数据要素 | 数据市场交易赋能债券市场发展的有关思考
摘 要
金融市场运行与各类信息数据紧密相连。近年来，数据要素市场蓬勃发展，可能对债券市场的发展带来新的观察视角及影响。本文从梳理国内外数据市场交易情况出发，以电力数据交易为例，介绍了新型数据交易产品在企业征信和信用风险管理方面的创新应用，并从三个维度展望了数据交易如何赋能债券市场发展。
关键词
数据市场交易 电力数据 信用风险管理 碳排放核算
数据市场交易情况概述
近年来，国家加大力度引导建设场内外相结合的高效数据市场。《“十四五”数字经济发展规划》提出，规范数据交易管理，培育规范的数据交易平台和市场主体，建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，提升数据交易效率。2022年12月《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布，明确完善数据全流程合规与监管规则体系，统筹构建规范高效的数据交易场所，培育数据要素流通和交易服务生态。政府牵头成立的数据交易场所能够提供透明的规则制度、规范的交易流程及兼顾安全与发展的监管措施，有利于消除金融机构开展数据交易的合规性顾虑，从而促进要素流通，赋能行业发展。因此，本文主要围绕数据市场场内交易为债券市场发展赋能开展研究。
（一）全国数据交易场所概况
2014—2017年，随着大数据首次被写入政府工作报告，数据交易场所的筹建首次出现高峰。2021年“十四五”规划明确提出发展数据要素市场，数据交易场所再次快速涌现。截至2023年7月下旬，全国已经成立或正在筹建的数据交易场所共有53家，主要集中在京津冀、长三角、粤港澳等经济较为发达的地区。其中，以北京国际大数据交易所、贵阳大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所为代表的数据交易所，其在目标定位、职能承担、制度建设等方面处于领先地位，具有一定的共性，尤为值得关注。四大数据交易所均定位于建设国家级数据交易所，打造数据要素流通核心枢纽，提供以合规安全、高效配置为特色的数据登记、数据交易系列服务，制定数据流通交易制度规则和标准规范体系，从交易主体登记、交易标的上架、交易场所运营、交易流程实施、监督管理保障等方面予以规定。
（二）数据交易主要参与方
同样以北京国际大数据交易所、贵阳大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所为例，四大数据交易所均致力于培育数据交易生态体系，建立相关主体运行机制，明确各方权责与行为规范。
北京国际大数据交易所严格数据中介服务机构准入，培育专业的数据中介服务商和代理人，建立全链条数据运营服务体系，为市场参与者提供数据清洗、法律咨询、价值评估、分析评议、尽职调查等服务。
贵阳大数据交易所鼓励数据商为数据交易双方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产合规化、标准化、增值化服务，培育数据中介开展数据交易价格评估、合规认证、安全评估、交易担保、资产价值评估、信用评价及人才培训等第三方专业数据服务。
上海数据交易所打造全链条数商生态体系，在金融、航运、制造、商贸、科创等领域，引育一批数据资源类数据商，聚焦知识发现、数链融合、语义网络、隐私计算等领域，做强一批技术驱动型数据商。同时，该所推动培育数据合规咨询、质量评估、资产评估、数据交付、国际数据经纪、离岸数据服务等第三方服务类数商。
深圳数据交易所大力培育数据商和数据流通交易第三方服务机构，数据商从事资产开发、数据发布、数据销售等业务，第三方服务机构从事法律服务、数据资产化服务、安全质量评估服务、培训咨询服务等业务，形成“协同作战”的多元数据交易生态。
（三）金融类数据交易业务
来自各行各业的数据商起到了活跃交易的良好作用，已落地的数据交易场景覆盖了金融、交通、电信、电力等行业领域，其中金融业上架产品数量最多、交易额最高。截至目前，北京国际大数据交易所金融板块上架产品57个，以数据服务为主；贵阳大数据交易所财税金融板块上架产品36个，以离线数据包为主；上海数据交易所金融板块上架产品1139个，以数据服务为主；深圳数据交易所普惠金融专区上架产品48个，以数据接口服务（API）为主。
根据上海数据交易所研究院发布的《金融业数据流通交易市场研究报告》，金融业数据要素采购规模呈指数增长，数据需求从高到低的细分行业依次为银行、保险和证券。交易的数据产品以征信类数据为主，包括个人信息与企业信息。个人信息以个人征信、身份认证、不动产数据为代表；企业信息涵盖企业基本信息、企业经营活动、企业投融资、企业画像、关联企业及行业资讯与产业链信息。
数据流通与应用不仅显著提升了金融业的运营管理效率，在普惠金融、智能风控、市场营销等方面实现了业务决策的精准化和科学化。部分银行开始探索基于数据资产价值的金融创新服务，如数据资产增信、数据资产授信、数据资产质押融资和数据资产保险。金融业的数据应用有利于推进产业升级，在经济政策、投资决策等重要领域发挥作用。
数据市场交易典型案例介绍
银行运用数据产品开展风险管理，从而降低不良贷款率、提高业务效率，是相对较为成熟的应用场景。以深圳市的数据交易创新实践为例，目前深圳市中小微企业数量庞大，新设企业数量还处于快速上升阶段，中小企业普遍缺乏抵押物。同时，银行对中小微企业的授信往往也缺乏基础，融资难、贷款难问题已制约中小微企业健康发展。南方电网深圳供电局基于对电力数据的熟悉，挖掘了其在征信领域蕴含的巨大价值：电力数据具有覆盖范围广、价值密度高、实时、准确的特点，与企业生产经营状况密切相关，能够很好地预测企业的发展趋势。为落实国家发展数字经济战略部署，积极响应社会发展要求，助力构建多元化征信体系，南方电网深圳供电局基于电力数据的企业征信指标自主研发了“电力看征信”数据产品。
