数据资产作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，正日益成为推动数字中国建设和加快数字经济发展的重要战略资源。作为继传统四大生产要素之后的第五大经济要素，数据资源正以“数字黄金”的形态重构价值创造范式，其登记入表既标志着数据要素从技术资产向金融资产的质变，也意味着我国数据要素市场化配置进入实质性发展新阶段。当前，全国已有较多的企业完成数据资源入表实践，并催生出数据资产融资、数据资产证券化、数据保险等创新金融工具。但繁荣表象下暗藏隐忧：金融化操作普遍存在同质化倾向，多数 入表仍停留于会计处理层面，缺乏基于数据要素特性的风险定价模型；监管框架与市场创新存在制度时滞，跨市场套利、数据资产泡沫化倾向抬头。面对这种阶段性矛盾，亟待构建具有中国特色的数据资产金融化治理体系，以实现要素价值释放与金融风险防控的动态平衡。

　　我国数据资源开发利用的政策体系在制度安排上形成了双轨并行的战略架构,总体遵循的是“公共数据探路先行—政企协同深化应用—全域入表规模突破”的三阶演进逻辑，呈现“制度创新、场景验证、金融催化”的三重叠加效应。第一条政策轨道聚焦公共数据与企业数据资源的开发应用，重点规范数据要素价值释放的前端环节。公共数据资源开发利用方面，核心政策框架已形成“1+3”体系，其中“1”指2024年10月中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，“3”指国家发展改革委与国家数据局协同出台的公共数据资源登记、授权运营及定价机制三项基础性制度安排。我国企业数据资源价值转化机制建设呈现显著的制度创新加速度。2024年12月，国家数据局等部门发布了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》和《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》两份文件，提出“积极开展数据资源入表”“探索数据资源化、产品化、价值化、资产化的可行路径”和“鼓励创新数据保险、数据信托等金融服务产品”等系列要求。2025年5月，国家发展改革委、国家数据局等八部门联合印发的《加快数智供应链发展专项行动计划》提出，要制定数据资产认定、质量评价、流通交易等系列标准，合法合规开展数据交易，不断强化企业数据资产属性。

　　第二条政策轨道聚焦数据资产管理领域，基于制度供给与实施路径的差异化特征，以数据资产入表为核心驱动的企业数据资源开发进程呈现出明显的加速态势，目前已形成“基础规范+配套指引+专项政策”三位一体的制度体系。核心政策包括：财政部于2023年8月发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），创造性地构建数据资产资本化计量路径，在不突破《企业会计准则》框架的前提下，明确数据资源入表的确认标准、计量方式和披露要求；同年9月中国资产评估协会出台的《数据资产评估指导意见》，补全了数据资产价值评估标准体系，与《暂行规定》形成“会计确认-评估计量”的制度闭环。此外，《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》《数据资产全过程管理试点方案》等专项政策，分别从公共数据资产全周期管理、数据资产全流程管控等维度完善制度拼图（见表1）。

　　我国金融领域的数据资源开发利用政策演进轨迹呈现出立体化构建特征。实践过程中，数据资源开发利用和安全治理主体从单一监管部门向多部门协同治理转变，形成“一行一局一会+国家数据局”的新型治理架构。自2022年中国人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》与原银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》构建顶层设计框架以来，“数字技术+数据要素”的双轮驱动机制逐步确立，我国金融数字化改革进入系统推进阶段。政策层面着力推动三个维度的体系重构：在技术融合维度，通过数字思维重塑金融服务流程；在能力建设维度，系统提升数据治理与应用水平；在价值创造维度，加速金融产品创新与商业模式迭代，这种政策导向直接催生了数据要素的跨域流通特征。

　　随着政策深化与实践积累，2024年成为金融数字化改革的关键政策窗口期。5月，金融监管总局出台《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》，提出要“积极引导银行保险机构数字化转型”的要求。11月，中国人民银行、金融监管总局、证监会、国家数据局等七部门联合发布《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确提出了“到2027年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系”的发展目标。12月，工信部、财政部、中国人民银行、金融监管总局四部门联合发布《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》，提出要“点线面”结合推进数字化改造，加速人工智能创新应用和深度赋能，充分激活数据要素价值。值得注意的是，金融监管总局同期发布《银行保险机构数据安全管理办法》，标志着数据安全管理进入专项治理阶段。

