财经视角
数据只是一种信息，
不具有资产价值属性，不能用于交易盈利；
--基于对数据被滥用于商业目的而特别提示！
特别的提示
本文只用于向主动要求了解项目信息的特定对象参考使用，并不构成未来任何投资指导意见，也不是任何形式上的合约或承诺。
C&E作为较早进入数字世界的探索者，对数字经济，数字资产等概念有着独特见解和专业经验，但截止到本文发布日，C&E对数字经济及数据的概念还在继续探索学习中，其哲学理念，经济概念，市场应用等关键要素可能经常且频繁的更新和变换；尽管本文中包含了数字经济理念的最新关键信息以及隐含着对投资者的鞭策，但并不绝对完整，也不一定是正确的，且仍会被C&E的开发和运营团队为了特定的目的而不时进行调整和更新。
沉重的前言
随着中国房地产市场的低迷，地方政府靠土地财政支持运转的时代已经结束了，为了挽救地方财政危机，中国政府开始探索从“土地财政”向“数据财政”转型，并找到了一种据说可以替代土地财政的新型创收方式--数据货币化；换句话说，就是用当地全体民众的个人资料和数据来卖钱。
于是乎，2023年10月25日，国家发展和改革委员会（国家发改委）大张旗鼓地组建了“国家数据局”，动用国家权力以行政命令的方式要求各省市必须设立“数据局”、“数据交易所”和“数据确权中心”，大规模地，声势浩荡地向公众灌输“数据资产/价值/货币化”理念，牵强附会地意图把数据当作具有资产价值属性来进行交易盈利，引发“数据财政”新浪潮，引起人们对数据安全、应用风险、私隐与道德等方面的关注；
●数据的概念
●数据的定义
数据又称资料，是通过观察、实验或计算得出的结果，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记录并可以鉴别的且被存储和传输，并记录在磁、光或机械记录介质上的数量或可识别的、抽象的物理符号或这些物理符号的组合，通常是指文字、数字、语音、图像、视频等，或是一堆杂志、一叠报纸、开会记录、病人的病历记录，学生的档案记录或货物的运输情况记录等，是由计算机对真实世界的对象、事件和概念的被选择的属性进行操作来表示的可重新解释的信息；
信息与数据既有联系，又有区别，数据是信息的表现形式和载体，信息是数据的内涵，是数据有意义的表示，是形与质的关系，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；
中国2021年9月1日起施行的《数据安全法》所称的数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。
数据是一种在工作中透过观察、实验和其他方式收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体，是一种用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值和应用工具。
●数据的价值；
数据通常被视为存储在计算机系统中的一串代码，一组符号，单纯的数据几乎没有任何实际意义或价值，数据需要由创建者整理、分析、加工、解释后并只有对实体行为产生影响时才能转化为信息，升级为知识，升华为智慧，并把这个智慧应用于工作和生活的方方面面，为企业的商业活动和政府的经济决策提供有力的帮助。
1、数据价值的来源
分析和应用价值：通过对数据的分析和应用，可以揭示出隐藏的信息和规律。
时间和预测价值：数据分析可以揭示用户的行为模式和偏好，从而进行精准营销和预测。
2、数据价值的体现
商业价值：数据分析可以帮助企业进行市场细分、目标市场选择、定位和差异化营销。
运营优化：通过数据分析，企业可以优化生产流程、提高效率、降低成本。
决策支持：数据分析可以为企业的战略决策提供数据支持，减少决策的风险。
3、数据价值的具体应用
精准营销：通过对用户行为的分析，企业可以进行精准营销，提高营销效果。
运营优化：数据分析可以帮助企业优化运营流程，提高效率和效果。
风险管理：通过对历史数据的分析，企业可以进行风险预测和管理，避免潜在的风险。
通过良好的流动性和应用，数据可以获得一定的使用价值并（只能是）运用在科学研究、商业管理（比如销售数据、收入、利润、股价）、金融、政治（比如犯罪率、失业率、识字率）和事实上的其他一切人类组织性活动形式（比如非营利性组织所做的流浪者人口调查等）中，成为政府或企业业务决策的参考信息的辅助工具。
