进入2024年以来，多家公司相继开始将数据资产入表，其中城投类企业表现得最为活跃。据上海交通大学上海高级金融学院发布的《中国企业数据资产入表情况跟踪报告》显示，全国已有50家城投公司和类城投国企披露了数据资产入表情况。数据资产入表到底是什么意思？为什么城投类企业率先成规模地试水数据资产入表？数据资产化的趋势未来将走向何方？本文将尝试回答这些问题。
数据资产入表是数据作为新型生产要素的直观体现
数据资产“入表”指的是将数据作为一类财务意义上的资产，计入企业的资产负债表。早在2006年，美国全国广告商协会的副会长Michael Palmer就在一篇博客中指出“数据是新的石油”。但同时Palmer也认为，数据就像石油一样，必须经过加工才能被使用并真正体现出价值。在那之后，IT行业逐步进入大数据时代，掌握数据的企业、尤其是互联网科技企业肉眼可见地从数据中获得了大量经济价值。但直至最近，数据的价值仍然以一种财务意义上不可见的形式存在：各大互联网企业的资产负债表中没有“数据资产”这一项目，公众也无从知晓Facebook或者Amazon的市值有多少应归功于公众使用而创造的数据。正如笔者在此前的一次采访中所说，数据的价值就像一块“暗物质”一样，支撑着若干互联网企业的估值，却从未被明确量化出来。
2019年11月，中国共产党十九届四中全会发布《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，将“数据”列为一类新的生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等传统意义上的生产要素相并列。这是经济学理论的一次重大创新，是自1890年Alfred Marshall在《经济学原理》中把“企业家才能”（包含了知识、技术、组织、管理等多种组成成分）作为土地（包括自然资源）、资本、劳动之外的第四类生产要素以后，一百多年来首次从经济学理论上提出一类新的生产要素。
在没有被明确列为生产要素之前，数据价值的量化一直存在一个尴尬的理论困境：这种价值不是从前四类生产要素中派生出来的。一些学者试图论证数据的价值源于互联网用户的免费劳动，因此是劳动生产要素的产物。从这个意义上，他们将互联网用户称为“i奴”（iSlave）。但这一观点有两个重大缺陷：第一，互联网确实给普通用户提供了巨大的便利，很难将所有使用互联网（并产生数据）的行为一概称为对用户免费劳动的榨取；第二，除了人类用户之外，机器、车辆、摄像头、传感器等等智能设备也都在产生巨量的数据，而且这些数据的价值丝毫不逊于人类用户的输入，因此也很难将数据价值完全归功于人类用户的免费劳动。数据的价值一直不能明明白白地展现在企业的资产负债表上，跟这一理论困境也有关系。
四中全会《决定》为数据资产化和数据资产入表提供了理论基础。2023年8月财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》又从制度上澄清了数据资产的会计处理方式。接下来的问题就是如何为数据资产定价。极度简化地来说，资产定价的方法分为成本法、收益法、市场法三类。对于数据这种新型、非标准的资产，基于成本的核算很难代表数据资产的价值，基于企业内部的收益评估又欠缺公允性，因此基于市场价格基准定价就成了最简单且有效的方法。举例来说，假设某地交投积累了3年的停车数据，某客户付费使用这些数据，双方约定使用价格为每次查询0.1元。那么，根据该客户一年的使用量、数据集自然增长的速度、同类客户扩展的潜力等因素，就可以相对客观地预估该数据集在未来创造收入的潜力，再通过贴现估算该数据集的经济价值，从而将数据集转化为会计意义上的数据资产，并合理地将其计入企业的资产负债表。
实践上，让来自各行各业、丰富多样的数据资产能够形成市场价格基准的基础，就是雨后春笋般涌现的数据交易所。2021年6月颁布的《中华人民共和国数据安全法》第十九条规定：国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。早在此前几年，2015年贵阳大数据交易所就已挂牌运营。《数据安全法》颁布后，深圳和上海先后成立数据交易所，随后多地相继成立数据交易所。截至2024年6月，全国已有80多个数据交易所及数据交易中心。。企业之间的数据交易在数据交易所备案后，就成为了对数据资产定价有参考意义的价格基准。
正如Palmer所说，企业在运营中积累的原始数据更像是原油，还需要一系列的加工才能变成能被使用、有经济价值的资产。在数据资产化的实践中，拥有数据的企业通常需要经过数据盘点和数据治理，将散乱的原始数据转化为可以被其他人使用的数据产品（在此过程中可能需要建设数据平台和API）；然后对数据进行确权，确认企业拥有该数据的所有权。经过盘点、治理和确权的数据产品才能进行财务估值和入表。以湖北交投集团的数据入表为例，该集团内部盘点出的数据产品，首先在湖北省数据产权登记（存证）平台进行数据产权登记，然后在湖北省数据资产综合评估服务平台进行数据资产登记，随后会计师事务所就可以根据这两项登记对数据资产进行估值并入表。整个过程需要IT技术、财务会计、法律等多领域专业人士的跨界合作。
