中小银行基于企业数据资产的金融支持路径及策略建议

上海社会科学院运用经济研究所 李歌

择要：中心金融事情会议提出做好“五篇大文章”，进一步明确了数字金融在经济构造优化过程中的主要浸染，锚定了数据资产作为金融支持实体经济的新落脚点。
本文基于数字经济背景下，以我国中小银行数据资产金融支持实体经济为主线，结合数据资产发展的政策背景和数据资产的定义及特色，从整体上全面总结了我国数据资产发展进展和融资案例，明晰出中小银行在数据资产金融支持实体经济中发挥的浸染和可打破的路径，末了提出策略建议。

一、数据资产的发展背景

中国是环球数字经济发展最快的国家之一，数字经济占GDP比重超过40%。
2019年10月，党的十九届四中全会通过《中共中心关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家管理体系和管理能力当代化多少重大问题的决定》，个中将数据作为与劳动、成本、地皮、知识、技能、管理并列的生产要素；2020年3月，《中共中心***关于构建更加完善的要素市场化配置系统编制机制的见地》进一步明确了数据要素市场的造就。
2021年末《***关于印发“十四五”数字经济发展方案的关照》发布以来，国家层面进一步出台多个数字经济干系发展方案、辅导见地及干系行业标准。
随着《数据资产评估辅导见地》和《企业数据资源干系司帐处理暂行规定》的正式施行，为企业进行数据资产入表办理了确权、估值和财务计量上的技能难题，进一步推动了数据资源资产化进程。
2023年10月国家数据局正式揭牌，意为统筹数字中国发展蓝图，为更好的实现我国度当层面的“数实互融”并推进数据要素与传统要素有机结合奠定了国家职能根本。

2023年11月浙江省发布了海内首个针对数据资产确认制订的省级地方性标准《数据资产确认事情指南》，为各地区针对数据资产确认制订地方性标准供应了典范。

其余，美国、欧洲等地较早的开启了数据要素化进程，且模式比较丰富，大体可分为政府主导模式、政企互助模式、政府与民众互助模式等，并衍生出了数据经纪商、数据交易做事商等机构。

（一）美国

美国将商业利益导向作为数据要素市场化的基本准则，提倡数据自由流动，尽可能多地获取和掌控环球数据资源，扩大企业在技能和市场方面的先发上风，逐步形成“防止数据产权垄断，坚持公共数据开放，勾引企业数据共享，兼顾个人隐私保护，布局环球数据规则，鼓励数据经纪发展”的数据要素市场化办法和路径。
其数据要素市场常见的运用处景如市场渠道剖析、金融数据剖析等，紧张数据来源是联邦和地方政府、社交媒体和互联网、商业渠道。
个中政府渠道方面，美国自2009年起开始开放政府数据，成为第一个开放政府数据的国家，紧张通过https://data.gov/开放，网站于2009年5月上线，截至2023年11月12日，该网站上已经有近26万个数据集。

（二）欧洲

欧盟作为在环球范围内数据要素市场化最早的主体，一贯以来拥有最严格的数据产权保护制度和数据法律法规体系。
从1995年发布环球第一个《个人数据保护指令》起，欧盟就陆续开始制订并履行了一系列法律、计策、指令和条例，现已形成了较为完全的数据权柄保护制度体系。
同时，欧盟通过2013年修订的《公共部门信息再利用指令》及2019年对其的修订，将公共数据放开范围持续扩大。
在数据干系权利方面，欧盟承认政府机构拥有干系公共数据的版权，并许可政府部门通过供应有偿数据做事实现盈利，以填补政府经费的不敷。
同时规定，在授权利用方面，任何社会机构利用公共数据都必须得到政府机构的授权，并制订公正透明的数据利用协议，对付排他性协议明令禁止。

（三）韩国

韩国于2021年10月发布了天下上第一部数据家当基本法律——《数据家当振兴和利用促进基本法》，成为天下上第一个提出促进数据家当发展的国家。
韩国数据要素放开紧张基于Mydata模式和思想。
Mydata强调人们自己可以利用、管理和付与有关他们网络的数据的权限，观点最早来自于欧美的开放数据（Open Data）运动，目前Mydata模式在韩国的金融、征信、公共奇迹等领域得到广泛运用。
2018年韩国就发布了《金融领域Mydata家当导入方案》，一贯以来，韩国的Mydata模式都是由政府主导推进的，政府采纳牌照准入制度审核、授权Mydata运营商并建立做事平台。
个人可以通过授权利用自己的数据得到收入分成。

