ビッグデータファイナンスの運用モデル（専門家の意見）

専門家の意見

近年、データの価値が広く認識されるようになり、データ資産は新しいタイプの資産であるという認識が業界内で徐々に形成されつつあります。 2016 年に Microsoft が LinkedIn を 262 億ドルで買収したことで、データは企業内で使用できるリソースであるだけでなく、収益化できる潜在的な資産でもあることが市場に認識されました。中国政府はデータの価値を非常に重視しており、データを主要な要素とするデジタル経済を構築しています。 2022年12月19日、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よく果たすためのデータインフラストラクチャシステムの構築に関する意見」（「データ20条」とも呼ばれる）を発表し、「データ資産」という概念を採用し、データプロバイダーがデータ取引の両当事者に「データ資産のコンプライアンス、標準化、付加価値サービス」を提供すること、「法律や法規に従ってデータリソース資産の権益を保護すること」、「データ資産を貸借対照表に記入するための新しいモデルを模索すること」を提案しました。党と国の配置に基づき、「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）が2024年1月1日に施行され、データの資源化からデータの資産化への重要な一歩を踏み出します。データはデジタル経済における重要な生産要素です。それが経済システムに入った後に資産となり得るかどうかは理論的には重要な問題である。この質問を明確に説明するには、「データ リソースが資産になるのはなぜか」という質問に答える必要があります。データ資産の性質と特徴は何ですか?データ リソースが資産になるまでの道筋は何でしょうか?

1. データリソースからデータ資産へ

データとは、電子形式またはその他の形式で記録された情報のことです。これは、純粋な数字、スプレッドシート、サウンド、ビデオ、画像、またはその他の情報を含む形式を含む情報を抽出するための原材料です。電子的またはその他の方法で記録された構造化および半構造化レコードです。データが一定規模まで蓄積されると、データリソースが形成されます。データ リソースとは、電子形式で記録および保存されるデータ セットであり、オリジナルであり、機械で読み取り可能で、社会的に再利用できます。社会的な生産・運営活動に参加でき、ユーザーや所有者に経済的利益をもたらし、可用性、再現性、無制限の成長、適時性、潜在的な価値などの特性を備えています。オンラインとオフラインの両方で生成されたデータはデータ リソースになる可能性がありますが、一定の規模に達する必要があります。ビッグデータは、大容量、多次元、包括的な大規模なデータの集合であり、データリソースになり得ます。

近年、データはリソースとして、そして生産リソースとして認識されるようになり、生産や生活におけるデータの役割が確認されています。デジタル経済では、生産性システムに、データ、デジタル技術、デジタル機器などの新しい生産手段や、デジタルヒューマンやバーチャルヒューマンなどの新しいタイプの労働者が追加されました。データは生産要素として経済システムに入り込み、新たな科学技術生産性と新たな品質生産性を生み出します。データ要素は、デジタル経済と実体経済の深い融合を促進し、デジタル生産性、デジタル循環、デジタル配信、デジタル消費力を形成し、再生産プロセスのデジタル化を促進し、企業の生産量と生産性を向上させ、経済成長を促進します。

政府も市場もデータの価値に大きな注目を払っており、データの潜在的な価値の探求を重視しています。例えば、「デジタル経済発展第14次5カ年計画」では、「データ要素の価値を全面的に解放し、データ要素の潜在力を活性化する」ことや、「市場の力で商業データの価値を引き出し、データ価値の製品化とサービス化を促進する」ことを提案している。では、データ リソースの価値を理論的にはどのように理解すればよいのでしょうか?学者は一般的に、データ リソースの可用性、つまりデータの使用価値を重視します。例えば、中国情報通信科学院（2021年）は、データリソース化とはデータを利用価値のあるものにするプロセスであり、データリソースはユーザーに経済的利益をもたらす能力を持っていると提唱しました。関係価値理論の観点から見ると、データ リソースの価値は利益関係です。データ リソースは価値オブジェクトとして、価値主体に必要とされ、特定のアプリケーションにおける価値主体の科学的な意思決定をサポートし、研究開発、生産、運用、管理における価値主体の効率を向上させることができます。マルクスは、商品には価値と使用価値の両方があると指摘しました。価値の本来の、そして最も一般的な意味は、使用価値に反映されています。 「商品の交換価値とは、ある使用価値と別の使用価値の比率である。」したがって、データが商品や資産となり、取引市場に参入できるようになると、交換価値が生まれます。

