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数据资产可以证券化吗?——四种可行模式的运行机制和主要特点探讨

数据资产最前线 · 公众号 · · 2025-01-03 11:14

正文

摘要： 随着数据要素市场快速发展,数据要素的商业价值正在逐渐被企业关注和认可,数据作为一种重要资产,已成为企业发展过程中不可忽视的关键要素之一,数据要素从资源化到资产化再到证券化的价值实现路径,为企业开启了一条全新融资渠道。本文尝试对数据资产证券化的概念、可行性以及可能潜在的风险进行解析,在创新实践经验的基础上探索性提出数据资产证券化的四种模式,深入探讨了每种模式的运行机制、主要特点和适用企业,并对未来支撑数据资产证券化高质量发展的相关配套政策和监管机制进行了展望,以期能够对我国数据资产证券化高质量发展提供有益参考。

关键词： 数据要素:数据资产;资产证券化:融资渠道

文章作者丨胡正卿,航天海鹰安全技术工程有限公司助理会计师,硕士;孙湛,深圳市数聚湾区大数据研究院高级咨询师,硕士;黄倩倩,国家信息中心大数据发展部助理研究员,中国人民大学信息资源管理学院博士研究生;易成岐,国家信息中心大数据发展部副处长,副研究员,博士;于施洋(通讯作者),国家信息中心大数据发展部主任,研究员,博士。

原文转载丨《管理评论》

一、引言

数字经济时代,数据成为每个企业生存发展不可或缺的生产资料,对提高全要素生产率的乘数作用日益凸显。有研究显示,以零售行业为例,企业数据使用率每提高10%,将带来超过49%的人均产出提升!2022年12月,《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》(中发(2022]32号简称“数据二十条”),标志着数据要素市场化时代正式开启。

2023年8月21日,财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》首次提出数据资源能够以资产的形式列入资产负债表,标志着数据的资产属性得到实质性认可。

2023年9月8日,中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》,进一步提出了数据资产评估准则,为数据资产的评估操作提供了指引。

2023年12月31日,财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》明确提出要建立数据资产管理制度,促进数据资产合规高效流通使用。不难发现,数据资产化时代已然来临。

当前,数据已经成为企业和组织中至关重要的资产,与企业生产和经营的各个方面都息息相关,是国民经济各产业升级和转型的重要推动因素。这一趋势反映到分配关系的变化上,就是数据的资源化、资产化、资本化过程。

数据的价值实现过程必须经历数据资源化、数据资产化和数据资本化三个阶段。有学者将数据价值递进过程类比于石油开采过程,提出数据价值实现递进途径,认为数据资源化是将无法直接产生价值的分散化、碎片化的数据初步加工成为可用、可信,价值可实现的过程:数据资产化是数据结合具体业务场景,发挥数据作为资产驱动业务、发挥价值的过程:而数据资本化则是数据通过资本化、证券化等方式实现数据价值释放、放大财富效应的过程。

在对数据进行采集、治理、清洗之后形成数据资源的基础上,各类企业主体将数据与应用场景深度结合,并转化为各种模型、指数、报告、系统等产品和服务!”,符合可衡量可解释和可货币化等特点的部分产品,就具备了数据资源资产化的条件!。

著名学者维克托·迈尔-舍恩伯格曾提出“数据资本”的概念,并指出:“随着货币市场向海量数据市场转换,人们不再那么需要用资本来发出信号。经济会繁荣发展,但金融资本不再会繁荣--从货币市场向海量数据市场的转变就集中体现在这一点上。在数据资源化和数据资产化的基础上,进一步探究数据资产的资本化路径,是推进数据要素市场化配置的必由之路。

在数字经济快速发展的背景下,和其他传统资产一样,数据需要被管理、保护和利用，以最大限度地发挥其价值，随着数据的收集、加工和应用技术不断完善升级,由数据驱动的价值创造活动日趋丰富，企业或组织等主体通过分析、建模、预测等方式,能够提升企业运营效率,并且围绕数据打造新的业务模式和运营方式,进而为企业创造巨大的经济价值。

