摘要：激發數據價值潛能， 需要建立金融與數據要素之間的有效關聯。數據具有商品屬性和金融屬性， 數據資產化和數據要素金融化是實現數據價值變現的兩次關鍵躍遷， 分別衍生出數據信貸、 數據信托、 數據銀行、 數據證券化等金融新業態新模式。數據資源化、 資產化、 金融化是數據要素金融化的實現途徑， 有助于推動數據要素的高效流通與高質量開發應用。當前， 數據要素基礎制度還不夠完善， 但數據要素金融化探索如火如荼， 出現了金融 “數據” 化和 “數據” 金融化的傾向。建議推動有條件的地方在重點行業開展先行先試數據要素金融化， 企業應將重點放在打造數據應用場景上。

近年來， 我國金融業逐步形成了以數據資源為基礎、 數字技術應用為支撐、 業態模式創新為重點的發展態勢， 數據要素在金融創新發展中的重要性凸顯。金融業是對數據最敏感、 最先開發利用數據以提升服務水平的行業之一。黨的十八大以來， 我國金融業與數據融合發展形成了兩條路徑：第一條路徑是金融機構將數據要素用于經營管理和業務拓展。２０１３ 年開始， 我國金融機構積極探索大數據金融， 金融企業服務邊界不斷擴大。金融機構運用數據要素強化風險管理、 提高決策的精確性、 促進金融創新和推動行業數字化轉型， 將數據要素與人工智能等數字技術深度融合， 以服務實體經濟和提高風控水平。例如， 通過對借款人的個人信用記錄、 財務狀況、 消費行為、 興趣愛好、 社交等數據進行分析后畫像， 可以更準確地評估其還款能力和信用風險。第二條路徑是金融機構探索數據資產化。一方面， 金融機構健全數據治理體系， 構建覆蓋全生命周期的數據資產管理體系， 從而對自己擁有的數據開展數據治理、 數據資產估值、 數據資源入表等資產化工作。另一方面， 金融機構與相關部門合作， 匯聚外部數據資源， 探索個人、 小微企業基于數據的授信模式和數據資產無抵押融資模式， 創新由數據資產衍生的金融產品和服務。

我國高度重視數據的價值， 大力發展以數據為關鍵要素的數字經濟。２０２２ 年， 中共中央、國務院發布了 《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》 （以下簡稱 “數據二十條” ）， 提出 “以促進數據合規高效流通使用、 賦能實體經濟為主線”， “在合規流通使用中激活數據價值”， 數據商為數據交易雙方提供 “數據資產的合規化、 標準化、 增值化服務”， “依法依規維護數據資源資產權益”， “探索數據資產入表新模式”。２０２３ 年， 中共中央、 國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》， 提出 “暢通數據資源大循環”， 并進一步要求 “加快建立數據產權制度， 開展數據資產計價研究， 建立數據要素按價值貢獻參與分配機制”。

根據 “數據二十條” 部署， 當前我國對數據工作有兩種思路：第一種思路是注重數據的開發利用。２０２２ 年中國人民銀行印發的 《金融科技發展規劃 （２０２２—２０２５ 年） 》 和原銀保監會發布的 《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》 等政策提出， 將數字思維、 數字元素持續注入金融服務流程， 充分釋放數據潛能， 提高數據應用能力， 發揮 “數字技術＋數據要素” 雙輪驅動作用， 催生新產品、 新業務、 新模式， 提高大數據分析對實時業務應用、 風險監測、 管理決策的支持能力。２０２３ 年 １２ 月， 國家數據局等部門發布了 《 “數據要素×” 三年行動計劃 （２０２４—２０２６ 年） 》， 選取工業制造、 現代農業、 商貿流通、 交通運輸、 金融服務等 １２ 個行業和領域，推動發揮數據要素的乘數效應， 釋放數據要素價值。第二種思路是推動數據資產化。《企業數據資源相關會計處理暫行規定》 （以下簡稱 《暫行規定》 ） 提出， 以推動數據資產合規高效流通使用為主線， 有序推進數據資產化， 并自 ２０２４ 年 １ 月 １ 日起施行。在財政部指導下， 中國資產評估協會制定了 《數據資產評估指導意見》， 自 ２０２３ 年 １０ 月 １ 日起施行。２０２４ 年 １ 月， 財政部制定印發的 《關于加強數據資產管理的指導意見》 提出， 依法合規推動數據資產化， “鼓勵在金融、 交通、 醫療、 能源、 工業、 電信等數據富集行業探索開展多種形式的數據資產開發利用模式”。兩種思路都是為了 “在合規流通使用中激活數據價值”。