●数据不是数字经济的关键生产要素；
数字经济是在传统经济的基础上，以企业或个人拥有或控制的一种可以带来经济效益的、具有价值属性的有形或无形的资源实行数字化后转化成为的数字资产作为关键生产要素，以现代信息网络为主要载体，以数字技术为核心驱动力量，以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动，通过数字化技术转型并与实体经济深度融合，力图改变传统产业的竞争格局，不断提升经济社会的全球化、网络化、智能化水平，不断催生新模式、新业态、新产业，重新创造出捕捉利润，产生效益，实现经济的高质量发展的新型经济形态；
数据只是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记录的物理符号，在通过人为的整理、分析、加工、处理后才能转化为有用的信息，并透过这个信息可以为企业决策提供科学依据，帮助企业精准把握市场动态，优化经营策略，提高决策效率和准确性，成为政府或企业在经济活动中（无论是传统经济或数字经济）重要参考资料的辅助工具；
可见，数据不可能成为数字经济的生产要素，充其量只是经济活动中企业数字化转型的辅助工具。
●数据是企业数字化转型的辅助工具
随着大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术的广泛应用，传统的生产方式、交换方式正发生深刻变化，商品价值被技术革命赋予了新的意义，市场将会从商品的使用和交换价值属性到侧重从"人的目的性"需求来重新标度商品价值，为了应对市场压力与技术变革，企业无法作为独立的个体，置身于数字经济环境之外，必将把最新的信息技术融入到传统的企业模式中，重塑客户体系以及服务体系，重新创造出捕捉利润，产生效益的商业模式，在数字经济时代的浪潮中，数字化转型是企业发展的必由之路。
数字化转型：是企业利用数字化技术和最新业务实践来应对市场压力与技术变革，以新建一个富有活力的商业模式为目标的一种高层次转型方式，通过这种方式，企业可以重塑客户体系以及服务体系，改善客户体验，实现企业价值体系优化、创新和重构，就是利用数字技术来提升经济效率和优化经济结构，最终目的就是把实体经济中的实物资产通过智能经济模式制造新产品，创造出捕捉利润，产生效益的商业模式；
数据是企业决策的重要依据，能够帮助企业快速做出决策，实现降本增效，重构商业模式，在企业数字化转型过程中，数据扮演着至关重要的角色。
首先，数据能够优化资源配置，通过收集、分析和利用市场趋势、消费者行为等关键信息，企业能够更精准地把握市场动态，提高运营效率，数据为决策提供量化依据，使得决策更加科学和精确。
其次，数字化转型需要基于大规模、准确、全面的数据和强大的数据处理能力。数据驱动的业务优化体现在流程自动化、效率提升、客户体验个性化以及市场响应速度加快等方面。例如，在制造业中，通过物联网技术和数据分析预测设备故障并提前维护，可以降低停机时间和维修成本；电商平台根据用户行为推荐商品，提供个性化服务，提升客户满意度和忠诚度；数据为决策提供有力支持，传统的决策过程往往依赖于经验和直觉，而数据提供了量化的决策依据，使得决策更加科学和精确。
最后，数据是新价值创造的源泉，通过深入分析和挖掘数据，企业能够发现新的商业模式和增长点，创造新的价值。
数字化转型离不开数据的收集、分析和利用。企业通过将各业务领域的数据进行收集、融合、加工、分析、挖掘，从而能够发现业务中的问题，做出科学合理的决策。这种转变要求企业不仅要有强大的数据处理能力，还要培养数据思维，以应对日益复杂的数据环境，也帮助企业实现降本增效和迭代创新，这进一步证明了数据在数字化转型中的核心地位和重要作用。
●数据不具有资产化属性
财政部制定并于2007年1月1日施行的《企业会计准则》将资产定义为“企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的（有形或无形）资源”。需要说明的是，企业将一项资源在会计上确认为一项资产，既要符合基本准则有关资产的定义，还应同时满足以下两个条件：一是，与该资源有关的经济利益很可能流入企业；二是，该资源的成本或者价值能够可靠地计量。
