随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为新时代的关键生产要素。数据通过要素化实现其资产化，能够同时达到增加数据资源持有者和经营者的收益、增加企事业单位乃至政府的资产总量、激发经济社会的活力、提升就业率和收入水平、提高市场主体投资的积极性，进而带动产业溢出创造社会财富等积极效果。为充分挖掘数据潜力，推动数字经济高质量发展，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141号），提出构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式。国家数据局发布《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（国数资源〔2024〕125号），明确提出“鼓励企业强化数据治理、产品开发、价值挖掘和应用创新，积极开展数据资源入表，推动数据资产合规利用、规范管理。健全数据资源价值评估服务体系，探索数据资源化、产品化、价值化、资产化的可行路径”。2025年10月，我国首个针对数据资产价值评估的国家标准《信息技术 大数据 数据资产价值评估》（GB/T46353-2025）正式发布，并于2026年5月1日实施。这份国标首次给出了统一的技术框架与操作规范，对数据要素市场化落地意义重大。

一、数据要素资产化的国际经验

（一）宽松的数据资源流通监管环境与多元数据交易模式，构筑数据资产竞争力

美国是当前数字化转型以及数据产业领先的国家，无论数字科技公司实力还是数字产业生态，都处于全球领先的地位。其中，美国的数据政策更倾向于放松监管，鼓励数据产业按照市场化规律自由探索发展。

1.数字经济发展进入数据驱动新阶段，数字技术驱动数据资产市场生态不断繁荣

第一，全球各地的数字化进程不断加深，AI等前沿数字技术投入的增长推动数据要素资产化市场生态不断发展。美国数字科技公司依托数字技术的更新迭代推动数据要素价值的挖掘，促使数据资源向数据资产转化，其中，金融、广告、消费、医疗、房地产等行业成为数据要素价值释放的主要领域。各行业企业依托自身积累的大量数据资源，逐步打造起专业化的数据资产竞争力，市场格局呈现出多元化、良性竞争的发展趋势。第二，数字技术引领数据要素资产化发展方向。根据德勤的调查研究，各类科技企业之间的重组兼并使得AI技术能级不断提升，相应地塑型了数据资产化生态。数据技术创新生态体系将持续演化，软硬件技术、人才以及商业模式成为未来数字经济长远发展以及国际竞争力提升的动力基础。表1为美国数据要素资产化（房地产领域）发展的创新实践案例。

2.数据资产化场景多元拓展，数字技术创新与商业生态融合发展

第一，美国商业数据资产化孕育三类细分场景。（1）数据决策咨询。这类数据资产化的商业模式主要是基于大数据以及传统的数据分析技术——对消费、生产、金融以及供应链等各领域的数据进行分析，形成数据分析报告及商业咨询方案，向数据需求方提供相关领域的咨询建议。具代表性的公司如美国的Factual Data、Crunch Base等公司。（2）数据智能分析。通过云计算支持的、具有更高存储能级、更高的数据处理能力以及融合人工智能分析等技术，向数据需求方提供优化运营管理等方面的综合性智能解决方案。例如，美国的云计算数据分析平台——天睿公司，其数据资产化全流程基于先进的数据处理、智能分析等数字技术支撑，能够实现全行业领域、各场景下的数据资源资产化。（3）智能数据交易。它基于区块链、加密技术等分布式算法与技术，畅通数据供应方与需求方之间的交易链接，实现数据资源资产化，有效推动数据资源商业价值释放。代表性的大型科技公司如AWS、Advaneo以及Skychain等。

第二，数字技术与商业生态有机融合。数据资产化市场是由技术驱动而发展的，技术创新与商业场景的深度融合在数据资产化过程中发挥了主导作用。例如，云计算在实时动态数据处理与快速迭代中不可或缺，在企业数据管理平台中应用较广，可以较好满足企业决策咨询等方面的动态服务需求；分布式、区块链技术则在开放式数据上传以及安全执行方面更具赋能作用。比如在智慧城市建设、减碳、不动产商业、智慧驾驶等领域，往往可发挥数据资源实时上传、同步价值实现的高能级运营功能。

（二）数据要素治理的新理念——以欧盟为例

近年，欧盟以顶层数字战略引领发展，在数字化转型、数据要素治理等领域出台了一系列详尽的发展规划以及远景部署，值得关注借鉴。

一是制定了全面的、进阶的数据治理与发展战略。2022年开始，欧盟全面实施数据资产化政策规划，聚焦政府与企业数据资源资产化，构建自下而上的数据治理框架；围绕数据资源商业化应用以及治理需求，协调政府与企业、企业与客户之间的数据沟通共享。第一，明确数据使用者、需求者以及数据交易机构的职责。欧盟宽松的数据流通规则主张个体有义务响应企业与机构的商业数据需求以及国家层面的数据政策，并可从中适当获益。同时，政府有义务保护个体消费者权益，防止大数据杀熟、垄断、欺诈等对个体带来的权益侵害。数据交易机构则围绕数据资源进行合规、估值、披露、评估等资产化全流程管理，承担数据标准制定、数据市场基础规则搭建等职责。第二，欧盟数据政策更加注重在数据生成、收集以及数据资产获取、分享和删除等领域加强数据管理，推动数据标准建设，构建明晰的数据质量监测与管理标准。同时，围绕隐私保护与打击虚假数据等方面，加强数据保护与安全防范。

