数字时代带来的数字化转型热潮，成为战略研究与实践应用的重要对象：数字化不仅是改变国际竞争格局的关键力量，也是促进就业、稳增长、迈向高质量发展的重要支撑。作为新型生产要素和数字经济发展的关键，数据具有无形性、非消耗性等特点。从供需角度看，一方面，数据要素的流通能够赋能数据需求方的生产经营、业务发展;另一方面，数据供给方能够实现数据价值的重估、变现，最终实现双赢。数据资产化是将数据转化为经济利益的过程，是推进数据要素市场化的核心。因此，亟需构建与数字生产力发展相适应的生产关系，不断解放和发展数字生产力;立足数据确权、数据定价和数据交易等关键环节，将有力推进数据要素市场化，引领我国数字经济高质量发展。

一、数据资产化的发展背景

(一)良好的政策基础

良好的政策是数据资产化发展的重要基石。2022年12月，数据二十条出台：在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面构建数据基础制度，充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，做强做优做大数字经济，增强经济发展新动能。2023年3月，国务院正式印发《数字中国建设整体布局规划》，首次系统提出数字中国建设的整体布局，为各方面推进数字中国建设提供行动指南。《规划》指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。

(二)市场的快速发展

市场的快速发展为数据资产化奠定了实践基础。近年来，被称为“冷市场”的国内数据交易市场逐步升温。据《中国数据交易行业发展现状研究与投资前景预测报告(2023-2030年)》，数据交易板块作为数据要素市场体系的核心环节，未来由场外交易转向场内交易是大势所趋。预计我国数据交易每年会以大于20%的速度的增长;其中，场内交易市场增速在40%以上。

二、数据要素市场化的难点与挑战

目前，我国以数据资产化进程为标志的数据要素市场化配置尚处于起步阶段，规模小、堵点多、风险大。由于支撑数据要素流通的必要条件体系尚未建立，数据尚不具备作为生产要素所需的资产化机制，因此无法界定权属、有效定价、自由流通，进而导致数据要素市场化建设面临诸多阻碍。

(一)数据资源的资产属性亟待确定

对于数据资源的资产属性，无论是学界还是业界，目前尚未形成统一意见。有专家认为，数据资源是一种无形资产或知识产权。事实上，在国家的相关文件中也有关于数据资源资产属性的论述：例如，《关于加强信息资源开发利用的若干意见》中提到，“信息资源作为生产要素、无形资产和社会财富，与能源、材料资源同等重要”。《民法总则》征求意见稿中也曾明确将数据资源列入知识产权的范畴，但在人大会议审议后该条款又被删除。数据资源的资产属性不能确定，就难以建立起一套相应的资产管理体系，从而无法有效对数据资源进行资产化管理。

(二)数据资源的权属界定不清

目前，学界已有一些关于数据权属的讨论，形成了“新型人格权说”“知识产权说”“商业秘密说”“数据财产权说”等主流观点，但尚未达成共识。例如，目前业界普遍认为，企业为客户提供服务，客户所提供的数据所有权仍然归属客户，但企业提供服务时通过用户授权也获取了对特定范围数据的使用权。因此，在实践中，对于数据资源的确权，企业往往依照相关制度或与用户签订协议。再者，由于法律尚未对数据权属进行明确界定，数据隐私和安全问题仍存隐患，因此需要社会、企业等多元主体协作配合，从技术等多方面共同解决由权属界定不清所带来的问题。此外，针对所有权、隐私与安全方面的考虑，也导致数据的开放与流通困难;数据不流通就会形成“烟囱”和“孤岛”，导致其应有的价值规模和密度无法充分发挥，有效性大打折扣。

(三)降低交易风险和成本

如何降低交易风险和成本、提高市场匹配率，是数据资产化的一大难题。数据市场高昂的交易成本，主要来源于逆向选择、道德风险和交易的不确定性：其中，逆向选择源于数据质量不可见导致的信息不对称，道德风险反映在人为因素的不可控，交易不确定性是指对数据质量预期的模糊性和随机性，无论是供方还是买方都不具备信息优势。虽然“逆向选择”和“道德风险”问题较为棘手，但有现存的经济学工具可供参考;但是，交易不确定性的解决方案尚无章可循。

(四)数据产品定价估值困难

数据复制成本趋零的特性导致大多数据产品无法拍卖;价格形成机制的无依据导致定价缺少标准;交易结果无法观测导致双方交易效果不确定。数据价值的实现需要一定的“磨合期”，即在交易前期，需要至少一方付出较高的成本整理和清洗数据。

三、数据资产化是激发数据要素活力的现实路径

数据资源由于权属难以界定，导致其流通流转都面临困难。而且，依托于数据要素使用价值的流通交易还存有诸多堵点，如流通流转的成本、安全、交易质量、匹配度以及收益分配等;如何在当下的政策环境寻求堵点突破，尚有不短的