Abstract

摘要

引言

我们本次推出数据资产的专题，主要基于以下背景：1）近年来，AI、大数据等信息技术的发展引发经济形态的变化和数字化社会的深度变革，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，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。2）数据资源会计处理暂行规定2022年底下发征求意见稿，2023年8月发布正式稿，自2024年起采用未来适用法施行，至今实施2年有余。本次在2025年年报密集披露后，我们跟踪了数据资产在上市公司和债券发行人中的入表进展。3）今年以来数据资产ABS发行较多，市场关注度有所提升，城投平台借道数据资产融资受到一定质疑。4）除ABS外，数据资产还涉及其他融资方式。我们尝试跟踪了贷款、以及数据资产作价入股情况等其他渠道的融资情况。

数据资产政策背景

2020年以来多项中央政策文件出台，将数据定义为第五大生产要素，提出探索数据资产计价和入表、推进公共数据资产和企业数据资产开发利用等。

地方层面，较多省份亦已出台数据资产相关政策文件，部分省份明确提出支持以数据资产进行股权债权融资、将数据资产质押贷款纳入信贷风险补偿资金支持范畴，此外还涉及探索将国有企业数据资产的开发利用纳入国有资产保值增值激励机制、探索数据要素价值纳入国民经济核算体系等相关表态。

对政策的梳理详见正文。

数据资产入表

数据资源会计处理暂行规定2022年底下发征求意见稿，2023年8月发布正式稿，自2024年1月1日起采用未来适用法施行。根据暂行规定，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则，确认资产类别后均遵从对应的无形资产和存货会计准则。列示要求方面，在“存货”“无形资产”“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目。

除此之外，2023年9月在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》。2025年12月财政部、国务院国资委、金融监管总局、中国证监会发布《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2025年年报工作的通知》，指出企业应当以成本计量内部形成或外购的数据资源，不得将以评估等方式得出的金额直接作为入账和调账的依据。2026年5月财政部发布《关于开展公共数据资源治理成本归集试点工作的通知》，决定在北京市、河北省、辽宁省、上海市、浙江省、安徽省、福建省、青岛市、重庆市、四川省等10个地区组织开展行政事业单位公共数据资源治理成本归集试点工作。

实操落地来看，我们从全部A股上市公司、全部债券发行人两个维度，对2024年以来数据资产入表情况进行了跟踪。A股上市公司2024年末、2025年末、2026年一季度末数据资产入表金额分别为20.81亿元、37.17亿元和34.34亿元，入表企业家数分别为91家、129家和123家，平均入表金额分别为0.23亿元、0.29亿元和0.28亿元。债券发行人2024年末、2025年末、2026年一季度数据资产入表金额分别为9.40亿元、10.07亿元和8.45亿元，入表企业家数分别为69家、96家和79家，平均入表金额分别为0.14亿元、0.10亿元和0.11亿元。可以看到，A股上市公司和债券发行人均表现为2024年入表较多、2025年增速放缓、2026年一季度有所下滑，平均入表金额在一两千万元左右，金额不大，以计入无形资产为主，上市公司入表金额和家数大于债券发行人。从行业分布来看，A股上市公司中计算机、交通运输、医药生物、建筑装饰、非银金融入表家数较多，以三大运营商为代表的通信行业入表金额较大。债券发行人入表也多集中于上市公司，交通运输、非银金融、城投、环保、建筑装饰行业入表家数较多，计算机入表金额相对较大，城投入表金额较小。除上市公司和债券发行人外，其余非上市公司、非债券发行人也可能参与数据资产入表且数量不低。

数据资产融资

我们分别对数据资产ABS、数据资产增信银行贷款、数据资产作价入股三方面进行跟踪。

1） 数据资产ABS方面，自2025年4月首单落地后，2025年全年发行23只、金额合计42亿元。2026年以来特别是4月开始进入密集发行期，1-5月合计发行48只、金额150亿元，已分别为2025年全年的2.1倍和3.6倍。截至2026年6月初，数据资产ABS融资金额已突破200亿元。其中，大部分数据资产ABS的基础资产类型为信托受益权，真正以数据收益权为底层的产品很少，融资主要依赖外部增信安排。据财新报道[1]，近期城投公司数据资产ABS融资面临一定争议，监管或加强约束。