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　　市场实践中，数据价值转化需经过要素化、资源化、产品化、资产化，并最终到资本化或金融化的过程，这一过程不仅是数据形态的物理转变，而且是生产关系与制度体系的系统性重构。

　　具体来说，数据要素化解决的是数据价值认可的基本问题，为后续的资产化奠定经济价值计量基础。数据要素化是生产函数的范式革命，数据要素的独立性重构了传统生产函数，数据作为第五大生产要素的加入，对传统的劳动、资本和技术要素产生赋能效应，使生产可能性边界向外扩展，推动经济形态向“数据驱动”转型。数据资源化是通过技术赋能将海量、异构且低质化的原始数据，经由数据清洗、多源异构数据融合、深度学习建模、知识图谱构建等技术手段，完成去噪、分类、关联和结构化处理，生成具备结构化特征、可解析价值的数据资源集合。数据产品化是数据要素从资源形态向商品形态转化的枢纽环节，承担着价值封装与市场适配的双重功能。其核心在于通过隐私计算、数据沙箱等技术工具实现数据“可用不可见”，典型产品形态包括数据服务、分析报告等，并逐步呈现出“数据服务化”与“服务产品化”的演进形态。数据资产化是数据要素与传统生产要素深度融合的价值重构过程，其本质在于通过赋能战略决策、供应链协同、用户运营等场景，将离散化的数据资源转化为具有经济价值属性的标准化资产形态。当数据资源完成质量评估、价值评估、合规评估等一系列制度性认证程序后，数据资源通过会计确认完成资产形态转化，以存货或无形资产科目实现价值确权，获得资产的“身份”，这一过程的实质是构建数据要素的“制度凭证”。

　　以入表为分界点，数据资源通过会计确认实现资产形态转化时，本质上就完成了“虚拟数据形态”向“实体资产形态”的制度性跃迁。完成资产化确权后，数据资源不仅拥有了资产负债表中的合法“身份”，而且具备了金融化的属性。数据金融化是数据资产参与社会资本循环的高级形态，既有表层的金融化价值，也有深层次的资本化价值，对构建“数据—资本”双向赋能的新型经济关系、为实体经济注入数字时代的生产要素活力具有重要意义。

　　金融化的直接作用体现在三方面。一是企业估值重构。数据资产入表可提升净资产规模，优化资产负债结构。二是融资渠道创新。数据资产可作为质押物参与供应链金融，或通过资产支持证券发行募集资金。三是风险管理升级。基于数据资产的动态波动性，金融机构可开发新型金融产品对冲市场风险。例如，数据资产证券化产品可形成风险分散工具，通过收益权分层设计为传统金融资产提供风险缓释通道；数据信托等新型金融工具能实现数据资产所有权与收益权分离，构建数据要素参与的信用风险对冲机制。

　　数据资源最终金融化的深层次价值体现在五方面。一是丰富资本运作手段。数据资产作为底层资产参与REITs、Pre-IPO轮融资，或通过数据资产作价入股，使资本运作方式更加多样化。二是产生生态协同效应。金融机构与数据交易所共建数据资产交易平台，形成“数据—资本—产业”闭环生态。三是促进技术制度协同演化。数据资产金融化倒逼隐私计算、区块链存证等技术实现突破，数字人民币与数据资产交易的耦合应用，可能重构货币创造机制，形成传统货币的数字化延伸体系。四是构建经济结构转型支点。数据资源入表推动GDP核算体系革新，将数据要素纳入生产函数，催生“数据财政”新税源，数据资产证券化形成的再投资效应，有助于加速推动传统产业数字化转型。五是重构国家竞争优势。数据资产跨境流动规则制定能力成为新型国力指标，主导国际数据资产认证标准可形成数字时代的技术主权，数据资产储备制度可演变为国家战略资源储备体系，与黄金储备、外汇储备构成“新三角”安全架构。

