数据资产化：新业态、新产业、新文明 | 国资大讲坛第34期

12月7日，第34期“国资大讲坛”在中国金融信息中心如期举行。本次讲坛由上海国有资本运营研究院、上海证券报、中国金融信息中心、上海石油天然气交易中心主办，中国企业改革与发展研究会联合主办，宁波银行上海分行全程战略支持。

活动以“数据资产化：新业态，新产业，新文明”为主题，特邀大数据流通与交易技术国家工程实验室常务副主任、复旦大学教授黄丽华作主旨演讲。黄教授还与中国计算机用户协会副理事长、上海国资研究院数字化转型中心首席专家李静，上海社会科学院信息研究所副所长丁波涛，中国电信上海理想信息产业（集团）有限公司总工程师陈国润，上海市协力律师事务所合伙人江翔宇，万达信息股份有限公司高级副总裁王兆进，优刻得联合创始人兼COO华琨等专家就数据资产化相关议题进行了圆桌探讨。

来自在沪央企、上海市区两级和长三角国资系统企业代表，以及青岛市第五批赴上海专业实训队代表、陆家嘴金融贸易区的金融界人士100余人出席线下活动，线上收看直播人数近2000余次。

活动现场

主办方致辞

上海国有资本运营研究院院长助理 龙武

上海国有资本运营研究院院长助理龙武在致辞中表示，推动数据要素流动，释放数字红利，促进数字经济发展是国家既定的重大战略。上海作为我国数字化综合水平最高的城市之一，如何率先打造和引领全国数据要素市场的发展，建立面向未来的要素市场上海模式，是大家普遍关心的话题。上海数据交易所正式揭牌也体现了上海勇挑重任。

在2021年全球数商大会上，上海国有资本运营研究院很荣幸和上海电信完成了首单交易，交易证书编号是0001号，非常具有纪念意义。在未来，数据作为新要素成员，对数字化浪潮有很好的推进作用。国资国企作为区域经济产业升级和城市运营等关键领域的主力军，一定也会在数据资产化的过程中占有非常重要的一席之地。

上海国有资本运营研究院是在上海市国资委的指导下，专业聚焦国资国企，成立十年来一直站立在国企改革发展前沿的第一线，积极搭建综合服务平台。“国资大讲坛”系列活动是2018年5月起，由上海国有资本运营研究院、中国金融信息中心联合中国企业与改革发展研究会等单位共同策划举办的一个高端活动，每期邀请一位大咖登台主讲，活动主题聚焦新时期，新时代，新国企，新征程。

中国金融信息中心总裁助理 李志琴

中国金融信息中心总裁助理李志琴在致辞中表示，在数字经济时代，数据堪比在工业时代的石油，是一个非常重要的生产资源。既然是生产资源，就关系到数据要素市场的建立。从2014年起步到现在，中国在数据交易方面经过了很长时间的探索。两周前，上海数字交易所的成立具有里程碑意义。本次论坛邀请了围绕在数据交易方面各个生产领域、生态环境产业链上下游的专业机构和企业，包括数据提供、数据安全、数据云存储等各个方面，他们将在圆桌论坛展开探讨。

中国金融信息中心是新华社和上海市政府战略合作成果，也是新华社的直属机构。在物理上她就像一颗蓝宝石，故又称“东方蓝宝石”大厦；在功能上，她是服务上海五个中心建设的功能性、资源性、服务性平台。中心打造了多个品牌化系列性讲坛，“国资大讲坛”就是其中一个，此外还有“海上院士讲坛”、“陆家嘴对话”等。同时，也是楼宇党建的新地标，从去年以来，举办了“四史”学习教育、“党史学习教育系列讲座”和各类红色主题展。

主旨演讲

大数据流通与交易技术国家工程实验室常务副主任、复旦大学教授 黄丽华

黄教授围绕数据资产化，从理解企业的数据价值，数据资产化的意义及新业态的发展三方面剖析，阐述数据新业态、新产业、新文明的发展路径。

一、企业的数据价值

数据来源是内生的，企业数据价值具体是通过数据反馈回路实现的。企业的数据价值可以分为三大类：一是提高效率，二是数字化的转型与变革，三是创造新知识。通过数据的反馈回路让企业对客户和产品有了更多的了解，从而可以获得更多的客户和回报，然后又积累更多的数据。

数据的三个特性

随着企业信息化的普及及计算能力的提高，数据真正变成了一种资源，数据正经历着前所未有的指数增长。相比于传统生产要素，数据要素的新特性中最重要的是三点。

第一是内生性，数据本身往往是各个机构日常经营活动或者行政活动的副产品，数据产生不需要政府特殊的政策激励，但需要监管，企业无目的的采集数据且无能力使用数据的行为会损害整个社会的福利。而且，数据的产生是有成本的，是多方共同投入的结果，这就为确权带来了难题。

