关于新时期数据资产要素市场化的目标、原则及路径的研究*——以商业银行数据资产为例

陆岷峰 欧阳文杰

内容提要：在建设全国统一大市场的背景下，推动数据资产要素市场化具有重要的现实意义，数据资产要素市场化也急需从规划走向落地。鉴于商业银行在市场经济和数据资产市场中的重要结构性地位，文章以商业银行为关键主体，研究其数据资产要素市场化的目标、原则及路径。运用文本分析法，梳理相关政策文件，理清数据要素市场化的宏观政策思路和总体要求，在此基础上，结合商业银行的业务特色和能力优势，确立其在数据资产生产、配置、交易、应用和生态共五个市场化板块的建设目标，并提出其推动目标实现需遵循的五大基本原则。通过对样本商业银行2021年年报进行文本分析，发现当前商业银行在数据资产要素市场化方面还存在生产的要素化程度较低、流通应用范围局限于行内、与金融的融合程度不深、行际之间发展程度差异较大、生态体系多层次缺位等不足。综合目标、原则和现状不足，通过两个方面的组合安排来设计商业银行数据资产要素市场化的实施路径：一方面是加强六大模块的基础建设，构建市场化的支撑条件，另一方面是运用三套市场机制功能，激活市场化的运行动力。

一、引言

2022年3月25日，中共中央、国务院发布了《关于加快建设全国统一大市场的意见》(以下简称《意见》)，提出从全局和战略高度加快建设全国统一大市场，为构建新发展格局提供基础支撑。《意见》明确了四大工作原则，确立了五个维度的主要目标，并在基础制度规则、设施联通、要素资源市场、商品与服务市场、市场监管、市场行为规范、组织实施保障共七个方面，提出了具体的工作要求和指导意见。关于数据要素市场化，《意见》专门指出要加快培育统一的数据要素市场，在数据要素交易流通和开放共享等方面建立基础性的制度和标准，对数据资源的分布和发展现状开展调查，在更深层次上促进数据资源的开发利用。这是继党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素之后，又一份中央文件对数据要素市场化提出的新的意见。

随着国际政治经济形势波动加剧，全球经济发展出现的不确定性风险日益增多，我国经济建设面临的外部环境压力渐趋增大，构建以国内大循环为主体、国际国内双循环相互促进的新发展格局是应对外部环境变化的战略部署，而建设全国统一大市场则是对该战略的落地推进之举。在构建新发展格局的目标要求下，建设全国统一大市场，既要打通当前阻滞经济循环的痛点堵点，促进生产要素和商品服务的流通，又要面向未来经济发展趋势，培育新的经济增长动能和新的经济形态，形成更高水平的流通循环市场。发展数字经济，推动数据要素市场化，是实现新目标的战略选择。

面对新的背景形势和指导意见，培育统一的数据要素市场从政策设计走向实施进程，一方面需要在全市场范围内相应明确数据要素市场化的总体要求，另一方面需要根据不同的市场主体将目标和原则细化，并依据目标原则设计针对性的实施路径，进而从关键主体和关键对象出发，提高数据要素市场化的针对性和有效性。本文以商业银行为推动数据要素市场化的关键主体，以商业银行的数据资产为关键对象，在讨论数据要素市场化的政策逻辑和总体要求的基础上，分析商业银行数据资产要素市场化的目标和原则，解构并设计商业银行数据资产要素市场化的路径，进一步为推动数据要素市场化发展提出政策建议。

二、文献综述

通过文献梳理，一是明晰数据和数据资产的联系与区别，界定本文主要研究对象的范围；二是重点梳理数据要素市场化的相关理论研究，为后续分析寻找理论支撑；三是回顾当前关于商业银行数据资产要素市场化的讨论，以期获得相关借鉴和启发。

(一)关于数据与数据资产的辨析

在一般的概念范围上，数据包含数据资产，数据资产要素是数据要素的子集，戴双兴认为数据要素是指能够被投入到产品生产和服务创造的过程中的生产性资源，(1)戴双兴：《数据要素：主要特征、推动效应及发展路径》，《马克思主义与现实》2020年第6期。马丹则将数据资产定义为能够为企业带来价值的数据资源。(2)马丹、郁霞：《数据资产：概念演化与测度方法》，《统计学报》2020年第2期。从资产角度来看，数据资产是指资产化的数据产品，即拥有数据的权益主体对数据要素进行加工和整合，生成具有较大使用价值的数据产品，以满足自身及其他相关主体的数据效用需求，进而在自身运用的过程中获得使用价值，或者在出让交易的过程中取得市场化的价值变现。(3)赵越、陆岷峰：《城市资产管理公司：去行政化与市场化转型升级研究》，《农村金融研究》2022年第1期。

