——2026年中国内地数据资产证券化的市场阶段、底层逻辑与未来演进
过去两年，“数据资产”几乎成为金融、国资、产业数字化领域最受关注的关键词之一。围绕它延伸出的讨论迅速增多，包括数据入表、数据确权、数据交易所、数据资产评估、数据融资，以及数据资产ABS。仅从市场热度来看，似乎数据资产时代已经全面到来。但如果真正进入项目实践，或者站在资本市场的视角观察，就会发现现实远比口号复杂。很多企业拥有大量数据，却依然难以获得融资；很多地方推动数据资产化工作，但仍停留在示范阶段；很多人频繁讨论数据资产ABS，却并不真正理解它解决了什么问题，又受哪些约束。
这也是我想写这篇文章的原因。关于数据资产ABS，市场上已经有不少基础介绍和案例梳理，但如果站在业务实践和产品设计的角度来看，仍然有很多问题值得进一步讨论。比如，这个市场目前处在什么阶段？为什么会在这个时间点升温？真正的难点在哪里？哪些路径更值得持续观察？哪些叙事需要保持理性判断？
作为一名长期从事金融产品工作的PM，我更习惯把一个新事物放回到金融逻辑里去理解。在我看来，数据资产ABS当然值得长期关注，但它的重点或许并不只是“数据”本身，而是数字经济背景下，资产信用的识别方式正在发生变化。
一、先说判断：2026年，数据资产ABS走到哪一步了？
如果说2025年是中国内地数据资产ABS的破冰年，那么2026年已经明显进入了一个新的发展阶段。我的理解是，数据资产ABS正在从“概念试点期”逐步迈向“结构化扩张期”。
之所以这样判断，并不是因为市场热度本身，而是因为市场讨论的问题已经发生了变化。一个赛道在早期阶段，大家最关心的通常是“能不能做”。例如，监管是否认可这类产品，交易所是否接受申报，投资人是否愿意配置，首单项目能否顺利发行。这些问题的本质，是在验证数据资产能否进入现有金融体系，成为一个被承认的资产类别。
而进入下一阶段之后，问题会自然切换成“怎么做得更有效率、更可持续”。过去一年，市场开始越来越多地讨论：哪些主体更适合发行数据资产ABS，哪些底层资产更容易被接受，什么样的交易结构更容易落地，哪些区域具备政策和产业基础，产品利率是否还有下降空间，未来能否形成持续供给与常态化发行机制。
这两个阶段看似接近，但背后的逻辑完全不同。前者是可行性验证，后者是规模化验证。前者解决的是“有没有”，后者解决的是“能不能持续做、能不能复制做、能不能做成一个市场”。
这是一种非常关键的变化。任何新资产类别，只有完成从样板项目到可复制模式的跨越，才真正具备长期价值。单个案例可以带来关注度，但只有稳定供给、标准化流程和持续投资需求，才能支撑一个市场走向成熟。
从这个意义上说，2026年的数据资产ABS，已经不再只是一个新鲜概念，也不只是少数试点项目的集合。它开始进入一个更接近真实市场竞争的阶段。未来决定行业走向的，未必是谁最早做出案例，而是谁能率先形成清晰的方法论、稳定的产品结构，以及可持续的发行能力。
二、几组数据，先看市场温度
如果只看公开数据，当前市场的升温趋势已经比较清晰。截至2026年4月，公开信息显示，2025年全年落地11单，规模约45.9亿元；而2026年前四个月已经落地11单，规模约80.3亿元。同时，在审及申报项目已超过100单，申报规模超过2000亿元。
单从节奏来看，2026年的发行速度已经明显快于2025年。前一年市场还在观察首批案例能否跑通，而到了今年，越来越多机构已经开始主动布局，申报储备项目的数量也明显增加。这说明数据资产ABS正在从“少量尝试”走向“集中关注”。
这些数字至少说明三件事。
第一，市场热度是真实存在的。发行节奏加快、参与主体增多，说明越来越多企业、地方平台和金融机构开始把数据资产ABS视为现实工具，而不再只是政策层面的概念性话题。对于很多主体来说，它已经进入实际融资工具箱，而不是停留在研究阶段。
第二，供给端正在快速形成。申报规模超过2000亿元，意味着市场参与者已经开始提前卡位。无论最终落地规模是多少，至少说明越来越多人相信这个方向值得投入时间与资源。对于任何新赛道而言，申报端的活跃度往往是市场预期变化的领先指标。
