数据提前金融化的表现、弊端与治理机制

数据提前金融化的表现、弊端与治理机制［摘要］数据资源化、资产化和资本化是数据要素化的基本方向，也是实现数据流通利用的重要环节但长期发展的方向并不等于当下的发展路径目前，国内已经出现了数据加速实现资产化，直接开始资本化发展一一数据提前金融化的苗头数据提前金融化是指在数据尚未大规模流通应用、数据所蕴含的价值未被有效释放时就对数据强行赋予金融属性的现象文章从数据的流通逻辑出发，整理了数据提前金融化可能引发的弊端数据提前金融化可能导致数字经济背离赋能实体经济的初衷，使中小企业无法获得数据红利，引发新的地方债泡沫，甚至导致数据资产被国际资本绑架文章认为，需高度警惕已出现的数据提前金融化苗头，审慎关注数据资产入表问题，避免过度宣传数据资本化,加快有序推进公共数据授权经营，构建“公共数据池”助力公共数据开放，大力推进数据应用场景探索［关键词］数据；流通应用；提前金融化；数据资产入表;资本化

一、引言为进一步提高数据的流通利用效率，促进数据赋能实体经济实现高质量发展，近年来，国家层面已经出台众多政策文件，为数据的流通利用构建顶层制度框架年月，《“十四五”202111只有通过广泛的数据共享，才能促进跨行业、跨领域的合作与创新然而，过度金融化可能导致数据陷入封闭状态，限制了其他潜在用户的获取和利用这种封闭性不仅抑制了数据的多元应用,还阻碍了新技术和新产品的研发进程最后，银行资产负担增加大量数据堆积在银行，可能会增加银行的资产负担银行并非专业的数据管理机构，大量数据的管理会给银行带来一系列挑战，包括数据安全、隐私保护，以及运营负担等问题银行需要投入大量资源来维护和管理这些数据，从而增加了运营成本，并可能面临由于数据管理不善而引发的风险

（二）中小企业无法获得数据带来的福利中小企业是我国宏观经济稳定和就业韧性的重要支撑，其健康发展关系到整个经济社会的发展全局然而，当前中小企业普遍

[28]o面临融资难、融资贵的问题，如果数据提前金融化开始蔓延，中小企业几乎无法获得数据带来的福利，进一步加剧其生存和发展困境首先，融资不公平数据金融化过度集中在大型企业或资本市场中，可能导致中小企业难以获得公平的融资机会大型企业拥有更多的数据资源，可以将这些数据抵押融资，而中小企业由于数据资源有限，无法同等利用金融化带来的融资便利这种不公平的融资环境将进一步加剧中小企业的资金压力，使其在竞争中处于劣势其次，信息不对称大型企业通常拥有更多的资源来获取、分析和利用大规模的数据，而中小企业由于资源有限，在数据获取和应用方面难以与之竞争信息不对称使得中小企业在市场中处于不利地位，无法及时获得市场动态和消费者需求的变化，从而错失商机，影响其发展和创新能力最后，市场不公正如果数据金融化导致市场垄断，少数大型企业掌握了大部分数据资产，而且一些数据具有互换性，这就可能形成不健康的市场竞争环境垄断企业利用其数据优势，可以制定不公平的竞争策略，压制中小企业的生存空间中小企业在缺乏数据和资金的情况下，难以有效应对市场竞争，可能被迫退出市场，进一步加剧市场的不公正性

