2023-2024中国数据资产发展研究报告.pdf

2023-2024 中国中国数据资产数据资产发展研究报告发展研究报告中国电子信息产业发展研究院中国电子信息产业发展研究院赛迪（青岛）区块链研究院赛迪（青岛）区块链研究院前前 言言党的十九届四中全会将“数据”列为与劳动、资本、土地、知识、技术管理并列的生产要素，党的二十大报告明确提出，推进数字经济发展，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。数字中国发展报告显示，我国数字经济规模已超过 50 万亿元，数字经济占 GDP 比重达到 41.5%，位居世界第二位，数据资产成为稳定经济增长的关键动力。2024 开年企业数据资源相关会计处理暂行规定正式实施，“数据要素”三年行动计划（2024-2026 年）关于加强数据资产管理的指导意见等政策密集发布，国家对数据资产管理与价值挖掘的顶层设计逐渐完善，数据资产作为经济社会数字化转型中的新兴资产类型，已在社会形成广泛共识，成为国家基础性战略资源，迫切需要了解国内数据资产发展现状，掌握数据价值实现路径，助力释放数字经济新动能。为精准把握数据资产发展风口，我们从数据资产相关基本概念出发，研究数据到数据资产的市场化进程，基于价值驱动划分数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化四个阶段，并参考成熟市场构成综合分析市场管理制度体系和数据基础设施支撑，结合外部政策体系和底层数据设施全面分析数据资产市场化现状和问题，为后续健康发展提出了相应的对策建议。本报告虽经过研究人员的严谨思考和不懈努力，但由于能力和水平所限，疏漏和不足之处在所难免，敬请读者和专家批评指正。2023-2024 中国数据资产发展研究报告中国数据资产发展研究报告编写委员会编写委员会主任：主任：刘权 黄忠义副主任：副主任：张雨编写人员（排名不分先后）编写人员（排名不分先后）张雨 邓凯心 张兆鹏校稿：张兆鹏指导单位：指导单位：（排名不分先后）青岛市崂山区人民政府中国电子信息产业发展研究院青岛金家岭金融聚集区管理委员会组织单位：组织单位：赛迪（青岛）区块链研究院联合联合编写编写单位：单位：（排名不分先后）青岛农村商业银行股份有限公司青岛崂山科技创新发展集团有限公司青岛研博数据信息技术有限公司联合发布单位：联合发布单位：（排名不分先后）清华大学互联网产业研究院区块链实验室北京邮电大学区块链实验室标新科技司法鉴定所中国软件行业协会区块链专业委员会中国电子商会自主创新与安全技术委员会北京电子认证服务产业联盟链信专业委员会福州市福耀高等研究院 Web3研究中心青岛启迪之星创业孵化器南京金宁汇科技有限公司上海零数科技有限公司青岛冠成软件有限公司北京灵境世界科技有限公司卓望数码技术有限公司目录一、一、数据资产数据资产市场化发展概述市场化发展概述.1（一）数据资产相关基础概念.1（二）数据资产市场化路径分析：从数据到数据资产.3（三）数据交易市场发展历程.5二、流通管理制度是规范数据资产市场化进程的必要条件二、流通管理制度是规范数据资产市场化进程的必要条件.8（一）全流程合规审查制度保障数据资产价值发掘安全有序.8（二）“三权分置”制度促进数据交易市场主体灵活供给.11（三）多样化授权运营制度驱动数据价值高效积累与释放.13（四）数据资产入表制度实现从数据资源向经济资产的跨越.15（五）数据治理规则及标准保障交易市场健康可持续发展.18三三、数据资源化是无序原始数据有序汇聚的关键过程数据资源化是无序原始数据有序汇聚的关键过程.19（一）数据采集提供数据资源化的原料.20（二）数据整理促进原始数据有效利用.21（三）数据聚合充分调用分散数据资源.23（四）数据评级机制优化数据资源质量.26四四、数据、数据产品化是数据产品化是数据资产资产大规模增值大规模增值的的驱动力驱动力.27（一）数据元件是数据产品的基础构件.28（二）数据集是实现数据价值的基础形式.29（三）数据包是数据资产的封装传送工具.30（四）API 