一、现状分析

政策驱动加速数据资产化

制度体系成型：国家实施《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，推动数据在工业、医疗等12个领域的规模化应用，目标到2026年数据资产化率提升至15%以上。

区域协同深化：京津冀、长三角等区域通过算力集群（如张家口“算力之都”投运服务器172.24万台，算力规模达3.01万P）和数据交易所联动，探索跨域数据流通规则。

国企主导数据资产入表：2025年已有超160家国企参与数据资产入表，山东（36家）、江苏（23家）、浙江（16家）领跑全国，依托交通、能源等领域数据资源构建资产化标杆。

技术赋能提升治理效率

多模态数据治理：非结构化数据（如工业时序数据）自动化清洗率从40%提升至70%，企业数据治理成本降低30%以上。

隐私计算与区块链应用：医疗、金融领域通过“可信数据空间”实现跨机构数据协作（如医疗数据联合计算效率提升50%），破解数据安全与流通矛盾。

市场分层与金融工具创新

交易市场分层：全国形成“国家级（如上海数交所）+区域级（长三角数交所）”数据交易体系，2026年交易规模目标突破2000亿元。

数据资产证券化：从试点走向规模化，2026年目标推出百亿级数据ABS储架发行，并探索数据资产纳入公募REITs底层资产。

二、核心挑战

制度性卡点

产权界定与交易机制滞后：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。

交易规则碎片化：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%。

技术性痛点

数据血缘追溯难：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。

估值标准缺失：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。

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”：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。

三、未来趋势

制度创新：破解数据确权与流通难题

分类确权试点：针对交通、医疗等垂直领域发布10项确权指南，明确“三权分置”规则（持有权、使用权、经营权），降低权益纠纷风险。

统一交易规则：推动区域交易所互认标准（如长三角与京津冀），跨区交易成本目标降至10%以内，提升数据流动性。

技术升级：释放数据潜能

可信数据空间中台：研发多模态治理工具（如蚂蚁密算），实现非结构化数据自动化标注、血缘追溯，减少人工干预成本至30%以下。

动态估值模型：构建“质量×场景×合规性”三维评估体系，推动会计入表与市场估值趋同，缩小同类数据价差（当前最高达10倍）。

生态协同：激活长尾市场

央国企+民企联合体：以电信、能源等国企数据资源对接电商、物流民企场景，目标2026年民企参与率从15%提升至30%。

跨境数据流动试点：在自贸区建设“数据保税区”，对接欧盟GDPR等国际规则，规避贸易壁垒，目标国际市场份额提升至25%。

金融创新：实现资本转化

数据资产证券化扩容：2026年目标推出百亿级数据ABS储架发行，并探索数据资产纳入公募REITs底层资产。

碳数据联动机制：建立“数据-碳”联动模型（如钢铁行业数据优化减排量交易），激活绿色金融工具应用。

四、结语

2026年，我国数据资产管理将经历从资源化→资产化→资本化的跃迁。通过制度创新、技术升级、生态协同与金融创新，数据要素将从“政策热词”真正转化为驱动新质生产力的“经济引擎”，助力中国在全球数字经济竞争中占据制高点。