陈福：数据资产资本化风险与应对策略研究

数据资产资本化是发挥数据基础资源作用和创新引擎作用，加快形成创新为主要引领和支撑的数字经济必然之路，也是数据价值化链条中最重要的一环，经过资本化，数据资产不但具有使用价值，更具备了交换价值和投资价值。笔者认为数据要素在市场化进展中，逐渐形成了数据资产资本化的实践形态和理论形态。数据资产资本化的实践形态包括数据资产出资和数据资产质押融资，数据资产资本化的理论形态包括数据资产信托和数据资产证券化。随着数据价值实践探索的逐渐深入，当数据资产形成稳定的现金流时，数据资产证券化等实践案例或将涌现。

数据资产出资。企业或个人将数据资产作为出资方式，参与企业设立或增资扩股。这种方式有助于提升企业的数据资源价值，增强企业的市场竞争力。在数字经济时代，数据资产蕴含的价值日益凸显，数据资产出资作为一种创新的资本投入方式，逐渐受到企业界和投资者的广泛关注。当企业或个人将数据资产作为出资方式参与企业设立或增资扩股时，实际是在向新企业注入一种无形但极具潜力的资产。这种方式首先有助于提升企业的数据资产价值，通过引入高质量的数据资产，企业能够更精准地分析市场趋势、客户需求和运营状况，制定出更加科学合理的战略决策。同时，数据资产还能与其他生产要素相结合，共同推动企业的创新发展，提升市场竞争力。此外，数据资产出资还为企业和个人提供了新的融资渠道。在数字经济领域，数据资产具有市场价值和增长潜力。通过将其转化为出资资本，企业和个人不仅能够获得所需的资金支持，还能在企业的成长过程中分享数据资产增值带来的收益。北京市2022年通过的《北京市数字经济促进条例》第二十一条明确指出“支持开展数据入股、数据信贷、数据信托和数据资产证券化等数字经济业态创新”。另外，2024年12月20日国家市场监管总局制定出台的《公司登记管理实施办法》，明确指出“法律对数据、网络虚拟财产的权属等有规定的，股东可以按照规定用数据、网络虚拟财产作价出资。但是，法律、行政法规规定不得作为出资的财产除外”，其为数据资产的作价入股提供了明确的法律依据。

数据资产质押融资。是指企业将数据资产作为质押物，向金融机构申请贷款。这种融资方式降低了企业的融资成本，拓宽了融资渠道，有助于推动提升企业的资产利用率和市场竞争力。同时，也为金融机构提供了新的业务增长点，是数字金融创新的一种积极尝试。数据资产质押融资是目前数据资产资本化实践中较为常见的一种方式，这种融资方式具有成本低、效率高、灵活性强的特点，对于解决中小企业融资难、融资贵的问题能够发挥一定作用。数据资产质押融资的流程通常包括以下几个步骤：首先，企业对其拥有的数据资产进行登记，开展合规评估、质量评估和价值评估，确定其市场价值；其次，将评估后的数据资产作为质押物，与金融机构签订质押合同；最后，金融机构根据质押合同向企业提供贷款。在数据资产资本化实践中，数据资产质押融资的实践案例不断涌现。例如，湖北交投公司以其拥有的数据资产为质押物，成功获得银行1亿元授信。数据资产质押融资作为一种创新型金融服务，在推动数据资产的市场化应用、拓宽企业融资渠道等方面具有重要现实意义，但作为新兴资产的数据资产，与传统法律框架之间存在一定不匹配，合规性和风险性问题不容忽视。

数据资产信托。数据资产信托是一种高级的法律和金融安排，旨在通用独立的法律机构来持有、管理和运营数据资产。在这种结构中，数据资产的所有者（委托人）将其数据资产（信托财产）转移给受托人（通常是专业的信托公司或金融机构），受托人根据信托合同（信托契约）的明确条款和条件，对这些数据资产进行专业的管理、保护和运营。这种安排旨在实现数据资产的价值最大化，同时确保数据的安全、合规和有效使用。数据资产信托在数字经济时代具有重要的作用和价值。通过平衡数据交易自由性与数据安全、信息保护，实现受益人与信托目的的多元化和匹配性，体现受托人角色的社会价值和经济价值，以及降低数据治理与资产化交易成本等方面的效能发挥，数据资产信托或将成为推动数字经济发展、保障数据安全、促进数据流通和治理的重要机制。数据资产信托作为一种新型的数据管理和交易机制，在我国当前的法律框架、制度环境中，实施落地仍面临诸如权属界定、专业管理以及风险隔离机制设定等方面的困境。

