一、制度性卡点：产权界定与交易机制滞后

数据产权模糊制约资产确权

数据具有“非排他性”“易复制性”等特征，导致确权难、溯源难。例如，医疗数据涉及患者隐私权、医疗机构持有权、加工方使用权等多方权益冲突，法律层面尚未形成统一确权标准。

《数据二十条》提出的“三权分置”（持有权、使用权、经营权）虽淡化所有权，但实践中仍存在“持有权归属不清”问题，如交通数据归政府还是运营企业尚无定论，抑制数据流通意愿。

交易市场碎片化与流动性不足

全国缺乏统一数据交易市场，长三角、京津冀等区域交易所规则互不兼容，数据产品跨区交易成本增加30%。例如，某车企用户画像数据在A交易所定价500万元，在B交易所需重新确权评估，耗时超3个月。

数据资产ABS等融资工具仍处试点阶段，2025年首单数据ABS规模仅1.3亿元，且依赖AAA级担保，中小企业数据资产难以获得资本市场认可。

二、技术性痛点：治理能力与价值评估短板

多模态数据治理技术待突破

AI标签化技术（如慧科讯业的语义打标）虽能提升数据治理效率，但对非结构化数据（如工业传感器时序数据）的自动化清洗率仅40%，人工干预成本占比超60%。

数据血缘追溯技术成熟度不足，某银行因数据血缘断裂导致风控模型误判，年损失超2000万元。

价值评估体系缺失

数据资产估值缺乏统一标准，同类数据价差高达10倍。例如，某电商平台用户行为数据在私募交易中估值1.2亿元，但会计入表时仅确认3000万元无形资产，导致财务报表与市场价值严重背离。

碳排放权与数据资产联动机制空白，钢铁企业通过数据优化减排的碳资产无法量化交易，年潜在收益损失超5亿元。

三、市场性堵点：供需错配与生态割裂

供给侧“国企主导、民企观望”

2025年A股数据资产入表规模22亿元中，央国企占比67%（如中国移动入表6.16亿元），而民企因数据治理成本高（单项目投入超500万元）、合规风险大，参与率不足15%。

数据资产“重资源轻应用”倾向明显，某能源国企确权数据规模超10PB，但商业化开发率仅3%，大量数据闲置。

需求侧“有场景无信任”

跨域数据流通安全机制不健全，医疗与保险机构因隐私计算技术互信不足，导致健康数据共享项目流产率超70%。

中小微企业数据采购预算有限（年均不足50万元），难以承担高溢价数据服务（如AI预测模型年费超200万元），供需结构性矛盾突出。

四、破局方向：制度重构、技术攻坚与生态协同

制度突破

试点“数据产权登记制”，对交通、医疗等垂直领域实施分类确权，2026年前发布10项细分行业确权指南。

推动数据资产纳入REITs底层资产，扩大ABS储架规模至100亿元，降低中小企业融资门槛。

技术攻坚

研发多模态数据治理中台（如蚂蚁密算的可信数据空间），目标将非结构化数据自动化处理率提升至70%。

建立“数据-碳”联动计量模型，2026年前在钢铁、化工等高耗能行业落地试点。

生态协同

构建“央国企数据资源+民企场景应用”联合体，通过数据使用权置换（如电信数据与电商营销场景对接）激活长尾市场。

建设跨境数据保税区，在自贸区试点国际数据合规流动规则，规避欧盟GDPR等贸易壁垒。

结论：从“资源沉淀”到“价值闭环”

2026年数据资产规模化和价值化的核心突破点在于：

制度上，通过产权登记与交易规则统一，破解“不敢流通”难题；

技术上，以多模态治理和评估模型升级，解决“不能用好”瓶颈；

生态上，以央国企为枢纽、民企为触点，构建“数据资源→场景变现→反哺治理”的闭环。

唯有系统性打通这些卡点，数据要素才能真正从“政策热词”进阶为“经济引擎”。