数据可以为企业的商业活动和政府的经济决策提供有力的帮助而具有一定的使用价值，但数据因如下原因而不可能成为有价值的资产：
1，数据只是一种物理符号，信息或知识，是一种用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值和应用工具，数据虽然以电子数据形式存在，具有使用价值，但数据并不是一种可辨认的非货币性资产（货币性资产是以货币形式存在、易于计量和变动的资产<包括现金、银行存款、短期投资等>，而非货币性资产则是以其他形式存在、难以计量和变动的资产<如固定资产、无形资产、长期投资等>），也不一定能够被企业或个人所拥有或控制（需要人为的确权），数据并不符合会计规则上有形资产（具有物质产品形态存在的资产，如现实世界里的房地产、汽车、设备等实体资产）和无形资产（没有实物形态的可辨认非货币性资产，如发明创造、软著、专利设计、商标等）的定义，因此，数据不具有资产化的特征。
2，数据隐私和信息隐私也是阻碍数据资产化的重要原因。数据的敏感性和保密性要求使得数据在处理和分享时需要遵守严格的隐私规定，数据的隐私性和安全性是数据不能成为资产化的主要原因之一。许多数据涉及个人隐私，如身份证号码、家庭住址等，这些数据的交易和使用可能涉及法律和伦理问题，因此难以作为资产进行交易和管理。
3，技术限制也是一个关键因素。数据的收集、存储、分析和应用需要高昂的硬件和软件投入，并且需要专业的技术和人才支持。如果企业没有足够的技术能力，数据的有效分析和应用将受到限制，从而难以实现其经济价值。
4、成本问题也是一个重要因素。数据的收集和存储成本高昂，需要企业进行大量的硬件和软件投入。如果企业无法承担这些成本，数据将难以转化为有形的资产。
5、政府部门为履行管理国家行政事务和社会公共事务的职责而采集、加工、使用的包括许多普通民众的个人信息的政务信息数据，基于法律法规如《中国民法典》，《个人信息保护法》等以及道德伦理的约束，政务数据是不容许用于商业目的的，因此，也不能视为有价值的资产。
6，数据的价值和定义在不同的企业和行业中可能存在差异，缺乏统一的标准和定义使得数据的资产化过程复杂化，难以实现一致性和可比性，无法用价值论资产。
7、数据因不符合资产的定义，也因隐私问题，技术限制、成本问题以及价值认定等问题而不具有价值属性，当然，大数据企业通过数据的收集与处理后转化为有价值的信息，可以向各行各业提供数据服务，如数据分析、数据挖掘、数据可视化等，同时，也可以在帮助企业通过精准营销和广告推送，为企业提高营销效率，降低营销成本等服务，从中产生一定收益，但这些收益只是企业服务的收益，并非数据本身价值的收益，因此，不能计入该数据的直接收益并入会计科目；
8、数据并不是一种可辨认的非货币性资产，不符合《企业会计准则第6号——无形资产》定义的无形资产，难以成为计量和变动的资产，也因数据本身没有直接的收益，就意味着数据不符合现行会计准则的计量要求。
综上所述，数据不具有资产化属性；不能成为数据资产。
财政部于2024年1月1日施行《企业数据资源相关会计处理暂行规定》意图推动公众数据和政务数据资产化，与财政部并于2007年1月1日施行《企业会计准则》的基本原则相悖。
●数据不能用于交易盈利或融资
数据的便捷流通和加强数据安全保障的具体行动措施应该基于对数据的正确理解和应用，而不是将其视为可交易的商品。
●数据确权立法缺位
数据确权是指对数据的产权进行确认和界定，明确数据的产权、使用权、流通权等各项权利的过程。
当前，数据确权也面临诸多挑战，包括数据所有权不清晰、权益纠纷、滥用和侵权风险、伦理和隐私问题等，而数据的无形性、易复制性和流动性，以及涉及多个主体的复杂性，使得数据的边界难以清晰界定，权利归属变得复杂。
首先，数据的无形性意味着它不像传统财产那样有形可见，难以直观地确定其具体范围和价值。
其次，数据的易复制性使得一旦数据被复制，原始数据的所有权和使用权难以区分，增加了确权的难度。
最后，数据的流动性强，可以在瞬间传播到全球各地，这也给确定数据的原始来源和所有权带来了挑战。
此外，数据通常涉及多个主体，包括个人、企业和政府等，这使得权利归属更加复杂，不同类型的数据在价值和敏感性上存在差异，也进一步增加了确权的难度。
