2024年，數據資產變現駛入“快車道”，借由數據資產交易、入表入賬、出資增資和增信融資等途徑，數據資產正加速“活”起來。

數據交易方面，以上海數據交易所(以下簡稱“上海數交所”)為例，截至目前，在上海數交所掛牌的數據資產產品累計已超2500只；數據資產“入表”方面，首批數據資產“入表”上市公司已在2024年一季報中披露相關數據；增信融資方面，上海寰動機器人有限公司和上海芯化和云數據科技有限公司(以下簡稱“芯化和云”)先后于2月份和5月份以數據資產質押的方式獲得銀行授信……

“總體來看，我國數據資產變現市場前景廣闊。政策支持、豐富的數據資源、技術進步、市場需求增長以及廣泛的行業應用，為數據資產變現市場做大做強提供了堅實的基礎和巨大的發展空間。”DCCI互聯網研究院院長劉興亮在接受《證券日報》記者采訪時表示，未來，隨著有利因素的進一步發展和成熟，數據資產變現市場將成為我國數字經濟發展的重要支柱，為經濟增長和社會進步帶來新動能。

探索數據資產變現

5月初，芯化和云依托“數易貸”，以數據資產質押方式獲得上海銀行150萬元授信。回看此次授信全過程，芯化和云先后歷經數據資產入表、登記、評估、融資等流程，相較傳統固定資產融資，這是數據類科技型企業數據資產變現的一次有益嘗試。

上海銀行表示，本次數據資產質押貸款業務的落地，在數據要素金融化領域取得了有益嘗試，借助上海數交所對數據資產“入表、登記、估值、披露”等環節的管理，通過一體化服務方案和產品組合，為數據要素型企業在數據流通、數據開發工具研發、技術升級改造等方面提供便利化融資服務。

在此之前，今年2月份，中國建設銀行上海市分行向上海寰動機器人有限公司發放了首筆數據資產質押貸款，金額達數百萬元，質押憑證正是基于上海數交所的“數易貸”數據資產相關產品；去年11月份，數庫(上海)科技有限公司也曾憑一張產業鏈圖譜，獲得北京銀行上海分行的2000萬元數據資產質押授信，創下全國數據資產質押融資最高額度。

在劉興亮看來，傳統融資方式往往依賴于物質資產或信用擔保，而數據資產質押貸款為企業提供了一種新的融資途徑，特別是對于輕資產、高科技企業來說，數據資產的質押可以緩解其融資難題，降低融資成本，提高融資效率。與此同時，數據資產質押貸款的案例促使金融機構重新評估和創新其金融產品和服務，以適應數字經濟時代的需求，這不僅有助于金融機構自身發展，也能更好地服務實體經濟。

在此背景下，借由增信融資實現數據資產變現正進入積極探索階段，但也要注意到，目前該方式仍處于探索初期，尚有諸多問題待解。中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長歐陽日輝對《證券日報》記者表示，目前來看，通過質押數據資產獲得貸款額度普遍不高，基本上都在100萬元至300萬元，僅有部分案例突破1000萬元，與數據資產價值存在較大差距。

同時，企業也面臨著數據資產評估標準不統一的困境。芯化和云相關負責人表示：“數據要素市場還沒有形成官方的統一市場，目前數據資產有融資需求，但是沒有哪家第三方評估公司的評估結果能被資金供給方普遍認可。”

市場前景可期

事實上，數據資產增信融資只是數據資產變現的路徑之一，從生產實踐來看，數據資產交易、數據資產“入表”、數據資產出資增資等，都是數據資產變現的有效途徑，均獲得不少企業積極參與。

具體來看，在數據交易方面，上海數交所已掛牌上市2570只數據資產產品，涵蓋金融、航運交通、綜合、貿易、現金制造等諸多領域。

在數據資產“入表”方面，隨著《企業數據資源相關會計處理暫行規定》于今年1月1日起正式實施，A股市場也迎來首批18家數據資產“入表”企業，涉及規模超1億元。

在出資增資方面，2023年8月30日，青島華通智能科技研究院有限公司、青島北岸控股集團有限責任公司、翼方健數(山東)信息科技有限公司在“2023智能要素流通論壇暨第三屆DataX大會”上進行全國首例數據資產作價入股簽約儀式。

“數據變現是指將數據轉化為經濟價值的過程。當一個經濟活動需要對數據或數據產品進行確權、評估或者交易的時候，就實現了數據變現。”中國移動通信聯合會區塊鏈與數據要素專業委員會主任、首席數字經濟學家陳曉華對《證券日報》記者表示，數據變現的路徑是多元化的，待挖掘潛力巨大。

面對眾多路徑，哪一種才是挖掘數據價值的最佳方式？

上海社科院數字化綠色化協同發展研究中心主任李易對《證券日報》記者表示，數據價值化可分為數據資源化—數據產品化—數據商品化—數據資產化—數據證券化等五個環節。但各個環節不存在優劣之分，只是不同場景下的變現方式不同。在特定場景中使用合適的數據變現路徑，這是探索數據變現多元化路徑的意義之一。

相關問題待解

目前，我國在數據資產變現過程中正在積極嘗試，諸多首例、實例不斷涌現，有關成果不僅提升了市場整體信心，也為有參與數據變現意向的企業提供了模板。然而，數據資產變現的探索道路上仍存在一些障礙。

對此，歐陽日輝表示：“主要是產權問題和估值問題。產權問題的界定很復雜。例如，一家平臺企業擁有大量涉及消費者個人的數據，這些數據屬于消費者還是企業？當企業以這些數據為基礎開發產品并出售的時候，所得收益是否需要向消費者分發？這些問題目前尚未有統一論斷。估值問題也比較復雜。常見的數據估值方法有三種，分別是成本法、收益法和市場法，其中最常用的為成本法，但目前成本法也沒有統一的核算規范與標準。”

信息通信專家陳志剛對《證券日報》記者表示，如何引導、鼓勵掌握大量優質數據資源的企業，將相關數據高質量、安全、合規地供應出來，也是一個迫切需要解決的問題。人工智能等前沿科技的發展，以大數據為基礎，有更多更優質的數據供給，才能有更好的創新成果。

“作為基礎性、戰略性要素，數據在經濟社會發展中的地位已確定，一個統一的全國數據要素大市場必將形成。數據產業加速發展、相關技術不斷迭代更新，疊加全國數據工作體系的形成與完善，決定了數據變現市場的可觀前景。”陳志剛進一步表示。

李易認為：“伴隨數據變現市場的壯大，我們很可能見證一種新職業在全國范圍內的誕生、壯大，即‘數據經紀人’。他們能同時掌握合規評估能力、價值評估能力、數據治理能力、應用創新能力以及會計處理能力等，是典型的‘多面手’，也是數據變現領域的專業人才。目前，國內有些機構和平臺已經在推動上述人才的培養工作了。”