数据要素市场化配置与数据资产化产业赛道报告

国声智库人工智能研究中心

经济窗编辑部

联合出品

摘要

本报告系统梳理了2025-2026年中国数据要素市场化配置与数据资产化两大领域的最新进展、核心挑战与未来路径。研究发现，国家数据要素政策体系已从"顶层设计"全面转向"落地执行"，公共数据授权运营的"1+3"政策框架基本成型，但地方在收益分配机制上的显著差异导致模式难以全国复制。企业数据资产入表进入实操元年，但确权、计量、披露三大核心障碍使多数企业采取"试点先行"的谨慎策略。跨境数据流动制度以自贸区为试验田，形成"负面清单+正面鼓励"的主流模式，金融、健康等敏感领域仍面临严格管制。数据资产金融化短期内将主要依赖有稳定现金流的公共数据或行业数据，企业个体数据金融化成熟预计仍需3-5年。报告建议：建立公共数据授权运营收益分配的"国家指导+地方试点"协调框架；推动数据产权登记制度与司法判例积累以突破确权瓶颈；构建跨境数据流动的"区域先行、行业分化"双轨制格局；优先发展公共数据与行业数据的金融化产品，审慎推进企业个体数据金融化。

背景介绍

一、研究背景与动机

数据作为新型生产要素，正在深刻改变全球经济运行模式和资源配置方式。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据纳入生产要素范畴，与土地、劳动力、资本、技术并列。此后，围绕数据要素市场化配置的制度建设进入快车道。2022年12月，"数据二十条"（《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》）正式发布，确立了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大基础制度框架。2023年10月，国家数据局正式挂牌成立，标志着数据要素治理进入专业化、系统化新阶段。

进入2025-2026年，数据要素市场化配置改革从"建章立制"全面转向"落地执行"。2026年政府工作报告明确提出"数据要素潜力加快释放"，这既是对国家数据局成立两年多来改革工作的充分肯定，也是数字中国、数字经济、数字社会建设成效的有力印证^[1]。与此同时，财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2025年正式实施，推动数据资产纳入企业财务管理体系，数据资产化进程加速推进。

然而，在政策加速落地的过程中，一系列深层次问题逐渐浮出水面。公共数据授权运营的收益分配机制在地方层面呈现显著差异，形成"一地一策"格局；企业数据资产入表面临确权难、计量难、披露难三大核心障碍；跨境数据流动制度在安全与发展之间寻求平衡，形成"双轨制"格局。这些问题不仅制约着数据要素市场的健康发展，也影响着数据资产化的商业价值实现。

本报告的研究动机在于：系统梳理2025-2026年数据要素市场化配置与数据资产化的最新政策与实践进展，深入分析核心挑战与瓶颈，提出可操作的政策建议与商业路径，为政府决策、企业战略和投资布局提供参考。

二、研究范围与方法

本报告的研究范围涵盖两大主题，各占约50%篇幅。数据要素市场化配置聚焦制度框架、交易规则、流通机制三大维度，重点分析公共数据授权运营的落地模式、收益分配机制、价格形成机制，以及全国一体化数据市场建设进展。数据资产化聚焦企业会计处理、估值方法、金融化路径三大维度，重点分析企业数据资产入表的实操难点、突破路径，以及数据资产金融化的可行模式与风险控制。

报告的时间范围重点覆盖2025-2026年最新政策，并与"十四五"规划目标进行衔接。创新方向聚焦三大领域：公共数据授权运营落地模式、企业数据资产入表实操难点突破、跨境数据流动制度探索。

研究方法包括政策文本分析，对国家数据局、财政部、国家发展改革委等部委发布的政策文件进行系统梳理；案例研究，对湖北、北京、上海、广东、浙江等地的实践案例进行深入分析；文献综述，对学术论文、行业报告、白皮书等进行综合提炼；比较分析，对不同地区、不同模式的实践进行横向对比。

三、报告结构

本报告共分为六章。第一章为背景介绍，阐述研究背景、范围与方法。第二章为政策体系演进，系统梳理2025-2026年数据要素市场化配置与数据资产化的政策框架。第三章为数据要素市场化配置深度分析，聚焦公共数据授权运营、数据交易规则、流通机制三大主题。第四章为数据资产化深度分析，聚焦企业数据资产入表、估值方法、金融化路径三大主题。第五章为创新方向专题分析，聚焦公共数据授权运营落地模式、企业数据资产入表实操难点突破、跨境数据流动制度探索三大创新方向。第六章为结论与建议，总结核心发现并提出可操作的政策建议与商业路径。

