在线咨询
免费报价
免费评估
免费规划
网站首页 » 文章中心 » 换电柜资讯 » 详情 »

万亿数据资产化市场,如何理清数据复杂权属

来源:博观科技日期:2023-01-13 15:49:21

数据权一直是个比较有议论的问题,是由谁产生权利就归谁吗?还是其资产的所有权在谁那里权利就归谁?


对于数字权利的分配,现在的管理不多,尤其是对数据的确权,对个人隐私的保护都在加快立法。如今我国越来越重视对数据合规和安全性管理,而数据确权就少不了对原始数据的处理、清洗等步骤,原始数据一旦出现像泄露、篡改、滥用等问题,很可能造成比较大的危害。


R-C (123).png


数据确权为数据要素市场化配置的一个环节。发展到现在,仍有很多问题需要解决,比如要对数据要素全流程进行关注,数据治理智能化、流通交易的合规化等等,这些都少不了数据治理的相关企业做贡献,也少不了做算法、建模的技术服务的相关企业的身影。


一、数据确权概念兴起


如今,越来越多人开始认同数据的价值。


好的数据可以创造更多收益,目前的Web2.0时代,这些数据还被掌握在平台和组织实体手上。短视频平台通过数据源源不断地推荐视频,以此提高用户留存率;电商平台通过数据预判用户购买商品的需求,从而提高商品交易总额(GMV)。


假如数据可以直接兑换成金钱,就需要先明确数据的所有权。所谓数据确权,就是确定数据的权利属性。其一是确定权利主体,即谁对数据享有权利;其二是确定权利的内容,即享有什么样的权利。


数据确权对数字经济发展的重要性,可以类比19世纪美国西部土地政策的铁丝网围栏。


1862年,美国颁布了《宅地法》。内容规定自1863年1月1日起,美国公民达到一系列要求,即可领取不超过160亩的西部土地。在这样的政策下,美国人却没有出现西部大开发的热潮。


这是因为当时美国西部的土地产权很难得到保护,找不到合适的办法划界。圈起来这些土地,要么用木桩花大价钱围起来;要么就得花时间种灌木。划不了边界,自然也就没法管理辖区内的牛羊,更别说阻挡“荒野大镖客”了。


产权保护的麻烦,导致土地流通难以交割,只能从不交易和全部交易两个选项中“二选一”。同时期,美国东部(以纽约为代表)的农场交易中,以50为倍数的比例很高。而在西部,农场的交易几乎以160为倍数进行。


这种状况持续到1875年,铁丝网围栏被广泛使用。相比于木桩,铁丝网成本非常低,同样起到保证牛羊不会越界的作用。铁丝网批量生产后的短短6年内,全美国销售了总长26.3万英里的铁丝网,相当于绕地球10圈。


铁丝网的普及,让保护土地产权变得容易。西部土地交易和重新配置也变得容易了,土地的配置效率得到了提升。19世纪80年代,去西部的人数迅速增长,平均每年有5万人去西部,一直到1910年的9.8万人。美国的西部大开发运动终于进入了新的阶段。


数据确权之于数据,恰如铁丝网之于土地。只有确定了权利才能有后续,保证产权保护、定价、流通等一系列数据经济的价值创造。


二、数据市场建设有哪些重要环节?


构成市场的基本要素包括交易双方和交易价格。对于数据要素市场而言,数据要素确权界定了数据权益归属,解决了交易双方的问题;数据要素评估明确了数据价值,提供了数据要素价格波动中枢,解决了交易价格的问题。因此,基于各自的理论基础,数据要素确权与数据要素评估是保障数据要素市场有效有序发展与合理合规运行的重要环节。


1.从科斯定理到数据要素确权。“科斯定理”相关学说表明,产权清晰是市场机制发挥作用和资源配置实现帕累托最优的重要前提,该理论对于数据这一重要生产要素同样适用。数字经济时代,数据要素不断被汇集、融合、流通。因此,数据要素确权是数据要素市场建设乃至数字经济发展的制度保障,对于建立和完善数据要素市场、进一步激发数据要素潜能等方面具有重要战略意义。