第三，市场仍然处于早期阶段。热度不等于成熟度，申报数量增加也不代表底层资产质量已经稳定，更不意味着统一估值标准、投资人认知体系和处置机制已经完善。当前很多项目仍然带有较强的探索属性，市场对不同结构的接受度也仍在形成过程中。
因此，对这个市场既不宜低估，也不必过度神化。它确实在快速升温，也确实具备长期观察价值，但仍处于规则形成、路径探索与市场教育并行推进的阶段。对于从业者而言，现在最重要的不是追逐概念热度，而是看清哪些模式真正具备可持续性。
三、当前市场出现了四个关键变化
如果说前面的数据更多体现的是市场热度，那么进一步观察项目结构、参与主体和发行逻辑，会发现当前数据资产ABS市场正在发生一些更深层次的变化。这些变化比单纯的发行规模更重要，因为它们决定了这个市场未来会如何演进。
在我看来，当前至少有四个值得重点关注的变化。
1. 从“首单竞争”进入“复制竞争”
2025年市场讨论最多的是“首单”。谁是全国首单，谁是某省首单，谁是首个纯数据资产项目，谁率先获得交易所受理，谁最先实现落地发行。这些标签在早期阶段具有很强的传播价值，也具有实际意义。
因为任何新产品在起步阶段，都需要解决市场信心问题。首单项目的作用，并不仅仅是完成一次融资，更重要的是向市场证明三件事：第一，这件事在监管框架内是可以成立的；第二，交易所和中介机构是愿意接受并参与的；第三，投资人对这类产品存在配置意愿。
从这个角度看，首单是“市场破冰器”。它降低了后来者的心理门槛，也让更多观望中的主体愿意开始研究和尝试。
但到了2026年，首单的边际价值正在逐步下降。市场的关注点已经不再停留在“谁最早做出来”，而是转向“谁能持续做出来”。
现在市场更关心的问题是：有没有标准化模板？项目推进周期能否缩短？中介机构是否具备成熟经验？不同地区是否能够复制？底层资产是否能够持续供给？投资人是否愿意重复配置？
这些问题的背后，是市场逻辑的升级。一个行业如果长期依赖首单叙事，说明它仍停留在展示阶段；而当行业开始讨论复制效率和供给能力时，说明它开始进入真正的市场化阶段。
未来真正具备长期价值的，不一定是最早做出案例的机构，而是最早形成成熟方法论的参与者。谁能够把项目经验沉淀为标准流程，把个案能力转化为批量能力，谁就更有可能在下一阶段占据优势。
2. 城投平台正在批量入场
这是2026年最值得关注的变化之一。从公开项目结构看，地方平台公司、融资担保机构、公用事业集团、区域国企正在成为重要参与主体。相比部分纯市场化科技企业，地方国资背景主体在当前阶段的参与度明显更高。
这背后的逻辑并不复杂，但值得拆开来看。
首先，城投平台天然拥有大量与真实场景绑定的数据资源。例如水务数据、停车数据、交通数据、园区运营数据、公共服务数据、能源管理数据、物业管理数据等。这类数据的特点不是“流量大”，而是与实体运营场景深度结合，更容易沉淀出稳定的经营逻辑和现金流逻辑。
从金融角度看，数据是否有价值，最终要看它是否能够支撑真实收入，而不是仅仅看数据量级。在这一点上，很多地方平台的数据资源反而具备天然优势。
其次，城投平台本身存在持续融资需求。在传统融资渠道边际收紧、融资结构持续优化的背景下，地方平台需要寻找传统债务工具之外的新路径。数据资产ABS未必会替代原有融资方式，但它提供了一个新的增量工具，尤其适合具备运营场景和数据资源沉淀的主体。
再次，地方平台通常具备一定信用基础，更容易被投资人接受。对于任何新资产类别而言，市场初期往往不是先相信资产，而是先相信主体。城投平台、地方国企、公用事业主体的信用背书，在现阶段仍然是推动产品落地的重要因素之一。
此外，地方政府对于数据要素市场化配置普遍具有较强推动意愿。一些地区在数据交易所建设、数据资产入表、公共数据运营授权等方面推进速度较快，也为相关产品落地创造了外部环境。
因此我判断，未来两年，地方国企与城投平台大概率会成为数据资产ABS的主力发行人。这既是现实资源禀赋决定的结果，也符合新资产类别早期发展的常见路径。
3. 产品结构开始分层
当前市场已经不再只有一种笼统意义上的“数据资产ABS”。随着项目增多，产品结构正在快速分化。不同项目对“数据资产”的使用方式并不相同，背后的风险逻辑、投资逻辑和实施难度也存在明显差异。
从当前市场实践看，大致可以分为三类。
第一类：纯数据资产ABS