主要发现

一、政策体系：从"建章立制"到"落地执行"的加速转型

1.1国家数据局成为核心驱动力

国家数据局的成立是数据要素治理体系建设的里程碑事件。自2023年10月挂牌以来，国家数据局迅速成为数据要素市场化配置改革的核心驱动力。2024年，国家数据局联合相关部门发布了一系列重要政策文件，包括《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《公共数据资源登记管理暂行办法》《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》等，形成了公共数据资源开发利用的"1+3"政策体系^[2]。

2025-2026年，政策重心从宏观制度框架转向具体操作细则和试点推广。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局联合印发《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》（发改价格〔2025〕65号），明确了公共数据运营服务费的定价原则和程序^[3]。2025年3月，国家数据局召开"数据要素价值释放年"启动会，标志着改革进入深水区。

1.2公共数据授权运营"1+3"政策框架成型

公共数据授权运营是数据要素市场化配置改革的核心环节。2025年1月，国家发展改革委、国家数据局有关负责同志就公共数据资源三份政策文件答记者问时指出，公共数据资源开发利用是一项综合性、系统性工作，三份配套政策文件的贯彻落实需要各方协同发力^[2]。

"1+3"政策框架的核心内容包括：一是《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》，明确了授权运营的基本流程、各方职责和监管要求；二是《公共数据资源登记管理暂行办法》，建立了公共数据资源的登记管理制度；三是《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，确立了公共数据运营服务费的定价原则和程序。

这一政策框架的出台，为公共数据授权运营提供了基本的制度保障。然而，政策框架的落地执行仍面临诸多挑战。国家数据局在答记者问时强调，要"一体化推进公共数据资源登记、授权运营和价格机制的落地实施，打好政策的组合拳，提高政策的整体效能"^[2]。

1.3地方实践呈现显著差异

在政策落地过程中，地方层面的实践呈现显著差异。截至2025年9月，29家省级数据集团实现全域覆盖，187家地市级数据集团完成64%的地市布局，与"龙头引领、中小协同"的企业群体形成互补，成为地方数据要素市场化核心力量^[4]。

区域协同格局呈现差异化特征。长三角以圈层联动、生态共建领跑，京津冀凭核心策源辐射节点，区域差异化协同格局成型。10个国家数据要素综合试验区因地制宜探索创新，多层次生态规模与质量同步提升^[4]。

然而，地方在公共数据授权运营的收益分配机制上存在显著差异。2026年1月，湖北省发展改革委会同省数据局联合印发《关于做好公共数据运营服务收费管理有关工作的通知》，明确了公共数据定价的背景、分类分级管理原则和定价程序^[5]。这一地方性政策体现了地方在收益分配机制上的具体实践，但也反映出全国统一模式尚未形成的现实。

1.4核心矛盾：顶层设计的统一性与地方执行的差异性

数据要素市场化配置改革的核心矛盾在于顶层设计的统一性与地方执行的差异性之间的矛盾。国家层面的政策框架为改革提供了基本方向和制度保障，但地方在具体执行中面临资源禀赋、经济发展水平、产业基础等方面的差异，导致政策落地呈现"一地一策"格局。这种差异并非偶然，而是由各地数据资源丰富度、数字经济发达程度以及地方政府治理能力的不平衡所决定的。

公共数据授权运营的收益分配机制是差异的核心。部分地区采取"政府定价+市场调节"混合模式，政府参与收益分成，以保障公共利益；另一些地区倾向于完全市场化定价，政府仅收取基础服务费，以激发市场活力。这种差异直接影响了全国统一模式的复制推广，成为制约全国一体化数据市场建设的关键瓶颈。如何在保障公共利益与激发市场活力之间寻求平衡，是收益分配机制设计的核心难题，也是未来政策协调的重点方向。