从生产动机和持有目的来看，陆岷峰等认为，普通数据更多的来源于社会经济活动和居民生活的自然产生和沉淀，也有部分数据来自于专业组织的搜集和整理，但是数据资产相对较为初级形态的一般数据，需要更加专门化的加工生产和管理措施，以满足不同主体的效用需求而主动制定计划和进行生产。数据资产化的目标就在于实现数据资源的保值增值，数据资产比初级的数据要素更接近市场化的中心，即更容易进行交易流通，因为数据资产是专门为满足市场主体的数据需求而打造的具有确定应用价值的数据产品。(4)陆岷峰、徐阳洋：《“双碳”目标背景下供应链经济的新特点、新挑战与新对策》，《新疆社会科学》2022年第1期。赵越等提倡以资产为中心的数据管理模式，认为数据升级为数据资产才更加符合市场化的要求，也更有利于挖掘数据在促进生产力发展方面的价值潜力。(5)赵越、陆岷峰：《数据资产：价值链生成与经营模式的设计研究》，《海南金融》2021年第9期。

(二)关于数据要素市场化的理论分析

在理论分析方面，相关学者主要将数据要素市场化置于马克思主义政治经济学和市场经济的理论框架下进行探讨。数据要素的市场化应当包括生产、分配、流通、消费各个环节，核心在于实现配置的市场化，即按市场化的逻辑和条件促进数据要素的交易流通，孔艳芳等就提出数据要素的市场化应当包含数据要素“生产过程的要素化”和“配置过程的市场化”的双重内涵，其中市场化运行的逻辑基础在于马克思主义的商品理论，赋予数据要素的“商品”属性是其逻辑起点。(6)孔艳芳、刘建旭、赵忠秀：《数据要素市场化配置研究：内涵解构、运行机理与实践路径》，《经济学家》2021年第11期。李政和周希禛则将数据参与报酬分配的方式划分为两个阶段，从按劳分配递进到按要素参与分配，凝结了劳动过程而生成的数据，最初只是作为一种劳动产品或商品进行按劳分配，只有当数据被投入到进一步的产品生产和服务创造过程才进入按要素参与分配的范围。(7)李政、周希禛：《数据作为生产要素参与分配的政治经济学分析》，《学习与探索》2020年第1期。结合生产力和生产关系的矛盾运动规律，戚聿东和刘欢欢认为数据要素的市场化包括两个关键的分配环节：其一是将作为生产资料的数据要素在社会成员之间进行分配，这一分配要与社会生产力的发展水平相适应；其二是数据要素创造财富的分配，即依据数据要素参与生产的贡献给数据要素的权益主体分配报酬，这一分配取决于生产关系，核心在于数据要素的产权划分。(8)戚聿东、刘欢欢：《数字经济下数据的生产要素属性及其市场化配置机制研究》，《经济纵横》2020年第11期。

数据要素的交易流通作为其市场化的核心环节和表现形态，既需要符合市场规律的要求，也需要市场机制的支持。从数据要素市场化配置的实现方式来看，其市场化配置的首要条件是构建相对清晰的产权制度体系，在此基础上再完善数据要素交易市场，创新估值定价与价格形成机制，规范数据要素市场准入机制，形成相对完备的数据要素市场化配置机制。(9)戚聿东、刘欢欢：《数字经济下数据的生产要素属性及其市场化配置机制研究》，《经济纵横》2020年第11期。何玉长和王伟认为数据要素市场运行机制主要包含价格机制、供求机制和竞争机制三个主要方面，在三大机制的作用下有助于实现数据要素的市场化配置和商品价值。(10)何玉长、王伟：《数据要素市场化的理论阐释》，《当代经济研究》2021年第4期。梁继和苑春荟在“需求—供给—交易”的框架下探讨了推动数据要素市场化配置的思路，对于数据生产者与消费者之间进行的数据流通，提出从交易时间、交易空间、利益协调、竞争机制和约束机制等方面加强数据交易市场的机制建设。(11)梁继、苑春荟：《数据生产要素的市场化配置研究》，《情报杂志》2022年第4期。

(三)关于商业银行数据资产要素市场化的讨论

商业银行在我国金融行业中占据绝对的主导地位，基于其独特的经营模式和业务活动，商业银行沉淀了大量有关社会经济、企业经营和居民活动的数据。在数字化转型的进程中，商业银行将这些数据进一步加工整合成数据资产，并对其进行专门的资产化管理，一方面能更好地发挥数据资产在优化自身业务经营和内部管理方面的作用，另一方面也能进行数据资产交易，获得市场化的价值变现，增加商业银行的收益来源。(12)陆岷峰：《不确定性金融风险及其治理措施研究》，《广西社会科学》2022年第5期。数字化转型是商业银行在数字经济时代的必然选择，曹梦石等认为，在某种程度上来说，商业银行数字化转型的本质就在于对数据管理的自动化、资产化和市场化，其中资产化和市场化的重点就是对数据资产的价值挖掘和变现。(13)曹梦石：《关于新时代我国商业银行运行轨迹与发展趋势的研究——基于未来银行发展目标、模式与路径视角》，《金融理论与实践》2020年第12期。数据资产已经成为商业银行的重要基础资产，田国立在对建设银行数据要素价值挖掘的分析中，发现数据要素促进了商业银行在普惠金融、精准获客、风险预警等方面的业务优化，数据要素能够与其他生产要素实现高度融合，在提高其他生产要素的作用效率的同时，还能减少相应的运行成本。对自身所拥有的数据进行深度加工和开发，形成产品应用级的数据资产，并利用数据资产来提高经营效益和增加直接经济收益，这已经成为商业银行数字化转型的题中之义。(14)田国立：《商业银行数据要素价值发掘与探究》，《中国金融》2021年第1期。