　　数据资源入表过程中，政府机构、企业主体及金融机构基于各自职能定位，对数据资产入表实践展现出差异化制度诉求与实施动因。对政府而言，数据资源入表的制度性动力源于数字经济战略下数据要素市场化配置的深化需求。从公共治理角度看，其核心目标在于构建数据要素的产权制度框架，通过会计准则创新明确数据资产确认标准，形成可流通、可计量的制度性供给。这既响应中央关于数据要素“三权分置”产权制度改革的顶层设计，也为政府建立数据要素收益分配机制提供核算基础。从经济转型维度看，数据资源入表可激活企业数据资源的经济属性，通过资产负债表重构引导社会资本向数据要素领域流动，进而完善数据要素价格市场化形成机制。同时，该举措有助于政府构建数据治理能力现代化体系，通过标准化资产计量实现跨部门数据资源整合与价值监测，为数字税征收、数据跨境流动等新型治理命题提供决策依据。当然，也存在一些与数据要素价值释放核心目标并不协调的动力因素，主要表现为部分地区显示出对“数据财政”路径的选择性倾向。从收益的角度看，数据资源入表能够为政府部门带来制度性成果。一方面，通过会计准则创新建立数据要素的产权制度框架，使政府能够以税收征管权、国有资产管理权为抓手，强化对数据要素收益分配的监管能力；另一方面，借助标准化资产核算体系，提升企业数据流通的透明度，为政府完善数据要素市场治理规则、优化数字经济政策工具提供监管依据。

　　对企业主体而言，从短期动因上看，优化资产负债结构是基础诉求，通过将数据确认为资产可降低负债率、增强财务稳健性，进而提升信用评级。改善后的财务指标直接服务于融资需求，数据资产化可拓展抵押标的或估值空间，尤其对轻资产科技企业具有战略意义。对部分企业而言，抢占行业首单入表或登记的先发优势，既能塑造创新形象、强化品牌溢价、提升市场声 量，又可能影响相关领域的标准制定以建立竞争壁垒。对上市公司而言，数据资源入表既可通过增厚资产直接刺激股价，又能构建“数据价值释放”的资本叙事，吸引长期投资者。此外，为获取一定的政策激励，如税收优惠、政策补贴等，也是企业参与数据入表的现实动因之一。从长期来看，企业基于自身数据治理的内驱力，即通过资产化动作倒逼数据管理效能提升，通过前瞻性布局数据要素市场交易权，可抢占未来数据流通定价权；同时，基于生态协同需求，可增强数据供应链话语权，进而促成多维价值共振。

　　对金融机构而言，一是通过多元化业务布局拓展收入来源，既能增强盈利稳定性，又能分散经营风险，从而提升整体业务抗周期能力。通过数据资产质押融资、ABS等创新产品开拓增量业务，提升盈利空间。二是优化风控体系的需求。借助数据入表后的确权、估值和流通机制，精准评估企业信用风险，降低信息不对称程度。三是政策导向的驱动。顺应数据要素市场化改革趋势，抢占数据金融生态链主导权，强化与监管机构的数据治理协同。数据资源入表对金融机构的收益体现在多个方面。一为开拓轻资本服务场景，通过数据资产托管、交易撮合等收取手续费，提升非息收入占比。二为构建“数据+金融”的差异化竞争力，利用数据确权与核算能力绑定高价值客户，增强客户黏性。三为沉淀数据要素运营经验，为参与数据交易市场、数据跨境服务等新兴领域积累先发优势。四为通过数据资产穿透式管理规避企业隐性债务风险，实现合规经营与经济效益的双重提升。对上市商业性金融机构而言，参与数据入表还有助于强化机构的科技属性标签，提升资本市场估值。

　　此外，数据资源入表生态呈现多主体协同、产业链条复杂多元的特征。除政府政策牵引、企业资产化需求、金融机构资本赋能三大核心驱动力外，会计师事务所、律师事务所、资产评估机构、数据治理机构等专业服务机构的深度参与构成关键支撑体系，形成外循环。

