数据ABS助力金融“五篇大文章”的路径探索

联合资信结构二部|孙爽|官雪|靳月 引言 中央金融工作会议提出“为了提供高质量金融服务，金融系统要着力做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，引导金融为经济社会发展提供高质量服务。金融“五篇大文章”服务方向各有侧重，数据资产证券化作为数字金融的核心实践，旨在通过金融创新激活数据要素价值，服务实体经济转型。然而，数据资产具有价值评估难、权属界定复杂、现金流与运营主体深度绑定等特征，使其证券化过程面临诸多独特挑战。2025年作为数据资产ABS的“元年”，行业迎来首次规模化发行，标志着我国数据资产证券化探索进入实质性阶段。 一、数据资产的市场现状与政策背景 （一）市场现状 数字经济已成为我国经济增长的重要动力，数据要素的生产、流通与应用体系不断完善。截至2025年底，我国数字经济核心产业企业数量达428.7万家，同比增长24.2%，数字经济核心产业的蓬勃发展积累了海量、多元、高价值的数据资产，为数据资产的市场化运作提供了坚实的产业基础。 从市场主体来看，科技型企业、中小企业成为数字经济核心产业的重要组成部分，这类企业普遍具有“轻资产、高风险”的特点，固定资产占比低，核心价值集中于技术、数据、知识产权等无形资产。但在传统金融体系下，金融机构对企业信用的评估多依赖于有形资产抵押，难以准确衡量无形资产的价值，导致这类企业面临融资渠道狭窄、融资成本较高的发展困境。数据资产的证券化探索，能够将企业的核心数据资产转化为可融资的金融标的，有效激活无形资产价值，为轻资产企业融资提供新路径。 （二）政策背景 国家层面持续完善数据要素市场制度体系，围绕数据产权、流通交易、价值评估、合规治理等核心环节出台多项顶层设计与配套政策，为数据资产ABS的发展奠定了坚实的制度基础，核心政策如下： （三）数据资产证券化发展背景 2025年数据资产ABS实现首次规模化发行，行业迎来突破性增长，其背后是国家政策、地方需求、金融机构创新等多方面因素的共同推动。 第一，国家政策的引导与支持是核心动因。国家层面将数据要素市场化配置作为数字经济发展的核心任务，持续出台政策培育壮大数据要素市场，明确支持数据资产的金融创新应用。数据资产ABS作为数据要素市场化的重要金融工具，契合国家战略方向，得到了政策层面的鼓励与引导，为行业发展扫清了制度障碍，明确了发展方向，提升了市场主体的参与信心。 第二，地方国资盘活存量资产的“三资三化”需求提供了重要市场推力。地方国资系统提出的“三资三化”改革，要求将存量资产转化为资本、资本转化为证券、证券实现市场化交易，数据资产证券化成为地方国资盘活无形资产、提升资产运营效率、实现国有资产保值增值的重要路径，地方国资企业成为2025年数据资产ABS发行的重要主体。 第三，金融机构围绕“五篇大文章”的业务创新是关键市场动力。金融监管部门要求金融机构做好“五篇大文章”，推动金融与实体经济深度融合。数据资产ABS作为数字金融与科技金融的创新产物，成为金融机构落实政策要求、拓展业务领域、提升服务实体经济能力的重要抓手。此外，2025年以来，多家担保公司牵头获批数据资产ABS储架项目，进一步丰富了市场参与主体。 二、数据资产ABS的核心界定与发展现状 （一）定义及贴标标准 数据资产ABS是指以数据资产为核心标的，通过资产证券化的运作模式，将数据资产所产生的未来现金流或其价值作为基础，设计发行证券产品的金融创新行为。 在数据资产证券化业务实践中，为明确产品属性、规范市场标识，深圳证券交易所通过窗口指导与公开培训，明确了数据资产ABS产品的直接命名与贴标两类标识标准。该标准从现金流、基础资产、募集资金三个核心维度设定量化门槛，为市场主体开展相关业务提供了清晰指引。 1．