2） 数据资产增信银行贷款方面，截至2026年一季度末，根据公开资料整理的数据资产增信银行贷款共发放227笔、金额合计35亿元，平均单笔金额为0.15亿元。其中，2023年、2024年、2025年、2026年一季度分别投放30笔3.99亿元、115笔15.79亿元、63笔12.98亿元、19笔2.27亿元。投放笔数较多但单笔金额较小，合计金额低于数据资产ABS，表明银行对资产类型有支持但整体态度仍偏谨慎。分区域看，江浙、山东、广东等地落地相对较多。

3） 除债权融资外，以数据资产作价入股也得到一定的政策支持。公开披露的数据资产作价入股案例相对不多，单笔作价金额也较小。我们整理了9起代表性案例，其中国企和民企均有涉及，单笔作价金额均未超过200万元，涉及山东、天津、安徽、江苏、四川、浙江、河北、贵州等省份。

总结

随着数字经济的发展，数据资产本身的价值和意义越发凸显。中国率先在这方面作出了积极探索，此外2025年3月第56届联合国统计委员会会议审议通过最新修订版本《2025年国民账户体系》（SNA2025），系2008年版之后国际核算标准的首次全面重构，在数字化经济核算方面首次系统性地确立了数据资产的生产性资产属性，将使用超过一年且能带来经济利益的数据纳入知识产权产品范畴，目前国际社会也正在积极探索SNA2025的落地实施路径。因此未来随着工作推进，我们预计我国、甚至全球范围内的数据资产入表案例、融资案例、纳入国民经济核算体系的案例或有望增多。

不过数据资产由于其资产属性问题，在入表、融资方面也天然面临更多挑战。1）入表金额不算大，目前步入瓶颈期。2）入表速度与数据资产ABS融资速度不匹配，ABS融资高度依赖外部增信，数据资产增信银行贷款、数据资产作价入股金额尚不多。

我们认为，目前国内数据资产入表和融资仍处于探索阶段，这也意味着实务中很多细节或有待在运行过程当中进一步明确，例如数据资产的确权、如何准确评估、数据合规性和安全性、如何获取收益及对应的应用场景、银行贷款如何控制风险等问题。数据资产ABS融资主要取决于监管政策，约束力度或有所加强。数据资产的银行贷款融资、作价入股，要在短期内大面积铺开仍面临较多困难，前期可能仍以政策支持下、试点形式的散发为主，上量需要一个过程。在数据资产入表和融资推进的过程中，需要防范违规融资可能伴随的隐性债务风险。

风险

监管政策变化，案例统计不够全面。

Text

正文

引言

我们本次推出数据资产的专题，主要基于以下背景：

一是近年来，AI、大数据等信息技术的发展引发经济形态的变化和数字化社会的深度变革，对数据的有效获取和运用关系到企业的竞争力和价值创造，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，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。

二是数据资源会计处理暂行规定2022年底下发征求意见稿，2023年8月发布正式稿，自2024年起采用未来适用法施行，至今实施2年有余。我们在2024年2月曾发布《数据资产入表，对城投影响几何？》[2]的专题报告，本次在2025年年报密集披露后，我们跟踪了数据资产在上市公司和债券发行人中的入表进展。

