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孟庆国:政府数据资产化探究

发布日期:2020-11-27T08:19:51.010Z 文章浏览量:
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2020年11月26-27日,由中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司联合主办,国脉研究院承办的年度改革创新研讨盛会(第16年)——“2020智慧中国年会”在北京隆重召开,以“十四五前瞻与智治社会建设”为主题,来自全国部委、省、市、区县电子政务、智慧城市、大数据等领域的主管领导、行业专家、企业代表、主流媒体等齐聚一堂。

本文系清华大学国家治理研究院院长孟庆国先生于11月27日上午在“2020智慧中国年会” 高级专家研讨会上的演讲。

「清华大学国家治理研究院院长 孟庆国」

非常高兴参加这次会议,和大家一起来交流,我今天给大家汇报的题目是《政府数据资产化探究》,这是个命题作文,为什么要谈这些话题?实际上咱们今天研讨会的主题也是围绕数据作为新型要素来展开讨论、深入研究。

这一话题有非常深刻的一个时代的背景,大家都知道信息技术发展到今天,数据成为战略资源。数据不管是在商业领域,还是在政府管理领域,都成为越来越重要的一个资源。这种资源不仅得到了学术界、企业界的关注,实际上还从国家层面上升为国家战略。习近平总书记在多种场合都提到数据是一种重要的资源。在2017年12月8日政治局金融学习的时候,进一步明确数据是一种新的生产要素。去年召开的中央四中全会上,把数据和劳动、资本、知识、技术、管理等作为要素写到我们党的政治文件里面去,刚刚召开的五中全会又做了进一步强调,所以我想在未来一段时期数据成为生产要素是非常重要的一项工作。

数据成为生产要素之后,一个紧接着的话题就是数据资产化的问题,如何将数据这种资源通过资产化的方式,使其在数字经济、社会管理、提升政府治理水平中能够发挥价值。从7月份深圳市《深圳经济特区数据条例(征求意见稿)》,把数据所有权明确“公共数据属于新型国有资产,其数据权归国家所有”,其他地方也开始做出这方面的一些探索和判断。

到底我们怎么样认识数据资产化问题,尤其是政府数据资产化问题,我想今天给大家就这些问题做一个简单的讨论,主要想从4个方面来阐述一下我们的一些观点,不见得对,请大家多注意。

一、政府数据及其资产属性分析

(一)政府数据的类型

政府数据这方面的讨论非常多,大家给出了很多的概念,不同的角度,不同的使用场合,都对数据做出了一些概括,我们也做了一个归纳,归纳下来之后,我们认为政府数据可以分成4类,当然这4类也不一定能够非常全面系统准确地把政府数据的内涵、范围给解释得更清楚,但至少对大家理解什么是政府数据可能能够提供一些比较好的判断的角度。

1.政府业务数据。政府部门和派出机构履行法定职责过程中采集和产生的数据。

2.社情民意数据。政府部门主动采集或者委托其他机构对社会企业及个人对象进行统计调查而获取的数据。

3.基础环境数据。通过物理设备采集获得的气象、环境、地理空间、影像等数据。

4.获得使用权的公共数据。政府通过强制征收、采购以及合作开发等获得的与政府履行职能相关的数据使用权的公共数据。

(二)政府数据资源的特点

1.具备数据资源一般特点

(1)非物质性。虽然数据资源必定依附于某个载体(光盘、文件、程序、数据库等),但其价值与该载体没有必然的关系;

(2)可再生性。开发应用可以产生价值,再生利用产生新的数据资产,聚合关联后比单独的数据资源更有价值;

(3)效用相异性。在不同主体手中可以以不同方式产生价值,其价值可以说因人而异。

2.政府数据还具有公共性的特点

(1)政府数据是全民所有或国有,政府及其职能部门管理的资产;

(2)就资产管理而言,政府及其职能部门只是代为管理,遵循“开放为常态、不开放为例外”的原则;

(3)就资产的保值增值而言,政府数据资源面向社会开放应采取免费的方式。

(三)数据资源成为资产的条件

会计准则下,将数据资源确认为资产的四个条件:

1.拥有该项数据资源的数据权属(所有权或使用权)。

2.该项数据资源是有价值的。

垃圾数据或者毫无意义的数据,没有任何价值,或者说我们判断不出来它的价值,那些数据我们就很难拿到资产范畴里边进行资产化管理。

3.该项数据资源成本或价值能够被可靠地计量的。

无论是考虑到数据资源采集的成本,还是预期收益,不管用什么来衡量,我们应该能够对数据集进行可靠的计量,这样才能产生它的具备资产的一些条件。

4.该项数据资源必须是可机读的。

有价值、可机读,一般而言好判断,难点是数据权属和可计量的甄别与实现。我们在面临数据资产化的时候,遇到很多的争议,很多的纠纷,很多的不确定性也是由于数据的确权比较难,数据的价值真正的计量起来比较困难有关。所以在下一步数据资产化管理过程中,我认为这也是大家可以着力的两个地方。

政府数据资源确认为资产,同样以此为前提条件。

(四)政府数据资源的资产属性

一般通用会计准则都是对资产进行定义。数据资源是有形资产还是无形资产?