虽然《民法典》对数据、网络虚拟财产提出了保护原则，但对于数据的权属问题却没有明确予以回应，缺少对数据财产性权益的界定标准。
这意味着数据的所有权和使用权不明确，导致数据无法直接作为商品进行交易。
●数据的定价是一个复杂的过程，涉及多个因素和挑战；
数据定价是指针对不同的数据应用场景，根据相应的市场结构以及数据买卖双方的需求，充分体现数据真实价值并确保数据买卖双方收益的价格确定行为。
数据定价的核心难点在于其高度依赖使用场景。数据的价值主要源自其与特定问题的相关性，不同场景对数据的需求和评估标准不同，导致数据在不同环境中的贡献和效用也会不同，从而影响数据资产的定价。
此外，数据资产的时效性也是一个重要特征，随着时间的推移，数据的价值可能发生变化，这使得定价需要考虑到数据的时效性。
数据定价的方法主要包括成本法、收益法和市场法。成本法考虑数据的重置成本、加工成本和运维成本；收益法则基于数据的业务超额收益；市场法则参考可比数据资产的成交额并应用修正系数。
数据的定价机制受多方因素制约，数据作为一种新的生产要素，其固定成本高且多为沉没成本，边际成本趋近于零，这直接导致传统商品定价机制失效。数据作为一种无形资产，没有质量、没有能量、没有固定形态，无法通过测度统一评估标准。个人数据往往包含着大量个人信息，同一个人信息对于不同主体而言，价值可能相差甚远，在评估个人数据价值时，既要考虑数据本身的价值，也要考虑数据能给数据主体带来的风险和机会，这使得个人数据难以直接标价和交易。
●数据不是资产不能入表
有效的数据资产管理需要涵盖数据资源化——数据产品化——数据资产化三个阶段，即从无序的原始数据到经有序治理后的数据资源化，接着在数据资源可能的应用价值图谱中，根据企业内部或对外等不同的应用场景开展的数据产品化。后续的数据资产化阶段则需要在明确资产化战略的基础上，进一步建立确权管理机制，推动数据产品的内部共享、外部流通等价值化兑现过程，才能有效论证是否具备数据资产的会计入表条件。
简言之，数据资产化过程中不仅会涉及到对数据产品开发形成过程的成本分摊归集机制，也需要通过对数据产品的估值分析对数据产品的内部经济性、投入产出效益等进行量化分析。如果企业期望实现数据资产的会计入表，需要提前规划和相应开展入表前的准备工作，例如，完善数据血缘管理、建立成本分摊归集机制、对已产品化的数据资源进行分级分类并通过经济性评价和价值评估等。
1. 数据资产的权责确认不定
如何证明该数据资产属于企业拥有或者控制的资源，就必须要进行数据确权。或许我们在内部使用的数据，能确定所谓的数据owner（使用部门、生产部门等等）。但是许多外部数据涉及到数据伦理方面，则不太好定义为属于企业控制的资源，例如存储在系统内部的业主会员信息，需要定时披露的企业经营信息等等。该部分的数据归属真的是属于企业吗？还是个人隐私，亦或者是属于政府约定的公共数据，需要无偿提供等等。
2. 数据资产的再确认界定不明
如果我们将数据资产作为无形资产的特殊类别的，无形资产的后续确认中存在的资本化、费用化问题，数据资产也一样会面临。资本化支出与费用化支出是有区别的，在企业的生产经营活动中，追踪资产的消耗，并把这种消耗进一步细化为资本化和费用化支出。划分的标准即考虑消耗的去处，如果以这部分消耗为代价换取了新的资产，就是资本化支出，如果这部分消耗被用于企业的经营，那么这种经济利益流出，就叫作费用化支出。但是数据资产中的数据具有特殊属性，我们很难去定义、量化哪些数据产生了价值，产生了多少的价值。所以就更难去定义资本化还是费用化的支出了。
3. 数据资产的确认条件不统一
众所周知，在现有的资产负债表中，对于固定资产和无形资产的确认条件都有明确的定义（例如，在没有投入使用的固定资产时，一般作为在建工程科目）有了这些确认原则，才得以更好地区分哪些是无形资产，从而进行接下来的工作。而现在的研究并没有明确数据资产的相关确认原则，相关的理论也尚未完善。数据质量决定了是否纳入资产，同样，数据的使用过程中发生变更、衍生、销毁封存等动作，也都影响数据资产的确认。那么，数据采集、存储、加工、清理等各个阶段都需要测算相应的入账价值，以及明确各个阶段的确认原则。
4. 数据资产的计量属性选用不明确
