水务行业是一个涉及民生和环境的重要行业，是关系国计民生的重要公共事业，也是推动绿色发展、生态文明建设的重要领域。随着城市化进程加快和人民生活水平的提高，水务行业面临着用水需求增长、水资源短缺、水环境污染、水安全风险等多重压力，需要水务企业不断提升供排水服务质量和效率，实现节约用水、循环用水、智慧用水。随着国家数据相关政策的出台，如“数据二十条”“数字中国建设整体布局规划”“加快国有企业数字化转型”等，预示着我国正式进入到以数据为资产的新时代，数据也成为水务企业的重要资产，其中数字中国整体布局规划中指出数字中国是数字时代推动中国式现代化的重要引擎，是构建国家新优势有力支撑，水务企业应该乘着数字化的东风积极推进数字经济，以数字化驱动生产运营和管理模式变革 ^[1] 。2023年8月1日，财政部发布关于《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知，企业数据资源相关会计处理暂行规定中明确了使用范围、适用准则和关于列示和披露的要求 ^[2] 。水务行业作为拥有全面上下游产业链的民生企业，积累了大量的数据资产，利用大数据技术对数据进行收集、整合、分析和应用，可以为水务行业提供决策支持、优化管理、创新服务等多方面的价值，从而形成新的数据经济模式。数据的产生驱动这数字经济，同时，经济也驱动着水务企业建设信息化，经济驱动来源于当下数字经济与实体经济融合的新经济时代 ^[3] 。因此，探讨如何利用好水务数据，发展创新型的数据经济是当前水务行业面临的重要课题。本文从水务数据经济的概念、水务数据特点、价值链、应用场景、面临的挑战和发展前景进行分析，为水务企业和政府部门提供参考建议。

本文将水务数据经济定义为：基于大数据技术对水务行业所产生或涉及的各类数据进行收集、整合、分析和应用，从而创造新的商业价值或社会价值的经济活动。

1.1水务数据经济与传统水务经济的区别与联系

传统水务经济主要依赖于物质资源和人力资源，以供排水工程建设和运营为核心，以提供安全可靠的供排水服务为目标。传统水务经济具有以下特点：

水务数据经济与传统水务经济并不是对立的，而是相辅相成的。水务数据经济是在传统水务经济的基础上，利用大数据技术对数据资源进行开发和利用，从而提升传统水务经济的价值。同时， 传统水务经济也为水务数据经济提供了丰富的数据来源和应用场景，使得水务数据经济能够更好地服务于传统水务经济。

1.2水务数据的特点

水务数据是指水务行业在生产和管理过程中产生或收集的与水相关的数据，包括水资源数据、供水数据、污水数据、管网数据、客户数据等。水务数据具有以下几个主要特点：

①多源性

水务数据来源于多个环节和多个系统，涉及到多种类型和格式的数据。例如，水资源数据来源于水文监测站、气象站、卫星遥感等，包括降雨量、径流量、蒸发量、地下水位等；供水数据来源于水厂、泵站、输配水管网等，包括原水量、出厂水量、供水量、耗电量、耗药量等；污水数据来源于污水处理厂、排污口、排污管网等，包括进厂水量、出厂水量、污泥量、COD去除率等；管网数据来源于管网监测系统、GIS系统、SCADA系统等，包括管网结构、管网压力、管网流量、管网漏损等；客户数据来源于营业系统、计费系统、客服系统等，包括用户信息、用水量、缴费情况、投诉建议等。这些数据有的是结构化的，如表格或数据库中的数值或文本；有的是半结构化的，如图像或视频中的标注或元数据；有的是非结构化的，如图像或视频中的内容或语音或文本中的语义。

②实时性

水务数据具有较高的实时性要求，因为水务系统是一个动态变化的复杂系统，需要及时地响应各种内部和外部的变化。例如，当发生突发事件（如干旱、洪涝、爆管等）时，需要及时地调整供排水计划和调度方案；当发生异常情况（如设备故障、水质超标等）时，需要及时地进行检测和处理；当发生用户需求变化（如用水峰谷变化等）时，需要及时地进行优化和满足。因此，需要对水务数据进行实时地收集和分析，以实现对水务系统的实时地监测和控制。

③动态性

水务数据具有较强的动态性特征，因为水务系统受到多种因素的影响，其运行状态和运行效果会随着时间和空间而变化。例如，随着季节和气候的变化，水资源的供需状况会发生变化；随着人口和经济的发展，用水需求和用水结构会发生变化；随着技术和管理的进步，供排水能力和效率会发生变化。因此，需要对水务数据进行动态地更新和分析，以实现对水务系统的动态地评估和优化。

