數據資產作為經濟社會數字化轉型進程中的新興資產類型，正日益成為推動數字中國建設和加快數字經濟發展的重要戰略資源。作為繼傳統四大生產要素之后的第五大經濟要素，數據資源正以“數字黃金”的形態重構價值創造范式，其登記入表既標志著數據要素從技術資產向金融資產的質變，也意味著我國數據要素市場化配置進入實質性發展新階段。當前，全國已有較多的企業完成數據資源入表實踐，并催生出數據資產融資、數據資產證券化、數據保險等創新金融工具。但繁榮表象下暗藏隱憂：金融化操作普遍存在同質化傾向，多數入表仍停留于會計處理層面，缺乏基于數據要素特性的風險定價模型；監管框架與市場創新存在制度時滯，跨市場套利、數據資產泡沫化傾向抬頭。面對這種階段性矛盾，亟待構建具有中國特色的數據資產金融化治理體系，以實現要素價值釋放與金融風險防控的動態平衡。

 

      數據資源入表金融演化的政策脈絡

 

      數據資源開發利用的政策路線

 

我國數據資源開發利用的政策體系在制度安排上形成了雙軌并行的戰略架構,總體遵循的是“公共數據探路先行—政企協同深化應用—全域入表規模突破”的三階演進邏輯，呈現“制度創新、場景驗證、金融催化”的三重疊加效應。第一條政策軌道聚焦公共數據與企業數據資源的開發應用，重點規范數據要素價值釋放的前端環節。公共數據資源開發利用方面，核心政策框架已形成“1+3”體系，其中“1”指2024年10月中共中央辦公廳、國務院辦公廳聯合印發的《關于加快公共數據資源開發利用的意見》，“3”指國家發展改革委與國家數據局協同出臺的公共數據資源登記、授權運營及定價機制三項基礎性制度安排。我國企業數據資源價值轉化機制建設呈現顯著的制度創新加速度。2024年12月，國家數據局等部門發布了《關于促進企業數據資源開發利用的意見》和《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》兩份文件，提出“積極開展數據資源入表”“探索數據資源化、產品化、價值化、資產化的可行路徑”和“鼓勵創新數據保險、數據信托等金融服務產品”等系列要求。2025年5月，國家發展改革委、國家數據局等八部門聯合印發的《加快數智供應鏈發展專項行動計劃》提出，要制定數據資產認定、質量評價、流通交易等系列標準，合法合規開展數據交易，不斷強化企業數據資產屬性。

 

第二條政策軌道聚焦數據資產管理領域，基于制度供給與實施路徑的差異化特征，以數據資產入表為核心驅動的企業數據資源開發進程呈現出明顯的加速態勢，目前已形成“基礎規范+配套指引+專項政策”三位一體的制度體系。核心政策包括：財政部于2023年8月發布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），創造性地構建數據資產資本化計量路徑，在不突破《企業會計準則》框架的前提下，明確數據資源入表的確認標準、計量方式和披露要求；同年9月中國資產評估協會出臺的《數據資產評估指導意見》，補全了數據資產價值評估標準體系，與《暫行規定》形成“會計確認-評估計量”的制度閉環。此外，《關于加強行政事業單位數據資產管理的通知》《數據資產全過程管理試點方案》等專項政策，分別從公共數據資產全周期管理、數據資產全流程管控等維度完善制度拼圖（見表1）。

 

 

我國金融領域的數據要素政策

 

我國金融領域的數據資源開發利用政策演進軌跡呈現出立體化構建特征。實踐過程中，數據資源開發利用和安全治理主體從單一監管部門向多部門協同治理轉變，形成“一行一局一會+國家數據局”的新型治理架構。自2022年中國人民銀行《金融科技發展規劃（2022—2025年）》與原銀保監會《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》構建頂層設計框架以來，“數字技術+數據要素”的雙輪驅動機制逐步確立，我國金融數字化改革進入系統推進階段。政策層面著力推動三個維度的體系重構：在技術融合維度，通過數字思維重塑金融服務流程；在能力建設維度，系統提升數據治理與應用水平；在價值創造維度，加速金融產品創新與商業模式迭代，這種政策導向直接催生了數據要素的跨域流通特征。

 