这类产品中，数据资产本身成为核心底层资产，不再依附传统应收账款、收费权或其他常规资产。换句话说，数据开始尝试独立承担主要信用逻辑。
这类项目的象征意义很强。它代表市场正在尝试回答一个更深层的问题：数据能否像债权、租金收益权、收费权一样，成为被资本市场独立识别和定价的资产。
但短期内，这类产品数量预计不会太多。原因也很现实。投资人对于数据资产的风险识别仍在建立过程中，行业对估值方法尚未形成稳定共识，违约后的处置机制仍需探索，信息披露标准也在逐步完善。
因此，纯数据资产ABS在当前阶段更像是方向性的突破，而未必是短期内的主流供给形态。
第二类：数据增信型ABS
这类产品中，底层仍然是传统债权、经营性现金流或收费收益权，而数据资产承担质押、增信、评级优化、信用补充等功能。
这是当前最现实、最可复制的路径。因为它并没有完全颠覆原有ABS逻辑，而是在成熟框架之上引入数据要素，提高资产可融资性。
从市场接受度来看，这类结构更容易被投资人理解，也更容易被中介机构操作。对于发行人而言，推进成本通常更低，落地效率也更高。
我认为，在未来一段时间内，数据增信型ABS仍将是市场主流形态。它未必最具话题性，但大概率最具实际发行量。
第三类：数据赋能型ABS
这类产品中，数据本身并不直接入池，而是用于风控、定价、监测、筛选底层资产。例如通过交易数据识别资产质量，通过运营数据进行动态监控，通过行为数据优化违约预测模型等。
从严格定义上说，它并不完全等于数据资产证券化，因为数据并未直接成为基础资产的一部分。但从更广义的视角看，它代表数据能力正在重塑传统金融产品。
这类模式的长期价值同样值得关注。因为未来金融产品的竞争，未必只是资产类别的竞争，也可能是风控能力和定价能力的竞争。
4. 交易结构演进：信托桥梁作用凸显
在早期探索阶段，市场曾尝试通过单SPV（专项计划）结构直接对接收益权，但在实操中面临确权难、现金流穿透难等法律障碍。2026年以来，以“信托作为资产过桥，ABS作为资金出口”的交易逻辑逐渐清晰，形成了“入表是前提、信托是桥梁、证券化是出口”的三位一体路径。
（1）. 从单一结构向“双SPV”结构的跨越
早期的基础资产多为简单的债权或收益权，但在处理数据资产时，由于其无形性、权属复杂性及估值波动性，单一的证券化专项计划难以完全覆盖底层风险。引入信托计划作为第一层SPV，不仅能实现基础资产的初步平滑，更能在法律逻辑上完成从“原始权益人持有数据”到“信托计划持有受托资产”的转变。
（2）. 信托作为“非标转标”的转换器
数据资产在本质上具有极强的“非标”属性。信托计划通过受托管理，将分散、高频、非标的数据使用权或收益权，转化为标准化、可转让的信托受益权。
- 资产重组：信托能够利用灵活的法律框架，对来自不同应用场景、不同周期的现金流进行归集与结构化重整。
- 信用增强：通过信托资产的独立性，将原始权益人的主体信用与数据资产的资产信用进行有效切割，为后续ABS的发行提供更纯粹的信用基础。
（4）. 破产隔离与法律合规的底层保障
在金融逻辑中，破产隔离是ABS成功的灵魂。信托制度天然的“财产独立性”解决了数据资产证券化中最核心的合规痛点：
- 确权固化：通过将数据权利委托给信托，在法律层面完成了资产的“真实销售”（True Sale），防止了原始权益人因经营波动影响底层资产安全。
- 风险缓冲：当底层数据运营出现波动时，信托计划可以作为缓冲地带，通过调整收益分配序列或触发提前清偿机制，保护后端投资人的利益。
（5）. “信托+ABS”的闭环路径
这一结构的成熟演进可以总结为以下三个关键节点：
- 入表（起点）：完成数据资产的确权评估与财务入表，明确“资产化”的身份。
- 信托（桥梁）：发起设立信托计划，将数据收益权注入，转化为标准化的信托受益权，完成从“原始资产”到“金融权利”的跳跃。
- ABS（出口）：以信托受益权为基础资产，在交易所发行ABS，实现资金的最终募集与回流。
这种演进证明了：数据资产证券化不再是简单地把数据拿去融资，而是一场基于法律架构、信用转换与特定产业场景（如城投平台化债与盘活资产）的深度金融集成。
5. 针对城投平台与特色产业的定制化路径
在明确了“信托+ABS”的结构后，具体的落地必须回归到产业逻辑中。城投平台的核心优势在于其拥有的公共数据运营授权。通过定制化路径，可以将这种政策红利转化为可感知的现金流。
