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（一）順應數字經濟發展趨勢的必然選擇

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，是當前世界驅動經濟發展的關鍵力量。2022年，中央全面深化改革委員會第二十六次會議審議通過《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”），提出積極探索數據資產入表新模式，標志著我國開始摸索企業數據資產化的具體路徑。2023年，財政部會計司發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，提供了企業數據資產“入表”的具體操作指引，標志著我國數據資產入表完成了0到1的關鍵一步。數據入表是指將數據資產加入到資產負債表中“資產”項目中。城投作為城市建設的主要參與者，在發行城投債、投融資、資產管理、基礎設施建設等過程中會產生大量數據，對數據資產進行全面治理，推動數據資產入表能夠給公司帶來實質性價值。

圖1：經濟形態發展趨勢圖

（二）響應監管政策導向的迫切需要

（三）改善公司資產收益的重要舉措

（一）城投公司數據資產入表實踐

全國各地已有多家城投公司實現數據資產入表，主要以公交、供暖、供水、交通、智慧停車應用、智慧水務監控數據等公共事業相關數據為主。目前城投公司入表的數據資產來源有：第一類是依靠城投自身的資產經營獲取數據信息，并收集整理加工形成數據資產入表;第二類是基于公共數據服務城投公司運行產生的數據。第三類是部分國企城投公司組建大數據公司，對集團母公司的數據進行加工以形成入表的資產。

資料來源：公開新聞、企業預警通等，城望整理

進一步地，對于地方政府而言，指導當地企業開展數據入表工作模式不失為一種高效做法，但對各地財政部門和商業銀行的數據經濟資源重組和整合的能力要求較高，有條件的政府可以借鑒該模式。

（二）城投公司數據資產融資實踐

融資方式上，主要以數據資產質押融資、數據知識產權質押融資、授信融資和無抵押融資為主；資產內容上，以公共事業相關數據為主，此類數據通常具有開發價值高的特點；融資規模上，多分布在500-1500萬之間，授信額度與數據資產估值并不吻合，由于當下不成熟的數據交易市場，城投公司一旦出現風險，銀行無法直接將數據變現，導致銀行在挖掘數據資產“藍?！蓖瑫r，嚴控數據資產融資帶來的違約風險，對授信額度或貸款額度較為謹慎；合作銀行上，多以地方性銀行為主，地方性銀行對數據資產融資的探索動力充足，地方城投可以充分利用這一優勢，與地方銀行積極合作探索數據融資模式。

資料來源：公開新聞、企業預警通等，城望整理

（三）城投公司數據資產化面臨挑戰

數據“變現”成為眾多城投公司在面臨多重壓力下的最優解。但由于我國當前數據入表工作尚處于起步階段，相關制度法規并不完善，也面臨著一些挑戰。

一是權屬難以認定。我國現行法律體系中并沒有關于“數據權”的明文規定，現有政策法規主要是對數據確權做出方向性和框架上的指導，在法律層面上形成模糊的邊界，尚未形成規則共識。此外，數據又具有可復制性強和容易傳播的特性，在沒有明確規定的情形下，城投公司有因權屬不清引發糾紛的風險。

二是價值難以匹配。數據最終入表的資產價值與數據資產評估價值差距大。數據資產評估通常參考現金流，但實際上影響資產入表價值的因素有很多，例如有效數據占比、無效數據占比、數據市場價值波動、企業是否完成數據規范等，很多城投公司往往只有臺賬，容易導致最終能入表的數據資產價值與之前評估價值差異值非常大。

三是效果難以凸顯。從成功融資的案例來看，融資規模多幾種在500-1500萬之間，授信額度與數據資產估值并不吻合，在當下不成熟的數據交易市場，短期內數據資產入表對城投公司的資產結構和融資環境等方面的提升相對有限，短期數據轉化效果并不突出。

四是標準難以統一。近年來，全國各地相繼成立數據交易所，但各地數據交易所在數據確權、數據定價、數據交易、數據安全、數據增值協作等方面的標準存在諸多差異，各個地方數據交易“各自為戰”，缺乏權威的統一標準，大大增加了數據資產化工作難度。

五是數據難以賦能。開發數據資產理應與業務緊密耦合，從而釋放數據價值。但實踐中常存在數據資產化過程與業務發展嚴重脫節，數據資源不能有效賦能業務發展，與運營場景匹配度低等現象。

六是組織難以協調。數據資產化需要多部門聯合，搜集什么數據，以什么方式記錄等問題需要各個部門共同商討并制定方案，但部門之間存在跨專業數據壁壘，部門之間數據基礎不統一，存在部門間語義、規范、編碼不統一的問題。數據入表的實際操作中也需要多部門聯合，在協同機制不健全的基礎上，這往往大大增加了部門間協同難度。

