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随着技术迅猛发展，数据已成为驱动经济增长的新质生产要素，在优化决策、提升效率和催生新业态方面作用关键。数据经济规模持续壮大，已成为我国高质量发展的重要引擎。在此背景下，探索数据资产证券化，对于盘活数据要素价值、拓宽企业融资渠道、深化数据要素市场改革具有重要意义。
一、数据资产证券化的内涵界定
（一）数据资产的概念演进
数据资产是指由组织合法拥有或控制，能够进行计量并带来经济或社会价值的数据资源。我国高度重视数据资产的管理与应用，逐步构建了围绕数据治理、流通交易与安全保护政策的框架。国家层面通过制定标准，明确了数据的资源与资产属性，而地方实践则丰富了其确权路径，例如北京、江苏等地探索的数据知识产权登记，侧重于数据的智力成果与商业价值；深圳等地的规则则区分了数据资源与数据产品，强调加工增值与市场交易属性。这些探索共同推动数据从资源向可辨识、可计量的资产演进。
（二）数据资产证券化的概念
数据资产证券化，是以数据资产未来可产生的稳定现金流为偿付支持，通过结构化设计进行信用增级，并在此基础上发行资产支持证券的融资过程。其基础资产可表现为数据资产质押贷款债权、数据服务应收账款、特定数据产品收益权等形态。本质上，它是将非标准化、流动性较弱的数据资产股牛网，转化为标准化、可交易的金融工具的过程，旨在提升资产流动性，为企业开辟创新融资路径。
二、数据资产证券化的发展基础与实践
服务新质生产力发展是资本市场的重要使命，数据作为关键生产要素，其资本化路径探索正当其时。当前，推动数据资产证券化已具备多方面的基础与多样化的实践。
（一）坚实的政策与市场基础
一方面，顶层设计不断完善。国家提出了数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”的产权制度框架，为数据确权奠定了基石。财政部等部门出台了加强数据资产管理、规范数据资源会计处理、制定数据资产评估指导意见等政策，逐步解决了数据资产“入表”“估值”等关键问题。国家数据局的成立与“数据要素X”行动计划的实施，则致力于繁荣数据要素市场生态，为证券化提供了广阔的潜在基础资产池。
另一方面，市场需求持续增长。数据要素型企业在研发与前期拓展阶段普遍面临资金压力，证券化提供了将未来收益提前变现的解决方案。对于投资者而言，数据资产证券化产品提供了参与数据经济价值增长的新渠道，其背后依托的超大规模市场、丰富应用的场景与数据资源规模，构成了长期价值支撑。
（二）基础设施与生态初步成形股牛网
全国范围内数据交易场所建设稳步推进，“一地一所”格局初步形成，在数据产品合规审核、确权登记、交易撮合等方面的服务能力持续提升。隐私计算、区块链等技术的应用，增强了数据流通的安全保障与可信度。围绕数据交易产生的“数商”生态不断壮大，涵盖了数据集成、评估、法律、审计等专业服务，为证券化提供了必要的中介支持。
（三）国内创新案例提供有益借鉴
从我国已落地的实践案例来看，数据资产参与资产证券化的模式正沿着从间接增信到直接变现的路径不断深化，已形成多层次探索路径。一是间接增信模式，以数据资产质押为应收账款等传统债权提供担保，提升信用等级、降低发行成本。二是数据赋能模式，通过数据模型对入池资产进行风险画像与动态监控，从而优化资产定价与管理。三是基础设施证券化模式，以数据中心稳定运营收入为基础发行公募或私募REITs，盘活重资产并支持数据生态建设。四是复合型知识产权证券化模式，将数据与专利、商标等打包，通过许可费产生综合现金流，拓宽科技企业融资渠道。这些案例体现了数据从辅助增信到深度赋能、再到资产组合组成部分的演进过程，为数据要素的金融化应用积累了实践经验。
三、数据资产证券化面临的主要挑战与风险
尽管探索已取得初步进展，但数据资产证券化作为一项前沿金融创新，其规模化、常态化发展仍面临一系列深层次的挑战与风险，一方面，与数据资产证券化相关的产权、监管等基础制度尚有进一步完善的空间。另一方面，从创新试点到形成稳定范式的路径仍需持续探索。具体而言，在技术层面，数据的确权溯源、动态估值与安全防护等核心环节仍存在技术瓶颈，现有方案难以完全满足金融级应用对权属清晰、价值稳定和安全可靠的高标准要求。在市场层面，数据要素市场整体仍处于早期，交易流动性不足、定价机制不成熟、跨区域规则不统一等问题，制约了可证券化资产的规模化供给与产品的后续流通。在法律与合规层面，数据产权在法律上的具体界定、各方权益的平衡保护，以及业务活动中的合规审查，均存在模糊地带，给产品设计带来挑战。各参与主体在尝试推进具体项目时，往往需要耗费大量精力梳理底层数据资产中存在的上述问题，且一系列新的问题和挑战还在不断浮现。
四、推动数据资产证券化稳健发展的路径
首要，持续深化数据基础制度建设。加快推动数据产权立法进程，为数据资产的权属确认、权益流转和司法保护提供坚实法律基石。同时，大力促进数据要素市场统一规范，推动各地数据交易平台在核心规则、技术标准与认证结果上实现互认互通，破除市场分割，为跨区域、跨场景的数据资产整合与证券化扫清障碍。
其次，引导市场在规范中有序创新。金融监管与数据管理等部门可加强协调配合，结合数据资产证券化的特点，共同探索兼顾创新活力与风险防范的业务规则与监管指引。包括明确合格基础资产的标准、规范现金流评估与信息披露要求、强化中介机构尽职调查责任等，从而推动市场在规范框架下有序创新，并通过持续创新促进制度的进一步完善。
最后，加强生态体系的协同培育。应积极支持数据资产评估、信用评级、法律、审计等中介机构监管部门建立与数据资产特性相适应的评估模型、评级方法、合规标准与审计指引，提升专业服务的标准化。同时，鼓励数据要素型企业、金融机构、技术公司等多方主体开展合作试点，在实践中探索多样化的证券化模式，共同培育一个主体多元、服务专业、运行稳健的市场生态。
五、结论与展望
数据资产证券化是连接数据要素与资本市场、赋能新质生产力发展的重要创新路径。当前，我国在政策环境、市场实践、基础设施等方面已积累初步基础，展现了可行的前景。然而，其全面发展仍面临来自制度、技术、市场与法律等多维度的复杂挑战。
展望未来，随着数据基础制度的持续完善与统一数据要素大市场建设的深入推进，数据资产的确权、估值、流通等核心环节将逐步标准化与规范化。数据经济的深化发展将持续释放海量数据资源的潜在价值，为证券化提供日益丰富的优质资产。与此同时，监管框架的逐步明晰与市场生态的协同进化，将共同构筑起风险防控的坚实屏障。通过稳慎试点、积累经验、迭代规则，数据资产证券化有望发展成为高效配置数据要素、畅通资本与数据对接、促进数据经济与实体经济深度融合的金融工具。资本市场应秉持服务实体经济的初心，在风险可控的前提下股牛网，主动拥抱这一变革，为壮大新质生产力、推动经济高质量发展注入强劲的金融动能。
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