2.1水务数据经济价值来源

①数据本身

数据本身具有存储、交换、复制等属性，可以作为一种商品进行买卖或租赁，从而产生直接的收入。

②数据分析

数据分析可以从数据中提取有价值的信息和知识，为决策支持、管理优化、服务创新等提供依据，从而产生间接的收益。

③数据应用

数据应用可以将数据分析的结果转化为具体的产品或服务，满足用户或客户的需求，从而产生附加的价值。

2.2水务数据经济的价值链

根据上述价值来源，本文将水务数据经济的价值链划分为以下四个环节：

①数据采集

指通过各种手段和渠道获取涉及到水务行业的各类数据，包括供排水系统运行数据、用户用水行为数据、市场竞争情况数据、政策法规变化数据等。

②数据整合

指通过清洗、转换、加载等操作，将采集到的异构、分散、低质的原始数据转化为统一、集中、高质的标准化数据，并存储在相应的数据库或数据仓库中。

③数据分析

④数据应用

指根据分析结果，设计并开发相应的产品或服务，满足不同领域和层面的需求，包括面向企业内部、面向公众、面向政府及城市管理、面向企事业单位、面向水务同行及产业链等。

⑤数据入表

2.3水务数据经济的价值

根据不同的利益主体和目标，可以从不同的角度来评估和体现水务数据的价值。本文从以下四个角度来分析：

①提高效率

利用大数据技术对水务数据进行分析和应用，可以提高水务生产和管理的效率。例如：

利用大数据技术对供排水设备进行智能诊断和预测，可以及时发现设备的故障和异常，提前进行维修和更换，避免设备的停机和损坏，降低设备的运行成本和维护成本，提高设备的使用寿命和运行效率。

利用大数据技术对供排水工艺进行智能优化和控制，可以根据水质、水量、能耗等参数，自动调整工艺参数和控制策略，实现最优化的供排水效果，降低水质波动和水量损失，提高水质稳定性和水量保障性。

利用大数据技术对供排水调度进行智能规划和决策，可以根据历史数据、实时数据、预测数据等，综合考虑水资源、水厂、管网、用户等多方面的因素，动态生成最优的供排水计划和调度方案，实现最佳的水资源利用率和供排水平衡。

利用大数据技术对供排水管理进行智能监督和评价，可以通过对各个环节的数据进行汇总和分析，形成各种指标和报表，实时反映供排水系统的运行状况和运行效果，及时发现问题和隐患，提出改进措施和建议。

②提高质量

利用大数据技术对水务数据进行分析和应用，可以提高水务服务的质量。例如：

利用大数据技术对用户信息进行分析和挖掘，可以实现用户画像和用户分群，了解用户的用水需求和用水特征，为用户提供个性化的用水服务和节水方案，提高用户的满意度和忠诚度。

利用大数据技术对用户反馈进行分析和处理，可以及时收集和响应用户的投诉、建议、评价等信息，及时解决用户的问题和困难，及时改进服务流程和服务质量，提高用户的信任度和口碑。

利用大数据技术对用户教育进行分析和设计，可以根据用户的知识水平、兴趣爱好、学习习惯等因素，为用户提供定制化的用水知识、节水技巧、环保理念等内容，提高用户的用水意识和用水效率。

③降低风险

利用大数据技术对水务数据进行分析和应用，可以降低水务系统的风险。例如：

利用大数据技术对管网漏损进行分析和定位，可以通过结合声波、压力、流量等多种数据，精确地检测出管网中的漏点位置和漏量大小，及时进行修复或更换，减少管网漏损率和管网损坏率。

利用大数据技术对水质污染进行分析和溯源，可以通过结合物理、化学、生物等多种数据，快速地发现并定位出污染源头和污染路径，及时进行隔离或清除，减少污染扩散范围和污染影响程度。

利用大数据技术对突发事件进行分析和预警，可以通过结合气象、地质、社会等多种数据，及时地预测并提醒可能发生的干旱、洪涝、爆管等突发事件，及时进行应急预案和应急响应，减少突发事件的发生频率和损失程度。

④创造价值

利用大数据技术对水务数据进行分析和应用，可以创造新的数据产品和服务，实现数据价值变现。例如：

利用大数据技术对行业用水指数进行分析和发布，可以通过对不同行业的用水量、用水结构、用水效率等进行统计分析，形成行业用水指数报告，为政府部门和相关行业提供决策参考和监督评价。

利用大数据技术对区域用水指数进行分析和发布，可以通过对不同区域的用水需求、用水供给、用水平衡等进行统计分析，形成区域用水指数报告，为城市规划和城市管理提供决策参考和监督评价。

