数据资产化还有多远：确权、估值与交易
如何才能让数据发挥出最大的价值？朱民认为 ， 答案是数据资产化 。 “在市场经济原则下 ， 要更好地满足数据技术对数据规模、维度、密度的要求 ， 就必须把数据从‘资源’变成‘资产’ 。 ”
2020年 ， 国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》 ， 将数据与土地、劳动力、技术和资本等生产要素相提并论 ， 并提出“加快培育数据要素市场” 。 “国家提出把数据作为一种生产要素 ， 就意味着数据可以作为一种资产 。 ”光大银行副行长杨兵兵对《财经》采访人员说道 。
朱民指出 ， 数据资产化面临诸多难题 ， 首先是数据的产权模糊 ， 由此引申出了数据的隐私和安全问题 ， 最后是估值和定价相对困难 。 此前 ， 杨兵兵曾将数据资产化的三大必备要素总结为确权、估值和交易 。
此前 ， 业内针对数据的确权问题进行过激烈探讨 ， 但一直未能真正确定数据权属 。 当前 ， 将数据所有权与使用权、分配权等权属分离 ， 进而推动数据流动的构想逐渐占据上风 。
朱民指出 ， 数据资产化可以借鉴中国土地所有制改革经验 ， 将数据的所有权、使用权、经营权和分配权进行分离 ， 不再争议所有权 ， 而是通过授权机制 ， 仅交易数据的使用权 。
张旭东亦告诉《财经》采访人员 ， 应该淡化所有权 ， 侧重数据的控制权和使用权 。
重庆市原市长、复旦大学特聘教授黄奇帆则认为 ， 数据涉及管辖权、交易权、所有权、使用权和财产分配权等五项基本权利 ， 各类主体基于自身在数据交易环节中的位置来行使相应权利 。 值得注意的是 ， 黄奇帆认为 ， 个人的基本信息和基于自身行为产生的各种数据 ， 个人理应享有所有权 。 该类数据变现形成的收益 ， 理应向个人分配 。
据《财经》采访人员了解 ， 即将出炉的高层文件将就数据确权问题给出更加明确的指导 。
确权问题之后 ， 另一个让业界头疼的难题是数据估值 。 朱民指出 ， 数据价值很难用成本法来计算 ， 而以收益法计算则要考虑权利金的节约、超额收益和增量收益等多重因素 。 以市场法估算数据价值需要每一个所有者、经营者、使用者和分配者都在其中公平地分享的一个权重 ， 共同投资数据 ， 共同分享长期收益 。
黄奇帆则提出 ， 应发挥市场在数据资源配置中的决定性作用 ， 由交易的双方根据数据的价值协商确定价格 。
实践中 ， 对数据估值的探索早已在进行 。 2021年1月 ， 光大银行发布《商业银行数据资产估值白皮书》 ， 从成本法、收益法、市场法三大经典估值体系出发 ， 探讨数据估值 。
近日 ， 姚期智院士在以《数字经济领域的核心科技》为题的演讲中 ， 首次介绍了数据要素定价理论与实现算法 。 该算法由姚期智领导的团队研发 ， 并由交叉信息核心技术研究院金融科技与监管科技中心团队探索实践 。
另一方面 ， 正如黄奇帆所说 ， 业内期待市场在数据估值中起关键作用 ， 即在流通中逐步完善定价 。
杨兵兵曾建议 ， 鼓励合规数据交易的先行先试 ， 同时逐步理清各类数据主体与相对应的权益 ， 再全面构建和完善金融数据交易市场的体制机制与法律合规等框架 。 现实中 ， 光大银行当前每年都要花费近亿元从外部采购数据 。
王磊告诉《财经》采访人员 ， 当前银行采购的数据主要是公共数据 ， 比较敏感的如个人数据属于监管红线 ， 无法进行交易 。 此外 ， 线下点对点交易存在诸如合规风险等系列问题 ， 各方都在期待一个更高效、规范的数据要素市场 。