“数据财政”代替“土地财政”，还需具备哪些条件？

文｜财经E法樊瑞

编辑｜郭丽琴

国家发改委价格监测中心副主任王建冬透露，数据财政已经成为一些地方政府尝试的新方向。

他表示，“数据二十条”的潜在价值是开启一个新的资产类型，破解地方政府在土地财政时代的困局，并开启下一个黄金发展期。

王建冬是在中国移动于近期举办的数据治理与展望大会暨中国移动法治建设专家委员会成立仪式上，提出了上述观点。

何为数据财政？据中国人民大学财政金融学院副教授谢波峰在《数据要素市场建设，还需匹配数据财政制度》一文中介绍，数据财政是在数据要素开发和流通中适配的财政税收制度的概括和总称，谢波峰还指出，数据要素使用和流通方式包括数据直接出售、数据可用不可见、数据信托或委托等。

王建冬指出，中国整个数据资产市场潜在规模将超过60万亿元，而数据要素定价将是开启新的十万亿级市场的“金钥匙”。他建议，随着数据资源化、资产化、资本化三个发展阶段，未来中国能够构建包含“数据一级”“数据二级”和“数据零级”的三级市场联动的新型价格机制。

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中国数据市场潜在规模超60万亿

中国数据市场的规模到底有多大？

据《国家数据资源调查报告（2021）》，2021年全年，中国数据总量达到6.6ZB，同比増加29.4%，占全球数据总产量的9.9%，仅次于美国（16ZB），位列全球第二。近三年来，中国数据产量每年保持30%左右的增速。另据IDC测算，到2025年，中国拥有的数据量将占全球27.8%，远高于美国的17.5%。

王建冬介绍，从短期来看，数据基础制度将催生出3000亿元至5000亿元规模的数据交易市场，但“我们统计发现，全国主要十家交易场所总的规模大概在100亿元左右，距离3000亿元的市场规模还有较大差距”。他认为，随着数据入表文件的公布，以及未来数据三权分治、数据登记确权等一系列制度明确之后，中国的数据交易频次和积极性将会极大提高。

此前，国家统计局在深圳做了试点，对深圳全市企业数据要素按照支出法做了统计。据测算，2022年深圳全市企业数据要素支出超过1000亿元。以深圳占全国企业总数比例和三年折旧率简单推算，则全国数据资产总规模在8.6万亿元左右。

同时，按照信通院提出数字产业化对产业数字化约1:4的带动效应粗略测算，则其潜在收益在34.4万亿元左右。两者相加，中国数据资产潜在总规模在43万亿元。

此外，进一步考虑围绕数据资产的评估、质押、融资等衍生市场，王建冬预计，整个数据资产市场潜在规模将超过60万亿元。

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定价机制是关键

目前数据市场的基本制度已经完成建构。

今年3月通过的国务院机构改革方案提出，组建国家数据局，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，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发改委管理。

王建冬表示，设立国家数据局关注的是如何利用数据资源，来促进产业发展。

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》，数据资产入表正式落地。数据作为一种资产的地位已经基本明确。

如何把60万亿元的数据市场真正激活？王建冬认为，其中的关键环节就是定价机制。

王建冬援引了今年年初深圳的一个数据资产化尝试案例：光大银行深圳分行、深圳数据交易所、授信企业、第三方专业服务机构、公共数据服务机构等深度合作，开展数据资产授信融资业务。2023年3月30日，成功落地首笔数据资产货款业务，为小微企业授信1000万元并放款。

近年来，地方政府已经在做多种尝试，以激发数据要素的潜力与活力。

其中之一就是中国多地都在推进建立的数据交易所。王建冬介绍，据不完全统计，全国新建各类数据交易机构80多家，副省级以上政府提出推进建设数据交易中心（所）有30余家。他表示，这些交易所关注的都是相同的方向——如何构建全国一体化的数据要素市场体系，并激发数据要素的潜力和活力。

王建冬还指出，过去各地成立的多是“数字集团”，如数字广东、数字海南等，主要是以信息化建设为主体的地方国资平台；而近年，在上海、福建、武汉、等地成立的多是“数据集团”。数据集团的工作主要围绕数据登记、确权、开发应用、授权运营、流通交易、增值等方面去做布局和尝试。

此外，王建冬还表示，在数据入表文件公布后，各地数据资产化的探索越来越多，诸如数据资产的存证、数据信托、数据资产融资租赁等尝试。

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数据财政成尝试新方向

王建冬透露，数据财政已经成为一些地方政府尝试的新方向。

“一个60万亿级别的新市场和新的资产类型，可能会对当前土地资产带来一些替代效应，能帮助地方政府和企业，跳出当下困局，找到新的增量市场。”王建冬指出。

王建冬介绍，与其他要素类似，数据发展要经过资源化、资产化和资本化三个阶段。数据资源化指的是数据聚集到一定规模形成资源；数据资产化就是把不同的数据跟应用场景相结合，是数据变现的过程；数据资本化则是指作为新的生产力，数据成为资本市场的核心力量，可以进行数据资产证券化、股权化的一些操作。“目前，中国的数据基本已经完成第一阶段资源化，处于资产化刚开始的阶段。”王建冬说。

在资本、土地等重要的要素市场，分级管理都是重要的治理思路。王建冬认为，分级治理的思路同样适用于数据要素市场，并提出了“数据要素三级市场”的概念，包含“数据零级市场”“数据一级市场”和“数据二级市场”。

 “数据二十条”提出了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”概念，在王建冬看来，其基本逻辑是淡化所有权而强调使用权，是在“数据一级市场”上要完成的目标。他解释说，一级市场解决的是要素市场化问题，关键是明晰权责，让要素流向市场。而“数据二级市场”是要把数据变成产品、服务、软件模型、系统、指数、报告等形式，解决流通高效化问题。

王建冬指出，由于一级市场与二级市场的制度逻辑不同，应当秉持“管住一级、放开二级”的原则来处理数据。“数据一级市场”围绕数据原始权益展开，是对数据资源持有权和开放使用权的流转，涉及到个人隐私、企业商业秘密等，需要接受强监管、确保数据来源、质量可靠。但“数据二级市场”是数据产品开发利用和流通交易的市场，应鼓励多方积极参与，提供定制化、多样化的数据服务。

此外，王建冬还提出“数据零级市场”。这并非一个全新的概念，土地领域就存在零级市场，指未办理土地出让的划拨士地使用权，未经政府有关部门审批，私下转让所形成的市场。

与土地市场类似，“数据零级市场”是指未进入交易环节，但发生数据共享交换和权益流转的市场行为，如企业内部或具有一定业务或股权关联关系的企业间发生的数据共亨交换。

王建冬表示，但与土地零级市场不同，社会机构拥有的数据中，只有一小部分进入流通交易环节（一二级市场），其他绝大部分数据均以各种形式在零级市场流通。据初步测算，当前“数据零级市场”中的数据资产及其评估、质拥、融资等衍生市场的潜在规模将超过30万亿元，是一、二级市场的30倍-60倍。

王建冬认为，未来，随着数据资产入表等实践的推进，对零级市场中的企业数据资产进行评估定价并确认为资产，能够极大改善企业资产负债水平，为企业抵押贷款、融资租赁等提供有效支撑。

王建冬认为，应当建立数据三级市场联动的新型价格机制。换言之，一级市场中的数据资源定价应以成本法为主，二级市场中数据资产和服务定价应以收益法为主。伴随数据资产入表实践，对企业数据资产进行股权化、证券化等资本运作，“核心问题将是如何为零级市场中的海量数据资产定价”。