但也应当认识到,数据不应仅作为静态资产存在,而应变成可消费可交易、可流转的资产化商品来运营[。近年来,研究者和实践者开始思考数据资本化运作的可行性和基本路径,涌现了大量实践探索。

如深圳数据交易所与光大银行合作推出全国首个数据资产无抵押授信放款;广西与中航信托合作推出首个数据资产信托产品:山东省青岛市推出国内首例数据资产作价入股:上海市国资委启动国泰君安等6家金融企业的首批数据资产化披露试点工作:北京市国资委鼓励市属国资开展数据资产盘点和模拟入表等工作:广州市鼓励企业将数据资源纳入企业财务报表,规范数据资源相关会计处理,强化数据资源会计信息披露。

随着资本市场的飞速发展,证券化的对象在理论上已扩展为所有能够在未来创造稳定的现金流量的资产,数据资产同样也包括在其中。上述数据资产化实践探索,为下一步以数据资产未来现金流作为偿付来源,以及数据资产的证券化提供了有益参考和借鉴。

本文尝试对数据资产证券化的概念内涵,可行性及潜在风险进行分析解构,结合当前学术界和产业界关切问题和研究进展,在当前国家大力推动数据要素市场化配置改革的大背景下,设计了四种符合我国国情的数据资产证券化的可行路径,并对未来支撑数据资产证券化发展的相关配套政策和监管机制进行了展望。

二、数据资产证券化的概念与可行性分析

1.数据资产证券化的概念

数据作为数字经济时代的核心生产要素,数据资产的商业价值逐渐被企业认可,成为企业发展过程中不可忽视的关键要素。传统资产证券化就是将基础资产创造的现金流作为偿付支持,发行资产支持证券的业务活动,是企业盘活存量资产价值的重要渠道。

数据资产证券化是基于传统资产证券化模式对基础资产标的选择的创新,将数据资产作为证券化的对象,以数据资产相关权益作为基础资产转化为支持证券,并在资本市场上进行交易和流通的过程。

数据资产证券化的本质是从数据资产的价值属性视角出发,以数据资产的预期收益为偿付支持,形成标准化合约交易产品,可以引入专业中介机构并面向特定投资者进行发行。

数据资产证券化是数据和资本双重要素有机融合的金融机制创新,能够为数据要素产业的发展提供强大的金融驱动力!

一方面,能够为数据资产所有者提供资金支持和融资渠道。数据要素型企业往往拥有高价值的数据或者先进的数字技术,具备巨大的潜在价值。但数据要素产业往往存在生产成本高、价值链条长的特点。

数据在大规模市场化应用之前,大部分企业在运转初期会存在大量的融资需求。数据资产证券化可以将缺乏流动性的数据资产转化为可交易证券融资,将融资所需的企业主体信用转移到基础资产信用,在企业信用不高的情况下拓展融资新渠道,有助于缓解金融体系风险偏好较低导致的信贷配给状况。

另一方面,能为投资者提供更多的选择和机会,从而最大化实现数据资产价值。依托于资产证券化的“破产隔离”机制和“风险分级”的证券结构!”,数据资产证券化能够充分发挥信息中介作用,提高市场信息透明度,降低了投资者要求的风险溢价,从而可以丰富投资者投资范围,有效提高市场资源配置效率

国际上围绕数据资产证券化已有相关实践探索,例如数据资产的抵押贷款债权，数据载体的抵押债权、数据资产的未来收益权、数据资产载体股权、数据征信信贷等数据资产相关权益作为基础资产,发行资产化证券以实现企业融资目的。

国内数据要素市场建设方兴未艾,多地围绕数据资产化已开展部分探索,如北京、上海、广东、深圳、山东等地先后开展数据资产人表、数据资产质押融资、数据资产作价入股等金融创新业务,但对于数据资产证券化尚未形成落地案例,具体落地模式和实施路径仍需进一步探讨。