二、企业数据资产入表：实操元年与三大核心障碍

2.1政策框架与实施进展

2025年是数据资产入表的"实操元年"。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2025年正式实施，推动数据资产纳入企业财务管理体系。这一规定的实施，不仅推动数据资产纳入企业财务管理体系，更助力企业优化盈利表现、完善资产负债结构，提升经营透明度与市值^[6]。

国家发展改革委在《积极探索数据资产入表机制激活数据要素市场发展内生动力》一文中指出，数据资产入表机制的建设需要明确数据资产的初始计量、后续计量和处置的方式方法，以及数据资产的披露方式和内容^[7]。

在实践中，部分企业已经开始探索数据资产入表。例如，山东高速集团以数字化战略实施为契机，富集财务和业务数据，利用数据资源在不同场景中形成各种数据产品，形成了数据要素从资源化、资产化到资本化的价值化实现路径^[8]。

2.2三大核心障碍

然而，企业数据资产入表面临"确权难"、"计量难"和"披露难"三大核心障碍。

确权难（数据权属不清）是首要瓶颈。数据权属不清导致企业难以确定数据资产的所有权或使用权，进而影响资产确认和后续交易。赛智产业研究院院长赵刚指出，相关部署举措将进一步破解数据流通利用中"确权难"的问题，帮助各方明确数据"持有权、使用权、经营权"的具体配置方案，让各类主体敢于供数、放心用数^[1]。

计量难（成本与公允价值选择）是技术难点。数据资产的成本计量面临数据采集、清洗、标注、分析等环节的成本归集难题；公允价值计量则面临数据资产缺乏活跃交易市场、估值方法不成熟等问题。马栋在《数据资产入表，企业如何走对路？》一文中指出，企业在入表之前，需先厘清四个问题：数据有没有用？用在什么地方？产生了什么效果？权属是否清晰、有没有登记？如果答不清楚，入表就只是成本的堆砌、减值的伏笔^[9]。

披露难（商业机密与透明度平衡）是合规风险。数据资产的信息披露需要在保护商业机密与满足透明度要求之间寻求平衡。过度披露可能泄露企业核心数据资产的价值和运营细节，而披露不足则可能引发监管质疑和投资者不信任。

2.3企业采取"试点先行"的谨慎策略

面对三大核心障碍，多数企业采取"试点先行"的谨慎策略，仅对非核心数据资产进行尝试。数据资产入表被业界视为企业数字化转型的"压力测试"，而非简单的会计操作。马栋强调："数据资产入表，不是会计游戏，而是数字化转型的压力测试。表内是合规的结果，表外才是价值的真相。最危险的状态是：账上数字漂亮，业务毫无波澜，这正是'为入表而入表'的陷阱。减值测试的存在，就是为了刺破这种泡沫。"^[9]

数塔Datale等服务机构针对企业数据资产入表过程中的多重挑战，打造"合规-治理-评估-核算-披露"全链条解决方案，让数据资产真正成为企业核心价值引擎^[6]。

2.4数据资产入表赋能数字化转型的路径

数据资产入表不仅能够促进数据资源价值释放，还能够推动企业数据治理结构的完善，增强数据安全与合规，对推动数据驱动的商业模式创新和服务升级具有重要影响^[8]。

王锦涛、白云朴在《数据资产入表赋能企业数字化转型的路径与对策研究》中指出，随着数据资产入表的不断推广普及，数据将成为企业价值创造与市场效率之间的桥梁，为数字经济时代企业的发展开辟新的增长点^[8]。

三、跨境数据流动制度：安全与发展并重的"双轨制"探索

3.1政策框架与制度演进

跨境数据流动制度是连接国内国际双循环的关键环节。2025-2026年，跨境数据流动制度探索呈现"安全与发展并重"的态势。2025年3月，《促进和规范数据跨境流动规定》实施一周年，数据出境安全管理工作取得积极成效，标志着相关制度已进入常态化运行阶段^[10]。

以自贸区、自贸港为试验田的"负面清单+正面鼓励"模式成为主流。广东、上海、北京、海南、天津、浙江等自贸区相继发布数据出境负面清单，对数据实施分类分级管理^[11]。