数据资产计量属性一般在会计科目中进行登记，同时在企业的财务报表中进行报告，进而确定它的实际数量金额。数据资产的计量不太适合依靠重置成本和现值属性，除此之外，历史成本是指在完成某项生产活动或者制造某种财富时，实际需要支付的成本、现金，是取得时的实际成本；可变现净值是预期售价扣除加工成本等后得到的净值。面对这些计量属性，数据资产到底适用于哪些，需要加以选择。
5、数据资产初始确认金额的确定标准不明确。
由于资产的初始确认金额是将其入账的依据，所以确认工作是进行后续会计处理的重要基础。考虑到数据资产自身的特殊性，并参考无形资产的初始确认方法，需要从外购与自制这两个方面入手，较为准确地确定数据资产的初始确认金额，为再确认和计量工作奠定良好的基础。但是在数据资产的特殊性质下，其初始确认金额的确定也要考虑其特殊性，如何更加准确地衡量不同来源的数据资产的初始确认金额，值得继续研究。
数据并不符合会计规则上有形资产和无形资产的定义，也不一定能够被企业所拥有或控制，因此不能作为资产确认，以国家权力甚至套用法律刻意把数据资产化并将其纳入企业的资产负债表中，明显违反资产会计核算的系统理论。
●数据即属隐私，受法律保护：
2007年8月30日中国人大常委会第十届第二十九次会议通过、2008年8月1日开始施行的《中华人民共和国反垄断法》明确规定，经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为。这一规定旨在预防和制止垄断行为，保护市场公平竞争，鼓励创新，提高经济运行效率，维护消费者利益和社会公共利益，促进社会主义市场经济健康发展。
2020年6月1日施行的《中华人民共和国民法典》，把数据被视为一种民事权益，对数据、网络虚拟财产提出了保护原则，数据的利用应更加注重保护个人隐私、促进公平竞争和数据的安全流通的原则，首次将数据纳入民法的保护范围，任何人不得侵犯。明确规定了自然人享有隐私权，任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。
2021年9月1日起施行的《数据安全法》也对数据的保护做出了详细规定，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等各个环节。该法强调了维护数据安全的重要性，要求采取必要措施确保数据处于有效保护和合法利用的状态，并提高了数据安全保障能力。
2021年11月1日起施行的《个人信息保护法》第1条规定，制定该法之目的为“保护个人信息权益，规范个人信息处理活动，促进个人信息合理利用”， 包括个人信息不能同时与第三方共享的限制。
国家市场监管总局于2023年4月15日起施行《禁止垄断协议规定》明确提出经营者不得利用数据和算法等从事垄断行为。这表明，数据的利用应遵循公平竞争的原则，而不是通过数据交易来获取不当利益。
有学者认为，人格乃在体现人的尊严及价值，应以人为目的，不得将之物化，使其作为交易的客体，传统民法不承认人格权益本身具有财产价值。从《民法典》的规范设置来看，个人信息在性质上应当属于人格权益的范畴，其应当是人格权的客体。个人信息权利以主体对其个人信息所享有的人格利益为客体，单个自然人的个人数据本身并无价值，不承认个人数据能作为财产转让。
联合国贸发会议（2019）指出：“数据具有重要的使用（或滥用）价值，但不像大多数经济商品那样具有交换价值。
综上所述，因数据不符合《企业会计准则》定义的资产价值属性，也因数据确权立法的不完善，更因为数据基本涵盖着每位公民衣食住行和生老病死相关的点点滴滴和无数的隐私的高度保密性，因此，数据作为一种信息或工具绝对不能应用于商业目的，不可以用于交易或融资；
如同空气、阳光是人类不可或缺的生存要素所具有的使用价值，但不可能用于交易盈利一样；
这是人性的底线，道德的约束，这是中国法律
●政务数据资产化，财政危机无助化，权力寻租公开化
2023年6月底，中共审计署首次发布了《中央部门单位2023年预算执行等情况审计结果》（以下简称“报告”），报告指出4个部门的7家运维单位未经审批，擅自确定数据内容、服务形式和收费标准，该报告指向的可能是对外提供有偿信息服务的营利行为，利用13个系统数据对外违规收费总计2.48亿元。例如，公民要查取一些信息，要通过特定网站交费之后，才可以查取。