（1） “授权运营+信托隔离”：锁定区域收益权
实操核心在于：地方政府授权平台公司进行数据运营，平台公司再将该项“运营收益权”信托化。这种方式不仅盘活了资产，更通过信托的受托监督，确保了数据收益的阳光化与市场化。
（2） 垂直场景的实操打法
不同产业的数据ABS底层逻辑应进行差异化设计：
- 农业高新区：整合种质资源、农事记录及贸易数据。通过信托计划锁定农产品交易撮合收益或农业金融服务分成，实现从“生产数据”到“产融闭环”的跨越。
- 水务与公共事业：以智慧水务的缴费行为数据与特许经营权收益为基础。这类项目天然契合ESG标签，往往能吸引更多低成本绿色资金。
- 智慧交通与物流：利用信托工具将未来的停车位运营收益或路网服务收益份额化，实现基础设施数字化资产的前置变现。
这种定制化路径证明了：数据资产化不是为了“造概念”，而是通过锁定区域特色产业的未来价值，实现城市数字资源与资本市场的深层次对接。
6. 利率持续下行，市场接受度提升
公开案例显示，部分项目发行利率已降至1.85%—2.4%。如果把这一变化放在市场发展路径中观察，它释放出的信号是比较明确的。
首先，利率下降通常意味着投资人接受度在提升。一个新资产类别刚进入市场时，由于认知不足、历史数据较少、风险边界不清晰，投资人往往会要求更高风险溢价。而当产品逐步被理解、市场参与者增多后，定价通常会趋于理性。
其次，利率下降也与发行主体结构变化有关。随着更多强信用主体进入市场，整体融资成本自然会被拉低。尤其是地方国企、担保平台、公用事业主体参与度提升后，产品定价往往会更具优势。
再次，交易结构逐步成熟也是重要原因。项目经验积累后，券商、律所、评级机构、投资人之间的协同效率会提升，信息不对称程度下降，结构设计更清晰，市场自然会给予更低风险溢价。
但需要保持清醒判断。当前低利率并不意味着“数据信用”已经被独立定价。很多项目的融资成本仍然主要来自强主体信用、担保增信与成熟的ABS结构安排，而不是数据资产本身已经完成了独立信用证明。
这一区别非常重要。因为它决定了我们如何看待当前市场进展。今天的低利率，说明市场愿意接受“数据参与的金融产品”；但距离市场完全基于数据资产本身进行定价，仍然还有一段路要走。
四、为什么数据资产ABS会在这个时间点升温？
任何一种金融产品的出现，通常都不是凭空产生的创新概念，而是市场需求、制度环境与资金逻辑共同作用的结果。数据资产ABS之所以在近两年迅速升温，也应放在这个框架下理解。
如果仅把它看作“数据要素政策催生的新题材”，容易低估其背后的长期逻辑；如果仅把它理解为一种融资工具，又容易忽视它所处的制度窗口期。更准确地说，当前数据资产ABS的热度，来自三个因素的同步变化：企业侧需要新的融资抓手，制度侧开始提供可操作基础，资本市场也在寻找新的底层资产供给。而近期监管规则的调整，则进一步提升了资产证券化市场整体效率，也为包括数据资产ABS在内的新型产品创造了更有利的环境。
换句话说，这不是单一因素推动的结果，而是多重趋势共振后的阶段性体现。
1. 企业资产结构变了，但传统融资逻辑调整得还不够快
过去很长一段时间，金融体系更习惯识别传统资产。无论是银行授信，还是债券融资、资产证券化，常见的底层资产大多围绕土地、房产、厂房、设备、应收账款、存货、收费权等展开。
这些资产之所以容易进入融资体系，是因为它们具备几个共同特征：形态清晰、权属明确、估值路径相对成熟，并且在必要时具备处置能力。对于金融机构而言，这意味着风险更容易识别，授信逻辑更容易建立。
但随着经济结构变化，越来越多企业的核心价值，已经不再主要沉淀在固定资产上，而是沉淀在数据、软件系统、运营能力、客户网络与场景能力之中。尤其是平台型企业、科技企业、数字化服务企业，以及大量完成数字化转型的传统企业，其经营效率和增长潜力往往来自数据驱动，而不是传统抵押物。
于是出现一个现实问题：企业价值的来源在变化，但金融体系识别资产的方式变化相对较慢。
这就形成了一种结构性错配。一些经营能力较强、成长性较好的企业，反而缺少传统意义上的融资抓手；而一些拥有较多传统资产的主体，更容易获得资金支持。