对于商业银行来说，参与数字经济时代的市场竞争，发展场景金融、开放银行、数字银行等新金融业态，需要更具产品属性和资产属性的数据资产，(15)陆岷峰：《新格局下强化数字技术与实体经济融合发展路径研究》，《青海社会科学》2022年第1期。广义的一般形态的数据要素难以满足其资产化管理的需要。商业银行所需的数据资产一方面来自自身积累，一方面需要从外部购买，其本身所拥有的数据资产也需要进入交易市场获得价值变现，使得商业银行在数据资产要素市场化方面具有较大的内生动力和外部激励。对于培育统一的数据资产市场来说，需要利用商业银行在数据资产领域的行业地位和市场优势，让商业银行在促进数据资产市场建设取得实质性进展方面发挥领头羊的作用。综合以上讨论，根据新时期的发展形势，需要对商业银行数据资产要素市场化的目标和原则进行分析，并对其实现路径进行研究，以期为实现全市场范围内的数据要素市场化提供参考。

三、商业银行数据资产要素市场化的政策解析与目标和原则分析

对商业银行数据资产要素市场化的目标和原则进行分析，就是要站在当前政策框架和未来发展趋势的背景下，明晰商业银行数据资产市场化所应达到的建设成效和运行状态，以及在此建设过程中所应遵循的原则和所需准备的条件。为此，需要对相关政策文件进行梳理总结和分析解读，理清数据要素市场发展的政策思路和总体要求，从而为确立商业银行数据资产要素市场化的目标和原则提供政策依据。

(一)政策文件中所体现的逻辑思路和总体要求

党中央和国务院所制定的相关政策文件，是基于我国经济发展状况、国情实际和市场经济规律等因素进行科学探讨的结果，为相关市场主体提供清晰的指引方向和规范的发展框架。关于数据要素市场化建设，相关主要政策文件可以追溯到2015年8月国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，而2022年3月党中央国务院所发布的《关于加快建设全国统一大市场的意见》，对数据要素市场化建设给出了最新的政策意见(见表1)。通过回顾主要政策文件，从宏观层面把握推动数据要素市场发展的逻辑思路和总体要求。

表1 数据要素市场化相关政策文件梳理(16)资料来源：新华网、共产党员网、作者整理。

1.政策思路的逻辑主线和发展阶段

从表1的政策表述梳理中可以发现，决策层对于数据要素市场化的构想，起源背景是互联网经济的发展进入成熟阶段，网络强国战略的实施和共享经济的发展对大数据资源的需求骤增，大数据技术的应用价值和生产力赋能效应大幅显现。结合大数据技术和大数据产业的发展需要，这一时期的政策焦点在于，促进大数据技术在全社会的创新性应用，为产业结构转型和培育新的经济增长点提供动力势能，并以应用为导向探索建立大数据交易市场，促进大数据资源以商品的形式进行交换、交易和流通。此时的政策思路更多的是从技术发展和产业重构的角度来推动大数据产业发展，引起经济社会不同层面对数据资源的重视，发挥大数据资源的经济应用价值，以经济资源的定位来对待数据这一新兴资源，还未将数据视为生产要素。

逻辑主线的转折点出现在党的十九届四中全会，全会决定将数据列为生产要素，并按市场化的方式来决定数据要素的报酬分配。此后政策文件的部署基本以加快建设数据要素市场和完善数据要素市场化配置为中心，旨在推动全社会各领域、各层面的数据资源开放共享和交易流通，从而充分发挥数据要素的经济创造价值。

转折点之后的主线思路又大致可以划分为两个阶段。前一个阶段的政策内容在强调中心任务时，主要偏向对不同主体参与数据要素市场提出要求，为不同领域的数字化建设指出方向。该阶段的政策目标聚焦于，推动更多的权益主体参与数据市场建设，激活并扩大社会各领域的数据资源，从体量规模和参与范围上为数据要素市场建设打好基础。

后一个阶段的政策内容，主要从数据要素市场化所需的体制机制支持出发，在市场基础设施建设、市场运行制度规范、统一技术标准、完善流通激励机制和生产分配机制、健全定价和交易机制等方面作出方向性要求。该阶段政策目标聚焦于，完整打造并高效发挥数据要素相关的市场功能，让市场在数据要素配置中发挥决定性作用，提高数据要素在经济社会各领域的生产力转化效率，促进数据要素与其他生产要素的融合，通过市场为数据要素寻找并成功匹配经济效用最大化的应用场景，全面提高整个社会的全要素生产率，从市场效率和运行质量上为数据要素市场建设创造条件。

2.政策文件所体现的总体要求

通过对政策条文进行逻辑推演和内容分析，概括出宏观层面对于数据要素市场化的总体要求，主要包括以下五个方面。

(1)关于国情实际与经济规律：立足基本国情和社会实际，尊重市场经济规律。以上政策的出台都有特定的政治经济背景，都是基于我国经济社会的发展阶段和实际需要而提出的，关于数据要素市场化的相关政策也是内嵌于整个宏观经济框架和改革发展版图之中，是按照宏微观经济规律和市场发展逻辑来安排的，与文件中的其他政策一起构成一套完整科学的政策规划。在政策细化拆解和落地实施的过程中，相关参与主体依然要立足基本国情和社会实际，并按市场经济规律办事，科学有效地参与数据要素市场建设。