接口数据是数据资产的使能器.30（五）解决方案是数据资产增值的有效手段.31五、五、数据资产数据资产化是企业数据价值化是企业数据价值实现实现的核心的核心.32（一）价值评估是推动数据资产化的重要前置工作.33（二）数据资产化运营加速数据价值实现.34（三）内部应用是数据资产价值实践重要领域.39（四）外部流通拓宽了数据资产的价值网络.41六、数据资本化是基于金融手段实现的价值跃迁六、数据资本化是基于金融手段实现的价值跃迁.44（一）数据资产金融属性助企融资纾困.45（二）数据资本化运营助力资产增值变现.46（三）金融机构积极践行数据资产金融化.49（四）多地落地数据资产增信与融资应用.51七、数据基建全流程保障数据资产市场化流通七、数据基建全流程保障数据资产市场化流通.54（一）网络设施促进数据高速泛在连接.54（二）存储设施打造数据交易粮仓.55（三）算力设施提供数据价值转换的新型生产力.57（四）流通设施便捷数据产品流通交易.59（五）安全设施创造安全可控运营环境.61八八、我国数据、我国数据资产运营过程中所资产运营过程中所面临的问题面临的问题.63（一）数据权属难以界定，产权保护面临困境.63（二）数据价值衡量困难，交易机制有待完善.64（三）交易规则和标准缺乏，市场壁垒亟待破除.65（四）市场流通机制不完善，监管体系有待优化.66九、对策建议九、对策建议.67（一）创新数据产权制度体系，有效避免数据产权纠纷.67（二）完善交易评估体系，促进数据资产价值转化.68（三）优化交易市场规则体系，畅通数据资产流通渠道.69（四）健全监管体系和基础设施，保障数据资产安全交易.701一、一、数据资产数据资产市场化发展概述市场化发展概述（一一）数据数据资产相关基础资产相关基础概念概念（1 1）数据）数据根据我国数据安全法的定义，数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录，是对客观事物（如事实、事件、事物、过程或思想）的记录或描述，既包括“数字”，也包括声音、图像等模拟形式。基于不同分类标准数据可划分为不同类别，按生产对象不同可将数据分为与物有关和与事有关；按存储形式不同可将数据分为结构化、半结构化和非结构化数据；按权属不同又可分为公有数据和私有数据。数字经济背景下，数据具有体量大、类型多样、价值密度低等特点，原始数据要在加工处理后才能进一步发挥支持分析、推理、计算和决策的功能。（2 2）数据资源）数据资源“数据资源”一词目前在国家层面尚未明确定义，2023 年深圳市数据产权登记管理暂行办法（征求意见稿）通告中将“数据资源”定义为自然人、法人或非法人组织基于数据来源方授权，在生产经营活动中采集加工形成的数据；CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会将“数据资源化”定义为“将原始数据转变数据资源，使数据具备一定的潜在价值，是数据资产化的必要前提”。综合分析可将“数据资源”定义为：可被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物，是以电子化形式记录和保存的、可供社会化再利用且能为企业带来经济价值的数据集合。不仅指原始数据，还包括对这些数据进行处理、分析后能够得到的有价值的信息和洞察力，更加强调原始数据加工处理后具有的经济价值。2使无序、混乱的原始数据成为有序、有使用价值的数据资源的过程可称为数据资源化。数据资源化是实现数据价值的首要阶段，包括数据采集、整理、评级、聚合等。数据采集是根据需要收集数据的过程；数据整理包括数据标注、清洗、脱敏、脱密、标准化、质量监控；数据评级则根据数据敏感和重要程度等划分不同级别；数据聚合包括数据传输、存储、集成汇聚。数据资源化的重点在于数据管理汇聚，以提升数据质量、保障数据安全、形成数据使用价值为目标，确保数据的准确性、一致性、时效性和完整性。（3 3）数据产品数据产品从上海数据交易所对场内交易“数据产品”的要求可以看出，数据产品应包括数据资源、工具和服务三种组成成分，是经过加工、处理和分析且能给用户带来效益的数据内容和服务，包括数据可视化和大数据应用平台相关的产品。总体来看数据产品可以理解为数据资源加数据算法模型加终端服务的综合，基于不同应用场景需求完成设计与交付，是直接解决客户或业务问题的“数据容器”。数据产品是实现数据价值的一条路径，数据产品的流通运作可增大数据要素的乘数效应，激发新质生产力，直接增加企业的收益来源。在从需求市场出发把数据资源转化为具体数据产品的过程中，可以挖掘出数据资源更多的商业价值，为用户提供更加精准、有效的服务。数据产品化同时也可促进数据资产的积累和优化，通过不断地收集、整理和分析数据，完善数据产品的功能和性能。3（4 4）数据资产）数据资产“数据资产”源于“资产”概念的演化，财政部企业会计准则基本准则指出资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。