（三）有进一步扩大地方隐性债务的风险从当前数据要素市场的具体情况来看，能够实现数据资产入表，并凭此获得银行抵押贷款的企业主要包括两类资本富裕的互联网大厂和有地方政府背景或背书的企业互联网大厂资本雄厚，拥有大量高价值的数据资源，能够将这些数据资产化并抵押贷款这些企业通常具备先进的数据分析技术和完善的数据管理体系，能够有效评估数据的价值，并与银行在价格方面达成一致有地方政府背景或背书的企业，借助政府的行政权力和资源，也可以较容易地与银行谈判，达成数据资产的抵押贷款协议地方政府的参与为这些企业提供了信用保障，使银行在放贷时更加放心极有可能进一步扩大地方隐性债务首先，数据的非标性和非匀质性数据作为一种非标准化的资产，其价值高度依赖于具体的应用场景和用途不同企业的数据在质量、完整性和应用潜力方面存在显著差异，这使得银行在评估数据价值时难以达成共识一般企业缺乏专业的数据评估能力，难以说服银行接受其数据资产的估值其次，政府主导下的数据融资价格谈判地方政府可以凭借行政权力与银行进行价格谈判，但这种行政干预下的价格谈判往往难以反映数据资产的真实市场价值地方政府为了推进数据金融化，可能人为抬高数据资产的估值，导致市场价格与真实价值的不匹配这种价格扭曲可能为未来的金融风险埋下隐患最后，地方政府的积极性与隐性债务风险地方政府对于数据资产的融资具有高度积极性，因为这为其提供了一种新的融资渠道然而，在数据价值尚未充分探明的情况下，地方政府通过数据资产进行大量融资，可能增加新的隐性债务这种情况与此前的土地财政引发的债务危机类似，可能进一步加剧地方政府的债务负担，甚至引发新的债务危机

（四）有使国内数据产业被华尔街资本绑架的可能尤其是在尚未完全探明数据价值化路径之前，华尔街更容易发现并挖掘国内大数据的潜在价值通过风险投资这一渠道，海外资本对国内数据企业进行干预，可能引发一系列风险首先,过度关注短期业绩金融市场通常受到短期投资者的影响，这也会影响到对数据企业的投资态度数据提前金融化可能导致企业管理层过度关注短期财务指标和业绩，以满足投资者的短期利益诉求这种短期主义倾向可能使得企业长期的发展战略和技术创新投资被忽视，从而影响企业的长远竞争力和可持续发展能力其次，经营风险集中如果数据企业依赖于金融机构的融资，其业务和发展将直接受到这些机构的风险偏好和决策的影响金融市场的波动和不稳定性可能导致企业面临资金紧张、融资成本上升等问题，进而影响企业的稳定经营和战略执行能力最后，信息不对称风险金融市场的参与者通常拥有更多的资源和信息,这可能导致资本控制者与数据企业之间的信息不对称，信息不对称使得金融机构或投资者能够利用其信息优势一方面，信息不对称导致企业在决策过程中处于劣势，容易受到外部干预，增加了企业的经营风险和不确定性例如，资本可能要求企业优先考虑商业利益，而非国家对数据安全和隐私保护的要求，从而引发政策和监管风险另一方面，操控数据企业的经营方向，迫使企业的经营方向偏离国家的数据战略方向，甚至出现与国家利益相悖的行为

五、防止数据提前金融化的建议

（一）审慎关注数据资产入表问题由于数据具有虚拟性特征，数据资产可以分为有形化的无形资产和无形化的无形资产有形化的无形资产指的是具备一定排他性的数据产品，如数据库、数字产品、数据服务和知识产权等；而无形化的无形资产则是指一些公开的、完全不具备排他性的数据，例如网站数据鉴于这一区分，建议对有形化的无形资产可以入表，但对于无形化的无形资产则不应入表另外，在数据进行入表时还必须强调如下指标

①明确数据用途对于入表的数据资产，应明确其使用目的，确保数据的采集和利用是出于具体的业务或社会目标，而不是仅仅为了入表而入表

②强调社会价值数据利用应当有助于社会发展、科学研究、公共服务等方面在入表的过程中，要强调数据的社会价值，而不仅仅是其商业价值

③制定透明规则明确数据资产入表的条件和流程，确保参与方了解并遵守这些规则，以减少滥用数据的风险

④强调数据伦理在入表的过程中，确保在使用数据的过程中尊重个体隐私、维护公正、避免歧视等

⑤建立监管框架通过有效的数据治理框架和监管机制，明确责任、监督数据资产入表的过程，确保其合法性和公正性

（二）避免过度宣传数据资本化首先，在推进数据资产化的过程中应减少对数据资本化的宣传，不应将其作为数据价值释放的唯一目标，而是将其纳入更广泛的数据价值化框架中其次，对于具体情况，必须以客观的方式呈现数据的实际价值，清晰地阐述数据的组成结构和可能的实际用途，并在必要时辅以实际案例说明，以更真实地展现数据的应用潜力最后，在数据价值化过程中，应明确提及数据资本化可能带来的潜在风险，包括但不限于隐私问题、安全风险，以及社会和伦理问题通过这些建议，确保在数据资本化过程中充分考虑到潜在的负面影响，实现数据的可持续价值释放