三是今年以来数据资产ABS发行较多，市场关注度有所提升，城投平台借道数据资产融资受到一定质疑。

四是除ABS外，数据资产还涉及其他融资方式。我们尝试跟踪了贷款、以及数据资产作价入股情况等其他渠道的融资情况。

数据资产政策背景

2020年以来多项中央政策文件出台，将数据定义为第五大生产要素，提出探索数据资产计价和入表、推进公共数据资产和企业数据资产开发利用等。例如，2020年3月，中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》[3]将数据定义为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素；2022年12月，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》[4]（“数据二十条”）提到探索数据资产入表新模式；2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》[5]，要求开展数据资产计价研究；2023年12月，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》[6]就数据资产管理工作提出了三方面十八条内容，其中明确鼓励公共数据资产开发利用；2024年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于加快公共数据资源开发利用的意见》；2024年12月，国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委联合出台《国家数据局等部门关于促进企业数据资源开发利用的意见》，提出分类推进企业数据资源开发利用，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1月，国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、公安部、市场监管总局推出《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》[7]，计划到2027年底，规则明晰、产业繁荣、多方协同的数据流通安全治理体系基本构建，数据合规高效流通机制更加完善，治理效能显著提升，其中列出的主要任务包括明晰企业数据流通安全规则、加强公共数据流通安全管理、防范数据滥用风险等。

地方层面，较多省份亦已出台数据资产相关政策文件，部分省份明确提出支持以数据资产进行股权债权融资、将数据资产质押贷款纳入信贷风险补偿资金支持范畴，此外还涉及探索将国有企业数据资产的开发利用纳入国有资产保值增值激励机制、探索数据要素价值纳入国民经济核算体系等相关表态。例如中共北京市委、北京市人民政府《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》[8]提出探索将国有企业数据资产的开发利用纳入国有资产保值增值激励机制，探索市场主体以合法的数据资产作价出资入股企业、进行股权债权融资、开展数据信托活动；贵州省大数据发展管理局《贵州省数据流通交易促进条例 (草案)》(征求意见稿)[9]提到地方金融监督管理机构应当将数据资产质押贷款纳入信贷风险补偿资金支持范畴，支持银行、保险、担保、信托等金融机构在风险可控前提下进行数据资产质押融资、数据资产保险、数据资产担保等数据要素资产化创新服务，加大对各类数据商和数据中介的融资扶持力度；重庆市人民政府办公厅《重庆市数据要素市场化配置改革行动方案》[10]也表示将探索建立将国有企业数据资产的开发利用纳入国有资产保值增值激励机制，在风险可控的前提下，探索银行、保险、信托等金融机构开展数据资产质押融资、数据资产保险、数据资产担保等数据资产化创新服务，探索将数据要素型企业数据资产质押贷款纳入信贷风险补偿资金支持范畴；上海市财政局《关于进一步加强本市数据资产管理的通知》[11]强调着重在数据资产基础信息管理、使用、价值评估、收益分配、处置及管理信息披露和报告等方面，积极探索创新数据资产管理的方式方法；中共广东省委办公厅、省政府办公厅《关于构建数据基础制度推进数据要素市场高质量发展的实施意见》[12]表示探索数据托管、融合增值、数据抵押等数据金融新业态，还提到探索数据要素价值纳入国民经济核算体系，研究数据要素会计核算制度，引导数据资产入表等。

数据资产入表

数据资源会计处理暂行规定2022年底下发征求意见稿，2023年8月发布正式稿，自2024年1月1日起采用未来适用法施行。2022年12月1日，为加强企业数据资源管理，规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，财政部办公厅下发关于征求《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》意见的函（财办会〔2022〕42号）[13]。2023年8月1日，财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）[14]。《暂行规定》的施行日为2024年1月1日起。企业应当采用未来适用法执行规定，规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。

根据《暂行规定》，企业应根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式等判断适用无形资产还是存货准则，确认资产类别后均遵从对应的无形资产和存货会计准则。列示要求方面，在“存货”“无形资产”“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目。《暂行规定》是在现行企业会计准则体系下的细化规范，在会计确认计量方面与现行无形资产、存货、收入等相关准则是一致的，不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策。过去由于缺乏明确规定，企业在实务操作中往往不敢轻易引用无形资产和存货准则进行会计处理，而是倾向于简单费用化数据资源投入。《暂行规定》通过针对数据资源制定专门统一规定，解决实务中对数据资源能否作为会计上的资产确认、作为哪类资产“入表”的疑虑，并明确计量基础。详细分析请参见我们于2024年2月29日发布的专题报告《数据资产入表，对城投影响几何？》。

随后，在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》[15]（以下简称“评估指导”），2023年9月8日印发，自2023年10月1日起施行。《评估指导》对数据资产的评估对象、操作要求、评估方法、披露要求等进行了较为详细的阐释。