學術界關于數據資產的研究沿襲了農村土地和生態資源的資源化、 資產化和資本化的思路，普遍認為農村土地要經歷資源化、 資產化和資本化過程， 未來改革的方向是完善土地 “三資一體” 理論體系、 構建土地 “三資一體” 協同調控與綜合管理模式。同理， 生態資源資本化遵循 “生態資源—生態資產—生態資本” 的演化路徑。這一路徑是 “資源—資產—資本” 三位一體新型資源管理觀在生態領域的運用。生態資源資本化主要經歷生態資源資產化、 生態資產資本化、 生態資本可交易化等階段。學者們認為， 數據與農村土地、 生態資源、 礦產資源等的發展路徑相似， 也要經歷資源化、 資產化和資本化三個階段。例如， 李海艦和趙麗提出， 數據要素運行機制形成的過程既是數據形態的 “數據資源—數據資產 （產品） —數據商品—數據資本” 演進過程， 也是價值形態的 “潛在價值—價值創造—價值實現—價值增值 （倍增） ” 演進過程。朱秀梅等提出， 數據價值化以數據資源化、 數據資產化、 數據商品化和數據資本化為核心階段。梅宏提出， 數據要素化主要包括遞進的三個層次：一是數據資源化， 主要涉及原始數據的獲取及后續的清洗、 加工和組織等， 這是數據價值釋放的前提；二是數據資產化， 在法律上確立數據的資產屬性， 使之成為和不動產、 物產等一樣可以入表的資產， 這是數據要素價值得以保障的根本；三是數據資本化， 使數據的價值可度量、 可交換， 成為可以被經營的產品或商品， 這是

數據要素價值得以釋放并創造新價值的途徑。孫靜和王建冬提出， 資源化、 資產化、 資本化是數據要素市場化配置的必由之路且市場潛力巨大， 可通過構建三級市場聯動的數據價格創新機制， 實現從 “數據資源入表” 走向 “數據資產入表”， 推動數據要素市場化配置最終實現資源化、 資產化和資本化閉環。

數據是新型生產要素， 也是數字經濟的關鍵生產要素， 這一判斷是我國的理論創新。數據在進入經濟系統之后能否成為資產及如何成為資產， 在理論上是一個重要議題。數據資產化釋放了數據價值， 而數據要素金融化是數據要素價值化的衍生。在政策推動下， 金融機構加速了數據要素的開發利用和資產化、 金融化進程。然而， 數據資源為什么能成為資產？數據資產的本質與特征是什么？如何認識數據要素金融化及其演化？如何基于數據資產推動金融業與數據要素協同創新？這些問題值得探討。本文基于數據要素與金融業融合、 數據資產化和金融化提出一些看法。

一、 數據資產化與金融化的形成邏輯

習近平總書記強調， 發揮數據的基礎資源作用和創新引擎作用， 加快形成以創新為主要引領和支撐的數字經濟。數據是數字時代的新型生產要素， 數據資產化是實現數據價值的過程， 數據要素金融化是探索多樣化、 可持續的數據要素價值釋放路徑的過程， 而數據要素金融化需要經歷數據資源化、 數據資產化和數據要素化 （或者產品化） 過程。原始數據經過加工成為有使用價值的數據資源， 數據資源進入財務會計報表， 成為企業資產或者形成數據產品， 再經過交易給利益相關者帶來經濟利益。數據要素金融化是將數據要素與金融業融合， 在數據和金融兩個要素之間形成一個價值轉化的鏈條， 放大數據資源的價值。

（一） 數據資源轉化為數據資產

數據是對客觀世界的測量和記錄， 是對人類社會的一種描述、 記錄和表達。人們從數據中提煉信息， 分析信息之間的關系， 進而總結出知識。數字時代的數據包括純數字、 電子表格、 聲音、 視頻和圖像等多種形式， 是以電子或其他方式記錄下來的結構化和半結構化的記錄。在數字時代， 萬事萬物都可以看作是由數據構成的， 一切皆可 “量化”， 一切皆可數據化。

隨著互聯網等數字技術和數字平臺的迅猛發展， 現實世界快速網絡化、 線上化， 并產生了海量數據。一方面， 互聯網、 云計算、 物聯網、 即時通信、 人工智能等數字技術的研發和應用， 會提高數據產生的速度、 增加數據產生的方式、 提升數據處理的能力， 打造海量數據的持續生成空間。另一方面， 社交平臺、 電子商務平臺、 公共服務平臺、 數字社區、 智能終端、 智能家居等平臺和業態涌現， 人們的生產生活加速線上化， 推動現實世界快速向數字社會形態切換， 不僅為人類生存和發展提供了新的空間， 而且衍生了規模巨大、 類型多樣的數據。