随着电子信息技术的发展，数据资产的概念逐渐被认知扩展，2021 年资产评估专家指引第 9 号数据资产评估、中国市场监督管理总局、中国标准化管理委员会发布的 GB/T40685-2021 国家标准文件，将数据资产定义为被合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源。综合看来，数据资源先经过明晰权属关系，被加工处理为可获益数据产品，参与流通交易并为使用者或所有者带来经济利益资产的过程称为数据资产化，因此数据资产应具有以下三方面内涵：从法学层面，数据资产具有明确划分的权属关系；从经济学层面，数据资产能够产生既有的或预期的经济利益；从社会效益层面，数据资产能直接或间接带来经济效益和社会效益。（二）（二）数据数据资产市场化路径分析：从数据到数据资产资产市场化路径分析：从数据到数据资产数据资产化即从原始数据逐步转变为数据资产的过程。从数据资产形成流通与应用的全流程看，数据资产市场化路径主要包括数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化这四个阶段。综合国内土地要素、房地产和金融市场等成熟市场的发展阶段来看，市场化发展需同时确立相对明确的政策管理制度、初步形成的基础设施支撑，因此为保障数据资产化和数据资产的合规高效流通与变现，需同步完善数据市场流通管理制度和数据基础设施支持，具体如图 1-1 所示。4图 1-1 数据资产市场化路径市场化市场化管理制度是引导数据资产市场化健康合规的关键。管理制度是引导数据资产市场化健康合规的关键。构建数据要素市场制度管理体系需建立隐私保护、风险防范的合规审查制度，保障权属、明晰责任的数据产权制度，集约高效、场内外结合的数据要素授权运营制度，科学规范、切实可行的数据要素估值定价制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，安全可控、弹性包容的数据要素安全治理制度等。制度管理范围包括市场参与主体、各种数据行为、基础设施等市场环境。价值驱动下数据资产化实施路径分析。价值驱动下数据资产化实施路径分析。数据从产生到最终的价值实现需依次经过资源化、产品化、资产化、资本化四个阶段，完成三次价值提升。数据资源化数据资源化涉及原始数据的获取与加工，经过数据采集、整理、评级、聚合等数据资源化全过程后，低价值密度的数据才被筛选处理成为有价值的数据资料。数据产品化数据产品化是数据资源从客户场景、业务应用出发，经过算力和算法加工形成数据产品的过程，是实现数据经营价值增值的重要阶段，为数据形成资产奠定基础。数据资产化数据资产化是确定数据产品价值和价值兑现的重要依据，是以拓展数据经济效益和应用赋能为导向的进一步价值提升，可基于5对外开放共享、内部专用、数据交易的方式完成数据资产化阶段的价值实现。数据资本化数据资本化是在资产化基础上对财报中数据资产独立科目金融价值属性的挖掘，基于数据资产收益及价值共识，赋予数据金融属性，赋能完成数据增信、数据质押融资、数据资产证券化、数据作价入股、数据信托等。数据数据基础设施基础设施是保障数据市场化流通的底层支持是保障数据市场化流通的底层支持。数据网络设施、存储设施、算力、流通及安全保障设施等提供安全、可靠、高效的数据服务，保障数据“采-存-算-用”全生命周期支撑，推动了数据的市场化进程。要保障数据基础设施发挥作用，推动完善数据加工、登记和上市交易流程，促进数据共享开放，保障数据交易合规高效。（三）数据交易市场发展历程（三）数据交易市场发展历程数据交易市场指数据要素交易和流通过程中形成的复杂系统，是数据资产形成的主要场所，包括数据价值化过程中的交易渠道和交易关系，以及数据交易的场所或领域及一系列制度技术支撑，实现从数据提供者流向需求者，促进原始数据资源化、产品化、资产化，并完成数据资产融资。基于制度、基础设施、运行机制和监管体系的变化，我们认为数据交易市场发展大致经历以下几个阶段：6图 1-2 数据交易市场发展过程的大事记数据市场萌芽阶段：数据市场萌芽阶段：2014 年大数据首次被写入国务院政府工作报告后，数据产业自此上升为国家战略，2015 年国务院发布促进大数据发展行动纲要，各地政府逐步探索对数据资源的开发利用，中国开始进入大数据时代。这个阶段主要是对原始数据的“粗加工”交易，以单纯的原始数据交易为主，缺乏全国统一的数据规范体系，交易频次低、交易混乱、成交率和成交额不高，难以满足社会的有效需求。数据市场数据市场快速快速培育阶段：培育阶段：国家和各地方政府陆续出台政策文件，2019 年 10 月，党的十九届四中全会首次将数据确立为一种生产要素，在 2020 年 4 月 9 日的中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见数据作为一种新型生产要素首次正式出现在官方文件中。