报告揭示了一些深层次的问题。“第一就是监管不力，第二个就是权力寻租，第三当然就是数据安全的隐患。”
不过，当局的做法引发争议。2023年10月23日，杭州市将健康医疗领域的公共数据授权给阿里健康，授权运营期限两年；同年11月10日，衡阳市以18.02亿元的挂牌底价，出让政务数据资源和智慧城市的特许经营权，但仅五天后，该交易在一片争议声中撤回。
公开资料显示，政务数据是指政府部门为履行管理国家行政事务和社会公共事务的职责而采集、加工、使用的信息数据。政务数据实际上是包括许多普通民众的个人信息的。很多部门都在利用所掌握的中国老百姓的个人信息资料来牟利；
政府用垄断了的数据进行牟利，实际上权力寻租是公开的，地方政府甚至中央政府某一个部门整体的去做。比方说有些商业机构、企业要进行商品销售或者劳务销售，它就向这些机关打听、买卖这个信息，交易的主体可能是单位也可能是个人。
虽然地方政府过去大搞基建和房地产泡沫，留下一大堆债务，但是过去十几年的网络经济，却让每个政府手中都握有海量的数据。这些数据涵盖每位公民衣食住行和生老病死相关的点点滴滴，以及无数的隐私，如今，都被看作网络时代的遗产，可以转化为巨大的财富，而且很多地方已经开始用这些数据进行融资了。
为了实现数据资产合法化，中国政府处心积虑地制定出台相关的法规，刻意地把数据当成新型生产要素，实施公共数据确权和政府数据授权运营机制，把中国海量数据规模和丰富应用场景优势当成增强经济发展新动能。
2021年3月11日，十三届全国人大四次会议表决通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（简称“十四五”规划）提出，建立国家公共数据资源体系，健全数据要素市场规则，统筹数据开发利用、数据产权交易机制，培育规范数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，加快建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度。
2021年9月1日出台的《数据安全法》第七条规定：国家保护个人、组织与数据有关的权益，却鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。
2022年12月出台的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），把数据作为新型生产要素，迅速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，构筑国家竞争的新优势。
2023年3月7日，国务院提出关于提请审议国务院机构改革方案的议案，提出由国家发展和改革委员会（国家发改委）负责组建和管理并于2023年10月25日设立的“国家数据局”，将从国家层面负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，推进数字中国、数字经济、数字社会的规划和建设。
2024年3月，浙江省国有企业温州大数据运营有限公司将其掌握的公民数据资产作为抵押品，从银行获得融资人民币378万元。早些时候，江苏南京公交集团，也用数百亿条市民乘坐公交车活动讯息从银行获得数据资产融资授信人民币1000万元。这些数据到底是否合法，是否侵犯隐私，所有权的属性为何，无人知晓。
其实，这件事情的规划早就开始了。2018年，新华社就发过一篇报导：《政府数据资产可望释放出亿万产值 赶超土地价值》。当时提这个的还是贵阳大数据交易所执行总裁王三寿，他说，“目前可利用、可开发、有价值的数据80%左右都在政府手上，这些沉睡的数据一旦被激活，或将释放出亿万产值。”那时候大家就雄心勃勃，希望用其代替土地财政。
为什么会在贵州最先提起？因为贵州不仅有墙内iCloud——专属中国大陆境内的iCloud服务“云上贵州”项目，还有2015年李克强在贵阳批示成立的贵阳大数据交易所。其成立之初的目的，就不仅仅是紧盯国家数据安全问题，而是知道这背后有利可图。