（三）加快有序推进公共数据授权经营首先，应制定明确的法规和政策框架，以规范公共数据的授权经营，包括对数据所有权、使用权和分享机制等方面进行明确规定，以确保公共数据的有序开放和合理使用其次，建议制定统一的公共数据标准和分类体系，以提高管理和授权不同类型数据的效率，降低使用者准入门槛，促进数据的广泛利用在此基础上，建设公共数据平台和相应的基础设施，以提供便捷的数据获取、管理和分发服务，促进数据的可访问性再次，鼓励不同部门、组织和企业间的数据共享合作，以实现公共数据的整合和交流在推进公共数据授权经营过程中，必须强调对个人隐私和数据安全的重视，确保数据的采集、处理和分享符合相关法规和伦理标准同时，为有效监督授权经营过程，定期评估授权经营的效果和影响最后，建立公共数据用户的反馈机制，以便不断改进授权经营的模式和服务，更好地满足社会和市场的需求

（四）构建“公共数据池”助力公共数据开放在限制提前金融化的同时，开辟主动应用的数据场一是通过评估，将可开放的公共数据汇聚成为“公共数据池”，并在此基础上构建数据平台基于“公共数据池”，制定统一的数据标准，包括建立统一的数据标准和格式，以确保各类数据能够在“公共数据池”中进行有效的整合和共享，探索授权经营中有偿共享二是建设安全可控的架构，确保“公共数据池”的架构安全可控同时，利用人工智能技术和先进的数据管理手段，如数据池平台、元数据管理工具等，提高数据的可发现性、可理解性和可信度,在此基础上构建用户友好的接口体系（）使各类用户能够方便地访问和APIs,利用“公共数据池”中的数据三是建立数据共享政策和治理机制，明确数据的共享条件、权限和使用规则，确保公共数据在合规、脱敏、透明、公正的基础上得以共享同时，明确数据的各项权益、责任分工和监管机构，以确保“公共数据池”的合规运营

（五）大力推进数据应用场景的探索以数据实体化，替代数据金融化一是深入结合物联网、大数据分析和人工智能等先进技术，加快推动制造业供应链数据和应用场景的深度探索重点关注智能制造、预测性维护、供应链优化等领域，加快推动智能制造二是重点推动中小微企业固定投资的数字化，帮助中小微企业广泛复用数字李生化的生产资料,实现被李生实体生产资料的同等功能在“数据要素中，大力支持平台一次X”性固定资产投入，中小微企业多次复用，减少对实体固定资产投资依赖，缓解中小微企业资金难的问题变数据金融化后间接支持实体经济，为数据复用化直接赋能实体经济三是构建数据生态园区数据中台，集中管理和整合各类数据，提高数据的可用性、可访问性和共享性，促进不同领域和企业之间的数据共享和合作［注”释］

①https//doiorg/1013253/jcnkiddjjgl202501011□

②n https//njsjnanjinggovcn/xwdt/202404/1202404124208143htmlo[参考文献]张雅婷.”数据如何要素化？中科院院士梅宏资源化，资

[1]产化，资本化[EB/OL]”2022-08-03[2024-08-01].https//www21jingjicom/article/20220803/herald/e547503b531c41f979d8f642a444991ehtml.孙静，王建冬.多级市场体系下形成数据要素资源化、资产

[2]化、资本化政策闭环的总体设想电子政务，[J].2024212-

20.马克思.资本论第一卷.郭大力，王亚男，译.上海

[3][M]上海三联书店，20n.朱民.”迎接数据资本大时代的到来

[4][EB/OL]2024-01-10[2024-08-01].https//wwwpbcsftsinghuaeducn/info/1154/7126htm.王文臣，马梦雪.论大数据作为生产要素的资本化及其双重

[5]影响.上海财经大学学报，[J]2022,246108-

122.贾磊.数字资本主义时代数据资本化的逻辑考察华北电

[6][J].力大学学报社会科学版，2023561-

68.杨志锦.”公共数据资产人表已有城投公司通过数据资产

[7]融资[EB/OL].2024-03-14[2024-08-01].nhttps//www2Ijingjicom/article/20240314/herald/c427fbdc1805e22c360ebb78046da285html.于施洋，黄倩倩，虞洋，等.数据要素市场的价值增值