数据资产ABS的出现，某种程度上正是在回应这种错配。它尝试为数字经济时代的新型资产提供进入资本市场的路径，也是在推动金融体系逐步适应新的资产形态。
2. 数据开始具备进入金融体系的制度基础
如果说企业需求解释了“为什么需要这类产品”，那么制度变化解释的则是“为什么是现在”。
过去很多年，数据的重要性早已成为共识，但在正式制度框架中，它始终处于相对模糊的位置。企业知道数据有价值，但这种价值很难在财务报表中体现；金融机构知道数据可能重要，但缺乏统一的确认与计量依据；中介机构知道市场有需求，但缺少足够清晰的操作标准。
这也是为什么过去关于数据价值的讨论很多，但真正能够进入标准金融产品结构的案例并不多。
近两年，这一基础条件正在发生变化。随着数据入表、数据确权、数据交易、数据合规治理、数据资产评估等相关制度持续推进，数据开始逐步具备成为金融资产的前提条件。
其中，数据入表的意义尤其值得重视。它不仅仅是报表中新增了一个资产科目，更重要的是，数据第一次进入了会计、审计、估值和信息披露的正式语言体系。只有当一类资源能够被确认、被审计、被评估、被披露，它才有可能进入资本市场的定价逻辑。
当然，这里仍然需要保持理性。入表解决的是“身份问题”，并不自动解决“融资问题”。
会计确认不等于投资人认可，账面价值也不等于市场价值。企业把数据放进资产负债表，只是迈出了第一步。后续能否形成稳定现金流、能否被投资人理解、能否通过结构设计实现融资，仍然取决于商业模式与资产质量本身。
因此，我更倾向于把制度建设理解为基础设施完善，而不是市场成熟本身。
3. 资本市场也在寻找新的底层资产供给
数据资产ABS的升温，并不只是企业端在推动。另一个经常被忽视的因素是，资本市场自身也存在寻找新资产供给的动力。
过去多年，中国ABS市场已经形成了较丰富的产品体系，包括消费贷ABS、融资租赁ABS、保理ABS、收费收益权ABS、类REITs等。这些产品经过多年发展，市场参与者对其结构、风险与定价方式已经越来越熟悉。
成熟意味着稳定，但也意味着边际创新空间会逐步收窄。对于资金市场而言，持续寻找新的可投资资产类别，本身就是一种自然需求。
尤其在低利率环境、资产配置压力上升、优质底层资产竞争加剧的背景下，市场天然会关注具备增量空间的新资产方向。只要某类资产同时具备政策可行性、收益逻辑与一定规模潜力，就可能迅速进入机构视野。
数据资产正是在这样的背景下被重新审视。
从企业端来看，需要新的融资工具；从资金端来看，需要新的资产供给；从制度端来看，相关基础设施正在逐步完善。三者叠加之后，数据资产ABS的升温就成为一个可以理解的结果。
4. 一个总结：这轮热度，本质是旧体系与新资产的再匹配
如果进一步总结，我会把当前市场热度理解为一场“再匹配”。
旧的金融体系，正在面对新的资产形态；新的经济结构，正在寻找新的融资方式；资本市场，也在寻找新的配置标的；监管框架，则在提升市场效率并推动规则适配。
数据资产ABS只是这一过程中的一个具体表现。它未必是唯一答案，也未必会沿着单一路径发展，但它至少说明了一件事：当经济结构发生变化时，金融工具也会随之演进。
因此，今天讨论数据资产ABS，讨论的不只是一个新产品，更是在讨论数字经济时代，资本市场如何重新识别价值、重新配置资源。
五、数据资产ABS真正的难点在哪里？
讨论数据资产ABS时，市场很容易把注意力放在技术层面。例如数据治理怎么做、区块链如何存证、隐私计算如何应用、AI能否提升风控效率等。这些问题当然重要，而且在很多项目里确实是必要环节。
但如果站在资产证券化的视角看，技术问题往往不是决定项目能否成立的核心变量。技术可以优化流程、提升效率、增强可信度，却很难替代资产本身的基本逻辑。对于任何ABS产品而言，最终决定其能否发行、能否被投资人接受、能否形成持续市场的，始终是底层资产质量是否清晰、现金流逻辑是否成立、风险边界是否可识别。
换句话说，数据资产ABS真正的挑战，不是“数据能不能被处理”，而是“数据能不能被当作资产来理解”。
这也是为什么有些企业拥有大量数据，却依然难以融资；而有些数据体量并不夸张的项目，反而更容易进入市场。决定结果的，并不是数据量本身，而是数据是否具备资产属性，是否能够被金融体系识别与定价。