2022 年 12 月 19 日中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（“数据二十条”）初步构建数据基础制度体系，致力于理顺政府和市场的关系、厘清数据要素市场主体之间的关系、平衡数据有序流动与数据安全之间的关系，2023 年开始，企业数据资源相关会计处理暂行规定7关于加强数据资产管理的指导意见“数据要素”三年行动计划（20242026 年）等政策密集发布，国家数据局及各地数据局陆续挂牌，数据资产迎来重大发展机遇。同时，在政府牵头下，上海、深圳、北京、湖南等多地加快完善数据交易所，聚焦解决确权难、定价难、互信难、入场难、监管难等共性问题。数据市场高速发展阶段：数据市场高速发展阶段：随着政策支持力度加大和市场需求增加，供给和需求两端逐渐走向成熟，数据交易市场正逐步进入高速发展阶段。此时市场化制度体系基本建立，相应确权、定价、交易等制度规则更加明晰，监管体系框架基本构建，市场化运行走上正轨。数据供应方可通过高效的数据处理技术和精准的数据匹配算法提供多样化的数据产品；需求方通过应用场景的拓展和商业模式创新挖掘数据价值，数据的流通和交易将变得相对自由和便利。当前数据交易市场正在加速推动新型生产关系变革，助力激活发展新动力。一是变革生产管理。一是变革生产管理。数据交易市场的流通和共享以明确的数据产权为前提，需建立新的合作机制和利益分配模式，以适应数据流动和价值转换的新特点，集去中心化、分布式记账、共识机制等区块链技术成为支持新型生产关系下权属及利益分配的关键。二是创新生产工具。二是创新生产工具。数据交易市场化促进了大数据分析、云计算等技术新一代信息技术的发展，支持新型生产资料（大数据）的高效分析处理，显著提高了决策的科学性和生产的智能化水平，并通过引入新技术和设备，提升传统生产效率和产品质量。三是融合新型三是融合新型生产力。生产力。人工智能技术的快速发展已成为推动经济和产业变革的核心动力，其自主学习决策能力大幅度提高了数据的分析处理能力，8成为发挥数据行业应用效能的关键生产力，极大地提高了生产效率和质量。二、流通管理制度是规范数据资产市场化进程的必要条件二、流通管理制度是规范数据资产市场化进程的必要条件合法合规可计量是数据进入流通市场的两个必要条件。从合法合规角度，数据登记机构需要依规进行必要的审核、评级确权等工作，使数据产品及其提供方成为合法合规的标的物和参与者；从可计量角度，企业需要从数据安全、标准化等角度进行数据资源治理，依托数据评估机构依据开展质量评估、价值评估等工作，可量化的数据资产能有效帮助企业更好地了解其现有数据资产的价值以及寻求可以增加数据价值的基本要素。（一）全流程合规审查制度保障数据资产价值发掘安全有序（一）全流程合规审查制度保障数据资产价值发掘安全有序合规性是数据资产形成的基础条件，合规审查是保障数据资产合规性的重要手段，已成为数据资产管理的核心环节。对数据资产全方位、多层次审查，确保数据的收集、存储、使用等环节均符合法律法规要求，能够有效防范潜在风险，保障数据资产安全合规。数据资产合规数据资产合规指在数据处理或存储过程中，遵守相关法规、标准、政策和最佳实践，从数据来源、数据内容、数据处理、数据管理及数据经营等五个主要维度梳理，建立企业数据合规管理机制，确保数据资源的合法、合规。数据来源合规数据来源合规指企业获取数据行为不违反任何法律法规、国家政策和社会公共道德，不侵犯任何第三方合法权利。中华人民共和国数据安全法第三十三条规定，从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。中华人民共和国个人信息保护法该法律对个人信息的处理活动进行了规范，9要求个人信息的处理应当遵循合法、正当、必要的原则，不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定。中华人民共和国反垄断法和反不正当竞争法为数据交易市场的健康竞争环境提供了法律保障，防止通过不正当手段获取数据源，维护市场秩序。各地方政府根据中央法律和政策，结合本地实际情况，出台了相关的数据交易管理规定，如天津市数据交易管理暂行办法上海市数据条例等。信息安全技术 个人信息安全规范（GB/T 35273-2020）等国家标准为数据处理活动提供了具体的安全规范和操作指南。这些法律法规共同构成了数据来源审查的法律框架，确保数据交易的合法性、安全性和合规性。在进行数据交易时，相关主体必须遵守上述法律法规的要求，对数据来源进行严格审查，以防止非法数据流通和保护个人及组织的合法权益。