1.一种观点认为数据资源是一种有形资产:具有物理属性。在介质中以二进制形式存在,占有物理空间。

2.另有一种观点认为数据资源具有无形资产的部分形态(较多认为):不具备实物形态,但无形资产常见类别(专利、商标、著作、专有技术、销售网络、客户关系、特许经营、合同权益、域名等)涵盖不了所有的数据资产。

但与无形资产的特征又不同,无形资产是垄断性、排他性的,不可再生的,但数据资产是可开放共享、非排他性的,甚至反而是利他的,数据开放的目的是促进开发利用。因此,数据资产难以归属于会计准则下的无形资产。

3.还有一种观点认为数据资源是一种新的资产类型——数据资产或数据资源资产(普遍认为):以某种数据形态出现,能够基于其开发使用帮助政府会计主体实现某种服务潜力,或者为政府会计单位提供某种公共效益的资产。

二、政府数据权属确定的一般原则

(一)政府数据权属确定的一般原则

1. 数据权属不清导致混乱和纠纷

一般涉及数据主体、数据控制人、数据生产者和数据购买者等多方权利主体。在数据采集和开发利用过程中,不同主体所主张的数据权属冲突问题在现实中已有所显现。不能明确数据资源的所有权或使用权,也即无法确认其成为资产。明确数据资源的权属是数据资产在开发、运维、交易和使用过程中保护产权主体合法权益的关键。

2. 与互联网平台数据不同,政府数据资源有共有产权的属性

政府数据的公共性特征决定了其全民所有或国有的性质。不宜赋予任何单个主体排他的使用权。所有权和使用权分离,遵循开放使用的逻辑。

(二) 政府数据资源的权属确认原则

1.核心权属原则

政府数据资源所有权的全民所有,其产生和运维的过程主要依靠公共财政的支持。

2.开放性原则

党政部门、承担公共管理职能的企事业单位,对规定职责范围内形成的数据,负责管理和依法开放利用,涉及国家安全和公民个人隐私的除外。

3.公益性原则

数据开发使用必须坚持促进社会效益、产生社会价值。

4.非排他性原则

任何单个主体,无论是党政部门、企事业单位或个人,不能就政务数据资源主张排他性的权利。

三、政府数据资产的定价方法

(一)政府数据资产的定价方法

1. 成本定价

采集、加工、维护等支出的成本。

2. 知识产权定价

按照使用权属来定价,类似许可证的定价模式。

3. 收益定价

由数据的收益来定价。

4. 成本+收益法

目前最常用的方式来讲是成本加收益法,将采用数据的成本和其未来的收益做一个估算,这两个合在一起作为数据集来进行估算,将这种价值写进会计账户中。因为关于数据一次加工、二次加工、三次加工很难进行准确的界定,所以都是采取这种预期收益的评估方式。 还有一种长远方式是一个竞标机制定价,就像拍卖一样。

(二)不同政府数据资源的定价考量

对于政府业务数据,就是说政府按照法律职能履责过程中,所采集生成的一些数据,这些数据在政府纳入会计准则里边核算的时候,按成本定价可能更合适一些。在这个过程中生成的这个数据,花费了多少,基于成本来定价;收益的部分,因为是公共财政支持产生的数据,数据在用的过程又是为了收益在用,此处也需要一定的考量。

另外对于社情民意的数据和基础环境的数据,有些数据是法定职责之外的,为了要更好地履行职责额外采集的数据,或者说是通过外包服务的方式、合作的方式采集的数据,所以这些数据能不能基于成本+适度的市场定价的方式? 成本考虑中,软硬件、非工资劳务、维护等,因数据中蕴含的社会价值较大,可根据市场需求情况适度微调市场预价的动态定价机制。

另外对于获得使用权的公共数据,因为这些数据大部分都是采用购买的方式、征集的方式,不管是市场主体还是社会机构,把这些数据拿过来,花钱采购的成本需要放在数据资产定价里面,另外数据拿过来之后还要专门的人去维护,要对这些数据开发使用,还要付这些成本。

四、政府数据资产管理的基本内容

从数据的资产属性到权属的确定,到定价的方式,实际上都是政府数据资产化管理里面的一些核心的一些要点和内容。

如果说未来我们要建构数据、政务数据的资产管理体系的话,管理机构要把相应职责承担起来。

1.政府数据资源的确权与资产登记。

我们要对政府的所有资源进行摸底,进行确权,要进行数据资产的登记。这一块贵州做得比较早,已经开始做这些登记,北京对于不同的做法也有了一些探索。而实际上大多数的地方政府只是说对数据有清单,但是对于数据的资产登记,我们还没有做到这一步。我认为这一步现在可以迈开了,可能会有数据生产要素各方面国家的部署要求之类的,但是具体来说会走到数据资产登记这一步。

2.政府数据价值确认与质量管理。

3.政府数据资产会计核算、评估与审计。

4.政府数据资产增值与折旧的管理。

5.政府数据资产流通与运行平台建设。

以上是我的一些观点,不见得对,请大家多多批评,谢谢大家。

注:获取更多会议资讯及嘉宾演讲资料,欢迎关注微信公众号“国脉研究院”(微信号:ethinktank)或“2020智慧中国年会官网”(网址:http://www.govmade.cn/thematicActivities/index.html)。

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