データ資産運用の鍵は（データ資産のテーブルへの参入を促進し、エコシステムを構築することが鍵）

データ資産の活用を促進するには、エコシステムの構築が鍵となる

著者: Xu Tao (同済大学経済管理学院ポストドクター研究員);容 克（清華大学社会科学学院教授）

データはデジタル経済時代における基本的なリソースであり、重要な生産力であり、主要な生産要素です。中国共産党第19期中央委員会第4回全体会議でデータが生産要素として挙げられて以来、党中央委員会と国務院はデータ要素市場の発展を計画し規定するための一連の政策文書を発行し、データの資産化を促進する強力な相乗効果を形成してきました。 2022年12月、中国共産党中央委員会と国務院は「データ要素の役割をより良く発揮するためのデータ基本システムの構築に関する意見」（以下、「データ二十ヶ条」という）を発表し、データ基本システムを構築し、データ要素の価値を十分に実現することを提案し、データ要素市場のトップレベルの設計計画を提供しました。 「データ二十条」の指導の下、財政部は2023年8月に「企業データ資源の会計処理に関する暫定規定」（以下、「暫定規定」という）を制定・公布し、データの資産属性と表への包含の適用範囲、会計処理基準、上場・開示要件を明確にし、2024年1月1日に正式に施行される。

「暫定規定」の公布は、データ資産のバランスシートへの組み込みに関して国家レベルで関連する制度的規範が確立された初めてのケースであり、データ資産のバランスシートへの組み込みを推進する上で確実な前進となる。まず、企業の財務諸表にデータが正式に組み込まれるということは、データが抽象的な概念から、企業に具体的な経済的利益をもたらす新しいタイプの資産へと変化し、企業がより正確にリソースの配分を最適化し、業務効率を向上させるのに役立ちます。第二に、データをテーブルに入力するプロセスにおいて、企業はデータ資産の慎重な分類と詳細な分析を通じて自社のデータリソースをより包括的に理解し、企業がデータの価値を活用し、革新的なアプリケーションを模索するための強力なサポートを提供します。第三に、データ資産の透明な開示は、企業のデータ可視性を大幅に高め、他の機関や企業が協力の機会を発見し、協力スペースを拡大するための便利な方法を提供し、それにより、より多くの企業がデータ要素市場に積極的に参加し、データ要素市場の発展を促進することになります。

データ資産を貸借対照表に含めるまでのカウントダウンは正式に始まっていますが、企業はデータ資産を貸借対照表に含める実際のプロセスにおいて依然として多くの課題に直面しています。

一方、データ資産は、非競争性、排他性の弱さ、価値の異質性、無形性などの理由から、データ価値評価システムの構築は特に複雑です。データの非競争性と弱い排他性は、同じデータが複数のシナリオで異なるエンティティによって同時に使用される可能性があることを意味します。データが共有または漏洩されると、他の組織や個人による使用を防ぐことが難しくなり、従来の市場価値評価方法を適用することが難しくなります。値の異質性とは、異なるアプリケーション シナリオや異なるユーザーでは、異なるデータが異なる値を持つことを意味します。これにより、評価システムには高度な柔軟性と適応性が求められ、評価システムの構築が難しくなります。さらに、データが貸借対照表に計上された後は、データ資産の無形性により、その存在、完全性、正確性を直接検証することがより困難になります。架空の資産価値の行為をいかに回避するかも、貸借対照表へのデータ計上の実施における重要な課題となっている。

一方、データの所有権制度が不明確であることや、データ取引市場が活発でないことも、企業のデータ資産の取り込みプロセスを制限しています。まず、データ所有権システムが不明確であると、企業はデータの所有権、管理、使用を決定する際に法的リスクに直面する可能性があります。所有権の明確な分割がなければ、企業は権利紛争に遭遇する可能性があり、データ資産の実際の価値と権利が脅かされる可能性があります。所有権システムが不明確だと、プライバシーやデータセキュリティの問題も発生し、企業のコンプライアンスリスクがさらに増大する可能性があります。第二に、データ資産の現在のオンサイト取引はまだ非活発であり、データ価格発見メカニズムが欠如しています。市場の参照が不足しているため、データ資産の評価プロセスはより主観的になり、企業の業界カテゴリ、管理者の主観的判断、外部環境の不確実性などの非市場要因の影響を受けやすく、データ入力の公平性、正確性、透明性に影響を与えます。

データ資産の組み込みの実施には多くの課題が伴うため、バランスシートへのデータ資産の組み込みを促進するエコシステムを構築するには、政府部門、業界団体、研究機関、企業、その他の関係者間の連携が必要です。

まず、政府部門はシステム構築、市場指導、業界監督などで主要な役割を果たし、データの資産化とデータ資産のバランスシートへの標準化された組み込みのための制度的基盤と政策環境を提供する必要があります。実装の観点からは、データが生成される特定のシナリオと組み合わせて、データの所有権と承認のメカニズムを確立できます。まず、特定の生成シナリオでは、データの初期所有権は生成プロセスに関与するエンティティに属する可能性があり、初期所有権の確立は、参加エンティティ間の分散型市場ベースの契約を通じて達成できます。第二に、財産権の初期確立に基づいて、データの階層化認証メカニズムの構築を検討します。さまざまなシナリオでデータの価値を実現するプロセスでは、さまざまなエンティティが、それぞれの承認レベルに基づいて、データの基本的な管理と保守、分析操作、パッケージ化と販売、またはその他の方法でのデータの商用利用を実行します。特定のシナリオで財産権の確認と承認の交渉メカニズムを構築することにより、交渉と規制のコストを抑えながらデータ主体の関連する権利と利益が尊重され保護されることを保証し、関連する法的リスクを軽減し、所有権や承認の紛争が不明確であることによる潜在的な損失を軽減することができます。

