【摘要】随着我们国家各行业数字化的深入发展，数字经济体量逐年攀升，各行业产生的数据量呈指数级增长，以数据为生产要素将会促进提升新质生产力。在建筑行业的数字化进程中，建筑信息模型（BIM）技术已成为建筑行业数字化的重要工具，BIM技术的应用过程中产生了大量成套的数据资源。通过对BIM数据资源进行资产化，促使数据流通和共享，推进“数字住建”发展。本文首先论述了 BIM数据资产化的价值，然后把数据资产化的理论步骤和会计学体系相结合，并基于实际生产工作提出BIM数据资产化的实施路径，包括数据确权、数据资源化、产品化、估值、交易和应用等步骤。

  习于 2017 年提出构建以数据为关键要素的数字化的经济 [1]。2021 年，中国实施《数据安全法》以保护数据安全 [2]。2022年，《“十四五”数字化的经济发展规划》强调数据要素的重要性 [3]，国务院随后发布“数据二十条”，提出“三权分置”架构 [4]。2023年，财政部发布数据资源会计处理 [5] 和数据资产管理 [6] 的指导意见 ；十七部门共同发文以增强数据要素在数字化的经济中的作用 [7]。2024年，四部门联合调查全国数据资源[8]。国内数据交易规模至2023年已近1200亿元，预计2029年将达4400亿元[9]。2024年以来，无锡市实现 1.5 万条个性化服务数据交易 [10]，基于BIM技术的自动管综软件在上海数据交易所挂牌 [11]。可见，国家对数据资产和数据资产化的格外的重视，其市场也展现出高度的创新和活力。

  我国BIM技术市场规模由2016年的40.5亿元增长至2023年的102.50亿元左右，显示出BIM技术应用需求在持续不断的增加 [12]。近年来，BIM技术正与大数据、物联网、移动互联网、云计算、AI和5G技术等新一代信息技术结合，应用于户型设计、造价管理和现场管理等多个领域，将 BIM 技术与管理深层次地融合 [13]，丰富了数字化应用场景，拓宽了用户群体，并产生了多样化的数据。

  2024年，“新质生产力”首次被写入政府工作报告，成为今年政府工作第一个任务 [14]。发展新质生产力需应用科学技术创新、布局产业链、科学布局战略任务，并全力发展数字化的经济 [15]。数字化的经济包括数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化，数据价值化经历资源化、资产化、资本化三个阶段。数据资产化是通过数据交易为使用者或所有者带来利益，包括原始数据采集、数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资产应用 [16]。

  2023年全国住房和城乡建设工作会议提出要举全行业之力推进“数字住建”[17]，2024年《“数字住建”建设整体布局规划》指出推进自主可控BIM技术在工程各环节的贯通和应用 [18]。BIM技术是推进住建行业数字化转型的关键 [13]，其主要产物BIM数据作为建筑数字化表达的主体，承载着建筑全生命周期的详尽数据。然而，目前行业内基于BIM技术的应用和模型的数据传递仍面临诸多挑战。一种原因是应用BIM技术的发起单位不统一，另一方面是BIM应用深度和范围不统一，都会造成数据冗余或缺失，且形成数据孤岛。这不仅阻碍了数据高效共享，也限制社会各方获取关键数据进一步发挥价值，进而影响了BIM数据作为生产要素的进程和潜力。

  为响应国家对“新质生产力”的号召，释放BIM数据要素价值，促进 BIM 数据在数字化的经济中的广泛应用，进一步发挥BIM数据在“数字住建”体系中的作用，应将BIM数据进行资产化处理，以“促进BIM数据升华为数据资产，打造以 BIM 数据为生产要素的数字化建筑应用场景”为目标，建立 BIM 数据资产化实施架构，将 BIM 数据推向数字化的经济中。