「暫定規定」は、データが天然資源から経済資産へと移行したことを意味しており、データ資源の会計処理に適用される基準を明確にしています。 「暫定規定」では、表の中に「データ資源」が明記されており、資産としてのデータ資源の価値は明確化されているものの、「デジタル資産」を表に含めることは規定されていません。たとえば、上海データ取引所は、データリソース、データ製品、データ資産の 3 つの段階ごとに異なる会計処理のアイデアを提案し、企業が取引市場に参入する前にデータリソースをデータ製品にアップグレードすることを要求しました。

データ資産化とは、データ リソースをデータ資産に変換することです。現在、データ資産の統一された定義はなく、ほとんどの定義ではデータ リソースの定義と資産の定義が組み合わされています。例えば、2023年10月1日に施行された「データ資産評価に関するガイドライン」では、データ資産を「特定の主体が合法的に所有または管理し、金銭的に測定でき、直接的または間接的な経済的利益をもたらす可能性のあるデータリソース」と明確に定義しています。 Ye Yazhen と Zhu Yangyong (2021) は、データ資産は経済主体に将来の経済的利益をもたらすことができるデータリソースであると考えています。サイバースペースにおける価値があり、測定可能で、読み取り可能であり、企業がデータ権利（探索権、使用権、所有権）を有するデータセットです。多くの定義の中で、データ資産については 3 つのコンセンサスが得られています。第 1 に、データ資産とは、経済主体自身によって形成または管理されるデータ リソースです。第二に、データ資産とは、経済主体に期待される経済的利益をもたらすことができるデータリソースです。 3 つ目は、データ資産化はデータ要素の評価の基礎であり、データ資産となるデータ リソースは経済主体によって所有または管理される必要があるということです。

本稿では、既存の文献と、データがデジタル経済の重要な要素であるという位置付けに基づき、データ資産とは、経済主体の過去の取引または事象によって形成され、法的に所有または管理され、将来の一定期間内に経済主体に直接的または間接的な経済的利益をもたらす、電子的に記録されたデータリソースに対する権利であると提案する。この定義では、次の 4 つの側面が強調されています。第 1 に、資産に対応する企業が、政府、企業、個人、一部の非営利団体や組織を含む経済主体に拡大されます。 2 つ目は、データ資産は「合法的に所有または管理される」権利であることを強調し、データのソースと出所が合法かつ準拠していることを強調し、データを積極的に管理して効果的な管理を形成することです。所有権を保有する必要はなく、使用権などの部分的な管理権を法的に保有することでもデータ資産を形成できます。第三に、データ資産は、データが「電子記録」の形で存在し、紙のデータやサイバー空間以外の空間におけるその他の物理的記録を考慮することなく、在庫や登録などの管理方法を通じてデータ資産を識別、記録、測定できることを強調しています。 4番目に、データ要素の本質的価値と表現価値を除外し、データ資産の応用価値の経済的価値を重視します。つまり、データ要素とデータリソースの違いは、経済的利益を生み出すことができるかどうかにあります。

