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。 ...

今年9月，国务院正式批复同意在郑州等10个地区开展要素市场化配置综合改革试点。为落实国家 部署，高质量、高标准推进郑州市要素市场化配置综合改革试点工作，河南省政府近日发布《郑州市要 素市场化配置综合改革试点工作方案》，从7个方面，共提出70条具体措施，破除阻碍要素自由流动和 高效配置的体制机制障碍，推动要素质量逐步提高、生产要素畅通流动、各类资源高效配置、市场潜力 充分释放，探索形成一批可复制可推广的制度性创新成果。 依托郑州高新区国家海外人才离岸创新创业基地，构建全方位、多层次、宽领域的海外科技创新合 作体系，探索发展离岸创新创业和技术贸易。创新采用"研发在海外、转化在郑州"模式，吸引高端技术 与人才向郑州市集聚。 加入国家"全球科技创新合作网络"，在装备制造、新能源汽车、新材料、电子信息等优势产业领 域，布局3家以上高水平海外研发中心。 推动技术要素市场创新发展 创新是第一动力，科技是第一生产力，技术市场在众多要素市场的"队列"中具有先导性，发挥着其 他要素市场无法替代的关键性作用。 《方案》明确提出，在郑州市域内高校、科研院所、医疗卫生机构推进职务科技成果赋权与单列管 理改革，明确职务科技成果资产单列管 ...

文章核心观点 - 在中央金融工作会议“五篇大文章”的战略指引下，资产证券化业务成为连接资本市场与实体经济的重要纽带，其创新转型被赋予新的时代内涵 [1] - 数据作为一种资源，通过资本化方式进入市场，对推动数字经济发展具有重要作用 [1] - 文章深入探讨券商如何依托数字金融技术，赋能资产证券化业务模式创新，并展望数据资产证券化的创新模式与实施路径 [1] 新经济、新质生产力、数字金融与数字资产证券化的战略交汇 - 新经济是数字化与智能经济的融合体，核心在于运用数字化技术将现实世界信息转化为数字信息 [2] - 2025年政府工作报告首次将“新质生产力”作为年度首要任务，强调通过“人工智能+”行动、未来产业孵化和“数据要素×”试点等措施推动新兴产业发展 [2] - 数据资产的积累与有效利用已成为推动新质生产力跃升的关键因素，是新质生产力的创新引擎 [2] - 数字金融是金融机构运用互联网、大数据、人工智能等数字技术，以数据为关键生产要素提供金融服务 [2] - 例如，浙商银行通过数字化改革，创新构建“1+1+N”数字化服务体系，加快把数科贷等数字化产品融入实体经济场景 [2] 资产证券化业务基础资产边界的大幅拓展 - 资产证券化业务凭借融资成本低、资金变现速度快、风险分散等优势，在盘活国有企业存量资产方面具有优势 [3] - 数字资产的纳入是数字金融篇章中的核心创新，数据资产的具象化与资本化已成为券商服务实体企业的关键环节 [3] - 数据资产的入表为资产证券化提供了新的估值基础，特别是收益法和市场法的应用，让数据资产价值得以更全面体现 [3] - 数据资产证券化业务包含两类：一是数据资产的基础设施的资产证券化产品（传统业务），二是企业持有的数据资源的证券化（创新方向） [4] - 创新方向通过构建以数据使用权、收益权或衍生服务现金流为基础的底层资产池，借助隐私计算与区块链技术，实现数据资源向可估值、可交易、可流通的证券化产品转化 [4] 探索适应我国的数据资产证券化的创新之路 - 美国Vantage公司是首家采用未来收益权模式发行ABS的企业，以其数据中心的未来收益权为支持发行资产化证券 [5] - 美、英等海外市场发展受阻的原因在于：原始数据被直接视为数据资产，未实现其潜在经济价值；数据提供方与收集方之间缺乏有效的分配机制 [5] - 2022年12月，中共中央、国务院发布《数据二十条》，阐述了建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制（“三权”分置） [5] - 