產權市場推進數據要素資產化助力激活經濟發展新動能

當前數據要素已經成為重要的資產和產業競爭力來源。隨著大數據、云計算等技術的快速發展，數據要素資產化已經成為推動經濟增長和社會進步的關鍵驅動力。預計截至“十四五”收官，我國數據要素流通市場規模或將達到5000億—10000億規模，而隨著數據資產入表等實踐不斷推進，社會機構數據資產及其衍生市場的總規模將超過30萬億①。

2023年12月，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，以推進數據要素協同優化、復用增效、融合創新作用發揮為重點，強化場景需求牽引，帶動數據要素高質量供給、合規高效流通，培育新產業、新模式、新動能，充分實現數據要素價值。通過綜合分析產權市場中的數據要素規模、內容與形式，可助力評估對國家安全和社會經濟發展具有重要意義的關鍵行業和領域的數據，包括金融服務、醫療健康、智能制造、教育、交通物流等行業的數據要素。上述行業和領域不僅因其數據資產化的潛力巨大，而且在促進新質生產力的發展、推動戰略性新興產業加速崛起和打造經濟增長新引擎方面發揮著重要的作用。

構建以產權市場為核心的專業化數據管理平臺，高效處理和管理大規模數據集

數據要素對核心業務和運營決策起到了至關重要的支撐作用。構建以產權市場為核心的專業化數據管理平臺，不僅能高效處理和管理大規模數據集，更能通過提升交易效率，建立標準化評估體系以及形成數據合作業務生態圈。

一是促進數據要素流通提升交易效率，制定完善的交易監管框架。在產權交易市場中，數據流通的效率直接影響資產的流動性。據估算，2025年全球數據量將高達175ZB，其中中國數據量增速或最為迅猛，預計2025年將增至 48.6ZB，占全球數據圈的27.8％，平均每年的增長速度比全球快3％②。圖1展示了數據要素資產管理平臺的建設思路，通過數據要素資產管理平臺來打破信息孤島，實現數據的無縫對接和快速流通，降低交易成本，提高市場效率。一方面，確保平臺上的數據交易在嚴格遵守國家相關法律法規的基礎上進行，利用先進的數據加密和匿名化技術保護交易數據安全。建立健全的數據監管和審計機制，確保數據交易的合法性和透明性。另一方面，通過優化數據處理流程和提供多維度的數據分析服務，加快推進數據從原始數字資源到數字資產再到數字資本的不斷演進過程，增加數據資產的附加值，推動數據資產化和資本化。與此同時，進一步完善數據交易制度體系，增設以數據需求方為主導的交易機制，從而更好地匹配數據供需雙方，緩解信息不對稱問題，提高數據交易效率。

二是打造全周期全要素的數據交易服務平臺，加快數據資源產品化、資產化。平臺不僅僅是數據交易的場所，更是數據管理、數據分析、決策支持等一系列服務的提供者，通過一站式服務平臺能更好地滿足企業和個人在數據資產管理方面的需求。例如，接入人工智能大模型，將通用型的大模型訓練成適配產權市場業務與交易服務場景的專業化、特色化專屬任務大模型。在各類交易業務場景中，充分利用產權市場產股權業務歷史交易數據與案例資源，重視結合行業數據、企業等外部數據，圍繞實現交易撮合、合規服務、業務流程自動化、智能客戶服務以及投行化服務等場景訓練大模型，開發專屬數據產品，推動數據資源產品化、資產化。

建立數據資產標準化與評估體系，加強數據要素資產管理

鑒于產權交易市場的多元性，數據分類工作需要覆蓋產股權、實物資產、金融資產、知識產權、自然資源等各種類型的資產。產權市場可對每一類數據資產定義明確的數據收集和處理標準，確保數據的一致性和可比性；制定一套統一的數據格式和編碼規則，包括數據命名、數據結構、數據格式等，以便在整個平臺上實現數據的高效管理和交易，確保數據資產的描述信息準確與完整。在完善數據資產評估體系方面，應該結合產權市場的特點，開發適用于不同類型數據資產評估模型。在考慮數據要素資產的獨特性、稀缺性、準確性、完整性以及潛在的經濟價值等因素的基礎上，通過制定更加完善的交易規則和標準體系，確保數據交易的公平性和透明性。

產權市場可設立專項數據要素激勵資金，鼓勵高質量數據的供給和創新數據產品開發，進一步激發市場活力。同時，利用大數據分析和人工智能算法，自動化評估數據資產的價值，提高評估效率和準確性。此外，可以通過與政府和有關部門緊密合作，參與相關政策和法規的制定，倡導建立支持數據要素資產化的數據交易法律框架，進一步規范數據產權的權屬界定，明晰數據交易的法律流程，加強數據隱私和安全的保護，為數據資產的合法流通和交易提供法律保障。優化數據要素資產化工作路徑，政府、產權市場主體與數據供求雙方可共同構建一套完善的合規性管理與監管機制，通過對數據收集、處理、存儲、交易等環節的監管，確保所有操作符合國家關于數據保護、隱私保護的法律法規。

構建統一的數據交易市場，不斷創新數據資產化路徑

依托產權市場，創新數據交易與數據資產化路徑，積極發揮數據交易所的平臺樞紐功能，整合資源推動形成數據資產化生態。產權市場應當充分利用好全要素、全資源生態圈集聚的數據資源，持續挖掘數據價值，推動數據資產化發展能級提升。加強場內與場外生態融合，加強不同商業模式的數據資產化平臺融合發展。圍繞數據資產化相關標準與生態建設，推動建立統一的數據交易市場。加強場內服務機制建設，推動形成統一的數據規則。在數據資源與商業價值釋放的全流程中，積極發揮數據中介機構的作用，依托數據中介力量強化各類主體權益保護，構建公平、透明的數據交易機制。創新數字技術應用，創新多元數據產品與服務的推介，與場外各類技術創新產業以及商業模式加強融合滲透。相關典型實踐案例詳見表1。