七是人力難以為繼。部分城投公司內部組織結構單一，缺乏專業數據人才和法律人才，數據應用開發技術不成熟，數據合規性審查不規范，導致數據質量難以滿足業務預期，數據資產運營無法持續。

（一）明確總體目標，規劃總體思路

對城投公司而言，長期來看，城投需要順應時代發展趨勢，積極完成數據資產化工作，為城投公司高質量發展提供新動能；短期來看，立足城投公司發展實際，明確數據資產入表工作的可行性，利用現有城投公司數據資源，逐步完成從數據向資產的轉變，著力讓數據成為一種新型資產，并在資產負債表中得以體現，進而提升城投公司估值和信用評級。進一步地，利用金融創新工具，推動城投公司在公開市場進行數據交易或融資，實現數據的資產化和資本化。

城投公司順應時代發展趨勢，以服務城投公司數據“變現”為目標的總體發展思路：以促進城投公司數據資產“變現”為主線，以數據資產“入表”為核心，聚焦數據資產化進程，錨定目標數據，融合數據應用場景，分別從數據入表、數據產品交易、數據資產融資和數據賦能企業降本增效四個角度探索城投公司的數據“變現”模式，構建以數據安全和發展為核心的長效運營機制，支撐城投公司的可持續發展。

圖2：以數據安全和發展為核心的長效運營機制

（二）錨定目標數據，激發數據價值

并非所有數據都有價值，那么城投公司應該從哪收集數據、重點關注哪些領域、以及具體開發哪些數據？就數據來源、重點領域和數據類型三個方面，城望認為：數據來源上，主要源于公共數據授權和企業經營積累，通常由政府部門、其他地方國企或城投自身實際掌握。此外，實踐證明，多元融合數據的價值潛力呈幾何式增長，利用外部公開數據集融合城投公司已有數據、融合公司內部不同主體數據形成多元融合數據集也是數據來源之一。重點領域上，可以重點考慮公用事業、交通運輸和政務服務等領域，相關數據具有價值潛力巨大、涉及領域廣泛、規模體量龐大、應用場景豐富等特點，具有良好的數據資產化基礎，有利于入表和融資時獲得較高的估價。數據類型上，應優先考慮權屬清晰的數據資源，具體類型上，城望建議盤點以下幾類數據：

1．公用事業類：包括供水、供暖、供電等公共事業運營產生的數據。

2．交通類：包括普通交通數據和智慧交通數據，普通交通數據指城市路網車流量數據、高速公路車流量數據、公交數據、停車場數據、交通運輸數據、地鐵線路運行數據等；智慧交通數據包括公共停產泊位狀態數據、智慧交通路側感知數據、車輛分析查詢、車聯網數據等。

3．政務服務類：包括市政設施數據和智慧政務數據，市政設施數據是指供熱管網數據集、城市管理、社會治理、公共安全和惠民服務數據集等；智慧政務數據指智慧水務監測數據、社區服務平臺運營數據等。

4．物流類：城市物流系統相關的數據，如貨物流轉數據。

5．環境監測類：城市環境監測數據，如空氣質量、水質監測數據等。

6．文旅類：文投、旅投產生的數據。

7．其他類：其他非普遍性數據，如充電樁等新能源服務、雙碳產業、港口活動相關、各類開發區、高新區和工業園區的生產保障類等數據。

（三）融合應用場景，探索“變現”模式

結合數據的應用場景，數據可以通過四種方式“變現”：一是數據資產入表，將數據作為資產納入資產負債表中；二是開發為數據產品，在數據交易市場上進行交易；三是利用數據資產或數據產品進行融資活動；四是賦能企業自身發展，促進降本增效。具體而言：

打通入表環節，劃入創新資產。數據入表實際上就是將企業具有經濟利益潛力的數據資源內化為企業資產的過程，城投公司入表數據中交通、停車及公共事業服務類數據占大多數，此類數據來源豐富且各個地區具有異質性，數據產品交易中心和金融機構對其也具有較高的認可度，城投公司應該著手盡快開展此類數據入表工作，通過數據資源盤點，了解公司各項數據資源分布情況，聘請相關專業團隊，確定數據入表范圍，通過數據資源化—數據產品化—數據資產化—數據資本化4個環節將原始數據轉化為有價值的數據資產，按照謹慎性、合規性、可靠性和安全性原則，將數據作為資產記錄入資產負債表的“資產”中。

開發數據資源，交易數據產品。數據產品是基于數據資源的研發產物，是城投公司實現數據資源資產化，最終走向數據資源資本化的重要載體，開發出來的數據產品可以直接在數據交易市場上進行交易。城投公司具有城市運營服務商的屬性，兼具國有企業背景，持有個人信息、城市運營等敏感類數據資源，并且具有數據壁壘。對該類數據資源進行脫敏、清洗并開發成相應的數據產品具有一定的市場優勢，是城投可以重點關注的方向之一。

