被醫生發現了他攜帶的特殊基因，關于這段基因的數據很難界定是醫生的、患者的還是醫院的。鑒于此，筆者認為以數據產品化為基本思路從以下幾方面著手開展數據資產化的相關工作。

首先，以場景應用為導向、發揮數據群效應，提升數據價值。在數據治理基礎上結合推薦、風控等具體應用場景進行數據產品設計。同時，數據能夠無限疊加，而且數據維度越多，產生的價值可能越大。例如，單一的人流量數據僅能夠為銀行選址提供輔助決策作用，但是當人流量數據、周邊企業的數據、人群收入、興趣好愛等數據疊加以后，就能夠為銀行網點整體的業務布局提供支持。因此，可考慮將數據群應用作為主要手段打造高附加值數據產品。

第二，探索以數據應用能力作為數據產品等多元的產品化方式。除與應用場景結合，當前的企業正在通過數據能力實現價值，一方面，通過數據賦能，提升原有業務的效率，降本增效或防控風險。例如工業企業利用已有的生產和銷售數據配置生產線。另一方面，可通過對數據的理解分析能力向外提供服務。例如醫療大數據企業可依托對醫療數據的理解能力向制藥、研發機構等提供咨詢服務，可考慮將這些數據應用能力的沉淀作為數據產品化的方式。

第三，以數據產品作為主要交易標的建立數據交易市場。當前，全國各地都在探索數據交易平臺來進行數據的流通交易，并將數據本身作為交易的標的之一，這對數據資產化的作用有限且面臨著數據確權的難題。數據交易市場可考慮以數據產品而非數據本身作為主要交易標的，在權屬方面對原始數據采取“誰主張誰所有、不主張不付費”的一般原則，將數據產品的開發者作為所有權人進行數據交易。

當前，中關村正以北京國際大數據交易所為切入點大力發展數字經濟，中關村要域內科技型企業的集群優勢，充分開放城市治理、公共服務、產業發展過程中涉及到的各類業務場景，與多元數據群結合，封裝數據產品、加速數據資產化步伐，成為新時代數字經濟發展的弄潮兒。