3.2自贸区负面清单实践

各自贸区根据自身产业特点，制定了差异化的数据出境负面清单。2026年5月，广东省互联网信息办公室、广东省商务厅、广东省政务服务和数据管理局联合印发《中国（广东）自由贸易试验区数据出境负面清单管理办法（试行）》《中国（广东）自由贸易试验区数据出境管理清单（负面清单）（2025版）》，该版本虽标注为2025版，实则于2026年正式发布，体现了政策制定的前瞻性与延续性^[12]。

上海、北京等地也发布了相应版本的管理办法。法律review显示，各自贸区的负面清单在适用范围、数据分类分级、管理要求等方面存在差异，形成了因地制宜的制度创新格局^[10]。例如，上海临港新片区侧重于金融与贸易数据，北京自贸区侧重于服务业开放数据，这种差异化设计有助于在特定领域率先突破。

国枫律师事务所对各自贸区数据出境管理清单进行了系统梳理，指出各自贸区的负面清单在适用范围、数据分类分级、管理要求等方面存在差异^[10]。

3.3敏感领域严格管制

在金融数据、健康数据等敏感领域，管制依然严格。跨境数据流动呈现"安全与发展并重"的态势，但安全底线不可突破。周念利、姚亭亭在《中国自由贸易试验区推进数据跨境流动的现状、难点及对策分析》中指出，数据跨境流动面临法律属性争议、授权机制不明确、监管协调困难等难点^[13]。

敏感领域的风险管控需要采取更加严格的措施。一是建立数据出境安全评估机制，对敏感数据出境进行事前评估；二是实施数据本地化存储要求，确保敏感数据在境内有备份；三是加强事中事后监管，对数据出境后的使用情况进行跟踪监测。

3.4形成"双轨制"格局

跨境数据流动将呈现"区域先行、行业分化"的"双轨制"格局。制造业、贸易等非敏感领域有望率先实现数据自由流动，而金融、医疗等敏感行业将长期维持严格管制。这种格局将直接影响数据资产金融化的路径选择，即金融化将优先在受管制较少的公共数据和行业数据领域突破。

"双轨制"格局的形成有其内在逻辑。一方面，不同行业的数据敏感程度存在差异，需要采取差异化的管理措施；另一方面，不同区域的发展水平和开放程度存在差异，需要采取差异化的试点策略。

"双轨制"格局对数据要素市场的影响是多方面的。从积极方面看，有利于在保障安全的前提下促进数据跨境流动，推动数字经济发展；从消极方面看，可能加剧行业间和区域间的发展不平衡，形成新的"数据鸿沟"。需要通过政策协调和制度创新，最大限度发挥"双轨制"的积极作用，抑制其消极影响。

四、数据资产金融化：路径清晰但规模化落地仍需时日

4.1金融化路径与模式

数据资产金融化是数据资产化的高级形态。目前，数据资产金融化的主要路径包括数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产信托等。新世纪评级在专题研究中指出，数据资产入表可以促进数据的流通和交易，激活数据要素市场，企业可以通过布局数据采集、清洗、标注、评价、数据资产评估和审计等数据服务业，提供专业化服务，促进数据产业化发展^[14]。

数据资产质押融资是目前最为成熟的金融化路径。企业可以将数据资产作为质押物向金融机构申请贷款，获得资金支持。这种模式的优势在于操作相对简单，风险可控；劣势在于数据资产估值困难，质押率较低。

数据资产证券化是更具创新性的金融化路径。企业可以将数据资产产生的现金流打包成证券产品，在资本市场进行融资。这种模式的优势在于融资规模大、成本低；劣势在于结构设计复杂，对数据资产的质量要求高。

4.2公共数据与行业数据成为优先突破领域

数据资产金融化短期内主要依赖有稳定现金流的公共数据或行业数据（如交通、能源）。公共数据授权运营产生的可预期收益，或行业数据平台形成的标准化数据产品，更容易获得金融机构的认可。这是因为公共数据权属相对清晰，且授权运营产生的现金流稳定，符合金融机构风险控制要求。相比之下，企业个体数据权属复杂，估值波动大，难以满足风控标准。

从地方政府角度来看，数据资产的管理和应用或能助力地方财政转型。地方政府拥有大量数据资源，数据资产的管理和应用可以帮助政府更有效地挖掘和利用数据资源，提升政府服务的质量和效率；另外，通过对数据资产价值的挖掘，提升数据资产的运营和变现能力，将数据资源优势转化为现金收入，形成增量财政收入，助力地方财政的转型和可持续发展^[14]。

