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当前，在数字经济高速发展的时代背景下，数据的量正以爆炸性的速度增长。庞大的数据规模不仅为科学技术创新赋能，还通过自身的流动运行创造了巨大的财富效应。与此同时，在数字技术逐渐成熟的条件下，来自各行各业的企业通过释放数据的要素价值以实现自身的数字化转型。
数据资产与种类
数据资源作为一种商品具备商品属性和金融属性，数据的商品属性是指数据资源的价值和使用价值，参与数据资源交易的主体的目的是消费和使用。而当社会经济和新兴技术发展到一定阶段时，某些具备条件的商品会在金融资源的富集作用下具备金融价值。
一方面，国家为构建更加完善的数据要素市场出台多项政策，从《“十四五”数字经济发展规划》到《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》，足以展现国家对数据要素的重视。另一方面，围绕数据的采集存储、计算管理、安全流通，目前有云原生、软硬协同以及湖仓一体技术等数据处理技术帮助用户更好地管理数据，还有人工智能、隐私计算、区块链等技术保障数据要素的安全流通。在此基础上，若想让数据进一步推动社会的生产效率和资源分配效率，就需增加生产经营活动中对数据开发利用的投入产出比，即通过金融市场加强数据对外的流通赋能。因此，数据资源的金融价值也在数据要素市场高速发展下愈加凸显，此时的数据资源所呈现的就是一种金融属性，或者可以把它称为数据资产。
数据资产是指组织合法拥有或控制的，能进行计量的，为组织带来经济和社会价值的数据资源。
数据资产化的实现路径
数据资产化的实现路径应当聚焦于数据资产金融属性的特征，即数据资产的价格波动性、流通性和安全性。针对这些特征提出以下解决方法。
第一，基于数据资产的商品属性和金融属性，构建多元化的数据资产交易市场，助力数据要素释放价值。政府应积极构建数据资产的商品市场和数据资产金融市场，多层次的市场满足市场参与者的多重需求。目前，贵阳、北京、天津和上海等地设立了数据交易所，这些积极探索取得了一些成就，但还存在地域分割、交易规范不统一等问题，这不利于数据要素在全国范围内的自由流动。针对这种情况，政府应当建立一个统一的全国性数据交易平台，鼓励国家级交易平台和地方级交易平台互相合作，共同促进数据要素在全国范围内顺畅流通。
第二，积极构建体系化的数据的法律法规制度，在数据权属方面可充分借鉴土地所有制改革，以保障数据资产的正常流通。如果数据也能够在分离的基础上，明确使用权的归属、经营权的归属和分配权的归属，并由此建立生态，则可以有效加速数据资产化，提高数据应用的效率。
第三，持续改善数据资产价格评估机制，助力数据资产充分释放金融价值。政府在政策层面鼓励数据交易第三方评估机构，加大对定价技术方面的资金投入，在确保各方的权利和利益得到有效保护的前提下，打造完整的数据交易定价机制。
第五，强化数据资产化产业链人才的培养和供给，为数据资产市场发展和创新持续助力。数据的商品化和金融化是社会经济发展和科学技术创新的必然结果，若想让数据成为推动社会发展的生产要素，就要在数据资源化、数据资产化和数据资本化这三方面下功夫。其中，各行各业的企业或者政府机构要积极培养数据要素产业链的人才，还要加强关键核心技术攻关，尽快实现高水平自立自强。
第六，把握金融资本的价值取向并防范金融化过程中投机氛围和价格扭曲现象。在宏观层面上，从数据资产市场的发展角度来看，也需防止资本的肆意炒作，警惕数据资产泡沫化。