二是构建统一的欧盟数据要素流通市场。第一，打造统一数据空间（Common European Data Spaces）。在数据资源化阶段，欧盟积极破除数据流通障碍，支持引导数据开放共享，推动数据资源集聚。欧盟数据空间向所有组织与个人开放，通过安全的、符合隐私保护规范的数据基础设施，促进数据分享、可得、加工与使用。第二，营造宽松的数据流通环境。以公平、务实、清晰的规则推进数据资产化，打造明晰、可信的数据治理机制。积极运用隐私保护规范、消费者保护以及反垄断规则，破除数据使用方获取数据的壁垒，以数据使用者为主导，创造友好的数据营商环境，推动数据资源资产化。

二、国内数据要素资产化的发展现状及问题挑战

当前，国内基本上形成了多元的数据要素交易市场，市场机制在数据资产定价过程中发挥了枢纽作用。数字技术与商业场景应用深度融合将不断驱动数据交易市场的迅速发展。（见表2）

从国内数据资产交易实践案例分析，数据要素资产化虽然取得了较大的进展，但是仍存在一些不足之处。

第一，当前，中央与地方出台了一系列数据资产化战略指引与发展规划，但是各地战略协同需要加强，以避免出现数据要素市场分割、数据资产市场重复建设等现象。第二，亟待加强企业数据战略与地方政策的相互衔接。围绕释放数据要素价值，亟需明确行业阶段性数据资产化发展目标，实施阶段性评估。第三，在数据流通环节，数据质量以及数据标准体系有待进一步完善，数据资源资产化仍未形成丰富的商业应用场景，企业在数据资产化过程中的主体地位有待确立。第四，要素市场数据产品资产化模式不清晰。数据产品应用的市场需求未得到有效的挖掘。国内数据交易所挂牌数据产品多为静态数据，商业应用价值较窄，且流动性不足，数据资源未能得到有效开发利用。由于市场驱动能力较弱，各地数据交易所平台定位和服务模式较为趋同，尚未形成成熟的市场生态。第五，数据市场定价机制不成熟。从各地实践情况来看，由于数据产品的供需不均衡以及技术实现障碍等原因，数据资产权益定价机制不明晰，供需驱动的市场机制在数据资产定价过程中运用较为不足。

三、加快推进数据要素资产化的措施建议

（一）不断优化国内数据资产化制度与商业环境，加快数据资源化、资产化进程

第一，在加强隐私保护、风险防范以及知识产权保护的基础上，积极构建可信的、有助于数据资源积累的政策制度体系，破除阻碍数据要素畅通流转的政策壁垒，形成有效的数据资源化、资产化的权益保护政策环境。第二，加强政府与企业的协同，有效规范地加快推动数据开放。加强产业之间、部门之间的协同响应，打破数据孤岛，弥合数据需求鸿沟。第三，建立规范高效的数据治理机制，明晰数据使用者、需求方以及中介机构的权责体系。推动形成统一的相关数据标准，明确数据质量标准，确保数据准确、完整、一致、独有等。第四，持续推动企业数字化转型与数据资源池建设，实现经济社会信息化与知识赋能，有效激发数据供需，全面加强数字化转型力度。第五，加强数据权益保护、转化与数据资源化的良性循环，激发各类主体数据资源化的内在需求。加强对隐私侵犯、大数据杀熟以及数据诈骗等违法行为处罚；加强数字技术应用，推动开源数据资源库的建立。

（二）以数字技术创新推动数据要素资产化，赋能数字经济提质增效、转型发展

第一，加强数字技术创新，在数据资源层面加强数据搜集、处理与隐私加密安全等技术的应用。提升数字技术对多源数据、多种数据结构的处理能力，加强大数据、人工智能、区块链、先进计算等关键数字技术的场景化集成应用，包括分布式区块链技术平台与数字化商业模式深度结合，提升商业场景支撑与服务能力。第二，促进数字技术与产业生态融合发展，推动数据资产化的价值挖掘。加强人工智能大模型在数据资产管理、数据资产入表、数据资源开发等领域的应用。其不仅可增强数据的搜索性和可访问性，进一步提升非结构化数据的价值，还可加快数据资产的深度利用，使得数据的潜在价值得以最大化发掘。第三，提升数字技术竞争力，推动数字技术应用、数字产品创新以及行业知识赋能的融合发展。引导企业围绕数据要素产业链进行差异化布局，推动数据要素资源产业化投资。第四，促进数字技术创新与商业增长的良性循环。推动数字创新类中小企业兼并重组，构建良好的投融资服务机制以及企业激励机制，引导支持更多的科创企业承担“数商”职能，成为推动数据要素资产化有效的市场力量。

（三）围绕数字技术与商业场景应用，推动形成统一的、由市场机制主导的数据资产化市场

第一，聚焦数据要素价值转化的产业链，构建数据资产化的商业生态。持续引导企业数字化转型，推动沉积的数据要素资源化，积极保护数据权益。培育有效的数据商业需求，更好发挥市场机制的作用，形成更多元的数据产品供应。第二，在数据资源化与数据价值释放的全过程中，积极发挥数据交易机构的作用。加强场内与场外生态融合，促进不同商业模式的数据资产化平台融合发展；加强场内服务机制建设，推动形成统一的数据交易规则；依托数据中介平台强化各类主体权益保护，构建公平、透明的数据交易机制。

（贾彦，上海交易集团研究院院长；本文首发于《产权导刊》2026年第5期，转载时请保持图文原貌并注明出处。）

注释：

①是美国房地产经纪人联合建立的分布式房源数据库，通过协议实现信息共享，覆盖待售/待租房源的关键属性（如价格、位置、户型、照片等）