伴隨各行各業不斷地產生和使用數據， 數據積累到一定規模后就形成數據資源。數據資源是以電子形式記錄和保存的具備原始性、 可機器讀取、 可供社會化再利用的數據集合， 能夠參與社會生產經營活動， 可以為使用者或所有者帶來經濟效益， 具有可利用性、 可復制性、 無限增長性、 時效性和潛在價值性等特征。線上產生的數據和線下產生的數據都可以成為數據資源， 但必須達到一定的規模。因此， 具有體量大、 多維度、 全面性的大數據才能成為數據資源。數據要素是數據生產要素的簡稱， 是指參與社會生產經營和社會治理活動， 為所有者或使用者帶來經濟效益的數據資源。數據要素進入經濟系統， 在企業生產經營、 數字化轉型中發揮作用， 成為優質生產要素， 進而引起生產關系的變革。這就是數據的資源化和要素化過程。

我國將數據看作基礎資源和戰略資源， 大力發展以數據為關鍵要素的數字經濟， 既肯定了數據在生產生活中的作用， 又為數字經濟發展打造了新引擎。這是對經濟增長理論與實踐的重大創新。當然， 經濟學界需要進一步從理論上論證：數據為什么能成為生產要素？數據為什么是數字經濟的關鍵要素？對此， 已有學者取得了一些研究成果。比如， 蔡繼明等認為， 數據要素可以通過數據的初始存量、 前期收集處理數據所投入的勞動及當期收集處理數據所投入的勞動等三種途徑提高絕對生產力， 進而通過綜合生產力和比較生產力的提升帶來價值量的增加。Ｌｉｎ 等構建了包含數據要素的內生經濟增長模型， 揭示了數據對于創新及長期經濟增長的核心作用機制， 指出數據要素的運用可以有效提高創新效率， 進而促進長期經濟增長。

數據資源的價值有兩種體現方式：一是企業運用數據資源提高生產效率， 政府利用數據資源提高治理效率；二是數據被加工成數據產品， 進入市場并進行交易， 以獲取利益。數據資源被當作生產要素用以提高生產效率和治理能力， 這是數據使用價值的體現。數據資源經過加工形成數據產品， 就實現了商品化轉變。數據產品是數據資源價值化的主要載體， 主要包括數據包、 數據ＡＰＩ、 數據報告和數據服務等。當數據作為商品或資產進入市場交易時， 就會產生交換價值。數據資源體現了商品同時具有價值和使用價值的特性， 也就是說， 數據具有商品屬性。

“化” 是一個經濟社會轉型的過程。比如， 工業化指一個國家和地區的國民經濟中， 工業生產活動 （特別是制造業活動） 逐漸取得主導地位， 工業產值占國內生產總值的比重、 工業就業人數占比不斷上升的過程。數字化是數字技術與業務融合， 通過采集、 分析數據建立適當的數字化模型， 全面支撐產品創新、 模式創新、 組織創新、 管理創新， 形成數字經濟、 數字社會、 數字政府的過程。企業或數據商對數據資源進行加工處理和算法模型化后， 以產品和服務形式銷售給購買者， 這就是數據資源資產化的過程。在數據資源化過程中， 分散的、 碎片化的原始數據經過收集、 存儲、 處理、 加工和公開等環節， 轉化為有使用價值的、 標準化的、 可利用的、 高質量的數據資源。數據資產化就是將數據資源轉化為數據資產的過程， 即結合場景將數據資源轉化為具有特定功能和價值的產品或服務， 通過數據產品的交易和流通， 實現數據的價值轉化和增值。

關于數據資產， 目前還沒有形成統一的定義。美國學者 Ｒｉｃｈａｒｄ Ｐｅｔｅｒｓｏｎ 于 １９７４ 年就提出了“數據資產” 概念， 認為數據資產包括持有的政府和公司債券及實物資產。隨著互聯網和數字平臺加速發展， 國外學界和業界對數據資產的認識不斷深化， 認為通過數據挖掘得到數據資源中有價值的信息， 進而形成數據資產。比如， Ｔｏｎｙ Ｆｉｓｈｅｒ 提出， 數據是一種資產， 企業應該把數據看作資產。２０１６ 年， 微軟以 ２６２ 億美元收購擁有 ４ ３３ 億會員的全球最大職業社交網站ＬｉｎｋｅｄＩｎ， 就是看中了其擁有的龐大個人信息資源。基于 ＬｉｎｋｅｄＩｎ 海量的個人數據， 微軟可以為全球范圍內的用戶提供數據服務。國內大多是將數據資源定義與資產定義相結合來界定數據資產。比如， 中國資產評估協會制定的 《數據資產評估指導意見》 提出， 數據資產是指特定主體合法擁有或者控制的， 能進行貨幣計量的， 且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。中國信通院的界定大致可概括為， 數據資產指企業過去的交易或事項形成的， 由企業擁有或者控制的、 能夠為企業帶來未來經濟利益的、 以物理或電子方式記錄的數據資源， 如文件資料、 電子數據等。葉雅珍和朱揚勇認為， 數據資產是能為經濟主體帶來未來經濟利益的數據資源， 是企業擁有數據權屬 （勘探權、 使用權、 所有權）、 有價值、 可計量、 可讀取的網絡空間中的數據集；建議將數字資產、 信息資產、 數據資產概念統一為 “數據資產”， 這更有利于數據資產進入會計報表， 更有利于數據要素市場的建立， 也更有利于發揮數據資源的作用。