以“数据资产”直接命名标准 产品需满足以下三种情形之一，且对应维度的占比不低于70%： （1）现金流：基础资产现金流70%以上来源于数据资产转让等方式所形成的收入； （2）基础资产：基础资产70%以上为数据资产融资所形成的债权；（3）募集资金：转让基础资产所得资金70%以上用于取得数据资产。 2．以“（数据资产）”贴标标准 产品需满足以下三种情形之一，且对应维度的占比不低于50%： （1）现金流：基础资产现金流50%以上来源于数据资产转让等方式所形成的收入；（2）基础资产：基础资产50%以上为数据资产融资所形成的债权；（3）募集资金：转让基础资产所得资金50%以上用于取得数据资产。 （二）发行统计 2025年成为我国数据资产ABS发展的“元年”，标志着这一金融产品从试点探索进入规模化发行的初始阶段。自2025年首单数据资产ABS“平安-如皋第1期资产支持专项计划（数据资产）”成功落地后，数据资产ABS在交易所端的申报与受理规模呈现井喷式增长，市场正从试点探索加速迈入规模化发展阶段。2025年全年我国成功发行数据资产ABS产品共10单，发行金额合计41.80亿元；2026年上半年成功发行数据资产ABS产品共27单，发行金额合计189.42亿元。 地区分布方面，2025年已发行项目覆盖江苏、广西、安徽、湖北、天津、西藏等多个省市自治区。2026年以来进一步扩展至河南、山东、甘肃等地区，区域覆盖面持续扩大。 从增信层面看，目前数据资产ABS项目发行依赖外部增信，截至2026年6月底已发行的37单项目均设置了差额支付承诺人或保函出具方。外部增信机构以地方融资担保公司居多，部分项目设置了2~3家外部机构共同提供增信。 在贴标方式上，截至2026年6月底，数据资产贴标类为32单，数据资产赋能为5单。 三、数据资产ABS的主流模式与案例分析 与传统资产证券化不同，数据资产ABS的核心标的是数据资产这一新型无形资产，其价值形成、现金流产生机制具有独特性。从当前实践看，数据资产仍以“间接模式”参与ABS——即作为质押增信或风控赋能手段，尚未成为独立的底层基础资产。 第一种模式为数据资产质押模式，该模式下，数据资产主要作为增信手段参与资产证券化过程。发行主体将其合法拥有的优质数据资产质押给专项计划或增信机构， 通过数据资产的价值为基础资产池提供额外的保障，降低融资成本。 第二种模式为数据资产赋能模式，该模式下数据资产主要作为赋能手段参与资产证券化过程。发行主体引入数据资产服务机构，对相关业务数据进行合规审核与价值认证，通过数据资产赋能基础资产的全流程管理，为中小微企业破解融资难题提供支撑。 （一）质押模式：以数据资产价值为核心的增信路径 “平安-如皋第1期资产支持专项计划（数据资产）”是国内首单落地的数据资产ABS产品，采用数据资产质押作为ABS增信模式，拓展了传统ABS以实物资产、信用担保为主的增信局限，体现出数据资产具备可用于融资担保的价值载体特征。 专项计划的基础资产为应收账款债权。原始权益人将其持有的对下游客户的应收账款打包入池，以出质人持有的在南京市公共资源交易中心挂牌登记的交通、港口等领域的数据资产进行质押担保，数据资产质押占比超过50%。 该模式的核心逻辑是“数据确权+质押担保”：首先，基础资产中的4笔数据资产权利人作为出质人，确保数据资产的归属清晰、权责明确；其次，出质人将其持有的数据资产在相关产权交易所完成挂牌登记，通过专业机构的审核与登记，实现数据资产的合法确权、价值评估与公示，为质押行为提供合法合规的基础；最后，出质人将该等已确权登记的数据资产质押予原始权益人，作为专项计划的质押担保，当基础资产出现违约风险时，专项计划可通过处置质押的数据资产，弥补相关损失。 （二）赋能模式：以数据资产应用为核心的风控路径 “国海证券-通盛租赁第14期普惠资产支持专项计划（数据资产赋能）”是市场上采用数据资产辅助运作的典型ABS产品，该产品将数据资产的应用能力融入ABS的资产筛选、管理与风控环节，为普惠金融提供了一类可供参考的业务实施路径。该专项计划的底层资产为融资租赁债权，基础资产分散、单笔金额小，传统风控手段难以高效覆盖。 