2.数据资产证券化的可行性分析

随着数据要素市场的蓬勃发展,数据基础制度正在持续完善,数据资产商业价值也逐渐受到社会广泛关注,数据资产证券化已经具备相关理论及政策基础。数据资产证券化模式的可行与否,本质上是对数据资产作为基础资产合理性的探讨。近年来,资产证券化涉及的基础资产类型越发广泛,包括商业物业租金、应收账款债权、融资租赁合同债权、基础设施收费权等债权或收益权。

《证券公司及基金管理公司子公司资产证券化业务管理规定》将基础资产定义为:“符合法律法规规定,权属明确,可以产生独立、可预测的现金流且可特定化的财产权利或者财产。基础资产可以是单项财产权利或者财产,也可以是多项财产权利或者财产构成的资产组合。”

这里面的“基础资产”需要满足合法合规、权属明确,有潜在现金流等具体要求。数据资产兼具有形资产与无形资产、流动资产和长期资产的特征,在相关研究以及政策文件中,数据资产的定义和边界仍较为模糊

继“数据二十条”之后,国家有关部门又陆续发布并实施多项政策文件来促进数据资产化。

财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,首次提出数据资源能够以存货或者无形资产的形式列入资产负债表,明确了数据的资产属性。

中国资产评估协会制定《数据资产评估指导意见》,明确数据资产的定义为“特定主体合法拥有或者控制的,能进行货币计量的,且能带来直接或者间接经济利益的数据资源”。

财政部印发的《关于加强数据资产管理的指导意见》提出,持有数据资产的不同主体,都应该遵循个人信息保护法和数据安全法等法律的规定,应当按照资产评估和财务会计管理等相关要求,规范管理其持有的数据资产。

多项国家层面的财会文件对于数据资产的描述逐渐清晰,即数据资产必须具备“合法控制”“可靠计量”“经济利益”这三种基本属性,与“基础资产”的特征要求相符。这在一定程度上解释了数据资产可以作为证券化基础资产的合理性和可行性。首先,数据资产需要有明确的权利边界。

数据资产进行证券化的过程中,应该确保数据资产的来源合法合规,并且相关主体有明确的使用权利。产权明晰是各类要素商品化和资产化的重要前提。“数据二十条’为促进数据高效流通,淡化数据的所有权、强调数据的使用权,创新性地提出了建立数据资源持有权、加工使用权以及产品经营权“三权分置”的产权制度框架,为数据以及数据资产的持有和流通的合法性提供制度保障。

当前各地也在围绕数据产权登记开展相关探索。制度层面,地方先后开展数据知识产权登记、数据资产登记、数据资产凭证等尝试:实践层面,多地数据交易所提出“无场景不登记,无登记不交易”的原则:技术层面,依托区块链等关键技术打造数据登记平台,将数据资产信息及流转记录上链存证。均旨在确保数据资产的权利清晰,从源头上确保数据基础资产的来源合法性。

其次,数据资产需要有明确的估值体系。在数据资产证券化模式下,特别是以质押债权作为基础资产标的物的模式,合理评估基础资产价值是数据资产开展质押融资的必要流程,也是数据资产证券化能否成功的关键环节。

不同于传统生产要素,数据自身不具有实体、易于共享、价值容易发生变动,具有独特资产属性《数据资产评估指导意见》提出,“确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法三种基本方法及其衍生方法”。

同时,还应“关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素”。数据资产评估是推进数据资产交易流通、释放数据资产价值潜力、推动数据资产证券化的重要前置工作,对数据资产价值的合理评估是数据资产价值的客观体现,也是投资者选择投资标的的可靠依据。

最后,数据资产需要有明确的经济效益。数据资产证券化的信用基础是基础资产的质量和信用等级,而非发行主体的信用等级。

数据资产在生产经营活动中所创造的现金流量是证券本金和利息的偿付支持,因此,作为基础资产的数据资产必须是受到法律保护的,能够确保在未来现金流的持续性和稳定性。

考虑到数据资产的价值易变性,作为基础资产的数据资产应具备合理的商业模式以产生明确的经济效益,这是保证数据资产证券化模式可持续发展的关键一环,同时,也是金融机构或其他投资者在开展投资活动时,出于风险把控目的而重点关注的核心环节。