筆者曾經分析提出， 當前關于數據資產形成了三個共識：一是數據資產是經濟主體自己形成的或者合法擁有的；二是數據資產是能給經濟主體帶來預期經濟利益的數據資源；三是數據資產化是數據要素價值化的基礎， 成為數據資產的數據資源需要由經濟主體擁有或者控制。綜合已有文獻， 基于數據是數字經濟的關鍵要素的定位， 結合國內外關于數據資產的界定， 本文從數據要素金融化的視角提出， 數據資產是經濟主體過去的交易或事項形成的、 合法擁有或控制的、 在未來一定時期內為經濟主體帶來直接或間接經濟利益的、 以電子方式記錄的數據資源。

數據資源轉化為數據資產有兩條途徑：一是數據資源估值后進入會計報表。數據在企業中有數據資源、 數據資產、 財務報告中的數據資產和財務報表中的數據資產四種形態。財務報表數據資產的形成要經歷三個步驟：從數據資源中識別符合資產定義的部分， 形成數據資產；從數據資產中識別對報告使用者決策有用的部分， 作為需要披露在財務報告中的數據資產；從財務報告中的數據資產中進一步識別符合資產確認條件的部分， 形成財務報表中的數據資產。從會計核算的角度看， 數據資產要完成入表， 需要經歷會計確認、 計量、 記錄和報告等環節。目前， 財政部頒布的 《暫行規定》 中入表對象是 “數據資源”， 企業擁有的大量與數據相關的模型、 算法、 工具、 平臺等數據資產不在 《暫行規定》 的入表范圍之內。未來應當積極嘗試從 “數據資源入表”走向 “數據資產入表”。企業數據資產入表包括數據入表 （包括其衍生數據和中間數據）、 算法入表 （可遵循數據知識產權登記和無形資產入表的路徑） 和算力入表 （即支撐數據資產運行的各種硬件固定資產入表） 三部分， 可以完整地反映企業數據資產的實際價值。從 ２０２４ 年開始，各地公共數據資產化進展較快， 入表資產以公交、 供暖、 供水等公共事業數據為主， 個別城投公司還通過數據資產完成了融資。目前， 國內有公開報道的財政指導企業數據資產入表第一單， 是溫州市大數據運營有限公司基于溫州政務區塊鏈的 “數據資產云憑證” 體系研發的數據產品“信貸數據寶”。二是企業在數據要素市場購買的數據產品和服務構成企業或機構的資產。基于數據資產的商品屬性和金融屬性， 多層次數據要素交易市場加速發展。企業在市場中購買的數據產品和服務以無形資產和存貨形式進入財務報表。通過數據產品交易， 既可以促進數據要素流通、 優化數據資源配置、 助力數據要素價值釋放， 又能促進金融業與數據融合， 使數據要素成為金融市場的新元素， 加快數據要素金融化進程。

（二） 數據要素金融化及其作用

所有商品都具有金融屬性。數據要素作為生產要素， 兼具商品屬性和金融屬性。數字資產本質上是一種金融資本。金騁路和陳榮達分析了數據要素金融屬性的形成邏輯及其衍生路徑， 提出數據要素的金融屬性特指數據產品在其商品屬性以外， 還因為數據要素價值化后出現了如流動性、 收益性、 風險性等差異化特征， 從而具有了保值、 增值甚至融資的能力。金融屬性是形容某種商品具有金融的特征， 投資者可以通過購買這些資產來獲取收益。數據資產的金融屬性特征表現為外部性、 增值性和價值波動性。