2024年《关于加快公共数据资源开发利用的意见》明确国有企业和行政事业单位所持有或控制的数据资产被纳入本级政府国有资产报告工作 [5] - “三权”分置机制有助于优化数据资产的流通和使用，明确不同参与方的权利，激活数据资产的潜在价值，并对国有企业持有的数据资产实施有效的国有资产管理 [6] - 以上制度保障和政策支持为探索适应我国的数据资产证券化创新之路奠定了坚实基础 [7] 数据资产证券化的模式创新 - 截至2025年9月末，上海和深圳两大交易所发行的数据资产相关产品已达9单，总规模99.2508亿元 [8] - 其中占比最大的是两单基础设施REITs，其次是万国数据的持有型不动产ABS，这三单都是基于“数据基础设施”的资产证券化产品 [8] - 以数据基础设施、供水收费权作为底层资产发行的产品，尚未真正实现数据使用权的独立证券化 [8] - 数据资产的质押融资模式逐渐成为企业获取资金支持的新途径，例如兴业银行成都分行完成了四川省首单“数据资产”质押贷款业务 [8] - 但“债权+数据资产质押”模式属于间接证券化路径，未能充分彰显数据要素的独立价值创造能力，其回报主要依赖底层债务人信用而非数据资产本身的盈利能力 [8] - 理想模式应以数据的未来收益权为核心标的，通过构建数据产品市场化定价机制及稳定可预期的现金流模型，实现数据资产的独立估值与证券化发行 [9] - 财政部发布的《数据资产全过程管理试点方案》为数据资产证券化提供了基础支撑，旨在使数据资源持有权人能够通过数据服务订阅、使用权授权或产品交易等长期收益流获得直接融资渠道 [9] - 《上海证券交易所资产支持证券挂牌条件确认规则适用指引第2号》明确，未来经营收入类基础资产的入池范围应限定于国家政策鼓励的基础设施运营类项目，以及具有特许经营权或排他性质的公共设施/服务项目 [10] - 公共数据资源授权运营形成的长期稳定收益权，具备未来经营收入类基础资产的核心特征，能够纳入资产支持证券的基础资产池 [10] - 在此框架下，券商可联合数据运营主体设计以数据收益权为标的的ABS产品，实现从“通道”向“资产组织者”的转变 [10] - 采用未来收益权作为基础资产进行证券化的典型结构：原始权益人将数据资产未来产生的稳定现金流打包形成基础资产池，通过设立SPV发行资产支持证券 [11] - 引入数据资产服务机构、开发机构等第三方专业主体，可提升数据资产的运营效率和产品化能力；通过SPV实现风险隔离 [11] - 依托区块链技术，可实现数据使用权流转的全程记录，并通过数据交易所完成相关交易，提升底层资产的可追溯性 [11] - 该模式的优点包括：契合政策合规框架、充分挖掘数据资产的潜在价值、匹配数据资产的价值释放路径、技术赋能提升风险管控，并实现多方协同治理 [11] 基于未来收益权的数据资产证券化的实践探索 - 从数据到数据资产证券化，需历经确权、估值、增信与流动性实现四个关键环节 [12] - 实践中，多地已开展数据资产确权登记与价值评估试点，部分数据交易所联合第三方服务机构，构建了“数据确权—产品开发—价值评估—证券化”的全流程闭环体系 [12] - 上海数据交易所联合多家机构，率先推出基于医疗健康数据产品收益权的资产证券化试点项目 [14] - 以“联仁健康”的数据资产为例，其推出了商业保险领域首款数据产品——联仁健康商业保险核保理赔服务，并在上海数交所成功挂牌登记（登记编号: 1523023301，登记日期: 2023-12-21） [14][15] - 底层现金流源自数据产品在保险核保理赔场景中的持续使用费用，通过交易所平台闭环结算机制确保回款可追溯 [16] - 联仁健康还推出了针对个人、家庭和企业的互联网健康服务，这些服务均是基于其长期积累的医疗健康数据生成的数据产品 [16] - 如果这些数据产品能形成稳定的现金流，则可以成为资产证券化业务的优质资产，企业通过资产证券化获取的资金可以用于持续开发适用于新场景的数据产品 [16] - 在此模式下，数据资产的证券化不仅拓宽了企业的融资渠道，也推动了数据要素从“资源”向“资本”的实质性转化 [17] 总结与挑战 - 尽管数据交易所挂牌的产品已基本确保数据安全和合规性，数据产品的定价和估值问题依然是数据资产收益权类资产证券化产品中的关键挑战 [18] - 数据产品的定价机制有待进一步健全，需结合数据质量、应用场景稀缺性及市场交易频次等多维因子构建动态定价模型 [18] - 在创新业务模式下，券商需深化对数据资产底层逻辑的理解，传统尽调模式难以匹配数据产品轻资产、高弹性的特点 [18] - 券商要联合第三方评估机构，构建涵盖数据确权、质量评级、价值测算及风险缓释的全周期风控体系，强化穿透式审查 [18] - 需要券商与数据服务商等科技类企业的深度合作，共同探索数据资产的估值模型与风险缓释机制，推动建立行业标准 [18]

政策导向与市场意义 - 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出稳步发展资产证券化，为数据要素与金融服务的深度融合指明方向[1] - 数据资产证券化从"获批"迈向"落地"，体现了资本市场对数据要素作为新型资产类别的高度认可，是金融服务实体经济、畅通数据要素"资源—资产—资本"价值转化通道的重大突破[2] - 数据资产证券化实现了数据从资源至资产再到资本的价值提升，形成全链条协作生态，为经济高质量发展注入强劲的"数据动力"[4] 市场发展现状与规模 - 截至2025年9月末，我国共发行数据资产ABS产品7笔，合计规模24.9亿元[1][2] - 全国首单数据资产证券化项目ABS"华鑫—鑫欣—数据资产1—5期资产支持专项计划"首期在深圳证券交易所正式发行设立，首期发行规模1.337亿元，优先级票面利率2%[1] - 数据资产证券化的融资收益普遍在1.8%至2.5%之间，例如平安如皋第1期发行利率为2.4%，国君无锡联投租赁第三期发行利率为1.85%[2] - 北京、上海、广东、江苏等数字经济发达地区在数据资产证券化实践中走在前列[2] 产品结构与操作模式 - 目前已探索的路径是以知识产权及数据资产衍生的既有债权作为基础性资产发行证券化产品，包括小额贷款模式、许可证模式等[2] - 数据资产在资产证券化产品中更多作为增信工具出现，基础资产的现金流并非直接来自数据资产所产生的现金流回款[5] - 数据资产证券化项目主要在上海证券交易所和深圳证券交易所两大证券交易所发行[2] 行业挑战与制约因素 - 数据资产证券化受限于基础资产界定模糊、估值体系不统一、操作流程无规范等问题，制约了数据资产资本化的落地进程[5] - 数据资产的估值体系尚不完善，缺乏统一的标准，难以准确反映其潜在的收益与风险[5] - 海量数据和数据资产尚属"轻资产"，缺乏传统的抵押物，很难从银行获得贷款[3] 未来发展方向与建议 - 全国首个数据资产证券化生态联盟成立，旨在推动行业规范创新数据资产证券化业务，让"沉睡的数据资源"转化为"可流通的资本"[4] - 建议数据资产证券化拓展可持续收益模式，通过数据授权、订阅服务、模型训练等商业化场景，逐步形成可量化、可持续的现金流基础[5] - 推动"数金融合"创新，数据资产与传统实物或金融资产结合，形成"数据+产业""数据+消费"等复合型结构，提升资产流动性与风险分散能力[5] - 随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》全面实施，数据资产入表已步入规范化、常态化新阶段，工作重心正从"合规入表"向"高效盘活"加速转变[5]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 