[8]研究理论构建与实施路径［］电子政务，J.2024233-

40.［］刘雅君，张雅俊.数据要素市场培育的制约因素及其突破9路径［］.改革，J2023921-

33.［］龚芳颖，郭森宇，马亮，等.公共数据授权运营的功能定10位与实现机制——基于福建省案例的研究［］电子政务，J.20231128-

41.［］沈斌.公共数据授权运营的功能定位、法律属性与制度展11开］电子政务，EJ.20231142-

53.［］江小涓.”数据交易与数据交互一一理解数据要素市场特12征的关键［］中国网信,J2024,

251.32-

36.［］欧阳日辉，杜青青.公共开放数据的“数据赋智”估值模13型及应用［］.西安交通大学学报社会科学版，J2023,43280-

94.［］门理想，张瑶瑶，张会平，等.公共数据授权运营的收益14分配体系研究［］电子政务，J.20231114-

27.［］刘语，曾燕.论有偿使用制度推动公共数据开放发展［］15J.西安交通大学学报社会科学版，2023,43490-

99.［］马颜昕.公共数据授权运营的类型构建与制度展开［］中16J.外法学，2023,352328-

345.［］樊红敏.地方城投融资再现“灰色”通道资产信托服17务变身融资产品［］中国经营报,N2024-07-08B

4.［］尤一炜.”数据如何成为资产？金融机构在这场圆桌对话18上讲透了[EB/OL].n2024-04-11[2024-08-01].nhttps//21jingjicom/article/20240411/herald/9147a826b962c7a7922aa0917d30c32flitml.邱志刚，王子悦，王卓.地方政府债务置换与新增隐性债

[19]务一一基于城投债发行规模与定价的分析中国工业经济，[J].2022442-

60.郭峰，徐铮辉.地方政府姿态与城投债的发行数量与风险

[20]溢价.财经研究，[J]2019,451218-

31.谢波峰，朱扬勇.数据财政公共数据运营的现实需要和

[21]构建逻辑中国行政管理，[J].2023,391226-

35.数据猿.”可以用数据来融资了，数据资产化才能算是真

[22]正落地![EB/OL].H2024-02-29[2024-08-01].nhttps//wwwsohucom/a/760996657_

400678.杜涛.”地不好卖了，“数据城投”跑步进场

[23][EB/OL].2024-05-04[2024-08-01].nhttps//mpweixinqqcom/s；；_biz=MjM5OTExMjYwMA%3D%3Damp mid=2670239889amp；；idx=lamp sn=ac326c030d9a039e40386c76436326deamp；scene=45amppoc_token=HEUYgWajtWaNX2DUKiL_-CusBBRAOIQnx52fDwcV.张丽丽，章政.推动新质生产力涌现的数据交易信用管理

[24]体系特征与机制.财经科学，[J]2024562-

70.大数据产业发展规划》提出，“加快建设行业大数据平台，提升数据开发利用水平，推动行业数据资产化、产品化”，为数据的流通利用提供了最早的方向规划年月，《中共中央”国务院202212关于构建数据基础制度更好地发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条“）的出台为数据流通利用奠定了最早的制度基础在此基础上，年月，财政部印发了《关于加强数据资产管理的指202312导意见》（财资［）号），提出“构建市场主导、政府引导、2023141多方共建的数据资产治理模式，逐步建立完善数据资产管理制度”，推动了数据资产化的进程年月，新成立的国家数据局等2024117部门联合印发的《“数据要素义”三年行动计划（年）》，2024—2026提出推动将满足资产确认条件的数据资源，计入资产负债表无形资产或存货，推动数据资产化一系列文件建立起我国当前数据资产化的制度架构在这些政策出台的同时，大量学者也在不断深化关于数据流通利用的讨论中国科学院院士梅宏在年第五届数字中国建设2022峰会上表示，数据资源化、资产化和资本化是数据要素化的三个递进层次，只有数据动起来才有价值［］孙静和王建冬［］也强调，12数据的资源化、资产化和资本化是数据要素市场化配置的必由之路这符合马克思提到的商品市场由“商品一货币一商品”发展成为“货币一商品一货币”，进而货币资本化的发展逻辑［］正385-92o如资本化的货币更容易流通一样，资本化的数据亦然朱民［］表4示，数据资本化的核心目标是让数窦悦，郭明军，张琳颖，等.全国一体化数据交易场所体