　　数据资源入表市场历经制度探索与实践验证，正经历从标杆试点向体系化建设的转型阵痛。随着财政部数据资产管理政策落地，2024年作为“数据资产入表元年”，市场呈现战略布局加速与实践成效滞后的双重特征。从参与主体看，央国企主导格局显著，非民营企业入表金额占比不足7%，反映出国有资本在数据要素市场化中的制度创新试验功能。同时，入表企业的行业覆盖面结构性特征明显，呈现“科技金融先行、产数融合跟进”的扩散路径。从数字原生特征显著的科技、金融等领域逐步延伸至智能制造、现代农业等数据资源富集型产业，相较于纯数字原生企业，传统产业凭借生产经营活动中持续沉淀的产业数据，正在形成具有行业特质的“数据资产富矿”。

　　然而，市场规模的结构性失衡并未带来预期的质变效应。上市公司是观察数据资源入表实践的最佳群体，据Wind和巨潮资讯网统计，2024年年报，共有100家A股上市公司将“数据资产”计入资产负债表，涉及金额21.64亿元。从规模占比来看，入表总金额占全部上市公司总资产的0.5%，大多数公司入表的数据资产占公司自身总资产的比例在1%以下。从行业角度看，2024年年报数据资产入表企业主要分布在25个行业，较三季报新增了银行、环保、非银金融、基础化工等10个行业，体现出了行业分布多元化的特征。入表数量最多的行业是计算机（20家），其次是交通运输（11家），其中通信行业入表金额最大，为13.69亿元（见表2）。从数据资产列报的项目角度看，计入无形资产的最多（13.69亿元），其次分别是开发支出（7.68亿元）、存货（1.07亿元），三者占入表总额比分别为61.02%、34.20%、4.78%。从企业性质看，中央企业和国有企业共53家，占比为53%，民营企业42家，占比为42%。从入表上市公司数量的各个行业占比看，银行业入表最为积极，从年报数据看，银行业中11.9%的企业完成了数据资产的入表（见图1）。总体上，数据资源入表都处于早期阶段，数据资产还远未实现爆发式指数级增长。

　　表2 2024年A股上市公司分行业入表规模情况 数据来源：Wind、巨潮资讯网

　　图1 国内上市金融机构2024年数据资源入表统计 数据来源：Wind、巨潮资讯

　　当前市场困局的深层症结在于制度供给与市场需求的结构性错配。一方面，市场理性回归，多数企业发现入表“投入大、收益少、麻烦多”，属于“花钱买空气资产”，因此开始重新思考入表所能带来的实际价值。另一方面，入表存在的一些制度性摩擦尚未得到根本性解决，涵盖技术端、市场端以及监管端等维度。其 中，技术端面临数据确权难题，现行法律框架难以界定数据权属边界，存在“多人共用一个U盘”现象，导致交易主体权责模糊；市场端遭遇估值体系失灵，标准化评估工具缺失与场景碎片化并存，价值波动性加剧交易停滞状况；监管端则陷入风险治理困境，数据安全与流通效率的平衡机制尚未建立，会计处理、税务合规等环节存在制度真空。市场主体在政策窗口期的理性回调，既折射出数据要素商品化转化路径的制度性梗阻，也倒逼涵盖确权、定价、监管的协同创新体系构建。从科技金融到产数融合的行业演进轨迹，既展现了数据要素价值释放的多元可能，也凸显了传统产业数据资产化进程中“沉淀数据富矿”与“制度创新滞后”的张力。这种量质背离的市场表现，实质上是制度供给未能同步跟进技术迭代与产业变革的结果，亟待通过跨部门协同治理与市场机制创新突破瓶颈。