第二点是非竞争性，数据资源参与生产过程不被消耗，某个数据产品一方使用不影响另一方使用。这个特性使数据市场为数据产品提供了探索生产可能性边界的渠道，通过各种各样的需求方的数据应用从而发现数据更多的价值。同时数据产品通过合规合法的市场机制和流通活动，被许可用于特定的用途。数交所提出“无场景不交易”就是这个意思。从经济学来看，购买来的数据“原封不动”的倒卖会导致市场价格趋于0，损害社会福利，因此应该要严格禁止“倒卖”数据产品。

第三是外部性。数据有正的外部性，但是更重要的是有负的外部性。数据反映的是数据主体的属性或某些行为，常涉及多方个人或组织的利益。因此，数据来源要合法合规；数据产品要确保不能含有个人隐私、商业秘密以及涉及国家各类安全的内容；在数据产品的使用中，当与其他数据融合使用时，其分析结果也要确保安全。

企业的数据价值取决于四个关键维度：一是数据质量，即可用性、准确性、相关性、时间性；二是数据规模的有效性；三是数据范围的有效性，即数据维度数目；四是数据稀缺性，也就是独特性。这四个维度决定了数据的价值。对企业使用数据来讲，内生数据的价值并不是无限的。理论上讲企业自己产生（内生）的数据资源是“独一无二”的，竞争对手无法复制。但是，数据资源的特性之一是非竞争性，也就是说竞争对手或许可以通过自己产生或市场采购的方式，获得使用价值相似的数据资源。

企业使用数据的方式主要是基于数据驱动的机器学习。有学者已经提出，机器学习模型呈现三个阶段的“学习曲线”。第一个阶段是“小数据阶段”，即任何相关数据均是非常有价值的，模型的误差率会显著降低；第二个阶段称之为“幂律”阶段，即新增数据有助于改善模型性能，但数据回报率会不断下降；第三个阶段是“不可减少的误差区”阶段，即新增数据无法改善模型性能，许多情况下存在着非零的误差下限，即无法再降低模型的误差率。这意味着对任何一个公司来讲，内生数据资源用到一定程度，价值提升空间就不那么大了。那么为什么不让它资产化？

通过合规合法出售给其他公司，去实现数据再利用的价值。这就是我们需要去理解为什么企业的数据资源要资产化的理由：一是我们自己用，另外是可以给别人用。如果数据资源没有流通交易，无法让能够使用数据的其他主体获得，也就无法扮演生产要素的角色。

二、数据资产化——数据市场价值

11月25日上海全球数商论坛上，上海会计学院李扣庆院长在“关于数据资产化的报告”中把数据资产化界定为赋予数据市场价值的过程，也是使数据增值的过程。

数据的资产化就是让数据在市场上发现价值。企业通过自己日常的经营活动积累了大量的数据，可以通过数据反馈回路为自己增值，这是数据的“一次价值”，即数据的一次价值在企业内部产生；而数据的“二次价值”则在企业外部实现，即数据通过流通，让外部的企业也同样能够获得一个数据反馈回路，以此增加该企业的使用价值。数据流通起来才有可能真正释放价值。数据流通的环节暂且命名为数据的“流通价值”。

在数据产品确权、合规性得以评估的情况下，可以通过某种方法，把数据产品作为资产，对其当前的及未来预测的经济利益（一次价值和二次价值）予以合理估值，这就是通俗意义上的数据资产的评估。通过数据产品的二次使用，实现数据资产的变现。从数据产品的确权和合规性评估开始到数据“二次价值”的使用（释放），这个过程就叫数据资产化的过程。如果没有流通，也就没有数据资产这一说。

数据资产化面临一系列的挑战与问题。首先是数据资产化的前提条件是什么？市场的本质是一种价值链增值服务机制，要考虑如何才能让市场接受。

其次，可流通可交易的数据产品是什么？企业产生的原始数据一般不能流通，需要对原始数据进行合理组织成为数据产品。

第三是如何降低交易成本高、提高市场匹配率和降低市场风险的问题。数据市场的交易成本本身是很高的，因为存在着重要的三个因素：一是逆向选择问题，二是道德风险问题，三是交易的不确定性问题。逆向选择源于信息不对称，反映在数据市场中体现为数据质量的不可见。道德风险反映在交易中投入的劳动力水平（例如数据清理和数据处理的努力）与供需之间的锁定问题，即买家或卖家可能被锁定在特定的供需关系中。虽然这两类问题比较棘手，但这两类问题的解决方案在经济学工具中都有章可循，相较而言，交易不确定性的解决方案目前仍不明确。交易不确定性是指对数据质量预期的模糊性和随机性，无论是供方还是买方都没有信息优势。数据交易所的出现就是要降低数据交易成本，提高市场匹配效率，降低市场风险，包括政策风险、制度风险，也包括合约和交付的风险。