[25]系的总体布局及推进路径研究电子政务，[J].202422-

11.江小涓.”数据交易与数据交互顶层设计与探索创新

[26][EB/OL].2023-12-22[2024-08-01].n https//economy gmwcn/2023-12/22/content_37046711htm.江振龙.破解中小企业融资难题的货币政策选择与宏观经

[27]济稳定国际金融研究，[J].2021423-

32.许德友.发展中小企业是解决中国就业问题的重要途径

[28]------------个基于中小企业理论和中国现实的分析[J].经济与管理,2007537-

42.The Performance,Disadvantages andGovernance Mechanismof Premature”Datan FinancializationFromthe DatanFlow LogicPerspectiveDuanLitao”Chinese Academyof SocialnSciences,Beijing”100732,China AbstractDatan resourcelization,H assetization,andcapitalization arethen basicndirections ofdata elementizationand importantsteps toachieve thecirculation andnutilizationofdata.However,then longtermndirectionn ofndevelopment does11notn necessarilyalign“with11thecurrent!rdevelopmentpath.Currently,inChina,“there isa trendtowardsaccelerating the realization ofn data assetizationandn directlyninitiating capitalizationtheemergence ofprematurefinancializationofdata.Prematurefinancialization”ofdata refersto thephenomenon offorcibly assigningrinancial attributesntodata beforeit hasbeen widelycirculatedand thevalue“inherent inthen datahas,f been“effectively released.n Startingfrom thelogic ofndata circulation,this paperoutlinesn thendrawbacks thatnpremature financializationof1data maybring about.Premature financializationof datamayleadthendigitalneconomyastrayfromitsoriginal,rintention rff-H

4.1fl1IIof empoweringtherealeconomy,making itHdifficult for,r smallnand mediumsizedenterprises to benefit fromthen dataHdividend,triggering newlocalndebtbubbles,andeven allowing!r dataassets tobehijackedby internationalncapital.This paperargues thatthere isa needtobehighly vigilantabout theemerging trendsnof prematurenfinancialization”o fdata,n carefullyfocusonn thenissue ofdataH assetnentry,avoidexcessive promotionor datacapitalization,accelerate theorderlyadvancement ofauthorizedn operationofpublic11data,construct apublicn data”poolto promote then openness,f ofnpublic”dataand vigorouslypromotetheexploration ofndatan scenarios.；Key wordsdata”circulation andutilizationn prematurefinancialization；ndataasset entry,r intothe balance,r sheet”capitalization据流动起来，使之创造出更多的价值；数据的金融化是数据资本化的一个必要阶段，但是不能让数据资产只作为一个抵押品就此停留，数据资本未来一定会大于金融资本但长期发展的方向并不等于当下的发展路径，因为并非一切数据都能转化为数字资本［］根据马克思主义的商品发展逻辑，数5据资本的形成需要按照“数据要素一数据商品一数据资本”的路径逐步演化，必须保证数据能够在市场上进行交换［］然而，当下6我国的数据市场并没有如此按部就班地进行，出现了数据提前金融化的苗头数据提前金融化是指在数据尚未大规模流通应用、数据所蕴含的价值未被有效释放时就对数据强行赋予金融属性，过度参与金融活动的现象数据提前金融化可能导致数字经济背离赋能实体经济的初衷，使中小企业无法获得数据红利，引发新的地方债泡沫，甚至导致数据资产被国际资本绑架目前，我国已经有数十家企业完成了利用数据资产化入表进行融资的案例，包括一些城投公司也在参与［］这不得不引起担心针对这个问题，本文从数据”7,流通利用的全过程出发，提出防止数据提前金融化的治理机制

