各地水务系统今年来扎堆数据资产入表，单条数据评估价值差值达1000倍

（原标题：各地水务系统今年来扎堆数据资产入表，单条数据评估价值差值达1000倍）

南方财经全媒体研究员卓皙雯 发自广州

今年以来，多地水务系统宣布完成首单1000倍数据资产的登记和入表工作。南财数据团队对全国范围内的水务数据资产入表及融资案例进行统计和梳理，分析发现至少有十省（市）落地“首单”，入表金额从50万元到400万元不等，估值金额从300万元至3000万元不等，融资金额从500万元到1600万元不等。其中，区县级水务单位对入表更为积极，如安徽庐江县和含山县探索“水资源”变“水资产”，总金额超过180万元。

当前，用电数据已形成相对成熟的交易市场，用水数据能否成为下一个公共数据的应用风口？南财数据团队发现，多个案例中水务数据价值评估金额差异较大，出现上亿条数据的估值大幅低于十余万条数据估值的现象。有专家分析，这可能与数据质量、应用场景及处理能力等多种因素有关。同时，在尚未形成明显收益和成熟市场的情况下，应防范可能出现的泡沫。

山东水务系统数据入表落地“首单”最多

据南财数据团队梳理，在水务场景下落地数据资产入表案例的企业多分布于山东、江苏、安徽等省（市）。其中，山东走在前列，7月至今，已有五市完成水务行业首单数据资产入表工作。

近年来，山东出台多个政策推动数据要素市场发展，自上而下推动或是山东数据资产入表屡创首单的重要原因。2024年10月11日，山东省发布《关于加快推进数据要素市场化配置改革的实施意见》，其中提出要加强数据资产管理，制定数据资产评估操作指引，规范数据资产价值评估。同时支持符合条件的企业开展数据资产入表，推动国有企业数据资产开发利用和保值增值。此外，山东省大数据局局长王健于日前出席山东省新闻发布会时表示，山东已在公共资源交易、机动车登记、医保结算等领域，开展行政事业单位数据资产管理试点。

入表金额与估值金额相差7-8倍

数据资产的价值化途径多样。在水务场景中，数据资产入表、数据产品交易以及数据资产增信融资等均为有效的变现途径。南财数据团队据公开可查询信息不完全统计发现，首单“水资源”入表金额在50万元到400万元不等。从当下数据资产入表的案例来看，企业多使用成本法作为入表金额的依据，以人力成本、数据治理投入成本、平台建设成本摊分等构成企业入表的数据资产成本价值。

与此同时，据统计，所入表的水务数据资产估值金额在300万元至3000万元不等，融资金额在500万元到1600万元之间。数据资产评估价值与上文提及的数据资产入表金额有所不同。后者主要是对成本的测算，前者主要是指该项数据资产如果投入市场，所能实现的资产价值。这一价值金额主要由市场上具备资产评估资质的人员和机构做相关评估。

据中国资产评估协会制定的《数据资产评估指导意见》，数据资产评估专业人员应当根据评估目的、评估对象、价值类型、资料收集等情况，分析收益法、成本法和市场法三种基本方法的适用性，选择评估方法。

实践来看，三种方法中，收益法与市场法评估的资产价值多数情况下会高于成本法的评估价值。市场中也会出现投入成本并不大，但交易价值极大的产品。

南财数据团队梳理发现，在上述数据资产入表落地案例中，披露的入表金额较大程度低于其评估价值。如山东惠商水务发展集团有限公司完成“智慧供水运营及监测数据集”的数据资源登记及入表工作，评估价值为506万元，入表金额为67万元；庐江县康江建设投资有限公司完成30多万户用水脱敏数据资产入表，评估价值为380万元，入表金额为51.9万元，基本相差7-8倍左右。

“出现这一现象的表面原因在于目前数据资产收益难以计算，导致出现估值金额较高、入表金额较少。”华东政法大学数据法律研究中心主任高富平进一步指出，其核心问题在于入表的数据资产能否真的为企业带来价值？是否真正应用？“如果企业基于数据治理形成智能系统，可通过该系统完成智能决策，实现降本增效。即使没有智能手段，这些数据能支撑公司完成当下的业务决策，也算为企业带来价值。”

