专栏名称: 赛文交通网

有观点的交通财经类交流平台；关注创新，支持创业。

广东智慧高速数据要素应用与资产化实践

赛文交通网 · 公众号 · · 2024-08-04 09:00

正文

梁轶涛 | 作者

可琦饼 | 编辑

包图网 | 头图来源

一

企业基本情况

广东联合电服承担着广东省高速公路联网收费结算管理中心和高速公路ETC卡“粤通卡”发行方的角色，因此，汇聚的数据资源也包括两部分，一部分是高速的通行信息，另一部分是月通卡用户信息，包括消费、行为习惯等。

作为拥有大量数据资源的企业，数据保存的成本及数据安全保护的成本会十分庞大，需要充分发挥其价值。为此，我们提出了扩展大数据增值业务的战略方向。

下面介绍一下企业的数字化转型发展历程：

2019年，首先实现了组织保障，即设立了首席信息官职位和数据中心机构。

2020-2021年时期间，我们完成了两项重要工作，一是制定了企业内部的元数据标准，并协助广东省交通集团共同推进主数据标准的建设，元数据标准和主数据标准在后续的发展及资产化的过程中发挥着非常重要的作用；二是建立了联合创新机制，推进交通数据的跨行业应用，逐步培育数据生态；三是启动了数据的分类分级工作。

2022年，企业内部的数据已经形成了一种产品形式，并实现了经济收益，主要是与行业主管部门建立起数据产品和服务的服务采购形式。

2023-2024年期间，实现了首批数据产品资产入表的试点。此次试点的目的并非要大规模提升数据资产的价值，而是希望通过试点的方式让整个数据开发利用链条形成闭环，因此在入表初期，数据资产的规模不大。

二

数据产品研发情况

1、广东高速公路路网及数据资源概括

数据产品是支撑数据要素化的一项重要载体。通过数据产品可以体现数据要素化的整体思路。左图是广东路网的整体概况，广东省高速公路网里程约为 1.1万公里，位于全国第一，路网密度为6.19公里/百平方公里，超过全国平均水平3倍，而路侧感知设备有2.3万+路(个)。

如右图所示，广东高速公路路网产生了大量有用信息，可以将信息分为描述路、描述车和描述人三类，数据产品的设计都是基于这三类信息所对应的不同的应用场景而展开的。

2、数据资产化

在进行数据资产化时，必须厘清哪些数据可以作为资产来进行描述。高速公路每天产生大量的原始数据资源，我们将其视为数据生产资料，其中大部分数据无法直接产生资产化的价值，需要经过数据治理将数据资源转变为可用的数据资产，而这一过程需要一个载体。在广东联合电服，该载体是数据产品。

当然，并非各行各业都需要以数据产品为载体，数据集、数据软件也可以作为从数据资源到数据资产的载体。在数据资源成为数据资产之后，最能体现其资产化属性的一步，就是进行数据资产的入表。

建立数据“研发-应用-资产化-反馈”体系。 为了保证数据产品开发、数据安全保障和资本化工作的良性开展，需要建立一系列完整的数据研发体系。为此，我们建立了数据“研发-应用-资产化-反馈”体系。其中有四项值得注意的工作：

第一是建立数据研发体系，完成行业数据“治理、标准化、研发”全过程，并建立数据安全保障。

第二是在研发过程中，以需求为导向，这对后续的资产化及资产经济利益流入十分重要。数据产品的研发要具备实用性，以需求为导向找到具体的应用场景，产品才能产生经济价值。

第三是在推进数据资产化时，同时考虑数据产品的场内交易和数据资产入表工作。其中，要注意数据产品有应用场景，真正产生效益后，才能安全地进行资产化。

第四是建立并完善数据产品的反馈机制。以产品的角度来看，就是要持续优化产品，以产生更大的经济价值。但目前来看，现有的会计准则对这一步的建立并不友好，希望后续针对这一问题能够有所突破。

建立六大数据产品线，62项数据产品。 基于高速公路产生的数据，我们构建了六条数据产品线，规划了62项数据产品，包括基础类产品和拓展类产品，其中，超过三分之一的产品实现了具体应用场景的落地，并带来收益。

从产品线可以看出高速通行数据的一个特点：除了满足自身的运营需要之外，还有非常大的拓展价值，如跨行业（特别是金融行业）等方面的价值。这也证明了数据作为一种要素，能在行业内部以及在跨行业的流通中发挥重要作用。

数智路网。 目前，数智路网是较好的数据产品之一，属于路网交通产品线，包含13个产品，上架了6个数据交易所，已于近3年持续为省交通运输厅、公安厅、集团监控中心、重点路段提供数据服务，其能够带来的经济收入是可被预期的。

数智路网的应用案例方面，其具体展现形式是建立了数据可视化大屏，以赋能非现场的研判和远程的指挥调度。其底层是数据服务，包括数据统计和未来预测，需要使用一系列的算法以及算力的支撑，这就是数据产品所蕴含的价值或是成本归集的一个重要方向。

三

数据资产化推进情况

1、政策依据

2020年3月，中共中央、国务院发布了《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》，这是中央发布的第一份关于要素市场化配置的文件，数据作为一种新型生产要素首次正式出现在官方文件中。

同时，文件中首次将“数据”与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一，提出要加快培育数据要素市场。数据要素化的目的是促进与其它生产要素的融合。在数字经济时代，数据要素将素贯穿其他四要素共同推动数字经济的高质量发展。

在上述意见出台后，近年来，国家层面快速出台、落地了数据资产化的相关制度，如《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》、《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等。鉴于此，广东联合电服公司在2023年下半年启动了数据资产化试点工作。