2. データ資産の性質と財務的属性

データは本質的に資産です。会計において、資産とは、企業の過去の取引や出来事によって形成され、企業が所有または管理し、企業に経済的利益をもたらすと期待される資源を指します。資産には 3 つの主要な特性があります。資産は特定の主体によって所有または管理される必要があります。つまり、所有権が明確であることです。資産は既存または期待される経済的利益を生み出すことができ、測定可能であること。資産はリソースであり、取引可能です。データ リソースが上記の 3 つの特性を満たしている場合にのみ、経済主体の資産として認識されます。したがって、資産化できるデータリソースには所有権が与えられ、企業データの収集、使用、活用、処分の権利が合理的に割り当てられる必要があります。資産化できるデータリソースは測定可能である必要があり、データの価格はその補償価値、付加価値、異質価値、およびリスクプレミアムの組み合わせです。統一されたデータ資産評価、つまり価格設定基準は、データ要素の割り当ての重要な手段であり、評価方法は金銭的観点から測定される評価方法と非金銭的観点から測定される評価方法に分けられます。資産化できるデータ リソースは取引可能であり、企業が取引を行う場合は、データ リソースをデータ製品にアップグレードする必要があります。

データ資産化は、データの経済的価値を最大化することを目的としており、その本質はデータの交換価値を形成し実現することです。データを所有するということは、その価値を活用する可能性を持つということだけを意味します。バイナリシンボルからそこに含まれる情報を直接取得することはできません。データ リソースの価値は、膨大な量の多次元データにあります。データは採掘されなければ、地中深くに埋もれた原油のようなものだ。データは、処理、分析、適用を経て初めて、真に重要な生産要素としての役割を果たすことができます。

データ リソースは、特定のアプリケーション シナリオで経済的価値を生み出します。さらに、データ資源の活用価値には、金銭的な価値では測りにくい社会的価値や生態学的価値も含まれます。データ リソースの経済的価値は簡単に識別および測定できます。したがって、データ資産とデータ要素の価値は、具体的にはデータ アプリケーション価値の経済的価値を指します。データ資産化とは、データが流通や取引を通じてユーザーや所有者に経済的利益をもたらすプロセスです。データ資産は、経済主体に直接的および間接的な経済的利益をもたらすことができます。ほとんどの場合、データの販売やデータのリースといった流通手段を通じて間接的に経済主体に経済的利益をもたらします。

デジタル資産の本質は、商業的価値と財務的属性を備えたデータ資本です。中国情報通信科学院は、データには金融資本や人的資本と同様の二重の属性があり、つまり、データは金融資本の付加価値とリスク性、および人的資本の異質性を備えていると考えています。本稿では、データ要素の商品属性と財務属性の二元属性に基づいて、データ資産化の過程で得られるデータの潜在的な流動性と付加価値特性、すなわちデータの財務属性について論じる。デジタル資産の財務的特性は真剣に受け止められるべきです。金融属性とは、特定の商品が金融特性を持っていることを意味します。商品は資産とみなすことができ、価値の向上、価値の維持、資金調達の役割を果たすことができます。一方では、データ資産は信用保証として機能し、金融機関はデータ資産に基づいて融資を行うことができ、それによってデータ資源の金銭的価値を実現することができます。例えば、2023年9月、福建茶業ネットワーク技術開発有限公司は、保有する茶業生態データを国家データ資産登録サービスプラットフォームに登録し、福建淑益科技有限公司を通じて専門サービスを提供しました。第三者サービス機関のコンプライアンスガイドラインに従って、データ権利確認、監査検証、品質評価、データガバナンス、資産評価などのタスクを無事完了し、福建海峡銀行から1,000万元の信用枠を取得し、データ資産ファイナンスの「ゼロ」突破を達成しました。一方、企業投資では、データ資産を元の資本拠出と直接同等視し、生産活動や運用活動の不可欠な部分として、他の形態の資産（金銭資本、物理的オブジェクト、土地使用権など）と組み合わせることができます。データトランザクションはデータ資産を形成します。 2022年、上海データ取引所に上場されたデータ商品の総数は800を超え、データ商品の取引量は1億元を超えた。取引市場が改善するにつれて、経済主体が所有するデータ資産は資本の属性を持つようになります。本質は、データの金銭的価値を流通を通じて株式価値に変換することです。さらに、データ証券化、データバンク、データトラストなども、データ価値を拡大し、デジタル資産の財務属性を反映するための重要な方法です。