2025年12月15日，财政部、国务院国资委、金融监管总局、中国证监会发布《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2025年年报工作的通知》[16]，指出企业应当以成本计量内部形成或外购的数据资源，并加强数据资源相关成本管理，夯实数据资源成本核算基础，不得将以评估等方式得出的金额直接作为入账和调账的依据。

2026年5月7日，财政部发布《关于开展公共数据资源治理成本归集试点工作的通知》（财会〔2026〕5号）[17]，决定在北京市、河北省、辽宁省、上海市、浙江省、安徽省、福建省、青岛市、重庆市、四川省等10个地区组织开展行政事业单位公共数据资源治理成本归集试点工作。根据通知，公共数据资源是指各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的具有利用价值的数据集合。公共数据资源治理成本，是指数据采集、加工处理、存储与维护、安全保障等数据治理过程中所发生的资源耗费，包括相关人员经费，外购的数据集合成本，技术服务费，耗用的材料成本，房屋及建筑物、设备等固定资产折旧费，知识产权、信息系统等无形资产摊销费，水电等公用事业费，以及其他耗费。试点单位可以按照重要性原则及成本归集目的，选择制造成本法或完全成本法进行成本归集。开展成本归集时，单位应当以财务会计账务记录为基础，结合相关工作人员的数量及工时、机器设备耗用情况、水电耗用量等基础数据，按照科学合理的方法归集相关费用，计算确定公共数据资源治理成本。时间节点上，2026年7月31日前，各省级财政部门选择试点单位，完成工作部署；2026年12月31日前，各试点单位做好准备工作；2027年1月至6月，各试点单位进行成本归集；2027年9月30日前，各试点地区完成试点任务，形成总结材料。总体而言，本次开展公共数据资源治理成本归集试点的核心目的，是为了探索公共数据资源会计处理方法、服务公共数据资源科学化管理，为数据资产定价奠定基础。

实操落地来看，我们从全部A股上市公司、全部债券发行人两个维度，对2024年以来数据资产入表情况进行了跟踪。

可以看到，A股上市公司和债券发行人均表现为2024年入表较多、2025年增速放缓、2026年一季度有所下滑，平均入表金额在一两千万元左右，金额不大，以计入无形资产为主，上市公司入表金额和家数大于债券发行人。具体而言：

1） A股上市公司2024年末、2025年末、2026年一季度末数据资产入表金额分别为20.81亿元、37.17亿元和34.34亿元，入表企业家数分别为91家、129家和123家，平均入表金额分别为0.23亿元、0.29亿元和0.28亿元。2024年允许入表后大批量上市公司试行，2025年入表数量和金额均增长，2026年一季度入表家数略有下降可能与资产划转有关、金额小幅下降除划转外还可能与无形资产摊销等因素有关。从财务报表项目分布来看，计入无形资产的最多，其次为开发支出，存货很少，2026年一季末的占比分别为85%、15%和0.4%。

2） 债券发行人2024年末、2025年末、2026年一季度数据资产入表金额分别为9.40亿元、10.07亿元和8.45亿元，入表企业家数分别为69家、96家和79家，平均入表金额分别为0.14亿元、0.10亿元和0.11亿元。在2024年入表了一批之后，2025年增幅较小，2026年一季度降幅较大可能与部分发行人不强制披露一季报、资产划转有关。从财务报表项目分布来看，同样是计入无形资产的最多且集中度更高，其次为开发支出，存货很少，2026年一季末的占比分别为97%、3%和0.004%。