3.数据资产证券化的潜在风险

财政部《关于加强数据资产管理的指导意见》中提出,要规范和加强数据资产管理,强调要严防数据资产价值应用风险,建立数据资产协同管理的应用价值风险防控机制,有效识别和管控数据资产化、数据资产资本化以及证券化的潜在风险。

当前，多地已有围绕数据资产证券化开展的探索实践,但考虑到数据资产相较于传统资产特有的可复制性、非均质性和价值易变性,且数据的权属界定以及价值实现方式尚未有明确成熟路径,数据资产作为基础资产开展证券化仍存在一定潜在风险。

一是数据资产的真实出售风险。证券化的基础资产应当具有真实的交易基础、公允的交易对价目能产生稳定和持续的现金流。数据具有较强的时效性、地域性以及非均质性,数据资产价值的实现高度依赖场景,同样的数据对于不同主体所带来的价值可能存在较大差异。数据要素往往是通过提高传统要素边际生产率和高端化配置效率,实现数据要素对传统要素的赋能。

换而言之,数据资产的价值实现具有特定的应用场景,而银行或投资人对于数据资产的变现能力有限。因此,在将数据资产作为基础资产时,需要确保数据资产能够产生可预见目稳定的现金流,或者具备成熟的数据交易市场,能够实现数据资产的交易变现。

对于无法独立产生现金流的数据资产,如数据需依扦特有设施才能发挥价值时,需要将配套设施绑定一同作为基础资产,以确保在必要时作为基础资产能够真实出售以维护投资者的基本利益。

二是数据资产的破产隔离风险。根据《证券公司及基金管理公司子公司资产证券化业务管理规定》第十一条规定,“在专项计划存续期间,应当维持正常的生产经营活动或者提供合理的支持,为基础资产产生预期现金流提供必要的保障”。该条款提出,基础资产的资产信用无法与原始权益人的经营风险完全隔离,但应在一定程度上保证基础资产与原始权益人实现经营上的破产隔离。

但实际上,数据资产的价值实现离不开企业对于数据资产的定期更新和长期维护,一旦企业发生经营风险而中断对数据资产的更新和维护,很可能导致数据资产价值的大幅下跌,影响基础资产的偿付能力。

因而在以数据资产作为基础资产进行证券化时,应确保相关数据资产的权益价值能够与发起人保持适当隔离,建立风险隔离机制, 一方面,防止资产被纳人原始权益人的破产财产；另一方面,还应确保相关数据资产脱离原始权益人仍能做到价值实现。

三是数据资产的安全合规风险。现阶段,由于数据权属相关法律制度缺位,对于数据产权的界定缺乏明确的法律路径。“数据二十条”从促进数据流通利用的角度提出淡化所有权,强调使用权的数据产权框架。

但“数据二十条”并非基础法律“三权分置”只是现阶段促进数据流通的一种“妥协”数据产权在制度层面和实操层面仍然缺乏法律基础,数据产权的法律内涵,权利性质、权利边界、权利效力及主体责任等有待进步明确。

在实务中,相关主体往往依靠反不正当竞争法、知识产权法以及合同规制模式对数据权益进行保护但前述模式下既往司法判决呈现明显的个案化状态,仍未能明确界定数据权益的边界,用户、企业的数据权利仍呈现模糊不清状态。此外,当前国内缺少全国统一的数据资产登记机构,数据资产的权利缺乏公示方式,相关主体持有数据资产的合法性缺乏证明渠道。

因此,在将数据资产作为基础资产时,需对主体合法持有数据资产,以及形成数据资产的数据来源合法合规情况开展详尽的尽职调查,特别是在涉及到个人数据、自采数据和公开数据的采集和应用时,应保证数据获取行为的真实有效,否则,存在数据获取被认定为“无权处理”或“无权处分”的风险!”,将给数据资产作为基础资产的合规性产生一定影响。