(2)关于数字技术和要素市场：发展好作为基础和载体的数字技术，利用好作为杠杆和催化剂的要素市场。从相关条文中可以看出，政策文件对于数据要素相关的技术和市场给予了同等程度的重视，从政策安排的思路上也可以说是“先技术再市场”。包括大数据技术在内的数字技术是数据要素市场发展的基础和载体，数字经济的内核模式是技术驱动，持续推动数字技术的发展才能为数据要素提供新的载体和形态，才能为数据要素市场的发展提供更广泛和坚实的基础。市场的资源优化配置功能，能够激发数据要素供需两端的参与积极性，催化数据要素流通循环生态的形成，也能够为数据要素在赋能生产力方面提供杠杆作用，推动数据要素与更多的生产要素结合，扩大其创造经济价值的显现效果。

(3)关于数据要素与其他要素：促进数据要素与其他生产要素的高效融合，形成要素之间相互赋能的互动生态。在相关政策安排中，既在早期强调资本、技术、人才、知识、管理等生产要素向数据要素领域集中，支持数字技术、数字产业和数据要素市场的发展，又通过促进数据要素流通，持续引导数据要素与其他生产要素更紧密的结合，在培育新产业形态、创造新经济模式、提供新生产动力等方面发挥数据要素的赋能作用。数据要素转化成生产力需要与其他生产要素相结合，借助其他生产要素完成产品生产和服务创造，而数据要素融入其他生产要素，既能促进其他生产要素的数字化基因改造，使其他生产要素更好地对接数字经济，也能更深度地挖掘其他生产要素的潜力，提高全要素生产率。

(4)关于整体布局与重点突破：在强调整体布局，动员全社会、全市场、各主体、各领域、各环节全面参与数据要素市场建设的同时，注重发挥关键主体、关键机制、关键环节的重点突破作用。在相关政策思路中，一方面紧紧抓住互联网、金融等数据密集型行业的关键市场主体，锚定估值定价和交易流通等关键市场配置环节，另一方面又从战略高度和全民福利出发，将政府、企业、居民等各类权益主体纳入整体规划，对数据要素生产、分配、流通、消费等市场循环各环节进行全面设计。整体与部分协调统一，主体力量梯度配置，改革节奏渐进有序。

(5)关于主体创造性与制度规范性：既要充分调动相关市场主体的积极性和创造性，也要注重从制度层面对市场主体作出行为约束和方向规制。从政策设计的发展路径中可以看出，试点思想贯穿始终，在早期鼓励有条件的市场主体自主探索数据资源的交换和交易，此时的数据流通主要通过场外市场交易，后期逐渐从交易机制、估值和定价机制、公共交易平台等方面对数据要素市场进行规范，引导数据要素交易由场外逐渐转向场内。对于新兴的数字经济形态和数据要素市场，其在发展的初期需要自下而上的自发性创新和改革，对相关主体的市场创新行为和有益探索应该给予支持和鼓励，同时也要在发展方向和生态体系方面建立制度性规范，引导市场良性有序发展。

(二)商业银行数据资产要素市场化的主要目标和基本原则

宏观层面的政策安排和总体要求，为数据要素市场化建设提供了方向指引和框架布局，各类参与主体在落地实践的过程中，需要据此建立适应自身发展的具体目标和细化原则，从而在数据要素市场建设中，找到自身所应站立的坐标和发力的方向，并构建起实现目标的可靠路径，以切实可行和能见成效的方式去参与和推动数据要素市场化。

通过对政策文件的回顾和梳理总结，明确商业银行在数据资产要素市场化中的目标和原则，一方面要让商业银行的数据资产管理和经营符合政策导向，使其在数据要素市场化的大局中找准位置和机会；另一方面，也要体现商业银行的主体优势和突出能力，把握商业银行在推动市场建设方面的作用和责任，在其自身发展和政策布局之间找到契合点和平衡点，在实现自身发展的同时，促进全社会范围内的数据要素市场化的发展。

1.五重主要目标

商业银行在推动数据资产要素市场化的过程中，应当致力于实现以下五重主要目标。

(1)数据资产生产的专业化和要素化：通过将原始数据生产成可被投入产品生产过程的要素而转化为生产力，并在生产资料、劳动力和组织方式等方面为数据资产生产提供专业化的安排。商业银行应面向内外部的应用需求，通过专业化的安排和组织，利用数字化的技术和设备等生产资料，雇佣具有数据捕捉、数据收集、数据资产生产、开发等能力的数字劳工，在生产资料和生产性劳动的有序投入下，将沉淀的原始数据进一步加工成可被投入应用场景的数据资产，以此创造和挖掘数据的市场价值，并根据物的投入和劳动贡献分配报酬。由此，实现数据资产生产的专业化和要素化，完成数据的产品化和资产化，在生产过程中为数据资产注入更强的市场化基因。