数据资产证券化。是指以数据未来产生的现金流为偿付支持，在此基础上发行数据资产支持证券。目前，数据资产证券化处于理论研究阶段，尚未出现实践案例，随着数据要素应用场景的开发，尤其在公共数据开发利用领域，或将出现数据资产证券化实践案例。数据资产证券化不仅有助于提升数据资产的流动性，拓宽融资渠道，还能为投资者提供更多的投资选择。在数据资产证券化的过程中，企业将其拥有的数据资产进行评估和包装，形成具有一定价值的资产池。然后，通过证券化手段，将这些资产池转化为可在市场上流通的证券产品，在证券交易所或其他交易平台进行买卖交易，实现数据资产的市场化。通过发行数据资产证券化产品，企业可以从市场上获得所需的资金支持，用于研发创新、扩大生产或偿还债务等方面。同时，这种方式还能降低企业的融资成本，提高融资效率。此外，数据资产证券化也为投资者提供了更多的投资选择。通过投资数据资产证券化产品，投资者可以分享数据资产增值带来的收益，实现资产的保值增值。

在数据资产资本化的过程中，其潜在风险不仅可能影响数据资产的价值变现和安全性，还存在合规风险，也会对市场秩序造成不良影响。

数据资产泡沫化风险。若过度追求数据资产的金融属性而忽视其实际价值和应用场景，可能会导致数据资产泡沫化的产生。一些地区或部门在数据资产运营方面存在不规范行为，例如，某地方政府拟通过特许经营政务数据增加财政收入项目和某地方政府拟通过转让数字资产增加财政收入项目均被紧急叫停。规范数据资产运营对于防止虚增财政收入、保护公共利益以及维护市场公平竞争环境具有重要意义。政府部门应通过加强对数据资产运营的监管，确保政务数据的合规使用。在推动数据资产资本化的过程中，需要保持理性和审慎态度，注重数据的实际应用和价值实现。同时，还需要加强跨行业、跨领域的合作与交流，共同推动数据资产资本化的健康发展。

数据资产价值变现风险。数据资产的价值变现风险，是数据资产资本化过程中最为直观的风险之一。数据资产的价值取决于其独特性、稀缺性和市场需求，但不稳定的市场需求使得数据资产的价值难以准确预测。此外，数据资产的定价机制缺乏统一标准，不同行业、不同领域的数据资产价值评估方法各异，其定价存在较大不确定性。同时，数据交易市场成熟度不足，交易规则、交易方式、交易对象等存在较大差异，数据资产在市场上的流通性受到限制，进一步加大了数据资产价值变现的难度。因此，如何准确评估数据资产的价值，建立合理的定价机制，提高数据交易市场的成熟度，是降低数据资产价值变现风险的关键。

数据安全风险。数据安全风险是数据资产资本化过程中必须高度重视的风险。数据资产包含了大量的个人信息、商业秘密和敏感数据，一旦泄露或被非法利用，将对个人隐私、企业声誉、公共利益和国家安全造成严重影响。在数据资产资本化的过程中，数据需要在不同主体之间进行传输、存储和处理，这增加了数据泄露的风险。此外，随着云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，数据的安全防护也面临更大挑战。黑客攻击、内部泄密、技术漏洞等安全事件时有发生，数据资产的安全防护成为一项长期而艰巨的任务。因此，加强数据安全防护，增强数据安全意识，完善数据安全管理制度，是降低数据安全风险的有效手段。