因此,在数据资产安全合规方面,国家层面或者行业层面需要出台相应的制度标准,如建立统一的数据登记体系或数据合规认证标准,以确保发起人在选择作为基础资产的数据资产时,做到源头合法、过程安全、流程合规。

三、数据资产证券化的四种可行模式

伴随数据资产价值的社会认可程度逐步提升,数据要素从资源化到资产化再到证券化的价值实现路径为企业开启了全新融资渠道。因此,深入探索数据资产可行的证券化的路径,完善相关的制度框架,对促进我国经济社会高质量发展至关重要。

对于数据资产证券化的具体模式,有研究提出数据与知识产权在无形性、专有性、可复制性等方面相似,考虑到数据本身的非排他性,可共享性等特点,提出数据资产证券化的“类知识产权”方法!),即借鉴知识产权金融现有的ABS、CMBS、ABN等模式,构建数据资产证券化的实践路径。

本文在结合我国其他资产证券化创新实践经验的基础上,尝试提出数据资产证券化的四种可行模式,如表1所示,以期能够对我国数据资产证券化高质量发展提供有益参考。

1.以融资租赁债权作为基础资产的数据资产证券化模式

融资租赁是指出租人将租赁物出租给承租人使用,承租人分期向出租人支付租金的一种融资模式传统融资租赁主要存在于生产设备等固定资产领域,主要包括“直租”和“售后回租”两种形式。

数据资产同样具有资产属性,本文提出的以融资租赁债权作为基础资产的数据资产证券化模式也存在两种路径:一是“直租”模式。

在这种模式下,融资企业即承租人提出对于数据资产的需求,融资租赁公司即出租人按照需求从供货人处购买数据资产,并将该数据资产向融资企业出租,融资企业可以利用融资租赁形成的债权来达到融资目的(交易结构详见图,适用于对高价值数据资产租用和自身设备改造升级,如金融、医疗、交通等领域大模型的应用。

二是“售后回租”模式。该模式下,企业将自有数据资产出售给融资租赁企业实现融资,并通过租赁的形式回租继续使用该数据资产,而融资租赁企业则可以将数据资产未来产生的收益现金流作为偿债基础,将形成的融资租赁债权作为基础资产在资本市场上发行证券,从而实现证券化(具体交易结构详见图2),适用于缺乏流动资金但持有快速升值数据资产的企业进行承租。

以融资租赁债权作为基础资产的数据资产证券化模式的主要特点包括:

一是可以降低使用数据资产的门槛,帮助资金不充足的中小企业以较低的成本使用数据资产。在租赁期内,出租人可以根据自身需求终止租赁,因而融资租赁方式对承租人的资信及担保没有过高的要求,更关注承租人对数据资产运营以及产生的可预期现金流。

二是租金支付与承租人经营现金流状况密切匹配,租金支付更灵活。承租人能够根据数据资产在生产和经营活动中创造的现金流量的预计,对租金支付时点和支付方式在合同中做出灵活约定,大大降低企业的运营资金管理难度。此外,出租人应自主或委托第三方资产管理公司对数据资产进行全生命周期的管理,实现出租人对数据资产安全和保值增值的预期,帮助承租人更好地进行数据资产的开发和应用,从而提高承租人的创新能力和市场竞争力。

三是拓宽了出租人的融资渠道。融资租赁通过“融物”方式实现“融资”目的,对于企业而言,则提供了一种新的融资途径,拓宽了企业融资渠道。

融资租赁对于国内获得银行信贷较为困难的中小企业而言,是获取生产设备的重要融资工具。

在以融资租赁债权作为基础资产的数据资产证券化模式下,尚在成长期内、资金不充足且对数据资产需求较高的中小企业(如:中小型人工智能、云计算企业)作为承租人,可以选择更加多样化的数据资产,更适合其发挥自身反应迅速和经营灵活的优势,助力其紧跟技术发展趋势,提升自身的市场竞争力。出租人应当为拥有或者较易获得数据资产,但希望获得更多流动资金来支持发展的企业,如大数据交易企业。