(2)数据资产配置的开放化和精准化：数据资产的供给和配置要从主体内部为主转为面向不同主体开放，根据内外两方面的不同效用需求精准匹配相应的数据资产。商业银行对于自身所生产和拥有的数据资产，在充分满足自身管理经营等应用需要的同时，要面向全市场主体供给数据资产，并精准捕捉和分析其他利益主体的数据资产需求，打造和输出具有精准匹配度的数据资产。此谓实现商业银行数据资产配置的开放化和精准化。

(3)数据资产交易的平台化和自动化：以数据资产交易所为模板打造不同层级的数据资产交易平台，并在交易标的估值、定价、交割和交易风险防范等环节提高自动化智能化水平。在考虑交易成本和交易风险的基础上，商业银行与不同权益主体进行的数据资产交易需要不同层级的交易平台的支撑，其数据资产交易从场外走向场内更有利于数据资产市场的规模扩大和行为规范，而利用数字化技术对交易环节进行自动化智能化改造，则有利于提高交易效率和防范交易风险。因此，商业银行需要实现数据资产交易的平台化和自动化。

(4)数据资产应用的场景化和赋能化：将数据资产推向适应的应用场景以发现和发挥数据资产的价值，也要主动为数据资产开发和打造更具价值的应用场景，促进数据资产与其他生产要素的融合，通过数据资产赋能，在带动其他生产要素数字化转型的同时，提高其他生产要素的生产效率。商业银行的数据资产只有在更加多元化和复合化的应用场景中才能更加显现其市场应用价值，而商业银行也善于运用社会元素进行场景开发与组合。单独的数据资产要素并不能创造物质财富，只有与其他生产要素组合才能转化为生产力，而在金融服务实体经济的过程中，商业银行可以推动数据资产走向实体经济，为其他生产要素赋能，创造更大的社会物质财富。因此，商业银行需要致力于实现数据资产应用的场景化和赋能化。

(5)数据资产生态的综合化和中心化：以数据资产为核心对象，联合政府、企业、居民个人等主体，贯通数据链、产业链、供应链、资金链和价值链等，打造以商业银行为协调运转中心的数据资产生态。商业银行数据资产要素市场化的持续发展，需要营造系统完善的数据资产生态，联合政府、企业、行业组织、居民个人等主体的建设力量，充分吸收资本、劳动、技术、管理、知识等生产要素的支撑能量，才能为商业银行数据资产生产、分配、流通、消费的市场循环，提供完整可持续的构建基础和运转动力，促进数据资产市场健康蓬勃发展。

2.五大基本原则

出于对商业银行的市场地位、主体优势和社会属性等方面的考虑，结合宏观政策层面所体现的总体要求，在致力于实现以上五重主要目标的过程中，商业银行数据资产要素市场化应当坚持以下五大基本原则。

(1)坚持自身发展与社会责任的统一：商业银行既要充分利用自身的人力、资金、技术等资源禀赋，通过持续的资源投入和管理优化来做大做强自身的数据资产业务，在数据资产市场化的进程中赢得发展机会和竞争优势，也要积极承担社会责任，利用自身的金融业务资源和优势助力全社会范围内的数据资产要素市场化建设，借助数据资产更好地发挥金融支持实体经济的功能，同时主动运用自身的数据资产赋能实体经济。

(2)坚持能动创新与规则遵守的统一：商业银行一方面要发挥主观能动性和创新精神，在数据资产市场交易、生态布局、场景应用等领域，积极探索创新性的方式方法和管理模式，在推动数据资产要素市场化的过程中形成引领示范效应和突破性的发展势能。另一方面，商业银行要正确理解和把握数据资产要素市场化建设的政策方向和总体要求，使得自身的创新创造活动符合市场发展和监管的规范框架，并充分尊重和遵循市场规律办事，以市场化的方式有效推动数据资产要素的市场化。

(3)坚持技术应用与管理创新的统一：商业银行既要重视数字技术的开发和创新性应用，利用技术的功能构建数据资产要素市场化运行的基础条件，同时也要注重对数据资产的管理模式进行改进和优化，以更加科学高效的方式组织数据资产的生产、分配、流通、消费等市场循环环节。

(4)坚持重点突破与生态营造的统一：商业银行一方面要关注企业、政府机构以及银行同业等关键主体，聚焦数据资产估值、定价、流通等关键环节，从这些关键主体和关键环节入手，打通数据资产要素市场化的主要堵点，实现重点突破。另一方面，商业银行要将政府、企业、行业、居民等所有主体的建设力量纳入管理版图，对数据资产生产、分配、流通、消费等全流程环节通盘布局，让数据、资本、劳动、技术、知识、管理等生产要素的能量充分释放，打造以商业银行为协调运转中心的数据资产生态体系。实现重点突破和生态营造的统一。

(5)坚持价值实现与风险管理的统一：商业银行既要通过广泛的场景开发和应用，以充分挖掘和发挥数据资产的价值，通过满足不同市场主体的效用需求以获得市场化的价值变现，也要注意应对数据资产交易和应用中的风险，在隐私保护、数据安全、产权侵犯等方面做好风险防范，还要时刻谨记不发生系统性金融风险的底线要求，谨慎对待数据资产市场化所带来的新型金融风险，以及其对系统性金融风险的影响。