2.从价值规律到数据要素评估。价格受供求关系影响围绕价值上下波动,是价值规律的表现形式,数据作为生产要素也必须遵从这一规律。若数据要素缺少价值基准或者价格相对价值偏离度过高,则会使价格信号失真,扭曲数据要素的资源配置,增加发生价格操纵和投机炒作的风险。因此对数据要素进行评估,既能帮助发现各类数据要素的公允价值,有序引导数据要素在全社会的资源配置,又能充分激发数据要素市场活力与数据要素价值潜力,防止价格操纵和投机炒作现象的发生。所以说数据要素评估是数据要素市场建设的重要环节之一。


三、数据要素确权、数据要素评估面临哪些困境?


区别于土地、资本、劳动等传统生产要素,数据要素具备了可复制性、非排他性、无损耗性等明显特征,且具有边际成本低、规模效应强等性质。作为新型生产要素,数据独有的特征和性质决定了数据要素确权方面存在一定的困难和挑战。


1.数据要素的权利属性难以厘清。我国数字经济的快速发展产生了维度多样的海量数据,从主体来源上看,包括个人、企业、组织、政府等;从应用场景来看,包括购物、旅行、搜索、投资、交易等;从表现形式来看,包括数字、文本、图像、音频、视频等。这些都使得数据要素的权利属性难以厘清,即给予不同类别的数据何种权利的保护。


2.数据要素的权利内容尚不明确。是保障数据高效流通、运用以及资产化的前提和基础。从实践来看,数据要素权利构成通常包含所有权、控制权、管理权、修改权、使用权、收益权等,然而当前数据权利并无法律层面规定,且相关概念尚未统一。


3.数据要素的权利主体有待清晰。将数据权利科学合理地分配给数据要素各权利主体,是调动主体积极性和激发数据要素活力的重要出发点和落脚点。然而数据要素的产业链条冗长,涉及的权利主体众多,包括生成者、采集者、传输者、存储者、加工者、修改者、分析者、使用者等,不同参与主体地位、立场和诉求不尽相同。协调和平衡不同权利主体利益、界定各方权利、价值和收入分配,是做好数据确权工作的关键。


数据要素评估合理与否决定了数据要素的价值实现以及能否可持续发展,这对于数据要素市场建设至关重要。


1.数据要素确权难度影响数据评估的开展。数据要素确权是数据要素得以评估的重要前提,数据权利的模糊性会侵害到权利主体利益,不仅公共数据会被商业滥用,而个人信息和隐私也难以得到保护。只有在合理确权的基础上,才能做到个人信息保护和数据开放共享的安全性,避免“边界不清晰、场景不明确”。


2.数据生产成本难以衡量。数据的采集、挖掘、传输、加密、分析、存储等一系列环节都需要一定投入,尤其是前期的基础设施建设和配套技术研发,成本往往较高。数据生产价值链条不但很长而且运行过程复杂,涉及多种交易对象和产权主体,对此进行价值计量难度比较大。同时,由于数据要素的虚拟性,使得数据生产成本计算起来比较困难。


3.数据要素评估标准尚未统一。统一的标准有利于更好调动参与方积极性,发挥数据要素规模效应,激发数据要素活力,促进全国统一大市场建设。尽管有关部门在数据标准方面已经开展了有益探索,也取得了一定成效。但是在数据采集和使用过程中,仍然存在标准尚未统一的问题。“数据孤岛”的问题导致数据难以跨行业、跨地区、跨部门流通共享。因此,需要加快数据要素评估标准统一的步伐。


四、金融行业的数字应用起带头作用


数据确权之后便于数据流通,数据流通之后便于数据增值。也就是说数据确权只是数据要素发挥价值的第一步,还要在数据流通过程中资源化,最终资产化。


现在,数据也是一种不可忽视的生产要素,它能够有效地促进生产活动,资源合理化配置,提升生产效率等。在云计算、大数据、物联网、工业互联网、5G技术等新一代信息技术的参与下,企业的业务活动加速数据化,通过将业务、经营、管理活动数据化之后,数据才有了被有效利用的可能。