データ資産の財務属性は、外部性、付加価値、価値の変動性によって特徴付けられます。

まず、データ資産には経済的外部性と公共の利益があります。データ資産のプラスの外部性は、データ リソースの相乗価値に反映されます。データ自体だけでは経済的価値を生み出すことは困難です。データ、デジタル技術、資本、労働、土地は生産要素の組み合わせを構成します。データとデータを組み合わせると、データ要素が主体の生産・運用プロセスに埋め込まれ、外部性を生み出します。データフローは、人、物流、技術、資本、商業物流の流れを活性化させる重要な要素となっています。データは、データ リソースからデータ要素、データ資産、そしてデータ資本へと変化します。データ資産の外部性は、資産の存在と使用がユーザーに限定されず、他の組織、業界全体、さらには国家社会にまでさまざまな程度のプラスまたはマイナスの影響を及ぼす可能性があるという事実にも現れます。また、個人のプライバシー保護、企業の評判、業界の秩序、さらには国家の公安など、非常に機密性の高い領域も含まれます。

第二に、データ資産には付加価値があります。データ資産の付加価値は、主にその使用価値と流通価値から生まれます。データリソースは、特定の分析ツールに基づき、特定の基準に従って繰り返し処理と改良を行うことでのみ、ユーザーのニーズを満たし、経済的利益を生み出すデータ資産となり、バリューチェーンにおける価値移転と付加価値を実現します。会計測定の意味でデータ資産になるのは、データ リソースのごく一部だけです。循環リンクにおいて、データ資産は、データ要素の価値と将来の付加価値空間を反映し、付加価値を重視し、データリソースの経済化の貨幣形式となります。データ資産は高騰傾向にあるため、データ資産に投資することで、データ資産の流通と高騰を促進することができます。

第三に、データ資産の価値は変動し続けます。データ資産の価値は、主にシステムとポリシーにより変動しやすく、データ資産の価値はアプリケーション シナリオと密接に関連しており、データ リソースの有効性は非常に高く、ユーザー数は増減し、データ供給の 2 者間の情報の非対称性により、データの実際の価値を明確にすることは困難です。技術の発展や分析ツールの進歩などの外部要因も、もともと価値の低いデータ資産に付加価値をもたらすでしょう。新たな機会と新たなテクノロジーが、既存のデータに新たな価値を生み出します。たとえば、データの価値は制度や政策に内在しており、制度や政策の枠組みが異なればデータの使用に関する制限も異なり、これもデータの価値に影響を与えます (Zou Chuanwei、2021)。データ資産の価値は大きく不規則に変動し、特に適時性が強いデータ資産は時間の経過とともに急速に価値を失います。この現象はデータ減価と呼ばれます。データの価値の低下は金融市場で非常に顕著です。

データ資産の財務属性を重視することは、データ要素の循環と効率的な利用を促進するのに役立ちます。一方で、データの供給を刺激し、データの経済的利益を活用します。現在、政府データや金融データなどの膨大な「眠っているデータ」が活性化されておらず、インテリジェント製造や社会ガバナンスの分野では大量の「断片化されたデータ」が統合されておらず、「データの墓場」を形成しています。データ資産は資本として活用することができ、経済主体によるデータ要素の標準化された管理と市場ベースの流通・取引の強化を促進し、さまざまな市場主体が積極的に潜在的なデータ要素を探索・活用するよう促し、データ要素の価値を最大化する動機を高め、データの保存と評価を実現します。一方、データ資産は、新しい形態の資産として、財務資源配分の重要な部分を占めています。金融活動にはますますデータ資産が関与するようになり、データ資産の信用プロセスが促進されます。たとえば、銀行融資では、データ資産を担保や保証として使用することが検討されます。保険業界は将来、データ資産保険を開始する可能性があります。資産管理業界では、データ資産への投資も行われることになります。データ資産の証券化も、データ資産信用の発展の自然な帰結です。データ資産は、複雑な型、標準化の低さ、期待収益の不確実性、流動性の低さなどの固有の欠陥があるため、短期的には資本市場での取引対象になる可能性は低いです。長期的には、データ資産の資本化は、我が国の要素市場における金融商品の革新の一般的な傾向となるでしょう。現在はまだ調査段階にあり、成熟した金融取引商品はリストされていません。