数据作为新型生产要素，是企业的主要资产，在数字经济发展中发挥着重要浸染。
关于数据资产的干系研究中紧张包括有数据资产观点、数据资产属性、数据资产管理、数据资产代价评估与定价、数据流利等内容。

国外学者理查德·彼得松（Richard E. Peterson）（1974）提出数据资产包括持有确当局债券、公司债券和实物债券等资产。
后来人们对数据资产的认识得到不断深入和扩展。
2019年正式生效的美国《开放、公开、数字化及必要确当局数据法案（the Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act）》中将数据资产定义为可以组合在一起的数据元素或数据集的凑集。

海内被广泛采纳的数据资产的定义紧张包括有：2018年4月，中国信息通信研究院云打算与大数据研究所发布的《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》中将数据资产（Data Asset）定义为“由企业拥有或者掌握的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的办法记录的数据资源，如文件资料、电子数据等”。
2018年发布的国家标准《信息技能做事管理第5部分：数据管理规范》（GB/T 34960.5-2018）中数据资产的定义是组织拥有和掌握的，能够产生效益的数据资源等。

其余，学术界关于数据资产的定义及特色也进行了广泛的磋商。
学者叶雅珍（2022）通过深入剖析比拟了信息资产、数字资产和数据资产干系观点，认为三类资产应统一为数据资产，并重新将数据资产定义为是拥有数据权属（勘探权、利用权、所有权）、有代价、可计量、可读取的网络空间中的数据集，并进一步剖析了数据资产的物理属性、存在属性和信息属性。
周艳秋（2024）将数据资产定义为不具有实物形态、预期能持续发挥浸染且能够带来经济利益的可辨认的非货币性资产。
许宪春等（2022）认为数据资产是指拥有运用处景且能够被持续利用一年以上的数据。
类似地，李静萍（2020）研究认为数据具有资产属性，应该扩展国民经济核算体系的资产核算范围，将数据资产纳入资产核算，但由于数据资产具有复制本钱靠近于零、非排他性、规模性和异质性等分外属性，一样平常的代价评估方法都不适用于对数据资源的资产化代价进行评估。
张俊瑞等（2020）认为数据资产的管理应包括有代价量化、管理期间的折旧与增值等列报管理事情。
环绕数据代价化的研究紧张是从数据形态演进的角度进行，杜庆昊（2020）、何伟（2020）和尹西明等（2021）研究认为数据资产化因此数据确权、数据收益明晰为根本，以此实现数据成本增值（倍增），进而实现数据的成本化，即数据遵照“数据资源-数据资产-数据成本”的形态演进过程。

数据资产化及质押融资入表案例，绝大多数发生于我国国家知识产权局自2022年末以来累计公布的包括北京市、上海市、浙江省、江苏省、天津市、贵州省等17个“数据知识产权试点地方”，同时，“国知办函规字〔2023〕999号”哀求，试点开展过程中要始终坚持充分考虑数据的安全、公共利益及隐私，要充分把握数据作为新兴资产及知识产权标的的客不雅观发展规律，同时，要充分将数据资产所有者对数据在算法等方面的人力、物力本钱考虑在内，以充分发挥数据对我国度当数字化发展进程和对全社会高质量发展的支撑及推动浸染。
经干系政府官网及其他网络渠道查询，对天津、贵州、江浙等地的25个范例案例进行梳理，进而剖析总结经营主体以数据资产作为缓释从商业银行获取授信的特点及共性。

1.区域方面

从落地项目区位分布看，普遍集中于试点地方，个中以江浙沪地区的落地项目数量和形式最具代表性。
缘故原由可能是由于数据知识产权试点地方的知识产权局及干系产权交易机构（如浙江省数据知识产权登记平台、广州数据交易所等）对数据知识产权的确权、登记及代价评估具有较为成熟的模式。

但可以看到，有个别落地项目经营主体选择了全国性的数据知识产权登记及做事机构，如福建“福茶网科技发展有限公司”将其通过生产经营获取的茶家当数据登记于“全国数据资产登记做事平台”，并完成融资。
为暂未纳入试点地方的企业及金融机构进行干系项目的运筹供应借鉴。

2.授信额度方面

从已落地的项目案例看，各地商业银行对数据资产为质押物的授信额度从100万到7000万不等，标准差较大，且普遍将数据资产作为附包管，如“宿迁易通数字科技有限公司”以自有的“园区平台企业经营能力打算与剖析模型”数据在得到数据知识产权证书后，通过“数据知识产权质押+信用”模式从南京银行宿迁分行获取1000万授信。