当前数据资产 ABS 有三种模式 政策支持其价值转化路径 但发展存在痛点 部分产品有投资价值 [2] 各部分总结 当前数据资产 ABS 模式 - 我国已出台政策推动数据资产化 但未形成统一数据资产定义框架 数据资产证券化是以数据资产未来现金流为偿付基础发行支持证券的金融过程 [3] - 截至 2025 年 9 月 22 日 我国发行 7 笔数据资产 ABS 合计规模 24.9 亿元 6 笔发行主体为国央企 1 笔为私营企业 [2][3] - 全国首单获批数据资产贴标产品是"华鑫 - 鑫欣 - 数据资产 1 - 5 期资产支持专项计划" 首单成功设立产品是"平安 - 如皋第 1 期资产支持专项计划（数据资产）" [4] - 数据资产 ABS 有"数据质押贷款" "应收账款/融资租赁 + 数据质押" "数据赋能"三种模式 [2][3][5] - ABS 交易结构以专项计划为中枢 基础资产多样 数据资产起赋能作用 需引入数据交易所和专业评估机构 有内外部增信措施 [9] 政策支持价值转化路径 - 2022 - 2023 年国务院和财政部发布多项政策 为数据"资源 - 资产 - 资本"价值转化提供政策支持 [2][12] - 当前数据资产 ABS 发展痛点有数据确权及登记标准不统一 未形成完善估值体系 数据安全和合规风险高 [2][13] 数据资产 ABS 投资价值分析 - 资产证券化信用增信体系分内部和外部两类 内部有结构化分层等 外部有差额补足等 差额补足法律关系弱于保证担保 [14][15] - 中投保 2A/2C 和 25 江公优/次资产池质量优异 数据 1 优/次位居中游 如皋 01 优/次与 25 一航优/次信用尚可但抗风险弱 联投 3 优/次和 25 兴租 01/次相对较弱 [16] - 25 江公优/次和如皋 01 优/次信用增进效力较高 联投 3 优/次依赖底层租赁资产质量 中投保 2A/2C 增信较传统 [17] - 部分数据资产 ABS 因结构复杂性和流动性溢价 收益率高于同信用主体同评级相似期限其他债券 较具配置价值 [2][19]

产品发行与结构 - 全国首单数据资产证券化产品"华鑫—鑫欣—数据资产1—5期资产支持专项计划"首期在深圳证券交易所发行 首期发行规模1.337亿元 优先级票面利率2.0% 其中89%现金流来源于数据资产质押贷款 [1] - 入池企业涵盖9家不同地域、发展阶段和股权属性的企业 分布于江苏、浙江、陕西、江西四省七城 包括上市公司每日互动及多家产业数智化服务企业 [2] - 入池数据资产分为三类：脱敏后的用户行为数据、行业洞察数据和技术交互数据 应用场景覆盖车路协同、智慧农业、文旅等领域 [2] 合规与风控机制 - 采用"确权+估值"核心措施 通过登记凭证、法律意见和来源文件构建完整权属链 结合质量评估和现金流预测 部分数据资产按成本法入表 [2] - 构建全链条合规审查机制 重点审查数据来源合法性、数据登记效力和法律意见深度三大维度 并引入第三方专业评估体系 [2][3] - 差异化设计确权能力验证和应用场景稳定性评估策略 重点关注商业化成熟度、数据变现能力和政策支持力度 以风险导向和场景适配为核心逻辑 [3] 市场背景与政策支持 - 国家数据局2025年8月发布数据基础设施互联互通成果 已有28个城市节点、6个省级节点和6个企业节点完成互联互通验证 覆盖20个省（区、市） [5] - 2024年财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》施行后 已有55家上市公司和228家非上市公司实现数据资产入表 上半年上市公司数据资源入表总规模突破28亿元 [6] - 