车位不只是空间，更是数据资产。本文结合地产行业实际场景，拆解车位数据从采集、治理到资产化的完整流程，帮助企业构建标准化的数据运营体系，实现资源盘活与价值释放。
在城市发展进程中，“停车难”问题日益凸显，而数字经济时代却给这一痛点带来了全新的解决方案。随着国家数据要素市场化改革的深入推进，车位数据不再仅仅是简单的运营信息，而是成为地产行业备受关注的新型资产。2024年《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的施行，正式开启了数据资产“入表”的元年，为停车数据资产化提供了政策依据和操作指南。
地产行业拥有大量停车位资源，每天产生海量停车数据，这些数据经过加工处理，完全可以转化为具有交易价值的数据资产。本文将深入探讨车位数据如何从简单的运营信息转变为有价值的数据资产，并分析其在地产行业中的实施路径与未来前景。
01 政策东风：数据资产化元年开启2025年3-4月，全国共有9个城市针对公共停车数据资产入表开展了登记、确权等工作，分布在浙江、上海、山东、湖北等7个省份。这些公共停车数据全部来自本地的城市停车平台，其中市级、区级、县级分别为2个、4个、3个。9个城市的数据产品已全部完成确权，其中2个完成了入表，1个获得融资，4个正在挂牌交易。
对于地产行业而言，车位数据资产化不仅意味着新的价值增长点，更是盘活存量资产、优化资产负债结构的创新途径。传统的地产行业中，车位往往被视为附属产品，甚至大量闲置滞销。而现在，这些“沉睡”的车位资源可以通过数据化、资产化的方式被激活，产生持续的经济效益。
02 车位数据产品的多元形态与价值停车数据产品形式多样，主要包括数据集、数据服务、数据API等类型。这些产品通过对停车资源的深度挖掘和分析，为城市管理和商业决策提供有力支撑。
福州市平潭县的“平潭智慧停车运营数据”、杭州市的“停车场网格化数据分析产品”（汇集6100余个停车场、178万个泊位的数据）、青岛市的“青岛市智慧停车场数据”等都是典型代表。武汉城投停车场公司的“武汉停车”停车统计分析报告集和武汉新能源汽车数据分析报告集，则专注于停车统计和新能源车分析，为城市停车资源精准调度和新能源汽车基础设施规划提供支持。
从数据来源看，停车数据主要包括停车场运营数据（车位数量、使用情况、车辆进出时间、停车时长、收费金额等）、停车行为数据（车辆类型分布、停车高峰低谷时段分布、新能源车辆停车行为等）以及停车场设施数据（地理位置、引导系统运行数据、设备状态数据等）。这些数据经过加工处理，可以形成多样化的数据产品。
停车数据的价值体现在多个层面。对于地产企业而言，可以提高车位利用率，增加收入来源；对于城市管理者而言，有助于优化交通规划，缓解停车难问题；对于车主而言，能够获得更便捷的停车体验，减少寻找车位的时间成本。
03 实践路径：从资源化到资本化车位数据资产化需要经过一系列严谨的流程，山西静态交通公司将其入表流程概括为三个关键阶段：资源化、资产化和资本化。从采集原始数据开始，经过清洗与标准化，然后进行合规性评估与确权登记，最后完成评估和融资。
3.1 数据资产盘点数据资产盘点是整个流程的基础。企业需要梳理数据来源，从内部业务系统、外部合作渠道以及设备采集等渠道，搜集交通数据。依据数据特性和业务场景，进行数据分类（如原始数据、加工后的自有数据、外购数据等），按“数据类型+来源+处理流程+应用场景”形成台账。
在这一阶段，数据清洗和标准化至关重要。车位数据在数据资产化过程中，需要对原始停车数据进行治理，根据一定格式和应用处理数据，利用大数据平台和技术实现数据清洗和加工，删除无效数据、归纳有效条目，整理成结构化数据集。
3.2 数据合规处理数据合规是数据资产入表的核心条件。企业需要确保在数据采集、存储、使用、传输、共享、留存和销毁等各个环节遵守法律法规、行业标准、合同约定以及内部政策等相关要求。
智慧停车数据涉及公共数据安全，需要重点关注数据安全合规。根据《信息安全技术—网络安全等级保护基本要求》标准，智慧停车数据安全合规需要达到第三级保护要求。在实操过程中，通常需要由律师事务所牵头，出具合规入表法律意见书。
隐私保护也是合规处理的重要环节。企业需要对敏感信息进行“脱敏”处理，充分保护隐私，确保在分析和使用数据时既能获得有用信息，又能维护用户的隐私安全。
3.3 数据登记与确权数据确权是数据资产化的关键环节，主要包括识别数据资产、确立数据资产权益以及数据资产的持有权证明。根据《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，需要界定数据产品的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。
长沙市探索的“车位数字登记”模式值得借鉴。该市推出“车位数字登记管理平台”，以技术驱动与模式创新重构车位确权逻辑，通过“一位一码一证”机制，为每个车位赋予不可篡改的“数字身份证”。该平台利用北斗定位技术生成唯一编码，将车位空间信息精准录入系统；记录从开发商首次销售到二手交易的完整流转链，利用区块链技术防篡改；为每个车位构建专属“数字车位”，完整还原实体车位情况。
