从法律、会计、资产估值三个学科，探讨医疗数据资产化的现实问题和解决思路。
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医疗数据资产专栏 | 多学科视角下医疗数据资产化的可行性及难点探讨
2020年，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将“数据”纳为生产要素之一，与劳动力、土地、资本等共同作为市场配置要件，创造市场经济价值。在不同的行业或领域场景中，数据也通过不同应用方式予以呈现、整合，体现“数据资产”的经济价值。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》提出，到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。到2035年，数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。《规划》明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。
可见，数据要素的能量释放，需要与不同学科、不同领域进行融合交叉。本期“医疗数据资产专栏”将从法律、会计、资产估值三个学科，以不同视角对医疗数据资产化的现状、可行性和难点进行梳理分析，进一步探讨医疗数据资产化的现实问题和解决思路。
法律视角：我国数据产权基础制度
（一）“数据三权分置产权制度”奠定了我国数据产权基础制度
2022年12月中共中央、国务院正式发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（下称“数据二十条”）提出：根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，推进非公共数据按市场化方式“共同使用、共享收益”的新模式，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。
至此，我国数据产权基础制度框架基本形成（如图1所示），行业争议多年的“数据所有权”制度尘埃落定。
图1
以数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，“替代”数据所有权制度，不仅使数据主体的权利得到充分保护，更利于数据要素流通。
（二）“数据三权分置产权制度”的基本内涵
（1）数据资源持有权
数据持有权的概念强调对合法“持有”这一状态的事实性认定，组织对自己所控制的数据有权使用、存储及维护，而不依赖所有权源。
根据国家发展和改革委员会发布的《数据基础制度若干观点》，数据持有权的权能至少包括两类：一是对数据自主管理的权利，即持有者在法律或合同允许范围内可自主决策数据的使用目的、应用场景等，有权防止侵犯持有者合法权利的行为；二是对数据处理授权同意的权利，即同意他人获取或转移其所产生数据的权利。
这与“数据二十条”中强调的“合理保护数据处理者对依法依规持有的数据进行自主管控的权益”是相呼应的。一般在组织合法收集数据存储时的场景下，组织通过物理手段对数据的自主管控从而形成该项权利。该项权利的存在，意味着权利主体有权合法合规地决定数据的使用方式，且未经权利主体同意，不得获取和使用管控下的数据。
（2）数据加工使用权
数据加工是指对数据进行筛选、分类、排列、加密、标注、聚合、分析、统计等一系列处理活动。数据加工使用权的权利主体为数据处理者，旨在保护数据采集、加工等数据处理者的劳动成果，承认和保护依照法律规定或合同约定获得的数据相关权利。
在“数据二十条”中，提出对数据加工使用权的保护，即在保护公共利益、数据安全、数据来源者合法权益的前提下，承认和保护“依照法律规定或合同约定获取的数据加工使用权，尊重数据采集、加工等数据处理者的劳动和其他要素贡献，充分保障数据处理者使用数据和获得收益的权利”。
（3）数据产品经营权
数据产品经营权主要是指运营商对其开发的数据产品进行运营、支配、交易、收益的权利。数据加工使用权强调的是对数据利用的权利，数据产品经营权强调的是对数据利用后开发形成产品并对数据产品进行经营的权利。
在“数据二十条”中，提出对数据产品经营权的保护，即“保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利，促进数据要素流通复用”。
（三）“三权分置”如何分别配置三种数据权利？
组织对形成的数据资产分别享有什么样的数据产权？如何享有“数据三权”？这些数据产权之间是何种关系？这些问题同样萦绕在医疗数据要素资产化路径探索的过程中。
从法律视角解读，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三者之间并非层层递进，也非非此即彼的关系。同一数据资产/产品中，可能仅包含了一项数据权利，也可能同时存在三种权利。到底享有何种权利，取决于对数据的利用形态。比如：
组织合法收集的数据，但是并未进行其他的利用，仅仅只采用技术手段“控制”数据的情形下，数据主体可能拥有数据资源持有权；
组织将数据合法收集后并用于分析加工时，所产生的数据权利可能为数据加工使用权；
组织将分析加工后的数据形成数据产品时，所享有的数据可能是数据产品经营权。
因此，对三种权利的享有判断，并不仅仅是依赖现有法规，更多的是从事实判断。换言之，当数据主体完成相应的行为后，该项权利自动获得保护，类似于著作权发表的形式。这也意味着，数据资产的实践探索会对现有法规的不断完善，带来更多的启发和促进。
财务视角：数据资产定义以及如何入表
随着“数据二十条”和《数字中国建设整体规划布局》的重磅发布，数据要素成为驱动中国式现代化发展的重要引擎。在数字经济时代，数据将成为远超传统生产要素的重要资产，定价后计入企业财务报表，开启中国特色估值体系道路。“数字中国”的顶层设计框架，目的是产业数字化和数字产业化，是为了数据要素的最终流转铺平道路，数据要素市场迎来新机遇。
在财务视角下，从国家层面来看，数据资产的会计核算研究已提上日程。《会计改革与发展“十四五”规划纲要》明确提出：“加强企业会计准则前瞻性研究，主动应对新经济、新业态、新模式的影响，积极谋划会计准则未来发展方向。”从地方层面来看，已有省市积极开展数据资产会计核算的制度，明确提出要建立数据要素会计核算制度。