数据资源会计科目分布：无形资产科目17.9亿元（占比64%）、开发支出科目9.2亿元（占比33%）、存货科目0.93亿元（占比3%） [5] 行业意义与发展前景 - 首单数据资产ABS验证了数据从场景牵引到创新激励再到成果转化的价值释放机制 推动数据从"资源"到"资产"再到"资本"的转化链条 [1] - 数据资产证券化有望形成百亿级市场 未来将重点拓展公共数据和产业数据领域 计划三年内推动不同地区发行工作 [6] - 当前行业需完善跨区域权属互认、统一估值标准和健全流通合规体系 未来将在标准化确权工具、动态估值模型和二级市场流动性解决方案上取得突破 [7]

会议背景与核心目标 - 会议于9月24日在南京举办，主题为“苏数引领数资融通——数据资产证券化创新业务交流会”，由江苏省数据交易所主办 [1] - 会议旨在响应中央金融工作会议“做好数字金融大文章”的号召，落实国家数据局“数据要素×”行动计划，推动数据资源向数据资产、数据资本的跃迁 [3] - 会议核心目标是探讨数据资产证券化的政策框架、实践路径与未来机遇，为江苏乃至全国的数据要素市场发展注入新动能 [1][3] 重要举措与生态构建 - “数据资产价值化创新实验室”正式揭牌，由江苏省数据交易所与建邺区联合共建，将聚焦数据资产估值、信用评级、证券化产品设计等关键环节 [3] - 贵州数据宝、德勤管理咨询、上海金润联汇、天衡会计师事务所、南京睿通行至正式成为江苏省数据交易战略数商，将在数据咨询、治理、评估、合规及金融化服务领域提供专业支持 [3] - 江苏省数据集团表示将联合各方构建数据产品化、市场化、价值化全链条服务生态，助力企业盘活数据资产 [3] 专题研讨内容 - 专题分享环节聚焦数据资产证券化核心议题，包括政策架构、国际前沿经验及实操案例 [5] - 江苏省数据交易所总经理韦志林分享了《万亿数据资产市场的破题之道》 [5] - 复旦大学经济学院教授杨长江、中金研究院总监王乃玺分别就《数字货币与全球金融体系重构》与《AI时代的数据要素价值探索》发表主旨演讲 [5] 行业共识与未来方向 - 圆桌论坛嘉宾一致认为，数据资产证券化需构建“政、产、学、研、金”协同生态，打通数据确认、估值、流转与融资全链条 [6] - 江苏省数据交易所表示将重点推进数据交易规则体系完善、数据产权登记、数据流通基础设施建设、数据资产化创新，以构建生态体系并加强跨区域跨领域合作 [6]

产品发行与规模 - 全国首单数据资产证券化项目华鑫—鑫欣—数据资产1期资产支持专项计划正式挂牌 储架规模达5亿元 [1] - 江苏平安-如皋第1期资产支持专项计划在深交所上市 规模为1.3亿元 数据资产质押占比超过50% [1] - 产品涵盖江苏 浙江 陕西 江西四省七城企业 包括国有企业 上市公司 民营企业中的专精特新小巨人 其中南京企业有2家 [1] 产品设计与创新 - 华鑫—鑫欣产品数据资产应用场景丰富 包括车路协同无人驾驶数据 智慧农业数据 酒店文旅数据 建筑行业招标商机智能数据 [2] - 采用多笔数据资产质押贷款的创新机制 每家参与企业可获得最高2500万元 最低1000万元融资 [2] - 通过完整操作闭环验证数据资产作为质押物融资的可行性 形成可复制的全链条流程 [2] 行业意义与影响 - 数据资产证券化为中小企业提供低成本高效率的融资解决方案 打破传统融资对实物资产的依赖 [2] - 资本市场认可数据要素作为新型资产类别 深交所数字金融产品将逐步进入常态化发行阶段 [1] - 对增强企业数据资产管理 数据价值挖掘 数字化转型具有重要意义 [2] 市场环境与基础 - 数据资产入表后江苏约100家A股上市公司涉及数据资产入表 2024年报披露涉及金额约21.64亿元 [3] - 其中88家公司将数据资源计入无形资产科目 占披露数据资产入表公司总数的88% [3] - 2024年全国数据市场交易规模突破1600亿元 同比增长超30% [3]