利用大数据技术对水务知识和经验进行分析和总结，可以通过对水务系统的运行规律、运行模式、运行优化等进行深入研究，形成水务知识和经验库，为同行或其他领域提供咨询或培训服务。

2.4水务数据的应用场景

①面向企业内部

水务数据经济可以帮助水务企业提升内部管理效率和质量，实现节能降耗、漏损控制、调度优化、风险控制、安全管理、企业决策、管理增效等目标 ^[7] 例如：

某水务企业利用大数据技术对供排水设备进行智能诊断和预测，可以及时发现设备的故障和异常，提前进行维修和更换，避免设备的停机和损坏，降低设备的运行成本和维护成本，提高设备的使用寿命和运行效率。

某水务企业利用大数据技术对供排水工艺进行智能优化和控制，可以根据水质、水量、能耗等参数，自动调整工艺参数和控制策略，实现最优化的供排水效果，降低水质波动和水量损失，提高水质稳定性和水量保障性。

某水务企业利用大数据技术对供排水调度进行智能规划和决策，可以根据历史数据、实时数据、预测数据等，综合考虑水资源、水厂、管网、用户等多方面的因素，动态生成最优的供排水计划和调度方案，实现最佳的水资源利用率和供排水平衡。

某水务企业利用大数据技术对供排水管理进行智能监督和评价，可以通过对各个环节的数据进行汇总和分析，形成各种指标和报表，实时反映供排水系统的运行状况和运行效果，及时发现问题和隐患，提出改进措施和建议。

②面向公众

水务数据经济可以帮助水务企业提高公众服务质量和满意度，实现用户画像、用户分群、用户反馈、用户教育、个性化服务、主动服务等目标。例如：

某水务企业利用大数据技术对用户信息进行分析和挖掘，可以实现用户画像和用户分群，了解用户的用水需求和用水特征，为用户提供个性化的用水服务和节水方案，提高用户的满意度和忠诚度。

某水务企业利用大数据技术对用户反馈进行分析和处理，可以及时收集和响应用户的投诉、建议、评价等信息，及时解决用户的问题和困难，及时改进服务流程和服务质量，提高用户的信任度和口碑。

某水务企业利用大数据技术对用户教育进行分析和设计，可以根据用户的知识水平、兴趣爱好、学习习惯等因素，为用户提供定制化的用水知识、节水技巧、环保理念等内容，提高用户的用水意识和用水效率。

③面向政府及城市管理

水务数据经济可以帮助水务企业与政府及城市管理部门进行有效的合作和协调，实现城市规划、城市安全、环境保护、智慧城市等目标。例如：

某水务企业利用大数据技术对城市用水数据进行分析和发布，可以通过对不同区域的用水需求、用水供给、用水平衡等进行统计分析，形成区域用水指数报告，为城市规划和城市管理提供决策参考和监督评价。

某水务企业利用大数据技术对管网漏损进行分析和定位，可以通过结合声波、压力、流量等多种数据，精确地检测出管网中的漏点位置和漏量大小，及时进行修复或更换，减少管网漏损率和管网损坏率，同时为消防安全、公安刑侦等提供数据支持。

某水务企业利用大数据技术对水质污染进行分析和溯源，可以通过结合物理、化学、生物等多种数据，快速地发现并定位出污染源头和污染路径，及时进行隔离或清除，减少污染扩散范围和污染影响程度，同时为环境保护、打击非法排污等提供数据支持。

④面向企事业单位

水务数据经济可以帮助水务企业与其他企事业单位进行有效的合作和交易，实现数据服务化、数据价值变现等目标。例如：

某水务企业利用大数据技术对用水户的用水、缴费、欠费情况建立用水社会征信体系。基于用户的用水缴费习惯等数据，同时也可结合第三方数据，建立用户的信用风险模型，输出每位用户的的信用评分，将此数据服务化，与金融保险等行业展开合作。

某水务企业利用大数据技术，根据用户用水量分析挖掘区域内用户的居住量，可以为商业、交通等行业提供信息，支撑智慧决策。

某水务企业利用大数据技术对行业用水指数进行分析和发布，可以通过对不同行业的用水量、用水结构、用水效率等进行统计分析，形成行业用水指数报告，为政府部门和相关行业提供决策参考和监督评价。

⑤面向水务同行及产业链

水务数据经济可以帮助水务企业与其他水务同行及产业链上下游进行有效的合作和交流，实现数据共享、数据创新等目标。例如：

某水务企业在通过数据分析和挖掘，对内和对外产生效益和价值的同时，可将这些经验和分析模型进行总结提炼，向同行水司输出大数据分析和服务能力，例如为同行水司建立分析模型、提供分析报告、提供培训等服务。