在当前阶段，我认为市场主要面临三类核心难点：资产标准化问题、现金流验证问题，以及合规可持续问题。
1. 第一重难点：数据天然不是标准化资产
传统ABS之所以能够形成成熟市场，一个重要原因在于很多底层资产具备较强标准化特征。例如房贷债权有明确合同条款，租赁债权有固定租金安排，收费收益权有较稳定的经营记录。这些资产虽然风险各异，但至少在结构化处理时具备相对统一的语言体系。
而数据资产的情况明显不同。
数据往往高度依赖具体场景。脱离业务场景，同一份数据的价值可能迅速下降；换一个行业、换一种应用方式，价值判断也可能完全不同。与此同时，数据还具有时效衰减快、可复制性强、排他性相对较弱、持续迭代频繁等特点。
这些特征决定了数据资产很难像传统债权那样，被简单打包、批量复制并直接进入证券化结构。
这也是为什么当前市场中，很多项目并不是让数据独立承担全部信用逻辑，而是采用更务实的路径：让数据参与增信、参与风控、参与价值提升，再与传统资产结构结合。
我认为这不是退而求其次，而是市场理性的体现。任何新资产类别的发展，往往都需要经历从“辅助角色”到“核心角色”的过程。数据资产也大概率如此。
从长期看，标准化程度会随着估值体系完善、交易规则清晰、信息披露成熟而逐步提升；但在当前阶段，非标准化仍然是这个市场必须正视的现实。
2. 第二重难点：资本市场最终只认现金流质量
在实践中，很多讨论会围绕“数据价值有多大”展开。但对于资本市场而言，一个资产值多少钱，往往不是最先被问到的问题。投资人更关心的是：它能不能持续产生可验证的现金流。
这是理解数据资产ABS最关键的一点。
投资人不会因为一个故事足够新、概念足够热就买单。他们真正关心的问题通常是：
- 收入从哪里来？
- 客户是否真实存在？
- 合同是否稳定可持续？
- 回款路径是否清晰？
- 客户集中度高不高？
- 数据服务是否容易被替代？
- 如果业务下滑，现金流会受到多大影响？
这些问题的核心，都指向同一个判断标准：现金流质量。
因此，我一直认为，数据资产ABS的核心变量，不是数据规模，而是现金流质量。数据量再大，如果没有清晰的商业模式、稳定的付费客户和可验证的收入记录，也很难成为优质底层资产。
反过来看，一些数据体量并不夸张的企业，如果已经形成高续费率、高黏性的订阅收入，或者围绕特定场景形成长期稳定收费机制，反而更有机会被资本市场接受。
这也是为什么在很多案例中，市场最终买的不是“数据本身”，而是由数据能力支撑的经营收入确定性。
3. 第三重难点：合规不是附加条件，而是资产基础的一部分
数据与普通资产最大的不同，在于它天然带有监管属性。
房产、设备、应收账款的核心问题通常是权属与价值，而数据除了价值问题之外，还天然涉及来源合法性、授权边界、使用范围、安全责任、隐私保护、跨境流动等一整套监管要求。
任何涉及个人信息、公共数据、行业敏感数据的项目，都需要面对数据安全法、个人信息保护法、网络安全规则以及行业监管要求。这意味着，合规问题并不是项目后期补充的一张清单，而是资产成立条件本身的一部分。
如果底层数据的获取路径不清晰、授权机制不完整、使用范围不明确，即使商业模式成立，也可能难以进入资本市场结构。
很多项目并不是死在交易结构设计，而是止步于合规穿透。因为投资人和中介机构需要确认的，不只是未来收益是否存在，还包括这份收益是否建立在可持续、可审查、可追溯的基础之上。
从这个角度看，数据资产ABS的竞争力，未来未必只取决于金融创新能力，也取决于“合规治理能力 + 金融结构能力”的结合程度。
4. 一个补充判断：行业难点，本质是把“资源逻辑”转化为“资产逻辑”
如果把以上三点再做一次归纳，我认为数据资产ABS当前面临的所有挑战，本质上都指向同一个命题：
如何把数据资源的价值，转化为资本市场能够理解的资产逻辑。
资源可以有价值，但资产必须可识别、可定价、可交易、可管理。数据要真正进入金融体系，就必须完成这一步跨越。
这也是为什么当前市场既值得关注，也需要耐心。因为它解决的不是单一融资工具问题，而是数字经济时代一类新资产如何被市场接受的问题。
而这类问题，通常都需要时间。
六、未来两到三年，我更关注的几个方向
