数据资产新蓝海：入表后金融衍生业务的无限想象

前言

数据资产入表等顶层制度设计的根本目的在于促进数据的流通利用和价值发现。

• 纵观整个数据要素市场，数据资产入表作为发掘数据要素价值的重要一环，其并非 数据要素价值实现的终点，而是数据资产管理、数据资产金融化利用等数据要素价 值实践的起点。数据资产入表意味着数据资源已被正式确认为数据资产，这为后续 的数据资产衍生金融化利用的开展奠定了基础。数据资产衍生金融化利用应立足于 数据的流通利用和价值发现，而非为金融而金融。

• 在数据资产的价值确认无疑的情况下，相应的金融化利用与目前其他资产类型的金 融化利用并无实质区别，但是这个过程需要法律设计+基础数据设施等综合的支撑， 目前尚存在不少困难。

一、数据资产入表的背景与意义

近年来，随着“大数据”首次写入政府工作报告，以及一系列政策文件的出台，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》（简称“数据二十条”），数据要素的市场化配置得到了前所未有的重视。特别是财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源作为资产的会计处理原则，标志着数据资产入表正式进入实操阶段。

数据资产入表的意义在于：

增加企业资产： 将数据资源计入资产负债表，直接提升了企业的总资产规模。

促进企业数字化转型： 通过数据资产的确认和计量，激励企业加大在数据收集、处理和利用上的投入。

促进数据流通利用： 数据资产化有助于打破数据孤岛，促进数据在市场上的自由流通。

实现数据价值资本化： 为数据资源的融资、交易和证券化提供了可能。

二、数据资产衍生金融业务的形态

数据资产入表为数据在金融领域的创新应用奠定了基础，催生了一系列衍生金融业务。以下是几种主要的数据资产衍生金融业务形态：

1. 数据信托

数据信托是将数据资产作为信托财产，由受托人进行管理和运用的一种信托业务。中航信托于2016年发行的“天启（2016）82号特定数据资产财产信托产品”是国内首例数据信托产品。近年来，随着数据资产价值的逐步显现，数据信托项目不断涌现，如中诚信托数据资产1号财产权信托、基于三农数据的信托合作备忘录等。

数据信托的优势在于能够实现数据资产的安全隔离和专业化运营，通过信托的架构提高数据资产的安全性和流动性。然而，数据信托也面临诸多挑战，如数据权属不明、管理制度和操作依据缺失等。

2. 数据资产质押融资

数据资产质押融资是指企业以其持有的数据资产作为质押物，向金融机构申请贷款的一种融资方式。近年来，多地金融机构推出了基于数据资产质押的信贷产品，如上海数交所推出的“数易贷”服务。企业通过在上海数交所挂牌交易的数据产品，成功获得了银行的数据资产质押贷款。

数据资产质押融资的优势在于为企业提供了新的融资渠道，特别是对于轻资产、高成长的科技企业来说具有重要意义。然而，目前数据资产质押融资也面临价值评估难、风控管理制度欠缺等问题。

3. 无质押数据资产增信贷款

无质押数据资产增信贷款是指金融机构基于企业的数据资产情况，综合评估其信用等级和还款能力，发放的无需实际质押数据资产的贷款。这种贷款方式更加注重企业的整体经营情况和盈利能力，而非单纯依赖数据资产的价值。近年来，多家银行推出了基于数据资产增信的信贷产品，为企业提供了更为灵活的融资选择。

4. 数据资产证券化

数据资产证券化是指将能够产生稳定现金流的数据资产作为基础资产，通过结构化设计发行资产支持证券的过程。杭州高新金投控股集团有限公司发行的全国首单包含数据知识产权的证券化产品，标志着数据资产证券化迈出了实质性步伐。

数据资产证券化的优势在于能够将未来的现金流提前变现，为企业提供低成本的融资方式。然而，数据资产的产权确权、公示登记、市场交易等制度体系尚不完善，数据资产证券化的推进仍面临诸多挑战。

5. 数据资产作价入股

数据资产作价入股是指企业将持有的数据资产作为出资方式，与其他股东共同设立公司或增资扩股的过程。青岛华通智能科技研究院有限公司与青岛北岸控股集团有限责任公司、翼方健数（山东）信息科技有限公司进行的数据资产作价入股签约，是全国首例数据资产入股案例。

数据资产作价入股的优势在于能够直接增加企业的注册资本，提升企业的竞争力和市场地位。然而，数据资产的评估作价、权属转移等问题仍需进一步探索和解决。

三、数据资产衍生金融业务的现状与挑战

目前，数据资产衍生金融业务仍处于起步阶段，面临着诸多挑战：

数据权属不明： 目前法律对数据权属的规定尚不明确，导致数据资产的确权和交易存在法律风险。

价值评估难： 数据资产的价值受多种因素影响，难以准确评估其价值，影响金融机构的贷款决策和投资者的投资决策。

风控管理制度欠缺： 数据资产衍生金融业务的风控管理体系尚不完善，存在较大的信用风险和操作风险。

市场基础设施不足： 数据交易市场、登记结算机构等基础设施尚不健全，影响数据资产的流通和利用。

四、未来展望

尽管面临诸多挑战，但数据资产衍生金融业务的发展前景依然广阔。未来，随着数据基础制度的不断完善和市场基础设施的逐步健全，数据资产在金融领域的应用将更加广泛和深入。

完善数据基础制度： 加快数据权属、流通交易、收益分配、安全治理等方面的制度建设，为数据资产衍生金融业务提供法律保障。

健全市场基础设施： 加强数据交易市场、登记结算机构等基础设施建设，提高数据资产的流通效率和交易透明度。

推动金融创新： 鼓励金融机构开发更多基于数据资产的金融产品和服务，满足企业多样化的融资需求。

加强监管与自律： 建立健全数据资产衍生金融业务的监管体系，加强行业自律管理，防范金融风险。

内容参考整理自：9月8日北京大学数据资产与企业数字战略研修班第五期课程授课老师江翔宇课件：《 数据资产入表合规及相关法律问题》，老师简介：上海市协力律师事务所高级合伙人、法学博士 江翔宇