我国电网企业将业务数据视为重要战略资源，并在数据价值探索方面走在前列。2022年《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》确立了“三权分置”机制，为数据要素发展提供了制度保障。本文旨在分析数据资产属性与运营难点，提出可行发展的相应方案。

电网企业数据资产的现状分析

（一）电网企业数据资产的认定及其特殊性

财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将数据资源归为无形资产，然而电网企业的数据资产与传统无形资产存在较大区别，涉及个人信息、公共数据以及关键基础设施等敏感领域。

1.个人信息属性。

电网企业收集的居民用户数据涉及大量与自然人相关信息，能够直接或间接地识别到具体的自然人，且部分信息可能触及用户的敏感个人信息范畴，属于《中华人民共和国个人信息保护法》所保护的对象。

2.公共数据属性。

按照我国当前关于公共数据的监管原则，电网企业在提供公共电力服务过程中形成的用电数据及其衍生数据都可能被认定为国有企业公共数据，纳入国家及地方数据主管部门监督管理工作的范畴。

3.关键信息基础设施属性。

电力设施安全运行对于国家经济发展和社会稳定具有重要的作用，因此依据《关键信息基础设施安全保护条例》将电网设施纳入国家关键信息基础设施保护的范围，不仅是对国家能源安全的必要保障，也是电网企业对其自身运营安全的应有之责。

（二）电网企业数据资产运营难点分析

虽然《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为A股市场带来了数据入表的浪潮，但已披露数据入表的企业多为数据基础良好或体量较小者，未能反映数据资产运营监管效果。现有监管的核心是“推进”“鼓励”“培育”数据要素发展，内容简略，体现了初期审慎监管的考量。但对于国有能源企业而言，缺乏明确监管标准和指引，使得业务人员困于合规顾虑而裹足不前，难以创新。

1.安保重责与政策风险并存。

无论是个人信息还是关键基础信息设施方面的规制，都对电网企业原始数据资源的使用施加了不同程度的安全保护责任，对数据治理的合规提出了更高要求。除此之外，已有案例也凸显了公共数据监管给电网企业带来政策波动的影响，使其公共数据运营面临政策不确定性。

2.数据资源价值难以充分释放。

数据资源的价值需要通过资产化来实现，然而我国的数据资产化路径仍存在诸多障碍：一是数据产权界定存在较大争议；二是数据价值评估缺乏量化标准；三是数据质量缺乏有效保障手段，阻碍了数据资源价值的实现。

3.数据产品定价及收益受限。

企业之所以投入大量人力、物力完善数据治理去应对数据资产的高重塑性和价值时变性，根本原因在于数据变现与增值的可能性，但电网数据的公共数据属性限制了企业的获利。在此背景下，电网企业不得不面对部分数据产品无法产生经济收益的现实，即便是可以收费的产品，也需遵循政府指导定价，难以追求最大化经济收益。

4.数据产品可交易场景较少。

我国推动数据交易平台建设，规范交易并提升透明度。平台遵循“无场景不交易”的原则，强调交易必须基于具体应用目标。然而，电网企业数据产品交易场景仍显单一，主要集中于征信评估和市场调查，虽体现优势却限制了数据价值释放和市场发展。

应对策略与建议

数据要素市场的持续发展已成为社会共识，电网企业宜围绕数据资产整体运营存在的难点，构建更科学的流程并不断完善、创新。

（一）完善电网企业内部数据治理机制

囿于实务经验缺乏以及市场未成熟的状况，电网企业前期确立的内部数据治理机制尚未经过实务检验，仍存在较大改进空间，可从以下方面着手完善。

1.建立数据治理组织架构。

设立专门的数据治理委员会并任命首席数据官，明确各部门的职责和角色，形成自上而下的数据治理体系。同时鼓励跨部门合作，确保数据治理工作的全面推进。

2.细化数据管理标准及相关指引。

当前分级分类标准偏重于“定性”（如损害结果、受损害类别），但无法“定量”，缺乏量化执行标准。已有研究表明，科学算法可结合实务经验推演多因素分级、定级规则。因此在现有框架上，还可进一步细化数据的存储格式、命名规则、交换标准，建立编码、命名等标识，提高数据识别及管理的可行性。

3.不断引入先进的数据治理技术。

数据流通合规的技术目标是“原始数据不出域，数据可用不可见，数据可控可计量”。电网企业应结合数据属性，围绕上述目标检验当前技术标准，并利用大数据、人工智能、区块链等先进技术不断提升数据治理的效率和准确性。

4.加强数据治理培训和文化建设。

电网企业中牵涉数据全生命周期管理的员工众多，而数据识别、分级判断标准、保护方法等知识门槛较高，因此需定期对员工进行数据治理相关知识和技能的培训，增强员工的数据意识和数据管理能力。