數據資產的金融屬性必然推動數據要素向金融化發展。商品金融化領域的研究以大宗商品金融化問題最為常見。在商品的交易機制中， 持有商品的主要目標不是為了消費， 而是為了獲得保值、 增值和資金融通等功能。數據要素金融化指的是數據具有普通商品的金融屬性， 而且在具有商品價值的前提下， 因其外部性、 增值性和價值波動性等特征， 從而具有了保值增值能力的過程。數據要素金融化是數據資產的價值衍生， 一方面， 可以提高數據要素市場的完備性、 擴充數據要素應用維度、 豐富全社會數據的使用渠道；另一方面， 優質的數據產品本身具有較高的投資價值， 數據要素分布的不均衡性、 相對稀缺性及不同主體具有不同的邊際收益共同決定了數據產品的投資價值。因此， 推動數據要素金融化對于破解我國數據要素時空分布不均、 數據要素利用效率偏低等問題具有重要的現實意義。

數據資產化與金融化融合發展， 豐富了數據流通形式。數據要素流通可以分為兩種：一種是無須貨幣參與的無交易場景下的流通， 比如公共數據的開放和共享， 數據的政府之間共享、 政企之間共享、 企業之間共享， 企業數據在合法合規前提下的交換等；另一種是數據產品的交易， 主要采取單向流動形式， 包括場外點對點的交易模式和場內集中交易模式。數據交易需要金融的介入， 從而使金融促進要素自由流動、 引導資源優化配置的功能得到充分體現。

數據要素金融化有助于培育數據流通新模式。金融在數據流通中的作用體現在以下三個方面：一是金融業在數據產業鏈中發揮優化資源配置的積極作用。數據產業鏈覆蓋數據要素從產生到發揮要素作用的全過程， 包括數據采集和分析、 確權登記、 定價和流通交易等各環節， 需要數據商、 第三方專業機構、 交易機構等共同發揮作用， 而這些機構的發展都需要金融的支持， 并且未來金融機構有可能加大對技術型、 服務型和應用型三類數據商的支持力度。二是金融服務深入商業生態， 培育數據資產與金融相融合的數據產品， 打通數據要素流通價值鏈， 助力企業數據資產價值釋放。大量中小企業缺乏數據挖掘能力， 導致企業數據成為 “沉睡的寶藏”， 無法實現數據資產化。金融機構基于自身的技術能力和人才優勢， 加強與企業的合作， 共同打造商業生態、數字生態、 價值生態、 金融生態， 從數據資源的 “搬運工” 轉變為數據資產的 “創造者”， 助力中小企業實現數據資產化。三是金融機構依托企業數據資產入表， 制定個性化的金融服務方案，探索數據資產融資、 保險和證券化等新模式。這是當前金融機構創新的重點之一， 通過探索數據資產的創新應用與價值實現， 推動數據資產領域的繁榮與發展。未來， 隨著數據要素基礎制度和數據要素市場的不斷完善， 數據要素的股權化和證券化有望帶來數據要素的價值乘數效應。

（三） 從金融數據化到數據金融化

金融業是數據密集型行業， 數據金融化離不開金融業的推動作用。金融業的數據開發利用目前經歷了如下兩個階段：第一階段， 金融機構運用經營過程中積累的數據資源， 與外部公共信息如司法、 社保、 工商、 稅務、 海關、 電力、 電信等相關數據互通， 在業務發展和經營管理中進行客戶畫像， 加強風險控制， 提升經營效率， 推動業務流程的線上化、 智能化和自動化， 實現風險管理實時化、 決策支持智能化、 資源配置精準化。第二階段， 金融機構基于數據拓展業務， 開發新產品和新服務， 促進金融服務由被動式向主動式轉變。金融機構利用數字技術和數據要素實現雙輪驅動， 加深了解客戶的消費習慣、 投資偏好、 風險承受能力等， 挖掘客戶的個性化需求和行為特征， 為客戶量身定制金融產品和服務， 實現 “以產品為中心” 向 “以客戶為中心” 的跨越。比如， 保險行業基于數據融合的個人精準模型， 打造個性化、 有溫度的保險產品。當前， 我國金融行業正處于第二階段， 即在數據驅動下提供個性化的金融服務， 也仍屬于金融數據化階段。根據監管部署， 到 ２０２５ 年， 要實現數字化金融產品和服務方式廣泛普及， 基于數據資產和數字化技術的金融創新有序實踐， 個性化、 差異化、 定制化產品和服務開發能力明顯增強。

作為經濟社會數字化轉型進程中的新興資產類型， 數據資產成為金融行業創新發展的新動能。一線城市具備較好的產業基礎和數據要素流通交易條件， 地方政府對數據要素金融化比較積極， 鼓勵探索新的金融模式。例如， 《北京市數字經濟全產業鏈開放發展行動方案》 《上海市數字經濟發展 “十四五” 規劃》 《深圳經濟特區數字經濟產業促進條例》 等地方政策和法規均提出， 鼓勵和支持金融機構在融資、 保險、 證券化三個方面開展數據資產金融服務創新工作。在政策的推動下， 金融行業對數據要素的利用正在進入第三階段即數據金融化階段， 數據即資產逐步成為社會共識， 金融機構積極基于數據要素探索數字資產化和金融服務新模式。在風險可控的前提下推出與數據要素相關的金融產品， 可以實現數據要素的價值發現功能， 激發數據市場活力。