隨著政策深化與實踐積累，2024年成為金融數字化改革的關鍵政策窗口期。5月，金融監管總局出臺《關于銀行業保險業做好金融“五篇大文章”的指導意見》，提出要“積極引導銀行保險機構數字化轉型”的要求。11月，中國人民銀行、金融監管總局、證監會、國家數據局等七部門聯合發布《推動數字金融高質量發展行動方案》，明確提出了“到2027年底，基本建成與數字經濟發展高度適應的金融體系”的發展目標。12月，工信部、財政部、中國人民銀行、金融監管總局四部門聯合發布《中小企業數字化賦能專項行動方案（2025—2027年）》，提出要“點線面”結合推進數字化改造，加速人工智能創新應用和深度賦能，充分激活數據要素價值。值得注意的是，金融監管總局同期發布《銀行保險機構數據安全管理辦法》，標志著數據安全管理進入專項治理階段。

 

數據資源入表金融化路徑

 

數據資源入表價值轉化

 

市場實踐中，數據價值轉化需經過要素化、資源化、產品化、資產化，并最終到資本化或金融化的過程，這一過程不僅是數據形態的物理轉變，而且是生產關系與制度體系的系統性重構。

 

具體來說，數據要素化解決的是數據價值認可的基本問題，為后續的資產化奠定經濟價值計量基礎。數據要素化是生產函數的范式革命，數據要素的獨立性重構了傳統生產函數，數據作為第五大生產要素的加入，對傳統的勞動、資本和技術要素產生賦能效應，使生產可能性邊界向外擴展，推動經濟形態向“數據驅動”轉型。數據資源化是通過技術賦能將海量、異構且低質化的原始數據，經由數據清洗、多源異構數據融合、深度學習建模、知識圖譜構建等技術手段，完成去噪、分類、關聯和結構化處理，生成具備結構化特征、可解析價值的數據資源集合。數據產品化是數據要素從資源形態向商品形態轉化的樞紐環節，承擔著價值封裝與市場適配的雙重功能。其核心在于通過隱私計算、數據沙箱等技術工具實現數據“可用不可見”，典型產品形態包括數據服務、分析報告等，并逐步呈現出“數據服務化”與“服務產品化”的演進形態。數據資產化是數據要素與傳統生產要素深度融合的價值重構過程，其本質在于通過賦能戰略決策、供應鏈協同、用戶運營等場景，將離散化的數據資源轉化為具有經濟價值屬性的標準化資產形態。當數據資源完成質量評估、價值評估、合規評估等一系列制度性認證程序后，數據資源通過會計確認完成資產形態轉化，以存貨或無形資產科目實現價值確權，獲得資產的“身份”，這一過程的實質是構建數據要素的“制度憑證”。

 

從數據資產到數據金融

 

以入表為分界點，數據資源通過會計確認實現資產形態轉化時，本質上就完成了“虛擬數據形態”向“實體資產形態”的制度性躍遷。完成資產化確權后，數據資源不僅擁有了資產負債表中的合法“身份”，而且具備了金融化的屬性。數據金融化是數據資產參與社會資本循環的高級形態，既有表層的金融化價值，也有深層次的資本化價值，對構建“數據—資本”雙向賦能的新型經濟關系、為實體經濟注入數字時代的生產要素活力具有重要意義。

 

金融化的直接作用體現在三方面。一是企業估值重構。數據資產入表可提升凈資產規模，優化資產負債結構。二是融資渠道創新。數據資產可作為質押物參與供應鏈金融，或通過資產支持證券發行募集資金。三是風險管理升級。基于數據資產的動態波動性，金融機構可開發新型金融產品對沖市場風險。例如，數據資產證券化產品可形成風險分散工具，通過收益權分層設計為傳統金融資產提供風險緩釋通道；數據信托等新型金融工具能實現數據資產所有權與收益權分離，構建數據要素參與的信用風險對沖機制。

 

數據資源最終金融化的深層次價值體現在五方面。一是豐富資本運作手段。數據資產作為底層資產參與REITs、Pre-IPO輪融資，或通過數據資產作價入股，使資本運作方式更加多樣化。二是產生生態協同效應。金融機構與數據交易所共建數據資產交易平臺，形成“數據—資本—產業”閉環生態。三是促進技術制度協同演化。數據資產金融化倒逼隱私計算、區塊鏈存證等技術實現突破，數字人民幣與數據資產交易的耦合應用，可能重構貨幣創造機制，形成傳統貨幣的數字化延伸體系。四是構建經濟結構轉型支點。數據資源入表推動GDP核算體系革新，將數據要素納入生產函數，催生“數據財政”新稅源，數據資產證券化形成的再投資效應，有助于加速推動傳統產業數字化轉型。五是重構國家競爭優勢。數據資產跨境流動規則制定能力成為新型國力指標，主導國際數據資產認證標準可形成數字時代的技術主權，數據資產儲備制度可演變為國家戰略資源儲備體系，與黃金儲備、外匯儲備構成“新三角”安全架構。