四、商业银行数据资产要素市场化的路径解构与设计

在确立目标和原则的基础上，解析商业银行实施数据资产要素市场化的发展现状，并进一步对其数据资产要素市场化的实施路径进行设计。

(一)发展现状解析

本文选取了15家上市商业银行作为样本，包括6家国有大行、5家股份制银行、4家城商行，通过对这15家上市商业银行2021年年报或半年报进行文本分析(见表2)，总结概括当前商业银行数据资产要素市场化的发展现状。

表2 15家上市商业银行2021年年报分析(17)资料来源：wind，作者整理。

从年报分析的总体情况来看，各类商业银行基本都已经将数字化转型作为自身未来发展的重要战略，并在数字化转型的战略布局中对数据资产管理作出了不同程度的安排。商业银行的数字化转型已经取得了阶段性的建设成效，在数据治理的技术架构和制度安排方面形成了一定的基础，但是，在数据资产要素市场化的推进上，主要还存在以下几个方面的不足。

其一，当前商业银行数据资产的数据来源主要是来自于行内业务和管理数据的自然沉淀，数据资产的形成主要是基于业务经营和运营管理的需要而进行开发得来，大部分商业银行很少从外部数据资产市场上获得基于对价交易的数据资产，也基本没有面向外部的市场需求来组织专门的数据资产生产并向外输出流通。商业银行行内数据资产的生产组织形式并未完成向市场化的上下游延伸，数据资产生产的专业化和要素化程度较低，市场化进展自然也比较缓慢。

其二，当前商业银行数据资产的流动范围主要还是在商业银行内部，其数据资产主要被用来优化管理和拓展业务，其价值显现主要反映在降本增效上，但是数据资产的市场价值货币化转换尚未完整体现和实现，以至于其市场化的激励机制不能完整成形并发挥作用，导致商业银行面向外部市场主体供应数据资产的主动性不强。虽然数据资产在提高商业银行本身的经营绩效和运营效率上已经开始显现使用价值，但是其价值显现过程较慢，也比较模糊，难以用货币量化计算，更重要的是，其数据资产可以在市场化的配置下，在更多主体更多应用场景中发挥作用，也能为商业银行增加相应的货币化市场价值回报。

其三，当前商业银行数据资产的资产和金融属性不强，与金融资产和金融产品的融合程度不深。目前商业银行的数据资产主要是被用来优化信用和风险评估，以及在业务场景开发中辅助获客、活客、黏客，更多体现的是其工具属性。在以数据资产作为抵质押标的来开发信贷金融产品，赋予数据资产金融属性进行资产证券化流通，为各类主体的数据资产生产经营活动提供信贷资金支持等方面，商业银行还需围绕数据资产进行更多的金融化操作。

其四，当前商业银行之间数据资产管理和市场化水平存在较大差异，在数据资产管理和市场化方面的资源投入和建设程度也不均衡，大部分银行的数据资产市场化路径不清晰。国有大行在资金、技术、人才等方面的投入较大，其数据资产规模和管理水平都处于行业前列，在对接数据交易所进行数据资产交易、发放基于数据资产凭证的融资等方面已经开始进行有效的尝试，在与各级政府、机构以及跨区域的公共平台进行数据合作方面也迈出了实质性步伐；股份制银行和城商行在数据资产市场化方面的分化比较明显，一部分银行从组织管理和技术环节等方面入手，对数据资产化管理和市场化实践进行了有益探索，某些股份制银行在数据资产估值定价方面的技术和管理水平甚至在引领行业突围，但是大部分中小商业银行还是仅局限于技术层面的数字化转型，未确定清晰的数据资产市场化路径。

其五，当前商业银行数据资产要素市场化的生态体系存在多层次缺位，无论是商业银行基于自身的业务活动和客户群体所构建的独立数据资产生态，还是商业银行同业之间形成数据资产交易流通开放生态，亦或是商业银行系统与整个数据资产市场以及各类市场主体共生的数据资产生态，都未形成融合共生良性循环的发展态势。这一方面是由于数据资产估值、定价、交易、产权保护等公共层面的市场基础条件不够成熟，更主要的方面在于市场化的相关机制作用失灵，商业银行在面向外部市场推进数据资产要素市场化的主动性不够。

(二)实施路径设计

商业银行在数据资产要素市场化的进程中存在以上几点不足，在一定程度上是由于客观外在原因导致的，但是，商业银行应该基于自身的资源禀赋和能力优势，结合已有的条件基础和实践经验，打造符合自身发展的数据资产要素市场化的实施路径。

1.加强基础模块建设，构建市场化的支撑条件

(1)以数据中台的功能优化和拓展延伸为改造重点，将行内数据资产的生产和应用环节向市场化的上下游两极延伸，在实现数据资产生产要素化的过程中，完成数据资产价值链的重构。商业银行在推进数字化转型的过程中，建设了较为强大的数据中台，同时也在生产资料数字化和数字劳工投入等方面，为数据资产生产要素化提供了较好的基础。虽然当前大部分商业银行的数据中台应用已经把数据资产管理作为重要模块，数据中台也成为数据资产生产的核心功能平台，但是在致力于实现数据资产要素市场化的道路上，商业银行还应围绕数据资产生产流程，对现有数据中台的功能和架构进行适应性调整。