在这种模式下,作为租赁物的数据资产应当权属清晰,并且需要在指定的登记平台办理融资租赁登记。

目前存在的“数据资产登记”“数据资产凭证”“数据产权登记”等概念,对登记的功能定位,登记内容、适用范围等规则各有不同,尚未形成统一的操作指引,有必要建立适合数据资产统一、权威的数据登记平台、机构和服务体系,完善数据资产确权、登记框架体系,助力证券化的开展。

2.以质押贷款债权作为基础资产的数据资产证券化模式

质押贷款模式是知识产权证券化的重要方式之一,是指科技型企业对自身拥有的经专业评估机构评估后的知识产权进行出质,贷款人根据知识产权的估值可采用信托贷款或者小额贷款等方式对该科技型企业发放贷款,并利用质押贷款债权来发行知识产权证券化产品。

参考知识产权质押贷款模式,本文将质押贷款债权作为基础资产来设计数据资产证券化的模式,即借款人(数据资产持有企业)将数据资产质押给贷款人(放贷机构等),以此获得贷款,并按期偿还本息(如图3所示)。贷款人可以将应收债权转让给资产支持专项计划,来发行数据资产证券化产品。

当前我国多地已开展数据资产质押贷款相关实践。

2022年10月12日,北京银行城市副中心分行成功落地首笔1000万元数据资产质押融资贷款,此笔贷款采用罗克佳华科技集团股份有限公司(以下简称“佳华科技”)的数据资产质押。佳华科技是一家A股科创板上市公司,是集物联网智能制造、数据采集、数据融合智能分析为一体的物联网大数据服务企业。

在2022全球数字经济大会上,佳华科技入选全国首批数据资产评估试点单位。数据资产评估试点工作组由中国电子技术标准化研究院、北京市大数据中心、北京国际大数据交易有限公司,国信优易数据股份有限公司与中联资产评估集团有限公司共同组成。

经评估,佳华科技两个大气环境质量监测和服务项目的数据资产估值达到6000多万元,促进了佳华科技数据资产“变现”,在2022年10月12日,佳华科技成功获得1000万元数据资产质押融资贷款。

以上实践为后续证券化模式的开展提供了宝贵经验。由以上实践可以发现,数据资产质押贷款模式的主要特点为借款周期短、放款速度快,可以解决借款人的紧急资金需求,能够为缺乏用于抵押的不动产及数据资产丰富的借款人提供更大的融资空间,缓解借款人的融资困境,降低融资成本。

在数据资产质押贷款模式下,借款人必须依法拥有可以转让且具备经济价值的数据资产,因此,这种模式适用于电信运营商和大型互联网企业等主体作为借款人,利用其掌握的大规模用户数据及具有高应用价值的自然灾害预测模型来进行质押贷款。而这种模式下的贷款人需要具备风险承担能力强、规模大、资信高等特点,如保险公司、银行等大型金融机构。

以质押贷款债权作为基础资产的数据资产证券化模式可以有效激发企业数据资产的资本潜力,但存在被质押的数据资产因技术迭代或安全性问题导致市场价值波动,贷款人存在面临质押物大幅贬值、贷款难以追回的风险,不利于数据资产质押贷款的持续运作。

因此,在对数据资产的价值进行评估时,考虑到数据资产的价值会随时间改变,本文建议相关专业评估机构可采用数据资产的可变现净值来衡量其价值,可通过市场法即利用数据资产在实际案例中的交易价格(或挂牌价)计算,在市场法不适用的条件下,可采取收益法,即计算数据资产未来的收益能够支持的价值,以此来近似替代数据资产的可变现价值,以期通过更加严谨的数据资产价值评估方法来降低数据资产质押贷款模式的风险

3.以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式

以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式是指通过出售供应链上下游在数据资产交易过程中产生的应收债权来实现证券化,达到上下游中小型企业的融资目的的数据资产证券化模式。