从行业分布来看，A股上市公司中计算机、交通运输、医药生物、建筑装饰、非银金融入表家数较多，以三大运营商为代表的通信行业入表金额较大。债券发行人入表也多集中于上市公司，交通运输、非银金融、城投、环保、建筑装饰行业入表家数较多，计算机入表金额相对较大，城投入表金额较小。A股上市公司中，计算机、交通运输、医药生物、建筑装饰、非银金融入表家数分别为23家、13家、9家、9家和9家位居前五；金额最大的为通信行业，入表金额合计18.96亿元、占全部A股入表金额的55%，主要是移动、联通、电信三大运营商入表金额较大，其次为计算机，其余行业入表金额均偏小。债券发行人中，交通运输、非银金融、城投、环保、建筑装饰行业入表家数分别为13家、12家、8家、8家和7家位居前五；金额最大的为计算机行业、主要由科大讯飞和同方股份贡献，其余行业入表金额均偏小，城投行业的8家发行人入表金额合计仅为0.39亿元。债券发行人中的入表主体也比较明显地集中在上市公司层面。

除上市公司和债券发行人外，其余非上市公司、非债券发行人也可能参与数据资产入表且数量不低。例如江苏常州市报道称[18]，截至2025年5月，全市已有11家企业完成数据资产入表确权登记。

数据资产融资

数据资产确权之后进行融资，是数据资产化的全新探索，将“软知产”变为“硬资产”，帮助解决融资难题。我们分别对数据资产ABS、数据资产增信银行贷款、数据资产作价入股三方面进行跟踪。

1、数据资产ABS

数据资产ABS在2026年4月以来发行大幅增长。数据资产ABS方面，自2025年4月首单落地后，2025年全年发行23只、金额合计42亿元。2026年以来特别是4月开始进入密集发行期，1-5月合计发行48只、金额150亿元，已分别为2025年全年的2.1倍和3.6倍。截至2026年6月初，数据资产ABS融资金额已突破200亿元。

其中，大部分数据资产ABS的基础资产类型为信托受益权，真正以数据收益权为底层的产品很少，融资主要依赖外部增信安排。在数据质押贷款+信托受益权模式下，企业以数据资产为质押向信托公司获取信托贷款，信托公司以该债权为基础设立信托受益权，以信托受益权为基础资产发行ABS产品，数据资产在整个过程中主要发挥增信和贴标作用。此外，由于数据资产本身现金流稳定性和市场认可度等问题，数据资产ABS基本需要借助外部增信，争抢外部担保公司额度成为较为关键的发行步骤。目前参与较多的增信方包括苏州融资再担保、四川发展担保、扬州融资担保、河南中豫信增、青岛增信担保、潍坊融资担保、双城(重庆)信用增进、西安投融资担保、成都中小担等。

近期城投公司数据资产ABS融资面临一定争议，监管可能加强约束。我们在2024年2月的专题报告中曾指出，城投企业可能有动力借助数据资产帮助转型和融资。事实上，在2026年4月以来的本轮数据资产ABS申报和发行高峰中，城投公司也确实成为了重要参与主体。据财新报道[19]，有城投借创新产品套利，曲线实现“非标转标”，并非真正的数据资产融资；也有城投在相关数据资源尚未入表的情况下就包装出来推进ABS发行。2026年5月9日审计署审计科研所也发文指出[20]，数据资产融资过程中可能伴随“地方政府面临的财政承压、政府债务扩张风险”等问题。因此，监管对数据资产ABS的规则加以进一步明确和约束确有必要性。

2、数据资产增信银行贷款

根据公开资料整理的数据资产增信银行贷款投放笔数较多但单笔金额较小，合计金额低于数据资产ABS，表明银行对资产类型有支持但整体态度仍偏谨慎。除数据资产ABS外，我们根据上海交通大学高金智库数据、政府官网和企业官微等披露的公开资料，整理了数据资产增信银行贷款情况（由于仅整理了公开信息，实际落地贷款数量和金额可能更多）。数据显示，截至2026年一季度末，数据资产增信银行贷款共发放227笔、金额合计35亿元，平均单笔金额为0.15亿元。其中，2023年、2024年、2025年、2026年一季度分别投放30笔3.99亿元、115笔15.79亿元、63笔12.98亿元、19笔2.27亿元。

分区域看，江浙、山东、广东等地落地相对较多。数据资产增信银行贷款落地笔数前五的省份分别为山东、江苏、浙江、广东和四川，分别落地32笔、31笔、24笔、22笔和15笔；投放金额前五的省份分别为浙江、山东、福建、广东和江苏，金额分别为5.54亿元、4.46亿元、3.28亿元、2.83亿元和2.79亿元。