目前， 國內外已有數據要素金融創新模式和案例落地。從整體上看， 我國數據資產創新應用仍處于起步階段， 最早的創新應用開始于 ２０２１ 年 ９ 月， 杭州銀行科技支行基于浙江省知識產權區塊鏈公共存證平臺， 以數據知識產權為標的物發放了兩筆數據資產質押貸款， 涉及金額分別為５００ 萬元和 １００ 萬元。之后北京、 貴陽、 南京、 常州進行了數據資產質押融資探索， 深圳進行了無質押數據資產增信貸款探索， 青島進行了數據資產作價入股探索。

二、 數據資產化和金融化融合的主要模式

我國金融機構基于數據要素的商品屬性和金融屬性， 積極開展數據要素金融化的探索工作。當前， 數據質押融資貸款和無質押數據資產增信貸款已經有了相對較多的探索， 數字資產保險、數據信托、 數據證券化產品和數據資產作價入股等領域也展開了初步探索。在地方政策的鼓勵下， 數據要素金融化步伐加快， 形成了四種數據資產化和金融化融合的主要模式。

（一） 數據資產貸款業務

數據資產信貸是企業將擁有或控制的數據資源， 通過登記、 核驗、 評估等流程進行資產化，再把數字資產作為標的物抵押給銀行進行融資。當前， 數據資產質押貸款有兩種較為主流的方式：一是企業將合法擁有并在知識產權登記系統或存證平臺取得的證書作為質押物， 獲得銀行的信用貸款；二是企業將數據資產登記后作為質押物， 獲得銀行授信。比如， ２０１６ 年 ４ 月， 貴陽銀行為貴州東方世紀發放了金額為 １００ 萬元的 “數據貸”。２０２２ 年 １０ 月， 北京銀行城市副中心分行基于羅克佳華科技集團股份有限公司的數據資產質押， 發放了 １０００ 萬元的數據資產質押融資貸款。隨著數據資產貸款業務的發展， 用于抵押或質押的數據范圍也逐步擴大。比如， ２０２４年 ２ 月， 南方財經全媒體集團南財金融終端 “資訊通” 數據資產完成入表， 在此基礎上， 在廣州數據交易所落地融資對接服務的支持下， 獲得了中國工商銀行廣東自由貿易試驗區南沙分行授信的 ５００ 萬元。同時， 也有商業銀行探索無質押數據資產增信貸款模式。比如， ２０２３ 年 ３ 月，深圳微言科技有限責任公司憑借在深圳數據交易所上架的數據交易標的， 通過光大銀行深圳分行授信審批， 成功獲得無質押數據資產增信貸款額度 １０００ 萬元。

（二） 數據信托業務

數據信托是數據資產、 信托服務、 數字金融深度結合的產物， 是金融機構依法依規針對數據主體 （政府部門、 企業、 社會組織等） 合法采集、 匯總形成的數據設立財產權信托， 按照合同約定保管數據并提供相應的托管服務。從實踐上看， 數據信托的應用場景可分為商業數據信托、慈善數據信托、 公共數據信托、 混合數據信托和國際數據信托等。比如， 中航信托與中國南方電網廣西電網公司達成電力數據信托合作， 釋放電力數據價值。基于共同受托人模式， 中航信托對用電企業相關的電量信息、 服務信息等數據資產進行信托管理， 目的在于發掘并實現數據資產價值， 保障數據安全流通， 為信托受益人增效創收， 并形成可復制的商業模式。同時， 中航信托也圍繞航空產業鏈上中下游全鏈路， 挖掘數據價值。通過 “航數空間” 項目建設， 實現航空數據的資產化、 智能化、 生態化。從效果來看， 一是打破了數據孤島， 解決了數據合規共享和數據確權、 定價、 權益分配問題；二是有效發揮市場化手段和創新機制作用， 建立了航空領域數據要素市場化配置體系；三是整合航空產業鏈數據， 提升數據管理運營能力， 賦能航空產業發展。目前， 中航信托正在基于數據信托， 推進服務行業數據的基礎設施建設， 打造 “科技＋產業＋金融”的數智產業體系， 推動數據要素應用， 實現數據資產化。