根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源,符合《企业会计准则第1号--存货》(财会(2006]3号,以下简称存货准则)规定的定义和确认条件的,应当确认为存货。

存货流通过程中的上游和下游企业形成的网链结构会形成供应链。以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式以数据资产交易形成的应收债权为标的,并引入保理公司等第三方机构加强对应收债权的管理,形成三方交易结构。

企业把提供数据资产所取得的应收债权作为基础资产来发行证券化产品。在这种模式下,债权人将数据资产相关债权转让给资产支持专项计划,来发行数据资产证券化产品,从而帮助供应链上中小型企业实现快速回款,更好地服务链上企业,实现供应链的加速循环(如图4所示)。

这种模式运行的基础是核心债务人的资信良好,利用供应链上企业之间的交易活动来缓解上下游企业的融资压力。

以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式主要具有两个特点:

一是核心债务人需要充分了解其上下游企业并进行针对性筛选,可以保证数据资产相关产品和服务的质量。

二是核心债务人需要有足够高的资信水平和稳定收入的现金流,具备偿还债权人或保理公司债务的能力,才能有效支撑证券化产业链。以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式可以修补中小企业在供应链网络中的资金缺口,保障供应链上下游企业间的数据交易顺畅。

以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式的有效执行需要依托于数据资产相关交易的供应链这个模式的核心在于整合供应链的各个环节,以实现资金的高效利用。因此,此模式适用于具备完善的供应链体系以及上下游数据资产相关交易密切的企业。

在此模式中,核心债务人的资信情况会直接影响整个供应链资金的流转,银行或金融机构通常会通过査看核心债务人的财务报表,经营状况和信用记录等方式,来评估其偿债能力和信用风险。因此,核心企业需要保持良好的信用记录,以提高其获得融资的可能性。数据供应链是指原始数据资产经过一系列转化,最终到达用户的过程。

数据供应链上游是指各级政府、电信运营商、大型国有企业、大型互联网公司等聚集了海量经济社会,行业、用户数据的原始数据资产提供者。数据供应链下游适用于金融机构和互联网公司等对数据资产结合场景应用进行加工升级的数据资产的需求方来充当,它们进一步深化数据在各个产业中的应用,从而实现产业赋能。打造可信赖的承载数据流转的数据资产供应链是以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化的基础,对于健全数据资产管理体系,拓展数据产业生态具有重要意义。

目前在数据资产流转过程中,仍存在一些问题。首先,缺少对数据进行权属界定和质量校验的管控工具,无法规避商业机密和核心技术等敏感数据泄露的风险。其次,在数据交易规则尚未统一、数据治理体系尚未健全的形势下,若想将有价值的数据资产进行高效融合协同,具有较高实施难度和应用风险。

需要为数据资产交易提供统一的服务方式、内容、入口和渠道,才能有效提升数据资产供应链交易的效率。以供应链债权作为基础资产的数据资产证券化模式的成功运行,需要打造可公证、可信任的数据资产供应链,为数据采集治理、形成数据资产目录、数据资产交易、安全监管等各个环节提供支撑。联合产业链上下游企业,打造数据资产交易生态圈。

4.以SPV 公司的股权和倩权作为基础资产的权益型数据资产证券化

以SPV公司的股权和债权作为基础资产的权益型数据资产证券化是指利用SPV公司获得数据资产,并通过资产支持专项计划将SPV公司的全部或部分股权及应收账款债权作为基础资产,向市场投资人发行REITs的数据资产证券化模式。依据基础资产的分类,证券化的模式包括权益型和债务型两种,其中,权益型证券化模式远少于债务型证券化模式的数量,而REITS结构是权益型证券化模式的典型代表。

上海证券交易所将REITS定义为:依法向社会投资者公开募集资金形成基金财产,通过基础设施资产支持证券等特殊目的载体持有基础设施项目,由基金管理人等主动管理运营上述基础设施项目,并将产生的绝大部分收益分

数据资产可以证券化吗?——四种可行模式的运行机制和主要特点探讨

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