对于数据资产价值链，商业银行应将其数据资产的生产原料的来源延伸到自身以外的外部市场，同时将其数据资产的供给范围也扩大到行内以外的市场，在将数据转换为生产力的价值链条布局上，超越自身行内的局限，并以生产要素化的思维来记录其数据资产生产过程中的资源投入和价值增值。这一价值链重构的实现，需要商业银行数据中台进行适应性的调整。

在复用功能模块上，数据中台处理和输出数据资产一般是面向业务决策、客户服务、产品开发和监管报送等行内数据资产需求，当前需要在数据中台开辟专门的模块来负责处理银行外部的数据资产需求，数据中台在开发相应可复用的数据资产生产功能模块时，应当考虑不同产业、行业、企业等主体的需求特色。在自助分析平台上，要由原来的只面向业务人员，转为同时面向数据资产市场交易人员。在组织架构上，延承“小前台大中台”的建设思路，打造数据资产对外服务的前台，负责面向外部市场的数据资产业务。将数据资产的生产流程和产品投放与市场对接，实现行内数据资产的生产和运营管理的市场化改造。

(2)从自身的数据资产生产基础和业务特色出发，开发多元化和应用价值较高的数据资产产品，在拓展数据资产外部市场需求的同时，更好地推动自身数据资产与其他生产要素融合并提高其生产效率，促进数据资产赋能实体经济。商业银行在以往的金融服务过程中，形成了自身独特的客户群体和业务产品，获得了具有差异性和特色化的数据资源，利用此类数据资源为原料开发具有应用针对性的数据资产，使其适用于对应的行业企业或生产生活场景，并在与资金、技术、人力资源、知识等生产要素的结合下，转化为生产力，提高相应主体的生产效率。由此，在推动数据资产赋能实体经济的过程中，释放数据资产的生产应用价值，吸引更多的市场主体对数据资产产生需求，为商业银行数据资产要素市场化提供动力。

(3)在开展常规金融业务的过程中，重点与对公客户进行数据资产开发和应用合作，形成以金融服务交易为基础的数据资产共建共享合作共赢机制。商业银行进行规模化和市场化的数据资产生产与流通，需要稳定可靠的数据资源供应，而遍布不同行业的各类公司客户在生产经营和市场交易过程中，会持续不断的产生具有经济价值的数据，这些数据是生产数据资产的重要原料。商业银行可以在为对公客户提供金融服务的过程中，与其进行数据资产共同开发合作，并对客户的产业数字化转型提供资金支持，或者对合作企业给予金融服务方面的费用优惠，同时在做好权属划分与利益分配方案的前提下，与相关客户共享数据资产市场化价值变现的收益。在数据资产的应用场景开发方面，商业银行也可以与企业客户合作，将相关数据资产优先出售给对应的企业，并与企业一道开发并优化其应用场景，在取得较好应用效果之后再向市场推广。

(4)围绕数据资产开发相应的金融产品，既要将数据资产的价值在金融产品定价中体现出来，促进数据资产与金融产品的融合，又要提高数据资产本身的金融属性，增强数据资产的金融化。数据资产与金融产品具有高度的亲近性，一方面，商业银行可以将数据资产作为抵质押标的来进行信贷资金投放，也可以在评估相关主体的信用资质和现金流量的过程中纳入数据资产的经营收益情况，激发其他主体进行数据资产生产和管理的积极性。另一方面，商业银行可以将商业银行参与资本市场建设的经验移植到数据资产市场化上来，探索设立数据资产银行、数据资产基金、数据资产信托、数据资产证券等新金融模式，提高数据资产的金融属性，促进其更好的进行市场流通。

(5)依托已有的公共平台，围绕自有的数据中台，自主补充开发和搭建各级各类功能平台，为数据资产市场化交易流通提供基础设施支持。区域性数据资产交易所等公共平台已经投入运行，商业银行在数字化转型过程中打造了功能较为强大的数据中台，许多商业银行的数据中台都能够提供企业级的数据处理能力，以此为基础，商业银行还应在数据资产估值定价、需求和应用反馈、交易中介机制等方面打造自主适用的功能性平台。在以商业银行自身为中心形成的数据资产生态圈内，很多交易对手都是银行自身的业务客户，更多采用点对点的交易模式，运用自主开发的功能平台更具灵活性和适应性，也能弥补当前公共平台的许多功能性和适用性缺位。

(6)以商业银行为中心，构建多层次的数据资产市场生态体系，充分发挥商业银行资源调配中心的作用。围绕商业银行数据资产要素市场化构建的生态体系，可以分为三个层次：第一个层次是商业银行与自身客户群之间的数据资产市场生态；第二个层次是商业银行同业之间的数据资产市场生态；第三个层次是商业银行行业与整个市场其他主体之间的数据资产市场生态；其中，第一个层次的生态是基础性的。