 

數據資源入表動因、現狀與風險挑戰分析

 

      入表動因分析

 

數據資源入表過程中，政府機構、企業主體及金融機構基于各自職能定位，對數據資產入表實踐展現出差異化制度訴求與實施動因。對政府而言，數據資源入表的制度性動力源于數字經濟戰略下數據要素市場化配置的深化需求。從公共治理角度看，其核心目標在于構建數據要素的產權制度框架，通過會計準則創新明確數據資產確認標準，形成可流通、可計量的制度性供給。這既響應中央關于數據要素“三權分置”產權制度改革的頂層設計，也為政府建立數據要素收益分配機制提供核算基礎。從經濟轉型維度看，數據資源入表可激活企業數據資源的經濟屬性，通過資產負債表重構引導社會資本向數據要素領域流動，進而完善數據要素價格市場化形成機制。同時，該舉措有助于政府構建數據治理能力現代化體系，通過標準化資產計量實現跨部門數據資源整合與價值監測，為數字稅征收、數據跨境流動等新型治理命題提供決策依據。當然，也存在一些與數據要素價值釋放核心目標并不協調的動力因素，主要表現為部分地區顯示出對“數據財政”路徑的選擇性傾向。從收益的角度看，數據資源入表能夠為政府部門帶來制度性成果。一方面，通過會計準則創新建立數據要素的產權制度框架，使政府能夠以稅收征管權、國有資產管理權為抓手，強化對數據要素收益分配的監管能力；另一方面，借助標準化資產核算體系，提升企業數據流通的透明度，為政府完善數據要素市場治理規則、優化數字經濟政策工具提供監管依據。

 

對企業主體而言，從短期動因上看，優化資產負債結構是基礎訴求，通過將數據確認為資產可降低負債率、增強財務穩健性，進而提升信用評級。改善后的財務指標直接服務于融資需求，數據資產化可拓展抵押標的或估值空間，尤其對輕資產科技企業具有戰略意義。對部分企業而言，搶占行業首單入表或登記的先發優勢，既能塑造創新形象、強化品牌溢價、提升市場聲量，又可能影響相關領域的標準制定以建立競爭壁壘。對上市公司而言，數據資源入表既可通過增厚資產直接刺激股價，又能構建“數據價值釋放”的資本敘事，吸引長期投資者。此外，為獲取一定的政策激勵，如稅收優惠、政策補貼等，也是企業參與數據入表的現實動因之一。從長期來看，企業基于自身數據治理的內驅力，即通過資產化動作倒逼數據管理效能提升，通過前瞻性布局數據要素市場交易權，可搶占未來數據流通定價權；同時，基于生態協同需求，可增強數據供應鏈話語權，進而促成多維價值共振。

 

對金融機構而言，一是通過多元化業務布局拓展收入來源，既能增強盈利穩定性，又能分散經營風險，從而提升整體業務抗周期能力。通過數據資產質押融資、ABS等創新產品開拓增量業務，提升盈利空間。二是優化風控體系的需求。借助數據入表后的確權、估值和流通機制，精準評估企業信用風險，降低信息不對稱程度。三是政策導向的驅動。順應數據要素市場化改革趨勢，搶占數據金融生態鏈主導權，強化與監管機構的數據治理協同。數據資源入表對金融機構的收益體現在多個方面。一為開拓輕資本服務場景，通過數據資產托管、交易撮合等收取手續費，提升非息收入占比。二為構建“數據+金融”的差異化競爭力，利用數據確權與核算能力綁定高價值客戶，增強客戶黏性。三為沉淀數據要素運營經驗，為參與數據交易市場、數據跨境服務等新興領域積累先發優勢。四為通過數據資產穿透式管理規避企業隱性債務風險，實現合規經營與經濟效益的雙重提升。對上市商業性金融機構而言，參與數據入表還有助于強化機構的科技屬性標簽，提升資本市場估值。

