北京金控范文仲：推动数据价值化各环节、全流程探索创新

21世纪经济报道记者 杨希 北京报道

7月3日至5日，2024贝壳财经年会“中国经济向新而行”在京举行。北京金控集团党委书记、董事长，北京国际大数据交易所董事长范文仲出席并演讲。范文仲表示，当前，数据作为新型生产要素和重要战略性资源，其价值创造将显著促进生产资料的提质升级，引发新质生产力的跃迁和经济全场域的深刻变革。

范文仲首先谈到，数据要素资源实现价值化，是新质生产力的重要推动力。“当前，数据作为经济资源，虽然具有重要的使用价值，但是它的资产价值还没有实现深度挖掘，资本的内生动能没有释放，中国经济新质生产力的发展仍具有巨大的空间。”范文仲表示。

范文仲认为，数据虽然具有普遍的使用价值，但是其社会经济价值尚未得到深度挖掘，资产属性尚未得到充分体现。只有不断推进要素市场改革和金融创新，实现从原始数据资源、到数字资产、再到数字资本的价值跨越，才能充分挖掘和释放其中蕴含的巨大经济价值和社会价值。这是我国数字经济发展的核心目标，将为未来中国经济增长提供强大的资本来源，推动真正的供给侧结构性改革，成为新质生产力的发展动力。

范文仲进一步表示，实现数据要素价值挖掘要经过多个复杂的环节，必须统筹规划，稳步推进。他具体谈到五个方面。

第一个环节是加强数据治理，摸清数据资源底数，建立数据资源报表体系。例如，企业应按照不同的维度对数据资源进行梳理分类。按照数据产生过程可分为管理数据、生产数据和应用数据三大类数据。按照成熟形态可以分为原始数据、统计数据、数据产品。根据上述分类标准，企业可按照不同维度建立数据资源的管理报表体系，并明确主责部门和主责岗位，设立首席数字官进行统一的数据资源规划管理。

第二个环节是开展数据登记，规范权属认定标准和流程。国家发布的“数据二十条”以中央政策文件的形式明确了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权”分置的产权制度。明确这些权属应鼓励企业和机构到统一的社会数据登记服务场所进行数据登记。审核、评估达到相关要求的数据资源可以获得数据资产凭证，并通过数字签名、区块链等方式，记录数据资产的身份属性和价值属性，便于规范使用和维权追溯。

“在实践探索中，我们有几点建议。其一，现有法律政策和规则不仅应保护传统意义上的所有权，也要保护数据经营行为的收益权。其二，并不是一定要等数据权属问题完全研究透彻、数据产权立法明确颁布实施以后才能进行数据价值挖掘。在数据产权的模糊地带，市场各参与方可以通过合同约定的方式就权益配置进行约定，推动数据要素价值挖掘和分享。只要符合自愿、平等、公平、诚实信用等民法基本原则，就应该受到法律保护。”范文仲表示。

第三个环节是探索数据入表，审慎挖掘数据资产价值。数据资产入表能够帮助企业做大做优资产规模，降低杠杆率，便利企业融资。但是企业数据资产入表有两个痛点问题：一是如何对数据资产进行准确评估。目前有成本法、收益法、市场法，在没有交易的情形下，只能用成本法定价；在有交易的情形下，可用收益法定价；在大量反复的交易情形下，可用市场法定价，他们之间相辅相成，可从成本法先起步。二是如何确定数据资产入表的科目。目前财政和会计管理部门的建议是对于不交易的数据资产计入无形资产，对于交易的数据资产计入存货。目前这项工作还在探索起步阶段，很多操作规则并不清晰，很容易出现各地你争我抢、一拥而上的局面，造成新型资产泡沫风险。

范文仲建议，数据资产的价值评估一定要审慎，数据资产入表和数据资产交易要统筹考虑，未来真正具有交易价值的数据资产入表才有意义。

第四个环节是推动数据交易，高敏感、高价值的数据应通过具备公信力的专业持牌交易场所开展进场交易。进场交易可以增加互信，提高交易成功率，降低交易成本，缩短交易时间；加强交易合规性，防范数据风险，便于监管和风险隔离。同时，进场交易还能强化对核心资源的管理，降低整个社会经济的运行成本，提高社会公共福利水平。

第五个环节是探索数据资产金融创新，进一步挖掘和释放数据价值。进场交易的数据资产，逐渐会形成稳定的市场价值，适合作为金融创新的对象。此外，数据资产保险、证券化等也是企业数据资产入表后的重要金融创新形式。与此同时，要加强金融风险防范意识，洞悉数字金融新模式的潜在风险，充分利用监管沙箱机制，先试点后推开，审慎开展金融创新试点工作。

在发言的最后，范文仲针对加速数据要素价值化、促进新质生产力发展提出了几点建议，包括推动国家基础设施建设、打造核心基础设施，充分发展数字经济中介服务体系，研究推动制度创新等。他认为，数据要素价值化探索任重道远，要统筹推进平台、产业、技术、制度等多方面工作。

“建议大力推动在全国人大层面进行国家立法，形成发展与安全相协调的数字经济营商环境。研究建立数据资产登记相关政策和制度体系，明确数据资产登记的法律效力、规则依据和流程规范。规范数据‘三权’在会计处理中的处理方式和处理标准，明确企业内部使用的数据资源和外部交易的数据资源的定义范围和评价标准。推进数据资产信息披露，准确全面反映数据生产要素的资产价值，使数据生产要素资本化核算更加科学化、规范化、高效化。建立健全公开、公平、透明、高效的交易制度和规则，根据数据敏感度对交易主体进行适配度管理，明晰交易各方的权责划分，与时俱进，适应数据交易模式的创新和交易规模的增长。”范文仲表示。