某水务企业联合整合行业，面向上下游产业链，公开数据能力，例如产品评价和反馈、供应商评价等。

某水务企业发布面向水务和环保行业的的大数据白皮书，继续强化水务企业在行业的领军地位。

3.1面临的挑战

尽管水务数据具有巨大的价值和潜力，但在实际的应用过程中，也面临着一些挑战和困难。本文从以下几个方面进行分析：

①数据质量

数据质量是水务数据应用的基础，也是水务数据应用的难点。数据质量包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性、可信度等方面。由于水务数据来源于多个环节和多个系统，涉及到多种类型和格式的数据，因此，水务数据在收集、传输、存储、处理等过程中，可能会出现数据的缺失、错误、冗余、不一致、过时、不可靠等问题。这些问题会影响到数据的有效性和可用性，从而影响到数据的分析和应用的效果和质量。因此，需要对水务数据进行有效的质量管理和质量控制，保证数据的质量水平。

②数据安全

数据安全是水务数据应用的保障，也是水务数据应用的风险。数据安全包括数据的保密性、完整性、可用性等方面。由于水务数据涉及到水资源、供排水系统、用户信息等敏感信息，如果被恶意攻击或泄露，可能会造成严重的经济损失和社会影响。因此，需要对水务数据进行有效的安全防护和安全监测，防止数据的泄露、篡改、破坏等。

③数据共享

数据共享是水务数据应用的动力，也是水务数据应用的障碍。数据共享是指在一定的规则和条件下，将自身拥有或掌握的数据资源向其他利益相关方开放或交换，实现数据资源的共建共享共赢。通过数据共享，可以实现数据资源的优化配置和利用，提高数据资源的价值和效益。然而，在实际的应用过程中，由于缺乏统一的标准和规范，以及存在利益冲突和信任缺失等问题，导致水务数据在不同部门、不同行业、不同领域之间的共享存在困难和阻力。因此，需要建立合理的制度和机制，促进水务数据的有效共享。

④数据创新

数据创新是水务数据应用的目标，也是水务数据应用的挑战。数据创新是指通过对水务数据进行深入分析和挖掘，发现新的知识和规律，创造新的产品和服务，实现新的价值和效果。通过数据创新，可以提升水务行业的技术水平和竞争力，为社会经济发展和民生福祉贡献力量。然而，在实际的应用过程中，由于缺乏创新思维和创新能力，以及存在惯性思维和保守心态等问题，导致水务数据在创新方面存在滞后和局限。因此，需要培养创新文化和创新氛围，激发创新动力和创新潜能。

3.2发展前景

随着大数据技术的不断发展和完善，以及社会对水资源和水环境保护的不断增强，水务数据的应用将会呈现出以下几个方面的发展趋势：

①数据智能化

数据智能化是指通过人工智能、机器学习、深度学习等技术，对水务数据进行更高层次的分析和应用，实现对水务系统的智能感知、智能分析、智能决策、智能控制等。数据智能化可以使水务系统具有自主学习、自适应调整、自我优化等能力，提高水务系统的智慧水平和运行效果 ^[7] 。

②数据融合化

数据融合化是指通过云计算、物联网、区块链等技术，实现水务数据与其他相关数据（如气象数据、地理数据、社会数据等）的有效整合和融合，形成更全面和更丰富的数据资源，实现对水务系统的多维度和多角度的分析和应用。数据融合化可以使水务系统具有跨界协同、跨域联动、跨层协作等能力，提高水务系统的协同水平和服务效果 ^[8] 。

③数据开放化

数据开放化是指通过建立统一的平台和接口，实现水务数据与其他利益相关方（如政府部门、相关行业、同行或其他领域等）的有效开放和交流，形成更广泛和更深入的数据合作和交易，实现水务数据的价值最大化和效益最优化。数据开放化可以使水务系统具有开放共享、互利共赢、共建共享共赢等能力，提高水务系统的开放水平和竞争力。

参考文献

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[2]财务部印发《企业数据资源相关会计处理暂行办法》[J].中华人民共和国财政部，2023（11）.

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[4]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[J].中华人民共和国国务院公报,2023,No.1792(01):28-33.

[5]国家水网建设规划纲要[J].中国水利,2023(11):1-7.

[6]传承百年水务历史凝聚岛城供排水文化[J].姜璐;曹忠钰.中国档案,2021(10)

[7]中国城镇供排水协会城镇水务2035年行业发展规划纲要[M].北京：中国建筑工业出版社，2021.

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[10]李宏伟,闵乐乐.数字化转型下智慧水务应用安全建设[J].现代信息科技,2022,6(22):101-104.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.22.025.