 

此外，數據資源入表生態呈現多主體協同、產業鏈條復雜多元的特征。除政府政策牽引、企業資產化需求、金融機構資本賦能三大核心驅動力外，會計師事務所、律師事務所、資產評估機構、數據治理機構等專業服務機構的深度參與構成關鍵支撐體系，形成外循環。

 

入表現狀分析

 

數據資源入表市場歷經制度探索與實踐驗證，正經歷從標桿試點向體系化建設的轉型陣痛。隨著財政部數據資產管理政策落地，2024年作為“數據資產入表元年”，市場呈現戰略布局加速與實踐成效滯后的雙重特征。從參與主體看，央國企主導格局顯著，非民營企業入表金額占比不足7%，反映出國有資本在數據要素市場化中的制度創新試驗功能。同時，入表企業的行業覆蓋面結構性特征明顯，呈現“科技金融先行、產數融合跟進”的擴散路徑。從數字原生特征顯著的科技、金融等領域逐步延伸至智能制造、現代農業等數據資源富集型產業，相較于純數字原生企業，傳統產業憑借生產經營活動中持續沉淀的產業數據，正在形成具有行業特質的“數據資產富礦”。

 

然而，市場規模的結構性失衡并未帶來預期的質變效應。上市公司是觀察數據資源入表實踐的最佳群體，據Wind和巨潮資訊網統計，2024年年報，共有100家A股上市公司將“數據資產”計入資產負債表，涉及金額21.64億元。從規模占比來看，入表總金額占全部上市公司總資產的0.5%，大多數公司入表的數據資產占公司自身總資產的比例在1%以下。從行業角度看，2024年年報數據資產入表企業主要分布在25個行業，較三季報新增了銀行、環保、非銀金融、基礎化工等10個行業，體現出了行業分布多元化的特征。入表數量最多的行業是計算機（20家），其次是交通運輸（11家），其中通信行業入表金額最大，為13.69億元（見表2）。從數據資產列報的項目角度看，計入無形資產的最多（13.69億元），其次分別是開發支出（7.68億元）、存貨（1.07億元），三者占入表總額比分別為61.02%、34.20%、4.78%。從企業性質看，中央企業和國有企業共53家，占比為53%，民營企業42家，占比為42%。從入表上市公司數量的各個行業占比看，銀行業入表最為積極，從年報數據看，銀行業中11.9%的企業完成了數據資產的入表（見圖1）。總體上，數據資源入表都處于早期階段，數據資產還遠未實現爆發式指數級增長。

 

 

當前市場困局的深層癥結在于制度供給與市場需求的結構性錯配。一方面，市場理性回歸，多數企業發現入表“投入大、收益少、麻煩多”，屬于“花錢買空氣資產”，因此開始重新思考入表所能帶來的實際價值。另一方面，入表存在的一些制度性摩擦尚未得到根本性解決，涵蓋技術端、市場端以及監管端等維度。其中，技術端面臨數據確權難題，現行法律框架難以界定數據權屬邊界，存在“多人共用一個U盤”現象，導致交易主體權責模糊；市場端遭遇估值體系失靈，標準化評估工具缺失與場景碎片化并存，價值波動性加劇交易停滯狀況；監管端則陷入風險治理困境，數據安全與流通效率的平衡機制尚未建立，會計處理、稅務合規等環節存在制度真空。市場主體在政策窗口期的理性回調，既折射出數據要素商品化轉化路徑的制度性梗阻，也倒逼涵蓋確權、定價、監管的協同創新體系構建。從科技金融到產數融合的行業演進軌跡，既展現了數據要素價值釋放的多元可能，也凸顯了傳統產業數據資產化進程中“沉淀數據富礦”與“制度創新滯后”的張力。這種量質背離的市場表現，實質上是制度供給未能同步跟進技術迭代與產業變革的結果，亟待通過跨部門協同治理與市場機制創新突破瓶頸。

 

入表金融化的方式

 