在第一个层次的生态体系中，商业银行既可以利用客户群的数据供给能力，还可以拓展数据资产业务需求，又能够将数据中台和估值定价等功能性平台向客户开放，帮助客户的数据资产实现市场化，形成共享共建共荣的生态互动。而对于商业银行的企业客户尤其是中小企业来说，他们在数据资产处理和交易定价等方面缺乏相应的设施条件和技术能力，在开发投入上又缺乏资金实力，需要借商业银行的船，出数据要素市场化的海，融入商业银行数据资产要素市场化的价值链条，通过贡献分配参与利益共享。

商业银行本身就是市场资源调配的中心，是融通市场的中心点，能够链接产业链、供应链、创新链、数据链等。在包含三个层次的生态体系中，商业银行是其运转中心，这是基于商业银行的比较优势和路径选择的经济性决定的，先将数据资产要素市场化的动能向商业银行积聚，再通过商业银行的溢出赋能其他市场主体，在积聚和溢出中走向数据资产要素市场化的平衡。

2.运用市场机制功能，激活市场化的运行动力

上述支撑条件的创造，以及商业银行数据资产要素市场化的合理运行，需要市场机制功能的驱动，为市场化的运行提供动力，以市场机制的功能促进市场化的落地。主要包括竞争机制、供求机制和价格机制，三套机制相互支撑，根据数据资产要素市场化的特点发挥作用。

(1)竞争机制：数据资产具有零边际成本和复制成本的特征，由于双边网络效应的存在，数据资产供给者的资产收益和需求者的消费效用，都会随着对方生产和使用规模的扩大、交易和应用频率的增加而提升。在这一网络效应的作用下，基于优胜劣汰的市场法则，数据资产的供给者将会竭力加大投资，在生产规模和客户规模上取得优势，力争获得垄断性的资源积聚优势，由此推动商业银行数据资产生产向外部市场上下游进行扩张，既要扩大数据来源丰富数据资产产品供给，又要在稳固自身传统的客户群体的同时，去拓展新的数据资产用户。

(2)供求机制：市场经济中的生产供给和需求产生的决策是由微观主体发出的，由于信息处理和资源配置的差异，供给与需求在宏观层面存在数量与结构上的不一致是一种常态，(18)孔艳芳、刘建旭、赵忠秀：《数据要素市场化配置研究：内涵解构、运行机理与实践路径》，《经济学家》2021年第11期。数据资产市场也是如此。在供求不均衡的条件下，叠加价格和竞争等因素的影响，供给与需求两端的力量对比将动态调整，生产要素从生产效率低和收益低的部门流向高效的部门。这为商业银行与中小微企业之间的数据资产开发与应用合作提供了动力机制，数据资产生产供给在初期需要较大的资源和技术等方面的成本投入，而商业银行在数字化转型的过程中已经具备较好的投入基础，在市场经济性和比较优势的加成下，商业银行与自身金融业务客户能够形成良好的合作生态。

(3)价格机制：基于市场交易和价值规律形成的市场价格，为数据资产流通和配置提供了方向信号和激励驱动。由于数据资产的价值显现高度依赖于应用场景，在不同应用场景中的需求者对同一数据资产的效用评价不一样，产生的支付意愿也不同，这为数据资产卖方实行价格歧视策略提供了条件。商业银行在与外部市场进行数据资产交易的情境下，基于竞争格局和市场地位进行价格谈判，形成差异化的数据资产定价，以此获得最大化的收益。这一定价机制将驱使商业银行去扩大数据资产的应用场景和需求主体，由此推动商业银行全面参与数据资产市场化。

五、总结

本文聚焦于分析新时期数据资产要素市场化的目标、原则及其实现路径，为了提高问题分析的针对性和启发性，选择商业银行这一市场重要性主体作为关键主体，分析其数据资产要素市场化的目标、原则和路径。通过对宏观政策文件的梳理分析，总结出其政策逻辑思路以及在数据要素市场化方面的总体要求，主要包括国情实际与经济规律、数字技术和要素市场、数据要素与其他要素、整体布局与重点突破、主体创造性与制度规范性五个方面的组合要求。在总体要求的框架下，结合商业银行的主体特色和发展实际，针对商业银行数据资产要素市场化，在数据资产生产、配置、交易、应用和生态方面提出五重主要目标，并就商业银行推进数据资产要素市场化确立了五大基本原则。在确立目标和原则的基础上，基于商业银行的资源禀赋和能力优势，结合已有的条件基础和实践经验，通过两个方面的组合安排来设计商业银行数据资产要素市场化的实施路径。

一方面是加强基础模块建设，构建市场化的支撑条件，具体措施包括：一是利用生产要素化的改造完成数据资产价值链重构；二是通过开发多元高附加值的数据资产产品扩大市场需求并促进要素融合；三是以金融服务交易为基础与对公客户建立数据资产共建共享合作共赢机制；四是围绕数据资产开发相应的金融产品，促进数据资产与金融产品的融合，提高数据资产的金融化程度；五是依托已有的公共平台，围绕自有的数据中台，自主开发和搭建各级各类功能平台；六是以商业银行为中心，构建多层次的数据资产市场生态体系。

另一方面是运用市场机制功能，激活市场化的运行动力，主要运用竞争机制、供求机制和价格机制，根据数据资产及其市场结构的特征来发挥作用，为市场化的运行提供动力，以市场机制的功能促进市场化的落地。