  从数据资产化过程来看，BIM数据资产化应包括原始数据采集、数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资产应用。首先，通过数字化业务系统采集建筑工程管理过程数据，转化为标准化的数据资源 ；然后开发和包装数据资源，形成有应用价值和市场需求的数据产品 ；再进行确权和估值，赋予数据商品市场属性和价值 ；最后，数据产品在应用中释放价值，生成新的数据资源，循环以上步骤，达到“越使用，越有价值”的目标 [16]。

  在BIM技术的应用过程中，项目建设方要求参建方依照国家核心标准建立并应用BIM模型，该过程虽已完成原始数据的初步采集和治理，但其数据被多方持有，导致难以确权。而只有具备权属、价格和实际应用价值的数据，才能作为资产入表 [5][16]，无权属的数据缺乏权益保护，无法刺激市场活力。为保障BIM 数据资产化的顺利实施，首先应开展确权工作，明确权益方 ；在数据产品化之后进行估值，为其完善价格属性以保障其入表交易性。

  综上所述，对于BIM数据资产化路径应按以下五步开展 ：第一步进行确权，明确数据所有者和经营者的责权利，保障各参与方在项目管理工作中的地位，也保障数据开发工作中各参与方权益，以利益驱动整体工作的开展。第二步，建立标准化BIM模型，基于参与方责权利明确的情况下，组织各方对原始生产资料进行数据采集和融合以完成对建筑工程的数字化表达，即形成包含BIM和各类目建筑数据的数据资源。第三步，针对应用场景开发或包装数据资源，形成数据产品，如原始数据统计表、API和分析报告以及标准版应用软件等。第四步，对数据资产进行估值后，上架到各地数据经营机构以供交易。第五步，采购方将经过交易中心得到的BIM数据资产有效地整合到的业务应用流程中，以满足业务开展的数据需求，确保数据资产能够充分的发挥其价值。

  BIM 数据是在建筑设计企业发起的建筑工程的建设过程中，由各参建方在应用 BIM 技术的过程中进行创建、收集和完善的建筑全生命周期的数据，各方主体的贡献和需求均有不同，故难以确定数据所有权。“数据二十条”创造性地构建了“三权分置”的数据产权制度框架，将重点放在数据资源持有权、数据加工使用权以及数据产品经营权 [4]，不再讨论数据所有权，为数据资产化发展指明方向。

  现阶段，BIM 技术费用已被深圳 [19] 纳入项目建设总投资中，住房和城乡建设部标定司也拟将 BIM 费用纳入项目建设总投资 [20]。这表明，BIM应用是由建筑设计企业发起、出资的，其余参与方配合实施的，建筑设计企业是应用BIM技术的最终受益者，也是项目资产的拥有者。同时参考其他既有实践经验，数据交易通常在各地数据交易机构进行，数据开发主要由国有的各级大数据集团、大数据中心负责。基于“三权分置”制度框架，结合行业对 BIM 应用的管理现在的状况，故建议将建筑设计企业为 BIM 数据的持有者，负责数据的采集、存储、管理和更新 ；各地数据交易机构为数据的经营者 ；各级国有的大数据集团、大数据中心作为数据的加工使用者，并由这些机构或公司对数据产品化的相关需求来做招标，使社会各方机构参与进来形成产业链。

  在我国基础设施建设快速推进的过程中，长期运用BIM技术，积累了大量数据资源。然而，由于部分企业对于标准和规范理解、执行不到位，和不同软件平台之间的兼容性问题等，使目前的 BIM 数据格式、准确性、完整性、一致性、时效性和可靠性不完全一样，数据呈现低流通性、低复用价值的特点，使确权和产品化工作也不被看好。