数据内容合规数据内容合规指企业存储数据的内容需真实、合法、合规，不得存储法律法规不允许采集或存储的违法数据。数据内容合规主要涉及个人信息和商业秘密处理合规两个方面。个人信息主要依据中华人民共和国个人信息保护法，以清晰通俗的语言说明、个人同意、不得危害个人权益为核心原则，对个人信息进行收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等处理，并参考中华人民共和国个人信息保护法第 28 条对生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等信息，以及不满十四周岁未成年人的个人信息等敏感信息进行处理。商业秘密主要参考中华人民共和国反不正当竞争法（2019）、中华人民共和国民法典（2020）和最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定（2020）中相关要求，结合实际情况进行保密、清除等相关处理。数据处理合规数据处理合规是指10企业处理数据行为不违反法律相关规定，符合合法、正当、必要原则。数据安全法第二十七至三十一条规定了数据处理过程中的安全保护义务，第三十条规定重要数据处理者应按规定对数据处理活动定期开展风险评估并向有关主管部门报送风险评估报告。中华人民共和国个人信息保护法（草案）提出了个人信息处理的合法性、正当性和必要性原则，第二十五条规定利用个人信息进行自动化决策，个人认为自动化决策对其权益造成重大影响的，有权要求个人信息处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。数据管理合规数据管理合规指企业需按照法律法规、规章和国家标准等要求，建立数据合规相关管理制度，开展包括合规管理体系搭建、风险识别、风险评估与处置等管理活动，对数据分类分级管理、数据跨境，个人信息保护等领域建立相应的全链条监督管理机制。在当前实践中，企业主要依据DAMA 数据管理知识体系指南（原书第 2 版）和 GB/T 34960.5数据治理规范，围绕数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理和数据生存周期等开展数据治理，围绕数据流通、数据服务和数据洞察等，开展数据资产运营和应用的治理。数据经营合规数据经营合规指企业需依法开展数据经营业务，获得相应的资质、行政许可及充分授权，建立完善的内控体系，保障数据经营业务不危害国家安全、公共利益以及侵犯个人、组织合法权益。企业应根据业务实质判断自身在数据安全领域的身份以及所收集、使用的数据性质，及时取得相关资质或授权。如根据关键信息基础设施安全保护条例网络安全审查办法等规定，关键信息基础设施的运营者应当进行网络安全审查；根据数据安全法征信业管理条例等规定，从事征信业务的征信机构11需要取得个人征信业务经营许可证等。（二）（二）“三权分置三权分置”制度促进数据交易市场主体灵活供给制度促进数据交易市场主体灵活供给明确数据权责关系是数据资产形成的重要前提。局限于所有权的传统产权观念导致数据产权归属问题的焦点汇聚于数据所有权之上。但数据的非排他性使得所有权概念天然存在冲突，数据所承载的信息复杂性又使得数据所有权的归属备受争议。目前国内暂时搁置数据所有权争议，关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，保障相关方的利益与数据要素市场的有序流通，为构建数据产权制度体系明确了新方向。数据持有权数据持有权主要针对原始数据加工处理后的数据集，即数据资源。数据资源的持有者可以是本身生产数据的政府、企业或者个人，也可以是依法获得授权的主体。依据当前实践，数据资源持有权的权利包括：自主管理权、数据流转权和数据持有限制。在“三权分置”的中国特色数据产权制度下，更多企业可以在遵守法律和合同的基础上对数据进行加工处理和应用，深挖数据价值，赋能数据流通交易。数据资源持有者能够在法律及合同允许范围内自主决策数据的应用场景，并具有同意他人获取或转移其所产生数据的权利，同时也需要按法律法规及合同遵守数据持有时间的限制。数据加工数据加工使用权使用权包含加工权和使用权，其中，数据加工是指对数据进行筛选、分类、排列、加密、标注等处理，而数据使用是指对数据进行分析、利用等，数据加工使用权的权利主体为数据处理者。“数据二十条”提出在保护公共利益、数据安全、数据来源者合法权益的前提下，承认和保护“依照法律规定或合同约定获取的数据加工使用权，尊12重数据采集、加工等数据处理者的劳动和其他要素贡献，充分保障数据处理者使用数据和获得收益的权利”。