汲取已有數據產品上市的成功經驗，提出以下開發建議：一是對于部分中小型城投公司而言，手持大量有價值的數據資源但開發數據產品的能力有限，建議可以與市場上其他企業進行合作，共同開發數據產品；二是切忌閉門造車，謹防不調研數據市場產品需求導致的供需錯位等風險。

關注融資約束，增強融資能力。當前城投公司的融資資產既有數據資產也有數據產品，數據資產形式多依托于數據交易所等數據服務商的數據資產登記等增信服務，登記數據資產或數據產品憑證，以此進行融資活動。融資方式多為銀行貸款融資、數據資產質押/無質押增信貸款等融資形式。融資機構大多為地方性銀行，將數據資產作為抵押物，根據數據資產價值和城投公司的信用情況發放貸款額度或增加授信，地方性銀行對數據資產融資的探索動力充足，地方城投公司可以充分利用這一優勢，與地方銀行積極合作探索數據融資模式。當然，數據資產融資活動尚處于探索階段，城投公司可以不局限于銀行，一方面可以尋找與其他非銀行金融機構開展融資合作，例如保險、信托等，另一方面積極捕捉數據市場的需求，與有需求的資金方企業直接進行融資合作。

基于已有城投公司的融資經驗，提出以下融資建議：一是建議引入金融保險等合作機構從市場化角度協助企業了解、衡量并管理好自身的數據信息；二是城投公司應積極響應市場數據資產應用場景需求，了解數據資產的市場交易情況和潛在客戶對數據使用場景等訴求，從企業自身數據稟賦出發，有針對性地處理數據，形成數據資源；三是依托于數據交易所等數據服務商，對已有的數據資產進行資產登記，引入數據資產價值標的，增加數據資產信用。四是有條件的城投公司內部可以開發數據產品，數據產品的使用價值較為直觀，可以與有需求的資金方企業開展融資活動。

賦能企業發展，闖關降本增效。企業數據資產入表涉及將分散的數據資產整合、標準化，可以對數據資產的全面控制和優化利用。利用數據賦能城投公司在生產建設、用戶服務、產品運營、內部管理、發展新興產業等各個環節，有利于城投公司降本增效，挖掘城投公司盈利新動能。例如，通過分析數據，可以有效洞察客戶需求，協助企業精準描繪用戶畫像，從而提供更加個性化、高效和便捷的服務，進而提高城投公司的市場競爭力。同時，分析整理后的數據可以更加清晰地了解城投公司整體運行狀況，幫助城投公司更好的進行管理工作。此外，數據資產可以為城投公司帶來新的商業模式和業務機會，幫助城投公司拓展新的業務渠道。

（四）完善合規保障體系，構建長效運營機制

城投公司的數據資產運營必須兼顧安全和發展。由于城投公司入表和融資的數據資源多為公共數據，因此要在合規經營的基礎上開展一系列經營活動。

清晰的數據權屬是開展數據資產經營活動的先決條件。國務院在《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中將數據產權分為資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權。對城投公司而言，公用事業的數據所有權通常歸屬于地方政府，城投公司需要與政府部門的協商，通過合法合規的方式取得數據資產的持有權、使用權或經營權，確保公司可以商業化使用數據資產。

跨部門的合作模式是開展數據資產經營活動的堅實基礎。數據資產化過程涉及范圍廣，會牽扯到業務部門、財務部門、技術部門等，傳統由單個部門驅動的管理模式難以推進，因此需要完善城投公司整體組織架構，明確組織崗位分工和職責，協調好各方關系，明確誰對數據質量負責，誰對數據安全負責，誰對數據入表進程負責以及誰對后續數據交易和融資活動負責等，不斷深度優化業務流程，采用精細化管理，保障數據資產化進程的順利推行。

嚴格的合規流程是開展數據資產經營活動重要保障。事前要安全評估和審批，部分城投公司已經實質性開展公共數據資產的經營管理活動，若事前未按照政策要求進行安全評估和審批流程，就具有較高的合規風險。事中數據處理要脫密，對于涉及公民個人隱私信息，城投公司進行脫密，確保數據的安全性和隱私保護工作。事后要建立保密機制，防范數據泄露的風險，公司可以建立數據權限和訪問控制機制、采用加密、備份和監控等技術手段、制定定期數據安全評估制度等具體措施。

完備的數據基礎設施建設能力和技術開發能力是開展數據資產經營活動的核心支撐。數據資產運營有著明確的數據基礎設施建設、產品研發和全流程披露能力要求，城投公司擅長傳統基礎設施建設和投資，在數據基礎設施建設、數據治理技術等方面有所欠缺，因此城投公司可以通過成立數據科技公司、數據資產管理公司等方式彌補這方面的不足。此外，考慮到數據資產管理是一項長期性工作，城投公司可以根據自身實際，引進相關數據人才或者加強公司內部人員數據能力的培養，提高相關員工的技能水平和專業素養。

總結