　　金融赋能层面，呈现出从形式增信到原生价值的进化突围。从当前实践路径来看，入表金融化主要呈现三种方式。第一种方式为直接金融化，主要包含两大创新方向：一是银行业金融机构的数据资产融资模式创新，主要为入表后的数据资产质押或数据资产增信类融资，总体处于做案例、树标杆的阶段，并未形成标准化、规范化和规模化的产品业务体系，现阶段的数据资产融资的实践呈现形式化应用特征，其本质仍延续传统信贷机制。二是数据交易所的实践创新。例如，上海数据交易所推出了依托数据资产桥（DataCapitalBridge，DCB）的“数易贷”产品。根据上海数据交易所的披露，截至2024年上半年，上数所已与金融机构深入合作落地11个“数易贷”实践案例，授信金额突破1亿元。深圳数据交易所于2024年11月份发布了一款“数据资产质押融资保证保险”产品，最高额度1000万元，为国内数据交易所发布的首款基于保险的数据资产质押融资产品，标志着数据资产融资工具向风险缓释机制创新方向深化发展。投放规模方面，根据证券时报的不完全统计，近两年全国至少已有80例数据资产融资成功的案例，公开报道的融资总额近10亿元，单个案例融资金额则多集中在500万元至1000万元之间。总的来说，直接金融化的数据资产融资整体规模较小，仍处于“试水”阶段。

　　第二种方式为间接金融化，典型的产品类型为“数据证券”，如数据资产证券化（ABS）、REITs产品等。数据资产证券化通过打包和分层基础数据资产,形成数据质量、价值、收益稳定的标准化数据资产，降低个体异质性数据资产的风险,实现“数据包”和“数据层”间的风险隔离，充分发挥风险分散效应。此外，数据资产证券化还有利于减少数据资产质量、价值、收益差异衍生的信息成本，破解激励扭曲问题。2025年4月，由华鑫证券作为管理人的“华鑫—鑫欣—数据资产1—5期资产支持专项计划”正式取得深圳证券交易所的无异议函，储架规模为5亿元，成为全国首单以数据资产贴标的资产支持证券产品，在打通数据要素与资本市场的价值转化通道上进行了一次尝试，但是否能够得到 资本市场的高度认可，尚有待观察。间接金融化创新目前在全国范围内仅限于极少数的实践，建立在尚未成熟的数据资产基础之上的金融创新存在诸多不确定性因素。

　　第三种方式是衍生金融化。包括数据资产保险、期货合约设计、数据信托等。虽然市场上出现了数据资产保险、数据信托等实践案例，但本质上是传统信托、保险业务在数据要素领域的应用，并无真正意义上基于数据资源入表后实现的金融衍生化发展。对于更专业的衍生期货类金融创新，在基础环节未扎牢的情况下，现阶段的态度应该偏于谨慎，甚至应限制性开展，避免数据资产异化成套利工具，造成空转。

　　综合来看，当前数据资产金融化实践仍存在显著局限性。主流模式局限于数据资产质押融资，呈现“重形式轻实质”特征，多数案例停留于“样板工程”阶段，尚未形成规模化、体系化业务模式。更深层的矛盾在于，入表后的数据资产更多地作为传统融资的辅助增信工具，其核心价值未被充分激活，本质上仍是依托融资主体的主体信用而非数据资产自身信用，数据资产更多地像“装饰品”，仅起到“锦上添花”的作用。对于信用资质较为薄弱的企业而言，若过度倚重数据资产信用，不仅无法有效提升融资能力，反而容易引发金融机构对其资产质量的负面揣测，导致数据资产入表的实际效果与预期目标背道而驰。尽管数据ABS、数据资产期货等衍生化工具被频繁提及，但受限于数据确权难、定价机制不完善、风险计量体系缺失等瓶颈，此类创新仍停留在理论探讨或小范围试点层面，监管机构出于风险防控考量持审慎态度，市场主体亦缺乏实质性的参与动力。

　　数据资产金融化过程中，入表制度构建在入表前、入表中和入表后呈现显著阶段性特征。入表前集中表现为金融制度前置化不足而引发后端金融化过程中出现治理断层的问题。从金融的角度看，数据要素金融化存在显著的制度性代际差。前端数据要素化阶段缺乏金融治理框架的有效介入，导致后端资产化、金融化等资产管理进程遭遇治理断层，这种制度性安排缺位不仅衍生重复性合规成本，而且制约形成可持续的数据资产价值转化机制。一是数据真实性与含金量不足导致可交易价值有限，低质数据难以支撑金融产品稳定性。二是产权模糊使交易主体缺失，法律纠纷风险抑制金融机构参与意愿。要素定价机制缺失造成估值标准混乱，加剧市场流动性不足。三是交易保障体系薄弱推高交易摩擦成本，如平台透明度低、结算信任缺失等问题。四是安全与合规风险（如数据泄露、隐私保护）叠加金融化场景的高杠杆属性，进一步放大监管压力。五是公共数据与企业数据边界不清则引发权属争议与政策不确定性。这些问题交织形成“价值难评估—产权难确权—交易难落地—风险难管控”的闭环困境，若缺乏统一标准、产权界定及技术赋能的制度重构，数据金融化将长期困于理论争议与实践试错中。