3. データ資産の財務的属性を実現するための道筋

デジタル経済を強化、最適化、拡大し、データ要素の価値を刺激し、データ要素市場を確立・改善し、より広範な取引の流通と流通への参加を実現し、市場流通と取引を通じてデータ資産をユーザーや所有者に経済的利益をもたらすデータに変えていくことは、避けられない流れです。現在、世界の主要経済国はデータ価値の効率的な流通と完全な解放に向けた成熟した道筋を見つけていないものの、データの所有権の確定、データ資産の評価と価格設定、取引の流通などを積極的に模索しており、データ資産取引は形を整え始めています。現在、我が国におけるデータ資産取引の主な参加者は政府、金融、医療機関などの機関であり、中小企業は積極的に参加していません。

現在、世界的なデータ資産化には 3 つの共通の問題があります。第 1 に、データ資産の所有権が不明確です。データの生産・流通の過程で派生データや派生データ主体が生成される可能性があり、データ資産主体は複数存在します。すべてのデータがデータ資産を構成するわけではありません。データ資産となり得るデータは、機関による確認が必要です。データ資産の明確で明確な所有権メカニズムは、データ資産の開発、利用、取引、流通、派生的なガバナンス活動の基本的な前提条件です。第二に、データ資産の評価と価格設定のメカニズムは多くの課題に直面しています。価格形成メカニズムは、データ資産循環システムにおける重要なリンクです。統一された普遍的な価格設定基準がないため、データ資産の価値を定量化することは不可能です。データ資産は、標準化され測定可能な一般的な商品や工業製品とは異なります。原価法、収益法、市場法などの既存の資産評価および価格設定方法には多くの問題があります。第三に、データ資産取引の仕組みはまだ完璧ではありません。データ取引・流通市場の運営水準は高くなく、それが初期段階でのデータ資産形成や下流での利用空間の拡大に影響を与えている。データ資産供給者の利益実現の問題と、需要者が必要な資産ターゲットを獲得するという問題を効果的に解決することはできません。データ資産の所有権が明確化され、データ資産の評価、価格設定、取引市場メカニズムが改善されて初めて、データ資産の価値が真に発揮されるようになります。

この記事では、データ資産の財務属性の観点から、次のような提案をします。

1つ目は、データ資産の多層的かつ多様な市場志向の循環モデルを確立することです。現在、政府は取引所取引モデルの発展に大きな関心と重視を寄せており、データセキュリティなどの問題から店頭取引モデルについては慎重な姿勢をとっている。データ資産の流通は、単に取引所でデータ製品を売買したり譲渡したりすることではありません。私の国のデータ流通取引は、依然として店頭取引が主流です。金融、信用調査、広告、人工知能、総合クエリサービスなどの業界では、店頭データ資産取引が多数行われています。たとえば、多くの銀行は、商品設計、リスク管理、マーケティング機能を改善するために、入札を通じて大量の外部データを購入することがよくあります。海外のデータ取引機関は、主にデータ管理システム、データ保存システム、データセキュリティシステム、データインタラクションシステムの統合を通じて、データ市場の買い手と売り手が検索、マッチング、取引、対応するプロセスを管理する完全なシステムへと徐々に発展し、専門的なデータ取引プラットフォームと一般的なデータ取引市場へと進化しました。私たちは店頭取引について合理的な理解を持ち、市場参加者の選択を尊重し、市場発展の法則に従い、店頭市場の発展を人為的に制限してはならない。市場参加者にもっと自由な探求の余地を与え、データ取引主体の熱意と取引市場の活力を刺激すべきです。政府は、データ標準の統一、データ資産登録の統一、コンプライアンス技術の利用強化などの手段を通じて店頭取引を規制・指導し、データ要素の効率的な割り当て、公正な取引、自由な流れを促進することができる。