  首先，要确保待资产化的BIM数据满足国家有关标准。我国发布了一系列标准，为BIM技术推广和数据资源化提供了支持：《建筑信息模型应用统一标准》统一了BIM应用的术语和模型架构，确保信息的对接；《建筑工程设计信息模型制图标准》统一了BIM模型的图形表达和制图规则；《建筑信息模型设计交付标准》统一了设计阶段BIM数据的信息深度和格式 ；《建筑信息模型施工应用标准》统一了施工阶段的BIM应用和数据管理 ；《建筑信息模型分类和编码标准》标准化了建筑构件的分类和编码，为BIM数据资源目录的建立和维护提供了保障。行业内此类标准和规范从不同阶段、角度对BIM技术来管理，使BIM数据更为规范，提升了BIM数据标准化水平，增强了其资产化潜力。

  其次，还应满足国际通用标准。国内建筑规划设计软件厂商众多，软件间数据格式不统一，故采用BuildingSMART制定的国际开放通用标准IFC来解决该问题。IFC标准是用在建筑和土木工程的数据模型描述，规定了工程全生命周期所需数据，包含资源层、核心层、共享层和领域层， 定义了实体、类型和属性等信息 [21]。确保BIM数据符合国家和国际IFC标准，将提高BIM数据在不同软件间的互操作性和流通性。

  因各项目应用BIM技术的范围不同，现有BIM数据可能包含大量冗余、错误或不完整的数据，因此需通过自动化工具和人工检查相结合的方法对数据来进行清洗和整理。去除重复和无效信息，修正错误，根据图纸或现场信息补全缺失数据。

  在数据产品化过程中，关键是识别数据资源在不同场景下的价值，确定目标客户和他们所需的数据形式。首先，深入理解行业客户的真实需求，设计数据产品，加工开发数据以形成产品原型。然后，邀请客户试用并根据反馈优化产品，确保其满足市场变化。还可以基于数据确权采用的“三权分置”框架，通过不同机构来获取数据产品需求 ：制定需求征集策略，成立相关工作小组分析数据需求 ；分析数据交易机构各模块和各类型数据的历史交易趋势，通过市场供需关系发现数据需求 ；委托大数据集团或开发单位分析数据需求。为有效管理 BIM 数据产品，基于建筑行业的应用场景、客户群体等因素，可分为内容型、软件型、算法型等数据产品。

  第一，内容型数据产品提供丰富的内容资源，其紧密结合业务运营，深入分析业务逻辑和问题，提出解决方案，包括业务指标体系、分析报告等。如不同抗震设防烈度地区常用建材数据、地质灾害区域的建筑结构数据、地下设施数据，以及不一样建筑的造价数据和不一样建筑的常用构件属性数据等。第二，软件型数据产品适用于具有明确和业内通用性需求的应用场景，包括通用版软件、应用程序接口（API）、通用标准、规范、技术导则和技术方案等。例如，BIM 管理平台标准版、某市建成区的房屋建筑与市政设施数字孪生模型，以及针对平台建设的技术导则等。第三，算法型数据产品专注于优化或建设数字化业务系统的应用场景，其在实现业务目标中往往扮演关键角色，能快速推动数字化进程，但构建过程复杂。例如，个性化推荐、搜索排序、风控模型和用户画像等类型的产品，都属于算法型数据产品的范畴。

  以当前的政策和研究成果来看，对数据资产的估值是一项极其复杂的任务，其涉及数据的采集、加工、存储、管理、产品化、运营以及交易等多个环节。常用的评估方法有成本法、市场法和收益法 [16]。成本法已广为应用，但需要充分认识和掌握数据资产特征等，全面估算其价值贬损难度大 ；市场法适用于公开交易、市场化充分的数据资产 ；收益法则是通过预测未来收益和风险来确定资产价值，需要预测或计量未来收益和风险。