数据资产处置风险。数据资产处置风险是数据资产资本化过程中不可忽视的风险。数据资产的处置方式包括出售、转让、抵押等，不同的处置方式可能对数据资产的价值产生不同的影响。同时，数据资产的处置时间和价格也是影响其价值的重要因素。如果处置时间选择不当，可能导致数据资产在价值高峰期被出售，或在价值低谷期无法及时变现；如果价格设定不合理，可能导致数据资产无法以预期价格变现，甚至可能引发法律纠纷。因此，在数据资产处置过程中，需要充分考虑市场需求、竞争态势、技术发展趋势等因素，制定合理的处置策略，确保数据资产的价值最大化。

数据资产合规风险。合规风险是数据资产资本化过程中必须面对的风险。随着数据资产资本化的发展，相关法律法规和监管政策不断完善和调整。然而，由于数据资产资本化涉及领域广泛、技术复杂，相关法律法规和监管政策可能无法及时跟上市场发展的步伐，导致法律空白和监管漏洞的产生。此外，不同国家和地区之间的法律法规与监管政策也存在差异，这进一步增加了数据资产资本化的合规风险。因此，在数据资产资本化过程中，需要密切关注相关法律法规和监管政策的变化，强化合规意识，完善合规管理制度，确保数据资产资本化的合法性和合规性。同时，还应积极与监管机构沟通合作，共同推动数据资产资本化的健康发展。

为了有效应对数据资产资本化过程中存在的风险，需要构建一套完善的数据资产资本化风险防范系统。该系统包括数据溯源、利益分配、授权运营和合规管理等多个方面，以确保数据资产的安全、合规和高效利用。

通过可信数据空间，溯源数据流向，实现数据“供得出”。可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施。为了确保数据的可追溯性和安全性，需要建立一套完善的数据流向溯源机制。这需要在数据的产生、收集、存储、处理、传输和使用环节进行严格的记录和监控，确保数据的来源清晰、流向明确。通过设定可信数据空间，可以有效防止数据被非法获取、篡改或滥用，从而保障数据资产的合法性和安全性。同时，也有助于数据供应方在数据交易中明确自己的权益和责任，确保数据“供得出”，为数据市场的健康发展提供有力保障。

构建数据全流程交易利益分配体系，对各参与主体进行利益分配，实现数据“流得动”。数据资产资本化的核心在于数据的流通和利用。为了确保数据能够顺畅流动，需要建立一套公平、合理的利益分配体系。这要求在数据资产交易过程中，充分考虑数据供应方、数据需求方、数据处理方等各参与主体的权益和需求，通过合理的定价机制、交易规则和利益分配方式，确保各方能从数据资产交易中获得合理的回报。通过构建这样的利益分配体系，可以激发各参与主体的积极性和创造力，促进数据资产的流通和利用，实现数据“流得动”，为数据市场的繁荣发展提供动力。

完善公共数据授权运营体系，在政府单位、实施者、运营者、数商之间形成两级市场、三层授权架构，实现数据“用得好”。公共数据是数据资产的重要组成部分，其开放和利用对于推动经济社会发展具有重要意义。为了确保公共数据得到有效利用，需要完善公共数据授权运营体系。这要求在政府单位、实施者、运营者和数商之间建立两级市场、三层授权总体架构。在这一架构下，实施者负责数据的收集、整合和开放，运营者负责数据的处理、分析和运营，数商则负责数据的交易和流通。通过明确各方的职责和权限，可以确保公共数据在合法、合规的范围内得到充分利用，实现数据“用得好”，为经济社会发展提供有力支撑。

完善数据资产合规管理体系，防范数据合规与安全风险。数据合规与安全是数据资产资本化的重要保障。为了确保数据资产的安全和合规性，需要建立一套完善的数据资产合规管理体系。这要求在数据收集、存储、处理、传输和使用的每个环节严格遵守相关法律法规和监管要求，确保数据的合法性和安全性。同时，还需要加强数据风险管理，通过技术手段和管理措施相结合的方式，及时发现和处置数据泄露、非法访问等安全风险。通过完善数据资产合规管理体系，有效地防范数据合规与安全风险，为数据资产资本化的健康发展提供有力保障。