同时，数据加工使用权受到多种限制，首先，包括加工和使用在内的数据处理活动不得超出法律授权或合同约定的范围；其次，数据处理者应当采取加密、去标识化、匿名化等技术措施和其他必要措施来保障数据安全。数数据产品经营权据产品经营权包括收益权和经营权，数据产权人有权对其开发的数据产品进行开发、使用、交易以及支配并获得收益。“数据二十条”明确“保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利”；深圳经济特区数据条例第五十八条规定：“市场主体对合法处理数据形成的数据产品和服务，可以依法自主使用，取得收益，进行处分。”当前在企业获取其他平台用户数据确权实践中主要应用三重授权原则，即第三方企业获取平台用户数据时需要满足三个条件：平台企业获得平台用户授权、第三方企业获得平台企业授权、第三方企业获得平台用户授权。近年来，在国家相关制度的指导下，各省市就数据权属界定制度展开探索并取得了一定成果（见下表）。然而完善数据产权制度不可能一蹴而就，下一步将在参照数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”产权制度框架基础上，抓好并优化数据分类确权工作，明确数据主体行为边界和权责归属，建立政府、企业、社会组织、行业协会等各方共同参与的数据开发和治理体系，提高数据资源的利用效率，为提升我国新质生产力保驾护航。13表 2-1 数据确权相关政策所属省所属省/市市制度名称制度名称出台时间出台时间主要内容主要内容北京市关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济实施意见2023 年 7 月加速创建北京数据基础制度先行区，率先推进数据资源持有权、加工使用权、产品经营权的结构性分置制度先行先试，依托依法设立的交易场所开展数据资产登记，推进国家数据知识产权登记试点。深圳市深圳市数据产权登记管理暂行办法2023 年 6 月设立登记申请人及登记主体、登记机构、登记行为、监督与管理、法律责任等，对数据产权的 6 种登记类型做出具体规定。办法是我国首部数据产权登记相关规范性法律文件，在探索数据产权确认和促进数据要素流通等方面极具制度创新意义。浙江省浙江省数据知识产权登记办法（试行）2023 年 5 月明确三权分置下的分级分类保护（三）多样化授权运营制度驱动数据价值高效积累与释放（三）多样化授权运营制度驱动数据价值高效积累与释放数据资产授权运营能确保数据资产在法律框架内有序流动与增值。多样化的授权运营模式针对不同数据类型和敏感程度，实施精细化的权限划分和授权管理，有效平衡数据利用与保护之间的关系。分级分类授权运营不仅提升了数据使用的合规性，还增强了数据管理的灵活性和效率，为数据资产的合规合法运营提供了有力保障。公共数据公共数据指两类主体(各级政府部门、企事业单位)与两类过程(依法行政履职、提供公共服务)中产生的数据。2022 年以来，各省市积极响应中央号召，相继制定发布了数据条例、管理办法、实施细则、实施方案等一系列地方政策法规针对公共数据的管理、开放、授权运营和应用等作出了细化要求（见下表）。14表 2-2 公共数据管理相关政策所属省所属省/市市制度名称制度名称出台时间出台时间主要内容主要内容北京市北京市公共数据专区授权运营管理办法2023.7在金融场景的实践基础上推进专区制度体系建设，并深化交通、位置、空间、信用等各专区建设和应用。广东省广州市数据条例2022.11提出在授权运营中引入数据商角色按政府指导价使用公共数据。福建省福建省加快推进数据要素市场化改革实施方案2023.9提出建立公共数据资源开发有偿使用机制。江苏省江苏省公共数据管理办法2022.1明确了公共数据管理中各方的责任；规范公共数据的供给和共享，依法实行数据分类分级保护制度，确保各方主体履行相应的数据安全义务。山东省山东省公共数据开放办法2022.1鼓励公共数据提供单位开放数据，推动公共数据与非公共数据的融合应用与创新发展，提升社会治理能力和公共服务水平。长沙市长沙市政务数据运营暂行管理办法(征求意见稿)2023.7指出基于政务数据资源运营属于政府国有资产有偿使用范围，且明确了市、区县数据权属主体收益分配纳入市、区县财政收入，为完善数据要素市场体系提供了有益的探索。浙江省浙江省公共数据开放与安全管理暂行办法2020.6注重加强公共数据的安全管理，规定了一系列安全管理制度和技术措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等，确保公共数据在开放过程中的安全可控。