数据资产的价值受应用场景的影响较大。南财数据研究专家指出，同一款数据产品，在不同应用场景中，产生定价和创造价值不同的情况时有发生，这也正是数据资产定价难的重要因素。

企业生成的数据能做什么、应用场景是什么、能创造何种价值？这些问题构成了评估资产价值的核心。基于目前数据资产估值普遍高于数据入表金额的情况，国际数据管理协会（DAMA）大中华区主席汪广盛认为，从收益角度来说，可能会产生一定的泡沫。

0.2元/条 vs. 213元/条，水务数据价值如何确定？

南财数据团队注意到，同是水务数据，单条数据估值的差距能够超过1000倍。例如，山东某地落地首单数据资产入表累计核准合规数据2.5亿条，评估价值达506万元，平均每条数据0.2元左右；而另一处落地首单入表了近15万条数据，第三方机构给予数据估值3200万元，平均每条数据213元左右。为何会出现这样的现象？

高富平提出，首先要确认不同的数据单位“条”指代的数据不同，有的“条”是完整数据集，有的“条”是不完整的数据或数据集的某一个字段。其次还存在质量、应用、能力等多样因素。汪广盛则提出，目前同样性质、同样数据质量的数据价值评估相差较大的主要原因是对应用场景的识别不同。

从数据来源看，完成入表的水务行业数据内容主要包括供水一体化生产数据、企业用水数据、家庭饮用水数据、污水处理厂的综合数据资源、水表预警数据、小区用水监控数据、用户订水数据等多维度数据。从数量上看，有企业入表数据较多，累计核准合规数据达2.5亿条；从采集范围看，有企业采集全区1800余户企业用水数据，也有企业采集30万户用水脱敏数据。

高富平表示，多元数据汇集可能有利于水务智能化管理，但不一定要汇集成为整体再去定价。

“多元化水务数据应分类定价。”他提到，入表的水务数据一类是生产系统数据，主要用于从自来水采集到处理的生产流水线管理，这类数据需要根据其完整性进行评估。另一类数据是家庭用水、企业用水等单位的用水量数据，可助力企业调节用水配置供给，还可监测企业运营状况，提供信用服务。

民营水务企业亦有涉足，占比16%

在国有企业中，许多城投下属水务公司完成“水资源”入表。如江苏省泰州市姜堰区的国企子公司姜城水务有限责任公司，对全区1800余户企业用水数据完成梳理和脱敏处理，形成资产评估价值达800万元；南京扬子国资投资集团以下属江北公用集团子公司远古水业供水数据为基础，将首批3000户企业用水脱敏数据按照账面归集研发投入计入“无形资产-数据资产”科目，实现数据资产入表。

除了政策因素推动，国企主动饮下头啖汤外，民营企业落地数据资产入表工作的目标则需要更清晰，例如改善财务报表结构，同时提升企业信用评级、增强融资能力、拓宽融资渠道等。

南财数据团队梳理发现，在完成“水资源”入表企业中民营企业占比为16%，企业类型包括污水处理公司、包装饮用水公司等。污水处理公司将采集到的污水处理仪表参数数据进行分析和价值评估，把数据资源转化为数据资产；包装饮用水公司将桶装水配送系统平台沉淀的用户数据、订水数据转化为数据产品，并进一步完成入表动作。

区县级单位积极入表，安徽两县落地超180万元

南财数据团队梳理还发现，在完成数据资产入表的水务单位中，区县级企业积极性较强。

今年年中，安徽有两县顺利完成“水资源”数据资产入表工作，入表金额总计超180万元。6月，来自安徽省合肥市的庐江县康江建设投资有限公司依托子企业县供水集团的营收数据，处理完成30多万户用水脱敏数据并进行入表，入表金额为51.9万元。这是安徽省水务行业首单数据资产入表案例。

时隔不久，在与庐江县仅隔一个巢湖的马鞍山市含山县，该县自来水厂也落地了数据资产入表工作，金额达129.12万元，并以数据资产质押方式增加信贷授信规模，获银行授信600万元，成为马鞍山市首个完成数据资产入表融资的案例。

据了解，含山县自来水厂拥有超过600张数据库表和6000多万条数据，这些数据具有时间跨度长、表格数量多且结构复杂等特点。此外，全国数据产权统一登记体系下的首张数据产权登记证书也于近日花落含山。

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