政策框架与制度基础 - "数据二十条"构建数据要素市场制度基础 明确数据产权归属、流通规则及安全保护要求 [1] - 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》细化会计处理方法 确保科学确认、计量和报告数据资产 [1] - 双政策提供明确政策指引和操作框架 开启企业数据资产管理新篇章 [1] 数据资源管理实践 - 企业需全面盘点数据类型、存储位置及管理责任部门 结合业务场景精准划定入表数据范围 [3] - 数据确权存在所有权模糊、跨境传输法律差异及隐私保护平衡等核心难题 [5] - 行业细则需逐步完善以实现权责明晰 解决历史原因和跨界特性导致的权属问题 [5] 数据资产价值评估方法 - 成本法通过计算数据采集、清洗、加工成本确定初期价值 [5] - 收益法适用于已形成稳定收益模式的数据类别 [5] - 市场法需在活跃成熟交易市场前提下谨慎使用 避免价值高估或低估 [5] 数据资产会计处理 - 存货类数据资产需定期进行减值测试 反映市场变化对价值的影响 [7] - 无形资产类数据按使用寿命差异化处理 有限寿命期内摊销 不确定情况下检测减值迹象 [7] - 需保持计量方法稳定性和一致性 维护财务信息严谨性 [7] 数据资产金融应用 - 银行对数据资产质押贷款通常设定不超过评估值50%的质押率 [9] - 质押数据需在合规交易所完成登记手续 优先选择抗衰减能力强的数据类别 [9] - 资产证券化面临法律关系复杂、现金流预测困难及缺乏历史违约数据等障碍 [10] 数据资产入表效益 - 优化企业财务结构 降低负债比率并提高资产周转效率 [20] - 高质量数据资产成为轻资产科技企业资产负债表的重要支柱 [20] - 需加强IT与财务部门交叉培养 通过轮岗培训形成复合型人才体系 [20] 系统化实施要求 - 数据资产入表涉及政策解读、资源梳理、权益界定、价值评估、会计处理及风险管控多环节 [20] - 需结合企业实际情况采用科学方法和技术手段 充分挖掘数据潜力 [20] - 持续创新与实践是实现数据价值最大化的关键路径 [20]

财务表现 - 2025年上半年实现营业收入2.18亿元 [1] - 开发者服务收入2417万元 商业服务中增能与风控服务收入4097万元 品牌服务收入846万元 公共服务收入1.39亿元 [2] 业务板块进展 - 开发者服务持续巩固行业领先地位 庞大日活跃用户规模夯实数据基础 [2] - 商业服务企稳发展 呈现积极向好发展潜能 [2] - 公共服务深化成熟产品并开拓智能化新品 与客户共创实现双轨并进 [2] 人工智能战略布局 - 成立人工智能事业部 新设首席AI官 抽调约50人骨干进行AI专项攻坚 [3] - 初步完成人工智能领域从技术突破到商业验证的链路 锻造GAI系列智能产品(GAI OS、GAI Office和GAI Store) [3] - 推出十万元级大模型装置个知智能工作站(GAI Station) 构建"操作系统-办公套件-应用生态-硬件载体"闭环体系 [3] - 人工智能相关新业务完成前期技术储备 产品即将进入落地应用环节 预计2026年形成规模化收入 [1] 数据价值实现 - 重点发力"发数站"战略 为多方数据安全高效流通提供可信空间 [4] - 联合启动"百城百场景"共创计划 已落地全国多个城市 [4] - 与海南共建国际发数站探索跨境数据合规流通 在温州济南打造城市级数据智能基座 [4] - 参与全国首单获批的数据资产ABS产品发行 作为9家入池企业之一开创数据资产独立入池融资先河 [4] 未来发展导向 - 笃定"数据+智能"发展方向 继续加大人工智能领域探索力度 [4] - 通过小步快跑方式进行试点验证 于不确定性中探寻确定性 [4]