引言
中国的“土地财政”现象由来已久，自从分税制改革后，地方政府的财政收入很大程度上依赖于土地出让金，“卖地”成了地方政府创收的主要手段。随着房地产的遇冷，地方政府的收支平衡难以为继，“什么能够替代土地，支撑地方政府未来的财政收入”成为了不得不思考的问题。因此，“数据要素”这个概念应运而生。但数据要素现阶段存在鲜明的特征：很高的顶层设计站位下，是难以兑现的基本面。这导致在二级市场中，这个方向的个股股价走势也相对纠结，总是只能在主题投资的范畴内来回炒作，一到基本面需要兑现的时点就立刻被打回原形。
足够高的顶层设计......
根据中国信息通信研究院的定义，“数据要素”指的是在特定生产需求下，通过汇聚、整理、加工等步骤形成的计算机数据及其衍生形态。通俗的说，将数据进行汇总和加工后所得的产品，就可以称之为数据要素。
数据要素概念在刚推出时就被给予了非常高的政治定位。2019 年10 月，党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素范畴，与土地、劳动、资本、技术等传统生产要素并列；2020 年4 月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中正式把数据作为生产要素单独列出，并提出了促进数据要素市场化配置的改革方向。将数据作为生产要素，这是颠覆传统经济学乃至西方前沿经济学的新理论，充分说明了国家政策设计对于数据要素的极高期待。值得一提的是，到2023年的今天，全球范围内也只有中国政府将数据定义为生产要素。
从官方机构的测算口径，也可以看出国家对于数据要素的期待值很高。据国家工信安全发展研究中心（CIC）测算数据，2021 年我国数据要素市场规模达到815 亿元，2022 年市场规模接近千亿元，并且在“十四五”期间有望保持25%的复合增速，整体将进入群体性突破的快速发展阶段。
除了最开始的政策定位就很高外，后续数据要素方面的政策也是接连不断。其中最为重要的，当属“数据二十条”、国家数据局的组建和数据资产入表。
2022 年12 月19 日，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，简称“数据二十条”对外发布，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，提出20 条政策举措。这成为了目前数据要素实务中的纲领性文件，虽然没有非常明确的实操指引落地，但是在谁可以卖什么数据、怎么卖、怎么管上都落实了基本逻辑，对于实际的数据要素相关经济业务有不小的促进。
除此之外，在2023年3 月中共中央、国务院印发的《党和国家机构改革方案》中，提出组建国家数据局，由国家发改委管理。2023 年7 月28 日，刘烈宏任国家数据局局长。为产业发展设立专门的行政单位，这不仅体现了政府的重视，也将提高后续政策的推出力度和执行力度。
2023 年8 月21 日，财政部网站发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024 年1 月1 日起施行。该规定要求，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。简单的说，数据和厂房房屋等固定资产、专利和著作权等无形资产将遵循类似的会计制度，“数据是生产要素”得到了实打实的落地。
其他的政策不再一一列举。总而言之，数据要素从诞生之初就有着非常高的政治定调，在随后的几年中也有持续不断的政策跟进和组织构建，在顶层设计层面是诚意满满。按照光伏、电动车、半导体等等产业的逻辑，我们应该看到数据要素相关产业的井喷式发展——但事实却并非如此。
......但产业情况却不甚理想
数据要素的产业现状，比起轰轰烈烈的政策而言要冷清的多。我们都知道，数据要素相关政策推出的初衷是解决政府的财政问题，在目前的制度设计下，这个问题的理想解决方式如下：
1）“数据二十条”淡化了数据的所有权，强调的是数据的使用权和受益权。在这样的制度设计下，我们的个人信息虽然属于自己所有，但是政府拥有这些数据的使用与受益权，只要将数据脱敏处理（不违背隐私相关法律）就可以对外售卖。政府将这些数据委托第三方进行处理，然后放到数据交易所进行售卖（比如将个人医保数据脱敏后卖给保险公司来为寿险销售提供支持），就获得相应的收益。
2）数据交易所本身也是政府开设的机构，提供标准化的交易流程和信用背书。数据在交易所的交易需要上缴手续费，政府（控制的相关平台公司）作为交易所的主要股东自然也可以从中分一杯羹。
