2024年12月30日，发改委等6部门印发《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》（发改数据〔2024〕1836号），提出“鼓励创新数据保险、数据信托等金融服务产品”。数字经济时代，数据已成为拉动高质量发展的重要生产要素之一，数据流通市场建设不断完善，市场规模保持高速增长。然而，当前数据资产价值的实现路径仍面临确权、估值、市场机制等多方面挑战。信托架构兼具功能属性和金融属性，在权属确认、估值入表、交易融资等多个环节中发挥重要作用，可助力数据资产价值实现。
我国数据要素市场发展历程和现状
（一）数据被纳入五大生产要素之一
数字经济时代，数据被认为是形成新质生产力的重要生产要素，在推动产业升级、促进公平效率等方面发挥着放大、叠加、倍增等作用。大力发展数字经济成为国家战略，数据被“升格”为五大生产要素之一，相关配套支持政策密集出台。2019年10月，党的十九届四中全会审议通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，正式明确了数据的生产要素地位。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素，并要求“加快培育数据要素市场”。2022年12月，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”）提出建立数据的分级分类确权授权制度和“三权分置”的数据产权运行机制。2024年1月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式开始执行，标志着企业数据资源入表迈出了0到1的关键一步。
（二）数字经济在国民经济中地位不断提升
近年来，随着顶层制度建设不断完善以及数据产量快速增长，我国数据经济规模持续扩容，在国民经济中的地位和作用进一步凸显。2023年，我国数字经济规模达到53.9万亿元①，总量稳居世界第二，占GDP比重提升至41.65%，数字经济成为稳增长的重要引擎。根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024年）》，2023年我国数字经济同比名义增长7.39%，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%。2017年至2022年，我国数据产量从2.3ZB增长至8.1ZB，全球占比10.5%，位居世界第二。
（三）数据要素市场规模保持高速增长
目前，全球数据资产呈现指数型爆发增长，数据交易规模也在不断增长。根据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，2022年全球的数据交易规模约906亿美元，预测至2025年市场规模有望增长到1445亿美元，至2030年市场规模有望达到3011亿美元。我国已从顶层设计上确立了数据要素市场化配置的重要地位，数据交易行业在过去几年内经历了稳定高速增长的发展阶段。根据工信部《数据要素市场生态体系研究报告（2023年）》，2022年我国数据要素市场规模已突破1000亿元，2017年至2022年数据要素市场规模的年均复合增长率超过25%。现阶段，中国数据交易行业市场规模扩大的原因，主要在于数据价值逐渐凸显，国家大力倡导和扶持数字经济发展，数据已成为国家重要的基础性、战略性资源。得益于政策环境和数字产业优势，未来我国数据交易行业仍有可观的市场增长空间。各机构普遍预期市场规模年均复合增长率将保持在20%以上，2030年或达到5000亿元。
数据资产的市场化路径
（一）数据资产价值链
数据资产的市场化路径可以概括为数据资源化、数据产品化、数据资产化和数据资本化四个阶段。数据资源化将符合法律规定的原始数据通过脱敏、清洗、整合、分析和可视化等方式转变为具有经济价值的数据资源。数据产品化通过梳理数据产品类型及数据应用场景，将数据资源转化为有实际价值的数据产品，满足企业内外部需求。数据资产化主要通过确权、估值、入表、交易等手段，明确数据资产的权属和价值，激发和释放数据价值潜力。狭义的理解，数据资产化就是数据资产完成入表并被确认为会计学意义上的资产。数据资本化是在资产化基础上对数据资产的金融价值属性进行挖掘，赋予数据资产金融属性，如数据质押融资、数据资产证券化、数据作价入股等。目前数据要素市场处于发展初期，上述数据资产价值的实现路径并非坦途，仍面临确权难、定价难、市场不规范等挑战。