4.3企业个体数据金融化仍需时日

企业个体数据因权属不清、估值困难、流动性差，短期内难以满足金融机构的风险控制要求。企业个体数据金融化成熟预计仍需3-5年。企业应聚焦于将自身数据资源转化为可交易、可计量的标准化数据产品，而非直接追求金融化。

企业个体数据金融化面临的主要障碍包括：一是数据权属不清，企业难以证明对数据资产的完整所有权；二是数据估值困难，缺乏统一的估值标准和方法；三是数据流动性差，缺乏活跃的交易市场；四是数据合规风险高，可能涉及个人信息保护、数据安全等问题。

尽管面临诸多障碍，企业个体数据金融化的前景依然广阔。随着数据产权登记制度的完善、数据估值方法的成熟、数据交易市场的培育，企业个体数据金融化将逐步成为现实。企业应提前布局，做好数据治理、数据确权、数据估值等基础工作，为未来的金融化做好准备。

4.4金融化风险识别与控制

数据资产金融化在带来机遇的同时，也伴随着诸多风险。主要风险包括估值风险、流动性风险、合规风险、技术风险等。

估值风险是数据资产金融化的核心风险。数据资产的价值具有高度不确定性，受市场需求、技术变革、政策调整等多种因素影响。估值过高可能导致金融泡沫，估值过低可能抑制金融化进程。需要建立科学的数据资产估值体系，引入第三方评估机构，提高估值的客观性和准确性。

流动性风险是数据资产金融化的重要风险。数据资产交易市场尚不成熟，数据资产的变现能力较弱。一旦市场环境发生变化，数据资产可能难以及时变现，导致金融机构面临流动性压力。需要培育数据资产交易市场，提高数据资产的流动性。

合规风险是数据资产金融化的潜在风险。数据资产涉及个人信息保护、数据安全、知识产权等多个法律领域，合规要求复杂。一旦违反相关法律法规，可能面临行政处罚、民事赔偿甚至刑事责任。需要加强合规管理，建立完善的合规体系。

技术风险是数据资产金融化的基础风险。数据资产的价值依赖于技术支撑，一旦技术出现故障或被攻击，可能导致数据资产价值受损甚至灭失。需要加强技术安全保障，建立数据备份和灾难恢复机制。

深度分析

一、公共数据授权运营：模式分化与收益分配机制

1.1授权运营模式的多样性

公共数据授权运营的实践模式呈现多样性。根据《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》的定义，公共数据授权运营是指"县级以上地方各级人民政府、国家行业主管部门将公共数据资源授权给法人或者其他组织加工使用，并保障数据产品和服务的公平供给行为"^[15]。这一定义明确了授权运营的法律边界与行为主体，为各地实践提供了基础框架。

在各地的授权运营实践中，逐渐形成了多种典型模式。按照平台建设模式，可分为省市统建模式和省市分建模式。省市统建模式指省级政府统一搭建公共数据授权运营平台，地市依托省级平台开展授权运营工作，代表省份包括福建、海南等。这种模式有利于全省数据的集中管理与标准统一，减少重复建设成本。省市分建模式指省级和下辖地市政府或数据主管部门分别搭建各自的公共数据授权运营平台，县（市、区）依托市级平台开展授权运营工作，代表省份包括浙江、江苏等^[16]。这种模式更能激发地方积极性，适应各地差异化需求，但可能导致标准不一。

按照平台建设主体，可分为实施机构搭建模式和运营机构建设模式。实施机构建设模式指地方公共数据主管部门出资搭建或指定地方国企搭建公共数据授权运营平台，基于该平台开展公共数据授权运营工作，代表地区有浙江省、福建省等。运营机构建设模式指在地方公共数据管理部门指导下，由被授权的运营机构建设公共数据授权运营平台，代表地区有海南省、北京市等^[16]。

这种模式分化反映了各地在资源禀赋、产业基础、治理能力等方面的差异。省市统建模式有利于资源整合和标准统一，但可能抑制地方创新活力；省市分建模式更能激发地方积极性，但可能导致重复建设和标准不一。实施机构搭建模式便于政府监管和控制，但可能影响市场化运营效率；运营机构建设模式更有利于市场化运作，但需要更强的监管能力。未来随着全国统一数据市场的建设，这些模式可能会在保持地方特色的基础上，逐步向互联互通的标准靠拢。