专项计划引入数据资产服务机构，对通盛租赁业务系统中的客户行为数据、车辆运营数据、还款记录等动态信息进行合规审核与价值认证。专项计划管理人通过对上述数据的分析，可完成资产质量判别、动态监测风险变化、优化资产入池标准，从而提升资产池的整体信用水平。该模式的核心逻辑是“数据应用+资产服务”，不依赖数据资产质押，而是通过数据资产赋能基础资产的全流程管理与风险控制，降低了资产证券化对传统增信措施的依赖，为中小微企业融资提供了可复制的解决方案。 两种主流模式分别对应了不同类型数据资产与发行主体的需求，对于拥有优质的、完成确权的大规模数据资产，质押模式是更优选择；对于拥有海量业务数据，且具备数据应用能力的金融机构、科技企业，赋能模式更具适配性。 总体而言，质押模式与赋能模式的落地，增加了数据资产的应用场景，推动了数据要素与资产证券化领域的深度融合，为数据资产的市场化流通与价值实现提供了可行路径，也为不同类型的市场主体提供了多元化的融资解决方案，对数据要素市场化相关实践形成补充。 四、数据资产ABS发展面临的问题与挑战 尽管2025年数据资产ABS实现了首次规模化发行，但从行业实践来看，数据资产尚未真正作为独立的底层基础资产参与资产证券化过程，仍以间接方式参与，这一现状的背后是数据资产自身特征与市场、制度环境等多方面因素形成的核心症结，也是制约数据资产ABS发展的关键问题。 （一）数据资产评估价值难以确定 价值评估是资产证券化的基础，而数据资产的无形资产特征使其价值评估成为行业公认的难题，尚未形成统一、科学、可落地的评估体系。 从评估方法来看，传统的资产评估方法包括成本法、市场法、收益法，但均难以直接适用于数据资产。成本法仅能核算数据资产的采集、存储、处理等前期投入，无法反映数据资产的未来收益能力与市场价值；市场法需要活跃的数据资产交易市场与可比交易案例，但当前我国数据要素市场仍处于培育阶段，数据资产交易规模小、案例少，缺乏可比的交易数据；收益法是当前数据资产评估的主要方法，但数据资产的未来收益与应用场景、运营能力、政策环境密切相关，现金流预测的准确性难以保证，折现率的确定也缺乏统一标准。 从评估要素来看，数据资产的价值受数据量、数据质量、数据时效性、数据应用能力等多重因素影响，不同因素的权重难以量化，且数据资产的价值具有非线性特征，并非随数据量的增加而线性增长，进一步增加了价值评估的难度。由于评估价值难以确定，金融机构与投资者无法准确判断基础资产的价值与证券产品的投资价值，数据资产难以作为独立的底层基础资产进行证券化。 同时，数据资产价值随时间波动显著的特征，进一步加大了价值评估的不确定性。与传统固定资产、金融资产不同，数据资产的价值具有明显的时效性，随时间推移呈现出复杂的波动特征，难以形成稳定的价值基础，这与资产证券化对底层资产价值稳定性的要求相矛盾。一方面，部分数据资产具有“保鲜期”，如用户行为数据、市场 交易数据、消费数据等，这类数据的价值随时间推移快速衰减，若不能及时挖掘与应用，其价值会大幅降低；另一方面，部分数据资产如政务数据、产业基础数据等，其价值会随数据积累、挖掘深度的增加而提升，呈现出价值增长特征。同时，数据资产的价值还受技术发展、市场需求、政策变化的影响，如新技术的出现可能使原有数据资产的挖掘能力提升，市场需求的转变可能使某类数据资产从冷门变为热门，政策的调整可能限制某类数据资产的应用场景，导致其价值大幅波动。这一特征使得数据资产未来现金流的预测难度大幅提升，而稳定的未来现金流是资产证券化的核心基础，进一步制约了其作为独立底层资产的可行性。 （二）数据资产登记标准存在区域差异 数据资产的确权与登记是其参与证券化的前提，只有明确数据资产的权属，完成合法合规的登记，才能实现资产的转让、质押、处置，保障投资者的合法权益。但当前我国数据资产登记标准存在明显的区域差异，尚未形成全国统一的登记体系，制约了数据资产的跨区域流通与证券化运作。 我国多地已设立