3、数据资产作价入股

除债权融资外，以数据资产作价入股也得到一定的政策支持。例如中共北京市委、北京市人民政府《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》[21]明确提出，探索市场主体以合法的数据资产作价出资入股企业、进行股权债权融资。

公开披露的数据资产作价入股案例相对不多，单笔作价金额也较小。我们根据上海交通大学高金智库数据、政府官网和企业官微等披露的公开资料，整理了数据资产作价入股情况（由于仅整理了公开信息，实际数量和金额可能更多），共9起代表性案例。其中国企和民企均有涉及，单笔作价金额均未超过200万元，涉及山东、天津、安徽、江苏、四川、浙江、河北、贵州等省份。

总结

如前文，我们对中央和地方层面的数据资产政策沿革、数据资产入表的制度规定等进行了梳理，数据资产的计价、入表和融资确有明确的政策支持。随着数字经济的发展，数据资产本身的价值和意义越发凸显。中国率先在这方面作出了积极探索，此外2025年3月第56届联合国统计委员会会议审议通过最新修订版本《2025年国民账户体系》（SNA2025）[22]，系2008年版之后国际核算标准的首次全面重构，在数字化经济核算方面首次系统性地确立了数据资产的生产性资产属性，将使用超过一年且能带来经济利益的数据纳入知识产权产品范畴，目前国际社会也正在积极探索SNA2025的落地实施路径。因此未来随着工作推进，我们预计我国、甚至全球范围内的数据资产入表案例、融资案例、纳入国民经济核算体系的案例或有望增多。

不过数据资产由于其资产属性问题，在入表、融资方面也天然面临更多挑战。

1） 入表金额不算大，目前步入瓶颈期。我们从全部A股上市公司、全部债券发行人两个维度，对数据资产入表情况进行了跟踪，入表金额至今为止均不算大，债券发行人入表金额还要小于上市公司，其中城投债券发行人仅8家共入表0.39亿元。时间维度上，在2024年允许入表批量试行后，目前入表进度步入瓶颈期，增长相对乏力。

2） 入表速度与数据资产ABS融资速度不匹配，ABS融资高度依赖外部增信，数据资产增信银行贷款、数据资产作价入股金额尚不多。在入表进度并不算快的情况下，以城投公司为重要参与主体的数据资产ABS融资金额在今年6月初已突破200亿元，体量也明显大于我们根据公开资料整理的数据资产增信银行贷款投放金额、数据资产作价入股金额，一定程度上反映出数据资产入表速度和数据资产ABS融资速度的不匹配，可能与部分入表主体为规模较小的非上市公司、非债券发行人有关。大部分数据资产ABS的基础资产类型为信托受益权，真正以数据收益权为底层的产品很少，融资主要依赖外部增信安排。其他融资渠道方面，数据资产增信银行贷款投放笔数较多但单笔金额较小，合计金额低于数据资产ABS，表明银行对资产类型有支持但整体态度仍偏谨慎。除债权融资外，以数据资产作价入股也得到一定的政策支持，但案例相对不多，单笔作价金额也较小。

我们认为，目前国内数据资产入表和融资仍处于探索阶段，这也意味着实务中很多细节或有待在运行过程当中进一步明确，例如数据资产的确权、如何准确评估、数据合规性和安全性、如何获取收益、收益如何分配、银行贷款如何控制风险等问题。数据资产ABS融资主要取决于监管政策，约束力度或有所加强。数据资产的银行贷款融资、作价入股，要在短期内大面积铺开仍面临较多困难，前期大概率仍以政策支持下、试点形式的散发为主，上量需要一个过程。在数据资产入表和融资推进的过程中，需要防范违规融资可能伴随的隐性债务风险。

[2]https://www.research.cicc.com/zh_CN/report?id=331321

[9]https://dsj.guizhou.gov.cn/opinion/202308/tOpinion_14498.html

[15]http://www.cas.org.cn/fgzd/pgzc/cd884ef9c8aa4c88adf1e12ecc7cc038.htm