上海市上海市公共数据开放暂行办法2019.10优化分级分类机制，对公共数据的开放范围、开放机制、开放过程、数据利用等方面进行细化、巩固与创新企业数据企业数据是生产经营过程中产生的不涉及个人信息和公共利益的数据。当前实践中，企业数据授权运营模式主要包括数据源开放、数据租赁、数据咨询服务和数据流通交易等。在制度探索方面，依据中华人民共和国反垄断法和反不正当竞争法，着力推动大型企业与中小微企业双向公平授权，防止大企业利用自身既定竞争优势、垄断数据要素市场。当前实践以从法律上肯定中小微企业15对数据的访问权为突破点，以“谁投入、谁贡献、谁收益”的分配原则作为大企业经济收益保障，促进企业间双向公平授权，促进数据流通，打破数据孤岛。个人数据个人数据是某一个个体的信息,指每个体特有的数据，可以是包含该个体身份、位置、社会联系、支付信息、账户信息、地理位置、日常运动情况等各种信息和数据的集合。基于我国目前的法律规定以及行业实践，个人信息的收集和使用以得到用户同意授权为普遍性存在。我国个人信息保护法第十四条规定，基于个人同意处理个人信息的，该同意应当由个人在充分知情的前提下自愿、明确作出；第四十四条另外规定，个人对其个人信息的处理享有知情权、决定权，有权限制或者拒绝他人对其个人信息进行处理；法律、行政法规另有规定的除外。因此，我国往往将知情权和决定权合并予以考虑，知情权往往通过“告知”规则实施而得以保障，而决定权往往通过拒绝同意、拒绝一揽子同意、撤回同意、删除权等措施而得以保障。（四）数据资产入表制度实现从数据资源向经济资产的跨越（四）数据资产入表制度实现从数据资源向经济资产的跨越数据资产入表标志着数据资产的形成，在数据入表登记前需完成数据质量和价值评估，确保数据可被计量、可以实现价值转化。科学的数据价值评估，可以准确量化数据的内在价值、潜在及市场价值，为数据资产的合理定价和有效利用提供决策依据。数据质量评估数据质量评估指通过科学的方法和统计学手段对数据进行分析，判断数据是否满足项目或业务所需的数据质量，并且能够支撑其预期用途的过程，其主要目的是确保数据的质量符合预定的标准，从而能够支持有效的决策制定和业务操作。当前实践主要参考依据包16括国家统计局数据质量审核评估管理办法（试行）、国家标准信息技术 数据质量评价指标、地方标准政务数据 第 4 部分：数据质量评价规范数据资产评估场景化案例手册等。常用指标框架如下图所示，包括规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性 6 个一级指标，以及 20个二级评价指标。图 2-1 数据质量评价指标框架数据价值评估数据价值评估指通过构建价值评估体系，计量数据的经济效益、业务效益、投入成本等活动。作为推动数据资产化的重要前置工作，数据资产价值有助于提升企业数据资产运营及变现能力。与传统生产要素相比，数据种类多样、价值易变，具有更加丰富的潜在应用场景，其资产化后的价值评估也需要综合考虑更多方面因素。当前数据要素评估定价管理措施尚处于初级探索阶段，近年来我国相继出台法律法规、评估准则等为数据资产价值评估提供法律依据和操作准则（见下表）。2019 年 12 月，中国资产评估协会印发资产评估专家指引第 9 号数据资产评估，提出了提供数据服务模式、提供信息服务模式等以数据资产为核心的多样化商业模式，并参考无形资产评估为数据资产评估提出改良成本法、改良收益法以17及改良市场法三种评估方法。2023 年，中国资产评估协会发布了数据资产评估指导意见，规范资产评估机构及其资产评估专业人员在数据资产评估业务中的实务操作，明确了评估对象、数据质量评价、评估方法、披露要求等。表 2-3 数据资产价值评估法律法规及评估准则类别类别名称名称编号编号法律法规中华人民共和国资产评估法中华人民共和国主席令第46 号国有资产评估管理办法施行细则国资办发199236 号企业数据资源相关会计处理暂行规定财会(2023)11 号企业会计准则和其他相关会计制度-关于加强数据资产管理的指导意见关于加强数据资产管理的指导意见财资财资(2023)141(2023)141 号号评估准则资产评估基本准则财资201743 号资产评估职业道德准则中评协201730 号资产评估准则术语中评协202031 号资产评估执业准则-资产评估委托合同中评协2017J33 号资产评估执业准则-利用专家工作及相关报告中评协201735 号资产评估执业准则一无形资产中评协201737 号资产评估机构业务质量控制指南中评协201746 号以财务报告为目的的评估指南中评协201745 