最后，数据产品如何定价的问题？数据复制成本趋零导致大多数数据产品无法拍卖；价格形成机制无依据导致定价缺少标准；交易结果无法观测导致双方交易效果不确定；数据价值的实现需要“磨合期”导致至少一方在交易前期需要付出成本来整理和清洗数据。尽管如此，市场的一大功能就是价格发现。在某个数据市场中，基于同类产品历史价格，以及对数据有用性质量的评估，可以形成数据产品的合理的区间参考价格。

三、数商产业的发展——数据资产化需要数商的支撑

数商就是指以数据作为业务活动的主要对象或者主要生产原料的经济主体，是数据要素价值的发现者和价值实现的赋能者，是跨组织数据要素的连接者。今后的数商一定是一个生态，即各类数商相互交互协作组成的社会技术网络，大家一起协同创造数据的价值。这个生态可能围绕着数据的资产化这个核心任务，秉承着让数据产生价值这样一个最基本的使命，有可能主导第六波技术革命。

上海数据交易所成立，有一批数商已经签约。可以从很多维度对数商进行分类，设立各种“标签”，可以是从事数据技术服务的数商；也可以是流通与交易市场的配套服务商；可以是自营自治的数据交易商或数据交易平台运营商；可以是数据供方也可以数据需方。每一个企业在不同的数据生态中的角色可能都不一样。

数商的发展将直接驱动数字经济与实体经济的深度融合。数据价值的直接因素是数据质量，这倒逼企业完善信息系统，倒逼完善数据治理与管理，倒逼传统企业的信息化要加速补课。其次，数商将会推动企业数据的利用开发，企业可以通过自己的数据来实现一次价值，同时也可以购买别人的数据融合进来，实现二次价值，也就是推动企业的数字化和智能化转型。

最后，黄教授总结到：企业数据的资产化任重道远，数据流通与交易以及数据资产化在理论上是必然的，在实践中也是可行的。但是就像德鲁克所讲的，没有人有能力预测未来，预测未来的最好办法就是创造它。她也期待着有一大批的企业能够真正的让数据资源变成有价值的资产。

圆桌论坛

上海社会科学院信息研究所副所长 丁波涛

上海社会科学院信息研究所副所长丁波涛表示，中国数据交易市场的发展从2014年开始到现在经历了三个阶段：第一阶段主要做供需撮合；第二阶段（2015-2016年）开始做数据服务，即根据客户需求把相关的数据做整合加工后为客户提供定制化的产品或者服务；第三阶段（近两年）做数据集和数据产品本身的交易。一方面数据本身不断的资产化，其背后有技术支撑。另一方面交易生态变化，第三代的交易市场存在和发展很大程度上依赖于为供需双方提供各类服务的机构。

大致可以把第三方分成四类：第一类提供中介服务，包括数据经纪人，还有数据代理。第二类提供数据评估，由于数据市场信息不对称或信息混乱，需要提供合规评估、数据质量和数据价格的评估。第三类提供价格咨询，如提供法律、经济咨询或者是上市辅导等的咨询服务企业。第四类提供专业技术服务，包括数据开发、数据处理服务、数据交付服务等。

中国电信上海理想信息产业（集团）有限公司总工程师 陈国润

中国电信上海理想信息产业（集团）有限公司总工程师陈国润在发言中说，电信运营商的数据包括通话数据、上网数据，也包括办理和使用电信服务产生的业务数据，还有使用手机跟基站通信的定位数据。过往运营商都把这些数据自产自用，即一次价值。随着互联网发展以及各种广告业务、征信业务的需求增加，中国电信在数据的对外服务上比较慎重，一直在探索数据如何合理合规的使用，能将其价值传递出去。

目前针对上海地区推出了“翼知时空”产品，类似于大众熟知的行程码背后的电信时空统计数据，其颗粒度更细，服务对象主要是政府、旅游业、城市规划、交通、选址、招商和一些商务咨询等。数据交易所的成立帮公司在产品上架时的合规性做了审查，保证这个数据是合规合法的，在后面的交易过程中也会有审计。数交所对买方也有约束，会签订相应的协议，不能把数据进行转卖，这样数据供应商就可以更加放心的进行交易。

万达信息股份有限公司高级副总裁 王兆进

万达信息股份有限公司高级副总裁王兆进表示，人们需要通过重大事件，才能进一步认识到数据的价值。以随申码为例，随申码背后除了运营商数据，还有铁公机、购药、就医、协查等数据，所以上海敢于以绿码作为通行凭证，它的背后是大数据的支撑。在这之前，大家可能没有意识到大数据对生产生活会产生如此大的影响。