（二）构建外部数据责任界定体系

电网企业在数据共享、数据开放及数据产品交易中需要与不同主体产生链接，为避免产生责任纠纷，应构建外部数据责任界定体系，明晰各自的权责边界。

1.围绕数据使用场景划分责任边界。

电网企业应根据数据使用场景划分责任边界，不同场景下的数据应用其风险与责任各不相同。企业应明确数据在科研、商业、公共服务等不同场景下的具体用途，结合使用方付费情况，综合制定详细的责任划分标准，确保各参与方在数据使用过程中权责划分公平、清晰。

2.以标准合同形式约定各方权责范围。

为进一步落实数据使用中的权责关系，电网企业可采用标准合同，详细列明数据提供方、使用方及第三方服务商的权责范围，应涵盖数据的使用目的、方式、期限、保护措施及违约责任等关键条款，确保合同内容全面、合法、有效。

3.以数据溯源技术查明归责主体。

在数据使用过程中，一旦出现数据泄露、滥用等事件，高效查明责任主体至关重要。电网企业应积极引入数据溯源技术，通过技术手段记录数据的流转轨迹，确保能够迅速追溯数据来源，明确责任主体，也为后续的法律追责提供有力证据。

（三）细化电网行业数据资产评估标准与入表机制

数据资产评估与入表机制的缺失或不完善，严重制约了数据价值的充分发挥和数据市场的健康发展。为了解决这一问题，电网企业可从多个维度推动数据资产评估与入表机制的完善。

1.推动电网数据权属划分标准的设立。

虽然数据权属因应用场景各异导致多元主体利益难以协调，但电网企业数据权属问题可聚焦具体场景简化处理。以现有数据产品为样本，推动制定行业数据权属划分标准，既为电力数据权属的界定提供明确的法律依据，也为电力数据市场的健康发展奠定坚实基础。

2.借助大数据模型技术搭建电力数据价值评估工具。

学者们从数据全生命周期、数据的可用性及互用性等方面提供数据的价值管理理论，电网企业的实践能够提供实务数据。可借助大模型工具在已有产品的基础上，尝试涵盖数据的数量、质量、稀缺性、时效性等多个维度，提高价值评估结果的准确性和全面性。

3.引入专业第三方力量。

在当前算力市场高速发展的背景下，专业第三方机构具备丰富的评估经验和专业的技术能力，能够采用更加科学合理的评估模型进行客观、公正的评估。因此，必要时应引入专业第三方进行采购和比对技术方案，进一步优化数据资产的会计处理方法。

（四）构建数据产品产业链，打好市场化运营基础

在数据治理及入表的基础上，构建完整的数据产品研发及运营产业链也显得尤为关键。产业链以数据资源管理为起始，以数据产品开发为初期目标，以后续运营维护为长远目标，确保数据价值的开发全过程有凭证、有依据，为数据产品价格市场化奠定基础。

首先，应围绕个人信息保护、公共数据共享、关键信息基础设施安全保护这三大核心要点，建立数据资源分类目录，确保原始数据及后续分析数据有明确的去向。同时加强数据安全防护，运用先进技术手段为数据筑起坚实的“防护盾”。

其次，通过深入分析数据特性，对数据进行科学合理的分类分级，从而制定针对性的开发策略。

最后，数据产品应经市场检验，持续优化，必须在公开、公平、公正的平台进行严格的检验，通过市场的反馈和用户的评价，及时采取针对性的优化和改进。

（五）推动交易合规与场景创新

随着数据要素市场全面发展，电网企业需前瞻布局数据价值挖掘与场景拓展，精准把握数据赋能产业升级的关键窗口。具体而言，电网企业在拓宽数据产品交易方面可从以下几个路径进行探索与实践。

1.着力数据整合与共享。

通过打破电网企业内部分子公司及与其他行业间的数据壁垒，推动数据的互联互通，构建起数据生态体系。这将为数据产品的创新应用提供更为广阔的空间，促进数据价值的深度挖掘与充分利用。

2.深化数据挖掘与分析。

电网企业应积极运用大数据、人工智能等前沿技术手段，对海量数据进行深度剖析。通过提炼数据的深层价值，开发出更多贴近市场需求、具有竞争力的数据产品，满足用户多样化的需求。

3.不断拓展数据应用。

紧密围绕国家发展战略和市场需求变化，不断拓展电网企业数据在智慧城市、智能制造、绿色能源等新兴领域的应用范围。通过创新数据应用模式，推动电网企业数据产品与各行业深度融合，为经济社会发展注入新的活力与动力。

当前中央已确立数据要素发展方向并构建基础性制度框架，为具有数据优势的企业提供了创新空间，使其能结合行业特点构建高效运营机制。电网企业应抓住机遇，利用宝贵的数据资产，为国家的经济发展贡献行业力量。

【作者：郭欣遇、文惠君，深圳供电局有限公司；谢宝莹，上海市海华永泰（深圳）律师事务所】

 

【责任编辑：尚鑫】