3.银行种别方面

从干系案例梳理看，25个已落地数据资产融资的银行中，城农商行19个，股份制银行2个，国有大行4个，城农商行占比76%，成为现有案例中数据资产融资的授信主力（如图1）。

图1 已落地数字资产融资授信银行系统编制构造图

2023年8月，财政部公布了《企业数据资源干系司帐处理暂行规定》（2024年1月1日起履行），随后9月中国资产评估协会发布《数据资产评估辅导见地》（2023年10月1日起履行，以下简称“辅导见地”）。
二者先后办理了“资产入表”和“资产定价”这两个数据资产“显性化”的关键技能难题。

根据两份文件的先后顺序及内容判断，资产外部评估不是数据资产入表的硬性条件条件，数据资产入表与数据资产评估是并行关系，有各自的主线目标，在抵达各自的终点（入表/估值）之前，过程有所交叉，并在关键节点彼此借鉴（例如非专利技能行知识产权）。
可以明确的是，虽然数据资产入表不以三方机构的代价评估为必要先决条件，但符合标准的三方机构对经营主体数据资产的代价评估及基于此的证明文件，是数据资产在银行进行质押融资的必要条件。

1.可质押融资数据资产的特色

根据现有数据资产融资案例，数据资源进行三方评估并实现代价显性化的条件有三个，一是数据获取的合规性；二是干系主体在数据处理上有算法和算力投入；三是具备详细的运用处景并且企业可以以此获取代价，如上海迈利船舶科技有限公司基于日常经营中网络的卫星、船舶等数据进行整合和研发生成资产化并可交易的“数字”产品；浙江舜浦工艺美术品株式会社将“各种帽子发卖额占比剖析”、“帽子发卖额公民币交易客户等级”、“帽子发卖额美元交易客户等级”、“帽子洗标工序效率等级情形”等草帽制造及发卖场景数据整合，在“浙江省数据知识产权登记平台上”进行登记获取数据知识产权证书等。

2.代价评估方法

根据辅导见地，确定数据资产代价的评估方法包括收益法、本钱法和市场法三种基本方法及其衍生方法。
个中，收益法的核心是丈量未来数据资产产生收益的代价；本钱法的核心是确认获取数据资产支付的直接和间接本钱，以及基于资产预期和现况的差异来确认代价调度系数；市场法的核心是基于参考数据集的代价，需表示质量、供求、交易日、数据容量等多成分对数据资产代价的影响。
应该根据评估目的、评估工具、代价类型、资料网络等综合情形，判断三种方法的适用性，并充分解释选定某种评估方法的合理性。

1.数据资源的资产化办法

通过对“全国数据资产登记做事平台”及“上海数据交易所”电话访谈的总结，企业未构成数据资产的数据资源，首先应进行算力算法、人工处理等必要的本钱投入，然后由登记机构进行法律合规等方面的考验，末了经由评估机构评估或具有知识产登记确权资质的平台（如浙江数据知识产权登记做事平台）的确权，成为可经营性的数据资产，如图2。

图2 数据资源资产化流程图

但截止目前的案例显示，由于数据权属单位缺少对付数据资源的资产转化及确权等流程的专业化知识，多由各级政府机构（如市区政府、市场监督管理局、知识产权局等）联合专业“数商”及律所、司帐师事务所、数据资产评估机构等组成数据资产转化事情小组，对企业进行一对一全流程做事。
如：天津市河北区依托天津数据资产登记评估中央，携手中国信息界发展研究院专业团队，联合国信钧元科技有限公司、北京市中闻状师事务所、天津祥和司帐师事务所、天津复兴财资产评估事务所等单位，共同组建数据资产入表事情组，全流程帮忙天津市河北区供热公司对其供热数据进行数据资产登记、评估、入表事情；无锡高新区（新吴区）市场监管局（知识产权局）与苏州银行无锡分行结合曙光云的实际情形，为江苏曙光云打算有限公司供应了从数据知识产权申请、权证办理、代价评估、登记备案、质押融资等全流程联办的“保姆式”做事。