企业能够产生内部数据和、外部数据,这些数据有很多来源和种类,有的能够被结构化,有的不能被结构化,那些能够被结构化的数据往往更容易被收集被记录,被记录的数据也并不都是都具有价值。还需要企业能够识别有价值的数据,将对生产、经营、管理、决策有用的数据按照主题域进行结构化、、资源化,便于管理和转化。


也不是所以得数据资源都是资产,企业就要分清楚哪些资源可以带来效益,带来利润,要把能够带来效益利润的数据资源向数据资产转化转变。要把数据资产价值和业务价值相结合,让数据资产能够具有价值。


比较直观的是打造数据化产品,数据集、报告、趋势、算法等,直接进行数据交易产生价值,不直观的是需要将数据资产的价值和业务价值相挂钩,用相关业务来驱动数据资产升值,这就比较麻烦,既需要企业将数据资产与业务结合转变为价值,还需要能够衡量价值。但也只有这样,数据资源才能被资产化。


能够将数据资源化、资产化,说明数据已经能够为企业提供看得见的利润或者效益了,像前段时间金融业光大银行公布了《商业银行数据资产会计核算研究报告》以及《商业银行数据要素市场生态研究报告》。主要内容是光大银行利用相关的成本法、市场法,还有收益法,打造了一个通用的估值算法体系,在这个估算体系里面,运用了数据规模、数据质量、数据应用等成果,把自己的数据资产价值进行了估值。最终估值之后显示,光大银行数据资产估值超千亿元。在光大银行整个数据资产价值体系中,原始类数据资产占到30%,过程类占3%,应用类占67%。


实际上,金融行业的数字应用是最早的,在众多行业中走的比较靠前,并且有较为完善的数据分析能力。像我们身边的一些银行,能够通过大数据分析对个人用户和企业用户进行授信等级划分,而一些保险企业也能利用数据分析识别潜在的诈骗风险等。金融企业在数据分析、数据应用上还比较普遍,这些企业往往有大量的数据,有分析的能力,我们提到的光大银行,像其他工商银行、中国银行、农业银行、建设银行等国有银行的数据资源往往是最丰富的,相应的数字应用场景也都是比较丰富多样的,这些领域的尝试也都比较多,这些企业应该最先进行数据资产化。


不过,除了金融业,其他行业来看,数字资产的应用不多,还是比较模糊,比如权属不清晰,数据从生产到流转的过程中,可产生衍生数据及衍生数据主体,数据资产主体具有多重性。市场上还没有统一、普适性的定价标准和健全的数据资产交易机制,使得数据资产的价值无法量化。所以想要做得更好,数据资产化也有这些问题需要去解决,需要从法律角度的数据资产确权和市场角度的数据资产估值与交易。


数据安全也应该被重视,这个问题已经被提到过很多次了,数据能够完完全全参与企业的业务流程,若是没有一个综合管理的系统,很容易在企业的某个业务环节出现问题,这就需要一些企业来处理这种问题,去解决在业务交互时,数据流动的过程中产生一系列的不合规问题。


在数字经济时代,庞大、复杂的经济活动所产生的海量数据,蕴藏着巨大价值。现在关于数字经济的各个方面都比较火热,而落实下来需要仍数字经济、平台经济、互联网产业发展跟实体经济去做结合。但是谁能够最先产生经济价值跟效益还需要去观察。


郑州博观电子科技有限公司是一家提供科技类物联网开发软硬件定制化方案服务商、也是中原地区领先的物联网终端设备解决方案提供商。致力共享换电柜、智能充电桩、共享洗车机、物联网软硬件等服务平台的方案开发与运维。总部位于河南省郑州市高新区,已取得国家高新技术企业认证证书。经过10多年的业务开拓,公司已经形成了以中原地区为中心、业务遍布全国的经营格局。