号资产评估价值类型指导意见中评协201747 号资产评估对象法律权属指导意见中评协201748 号资产评估执业准则-资产评估报告中评协201835 号资产评估执业准则-资产评估程序中评协201836 号资产评估执业准则-资产评估档案中评协201837 号资产评估执业准则-资产评估方法中评协201935 号资产评估专家指引第资产评估专家指引第 9 9 号号数据资产评估数据资产评估中评协中评协201940201940 号号中国资产评估协会资产评估业务报备管理办法中评协(2021)30 号数据资产评估指导意见数据资产评估指导意见中评协中评协(2023)17(2023)17 号号数据资产入表登记数据资产入表登记指在数据资产目录和数据资产评估结果的基础上进行数据资产确认和应用场景研判，最终登记入财务报表的行为。数据资源合规入表是企业凭借数据资产参与社会经济分配的基础和依据。入表后，数据资源变为资产，数据资产是所有者权益的体现，将扩大企业的资产总额。2023 年 8 月，财政部印发企业数据资源相关会计处理暂行规定，专门规定规范企业数据资源相关会计处理，发挥会计基础作用的制度依据，并引导并规范企业强化18数据资源相关信息披露。2023 年 12 月，财政部印发关于加强数据资产管理的指导意见，提出构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式。指导意见和暂行规定两份推动数据资产化财会文件的出台，是对“数据二十条”的进一步落实，标志着我国数据要素资产化迈出了实质性一步，将极大推动数据资产化进程。（五）数据治理规则及标准保障交易市场健康可持续发展（五）数据治理规则及标准保障交易市场健康可持续发展数据治理是数据资产形成的重要手段，是保障数据可变现的必然过程。依据有关法律法规及标准指南要求，围绕数据安全、权益保护、数据标准化等多个方面构建数据治理制度框架，使数据变成可交换且可被流通对象所解释利用的数据资源，是形成数据资产的关键前提。近年来，我国数据治理法治体系不断推进，在落实体系的协同性、整体性、实质性要求的基础上，结合数据领域的立法规划，围绕数据安全保障、用户权益保护以及数据价值释放三个方面，形成涵盖法律、行政法规、部门规章等不同层级的制度规则。数据安全数据安全保障体系方面，保障体系方面，我国先后通过并施行中华人民共和国国家安全法中华人民共和国网络安全法中华人民共和国数据安全法及相关配套规定，构建了数据分类分级与重要数据保护、数据安全风险评估与工作协调、数据安全应急处置、数据安全审查等制度。2019 年，阿里巴巴和中国电子技术标准化研究院联合发布数据安全能力成熟度模型（DSMM），从数据安全能力维度、数据安全等级、数据全生命周期安全形成了一个三位一体模型，并且给出了非常详细的评估内容和评估项，DSMM 定义数据安全保障的模型框架和方19法论，提出对组织的数据安全能力成熟度的分级评估方法，来衡量自主的数据安全能力，既促进组织了解并提升自身的数据安全水平，也能促进数据在组织机构之间的交换与共享，发挥数据的价值。用用户权益保护体系方面，户权益保护体系方面，通过并施行中华人民共和国民法典中华人民共和国个人信息保护法及相关配套规定，确立了个人信息处理应遵循的合法、正当、必要等原则；建立了以“告知-同意”为核心的个人信息处理的一系列规则；设立了个人信息跨境提供规则；明确了在个人信息处理活动中个人的各项权利，包括知情权、决定权、查询权、更正权、删除权等；明确了个人信息处理者的合规管理和有关部门保障个人信息安全等义务。数据管理标准体系方面，数据管理标准体系方面，围绕数据要素流通涉及的数据采集、存储、加工、分析、服务、流通、交易、衍生产品等环节，制定国家标准数据管理能力成熟度评估模型（DCMM），涵盖数据战略、数据标准、数据质量、数据安全等数据资产管理相关 8 个能力域，从管理制度、组织架构、管理流程、技术工具 4 个方面提供数据管理能力的建设指引。2021年 11月工业和信息化部印发十四五大数据产业发展规划提出要推动数据管理能力成熟度评估模型国家标准贯标，持续提升企业单位数据管理水平，加强数据“高质量”治理，截至 2023 年 7月，我国共 1179家单位获得 DCMM等级证书。三三、数据资源化是无序原始数据有序汇聚的关键过程数据资源化是无序原始数据有序汇聚的关键过程数据要素资源化是将原始数据转化为可供分析和使用的资源的过程，包括数据的采集、整理、评级、聚合等环节，目的是使数据具有可用性、可访问性和可理解性。数据要素资源化是数据要素市场化的基础，只有当数据被有效地资源化，才能够进一步被市场所20认可和使用