金融賦能層面，呈現出從形式增信到原生價值的進化突圍。從當前實踐路徑來看，入表金融化主要呈現三種方式。第一種方式為直接金融化，主要包含兩大創新方向：一是銀行業金融機構的數據資產融資模式創新，主要為入表后的數據資產質押或數據資產增信類融資，總體處于做案例、樹標桿的階段，并未形成標準化、規范化和規模化的產品業務體系，現階段的數據資產融資的實踐呈現形式化應用特征，其本質仍延續傳統信貸機制。二是數據交易所的實踐創新。例如，上海數據交易所推出了依托數據資產橋（DataCapitalBridge，DCB）的“數易貸”產品。根據上海數據交易所的披露，截至2024年上半年，上數所已與金融機構深入合作落地11個“數易貸”實踐案例，授信金額突破1億元。深圳數據交易所于2024年11月份發布了一款“數據資產質押融資保證保險”產品，最高額度1000萬元，為國內數據交易所發布的首款基于保險的數據資產質押融資產品，標志著數據資產融資工具向風險緩釋機制創新方向深化發展。投放規模方面，根據證券時報的不完全統計，近兩年全國至少已有80例數據資產融資成功的案例，公開報道的融資總額近10億元，單個案例融資金額則多集中在500萬元至1000萬元之間。總的來說，直接金融化的數據資產融資整體規模較小，仍處于“試水”階段。

 

第二種方式為間接金融化，典型的產品類型為“數據證券”，如數據資產證券化（ABS）、REITs產品等。數據資產證券化通過打包和分層基礎數據資產,形成數據質量、價值、收益穩定的標準化數據資產，降低個體異質性數據資產的風險,實現“數據包”和“數據層”間的風險隔離，充分發揮風險分散效應。此外，數據資產證券化還有利于減少數據資產質量、價值、收益差異衍生的信息成本，破解激勵扭曲問題。2025年4月，由華鑫證券作為管理人的“華鑫—鑫欣—數據資產1—5期資產支持專項計劃”正式取得深圳證券交易所的無異議函，儲架規模為5億元，成為全國首單以數據資產貼標的資產支持證券產品，在打通數據要素與資本市場的價值轉化通道上進行了一次嘗試，但是否能夠得到資本市場的高度認可，尚有待觀察。間接金融化創新目前在全國范圍內僅限于極少數的實踐，建立在尚未成熟的數據資產基礎之上的金融創新存在諸多不確定性因素。

 

第三種方式是衍生金融化。包括數據資產保險、期貨合約設計、數據信托等。雖然市場上出現了數據資產保險、數據信托等實踐案例，但本質上是傳統信托、保險業務在數據要素領域的應用，并無真正意義上基于數據資源入表后實現的金融衍生化發展。對于更專業的衍生期貨類金融創新，在基礎環節未扎牢的情況下，現階段的態度應該偏于謹慎，甚至應限制性開展，避免數據資產異化成套利工具，造成空轉。

 

綜合來看，當前數據資產金融化實踐仍存在顯著局限性。主流模式局限于數據資產質押融資，呈現“重形式輕實質”特征，多數案例停留于“樣板工程”階段，尚未形成規模化、體系化業務模式。更深層的矛盾在于，入表后的數據資產更多地作為傳統融資的輔助增信工具，其核心價值未被充分激活，本質上仍是依托融資主體的主體信用而非數據資產自身信用，數據資產更多地像“裝飾品”，僅起到“錦上添花”的作用。對于信用資質較為薄弱的企業而言，若過度倚重數據資產信用，不僅無法有效提升融資能力，反而容易引發金融機構對其資產質量的負面揣測，導致數據資產入表的實際效果與預期目標背道而馳。盡管數據ABS、數據資產期貨等衍生化工具被頻繁提及，但受限于數據確權難、定價機制不完善、風險計量體系缺失等瓶頸，此類創新仍停留在理論探討或小范圍試點層面，監管機構出于風險防控考量持審慎態度，市場主體亦缺乏實質性的參與動力。

 

風險挑戰分析

 