（三） 數據銀行業務

數據銀行是針對目前數據應用與交易中存在的產權模糊等問題， 基于銀行信托與資金運管理念， 對數據進行價值挖掘應用、 隱私安全保護及數據產品研發與融通， 是數據要素市場化配置的新模式。一方面， 數據銀行結合了數據的金融屬性， 通過對數據的收集、 存儲、 確權、 治理， 實現數據的資產化、 證券化、 通證化， 將數據資源轉化為可以流通的數據產品和合規的數據資產。利用區塊鏈技術對各類實物資產、 權益與通證錨定， 從而實現資產的數字化， 并根據應用場景對數據進行產品化封裝， 例如行業咨詢報告等。另一方面， 數據銀行創新推出數據分析產品， 并提供多樣化的增值服務。比如， 數據銀行對數據資產進行價值評估， 進而提供數據金融服務， 包括數據資產融資、 商品價格指數編制、 數據資產價格指數編制、 遠期交易等， 或者將客戶的數據資產進行價值收益評估后， 打包成收益類或債券類基金產品進行發售。

（四） 數據證券化業務

數據證券化是以數據資產未來產生的現金流為償付支持， 通過結構化設計進行信用增級， 形成可出售流通的權利憑證， 從而獲得融資的過程。通俗地講， 數據證券化就是通過將數據資產轉化為可交易的證券產品， 實現數據資產的變現和流通。比如， 相較于其他數據類型， 公共數據具有公共性、 權威性與規模性特征， 蘊藏巨大價值， 是我國數據要素供給體系的重要組成部分， 因此， 一些地方積極鼓勵開展公共數據資產的證券化探索。《上海市數字經濟發展 “十四五” 規劃》 提出， 探索試點公共數據資產憑證， 深入挖掘公共數據價值， 支持金融機構探索開展數據資產質押融資、 擔保、 保險及數據資產證券化等金融創新服務。《深圳經濟特區數字經濟產業促進條例》 提出， 推動探索數據跨境流通、 數據資產證券化等交易模式創新， 探索開展數據資產質押融資、 保險、 擔保、 證券化等金融創新服務。為充分挖掘公共數據 “沉睡的價值”， 多地公共數據授權運營按下加速鍵。數據證券化是可以探索的一種實現方式， 比如， 可試點設計服務地方政府公共數據授權運營的專項債， 或者通過公共事業部門的數據資產作擔保， 在基礎設施建設領域發行國有企業債券。

三、 數據資產化與金融化融合發展的實現路徑

我國金融機構對數據要素的金融產品和服務創新正處于從第二階段向第三階段， 即數據金融化階段的過渡中。現階段， 我國數據資產交易參與主體主要以政府部門、 金融機構和醫療機構等為主， 廣大中小企業參與并不踴躍。唯有數據資產產權明晰、 數據資產估值定價和交易的市場機制完善， 數據資產的價值才能真正釋放。在建立數據資產多層級交易市場的基礎上， 數據要素金融化的實現路徑包括：

（一） 積極探索數據要素金融化的新業態新模式

金融機構應積極響應 “數據要素×” 行動， 加深從業人員對數據要素內在價值、 “數據要素×金融服務” 的認識， 探索數據要素金融化的新業態新模式。一方面， 金融機構應立足自身的業務場景， 探索數據要素協同、 復用模式， 基于人工智能算法對信用、 交易、 融資等多維度數據進行融合分析， 穩妥推進金融服務管理由經驗決策向數據決策轉變， 重塑智能高效的服務流程， 滿足科技金融、 綠色金融、 普惠金融、 養老金融、 數字金融的發展需要。同時， 探索建立敏捷、 協同、 交互、 共享的數字化風控體系， 強化貸后管理類數據歸集整合， 增強金融風險預警與控制能力， 實現數據要素多向賦能。另一方面， 金融機構要與其他行業機構加強合作， 融合實體經濟、對外貿易、 碳排放、 消費、 社交等外部數據， 優化完善信貸評估模型和信用管理體系， 增強對實體經濟的支撐能力， 提升對綠色項目、 高新技術項目的識別能力。

（二） 創新數據資產定價和交易模式

鼓勵金融機構創新基于數據資產的信貸、 保險、 作價入股、 托管、 證券化等金融產品和服務， 運用金融手段挖掘數據要素的內在價值。目前， 實踐中形成的新模式盡管可復制性不強， 探索意義大于實際價值， 但是都在試圖打通數據由要素到資產再到產融創新的可行路徑， 實現授信還款、 交易履約與合規評估等多主體業務協同， 完善數據商信用管理， 推動數據要素市場生態體系建設、 數據資產創新與中小微企業融資等多個領域的快速發展。對于參與其中的數據交易機構和商業銀行來說， 完成數據資產 （交易標的） 審核、 激發數據資產價值、 提高信貸管理水平也是有突破意義的探索。隨著實踐的不斷推進， 數據資產定價與驗證等問題也將得到進一步解決。