在过去十几年里，即使是在政府内部，互相之间的数据交换共享也非常困难，每个部门各自管理形成了“信息孤岛”。现在上海的“一网通办”愈发完善，在线服务量大于线下，大家开始意识到“数据多跑路、群众少跑腿”的便利和高效，这一切的背后，是数据有质量的整合。

他总结了两点：一是数据从传统上的各自为政走向资产化和市场化，需要大的外力触发，这个外力可能是疫情这样的社会事件，也可能是国家政策的推动；二是大数据产业的良性健康的发展离不开软件和场景的催化，它可以倒逼产业完善。

大数据流通与交易技术国家工程实验室常务副主任、复旦大学教授 黄丽华

圆桌对话环节，黄教授就国企数据资产如何有效的管理发表了自己的看法。她表示，数据资产“进表”是迟早的事儿，相关部门已经在研究。而对于企业该如何应对数据资产“进表”带来的挑战，她给出了建议：“目前数据资产评估的方法还不尽成熟。对于企业自身来说，首先要摆正思想认识，将数据要素作为资产来看待。其次，企业要主动参与数据流通的进程，通过包括交易所、交易中心在内的各类渠道去探索数据流通的方式。再次，企业内部也要有相应的团队或者机构来运营相应的资产。”

优刻得联合创始人兼COO 华琨

优刻得联合创始人兼COO华琨用“令人振奋”形容如今数据产业的发展态势。他坦言，过去由于数据孤岛所带来的局限，很多想要进行数据开发利用的企业，不知道如何寻找合法合规的数据进行融合利用。如今，这样的情况正在改变，无论是上海数据交易所的成立，还是立法层面的推进，都显示了社会各界推进数据流转和交易的决心，这是非常令人振奋的。

在上海数据交易所的首批签约数商中，优刻得作为交付类企业参与其中。作为科创板上市的云计算服务平台，优刻得已经凭借大数据安全流通平台“安全屋”，在隐私计算领域多有布局。此前，优刻得已先后与上海大数据中心、厦门大数据安全开放平台、上海市第九人民医院血管外科智能数据管理平台等达成合作，推动数据安全开放在不同应用场景落地。

上海市协力律师事务所合伙人 江翔宇

协力律师事务所合伙人江翔宇表示，数据交易既要解决卖方对数据的二次价值利用，又要帮助买方解决数据合规的后顾之忧，同时还要发掘数据的潜在价值，数据交易所的成立能够帮助解决这些问题，也包括数据未来产品的标准化等。作为法律服务从业人员主要是帮助在交易的过程中把住数据合规底线。数据交易所对于数据交易某种程度起到背书作用，解决买方购买数据的合法性担忧问题。

律师事务所作为第三方中介机构对挂牌数据产品做合规性评估。目前的评估重点第一是要评估数据交易的主体资质情况，例如卖方主体企业的信用、是否存在违法违规记录、数据交易目的等，有点类似法律尽调。第二要对数据来源的合法性做评估。第三是要评估数据的可交易性：例如对可能影响国家安全和公共利益的数据、侵犯个人隐私和商业秘密的数据明确不可交易，而经合法授权的个人数据、重要数据能否和如何进场交易还需要未来探讨，此外还要考虑数据是否有实质性加工和创造性劳动。第四是要评估流通风险，即数据的交易场景、对买方的资质和使用条件的限制、购买数据的目的、数据安全管控制度等。

圆桌论坛主持人：中国计算机用户协会副理事长、上海国资研究院数字化转型中心首席专家 李静

聘任仪式

上海国有资本运营研究院院长罗新宇先生为黄丽华教授颁发“上海国有资本运营研究院特聘专家”聘书

嘉宾介绍

黄丽华，复旦大学管理学院信息管理与信息系统系教授，博士生导师。现兼任大数据流通与交易技术国家工程实验室常务副主任、国家新一代人工智能社会实验总体专家组成员、上海市第七届信息化专家委员会成员、中国管理科学与工程学会常务副理事长等职务。

黄丽华教授长期致力于信息化/数字化领域的教学和科研工作。目前正在主持“面向商务领域的大数据资源池及集成示范平台”国家自然科学基金重大研究计划集成项目，以及数据资产管理方面的研究项目。已主持完成国家和政府项目40多项，学术论文发表在Information Systems Research、MIS Quarterly、管理科学学报等国内外最高水平学术期刊。荣获“国家精品课程”、“全国三八红旗手”、“上海市教学名师奖”等奖项。

文字：李娥（实习生）、上海证券报（温婷）、周方铂、朱一卉

图片：顾至冉

统筹：朱一卉