黄益平：数据资产入表存在的若干问题

主要观点总结

黄益平教授在2024中国数字经济发展和治理学术年会上发表演讲，主题为《数据资产入表应循序渐进》。他提出数据资产入表存在若干问题，包括数据归属、交易性数据资产的关键困难、数据资产在资产负债表中的具体形态等。演讲还涉及数据要素如何利用、数据资产入表的具体标准以及现阶段数据交易业务的问题等。

关键观点总结

关键观点1: 数据资产入表存在的问题

黄益平教授列举了数据资产入表存在的多个问题，包括数据归属、交易性数据资产的市场形成、数据资产在资产负债表中的具体形态等。

关键观点2: 数据要素的重要性及利用

黄益平教授强调数据作为生产要素的重要性，并指出如何利用数据要素是值得关注的问题。目前中国的数据产量很高，但数据利用率低，需要从政策、市场、技术等多方面努力，把数据产出转化为数据要素。

关键观点3: 数据资产入表的具体标准和条件

教授提到数据资产入表需要解决多个问题，包括数据资产的价值确定、能否保值、能产生多少收益等。他强调数据资产入表的条件还不完全具备，需要等待条件完备后再进行。

关键观点4: 现阶段数据交易业务的问题

教授指出目前数据交易业务尚未发展起来，存在信息不对称、信任缺失等问题。他建议采用农村集市模式发展数据交易，等到业务成熟后再考虑建设大型商场。

关键观点5: 数据城投的忧虑

各地纷纷涌现将数据资产注入城投公司的现象令人担忧。教授指出背后的逻辑包括土地财政难以为继以及响应政府发展数字经济号召等。但他强调这种做法的风险可能超过土地城投，因为数据资产的价值难以确定甚至根本不值钱。