如果说当前阶段的数据资产ABS，仍处在从试点走向扩张的过程中，那么未来两到三年，市场真正值得关注的，不只是发行规模增长，更是哪些底层模式能够跑通，哪些资产形态能够形成持续供给，哪些基础设施会逐步成熟。
任何新市场的发展，最终都要回到两个问题：第一，什么样的资产最适合进入市场；第二，什么样的规则能够支撑市场持续运行。
基于当前的政策环境、市场案例与产业趋势，我个人会重点关注以下几个方向。
1. 公共数据运营收益权产品化：最可能率先形成规模供给的方向之一
很多人提到数据资产时，第一反应是互联网数据或企业私域数据。但从资产证券化的视角看，真正具备早期规模潜力的，未必是最具话题性的那部分数据，而可能是与公共服务场景深度结合、现金流路径更清晰的公共数据运营收益。
需要先明确一点：公共数据本身并不天然可融资。数据资源不等于融资资产，公共数据也不能简单被理解为可直接出售的标的。
但围绕公共数据形成的运营收益、服务收费、平台收入、场景变现收入，则具备进入资本市场的可能性。
例如：
- 水务运营与智慧水务服务收入
- 城市停车平台收费收入
- 智慧交通运营收入
- 园区管理与产业服务收入
- 文旅平台服务收入
- 城市治理数字化平台运营收入
- 公共资源交易平台服务收入
这类场景的共同特点是：需求真实存在、场景长期稳定、客户黏性较强、现金流相对可预测。
从ABS角度看，这比单纯讨论“数据值多少钱”更重要。因为资本市场最终配置的，是未来收入，而不是抽象资源。
此外，地方国企、城投平台、公用事业主体本身具备较强组织能力和一定信用基础，也更容易完成从资源整合到产品发行的闭环。
因此，我认为公共数据运营收益权产品化，大概率会是未来几年最值得关注的主线之一，也可能成为数据资产ABS最先形成持续供给能力的方向。
2. 产业数据驱动供应链金融：数据价值最容易被验证的落地方向
如果说公共数据的优势在于场景稳定，那么产业数据的优势在于交易闭环清晰。
大量产业链场景中，企业每天都在产生真实交易数据，包括订单数据、物流数据、仓储数据、库存数据、采购数据、结算数据、设备运行数据等。这些数据天然嵌入经营流程，能够较真实地反映企业经营状态与履约能力。
这类数据的金融价值非常明确：它可以帮助金融机构更准确地识别风险。
传统供应链金融长期面临一个难题，即中小企业信用穿透不足。很多企业经营真实存在，但因为缺少标准财务资料、缺少抵押物、缺少外部评级，融资成本偏高甚至难以获得融资。
而产业数据的引入，有机会改变这一点。
例如：
- 用真实订单数据验证收入稳定性
- 用物流数据验证交易真实性
- 用仓储数据识别库存周转情况
- 用结算数据判断回款能力
- 用设备运行数据判断产能利用率
当这些数据与金融产品结合后，未来可能出现更多“数据 + 供应链金融 + ABS”的组合结构。
这类方向的重要意义，不只是新增一种产品，更在于它可能提升实体经济融资效率，尤其是改善中小企业融资可得性。
从长期看，我认为这是数据资产金融化中最具产业价值的方向之一。
3. 高频订阅型数据服务证券化：最符合资本市场偏好的商业模式之一
并不是所有数据商业模式都适合证券化。
从全球结构化金融市场经验来看，天然适合进入资本市场的业务模式，通常具备几个共同特征：
- 收入持续发生
- 客户相对分散
- 合同续约率较高
- 历史数据可追踪
- 现金流波动可管理
这也是为什么我长期看好高频订阅型数据服务的证券化潜力。
例如，一些To B数据服务公司，如果其商业模式已经形成稳定的年度订阅收入、API调用收费、持续数据服务费、系统服务费，那么其收入结构在理论上比一次性项目收入更适合做资产证券化。
原因很简单。投资人更偏好可预测收入，而不是偶发收入；更偏好多客户结构，而不是单一大客户依赖；更偏好续费率稳定的业务，而不是高度依赖销售冲刺的业务。
未来如果中国出现一批成熟的数据服务公司，具备较长经营历史、稳定客户群体和持续续费能力，那么这类资产很可能成为市场关注的新供给来源。
当然，这个方向仍需要时间。因为它不仅取决于金融结构设计，也取决于企业自身商业模式是否足够成熟。
4. 数据资产评估体系逐步成熟：这是市场走向深水区的必要条件
相比发行规模，我认为另一个更关键的变量，是数据资产评估体系能否逐步成熟。