  建筑行业拥有大量 BIM 数据正待资产化，应以“先行先试”的理念为指导，着重于开创 BIM 数据资产化的全新局面，故建议全面融合三种方法。首先，采用最成熟的成本法来进行初步估值，该方法的案例和相关制度相对完善。在评估过程中，需要详细分析数据采集、加工、存储和数据的管理、产品化、运营、交易的成本，考虑人力、时间、软硬件等各方面的投入，以确保估值的准确性和合理性。其次，在数据上市交易后，采用收益法和市场法来进行动态调控。在交易初期，预测和评估 BIM 数据资产未来可能的收益，动态调整价格 ；交易市场相对成熟、供需关系趋于明显时，基于市场供求关系和同类数据资产的交易价格再次调整BIM数据资产的价格。最后，在市场化发展稳定时，数据真实价值和供需关系充分显现时，应以市场法为主进行定价，确保数据资产交易的公平性和市场健康发展。

  BIM 数据交易是确保其在数字化的经济活动中实现价值的最终环节，将直接影响数据流通和数字化的经济发展，合理的交易模式也将为这最终环节保驾护航。BIM 数据交易的模式建议采用以下三种。一是数据平台交易模式，建立数据交易平台连接供需双方，由第三方和政府监管数据安全和交易过程，该模式可有效解决数据互信、保护和供需问题， 促进行业单位在平台上形成数据标签和产品 ；二是数据信托模式，数据资产三权分置与信托财产权属的相互契合，使数据资产作为信托财产在权利和制度上既合理又可操作，该模式能有效设计和实施数据资产的权能安排，满足商业和业务需求 ；三是个人数据中介模式，建议创建中等规模组织的个人数据中介（MID），代表数据创造者争取利益，并通过佣金盈利，以减少数据科技巨头与产业上下游之间的权力不平等，从而长期维持数据市场平衡 [23]。

  利用数据作为核心生产要素的建筑领域，已逐步升级规划、设计和施工及管理流程，推动行业向高效和智能化发展。在智能规划方面，使用BIM数据结合人口流动数据、交通流量数据及环境数据，优化城市空间布局，提高基础设施利用率 ；BIM数据基于CIM平台在城市虚拟场景中模拟不同规划方案的效果，辅助决策者做出更优选择。在精准设计方面，BIM技术基于三维模型，实现建筑、结构、设备等多专业信息的集成化；通过一系列分析历史项目BIM数据，优化设计的具体方案 ；结合云计算和AI技术模拟建筑性能，分析能耗、光照、通风等性能指标，促进绿色建筑发展。在运维阶段，BIM数据可作为智能运维平台的数据底座 ；BIM数据的三维特性结合业务管理系统对建筑空间和设备做管理 ；提供关于建筑项目协调一致、可计算的信息，来提升运维工作中对成本、时间等整体工作的协调性。

  数据资产化是数字化发展的必然趋势，通过BIM数据资产化不仅能促进住建行业数字化转型，为行业参与者提供明确的数据获取途径，保障了数据使用的质量和安全 ；还提升了数据的权威性和流通性，促进数据释放乘数效应，增加另外行业间的交流，加快基建、新基建的数据流通以支撑社会各行业数字化的经济发展。尽管如此，实施中仍需解决人才、组织、数据安全、质量和更新管理等问题。

  本文旨在探讨数据资产化在 BIM 数据方面的应用，希望能为建筑行业数字化的发展贡献绵薄之力，同时也期望能引发更多专家和学者的深入研究和探讨。

  [4]新华社 . 中央 国务院关于构建数据基础制度更好地发挥数据要素作用的意见 [EB/OL].[2022-12-19].

  [15]新华社 . 习在中央政治局第十一次集体学习时强调 ：加快发展新质生产力 扎实推进高水平发展 [EB/ OL].[2024-02-1].

  [19]深圳市人民政府办公厅 . 深圳市人民政府办公厅关于印发深圳市快速推进现代建筑业高水平发展的若干措施的通知 [EB/OL].[2022-10-24]

  [20]住房城乡建设部 . 关于《房屋建筑工程投资估算和设计概算编制指南（征求意见稿）》公开征求意见的通知 [EB/OL].[2024-09-30]

  [23]北京通信信息协会 . 数据资产变现的几种商业模式 [EB/OL].[2024-01-26]返回搜狐，查看更加多