加強對公共資源數據的安全管理和保護，確保數據處理和使用活動合法合規

一是制定數據要素安全與保護策略，加強數據合規性與標準化。依據我國《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等涉及數據要素資產化過程的法律法規，構建全面的數據安全管理框架，產權市場應明確平臺數據分類和數據訪問權限，管理數據的采集、處理、存儲和分析過程。同時在數據要素資產化的過程中，應該制定嚴格的數據存儲和傳輸安全要求，確保所有敏感數據在交易與資產化過程中均采用加密技術。對數據訪問進行嚴格控制，確保只有授權人員才能訪問特定類型的數據，從而降低數據泄露風險。就產權市場數據資產化而言，應實施全面的數據加密措施，對敏感數據如個人信息與財務數據進行加密處理。在確保所有數據處理和使用活動嚴格遵守相關的國家法律法規及行業標準的基礎上，推動數據要素標準化進程，開展數據質量標準化體系建設。通過推動數據資產的標準化工作，規范數據格式與提升數據質量，以保障數據安全并提高數據資產的可交易性和可用性。建立數據認證體系，為數據資產提供權威認證服務，增加數據交易的信任度，降低交易成本，并且支持第三方機構與中介服務組織加強數據采集和質量評估標準制定，推動數據要素的標準化。

二是強化數據網絡和物理安全，落實安全監控與應急響應機制。根據IBM發布的《2023年數據泄露成本報告》，在2023年單個數據泄露事件給來自全球的受訪組織造成平均高達445萬美元的損失，全球數據泄露成本在過去三年間上漲近15.3%。這突顯了加密技術和安全監控機制在降低潛在經濟損失中的作用。基于上述現實背景，數據要素資產化過程中可以實施多因素身份驗證機制，結合密碼、生物識別、手機令牌等多種驗證方法，增強用戶身份的確認過程，確保只有經過嚴格驗證的用戶才能訪問特定的數據資源，并根據用戶的角色和職責分配不同的數據訪問權限。針對強化網絡和物理安全措施，一方面，部署先進的防火墻和入侵檢測系統以及入侵防御系統以實時監控網絡流量，從而識別和阻止對數據要素的潛在威脅。同時應用網絡分段技術，將敏感數據隔離在更為安全的網絡區域內。另一方面，對數據中心采取嚴格的物理安全措施，通過監控攝像頭、生物識別門禁系統、安全警報等方式防止未授權人員物理訪問。針對數據要素資產化過程中可能出現的風險問題，通過建立一個全天候的安全運營中心，使用安全信息和事件管理系統對所有安全事件進行實時監控分析和記錄，及時發現安全威脅并采取相應措施。制定詳細的數據泄露和安全事故應急響應機制，確保一旦發生安全事件可以迅速采取行動以最大限度減少損失。

加強信用制度和信用體系的建設，通過數據提升產權市場服務的質量和效率，實現數據與信用的雙向賦能

目前，我國數據資產化信用體系的建設仍處于初期探索階段，數據信用信息未能實現完全透明，信用評估體系未達到完全成熟水平，信用評估流程未能實現便捷統一，為數據資產風險管控帶來堵點。隨著數據資產體量不斷累積、數據交易場景不斷更新、交易主體參與度不斷提高，亟需加強配套信用體系及信用體系建設，為數據資產評估交易提供標準化路徑，有效降低數據資產交易成本、提高數據市場服務質量。

一是加強頂層設計。2023年8月，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定的通知》（財會〔2023〕11號），數據資產被正式納入財務報表；同年12月，我國首個《數據資產信用認證企業》評價發布，填補了我國數據資產信用認證領域的不足，對于推動數據資產入表、建立數據資產信用體系具備里程碑式意義。在此基礎上，亟需繼續推進數據資產認證工作，進一步明確政府各相關部門主體責任，推動加深法制框架的構建，出臺配套細則及具體操作，推進數據資產化信用認證企業目錄及信用信息歸集，明確失信懲戒及約束措施，保障市場主體權益，打通數據資產信息壁壘，有效降低信息不對稱局面。

二是建立數據資產信用評估機制。產權市場實施行業專家細化信用評審工作，從行業情況、經營主體經營能力、償債能力、數據資產價值、信用記錄多個維度建立評估模型，開展差異化、統一化、便捷化數據資產信用評估，推動數據與信用的雙向賦能。

三是推動公共數據資產進場管理。提升產權市場服務能級及效率，加強信用信息的披露，規范資產服務接口。采用區塊鏈技術、云計算、大數據等技術專業化處理，利用區塊鏈去中心化、不可篡改、可追溯等特點在數據資產交易的過程中進行留痕處理。同時，加強對數據資產信用信息的實時跟蹤，實現交易的透明公開，構建數據資產在增生過程中的動態化風險防范及管理機制。

（賈彥，上海交易集團研究院院長）

注釋：

①《全國統一數據大市場下創新數據價格形成機制的政策思考》國家發展和改革委員會 https：//www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202305/t20230508_1355558.html

② 《金融數據保護治理白皮書》 https：//www.bfia.org.cn/upload/file/20230713/1689243419628073228.pdf

ZB是一種大數據容量存儲單位。

③該數據資產評估體系包括由12種估值模型構建的模型庫+含四個一級指標在內的30個細分指標+滿足各類應用場景需要的案例庫，基于上述數據資產評估體系實現對數據資產價值評估。