2022年12月9日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（以下简称《暂行规定》），拟规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设。
从经济学和会计学视角，资产是指会计主体（政府、企事业单位等）由过去的经济业务或者事项形成的、由会计主体控制的、预期能够带来经济利益流入或产生服务潜力的经济资源。有研究将数据资产定义为由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济效益的、以电子方式记录的数据资源。从经济学和会计学视角看，数据资源具备以下特征：
首先，数据资源能够给会计主体带来利益。对于数字经济企业而言，通常是通过对数据资源的加工、分析，并提供数据服务的商业模式来获得经营收益的。事实上，在经济业务活动中，这些会计主体可通过生产、采集、加工、购买等方式拥有并控制数据资源，并且可以通过出让数据、加工数据或提供数据服务来获取利益。当然，并不是所有的数据资源都能够给会计主体带来利益，无用的数据就不会给会计主体带来利益。
其次，数据资源的成本或者价值能够可靠计量。无论是无形资产还是有形资产，可计量是资产化的必需，只有可计量才有可能进入会计报表，资产化才能实现。因此，数据资源/资产的计量和估值，是数据资产化路径上的重要一环。
从会计学角度来看，现行会计确认与计量方法难以有效满足数据资产化的实际需求。会计计量方面的数据资产概念不清晰，导致一部分数据资产实际上未能够实现有效确认与计量，组织的账面价值与实际价值存在巨大分歧；针对数据资产的会计计量，一部分组织已经确认的数据资产，只能以专利的形式记录在无形资产条目，未实现数据要素与知识、技术、管理等要素的有效区分。
有学者认为，数字资产与传统资产的一个关键区别在于资产的所有权及所有权交换的形式。传统资产的所有权及其交换一般记录在由主体或中介机构维护的中心化账本中，而数字资产的所有权及其交换一般记录在去中心化的数字化分布式账本中。数字资产可以跨数字资产交易平台进行交易，包括中心化和去中心化金融平台，也可以通过点对点技术进行交易。
资产估值视角：数据资产估值方法和基础
目前，我国数据要素市场格局逐渐明晰，形成了包含数据交易主体、数据交易手段、数据交易中介、数据交易监管的市场格局。随着数据交易中心不断创新，数据交易服务框架不断完善，服务内容趋向多元化、综合化，提供数据清洗、数据加工整合、数据分析、数据可视化等服务的数据资源综合服务商将不断涌现。
数据资产化可分为四个环节，分别为数据基础能力、业务数据化、数据资产化和数据资产管理。现代企业大多停留在前两个环节，处于数据资产的形成阶段，数据资产化与管理处于成长的初级阶段。虽然行业规模正在快速发展，但数据资产的商业模式尚不清晰，数据资产的交易平台也有待发展，行业监督机制也不够健全。数据资产价值评估有助于促进商业模式的完善、交易平台的发展与行业的监督，也有助于组织数据资产管理的发展。
根据《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（中评协〔2019〕40号），数据资产价值的评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。
1.传统评估方法
（1）成本法，也即根据形成数据资产的成本进行评估。尽管无形资产的成本和价值先天具有弱对应性且其成本具有不完整性，但一些数据资产应用成本法评估其价值，存在一定合理性。
（2）收益法，也即通过预计数据资产带来的收益估计其价值。这种方法在实际中比较容易操作。该方法是目前对数据资产评估比较容易接受的一种方法。虽然目前使用数据资产直接取得收益的情况比较少，但根据数据交易中心提供的交易数据，还是能够对部分企业数据资产的收益进行了解。
（3）市场法，也即根据相同或者相似的数据资产的近期或者往期成交价格，通过对比分析，评估数据资产价值。根据数据资产价值的影响因素，可以利用市场法对不同属性的数据资产的价值进行对比和分析调整，反映被评估数据资产的价值。
2.衍生评估方法
（1）博弈法。是指数据交易双方根据各自不同的信息进行博弈交易的过程，最终使数据买方获得最大利润或最小风险。
（2）实物期权法。在金融学中，实物期权是企业管理者在对其持有实物资产做出决策时所需要的柔性投资管理战略。对于数据资产而言，实物期权法就是将数据资产看作是实物期权。
（3）层次分析法。运用层次分析法计算数据资产各评价指标的权重，构建基于成本和应用的数据资产评估模型，同时将该模型应用于详细的数据资产估值。
（4）人工智能方法。利用人工神经网络等人工智能方法实现对数据资产价值的评估。
数据资产作为一种独特的无形资产，具有容量大、多样、复杂等特点，因此数据资产价值评估具有复杂性。同时，由于数据资产评估中存在成本难以衡量、使用年限难以确定、价值密度与质量难以确定等问题，利用传统方法对数据资产价值进行评估具有难度，还有许多亟待解决的问题，目前已有的评估方法和估值模型都未能实现对数据资产价值的精准评估，因此未来该领域还需进行深入研究探索。
当前，数字经济大潮蓬勃发展，在世界范围内加速引领经济发展模式的深度变革，全球经济正在进入以数字经济为强力“引擎”的增长新周期。对于医疗机构来说，在重视信息化建设的同时，必须顺应和融入数字化发展趋势，同时利用大数据等数字技术突破原有业务模式发展的桎梏，赋能医疗机构管理流程优化，推动产业生态融合发展。
任何的创新探索都不会一帆风顺，医疗数据资产化仍面临诸多问题和挑战。例如，数据权属分类和确权方法有待进一步明确，“数权体系”尚未形成；配套相关法律体系仍有待完善，关键法律法规存在缺位；缺少通用、精准、可落地的数据资产价值评估方法，理论与实践需要进一步深化融合等。这些问题和挑战需要财务、法律、医疗、数据管理各专业人才交互融合，才能进一步深入探索并落地实践，从而促进数字经济创新发展。
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