3）由于数据成为了一种资产，自然也可以进行抵押和买卖。政府可以将数据作为抵押品，向银行进行抵押贷款、甚至将数据资产打包为金融产品直接出售，解决短期内的资金需求。
但现状如何呢？根据相关新闻报道，2022年全国各地的40+个数据交易所的数据交易总额约40亿元，其中发展较快的上海数据交易所交易额约1亿元、贵阳数据交易所交易额约3亿元。交易所的交易额比起信通院统计的全国数据要素市场总规模，占比不到4%。2023年各地的交易额有所上升，但上海、贵阳等发展较快的数据交易所预测的年交易额也仅10亿元左右，比起近1500亿的市场还是显得非常小。
对于这个本身已经不高的统计数据，产业端仍然有不少质疑。许多提供数据服务的上市公司反映，通过交易所达成的营收规模在百万元以内，占公司营收的1%都不到，与下游客户进行的相关交易几乎不会考虑走数据交易所。
因此，从数据交易所的角度看，全国一年百亿不到的交易额，即使所有的数据都是政府出售的，对于政府财政的帮助也是杯水车薪，更不要提其中很大部分的数据都是企业间的交易，政府只能收到手续费。
不依赖数据交易所、直接用数据资产抵押或者资产证券化的变现方法，目前的进展也非常有限。23年6月起，江苏罗思韦尔电气公司以“T-BOX车联网信息数据”知识产权质押，从苏州银行获得1000万贷款；宿迁易通数字科技有限公司以“园区平台企业经营能力计算与分析模型”知识产权质押，从南京银行获贷1000万元。2023年9月27日，福建省大数据集团旗下福茶网科技发展有限公司通过数据资产成功获得福建海峡银行1000万元授信额度。类似的案例还有一些，但不难看出抵押获得的资金数额都不大。数据资产证券化方面的进度则更加波折。就在最近的11月10日，衡阳市将当地的政务数据资源和智慧城市特许经营权打包进行交易，项目起始价18.02亿元，这是政府数据资产证券化的全国第一例。但仅仅几天后的11月15日，该交易就被有关政府部门叫停。
那为什么数据要素市场的实际发展这么缓慢？我们根据产业反馈总结了如下几个重要原因：
1）数据确权不明确。目前的政策对于数据的使用权只有框架性的规定，但数据背后是赤裸裸的利益，没有落到实处的政策条例，谁都不愿意将数据资源拱手让人。举例来说，上海市浦东区的居民医保数据，政策虽然说明了政府拥有使用和受益权，但是这个受益权是归浦东新区区政府，还是归上海市市政府，还是归中央？政务、工商等等数据中，这方面的问题多如牛毛，不仅各级政府需要分，有些还涉及到国有企业、国企分公司和政府，利益关系错综复杂。
2）数据交易的流程性问题。目前，各地的数据交易所上架的数据产品规格、数据交易的流程五花八门并不统一。对于数据采购方来说，原本传统的数据采购模式有一套完善的流程无需费心，现在如果想改用数据交易所进行交易，相关的流程根本没有先例、需要特事特办，而不同交易所的交易流程还不相同，给交易双方增加了很大的摩擦成本，市场交易的主体们自然没有动力去数据交易所交易，宁愿私下进行传统的B2B交易。
3）数据交易本身并不完全适合标准化。数据公司拥有大量、全面的数据，而需求方的需求往往是各不相同的局部数据，这就导致数据产品上架的规格和价格都很难确定。举例来讲，公司A拥有全球的地图数据，之前业务中的采购方主要是中国的省市级政府，购买当地的地形数据。如果公司A想把业务迁移到数据交易所，只上架一个产品肯定不合适，那是每个省的地图数据都单独上架？还是每个市的数据都单独上架？每个客户的购买力还有所不同，需不需要差异化定价？这些都是非常实务且常见的问题。
万亿市场，道阻且长
数据作为生产要素，这一论断虽然是“中国特色”，但确实非常符合近些年产业发展的趋势。尤其是在2023年AI大模型爆火后，数据资源、尤其是优质的数据资源的价值受到了人们广泛的认可。从产业的角度讲，相关公司和主体基本都认可数据要素产业的规模比上文引用的信通院统计数据还要大得多，至少是万亿以上的量级；如果能将这些交易规范到数据交易所进行场内交易，再加上充分挖掘医保数据、交通数据、工商数据这些政府所掌握的“金矿”，数据要素市场是有绝对的潜力去接替每年4-5万亿的土地财政市场的。
虽然目前的产业发展并不顺利，但我们不难看出，数据确权不明确、数据交易流程复杂这些阻碍产业发展的难题都不是永久性的，其实只需要政策进一步的明确和落实、利益关系理顺就可以克服。总而言之，数据要素的未来是光明的，道路是曲折的；万亿市场，道阻且长。我们在股市中进行相关个股投资时，也需要充分意识到这一点，不可盲目乐观也不能过度悲观，需要根据实际产业情况审慎投资。
