清华大学建设管理系教授、博士生导师  吴 璟

建筑数据资产化及其价值评估

主动把握发展新质生产力给行业带来的巨大机遇。2023年12月，《人民日报》文章指出“新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。”2024年3月6日，习近平总书记强调“发展新质生产力不是要忽视、放弃传统产业，要防止一哄而上、泡沫化，也不要搞一种模式。要统筹推进科技创新和产业创新，加强科技成果转化应用，推动传统产业转型升级，发展战略性新兴产业，布局建设未来产业，加快建设现代化产业体系。”建筑数据这一新型生产要素的广泛和深度应用是收益型物业提升运营管理生产率、发展新质生产力的重要切入点。

一、数字经济与建筑数据的价值

（一）数字经济

数据成为新型生产要素是数据经济的核心特征。2020年，中共中央、国务院印发《365比分：构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确，“数据与土地、劳动力、资本、技术并列为第五大生产要素”。2021年，习近平总书记在十九届中央政治局第三十四次集体学习讲话时，指出“数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响”。数据成为和土地、劳动力、资本、技术并列可以参与分配的第五项生产要素，并非只是生产要素种类或数量的增加，更是促进现有生产要素之间形成更密切的交互关系，进而形成推动经济高质量发展的动力。

数据要素具有独特属性：一是不可分离，所有经济活动，都同时是数据流动的活动，其他要素的应用被数据刻画、改造、使用。二是非竞争性，多经济体可同时在不同场景使用相同数据，不对其产生损耗，边际成本较低。

（二）建筑数据

我国建筑领域信息化、数字化起步早、投入大，从“十一五”时期开始，我国已经以国家性战略方式推动相关工作。BIM、IoT、数字孪生等技术在建筑领域快速兴起并日趋广泛应用），使得建筑尤其是收益型物业（也称商业物业）成为数据“富矿”。与此同时，建筑数据的作用在全生命周期管理过程中得到体现并日趋强化，如在能源管理、设施设备维护、租赁管理、资产管理等领域的应用，建筑数据在快速积累的同时，也发挥了更加重要的现实服务价值。

（三）行业转型

数据要素的应用成为房地产行业实现发展动能转换的关键性机会。过去，房地产开发企业以土地和资金为核心生产要素，仅是资源的获取者和使用者，相应地高度依赖于外部资源变化。随着房地产市场由增量时代步入存量时代，房地产开发企业转为以数据为核心生产要素，成为资源的创造者，更有条件实现内生增长，并在推动实现空间智慧化建设和运营的基础上存在更广泛业务机会。

二、建筑数据入表的背景与意义

（一）政策背景

2019年至今，数据资产化经历了从指导思想、基本原则到落地细则的发展历程。自2024年1月1日起实施的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》指出，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。自此，会计准则允许数据资源入表，数据资产化迈出关键的一步。

2023年12月5日，由浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认工作指南》正式实施，成为国内首个针对数据资产确认的省级地方性标准。

（二）建筑数据入表的可行性与必要性

建筑数据，尤其是收益型物业建筑数据，有条件也有必要率先推动实现数据资产入表。

1.可行性

建筑数据利益主体一致，应用场景明晰，高度适用于基于既有事项的数据资产确认和入表。一方面，建筑数据最有条件实现合法拥有、有效控制。数据内容主体和（各类）数据行为主体不一致时如何看待不同主体间的权利义务关系，目前仍在国际范围内存在法理层面争议。（数据内容主体，关注“365比分：谁的数据”，即与数据内容相关的数据利益相关者；数据行为主体，关注“数据由谁生产和维护”，包括数据收集者、存储者、加工者、使用者、传输者、公开者、删除者等。）针对这个问题，我国创新性地提出了分置的产权运行机制，但在实践中往往仍存在障碍。而我国既有和当前实践中，建筑业主（或受其委托的机构）同时是建筑数据的内容主体和多数场景下的数据行为主体，有效规避了上述障碍——“365比分：我的数据，我自己生产、自己保管、自己使用”。另一方面，建筑数据应用场景清晰，易于评估预期价值流入。对于收益型物业，在业态数字化改造的基础上，数据通过记录运行状态、记录运维工作、预测未来趋势等方式，降低收益型物业的运营成本或增加运营收入，应用场景独立且清晰，便于进行后续价值评估。