据报导，2017年贵州大数据相关产业产值增长了86.3%；同年贵州省GDP总量突破1.3万亿元，较2016年增长10.2%，增速高于全国水平3.3个百分点。每创收100万美元，银行业平均产生820GB的数据，数据强度高居各行业之首。而在相同创收条件下，电信、保险和能源行业数据强度分别为490GB、150GB和20GB。
但是，这些行业看似庞大的数据，与政府数据相比也不是一个量级。这位负责人说：激活北京市政府这二三十年来的数据资源，就相当于10个阿里巴巴。而现在地方政府所急于变现的，就是他们掌握的跟大众相关的大数据。
只不过，过去网络经济好的时候，政府觉得不必自己亲自下场，一是不专业，而且没人能保证大数据能比卖土地变现快。但是现在随着经济衰落，网络经济形势也下滑，电商之都杭州的餐厅都纷纷倒闭，网红们纷纷出走了。于是手握大众信息的地方政府，决定亲自下场，并开始历数数据资产的优点：一、衍生性。就是开发数据资产潜在价值，可以根据用户画像研发各种“新产品”。二、共享性。数据资产的共享性，即是实现数据资产价值最大化。三、非消耗性。即是数据资产无限循环利用、价值可持续。环保，不消耗资源。
2019年，中央政府又明确提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区以及中西部具备条件的试点地区开展数字人民币试点，而这个时候，数据资产也同步被提出来，一方面是配合数字货币的推广，另一方面，也是配合个人财富和行动的管控。当然，还有一个目的，也是把变现的机会从阿里巴巴这样的民营企业平台手中抢过来。
举个例：过去对于传统银行来说，最困难的是发放小额贷款，原因在于资讯不对称，不知道要不要给个人客户贷款，贷多少合适，客户还款能力怎样。但在大数据时代，银行只要调取你个人的数字货币纪录，就知道了。
于是，到了2020年8月，澎湃新闻就有报导两件事情被热议，一个是数据成为生产要素，另一个是数字货币的发行。截至此时，数据首次成为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，和驱动经济发展的新能量。
此后，数据资产的重要性被不断推高。2022年，《数字中国发展报告（2022）》显示，“2022年我国数字经济规模已超过50万亿元，数字经济占GDP比重达到41.5%，位居世界第二位。到2025年中国数据资产的总值将达到75万亿，其中数字货币和数字资产的年增长率为10%。”当时的政府认为，从土地财政到数据财政，这是新的经济增长点的体现，也是一个时代的标志。
但是真正开始广泛试水，还是从2023年底。根据21世纪经济报导3月份的报导，今年（2023）已有城投公司通过数据资产融资了。近期已有13家城投或其下属企业实现数据资产入表，希望借此推动转型，资产以公交、供暖、供水等公共事业数据为主。比如，南京扬子国资投资集团有限责任公司，1月份完成首批3000户企业用水脱敏数据资产化入表工作，成为水务行业全国首单数据资产入表案例。再如，南京市城市建设投资控股（集团）有限责任公司全资二级集团南京公共交通（集团）有限公司（以下称“南京公交集团”）今年1月成功完成约700亿条公交数据资源资产化并表工作，成为江苏省首单城投类公司数据资产评估入表案例。
从这些案例都可以看出一个让人担忧的细节：在中国，一个城市的国有企业下属单位就可以拿到700亿条公民乘坐公交车数据准备卖钱，而无需经过任何人的同意。
为了迎接接下来的大规模数据资产变现，2024年2月5日，中国财政部发布了一则《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》，其中规定了交易数据资产的原则，包括：
1、开放共享。积极推动数据资产开放共享，在确保公共安全和保护个人隐私的前提下，加强数据资产汇聚共享和开发开放，促进数据资产使用价值充分利用。
2、审慎处置。各部门及其所属单位应当根据依法履职、事业发展需要和数据资产使用状况，经集体决策和履行审批程序，依据处置事项批覆等相关文件及时处置数据资产。确需彻底删除、销毁数据资产的，应当按照保密制度的规定，利用专业技术手段彻底销毁，确保无法恢覆。
3、严格收益，建立合理的数据资产收益分配机制，依法依规维护数据资产权益。
以上的每一条，都让人担忧，地方政府手握这么多数据去交易，真的能“确保公共安全和保护个人隐私”吗？真的能科学销毁，确保无法恢复’吗？公民的信息被卖了，能参与“合理的数据资产收益分配机制”吗？这些原则又是谁来监督呢？