2つ目は、先物市場向けの価格発見メカニズムを導入し、オンサイト取引データ資産の価格発見メカニズムを確立することです。価格発見は価格決定とは異なります。これは、売り手と買い手が特定の時間と場所における商品の品質と数量に応じて取引価格を決定するプロセスを指します。価格発見は先物市場の重要な経済的機能であり、先物市場の存在と発展の基盤です。先物取引に関与するさまざまなタイプの投資家には、ヘッジャーや投機家が含まれます。投機取引は市場の流動性を促進し、先物市場の価格発見機能の実現を保証します。データ資産市場における現在の価格発見方法では、主に静的な価格設定メカニズムが使用されていますが、動的な価格設定では、主に交渉、つまり交渉による価格設定メカニズムと Stackelberg ゲーム メカニズムが使用されます。実際には、データ資産市場には、データを提供する複数のデータ所有者、データ プラットフォーム、およびデータを購入するデータ コンシューマーが存在します。 2 段階のゲームの後、データ プラットフォームはデータ所有者のサービス品質とデータ コンシューマーの購入意欲に基づいてどのデータ所有者が勝つかを決定し、データ所有者はデータ コンシューマーと取引を行います。データ資産市場に投機家が参入すると、強気派も弱気派も含め、多数の投機家が価格を予測して空売り活動を活発に行うようになるでしょう。これにより、取引に参加する人の数が増え、市場の規模と深さが拡大し、市場における十分な流動性が促進され、市場の価格発見機能が実現します。適度な投機は価格変動を緩和することもできます。

3つ目は、データ資産証券化、住宅ローン融資、データ信託、データ信用報告、データバンクなどの資本化運用モデルを模索し、試行することです。これらのモデルは、データ資産取引とは異なる新たな循環モデルであり、データ資源の供給促進、データ取得コストの削減、需要側と供給側の間の情報の非対称性や資源のミスマッチの解消に重要な役割を果たしてきました。たとえば、信用調査会社は、異なる金融機関から同じ顧客の金融行動データを収集し、信用レポートを発行しますが、これは実際にはデータ資産の生成と取引です。データ トラストは、個人の正当な情報権利と利益を保護する法的構造であるだけでなく、データ要素が価値創造に参加する場合の利益分配のソリューションも提供します。データ金融サービスでもあります。データ トラストは、将来のデータ バリュー チェーンの組織形態として考えられます。データ信託当事者は、データ資産に基づいて投資および融資商品を設計し、データの付加価値を実現できます。

4番目に、データ資産のリスク管理を強化します。データ資産リスクの主な原因は、ユーザーと所有者の不一致、経済主体による過剰な利益追求、経済主体の関連認識と能力の欠如です。経済主体のリスクに対する姿勢に応じて、データ資産のリスク管理対策は回避、削減、共有、受容などに分けられます。データ資産管理は、統一、専門化、俊敏性の方向に発展します。経済主体は、データ資産の等級付けや分類に注意を払い、データ監視システムや災害復旧システムを構築し、機密データ資産へのアクセス権、セキュリティ監査、検査、評価を確立し、人工知能、機械学習、ナレッジグラフなどの革新的な技術を導入して、データ資産管理のインテリジェンス、自動化、俊敏性を向上させるなど、事前のリスク管理を重視し、データ資産管理能力を向上させる必要があります。データ資産に対する保険を事前に購入することもできます。例えば、2023年7月、工業情報化部と国家金融監督管理局は「サイバーセキュリティ保険の標準化と健全な発展の促進に関する意見」を発表し、企業にサイバーセキュリティリスク管理の強化を奨励した。

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