数据资本化

  数据资本化

                        何伏   中南文产   董事

  未来，数据能够发挥作用的领域有很多，如城市建设、农业、制造业、服务业、碳中和、科技创新……尽管会面临巨大的挑战，但是也意味着有巨大的机会。

  整体而言，数据具有非常丰富的资本属性，能给数据的加工和场景应用带来巨大的附加值，数据资源可以成为一种优质的收益递增的资产。

  数据具有产品特征和市场特征，数据资源可以逐渐走上资产化，走向金融化，最终走向资本化。

  数据的特征决定了其具有特别明确的资本属性。首先，数据作为信息时代的产物，数据来源、收集目的、质量高低、开放程度等差异很大，多数数据还具有非标准化、非结构化、相互隔离等基本特征。因此，数据的价值需要考虑加工的附加值、需要应用场景的配合等。

  其次，数据具有非常独特的经济学特征：虚拟性，可重复使用，收集数据有高昂的固定成本，但是复制成本几乎为零；非竞争性和非排他性，数据复制后可以被不同的人在同一时间使用；等等。

  因此，从经济学的角度来看，数据资源可以成为一种良好且能够实现收益递增的资产。

  再次，数据还具有较强的外部依赖性，同样的数据在不同的场景、对不同的人，以及在不同的时间都意味着不同的价值。数据具有时效性，需要不同的应用场景、应用算法、网络效应的配合，集合使用的价值更高。

  这就相当于给数据增加了固定的特征，使数据的价值从单一线性变成丰富、多维的资产场景。而数据的生成性意味着其本身没价值，而是在使用时产生价值。

  最后，数据具有的非经济学维度特征，如隐私、合规、机密、安全等属性，都需要予以特别处理，以权衡数据价值和风险。这也符合资产的风险处置原则。

  数据从资源化进阶到资产化的过程中，既体现出产品特征，也体现出市场特征。

  数据资源化阶段将原始数据整理为可分析的数据资源，数据资源的产品特征包括可访问性、完整性和唯一性等，而数据资源的市场特征要求具有安全性、准确性和时效性。

  数据资源化过程一般对应到数据交易一级市场，即从数据采集商到数据产品开发商，主要解决原始数据授权、数据资源流通等问题。

  数据资产化阶段可以理解为，在企业业务部门应用或交付的数据产品形成后，数据通过交易流通传递时价值的实现过程。数据资产化是实现数据价值的核心阶段，能够使具有潜在价值的数据资源成为具有经济或社会价值的数据资产。

  数据资产的产品特征包括稀缺性、增值性、价值波动性、底层资产价值特性等，而数据资产的市场特征指场景多样性、场景经济性等。

  在这个阶段，数据资产通过不同的交易平台进行市场交易，形成数据资产交易二级市场。

  当前数据资本化主要处于数据金融化的阶段，即通过数据信贷融资和数据资产证券化等资本化方式，赋予数据资产以金融属性，此类数据资产金融产品的交易一般被称为数据资产交易的三级市场。

  在这个阶段，数据资本的产品和市场特征分别取决于数字技术和市场活跃度的进展。

  一方面，数字技术的迅猛发展不断融合经济资本、实物资本与数据资本，巨大的创新逐步将数据资本带入资本市场的核心位置。

  另一方面，数据资产的市场应用创新主要是利用金融手段，将数据资产转化为可以带来经济效益的金融产品或服务，市场活跃度正处于积极鼓励和培育的早期阶段。

  然而，从根本上理解，数据通过流通和交易赋能实体经济才是数据资产应用最重要和最有发展潜力的部分，这才是数据资本的核心内容。

  从数据资源、数据产品、数据资产到数据资本，最后到数据价值增值，形成一个完整可循环的价值实现过程，数据也就变成一种普通的、可以自由流动的、能够产生增值的资本。

  人类正在走向智能社会，算法、算力和数据是智能社会的三大要素。中国是数据大国，且正在向高质量发展的社会主义大国迈进，数据将成为中国经济新的增长点，用好数据是中国发展的重要战略。

  --------何伏，CFP，CFA，CMC，CISHRM，金融学博士，管理科学与工程博士，哲学博士后。资深投资人，基金管理人。