同時に、政府部門は市場主体と社会勢力がデータ要素市場の構築に積極的に参加し、多層的なデータ市場システムを構築し、データ価格発見メカニズムを模索することを奨励すべきである。マルチレベルデータ市場システムは、元のデータリソース市場、データ要素市場、データ製品およびサービス市場を含む階層的な市場環境です。第一レベルの市場は主に生データの認可と流通を扱い、データの基本的な価値評価の基礎を築きます。第 2 レベルの市場はさらにデータ要素市場に細分化され、社会の生産および運営活動におけるデータの実際の適用と、それによって生み出される経済的利益を通じて、データの価値評価のより具体的な基盤を提供します。第 3 レベルの市場は、データ製品とサービスの取引を中心に展開され、市場の需要とユーザーのフィードバックを通じてデータ製品とサービスの市場価値を反映します。 3層市場システムでは、一次市場は「幅広い」データソースを持ち、より多くのデータ収集を奨励し、データの権利が確認された後にデータフローを完了し、平等な交換の形でデータを安全に共有する必要があります。二次市場では、「ビッグ」データ取引を実施し、市場内外で調整された補完的なデータ取引システムを構築し、安全で効率的なデータの流れを促進し、ネットワーク効果を形成する必要があります。第三次市場では、「ディープ」なデータ製品を生み出し、業界のアプリケーション シナリオを掘り下げ、人工知能アルゴリズムを使用してインテリジェントなソリューションを構築し、データの価値を真に解き放ち、あらゆる階層の人々にサービスを提供する必要があります。マルチレベルのデータ市場の連携により、さまざまなレベルとシナリオでデータの価値を評価および検証できるため、市場参加者はデータの価格と価値をより正確に発見して理解できるようになり、データ資産の組み込みプロセスが促進されます。

さらに、データ資産の無形性、複雑さ、テクノロジへの依存性により、企業のデータ資産の信頼性と整合性を確保するには、より洗練された管理方法が必要になります。規制当局としては、データ資産の監督に関する責任と権限をさらに明確にし、企業のデータ資産開示、特に上場企業が関与する関連データ資産開示を監督する専門機関またはチームを設立する必要がある。

第二に、業界団体や研究機関は調整、監督、研究において重要な役割を果たすことができます。業界の特性を踏まえた調査を実施し、データ資産の評価基準と方法を確立し、業界の自制心と企業データ資産の標準化された開示を促進する必要があります。データ資産価値評価システムは、多様で包括的かつ動的なシステムである必要があります。業界団体や専門研究機関は、さまざまな業界の特性やニーズに基づいて、データ価値評価のための標準化されたモデルと参照指標を提供することができ、それによって特定の業界の企業に比較的統一された公平な評価ベンチマークを提供することができます。これを基に、研究機関は高度なデータ分析技術とアルゴリズムをさらに活用して、より科学的かつ客観的なデータ価値評価方法を研究・開発し、業界の実際のニーズを満たすだけでなく、実際に企業に真の価値をもたらすことができるようになります。データ価値評価標準システムの開発を推進する過程では、データ提供者、データ処理者、その他の機関との協力も重要です。関連するデータ サービス プロバイダーは、データの正確性、完全性、適時性を確保するために、データの価値評価のための包括的な背景情報を提供できます。多者協力と総合的な分析を通じて、データ価値評価基準システムの開発と改善を推進し、データ入力の実施を強力にサポートします。

さらに、業界団体は、データ資産の開示ガイドラインの策定、データ資産のバランスシートへの計上に関する指導や研修の強化、企業間の協力や交流の促進など、自主規制の仕組みを積極的に構築する必要がある。自主規制メカニズムの確立は、データ資産の透明性と責任ある開示を効果的に促進し、業界全体の信頼性と効率性を高めることになります。政府の監督と業界の自主規律の有機的な組み合わせを通じて、データ資産のオンバランスシート監督システムを包括的かつ効果的に確立し、データ資産の開示の公平性と信頼性を確保し、データ資産化の健全で秩序ある発展を促進します。

第三に、企業がデータ資産を貸借対照表に計上する具体的なプロセスにおいては、その中核となる主体の役割が極めて重要です。まず第一に、企業はデータ資産の重要性を深く理解し、データ資産の評価と価格設定に積極的に参加する必要があります。科学的な方法と技術的な手段を使用してデータの信頼性と正確性を確保することにより、企業は自社のデータ資産の価値をより包括的に理解できるだけでなく、その後のデータ取引の公正かつ合理的な基盤を築くことができます。第二に、企業もデータ市場の構築とシステムの改善に積極的な役割を果たす必要があります。企業は、データ取引プラットフォームの構築、取引ルールの策定、取引プロセスの最適化に参加することで、データ市場の標準化された効率的な方向への発展を促進し、データ要素の円滑な流れとその価値の完全な解放のためのより良い市場環境を作り出すことができます。最後に、企業はデータ取引活動におけるデータセキュリティとプライバシー保護の問題に細心の注意を払う必要があります。コンプライアンスを確保し、ユーザーの正当な権利と利益、およびデータのセキュリティを効果的に保護するという前提の下でデータ取引を実行することは、企業の社会的責任であるだけでなく、企業の持続可能な発展の鍵でもあります。これらの措置を実施することで、企業はデータ資産をバランスシートに組み込むプロセスにおいて中核的な役割を果たし、データ要素市場の健全な発展を促進することができます。

出典: 光明オンライン - 学術チャンネル