当前市场对数据估值仍存在大量分歧，这种分歧并不意外。因为数据与传统资产不同，它同时具有资源属性、使用属性、网络效应属性和场景依赖属性，很难用单一方法简单定价。
现实中，市场常见争议包括：
- 收益法适用于哪些数据资产？
- 成本法能否反映真实经济价值？
- 市场法在缺少公开交易样本时如何落地？
- 数据时效衰减如何计入估值？
- 独占性与可复制性如何影响价格？
- 持续更新的数据资产如何动态估值？
这些问题如果长期缺乏共识，会直接影响市场效率。因为投资人、中介机构、发行人无法形成统一语言，交易成本就会持续偏高。
未来几年，我预计行业会逐步形成更清晰的方法论体系，包括：
- 不同类型数据资产的分类估值框架
- 收益法与成本法的适用边界
- 市场参照体系逐步建立
- 动态估值与定期重估机制
- 信息披露与估值假设标准化
当估值语言逐步统一之后，市场会发生两个重要变化：一是项目推进效率提升，二是投资人参与意愿增强。
很多时候，一个市场真正成熟的标志，不是规模变大，而是参与者开始使用同一种语言讨论价值。
七、哪些声音需要保持警惕？
每一个新赛道升温时，都会伴随真实机会，也会伴随概念泡沫。数据资产ABS也不会例外。
我认为，当前阶段尤其需要对以下几种叙事保持理性判断。
1. “所有数据都值钱”
这是最常见、也最容易误导市场的说法。
数据是否有价值，从来不是由“数据存在”本身决定的，而是由使用场景、稀缺程度、可变现能力、持续需求和合规可用性共同决定的。
很多数据虽然被采集和存储，但可能存在以下问题：
- 数据质量低
- 更新频率不足
- 场景价值弱
- 可替代性强
- 无法形成商业收入
- 合规使用受限
这类数据当然可能有管理价值，但未必具备资产价值，更未必具备融资价值。
因此，数据多，不等于资产强；存量大，也不等于市场价值高。
2. “入表之后自然融资”
这也是当前市场中常见误解。
数据入表解决的是会计确认问题，本质上是让数据进入财务语言体系；而融资解决的是投资人信任问题，本质上是让市场愿意为未来现金流提供资金。
两者相关，但并不等价。
一个企业即使完成了数据入表，如果缺乏稳定商业模式、缺乏清晰现金流、缺乏合规基础，仍然很难获得市场资金支持。
反过来看，有些企业即使账面确认尚不充分，但如果已经形成稳定经营收入，也可能更容易获得融资认可。
因此，入表很重要，但它只是起点，而不是融资结果本身。
3. “这个市场很快会成为万亿规模”
长期看，这种可能性并非完全不存在。毕竟中国数字经济体量巨大，数据要素市场空间广阔，资产证券化本身又具备较强扩容能力。
但短期内，如果直接用远期想象替代现实进展，容易造成市场误判。
当前仍有许多关键问题处于建设阶段，例如：
- 估值体系仍在形成
- 投资人教育仍在推进
- 处置机制尚不成熟
- 产品结构仍在迭代
- 合规边界仍需持续明确
因此，相比讨论远期规模数字，我更关注未来两三年能否跑出可复制模式、能否形成稳定供给、能否建立持续投资需求。
市场真正做大，往往不是靠口号，而是靠一批可持续的基础案例。
八、我的最终判断
我对数据资产ABS长期乐观，但短期保持理性。
原因很简单，它所回应的是一个真实且长期存在的问题：当经济形态发生变化之后，金融体系如何重新定义“资产”，又如何让新的资产形态进入资本市场。
这件事大概率会发生，但不会线性推进，也不会一夜爆发。很多新市场的发展路径，往往都是先经历试点、分化、调整，再逐步走向成熟。数据资产ABS大概率也不会例外。
未来真正跑出来的，不会是最会讲故事的人，而是同时具备三种能力的参与者：
- 数据治理能力
- 商业变现能力
- 金融结构能力
数据治理决定资产基础是否扎实，商业变现决定现金流是否成立，金融结构决定资产能否被市场接受。
谁能把这三件事同时做好，谁才真正拥有下一阶段的门票。
从这个角度看，数据资产ABS值得持续关注，但更值得关注的，是那些能够把概念转化为经营能力、把资源转化为资产、再把资产转化为资本的长期参与者。
九、结语
2025年，市场证明了数据资产ABS可以存在。2026年，市场正在回答它能否规模化存在。再往后，市场还会回答一个更大的问题：数据，能否像土地、厂房、债权一样，成为资本市场长期配置的标准资产。
如果答案是肯定的，那么今天我们看到的所有试点、争议、摸索与热度，都只是序章。