2.与银行对接融资方面

当前案例中显示，由于数据资产形式较新，市场交易量较少，生动客户数量有限，在商业银行对新增客户数据资产质押业务的营销拓展上，政府部门起到了关键对接浸染。
如在湖州德清县市场监督管理局的辅导下，德清县车网智联家当发展有限公司的“自动驾驶仿真场景库交通数据”在浙江省知识产权研究与做事中央存证并登记确权，匆匆成湖州首笔数据知识产权质押贷款1000万元；无锡高新区（新吴区）市场监管局（知识产权局）会同苏州银行无锡分行联合为江苏曙光云打算有限公司其供应了从数据知识产权申请、权证办理、代价评估、登记备案、质押融资等全流程联办的“保姆式”做事，实现无锡首笔500万元数据知产权授信；苏州银行镇江分行通过与镇江市市场监管局（知识产权局）对接，对江苏磁谷科技株式会社进行500万元授信，落地了镇江市首单数据知识产权质押融资业务。

数据资产作为今年新兴的知识产权形式，自2021年以来得到国家、省市各级政府多维度的全方位政策支持，是全面贯彻***大和二十届二中全会精神，完全、准确、全面贯彻新发展理念的主要举措，是构建数字中国，实现“第五要素”与传统增长要素充分领悟以实现经济整体高质量可持续发展的主要发展方向，为企业优化资产负债构造，获取高质量收益，提升融资能力供应现实可行的思路。
中小银行应基于区域家当资源禀赋，结合自身经营及干系客户、市场的实际情形，在完善干系风控方法后，优先准入经营方向契合区域资源禀赋型的大型央、国企客户及具备干系数据资产资质的优质客户，坚持“稳中求进、以进匆匆稳、先立后破”的总方针，通过“积极对接各级政府部门获取信息、引入国有专业平台构建外脑、保姆式全流程联办做事客户”的营销思路，做好“数字金融”大文章，以金融支持我国数字家当迈进，实现中小银行金融支持与区域禀赋性数字家当的协同、可持续发展，紧张可从以下几个方面发力：

一是客户选择上，优先准入经营方向契合区域资源禀赋型的大型央、国企客户及具备干系数据资产资质的优质存量客户。
数据资产作为新兴的知识产权资产类型，虽在各级政策的大力支持下飞速夯实完善，但起步韶光较晚，全国统一的交易平台暂未建立，市场交易规模有限。
纵然官方评估标准已确立履行，但代价的公允程度须要市场通过韶光和交易规模去深化，后期资产处置的难度暂不明朗，故需从前端客户准入环节优中选优，确保中小银行信贷资金安全。
同时，数据资产为经营主体创造代价的能力很大程度上依赖于其运用性、准确性等成分，而干系成分的质量与区域经济增长禀赋息息相关，故在准入过程中，应优先选择数据类型与区域增长禀赋契合度较高的数据资产权属企业，从前端把握数据资产在未来的创造收益的能力。

二是风险掌握及综合贡献提升上，建议暂将数据资产作为辅包管，强化在主体对接、数据资产确权及处置、授信资金封闭管理等方面与地方政府部门的沟通协作。
囿于数据资产的代价及风险把控方法暂未成熟，建议现阶段将其以辅包管角色作为授信主体的增信方法，待市场交易、技能、开拓手段、处置办法逐步成熟之后，渐进式提升数据资产的缓释地位；同时，在数据资产形成和评估领域，金融机构与具备资质的企业之间信息严重不对称，应加强与当地政府和知识产权主管部门、市场监督管理部门、营商环境主管部门的沟通，重点关注中小银行对授信企业数据资产的质押权确立，以便强化贷后管理，设置相应的风险隔离机制；在涉及数据资产开拓项目的资金封闭管理上，取适合局及国有专业平台的辅导和核实。

三是授信方案上，根据最新政策优化现有产品制度，将资金需求、风险缓释、资金监管、定价策略等授信要素，环绕基于数据资产为核心的生产要素，进行综合设计。
一是在授信品种上，以固定资产（无形资产）贷款和流动资金贷款产品为主，适度支持优质客户进行数据资产开拓的项目贷款；二是在贷款金额方面，充分考虑客户基于客户主营业务经营情形的第一还款来源，结合对其权属数据资产未来创造现金流量的能力进行综合剖断；三是在授信期限方面，结合现有案例及中小银行实际情形，建议固定资产贷款类及项目贷款类产品不超过3年，流动资金贷款类不超过1年，详细应根据对数据资产代价等要素的评估，结合客户实际经营情形进行合理匹配；四是严格项目资金封闭管理，贷款严格落实资金受托支付管理，核实资金终极流向；六是定价策略上。
根据风险、收益匹配原则，结合客户主营业务及经营情形，数据资产质量、估值及未来创造现金流的能力评估等方面综合确定。