二、数据的流通逻辑以数据为关键要素不断做强做优做大数字经济，拓展经济发展新空间，需要构建数据要素市场，让数据像资本、土地和劳动力等生产要素一样通过市场自由流通［］流通过程中，利用有效的市8场化配置，使数据被广泛地使用、复用，从而实现数据价值的充分释放，最终赋能实体经济［］数据分为公共数据、企业9数据和个人数据，不同主体数据的流通出发点不同尽管对于公共数据授权运营定位的争议存在［］但公共数据开放和流通利用的10T1,出发点无疑是为了提高公共数据的利用效率，以尽可能地提高公共福利而非公共数据（主要是企业数据，因为根据我国现行的数据管理制度，个人数据暂时无法参与市场流通）流通的出发点则是数据主体为了获得更大的经济效益由于出发点不同，不同数据的流通路径也不一样，公共数据和企业数据的流通逻辑如图lo不管是公共数据还是企业数据，能够在市场上真实自由流通的数据必然是存在市场需求的数据对于企业数据，一方面可以通过数据交易所（中心）完成数据场内交易，将使用权以商品的形式转移到数据的购买方；另一方面也可以通过企业之间合作的形式完成数据交互［］除此之外，这份数据也可以在满足一定条件下，作12o为企业资产在金融机构进行（无）质押融资或者抵押融资对于公共数据，由于数据涉及公共利益这一根本属性，公共数据的市场化流通利用可以选择免费、特许授权经营和申请授权使用［］公13T6共数据也可以像企业数据一样，在满足一定条件下以城投公司或其他形式通过金融系统，实现融资目前，已经有一些城投公司利用公共数据实现融资［］7o在这些路径中，对于非金融化的路径，数据最终将通过市场被应用于具体场景，释放价值但不管是公共数据还是企业数据，根据现有的融资案例

①，一旦数据被用于融资，那么必然导致两种情况一是通过质押融资，把数据的使用权质押在金融机构,导致数据被封闭起来无法复用二是通过无质押或抵押融资，数据使用权仍然保留在数据资产持有者在这种情况下，如果数据是正常通过市场途径完成金融化过程，那么既可以保证数据持有者获得融资，也可以让数据的使用权继续流通，然而，如果并非通过正常途径，数据金融化极有可能导致风险在金融机构堆积（如图）1事实上，除了存在市场需求的数据进行融资，一些尚未发现存在市场价值的数据在当前制度不健全的前提下也有可能通过“数据资产入表”后流入市场，提前通过金融系统获得融资，这也是本文所讨论的核心问题这是一种非市场化的行为，需要政府的行政力量介入从现实来看，这类融资案例在其他领域并不罕见例如，《中国经营报》年月日报道，一些地方城投、国企正在以202476“某财产权信托”“某信托资产收益权”命名的融资产品募集资金，把资产服务信托变成融资产品

[17]o

三、数据提前金融化的表现数据金融化本是随着数据产业不断发展，通过将数据确定为资产之后实现在金融市场融资的过程，是数据产业发展到一定程度之后的产物在相对完善的数据市场体制下，数据资产所有者通过正常渠道向金融机构申请（无）质押/抵押融资，金融机构利用市场化且成熟的数据资产评估机制对这笔数据进行客观准确的价值评估，然后决定是否给予放款（如图）但目前的数据市2场并不具备这样的条件，以“成本法”评估数据资产价值的制度无法反映数据的公允价值，市场上数据金融化的活动提前于市场制度，甚至提前于数据资产化进程根据广东粤财信托有限公司绿色普惠金融部总经理郑创杰的观点，目前企业利用数据资产进行贷款、融资时，传统的金融机构仍主要以企业主体作为授信逻辑，并未将数据资产化作为一种增信手段或可处置变现的手段，等到数据能够产生现金流、实现价值回归的时候，才能成为真正的资产［］而且，18o从目前已经发生的数据资产融资的真实案例来看，无法确定所有的案例全是依靠市场力量完成，多数案例不需要依靠数据质押或抵押就可以从金融机构获得融资

①对于暂时不具备市场价值，即达不到放款条件的数据资产（劣质资产），在没有行政力量介入时一般无法上市流通，一旦行政力量介入，通过行政命令实现数据资产融资，将压力传递给金融机构，最后必然引发坏账的出现，并引发地方债务危机（如图）由城投公司引发的地方债务危机就是这个逻2o辑［］19-20

（一）急于利用数据资产入表进行数据抵押贷款算企业资产，进一步反映企业经营情况的重要举措，也是规范数据流通，为数据流通提供价值评估依据的重要内容在财政部印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔〕号）2023141之后，全国已经有多个省份公布了自己的“首单”案例从各省20份的数据入表案例总量来看，以山东、江苏和广东最多，但这种排名与各省份的数字经济发展水平和情况并不相符（如表）