具体来看，该产品通过从海量电力数据中提取出企业用电状态、电费缴纳、用电量、违约行为等4大类23项征信指标，构建一套基于电力数据的企业征信指标体系。在企业合法授权的情况下，通过安全可靠的数据共享交易平台，为银行、征信平台等金融服务机构提供数据服务，帮助金融服务机构从新的维度考察企业的信用情况，了解企业正常生产经营、停工整顿、复工复产、订单突增等情况，支撑金融服务机构开展贷后预警、空壳企业识别、信贷反欺诈、授信辅助等业务。
“电力看征信”数据产品自面世以来市场反应良好，为深圳市地方征信平台、深圳市宝安区工信局“一键秒批”平台及宁波银行深圳分行、度小满等金融机构提供服务，累计调用达12万次。例如，宁波银行接入“电力看征信”数据产品后，将企业电力数据纳入本行风控管理系统，有效弥补了企业经营数据校验方面的缺失，提升了线上授信产品的触达精准度和服务效率，目前已为深圳超千家中小微企业提供了逾10亿元的融资。同时“电力看征信”数据产品也是深圳数据交易所首款公开交易的数据产品，获《人民日报》、深圳卫视等多家主流媒体平台报道，并与深圳地方征信平台签订了框架协议。
数据交易赋能债券市场发展的展望
金融行业具有高度依赖数据的特征，一级发行市场和二级交易市场的定价需要海量市场数据和证券发行主体数据作为决策依据，同时也在产生大量新数据。数据交易机制的丰富和完善，将进一步助力金融行业和债券市场的发展。
（一）佐证发行主体经营情况，丰富信用风险研判维度
目前各类债券发行主体的经营情况主要通过定期财务报告披露，披露时间存在一定滞后性，披露内容也较为标准化，可能不足以反映行业特征和企业特征，不利于及时揭示可能存在的经营风险，也不利于具备相对比较优势的优质企业获得融资成本优势。
制造业企业是重要的债券发行主体，而电能是制造业企业进行生产活动的主要原材料。制造业企业的电能使用情况已经被电网系统详细记录，是真实及时反映制造业企业经营情况的高频敏感指标，可以被应用于佐证企业真实经营情况，丰富对制造业企业信用风险的研判维度。可以预见，对于以制造业为代表的特定工业行业来说，电能使用情况数据将可以成为研判债券发行主体的有效增量数据指标，有效降低投融资双方的信息不对称，提升债券市场定价质量。
（二）支持碳排放估算，助力“双碳”目标实现
碳排放估算是“双碳”目标实现的基础，是衡量金融支持低碳转型效果的重要依据，2022年8月国家发展改革委、国家统计局、生态环境部联合印发《关于加快建立统一规范的碳排放统计核算体系实施方案》，指出碳排放统计核算是制定政策、推动工作、开展考核、谈判履约的重要依据，要加快建立统一规范的碳排放统计核算体系，并对行业企业和重点产品碳排放核算相关工作提出了要求。
目前的碳排放估算方法基于对导致温室气体排放的生产或消费活动的活动量进行估算，而生产和消费活动的电能使用情况是重要的碳排放估算因子之一。有效运用电能等数据，可以有效支持建立碳排放量估算模型，提高精度和效率，为评估企业的低碳转型表现提供参考，有助于贯彻落实可持续发展理念，推动实体企业可持续发展转型，为债券市场相关品种债券的发行、信息披露等提供数据支撑。
（三）表征用电情况，编制高频经济活动指数
电力是表征经济社会发展的重要风向标。目前我国的电网输能体系已经较为发达，基于先进的用电信息采集系统，电力数据已全面实现日度级、企业级全量自动归集，是客观透视工业企业生产经营活动的有力抓手。在此基础上，基于全量电力数据编制具备各种特征的高频经济活动指数，如工业用电指数，可以提升监控经济发展的频率和及时性，敏锐洞察微观层面的各类变化，为开展风险防范和宏观调控提供更加灵敏的数据支持，助力政府高质量开展经济管理工作，也有利于债市从业人员研判宏观经济及市场走势。
目前，河南省已经组织开展编制发布“河南工业用电指数”，是以反映工业经济运行态势为目标，以景气度为基本逻辑，以企业用电数据为基础，以规模以上工业企业、小微工业企业为对象的综合性指标体系。该指标以月度分析为主，每月5日前发布，同时支持周度、季度、年度分析，既支持全省层面的总体态势分析，也支持分地市的横向对比分析，以及分行业的纵向穿透分析，为电力数据在宏观经济领域的应用提供了良好范本。
参考文献
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[2]贵州省大数据发展管理局. 贵州省数据流通交易管理办法（试行）[EB/OL].(2022-12-28)[2023-07-22].https://www.gzdex.com.cn/open/news/detail?id=411.
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[4]深圳市发展和改革委员会. 深圳市数据商和数据流通交易第三方服务机构管理暂行办法[EB/OL].(2023-03-02)[2023-08-12].http://fgw.sz.gov.cn/zwgk/zcjzcjd/zc/content/post_10454297.html.
◇ 本文原载《债券》2023年9月刊
◇ 作者：粤港澳大湾区大数据研究院 林景
南方电网深圳供电局 张胜
中央结算公司深圳分公司 周啸驰
中债金融估值中心有限公司 魏晓宁
◇ 编辑：廖雯雯 印颖
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