近年来，数据资产变现驶入“快车道”，借由数据资产交易、入表入账、出资增资和增信融资等途径，数据资产正加速“活”起来。在此背景下，公共数据资产管理的必要性愈加凸显。近日，《证券日报》记者围绕数据资本时代的公共数据资产管理话题，采访了中国国际经济交流中心资深专家、国际货币基金组织原副总裁朱民。
在朱民看来，在数据资产化、资本化的过程中，公共数据的开放、利用和资产化是让数据资产动起来的第一步，也是最关键的一步。
所谓公共数据，是指由政府机构或其他公共部门在履行职责过程中收集、生成、处理和持有的数据，包括政府事务、社会经济、环境资源、基础设施、公共安全等数据。
朱民表示，公共数据是具有经济价值、社会价值和管理价值的资产，是成为公共资产的重要且特殊的内容。公共数据管理和使用要以服务社会最大利益为目标，确保公平、有效、可持续。目前，公共数据开放和授权使用面临四个方面的挑战，包括数据隐私保护和安全，数据质量和标准化，数据权属安排、法律和监管框架，以及数据开放、授权使用的经济性。
通过分析国际开放数据及授权使用实践，朱民总结了国际公共数据资产管理政策框架。一是美国、英国等国家开放数据政策体现了平衡数据开放、创新驱动与隐私保护的法律框架；二是在推进公共数据中非敏感数据的开放和再利用的同时，对敏感数据的处理也较为谨慎，需要特定授权或受到严格保护；三是数据交易平台、数据信托、数据银行等也成为国际公共数据授权运营的主要商业模式。
中国正在逐步推进公共数据授权运营相关政策，《“十四五”数字经济发展规划》《关于加强数据资产管理的指导意见》等政策文件对公共数据开发利用提出相关要求。朱民表示，我国各地开展公共数据授权运营的思路和实践各具特色，上海在公共数据管理领域的政策和实践方面都走在国内前沿，通过平台建设、数据运营、产业培育等，加快实现公共数据、行业数据与社会数据的融合开发，可探索和想象的空间很大。
最后，朱民针对公共数据资产管理提出了三点建议：第一，构建生态。完善配套的法律、政策和技术措施，其中包括法律政策框架、数据门户平台、标准化授权协议等内容。第二，构建数据资产商业平台。如数据平台交易、数据银行、数据信托等主要模式。第三，构建估值体系。这是数据资本化的核心一环，可以通过人工智能在成本估值法上做改革，优化估值模型，提供最公平的市场激励机制的估值法。
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