數據資產金融化過程中，入表制度構建在入表前、入表中和入表后呈現顯著階段性特征。入表前集中表現為金融制度前置化不足而引發后端金融化過程中出現治理斷層的問題。從金融的角度看，數據要素金融化存在顯著的制度性代際差。前端數據要素化階段缺乏金融治理框架的有效介入，導致后端資產化、金融化等資產管理進程遭遇治理斷層，這種制度性安排缺位不僅衍生重復性合規成本，而且制約形成可持續的數據資產價值轉化機制。一是數據真實性與含金量不足導致可交易價值有限，低質數據難以支撐金融產品穩定性。二是產權模糊使交易主體缺失，法律糾紛風險抑制金融機構參與意愿。要素定價機制缺失造成估值標準混亂，加劇市場流動性不足。三是交易保障體系薄弱推高交易摩擦成本，如平臺透明度低、結算信任缺失等問題。四是安全與合規風險（如數據泄露、隱私保護）疊加金融化場景的高杠桿屬性，進一步放大監管壓力。五是公共數據與企業數據邊界不清則引發權屬爭議與政策不確定性。這些問題交織形成“價值難評估—產權難確權—交易難落地—風險難管控”的閉環困境，若缺乏統一標準、產權界定及技術賦能的制度重構，數據金融化將長期困于理論爭議與實踐試錯中。

 

入表中暴露出價值評估、法律確權、會計入賬等一系列操作規范缺失和監管漏洞問題。資產評估環節，主要癥結集中于評估標準執行分歧與會計路徑適配性不足兩大核心障礙。盡管《數據資產評估指導意見》提供了框架性規范，但不同行業、企業對數據質量和場景價值的判定標準差異顯著，致使評估結果缺乏市場公信力。例如，用戶行為數據與工業生產數據的估值邏輯存在本質區別，而現有標準未能充分細化行業適配規則，加之第三方評估機構資質良莠不齊，進一步削弱了市場認可度。登記環節，各類數據資產登記機構大量涌現，數據資產登記、數據資源登記、“三權分置”登記、數據產品登記、數據知識產權登記等多元化登記類型令人目不暇接。多數登記類型未能與現行法律法規形成有效法律銜接，存在潛在法律風險。同時，登記體系缺乏統一性和權威性，跨市場、跨區域認可度低下，制約了數據要素市場的規范發展。

 

會計入表路徑層面，面臨三重矛盾。一是權屬確認難，數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權邊界界定依舊存在爭議，如醫療健康、平臺用戶、金融消費者等相關數據歸屬企業還是個人，抑或者界定為公共數據，根本上存在法理困境；相關數據是否得到數據原生主體的完全意愿授權，或授權范圍與持有權范圍是否一致，均無法保障。現實中存在很多企業將“持有”數據視為“所有”數據，均導致會計主體無法滿足“可靠計量”條件。二是計量方法存在爭議，歷史成本法難以反映數據動態增值屬性，而公允價值法依賴市場交易數據，當前交易市場不成熟的情況下兩者均難獲監管認可。三是存在稅務與合規風險，數據資源入表可能觸發增值稅、所得稅等稅項確認難題，且數據跨境流動、隱私保護等合規要求尚未與會計準則充分銜接，企業面臨隱性成本與審計風險。

 

入表后面臨多重系統性困境，涵蓋金融化階段中的資產評估、資產保管、風險處置等多個具體環節。資產評估環節，金融機構面臨評估難、期限錯配困境。一是金融機構的風險評估難以貫穿要素化、資源化、資產化到金融化的全鏈條，客觀上造成了風險評估難。定價機制失靈進一步加劇市場混亂，評估分歧疊加市場交易數據匱乏、交易機制不健全等問題，使得數據資產定價既無公允標準，亦缺乏流動性支撐。二是金融機構尤其是商業銀行視角下的數據資產價值的短期性保值增值訴求與數據本身的長期性預期價值之間存在期限錯配。入表的數據資產無論是賬面價值還是評估價值，在風險溢價和流動性折價要求下勢必遠低于預期價值。資產保管環節，金融機構需要具備良好的技術基礎和數據管理能力，但數據復制成本低、易被篡改，難以保障金融機構對數據的價值獨享需求和安全需求。風險處置環節，交易渠道受限、交易所流動性不足且場外交易對手稀缺，形成“有價無市”的僵局，數據貶值風險難以對沖。

 

從監管的角度考量，數據資產泡沫風險與監管盲區尤為突出，過度金融化可能誘發企業“脫實向虛”，如依賴數據資產證券化套利，而現行監管框架難以穿透數據金融衍生品的復雜結構。潛在的壟斷行為與普惠金融目標亦構成沖突，數據壟斷企業可能通過算法歧視抬高金融服務門檻，形成數據上的準入壁壘，擠壓數據資源“貧瘠型”中小微企業與長尾用戶獲得普惠資源的空間，引發“普惠空心化”問題。

 

對策建議

 

