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如何實現數據資本化 何伏 中南文產 董事 整體而言，數據具有非常豐富的資本屬性，能給數據的加工和場景應用帶來巨大的附加值，數據資源可以成為一種優質的收益遞增的資產。 數據具有產品特征和市場特征，數據資源可以逐漸走上資產化，走向金融化，最終走向資本化。 數據的特征決定了其具有特別明確的資本屬性。首先，數據作為信息時代的產物，數據來源、收集目的、質量高低、開放程度等差異很大，多數數據還具有非標準化、非結構化、相互隔離等基本特征。因此，數據的價值需要考慮加工的附加值、需要應用場景的配合等。 其次，數據具有非常獨特的經濟學特征：虛擬性，可重復使用，收集數據有高昂的固定成本，但是復制成本幾乎為零；非競爭性和非排他性，數據復制后可以被不同的人在同一時間使用；等等。因此，從經濟學的角度來看，數據資源可以成為一種良好且能夠實現收益遞增的資產。 再次，數據還具有較強的外部依賴性，同樣的數據在不同的場景、對不同的人，以及在不同的時間都意味著不同的價值。數據具有時效性，需要不同的應用場景、應用算法、網絡效應的配合，集合使用的價值更高。這就相當于給數據增加了固定的特征，使數據的價值從單一線性變成豐富、多維的資產場景。而數據的生成性意味著其本身沒價值，而是在使用時產生價值。 最后，數據具有的非經濟學維度特征，如隱私、合規、機密、安全等屬性，都需要予以特別處理，以權衡數據價值和風險。這也符合資產的風險處置原則。 數據從資源化進階到資產化的過程中，既體現出產品特征，也體現出市場特征。 數據資源化階段將原始數據整理為可分析的數據資源，數據資源的產品特征包括可訪問性、完整性和唯一性等，而數據資源的市場特征要求具有安全性、準確性和時效性。 數據資源化過程一般對應到數據交易一級市場，即從數據采集商到數據產品開發商，主要解決原始數據授權、數據資源流通等問題。 數據資產化階段可以理解為，在企業業務部門應用或交付的數據產品形成后，數據通過交易流通傳遞時價值的實現過程。 數據資產化是實現數據價值的核心階段，能夠使具有潛在價值的數據資源成為具有經濟或社會價值的數據資產。 數據資產的產品特征包括稀缺性、增值性、價值波動性、底層資產價值特性等，而數據資產的市場特征指場景多樣性、場景經濟性等。 在這個階段，數據資產通過不同的交易平臺進行市場交易，形成數據資產交易二級市場。 當前數據資本化主要處于數據金融化的階段，即通過數據信貸融資和數據資產證券化等資本化方式，賦予數據資產以金融屬性，此類數據資產金融產品的交易一般被稱為數據資產交易的三級市場。 在這個階段，數據資本的產品和市場特征分別取決于數字技術和市場活躍度的進展。 一方面，數字技術的迅猛發展不斷融合經濟資本、實物資本與數據資本，巨大的創新逐步將數據資本帶入資本市場的核心位置。 另一方面，數據資產的市場應用創新主要是利用金融手段，將數據資產轉化為可以帶來經濟效益的金融產品或服務，市場活躍度正處于積極鼓勵和培育的早期階段。 然而，從根本上理解，數據通過流通和交易賦能實體經濟才是數據資產應用最重要和最有發展潛力的部分，這才是數據資本的核心內容。 從數據資源、數據產品、數據資產到數據資本，最后到數據價值增值，形成一個完整可循環的價值實現過程，數據也就變成一種普通的、可以自由流動的、能夠產生增值的資本。 在數據價值的實現過程中，要將數據轉化為財富和生產力，數據產業的高質量發展無疑是其中的重要環節。 國家數據局對數據產業的定義是，“利用現代信息技術對數據資源進行產品或服務開發，并推動其流通應用所形成的新興產業，包括數據采集匯聚、計算存儲、流通交易、開發利用、安全治理和數據基礎設施建設等”。這一定義涵蓋了數據從資源化、資產化到資本化的全過程。 在數字技術、數據應用和產業創新的發展大潮下，數據產業正成長為備受關注和蓬勃發展的新興產業。培育數據產業，是推進數據要素市場化配置改革的重要基礎，也是發展新質生產力、推動高質量發展的需要。 在國家數據戰略框架的頂層指引下，我國數據基礎制度的“四梁八柱”已逐步構建起來，形成培育數據要素市場、發展數字經濟的初步框架。 下一階段，發展數據產業是深化數據要素市場化配置改革、構建以數據為關鍵要素的數字經濟的重要舉措，是我們國家未來經濟增長重要的新增長點之一。一系列圍繞怎樣構建中國創新型數據產業體系的政策正密集出臺、落地。 國家的戰略和政策為數據產業發展指明了方向、鋪設了道路，要將我國的海量數據優勢、數字基礎設施優勢、工業產業優勢、市場規模優勢轉化為數據產業優勢，確保我國數據產業的核心競爭力。 各地抓住數據產業成長的重要戰略機遇，積極探索數據產業建設初見成效，已初步形成門類較為齊全的數據產業鏈，涉及數據采集、計算存儲、開發利用、流通交易、安全治理等環節。數據企業逐漸發展壯大，技術創新不斷涌現。 從全國范圍看，已基本形成了京津冀、長三角、珠三角和川渝貴四大數據要素產業聚集區。四大聚集區在數據要素市場發展中各具優勢，協同帶動、輻射示范效應顯著提升，初步實現了城市群產業聯動發展。 著眼未來，要充分釋放數據價值潛能，把數據變成資本、財富和生產力，就要加快將數據要素融合到全產業鏈中，打通數據產業鏈的關鍵環節，賦能實體經濟，從而推進可循環的數據價值實現和增值過程。 具體而言，從數據生命周期的視角，數據產業鏈包括從數據采集到發揮價值的生產、流通和應用等一系列主要環節，也相應地涉及數據基礎設施、數據資源、數據產權、數據估值、數據交易、數據技術、數據與產業融合應用等階段的配套機制構建與完善。 其中，數據生產環節主要包括數據采集、數據存儲和數據加工；數據流通環節涉及數據估值和數據交易；數據應用環節涉及數據分析和數據服務，涵蓋數據要素與商業、工業、農業、政務、民生等各行各業的滲透和結合。 因此，最重要的就是建立一個完整的數據產業鏈，培育大規模的數據資產生態，而不僅僅是局限在小規模的數據資產金融化方向，僅靠金融化并不能將數據轉變成巨大的財富。 立足當下，對應于原始數據從資源化到數據資源、產品化到數據產品、資產化到數據資產、資本化到數據資本的四個重要階段，可以從每個階段的核心入手，搭建數據產業鏈的不同模塊。 數據資產金融化是將數據資產轉化為可以帶來經濟效益的金融產品或服務的過程。近年來，國內外有代表性的數據資產金融化實踐不斷涌現。 當前數據資產金融化的主要形式，如數據資產增信、數據資產質押、數據資產保理、數據資產證券化、數據資產入股、數據資產信托、數據資產通證化等。 可以看出，在數據資產金融化的過程中，會涉及數據所有者、生產者、需求方、投資人、交易平臺等多方參與主體，能夠實現跨行業、跨領域的融合創新，也提供了構建數據資產金融化生態的最佳場景。 --------何伏，CFP，CFA，CMC，CISHRM，金融學博士，管理科學與工程博士，哲學博士后。資深投資人，基金管理人。 |
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