据国家网信办发布的报告，数字经济在我国GDP中的占比已经超过40%。世界经济论坛的估算认为，未来10年中全球经济活动创造的新增价值有70%将以数字化平台业务模式为基础。数据作为一类明显有经济价值的资产，将其价值明确计入资产负债表的要求已迫在眉睫。十九届四中全会《决定》为数据资产化奠定了理论基础，数据交易平台的快速发展为数据资产化铺好了实践通路。今年开始涌现的数据资产入表案例是上述政策、体制机制和基础设施建设水到渠成的结果。
数据资产入表是地方政府化债转型的一个可行方向
随着房地产市场降温，地方债问题引发了多方关注。2023年7月中央政治局会议提出“化债一揽子政策”以来，新一轮地方债务化解加快落地。但是，尽管有特殊再融资等政策性金融工具出台，12个重点省份的化债压力仍然不小。在这一大背景下，数据资产入表相当于给地方城投凭空创造出一块资产，城投立即可以将这块资产转化为信贷，对于缓解债务压力很有意义。
正如厦门大学赵燕菁教授所说，过去我国地方政府投资基建的逻辑是“土地金融”：政府将土地作为原始资本，将土地的未来收益作为信用，通过土地出让直接融资的办法，将公共产品的未来收益贴现到当下。因此“七通一平”的基础设施建设（也是地方债的主要用途），其目的并不是通过基础设施运营来盈利，而是提升土地的未来收益。政府则以下一阶段土地出让金的形式回收前一阶段的基建投资，不断提高的地价最终由量价双升的楼市来吸收。自1998年住房制度改革以来，这个循环一直运转良好，也成就了我国世界领先的基建水平。
但在城市化进程进入下半场、房地产市场整体降温、“房住不炒”成为共识的大环境下，土地金融逻辑已经不能再无限延续下去。地方政府看待基建的方式也必须发生一个重大转型：不能再单纯将基建视为提升土地未来收益的无偿投入，必须从土地和基建中产生税收和现金流。这也就是赵燕菁所说的“从土地金融转向土地财政”。
然而，在社会主义的制度大前提下，基础设施建设必然是具有公益性的，不可能完全交给市场经济定价。以最常见的交通基础设施为例，从2008年到2023年间，全国新增公路里程近200万公里，高速公路13万公里以上，建成了四通八达的交通路网，将中西部经济较为落后的农业地区与东部沿海城市市场连接起来，对脱贫攻坚和乡村振兴起到了关键作用。但公路基本不收费、高速公路收费也仅够道路本身养护，难以创造出能盈利的资产。虽然各地交投想出很多办法创收，例如交旅融合、广告经营等，相比于基建投入的大量资本来说还是杯水车薪。
当数据这种新型生产要素被纳入考量，就给城投化债和转型打开了一个全新的可能性。基建投入带来的直接效果就是人民的社会活动和经济活动增加，从而创造出更多、更有价值的数据。既有紧迫性，又有现成的数据，今年各地交投集团纷纷将数据资产入表也就顺理成章了。从各地交投集团数据资产入表的案例来看，最多的是停车数据，包括南京“宁停车”停车行为分析数据产品、重庆巴南区停车数据资产、临沂市高铁北站停车场数据资源集、许昌智慧停车应用场景数据资产等，其他入表的数据产品还包括公交出行数据（南京、合肥）、公路通行数据（广东）、交通拥堵数据（湖北）、车联网数据（苏州）等。
数据资产带来的直接效果就是城投/交投公司可以用这块新增的资产去向银行融资了。以湖北交投集团数据资产入表为例，该集团将“高速车流分析数据产品-路段拥堵（风险）分布”和“试验检测类-工地试验室数据集”两个数据产品入表后，凭这两项数据资产取得兴业银行武汉分行新增授信1亿元。不难想象，各地城投和交投在过去几年的城市更新、智慧城市、智慧交通等建设中积累的数据集远不止现在挂牌上市入表的这些，而且这些数据集仍在稳定增长，都是很有潜力的数据资产。一些业内人士估计，数据资产入表总量几年内可能达到万亿元规模，再经过金融杠杆和衍生市场的撬动，能释放十万亿级别的流动性，成为地方政府信用乃至人民币信用的一块新基石。
深桑达（000032）下属的中电云计算技术有限公司（以下简称“中国电子云公司”）是“中国电子云”的运作载体。坚持“云数融合”理念，面向全国提供一体化政务大数据建设、公共数据运营、数据资产运营等行业需求发展，自主研发形成了数据资源平台、数据登记平台、数据资产平台、数据运营服务平台、数据交易平台等系列自研产品，开始与若干地市探索公共数据授权运营，并为国企央企提供盘点到增值的数据资产化服务，数据资产作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，被认为是数字时代最重要的资产形式之一。有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，有利于更好释放数据资产价值。
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