數據資源入表的目標在于構建數據要素價值釋放的制度通道，通過會計制度創新確立數據資源的價值轉化機制。這種制度創新本質上是為數據要素市場化配置提供法律意義上的權利憑證，使其在資產負債表重構過程中實現從數據資源到可交易資產的質變躍遷。金融化作為價值轉化的化學反應催化劑，必須嚴格限定在價值實現環節，若異化為資本炒作的工具，則必然導致要素市場異化與制度功能失焦。因此，數據資源入表在金融化過程中，亟需構建動態前瞻、機動靈活的全鏈條風險治理體系，有效規避數據資產泡沫化風險，系統性消除空轉套利行為，及時糾正目標錯位問題，以制度創新與風險防控的動態平衡保障數據要素市場健康發育。基于此，考慮構建“制度—監管—平臺—技術”四位一體的風險治理體系。

 

政策和標準制定耦合前置。金融機構需系統性參與數據要素市場制度頂層設計，推動數據要素市場與金融市場政策的動態銜接，構建全周期參與機制。在數據資源入表金融化各環節的政策制定中，金融機構應通過“政策前哨”作用，同步實施標準預研與風險預判，將數據資源入表制度創新與金融產品設計有機銜接。建立“三同步”機制，即政策擬制階段同步提前嵌入風險管理條款，標準制定過程同步設置監管沙盒，市場應用環節同步前置風險壓力測試，有效降低金融化階段制度摩擦成本。政策和標準前置化過程中，須有效把握核心導向。以制度規范數據確權、估值邊界，防止資本無序擴張形成數據壟斷；構建數據資產分類分級指引和價值評估體系，避免資產泡沫化傾向；明確金融機構權責邊界，確保市場發展始終服務于實體經濟數字化轉型需求，最終形成促進數據要素高效流通與金融市場穩健發展相統一的制度體系。

 

創新與風險監管雙軌協同。實施差異化監管與創新激勵機制，以金融創新支撐數字經濟發展，以強監管保障目標方向正確。通過監管沙盒的“創新容錯”與穿透監管的“風險鎖邊”雙向作用，構建創新驅動與風險防控的雙向增強回路，有效規避“數據金融泡沫化”與“普惠金融空心化”的雙重風險。創新方面，鼓勵金融產品和服務創新，推動傳統金融服務與數據要素相結合，穩妥有序推動衍生金融產品創新。實施數據要素貢獻度評價與普惠效能指數雙指標考核，對開展中小微企業數據資產質押融資、增信融資的金融機構給予增值稅加計抵減、風險權重調降等政策激勵，建立財政貼息與央行再貸款聯動的政策工具箱，全面引導資金流向實體經濟領域，進一步豐富普惠金融內涵。

 

平臺與金融銜接雙向賦能。構建國家數據要素流通核心樞紐，搭建數據登記確權、流通交易、價值評估和資產管理的一體化機制。戰略架構層面，建立跨域互操作協議與價值共識機制，整合分散的交易所與登記機構形成國家級數據要素交易矩陣，依托新一代信息技術整合各類分散的數據交易所、登記平臺等機構，搭建統一登記托管和交易流通平臺，實現與國家公共數據資源登記平臺的資產編碼互認與價值交換。通過牌照管理制度消除市場碎片化格局，建立統一的交易規則和標準體系以壓縮重復建設空間，構建風險隔離防火墻防止系統性金融風險傳導。

 

技術治理與業務深度融合。技術治理的核心在于在金融業務開展的過程中打通“數據—資產—金融”的信任鏈條，促進“業技融合”。技術層面，構建基于區塊鏈的可信數據確權體系與隱私計算下的數據流通機制，通過建立數據資產確認與計量模型，實現數據資產向可交易、可估值的標準化金融資產轉化。同時，搭建“技術+管理”雙輪驅動機制，運用監管科技完善數據治理防線，在數據中臺建設中嵌入全生命周期風險管控模塊，形成涵蓋數據分級保護、算法倫理審查、智能風控決策的復合型技術管理體系。組織管理層面，設置專職數據資產管理部門，建立涵蓋數據工程、金融產品、合規審計、風險管理的復合型、跨職能團隊，持續增強業務創新和“技術理解”能力。（本文僅代表作者個人觀點，與所在單位無關）

 

作者系數字寧夏研究院特聘專家

  

責任編輯：魏敏倩