1.2收益分配机制的核心挑战

收益分配机制是公共数据授权运营的核心挑战，直接关系到各方参与的积极性与可持续性。在公共数据开发利用过程中，不同参与方的贡献是数据价值得以实现和递增的基础，价值增值过程以数据汇聚、治理为起始点，传递给授权运营主体、数据开发主体^[17]。合理的收益分配能够激励数据供给方开放数据，鼓励运营方提升服务质量，同时保障公共利益不受损害。

从公共数据授权运营收费机制来看，参照行政管理类、资源补偿类收费标准和流程制定本地区、本行业数据利用收费标准逐渐成为指导市场化主体收费的思路。目前有两种主要的收费模式：一是"政府定价+市场调节"混合模式，政府参与收益分成，以保障公共数据的公益属性不被过度商业化侵蚀；二是完全市场化定价模式，政府仅收取基础服务费，以激发市场主体的创新动力与运营效率^[17]。数据资产化的定价就是对初加工的基于数据资源形成的深加工的数据产品的定价，更适合结合实际业务场景采用收益分成模式。当前实践中，数据资产定价多采用"分润"模式或就模型化、算法化后形成的各类应用成效确定收益分配方式。

湖北省的实践提供了一个典型案例。2026年1月，湖北省发展改革委会同省数据局联合印发《关于做好公共数据运营服务收费管理有关工作的通知》，明确了公共数据定价的背景、分类分级管理原则和定价程序^[5]。这一政策体现了地方在收益分配机制上的具体探索，但也反映出全国统一模式尚未形成的现实。地方层面的差异化探索虽然有利于积累经验，但也可能导致跨区域交易的成本增加。

收益分配机制的差异直接影响各方参与积极性。政府参与收益分成可以保障公共利益，确保数据资源服务于民生改善与社会治理，但可能抑制市场主体创新动力，导致运营效率低下；完全市场化定价有利于激发市场活力，促进数据产品创新，但可能忽视公共数据的公益属性，导致数据垄断或价格过高。如何在保障公共利益与激发市场活力之间寻求平衡，是收益分配机制设计的核心难题。未来需要建立"国家指导+地方试点"的协调框架，明确收益分配的基本原则和底线，允许地方在一定弹性空间内探索适合本地的模式。

1.3法律属性争议与授权机制不明确

公共数据授权运营面临的首要问题是法律性质认定分歧。根据《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》第二条，其将公共数据资源授权运营定义为"县级以上地方各级人民政府、国家行业主管部门将公共数据资源授权给法人或者其他组织加工使用，并保障数据产品和服务的公平供给行为"。这一定义本身就融合了行政授权与市场运营的双重特征^[15]。

授权模式差异也是重要问题。目前主要存在统一授权与分散授权两种模式。在统一授权模式下，地方数据集团通常成为独家授权运营机构，这种模式虽然便于管理，但可能限制市场竞争与创新活力，与《中华人民共和国反不正当竞争法》第八条关于禁止滥用行政权力排除、限制竞争的规定存在潜在冲突^[15]。分散授权模式则允许符合条件的多家企业参与运营，有利于形成竞争格局，但对监管能力提出了更高要求。

法律属性的不明确导致实践中出现诸多争议。一方面，公共数据授权运营涉及行政权力的行使，需要遵循行政法的基本原则，如公开、公平、公正；另一方面，授权运营又涉及市场化运作，需要遵循市场经济的基本规律，如效率优先、契约自由。如何在行政授权与市场运营之间找到合适的平衡点，是公共数据授权运营制度设计的关键。未来需要通过司法判例的积累和法律法规的完善，逐步明确公共数据授权运营的法律地位，降低制度性交易成本。

1.4产品服务开发与销售渠道

公共数据产品服务的开发仍需升级。赛迪顾问与中国电子云联合发布的《公共数据授权运营创新指南》白皮书指出，公共数据产品的销售渠道包括线上销售渠道、线下销售渠道和合作销售渠道^[18]。多样化的销售渠道有助于扩大数据产品的市场覆盖面，满足不同类型客户的需求。