①GDP1因此，这种入表和融资情况很难断定是市场行为而且由于没有健全的市场化数据流通机制，数据的市场价值无法衡量当下各数据入表案例皆以“成本法”完成一一以数据生产、加工、记录和存储等环节所花费的成本评估数据的入表价值，这显然与数据的价值并不存在因果关系数据经过资产评估、然后入表可以认为存在价值，但这并不等于数据存在交换价值，否则，市场会给予相应的价格并完成交易之所以选择数据资产入表然后融资，本质上是因为还没有找到通过市场发现数据价值的路径，甚至这笔数据暂时并不具备市场（交换）价值，但各地方又想在数据价值化方面“有所作为”，或者只为推动“数据财政，利用公共数据缓解地方财政压力

[21]o从目前公开的案例

①来讲，虽然没有确凿的数据表明这些数据资产人表然后融资的案例受到政府干预，但从当前我国数据真实的场内交易量可以反映出，这些融资案例并非都是市场化行为，特别是有城投公司的参与

（二）过度渲染数据资本化观念在当前数据流通渠道尚未有效打通，数据场景不足的背景下,数据资本化的提法超前于市场实践数据是市场主体的资产，但未被市场认可的资产就如阳光空气水一样，具有不可替代的价值和接近于零的价格数据资本化的过度渲染极易将数据价值化的方向转向金融领域，诱使一些拥有数据控制权的部门利用数据资本化的舆论将没有市场价格的数据在行政权力的支持下套现例如，有观点认为，“可以用数据来融资了，数据资产化才能算是真正落地”年月，上海数据交易所联合其他单位共同举办的

[22]!20244数据资产入表与实践论坛便提出，要加快推进数据资产入表实践，推动数据资产化、资本化

②在这种舆论氛围下，越来越多的机构快速通过数据资产化阶段，将数据资本化年以来，用国有企2024业、一年内成立、数据集团等关键词在天眼查平台检索，共有183家相关企业成立，其中既有省级、市级地方政府和城投公司设立的数据产业公司，也有区县一级政府设立的数据企业，通过数据资产入表，地方政府可以降低负债率，从而提高融资效率、降低融资成本这种过度渲染数据资本化的行为俨然已经在推动未被市场

[23]o认可的数据资产提前金融化

（三）过分强调数据交易忽视数据流通截至年月，我国已经建成的各类数据交易所（中心）已20246经超过家，尽管数据场内交易与非场内交易的比例分别为与605%但仍然有很多学者和政府官员坚持数据场内交易数据95%,[24-26]o的问题在于场景释放不够、数据供给不足、流通机制不畅，短期内这些问题并非数据交易可以解决数据价值化的实现在于数据流通，数据交易只是数据流通的一种表现形式,且只占极小部分数据流通（交互）的主流模式是模式，即通过应用程序接口拉通数据，API这种模式允许不同的应用程序或系统之间进行数据交换和集成，以实现数据流通和共享而且，在没有大规模数据交易所（中心）

[27]之前，我国一些大型互联网企业已经在进行数据流通，例如腾讯向京东、拼多多进行导流过分强调数据交易致使大量的公共数据资源集中于数据交易所,使对数据的关注重心停留在数据商品化这一层面一一只关注数据的交换价值，导致为了交易而交易，忽略了数据的使用价值数据不同于物质商品，物质商品一旦完成交易，其整个商品化流程就已经结束，但数据的价值在于使用，在于共享，在于复用，数据完成交易之后必须落实到具体的应用场景之中在场景释放不够的背景下，过分强调数据交易意味着将数据仓促入表，导致其价值虚拟化，进而提前金融化从目前完成的数据融资案例来看，大多数都有数据交易所（中心）参与

①

四、数据提前金融化的弊端

（一）背离“促进数据高效流通使用、赋能实体经济”这一目标首先，数据价值的受限大量数据被过度金融化并抵押至银行，这一过程导致数据无法被用于数字生产，妨碍了其价值的充分释放（如图）数字生产需要数据的积极参与，而当数据被用于金融活1动时，其实际应用范围和创新潜力会受到极大限制金融机构主要关注数据的资产价值而非其在生产和创新中的实际应用，从而使数据无法在数字经济中发挥应有的作用其次,数据共享受阻当数据被抵押至银行，其他数据需求者无法轻易共享和使用这些数据数据共享是推动创新和发展的关键因素，。