在数字经济浪潮下，传统水务行业正经历一场静默却深刻的变革。水务数据天然具有民生属性和公共产品属性，这使得其资产化路径呈现出独特的双轨特征：一条通向信用变现，一条指向模型溢价。

将原本零散的用水行为数据，转化为反映个人与企业信用状况的优质替代数据

在传统运营模式中，水表读数、用水频次、缴费记录等数据沉睡在各业务系统中，仅用于计量收费与设备监控，其背后隐藏的信用与经营信号被长期忽视。通过对各业务系统实时数据、营收系统历史记录进行清洗、脱敏与合规处理，南京扬子国资投资集团（以下简称“扬子国投”）将原本零散的用水行为数据，转化为反映个人与企业信用状况的优质应用数据。扬子国投并未直接售卖数据本身，而是将数据封装为“信用评估服务”，打通了金融与民生场景，让供水收费收益权从“传统经验驱动”转向“数据驱动”。

贵州勘设生态环境科技有限公司自主研发的环保类AI模型——“污水厂仿真AI模型运行数据集”和“供水厂仿真AI模型运行数据集”，以资产形式被纳入财务报表。与原始数据不同，这类模型数据凝聚了研发人员的智力投入、算力消耗和试验验证成本，体现的是智力价值，替代人工经验、优化决策的技术溢价。

“信用变现”与“模型溢价”两条路径殊途同归，都完成了数据资源到数据资产的价值跃迁。

水务行业“原始数据记录”向“高价值数据资产”转型的步伐正在加速

水务上市公司2024年年报显示：北京首创生态环保集团股份有限公司数据资产入表105.21万元，南宁绿城水务股份有限公司与天津创业环保集团股份有限公司也分别完成了40.78万元与45.41万元的数据资源入表。水务行业“原始数据记录”向“高价值数据资产”转型的步伐正在加速。

原始数据的商业应用是数据资产化的“敲门砖”，其门槛相对较低、变现路径清晰，适合拥有丰富用户数据的水务企业先行先试。模型数据的技术化则是数据资产化的“价值高地”，要求企业具备AI 研发能力，需要数据治理、模型训练、合规确权等全流程能力支撑，而一旦突破，其估值空间和竞争壁垒将远超原始数据。

水务数据的真实价值在于场景应用与预测能力，而非历史成本

据不完全统计，截至2026年1月，全国已有60余家水务企业实现数据资产入表。但热潮之下，行业仍面临结构性挑战。

“三权分置”落地缺乏细则指引。政策层面已明确数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权”结构性分置。但具体到水务场景，水表读数、管网监测数据涉及居民隐私和商业秘密，脱敏标准与确权边界模糊。曾有山东某水务企业负责人反映“单条数据评估价值差异可达千倍”，根源在于缺乏统一的数据质量评价体系和动态确权机制。部分企业为规避风险，仅将数据资源列示于“开发支出”而非“无形资产”科目，影响了资产化深度。

估值方法论争议。当前行业数据资产估值多采用成本法，以人力成本、数据治理投入、平台建设成本分摊构成数据资产的历史成本价值。但水务数据的真实价值在于场景应用和预测能力，而非历史成本。相比之下，采用收益法虽能反映数据资产的未来经济利益，但现金流预测存在高度不确定性——管网漏损率模型的收益如何量化？居民用水行为数据的分成比例如何确定？这些会计处理问题尚无行业统一标准。

流通生态不成熟。数据交易平台流动性不足，场内交易活跃度偏低。尽管贵阳、上海、深圳等主流数交所基础设施已建成，但数据产品标准化程度低，以“原材料”买卖为主的粗放式交易占比高，个性化定制产品较少，导致供需匹配效率低、开发成本高。此外，水务数据受属地管理责任制约，跨省共享与互认机制尚不完善。尽管北京、上海、浙江等地已率先实现数据产品的跨区域互认，但全国性统一市场尚未形成，制约了数据资产的规模化流通。

应允许将训练成本、参数优化等研发投入予以资本化，而非一次性费用化，真实反映技术溢价

针对上述问题，水务行业需要在以下维度探索突破：

建立分级分类的确权体系。探索公共数据（管网GIS、水质监测）、企业数据（生产运营数据）与个人数据（用水行为）的差异化确权。通过数据资产登记证书明确持有权、使用权边界，为入表奠定法律基础。

创新估值与会计处理标准。推动行业组织制定《水务数据资产估值操作指引》等标准，可探索“成本法 + 场景系数”的混合估值模型。对于AI模型类资产，应允许将训练成本、参数优化等研发投入予以资本化，而非一次性费用化，真实反映技术溢价。

完善交易市场基础设施。在现有数交所相关版块设立“水务数据专区”，推动水务数据产品标准化。可参考扬子国投的“企业用水行为分析数据”上架6天即获江苏银行采购，证明金融场景是数据变现的高效突破口，可重点培育征信、风控类的数据商生态。

强化数据治理能力。数据资产入表不是终点，而是价值运营的起点。企业需建立覆盖数据全生命周期的质量管理体系，从“数据资源尽调”阶段的源头治理，到入表后的持续评估，形成闭环管理，以高质量数据支撑AI模型迭代与可信金融服务落地。

海量用户数据探索“信用变现”模式，技术研发深耕“模型溢价”路径

2025年8月，扬子国投发行全国首单“数据资产赋能水务资产支持证券（ABS）”，规模达10亿元，票面利率2%。数据资产正从“入表核算”迈向“金融化应用”的新阶段。

各地数据资产增信、入股、证券化等价值化探索也在加速落地。如，山东等地已明确提出支持符合条件的企业开展数据资产入表，推动国有企业数据资产保值增值。对于广大水务企业而言，关键在于选择适合自身禀赋的路径：拥有海量用户数据的传统水务集团可探索“信用变现”模式；具备技术研发能力的设计院、科技公司则可深耕 “模型溢价”路径。让沉睡的数据流动起来，在流动中创造价值。