数据资产化的关键政策主要包括以下三方面，一是2022年发布的《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》，着力建立数据产权制度、数据流通和交易制度、数据收益分配制度、数据要素治理制度，为激活数据要素潜能提供了制度保障，在实践当中对于数据产权制度的分类授权以及合规性起到了较好的参考作用。

二是2023年财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对数据资源的适用范围、会计处理方式、列示和披露要求进行明确规定。

三是2024年财政部发布的《关于加强数据资产管理的指导意见》，文件中指出要坚持确保安全与合规利用相结合，对需要严格保护的数据，审慎推进数据资产化；对可开发利用的数据，支持合规推进数据资产化，进一步发挥数据资产价值。

2、数据资产化过程

数据从资源到资产的转变。 在广东联合电服公司，数据资产化是以数据产品为载体，将数据生产资料和数据资源转化为数据资产和数据资本的。这一过程需要依靠数据治理、数据研发、数据交易、数据合规等体系的支持。

构建以数据产品为核心的数据资产化体系。 通过数据产品可将成本计量以及收入联系在一起，以保证入表资产能够被合理归集，以及资产的成本和未来收入能够被预期，通过这种方式能够构建起财报年审中所需合规性审核的一系列资料，并将其完整梳理出来，形成入表前、入表中和入表后比较清晰的资料集合。

同时，数据产品还可为今后的价值评估带来较为准确的依据，即通过对其销售收入进行核算，能为数据资产的增值提供第三方审核的关键依据。

在实践过程中，广东联合电服公司总结出了一个“三步法”，即资源梳理、资产识别以及资产计量三个步骤，其中资源梳理较为关键，是基于元数据标准以及数据分类分级标准进行的。在试点中，广东联合电服公司选取了高速公路入口车流量、高速公路出口车流量和高速公路路网车流量三项产品作为资产化试点。

3、数据资产化过程的考虑因素

上文提到将高速公路入口车流量、高速公路出口车流量和高速公路路网车流量三项产品作为资产化试点，而选取试点产品所要考虑的因素主要有以下几方面。

一是数据合规性的问题，即要在保障数据安全，保护个人隐私的前提下选择合适的数据开展资产化，建立数据分类分级制度、数据合规体系辅助企业有效进行相关判断。通过企业数据分类分级，选择在分类分级中级别较低的数据产品作为资产入表的标的，能在初期较好地满足合规性要求。

二是数据质量保障，即要选择数据质量有保证的数据资源进行资产化，保证数据资产的长期稳定性。广东联合电服公司基于已建立的数据治理体系提供保障。只有保障数据的质量，才能实现数据资产化及数据入表后持续性地产生收益，而数据资产的质量保障也提供了另外一个要求，就是核算成本时要考虑数据治理的成本，必须将其分摊进资产成本中才能进一步体现数据产品的实际成本或价值。

三是预期经济利益的流入，即要选择经济利益很可能流入企业的数据资源（数据产品）进行资产化（一般指可能性大于50%），联合电服基于已进行场内交易的数据产品进行资产化。

四是成本的合理归集，要选择可被合理进行成本核算(如果用成本法)的数据进行资产化，同时，要完成相关成本的合理分摊，广东联合电服公司基于自身人事、财务和信息化管理制度提供保障。

4、推进数据产品场内交易

数据资产入表的实质是在财务报表中添加了一行无形资产的记录，并没有太特别的操作。但是其中要思考的问题却有很多，其中一个就是数据产品的合规性如何被证明，最好的办法是在数据交易所中推进数据产品的上架。在此过程中能够对资产的合规性以及质量进行第三方证明，同时场内交易还能够形成交易凭证，后续可用于作为价值评估的第三方依据。

总体而言，推进场内交易是为了让入表后的资产能够有持续长期的发展，保证数据资产化在企业内部形成良性循环，而不是仅仅做一单数据资产入表。

对于目前推进数据资产化工作的存在问题有三点体会： 一是以成本法核算的数据资产的账面价值不能完全反映其实际价值。数据作为一种产品，其价值体现在应用上，而由于目前数据的应用场景仍有待挖掘，市场缺少足够的交易数量，数据资产价值难以进行准确评估，以成本法核算的数据资产的账面价值不能完全反映其实际价值。

如今中评协的各种规定落地后，进一步对资产的价值评估产生了更好的操作方式，而各地的数据交易所也陆续推出了基于评估机构的定价，评估价格以及同类产品多项交易的市场供需价格两者共同构成的一种价值评估方式，最终能够反馈到财务报表中，因此，此类问题正在逐步完善。

二是各地数据交易所产品上架的规则不统一，不同地区数据交易所的数据产品上架规则不一致，各数交所的规模、市场化情况、相关制度制订、系统平台研发程度参差不齐，数据资产化难以快速推动。

三是数据资产的持续生产投入与无形资产阶段性费用资本化的矛盾。目前的会计准则下，数据资产以无形资产的方式入表的可操作性较强，但是由于无形资产的入表价值需要有一个确定的时间点，而数据资产在实际生产过程中，需要持续的进行迭代开发和算力投入，这种后续费用无法纳入无形资产价值的情况，会一定程度上造成资产价值的低估，同时也会影响到产品迭代的版本升级问题。

*文章内容是赛文交通网根据广东联合电子服务股份有限公司大数据研究院院长梁轶涛分享的《广东智慧高速数据要素应用与资产化实践》主题报告整理所得，有删减（文章经过本人审核）。

广东智慧高速数据要素应用与资产化实践

正文

请到「今天看啥」查看全文