数据资产化路径研究

doi:10.12267/j.issn.2096-5931.2026.06.009

信息通信技术与政策 ›› 2026, Vol. 52 ›› Issue (6): 57-64.doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2026.06.009

数据资产化路径研究

Research on the paths of data assetization

孙楠, 闫树, 李雨霏

中国信息通信研究院人工智能研究所, 北京 100191

收稿日期:2026-03-17 出版日期:2026-06-25 发布日期:2026-07-06
作者简介:
孙楠,中国信息通信研究院人工智能研究所工程师,主要从事人工智能、数据要素等方面的研究工作
闫树,中国信息通信研究院人工智能研究所副总工程师,正高级工程师,主要从事人工智能、数据要素等方面的研究工作
李雨霏,中国信息通信研究院人工智能研究所工程师,主要从事数据资产、数据治理、知识管理等方面的研究工作

SUN Nan, YAN Shu, LI Yufei

Artificial Intelligence Institute, China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China

Received:2026-03-17 Online:2026-06-25 Published:2026-07-06

摘要/Abstract

摘要：

数据资产的丰富内涵,导致数据资产化过程具有一定的复杂性。当前,国内外对数据资产已形成3项共识,但对数据资产化的实现路径却存在两大分歧,分歧的产生也导致了国内外在数据资产化的做法上存在差异。对目前主流的数据资产化3条路径进行整体研判,并从每条路径的实现目标、适用主体、实际效果、存在问题、探索建议等方面进行逐一探讨,为各类主体参与数据资产化提供路径建议。

关键词: 资产, 数据资产, 数据资产化

Abstract:

The rich connotations of data assets give rise to inherent complexity in the process of data assetization. Currently, three major consensuses on data assets have been reached both domestically and internationally, whereas two prominent divergences remain with respect to the implementation paths of data assetization. These divergences further result in discrepancies in data assetization practices at home and abroad. This paper conducts a comprehensive assessment of the three mainstream paths of data assetization at present, and explores each path in detail from five aspects: objectives, applicable entities, practical effects, existing problems, and exploratory suggestions. It intends to offer path recommendations for various entities engaged in data assetization.

Key words: asset, data asset, data assetization

中图分类号:

TP393.08

孙楠, 闫树, 李雨霏. 数据资产化路径研究[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(6): 57-64.

SUN Nan, YAN Shu, LI Yufei. Research on the paths of data assetization[J]. Information and Communications Technology and Policy, 2026, 52(6): 57-64.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文:

http://ictp.caict.ac.cn/CN/10.12267/j.issn.2096-5931.2026.06.009

http://ictp.caict.ac.cn/CN/Y2026/V52/I6/57

图/表 3

参考文献 24

[1]	王泽宇, 闫树, 王丹阳. 数据资产化基础概念研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(2): 53-59. doi: 10.12267/j.issn.2096-5931.2025.02.008
[2]	张茜茜, 涂群. 美国的数据要素实践及其对我国的影响和启示[R], 2023.
[3]	IBM. Data asset eXchange (DAX)[R], 2025.
[4]	翁翕. 数据资产化的内涵、国际经验及政策建议[J]. 经济管理学刊, 2025(3): 45-56.
[5]	Department for Business and Trade. The UK’s modern industrial strategy[R], 2025
[6]	张茜茜, 涂群. 欧盟的数据要素实践及其对我国的影响和启示[R], 2023.
[7]	秦璇, 林梓瀚, 成子燊, 等. 中美欧公共数据资产化模式与规则比较分析[J]. 世界科技研究与发展, 2025(1):89-98.
[8]	European Commission. Regulation (EU) 2025/327 of the European parliament and of the council of 11 february 2025 on the European health data space and amending directive 2011/24/EU and Regulation (EU) 2024/2847 (text with EEA relevance)[EB/OL]. (2025-03-27)[2026-02-16]. http://data.europa.eu/eli/reg/2025/327/oj.
[9]	张茜茜, 涂群. 英国的数据要素实践及其对我国的影响和启示[R], 2023.
[10]	Government of Singapore. The gateway to singapore’s Government APIs[EB/OL]. [2026-03-12]. https://www.apex.gov.sg/.
[11]	任图南, 陈昊, 鲁政委. 探秘数据信托业务:日本数据信托银行模式考察与借鉴[R], 2025.
[12]	王竞达, 梅延拓. 持续跟踪:2024年A股共102家上市公司披露数据资源入表[R], 2025.
[13]	王竞达, 李高鉴. 2025年上半年A股市场上市公司披露数据资源入表[R], 2025.
[14]	宋静, 李艺玮, 洪金明. 数据特性视角下数据资产入表面临的困境及应对[J]. 财务与会计, 2025(8):38-41.
[15]	赵丽芳, 韦志林. 数据资产化实践路径的思考[J]. 中国金融, 2025(6): 68-70.
[16]	全国数据资源统计调查工作组. 全国数据资源调查报告(2024年)[R], 2025.
[17]	林舒阳, 江嘉琳, 柯晓燕. 2024年我国主要数据交易场所发展回顾(下半年期)[R], 2025.
[18]	王鹏, 张路阳. 数据资产化发展现状、实践案例及难点分析[J]. 企业管理, 2024(11): 112-116.
[19]	唐维. 全国首笔!无质押数据资产增信贷款深圳落地[N]. 证券时报, 2023-04-04.
[20]	李扬子. 北汽新能源通过数据资产质押融资2亿元[N]. 中国能源网, 2024-12-31.
[21]	高金智库数据资产研究课题组. 中国企业数据资产入表情况跟踪报告(2024年年度报告)[R], 2025.
[22]	赵艺倩. 数据资产融资:现状、挑战及建议[J]. 甘肃金融, 2025(4):29-33.
[23]	吕正英, 张源. 数据资产质押融资实践困境与创新突破[J]. 科技与金融, 2025(2):52-57.
[24]	邱阳, 冀辉涛. 2024年前三季度数据资产入表融资情况分析及展望[R], 2024.

数据资产化路径研究

Research on the paths of data assetization

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 3

参考文献 24

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	许立芳, 李佳林, 郝宏宇. 证券公司高质量数据资源入表探索与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(5): 16-21.
[2]	王栋, 杨华锋, 刘威辰, 李康, 刘敬谦, 刘世伟. 基于多模态融合与AI辅助的高质量数据集构建方法与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2026, 52(5): 22-31.
[3]	李雨霏, 艾博焕, 邱梦媛, 马闻达. 数据要素背景下企业数据资产化路径分析[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(4): 47-54.
[4]	王泽宇, 闫树, 王丹阳. 数据资产化基础概念研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(2): 53-59.
[5]	余鹏, 陈果, 吴美琪, 罗合, 陈鸿祥. 基于数字孪生体的水电装备运维领域数据治理方法研究[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(10): 65-72.
[6]	孙承乾, 王杨. 企业数据资产价值评价指标体系研究[J]. 信息通信技术与政策, 2024, 50(6): 30-36.
[7]	杨云龙, 郭中梅, 张亮, 孙亮. 数据资产价值化实施路径分析[J]. 信息通信技术与政策, 2024, 50(4): 24-33.
[8]	方竞, 周雍恺, 卞阳, 王琪, 丁亚丹. 数据基础制度下隐私计算的实践与思考[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(4): 48-58.
[9]	赵斌, 罗俊凌, 刘益嘉, 张婷婷. 数字电力知识产权交易管理平台设计与研究[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(3): 18-23.
[10]	凌超. “数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 22-28.
[11]	肖文彬, 李雨霏, 张湛梅. 基于DataOps的运营商大数据平台探索[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 55-60.
[12]	符山, 邓正保, 于鹏. 论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 8-15.
[13]	黄登玺, 潘学芳. 数据资产价值计算研究与实践[J]. 信息通信技术与政策, 2022, 48(2): 29-36.
[14]	何伟. 激发数据要素价值的机制、问题和对策[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(6): 4-7.
[15]	纪德伟, 柏成勇. IPv6 地址规划及管理实践[J]. 信息通信技术与政策, 2020, 46(6): 91-96.