（二）数据确权仍构成阻碍市场发展的掣肘
确认数据资产权属和权益分配有利于提高市场主体参与资产交易的积极性，降低资产流通的合规风险，推动数据要素市场化进程。然而现阶段，数据资产的权属界定问题对于全球而言仍是巨大挑战。各国现行法律尚未对数据确权进行立法规制，普遍借助包括隐私保护法、知识产权法及合同法等法律机制进行判断处理。
在我国，数据治理领域现有的“三法两条例”等法律体系多是从保护和监管的角度出发，规范处理数据行为，实现保障网络安全、数据安全、公民信息安全等目的，但无法对各种场景下数据权属做出明确界定。总的来说，现阶段法律强调对数据人格权的保护，而疏于对数据财产权和数据人格权作出明确界定。
为解决这一矛盾，“数据二十条”进一步提出“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，初步构建具有中国特色的数据产权制度体系。
然而，由于种类、内容、来源、流转形态、应用场景的多元化和复杂性，大量数据资产的权利归属常常会遭遇“不能确认”或“不想确认”的问题。例如，对于数据处理者而言，其在数据的收集、处理、加工等环节投入了一定成本，如若无法在制度层面明确相应权利，可能会使其前期劳动投入无法得到保障。而模糊、笼统的数据确权模式，则会诱使部分数据处理者选择以成本更低廉的方式非法抓取、窃取他人数据，这显然不利于市场规范化发展。
（三）数据资产估值入表相关规则逐步完善
2023年8月财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并于2024年开始正式施行，明确了数据资产的确认范围和会计处理适用准则，并且对资产负债表的列示和披露进行了规范，在会计处理规则中赋予了数据资产财务属性。
数据资产入表具有非常重要的现实意义：企业端，数据资产入表有利于显化数据资源价值，改善提升企业财务报表和企业估值，提升企业数据资产管理意识，为企业充分挖掘数据价值提供动力；市场端，数据资产入表能够促进数据的流通和交易，激活数据要素市场，有效带动数据服务业发展，加快推动数据产业化落地；政府端，数据资产的管理和应用可以帮助政府更有效地挖掘和利用数据资源，提升政府服务质效，且公共数据资源运营收入可形成增量财政收入，助力财政转型和良性发展。
2023年9月，中国资产评估协会印发《数据资产评估指导意见》，规范资产评估机构及其资产评估专业人员在数据资产评估业务中的实务操作，明确了评估对象、数据质量评价、评估方法、披露要求等，在数据资产的财务核算、交易、利用以及数据资产的投资管理等方面为市场相关方提供了评估标准及行业指导意见。
目前，数据资产评估的思路主要沿用传统资产评估方法（即成本法、收益法和市场法）。不过，由于数据资产有着区别于传统资产的诸多特征，在对其价值评估时往往需要结合其特性对评估模型加以修正和改进，部分市场主体也结合自身数据资产特性进行了会计核算和数据定价相关探索。2022年，光大银行发布了《商业银行数据资产会计核算研究报告》，以“三权分置”为理论基础，率先提出将数据资产使用权和数据资产经营权列入资产负债表中无形资产二级科目进行核算，并根据商业银行数据资产价值创造过程，给出“衍生性数据”和“数据工具”的会计核算和入表方案。2021年，南方电网发布《数据资产定价方法》，基于数据产品多次性、多样性、组合性等特点，在成本价格法的基础上，综合考虑数据价值实现的因素，制定数据资产定价方法与标准。
（四）加快建立场内场外相结合的数据市场体系
2025年1月召开的全国数据工作会议，提出要着力培育壮大全国一体化数据市场，加快建立场内场外相结合的数据市场体系。数据的多元属性使得市场需求日益多元化，而场内交易与场外交易能够满足不同类型的交易需求，两种交易场景都有存在的必要且互为补充。场内交易的优势是合规性、透明度和标准化，缺点是欠缺灵活性和高成本。与之相比，场外交易更灵活，更能满足数据交易场景的个性化需求，但同时会带来不规范等交易风险。