　　入表中暴露出价值评估、法律确权、会计入账等一系列操作规范缺失和监管漏洞问题。资产评估环节，主要症结集中于评估标准执行分歧与会计路径适配性不足两大核心障碍。尽管《数据资产评估指导意见》提供了框架性规范，但不同行业、企业对数据质量和场景价值的判定标准差异显著，致使评估结果缺乏市场公信力。例如，用户行为数据与工业生产数据的估值逻辑存在本质区别，而现有标准未能充分细化行业适配规则，加之第三方评估机构资质良莠不齐，进一步削弱了市场认可度。登记环节，各类数据资产登记机构大量涌现，数据资产登记、数据资源登记、“三权分置”登记、数据产品登记、数据知识产权登记等多元化登记类型令人目不暇接。多数登记类型未能与现行法律法规形成有效法律衔接，存在潜在法律风险。同时，登记体系缺乏统一性和权威性，跨市场、跨区域认可度低下，制约了数据要素市场的规范发展。

　　会计入表路径层面，面临三重矛盾。一是权属确认难，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权边界界定依旧存在争议，如医疗健康、平台用户、金融消费者等相关数据归属企业还是个人，抑或者界定为公共数据，根本上存在法理困境；相关数据是否得到数据原生主体的完全意愿授权，或授权范围与持有权范围是否一致，均无法保障。现实中存在很多企业将“持 有”数据视为“所有”数据，均导致会计主体无法满足“可靠计量”条件。二是计量方法存在争议，历史成本法难以反映数据动态增值属性，而公允价值法依赖市场交易数据，当前交易市场不成熟的情况下两者均难获监管认可。三是存在税务与合规风险，数据资源入表可能触发增值税、所得税等税项确认难题，且数据跨境流动、隐私保护等合规要求尚未与会计准则充分衔接，企业面临隐性成本与审计风险。

　　入表后面临多重系统性困境，涵盖金融化阶段中的资产评估、资产保管、风险处置等多个具体环节。资产评估环节，金融机构面临评估难、期限错配困境。一是金融机构的风险评估难以贯穿要素化、资源化、资产化到金融化的全链条，客观上造成了风险评估难。定价机制失灵进一步加剧市场混乱，评估分歧叠加市场交易数据匮乏、交易机制不健全等问题，使得数据资产定价既无公允标准，亦缺乏流动性支撑。二是金融机构尤其是商业银行视角下的数据资产价值的短期性保值增值诉求与数据本身的长期性预期价值之间存在期限错配。入表的数据资产无论是账面价值还是评估价值，在风险溢价和流动性折价要求下势必远低于预期价值。资产保管环节，金融机构需要具备良好的技术基础和数据管理能力，但数据复制成本低、易被篡改，难以保障金融机构对数据的价值独享需求和安全需求。风险处置环节，交易渠道受限、交易所流动性不足且场外交易对手稀缺，形成“有价无市”的僵局，数据贬值风险难以对冲。

　　从监管的角度考量，数据资产泡沫风险与监管盲区尤为突出，过度金融化可能诱发企业“脱实向虚”，如依赖数据资产证券化套利，而现行监管框架难以穿透数据金融衍生品的复杂结构。潜在的垄断行为与普惠金融目标亦构成冲突，数据垄断企业可能通过算法歧视抬高金融服务门槛，形成数据上的准入壁垒，挤压数据资源“贫瘠型”中小微企业与长尾用户获得普惠资源的空间，引发“普惠空心化”问题。

