RWA與RDA：實體經濟社會價值的數字孿生（三之一）

劉世平 美國人工智能科學院通訊院士、世界生產力科學院院士、吉貝克信息技術（北京）有限公司董事長

當實體經濟與數字技術加速融合，一場關於價值發現與流通的深層變革正在發生。傳統金融模式下，大量優質實體資產因確權難、定價難、分割難陷入「流動性困境」，海量真實業務數據也因缺乏標準化、可信化封裝能力，難以轉化為核心信用資產。在此背景下，現實世界資產（RWA）與真實數據資產（RDA）應運而生——二者並非孤立的技術路徑，而是共同指向一個更宏大的範式：構建實體經濟社會價值的 「數字孿生」 體系。

基石：數據資產入表的意義及價值

要理解RWA與RDA的革命性，需首先把握其價值得以在財務報表中顯性化、並進行合規交易的制度前提——數據資產入表。

（1）從數據資源到數據資產：概念的釐清。數據資產，依據國家標準《信息技術服務 數據資產 管理要求》（GB/T 40685-2021），指由組織合法擁有或控制，能夠進行計量，並能為其帶來經濟或社會價值的數據資源。其本質是完成了從原始數據、到數據資源、再到可計量、可交易、可控制的數據產品的關鍵躍遷。數據資產的核心價值不僅在於其紀錄的信息本身，更在於其在流動、應用與融合過程中釋放的賦能、增效與創新潛力。

（2）入表：從費用到資產的會計里程碑。數據資產入表，特指依據《企業會計準則》及財政部《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（2023），將符合資產定義的數據資源，在資產負債表中正式確認為「無形資產」或「存貨」。其核心會計判斷在於兩點：與該資源相關的經濟利益很可能流入企業，且該資源的成本或價值能夠可靠地計量。這標誌著數據資源在財務處理上，完成了從當期費用化支出到長期資本化資產的里程碑式轉變。

（3）賦能：數據資產入表對不同企業的戰略價值。數據資產入表的意義深遠，不僅為金融創新奠定價值基礎，更對民營企業、國有企業、上市公司三類核心市場主體，釋放出差異化的戰略價值。

民營企業：強化融資功能，突破輕資產瓶頸。對於民營企業，尤其是科技與創新類企業，數據資產入表將成為破解融資難題的關鍵。傳統融資依賴固定資產抵押或強主體信用，而這恰是大多數民營企業的短板。通過合規確權與評估入表，企業擁有的用戶數據、技術日誌、業務模型數據等核心價值可轉化為可質押、可增信的融資抵押物，使融資信用從固定資產轉向數字資產。這有助於解決其長期面臨的融資難、融資貴問題。

國有企業：優化資產規模與負債率，增強融資能力。國有企業的核心價值在於盤活巨量存量公共數據與社會數據資源，實現數字經濟時代的國有資產保值增值。國企運營的交通、能源、市政等關鍵基礎設施，積累了極具價值的公共數據。數據資產入表讓這些數據從「管理成本」轉變為「戰略資產」：一方面優化資產負債表、降低負債率、增強融資能力；另一方面可通過合規授權運營、產品化開發，在保障數據安全的前提下實現價值外溢，推動公共數據從內部管理閉環走向開放合規的市場化生態。

上市公司：提升利潤與市值，規避退市風險。對上市公司而言，數據資產入表兼具利潤提升與市值管理的雙重戰略意義。一方面，入表直接增厚資產規模、改善盈利能力指標，向資本市場傳遞數據治理能力與未來增長潛力的積極信號；另一方面，當數據資產與主營業務協同產生可預測現金流時，將顯著提升公司估值水平，有效規避因業績不佳被 ST 或退市的風險。在當前監管環境下，數據資產入表將成為上市公司維護市場地位、保障股東利益的重要手段。

挑戰：數據資產價值變現的現實困境

數據資產入表完成價值的會計確認，但邁向市場變現的關鍵一步，卻面臨着傳統金融體繫在認知與風控上的核心障礙——金融認可的「最後一公里」尚未打通。

（1）核心障礙：從「報表資產」到「融資抵押物」的轉化斷層。數據資產入表解決了其在法律和會計上的「身份」問題，使其成為資產負債表上的合法資產。然而，這並未自動賦予其在金融業務中作為合格「抵押物」或「質押品」的信用地位。傳統信貸邏輯高度依賴有形的、價值穩定的、易於處置的抵押物（如房產、土地等），而數據資產的無形性、價值波動性和處置複雜性，使其難以直接嵌入現有的風控模型與授信流程，形成了「報表上有資產，融資時用不了」的尷尬局面。

（2）深層原因：估值、風控與處置的標準化缺失。金融機構的審慎態度，根源在於操作層面缺乏一套公認、可執行的標準化框架，主要體現在三個相互關聯的環節：一是估值難題，數據資產的價值高度依賴應用場景與數據質量，缺乏像傳統資產那樣權威且穩定的評估方法，價值波動性難以量化；二是風控困境，數據資產的權利歸屬、安全風險、時效衰減等構成了動態且複雜的風險譜系，傳統風控模型難以有效覆蓋與定價；三是處置閉環缺失，一旦發生風險，數據資產如何能合法、高效地變現以彌補損失，目前尚無成熟的市場機制與司法實踐可供遵循。這三個環節的標準化缺失，共同構成了數據資產難以被金融模型接納的根本性操作障礙。（未完，待續）

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