与美国的第三方平台企业、日本的“数据银行”等海外数据交易机制不同，我国以数据交易所引领的场内交易推动数据产业标准化、规范化发展。近年来，我国数据交易场所建设步伐加快，场内产品交易爆发式增长。根据中国电信研究院统计，截至2025年1月，除青海、西藏、港澳台等地区尚在推进，我国其余29个省（区、市）均开展了数据交易机构组建工作，国内主要数所达72个。据全国数据工作会议披露，2024年全国数据交易市场的场内数据交易规模预计超300亿元，同比实现翻番。不过，目前我国数据流通交易仍以场外交易为主。根据中国信通院发布的《数据价值化与数据要素市场发展报告（2023年）》，我国场内数据交易只占数据交易市场总规模的4%。
未来，如何培育壮大场内交易，规范引导场外交易，促进场内场外交易协调发展，健全数据要素市场体系和规则制度，是数据要素能否在流通中充分释放价值潜力的关键所在。
信托助力数据资产价值实现
（一）数据信托助力数据资产确权
数据作为一种特殊资产，通常兼具人格权和财产权。其独特性和复杂性就在于，数据资产的人格权通常来自于数据主体，即数据提供者/创造者；而数据资产的财产价值很大程度上是由数据控制者对大量数据的收集、存储、整理、归类、分析等一系列“劳动”而生成。因此，合理界定数据资产权益边界，可激励各方参与数据要素流通市场，避免“数据孤岛”等现象。
“数据二十条”提出的分级分类确权授权和“三权分置”的数据产权制度，正是根据数据来源和数据生成特征，合理界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利。这种相关权利分置的产权制度，与将所有权、管理权、收益权进行分离的信托制度天然适配，甚至可以说其本质上就是信托制度。在实际操作中，数据信托可以利用信托制度优势，将数据的分置产权分别赋予不同的信托当事人，搭建符合“三权分置”规范的权利结构，在可信的制度环境下实现数据权利的有序流转。
（二）数据信托助推数据资产价值发现
数据资产具有非实体性、可共享性、可加工性和价值易变性等特征。虽然数据资产估值入表的相关制度规范和估值模型已初步建立，但相较于传统资产，数据资产的估值、定价和入表仍充满挑战。
将数据资产放入信托，受托人或受托人委托第三方评估数据资产价值，且通过数据权益后续持续的互动和交易，可以逐步发掘及展现数据信托账户承载的数据资产价值，形成数据要素动态的价格互动机制，并为数据资产的金融化奠定了基础。同时，在多数场景下，数据样本越多，数据分析得到的结果越具有价值。各数据控制者的数据集中在信托这样的第三方独立专业机构进行处理，可能产生数据增值的实际效果。并且，信托作为一种金融工具，可将数据信托作为金融产品进行投融资、资产证券化等融资行为。数据信托兼具融资类和项目运营类角色，既解决了数据资产应用过程中涉及的多参与方权益分配的问题，又完成了数据资产价值挖掘和变现，在促进和保障数据要素市场良性健康发展等方面具有突出的功能价值。
（三）数据信托可促进数据要素安全高效流通
数据的价值实现取决于数据流通的效率，而数据的非竞争性、正外部性、衍生性、共享性、时效性、与数字技术不可分离等特性无疑增加了数据流通的复杂度，需要以创新的数据治理思路搭建安全高效的数据流通机制。
除了可以明确划分数据产权结构之外，数据信托还具有交易风险可控、流通功能多元、交易架构灵活等优势，为数据安全高效流通提供制度保障。
首先，数据信托的风险隔离机制可以降低交易风险，鼓励数据实现充分的交易流转，助力数据交易市场的健康发展。委托人与受托人、受托人与受益人之间的两道风险隔离，可以有效保证数据交易和数据开发使用关系的长期稳定。与委托代理等契约关系相比，数据信托是风险最小的授权运营形式。
其次，数据信托能够提供数据托管、数据增值、数据共享、数据资产证券化等多种流通功能，在降低数据流通风险的同时丰富数据价值创造的渠道，最终提高数据要素的价值属性。
再次，作为数据治理模式的创新，数据信托通过有效的责任托管、平等的协商沟通，高效串联起数据链上下游的数据拥有者、数据控制者、数据开发者、数据用户、受益人等多元主体，合理平衡不同主体利益诉求与权利关系，并针对不同数据产品和应用场景定制化设计数据流通模式，实现不同主体之间权利保护与价值开发的均衡。
作者：韩鸣飞
来源：中诚信托
本文链接：http://www.gihot.com/news-9-66752-0.html数据信托助力数据资产价值实现
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