　　数据资源入表的目标在于构建数据要素价值释放的制度通道，通过会计制度创新确立数据资源的价值转化机制。这种制度创新本质上是为数据要素市场化配置提供法律意义上的权利凭证，使其在资产负债表重构过程中实现从数据资源到可交易资产的质变跃迁。金融化作为价值转化的化学反应催化剂，必须严格限定在价值实现环节，若异化为资本炒作的工具，则必然导致要素市场异化与制度功能失焦。因此，数据资源入表在金融化过程中，亟需构建动态前瞻、机动灵活的全链条风险治理体系，有效规避数据资产泡沫化风险，系统性消除空转套利行为，及时纠正目标错位问题，以制度创新与风险防控的动态平衡保障数据要素市场健康发育。基于此，考虑构建“制度—监管—平台—技术”四位一体的风险治理体系。

　　政策和标准制定耦合前置。金融机构需系统性参与数据要素市场制度顶层设计，推动数据要素市场与金融市场政策的动态衔接，构建全周期参与机制。在数据资源入表金融化各环节的政策制定中，金融机构应通过“政策前哨”作用，同步实施标准预研与风险预判，将数据资源入表制度创新与金融产品设计有机衔接。建立“三同步”机制，即政策拟制阶段同步提前嵌入风险管理条款，标准制定过程同步设置监管沙盒，市场应用环节同步前置风险压力测试，有效降低金融化阶段制度摩擦成本。政策和标准前置化过程中，须有效把握核心导向。以制度规范数据确权、估值边界，防止资本无序扩张形成数据垄断；构建数据资产分类分级指引和价值评估体系，避免资产泡沫化倾向；明确金融机构权责边界，确保市场发展始终服务于实体经济数字化转型需求，最终形成促进数据要素高效流通与金融市场稳健发展相统一的制度体系。

　　创新与风险监管双轨协同。实施差异化监管与创新激励机制，以金融创新支撑数字经济发展，以强监管保障目标方向正确。通过监管沙盒的“创新容错”与穿透监管的“风险锁边”双向作用，构建创新驱动与风险防控的双向增强回路，有效规避“数据金融泡沫化”与“普惠金融空心化”的双重风险。创新方面，鼓励金融产品和服务创新，推动传统金融服务与数据要素相结合，稳妥有序推动衍生金融产品创新。实施数据要素贡 献度评价与普惠效能指数双指标考核，对开展中小微企业数据资产质押融资、增信融资的金融机构给予增值税加计抵减、风险权重调降等政策激励，建立财政贴息与央行再贷款联动的政策工具箱，全面引导资金流向实体经济领域，进一步丰富普惠金融内涵。

　　平台与金融衔接双向赋能。构建国家数据要素流通核心枢纽，搭建数据登记确权、流通交易、价值评估和资产管理的一体化机制。战略架构层面，建立跨域互操作协议与价值共识机制，整合分散的交易所与登记机构形成国家级数据要素交易矩阵，依托新一代信息技术整合各类分散的数据交易所、登记平台等机构，搭建统一登记托管和交易流通平台，实现与国家公共数据资源登记平台的资产编码互认与价值交换。通过牌照管理制度消除市场碎片化格局，建立统一的交易规则和标准体系以压缩重复建设空间，构建风险隔离防火墙防止系统性金融风险传导。

　　技术治理与业务深度融合。技术治理的核心在于在金融业务开展的过程中打通“数据—资产—金融”的信任链条，促进“业技融合”。技术层面，构建基于区块链的可信数据确权体系与隐私计算下的数据流通机制，通过建立数据资产确认与计量模型，实现数据资产向可交易、可估值的标准化金融资产转化。同时，搭建“技术+管理”双轮驱动机制，运用监管科技完善数据治理防线，在数据中台建设中嵌入全生命周期风险管控模块，形成涵盖数据分级保护、算法伦理审查、智能风控决策的复合型技术管理体系。组织管理层面，设置专职数据资产管理部门，建立涵盖数据工程、金融产品、合规审计、风险管理的复合型、跨职能团队，持续增强业务创新和“技术理解”能力。