（三） 促進金融業與數據開發利用的良性循環

深化產業鏈數據、 信用數據的開發利用， 為金融機構的模型訓練和產品創新提供基礎。支持金融機構將產業鏈鏈主企業、 數據交易所、 產業集聚地掌握的特色信息與公共信用信息充分融合， 向數據產業提供精準的融資服務。推動有條件的地方和行業開展數據資產金融化先行先試，鼓勵金融機構開展 “信易貸”、 供應鏈金融等信貸產品和服務， 探索開展數據入股、 數據信貸、數據信托和數據資產證券化等試點。加大對數據密集型企業、 數據商、 第三方專業機構的支持力度， 發揮政府投資基金的引導作用， 統籌運用財政資金和各類產業基金， 引導和支持天使投資、風險投資等社會力量加大資金投入， 加強對數據要素關鍵核心技術研發的資金支持力度， 鼓勵探索數據要素專項資金、 風險補償基金、 專項債、 產業基金等金融創新手段， 繁榮數據產業生態。落實 《關于推進 “上云用數賦智” 行動 培育新經濟發展實施方案》， 發揮國家數字經濟創新發展試驗區的帶頭作用， 探索根據云服務使用量、 智能化設備和數字化改造的投入， 認定為可抵押資產和研發投入， 對經營穩定、 信譽良好的中小微企業提供低息或貼息貸款， 鼓勵探索稅收減免和返還措施。發揮國家開發銀行政策引導與開發性金融支持相結合的優勢， 支持工業制造、 現代農業、 商貿流通、 科技創新、 醫療健康等重點領域打造數據要素應用場景。

（四） 合力培育數據金融新生態

數據要素的金融化創新是一項系統工程， 需要充分調動各界力量， 積極培育數據金融新生態。具體而言， 政府及各行業企業應在安全可控的前提下推動數據開放， 便利金融機構對多源數據的整合；金融機構應積極創新 “數據要素×金融服務” 方案， 明晰 “數據要素×” 內涵， 突出其相較于 “互聯網＋” 的深層次要求， 選取真正從數據要素出發、 能夠解決金融服務痛點的案例進行推廣；高校及科研院所應加強對 “數據要素×金融服務” 的理論研究和實地調研， 總結不同國家、 不同地區的實踐案例， 進一步完善 “數據要素×” 的理論基礎。

結語：數據要素金融化急不得

２０２３ 年， 中央金融工作會議提出 “做好科技金融、 綠色金融、 普惠金融、 養老金融、 數字金融五篇大文章”①， 為推進金融高質量發展、 加快建設金融強國指明了方向。未來， 誰能更好地掌握數據要素， 誰就能掌握金融發展的制高點。因此， 激發數據要素潛能、 構建以數據為關鍵要素的數字金融是建設金融強國的戰略支點。當前， 面臨數據資產確權難、 隱私保護難、 價值評估難等痛點問題， 通過市場化方式促進流通交易， 給使用者和所有者都帶來經濟利益的數據資產化成為必然趨勢， 而這也是基于數據創新金融服務的基礎。

數據要素與金融業融合是數據資源和數據資產價值實現的新思路， 數據要素金融化是大勢所趨。當前， 數據要素從資源化到產品化再到資產化和資本化的探索如火如荼， 并在推動數據要素市場化配置進程中出現了金融 “數據” 化和 “數據” 金融化現象。一方面， 金融機構積極為數據產業服務， 資金流向數據公司、 信托機構， 數據資產抵押業務蓬勃發展。但與此同時， 企業數據資產入表的過程中也可能出現 “泡沫化” 問題， 通過炒作數據資產概念形成虛假的金融 “數據” 化。另一方面， 一些數據公司、 數據密集型企業、 擁有數據的公共服務機構不是思考如何開發利用數據來驅動業務， 而是過度追求數據資產化和金融化， 導致數據產業中出現金融活動現象， 甚至一些地方政府出現從 “土地財政” 向 “數據財政” 的轉變趨勢。

當前， 我國關于數據要素的基礎制度仍在構建之中， 不宜急于推動數據要素金融化。因此，建議在北京、 上海、 深圳等有條件的地方或行業開展數據要素金融化先行先試， 積累一定經驗，打造可復制的模式以后再逐步推廣。企業應將數據資產作為數字化轉型進程中的新興資產類型，建立 “高質量數據資產供給賦能企業數字化轉型升級” 的數據戰略， 搭建覆蓋 “基礎管理、 治理運營和開發利用” 的數據資產管理體系， 創新應用場景和商業模式， 充分挖掘數據資產的商業價值， 發揮數據要素的乘數效應， 為相關業務的高質量發展注入新動能。