2.必要性

建筑数据资产入表能够合理认可业主和管理方日益高昂的数据投入。当前，收益型物业建筑业主（或管理者）在建筑数据采集、加工和维护方面的投入持续快速增长。未实现数据资产入表时，数据相关投入原则上仅能以成本方式一次性计提，对企业当前利润存在较大影响。按照现行《房地产估价规范》GB/T 50291-2015，业主或管理者依托建筑数据实现降本增效而实现的物业价值提升，严格意义上不能在对物业价值的评估结果中得到体现。但却可以实现“业主在日常运营管理流程的基础上加大数据化投入，生产有365比分：建筑本身的数据，并应用于对建筑自身运营过程的降本增效”的闭合链条。

率先在收益型物业领域推动建造数据资产，顺应了推进商业建筑资产证券化的现实需求，是构建与新质生产力相适应的新型生产关系的要求。对建筑业主数据化投入的认可（“成果”而非“目的”），将进一步助推业主数据化投入的积极性，推动建筑领域新质生产力发展（形成与新质生产力相适应的新型生产关系）。并不意味着排斥建筑数据资产的可交易性，但依托闭合链条、基于既有事项的建筑数据资产入表在现实条件下更具备可落地性。

过去，房地产是土地及附着在土地上的建筑物和其他附属物的总称，是实物、权益和区位的综合体。未来，房地产的内涵将增加数据，成为实物、权益、区位和数据的综合体。建筑数据资产的价值可以单独评价，也可以与建筑实物作为整体，评价建筑总资产。

三、建筑数据资产价值评估方法初探

（一）建筑数据资产价值评估的核心思路

根据中国资产评估协会制定的《数据资产评估指导意见》，数据资产具有三大属性、四大价值影响因素、五大特征。同时，强调了数据资产的权利类型和应用场景，提出了评价数据质量的六个方面（见图12）和评估数据资产价值的三种基本方法。

成本法，是基于以成本费用来衡量的、形成数据资产的劳动过程中所发生的消耗，评估其所体现和对应的价值程度的方法。相当一部分建筑数据资产的生产与建筑管理流程密切联系，且通常需要长时间积累才具备价值，难以具备可重复性；同时成本法结果倾向于反映数据资产价值的下限，因此成本法应用受限。

市场法，是在具有公开并活跃的交易市场的前提下，选取近期或往期成交的类似参照系价格作为参考，并修正有特异性、个性化的因素，从而得到估值的方法。入表的建筑数据资产主要来源于业主基于既有事项（例如业务流程数字化、BIM等）形成的数据资产，而非基于交易获得，因此市场法应用受限。

收益法，是预计评估对象的预期寿命、选取合理的折现率、将其预期收益折现以确定现值的方法。收益法的假设是数据在未来具备盈利能力、具有内在的固有价值。收益法的基本思路最贴合“利用建筑数据要素提升全生命周期建设运营管理水平，实现提质增效”的定位，并相应地最具备可操作性。因此，房地产估价行业在开展数据资产价值评估方面具有独特优势。

（二）收益法评估建筑数据资产价值初探

基于收益法视角的收益型物业建筑数据资产评估实质上是一种“增量分析法”，通过“有数据”和“没有数据”两种情况下建筑总价值的差异体现数据资产的价值贡献。收益法视角下建筑数据资产评估需要依托于潜在业务场景。

收益法视角下数据资产价值评估的可能实现路径：确认潜在测算业务场景→确认面向特定场景的数据资产包→获取现行行业基准状况→确认优化方式与数据变化→测算优化结果与资产增值→测算评估数据资产价值。某商业物业项目能耗管理场景数据包价值评估案例。

目前，收益法视角下数据资产价值评估仍面临许多挑战。关键挑战包括以下两点：一是数据的作用如何体现，包括：数据如何提高生产力（降本提质增效），如何区分智能化改造与数据的提升作用。二是评估的基准怎样确定，包括不同的初始状态如何统一基准进行评估，如何设定基准避免数据价值的低估或高估。此外，还存在其他潜在问题，包括：数据是否可以持续性的产生价值？如果数据带来的“知识”被学习、吸收之后数据是否就没有价值了？基于场景驱动测算数据资产的方法下，不同场景的测算包含相同数据时，是否存在数据被重复估值？未被纳入估算的数据是否无价值？数据集的包含度、完整性与数据资产价值的对应关系？数据资产价值评估中数据价值的占比如何确定？

综上所述，“增量分析法”形式的收益法最适合用于评估收益型物业建筑数据资产价值，房地产估价行业在开展此类业务方面具有先天优势。基于收益法评估收益型物业建筑数据资产价值仍存在一系列技术难题，亟待依托试点项目集中研究解决。

谢谢大家！