关键是，数据资产的确权，是一个复杂的过程，涉及多方利益主体。权利界定不清晰，可能导致法律纠纷和经济利益的损失。谁来承担损失？当然了，对于大众来说，也许又会诞生新的问题，如果人们知道自己的数据能给自己带来收益，那他们可能会有有意识地做出偏离正常的行为，从而对数据的真实性产生影响。那谁又来为数据的合规性负责呢？可是这些问题明明没解决，却已经有不少地方在拿这个融资了。
而这些动辄数百亿条的数据，又能换多少钱，对地方财政有多少助益呢？据报导，2023年12月，泰山发展投资有限公司将其自有的“泰山易停”停车数据资产入表，获得了泰安泰山农村商业银行授信，成功拿到了贷款500万元。
2024年4月25日，温州银行顺利落地“信贷数据宝”质押融资，温州市大数据运营有限公司顺利获得融资授信378万元，接近资产入表价值的4倍。该项“信贷数据宝”也是中国全域首单成功入表的数据资产。
就目前的案例来看，这点钱对地方政府债务而言，可能只是杯水车薪。
但是，最近这两天，越来越多的政府下场了。而且融资也越来越多了。6月5日，济南官方新闻，《数据资产化：济南加速起步》，前不久，济南公交集团公司完成了首个“数据资源包”的数据治理、合规确权、资产登记、质量评价、资源入表、资产评估等工作，涉及入表数据约190亿条，资产评估价值约1390万元。
数据就是信息和隐私，如今以公民信息安全和个人隐私为巨大代价的数据资产，以如此廉价和危险的方式兜售，很难不让人担心：这即将又是一场贱卖公民权利的大跃进；而最终可能对地方财政无所助益，但对公民的普遍监控却无限制地扩大了。
权力是公众通过法律、制度、规章或伦理道德来赋予领导主体支配价值资源的一种资格，权力的本质是责任。
政府动用权力以法律之名制定的《数据安全法》和《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”）等相关法规，牵强附会地把数据作为新型生产要素，在缺少对数据财产性权益的界定标准，无法对数据形成统一标准的确权的情况下，盲目地设立数字资产确权中心，刻意地把数据资产化或资产货币化，还煞有介事地依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》把数据作为资产计入企业资产负债表中，意图对该数据资产进行交易盈利，其明显违反经济法则的举措和意图加强对数据常态化监管的糊涂决策，引起业界的担忧和震惊。
●微软不接受国家数据局提出数据处理本地化的要求
中国新成立的国家数据局对微软公司提出数据处理本地化要求，微软已经给出明确态度，不接受国家的数据本地化处理要求。
2023年3月9日，微软中国发布声明，表示“微软始终严格遵守个人隐私保护与数据安全等方面的各项法律法规……在处理个人数据时，微软仅在法律法规允许的范围内并获得用户许可的情况下，才会收集在提供和维持服务时所必须的最基本数据，这不包括个人用户在应用中与设备上存储的数据”。
微软Office 365 登录时，出现了“你的数据将在你所在国家或地区之外的 Microsoft 数据中心进行处理”的提示说明。继续使用此产品即表示你同意此数据传输，如果不同意此数据传输，则可以选择停止使用产品。
微软的声明应该就是回应中国数据局，即微软不接受中国数据局的管理。在美企纷纷撤离中国大陆之际，在中美关系冷淡的当下，如此态度的微软最后是否也会被逼离开中国呢？是否也会对中国断供呢？如同google黯然撤离中国那样？
●美国交通部将调查美国十大航空公司的数据安全和隐私做法
2024年3月21日，美国交通部长皮特·布蒂吉格宣布，将对美国十大航空公司收集、处理、维护和使用乘客个人信息的情况进行隐私审查。此次审查将审查美国航空公司是否妥善保护其客户的个人信息，以及航空公司是否“不公平地或欺骗性地将这些数据货币化或与第三方共享”。当交通部发现有问题做法的证据时，该部门将采取行动，这可能意味着调查、执法行动、指导或规则制定。这些航空公司包括忠实航空、阿拉斯加航空、美国航空、达美航空、边疆航空、夏威夷航空、捷蓝航空、西南航空、精神航空和联合航空。
（延申阅读：有关数字化、数字资产等概念的解读详细请看......）。
【C&E 2024年10月1日星期二财经视角】