3.4 数据资产评估数据资产评估通常需要聘请专业的资产评估机构，依据《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》等文件要求，采用成本法、收益法和市场法等计量方法对数据资产进行评估。
目前，智慧停车领域的数据资产评估主要以成本法为主，入表科目包括研发人员工资、相关硬件购置成本、数据资源获取成本等。成本法基于数据资产的生命周期成本来估算其价值，考虑了从数据采集、存储、处理、分析到维护等各个阶段的成本。
收益法和市场法在停车数据评估中的应用相对较少。收益法基于数据资产未来收益的预测来估算其价值；市场法则基于市场上类似数据资产的交易价格来估算目标数据资产价值。随着数据交易市场的成熟，这两种方法的应用将会逐渐增多。
3.5 数据资产入表与披露依据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》要求，对符合条件的数据资产进行入表。在资产负债表中，专门设置“数据资产”项目，用于列示交通数据资产的账面价值。在利润表中，数据资产的摊销费用计入“管理费用”或“营业成本”项目。
4 挑战与应对策略
车位数据资产化过程中仍面临诸多挑战，需要地产企业、技术提供商和政府机构共同应对。
4.1 技术挑战与应对在技术方面，数据整合是一个显著难题。停车数据来自不同的来源和系统，格式不统一，质量参差不齐。数据的规范性、准确性、完整性、一致性、时效性和可访问性是评估数据质量的重要指标。
个人信息的处理也是技术难题。停车数据往往涉及个人信息和敏感数据，需要采取技术手段对个人数据进行脱敏处理。区块链、隐私计算等新技术可以在不泄露原始数据的前提下实现数据价值挖掘。
应对技术挑战，企业可以建立统一的数据标准和治理体系。由行业主管部门牵头，制定统一的数据采集、存储、处理和交换标准，规范数据格式和编码规则，确保数据的一致性和兼容性。同时，企业应完善数据治理架构，设立数据治理委员会，加强数据全生命周期管理。
4.2 法律合规挑战与应对在法律合规方面，需要确保数据来源、存储、处理的合法性，避免权属纠纷。数据安全与隐私保护也不容忽视，需要遵守隐私保护相关的法律法规，确保个人信息的安全。
数据权属界定是另一个难点。交通数据来源广泛，涉及政府部门、交通企业、互联网公司等多主体。不同主体在数据采集、传输、存储和使用过程中，权利与义务界定模糊，导致数据所有权、使用权、收益权等权属关系难以清晰划分。
为解决这些挑战，应建立“协商+仲裁”的权属管理机制。鼓励数据相关主体通过签订合同、协议等方式，明确数据权属关系，从源头上规避权属纠纷。同时，依托行业协会或第三方专业机构，建立权威的数据权属仲裁机制。
4.3 商业模式挑战与应对车位数据资产化还面临商业模式挑战。如何将数据资源转化为可持续的商业模式，是地产企业需要思考的问题。目前，停车数据产品的交易还不够活跃，市场化程度有待提高。
物业服务如果能够让一个商业挣到钱，能够让一个公寓租得出去，能够让一个居住小区住得安心舒适，这就是资产运营。物业公司要转型成为资产运营公司。停车位是物管行业离钱最近的地方，如果物业公司能够将车位当成资产运营起来，出租、出售、共享，让业主的车位保值增值，车位就成了新的投资产品。
应对商业模式挑战，企业可以探索多种收益来源，包括停车数据平台运营（云托管、车场承包运营、停车时长交易）、车位运营（租车位、闲时出租、车位代卖）、数字营销（卡券、线上广告）以及停车咨询服务等。通过多元化的商业模式，提高停车数据的经济效益。
5 未来展望：智慧城市的数字基石随着数据要素产业的不断发展，停车数据资产化前景广阔。车位数据将在城市综合治理中发挥更大作用，通过不断挖掘和利用停车数据，能够为城市交通管理提供更加精确的决策依据，推动停车效率和资源的合理分配。
数字经济与实体经济的深度融合是当前和未来发展的关键方向，停车数据作为连接物理世界和数字世界的重要纽带，将在这一进程中发挥重要作用。未来，停车数据可能与其他城市数据（如交通流量数据、气象数据、商业活动数据等）融合，产生更大的协同价值。
具体来说，停车数据在智慧城市中的应用包括以下几个方面：
智能交通管理：通过分析停车数据，可以预测交通拥堵情况，优化交通信号灯控制，提高道路通行效率。停车数据还可以与公共交通数据结合，为市民提供“一站式”出行解决方案。动态定价与共享经济：基于停车需求数据，可以实现动态定价策略，提高车位利用率。同时，通过共享经济模式，业主可以分享闲置车位，增加收入来源。车路协同与自动驾驶：高精度的停车数据可以为自动驾驶汽车提供精准的停车位信息，实现自动泊车功能。随着自动驾驶技术的发展，停车数据的重要性将进一步提升。城市规划和建设：通过分析停车数据，可以了解不同区域的停车需求，为停车场规划和建设提供科学依据。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，车位数据资产化将成为地产行业数字化转型的重要突破口，为行业带来新的增长点和创新动力。
数据资产化不是终点，而是价值循环的新起点。未来，随着更多“沉睡”数据被唤醒，车位数据将成为智慧城市建设的数字基石，为城市治理和民生服务提供持续动力。
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