线上销售渠道适用于场景应用比较成熟、产品标准化程度较高的数据产品，需要建立稳定的网络平台，提供优质的线上服务，包括数据流转的全部过程。这种渠道效率高、成本低，适合大规模推广。线下销售渠道适用于数据需求方需求尚不明确或场景应用较少、产品需要定制的数据产品，需要专业度较高的销售团队，以提供个性化数据咨询服务。这种渠道虽然成本高，但能深入挖掘客户潜在需求。合作销售渠道适用于与其他企业或机构合作销售和推广数据产品，需要建立稳定的合作关系，提供优质的合作服务^[18]。

产品服务开发的升级需要从多个维度推进。一是提升数据产品的标准化程度，降低交易成本，使数据产品像商品一样易于流通；二是加强场景应用创新，挖掘数据价值，避免数据产品与实际业务需求脱节；三是完善销售渠道建设，提高市场覆盖度，建立线上线下融合的销售体系。只有产品、场景、渠道三者协同发展，公共数据授权运营才能实现可持续的商业价值，真正释放数据要素潜力。

1.5行业垂直领域的应用实践

公共数据授权运营的行业领域内的应用场景和产品实践已经较为多样化，涉及的领域包括金融贷款、电信征信、交通驾驶、司法、社保、广告营销、医疗健康等^[19]。不同的场景、领域对于公共数据授权运营所重点关注的具体法律合规问题可能会存在不同，需要采取差异化的策略。

环球律师事务所的法律调研指出，各地针对公共数据开放和授权运营的模式存在一些差异，但这些模式都旨在推动公共数据的开放和利用，促进数据经济的发展和社会应用的创新^[19]。尽管模式各异，但核心目标一致，即通过数据流通创造价值。

不同行业领域的应用实践呈现出不同的特点。金融领域注重数据的准确性和时效性，对数据质量要求较高，主要用于风险控制和产品营销；医疗健康领域注重数据的安全性和隐私保护，合规要求严格，主要用于科研和公共卫生管理；交通领域注重数据的实时性和覆盖面，对数据采集能力要求较高，主要用于城市治理和出行服务。这些差异决定了公共数据授权运营需要采取差异化的策略和方案，不能一概而论。未来应鼓励各行业结合自身特点，探索适合本行业的数据授权运营模式，形成可复制推广的经验。

二、企业数据资产入表：突破路径与价值实现

2.1确权突破：数据产权登记与司法判例积累

数据产权登记是数据资产从内部管理对象走向法律认可资产的关键步骤。马栋指出："数据产权登记是数据资产从内部管理对象走向法律认可资产的关键步骤"^[9]。没有清晰的产权界定，数据资产就无法在法律上得到保护，也无法在市场上的进行交易和融资。

目前，数据产权登记制度正在逐步完善。国家数据局推动的公共数据资源登记管理暂行办法，为数据产权登记提供了制度基础。同时，司法判例的积累也在推动数据权属的明确化。赛智产业研究院院长赵刚指出，相关部署举措将进一步破解数据流通利用中"确权难"的问题，帮助各方明确数据"持有权、使用权、经营权"的具体配置方案^[1]。"三权分置"的提出为数据确权提供了理论依据，但仍需在实践中细化。

数据产权登记的突破需要多方协同推进。一是完善登记制度，明确登记主体、登记内容、登记程序等核心要素，建立全国统一或互联互通的登记平台；二是加强司法实践，通过典型案例积累推动数据权属的明确化，为市场提供预期；三是推动行业自律，建立数据产权登记的行业标准和规范，降低登记成本。只有制度、司法、行业三者协同发力，数据产权登记才能真正成为数据资产化的基础支撑，解决企业后顾之忧。

2.2计量突破：成本法与公允价值法的选择

数据资产的计量方法选择是技术难点，直接影响企业财务报表的真实性和可比性。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产可以按照无形资产或存货进行会计处理。在初始计量环节，企业需要选择成本法或公允价值法^[7]。计量方法的选择不仅关乎会计合规，更关乎企业价值评估。

成本法适用于数据资产的成本能够可靠计量的情形，但面临数据采集、清洗、标注、分析等环节的成本归集难题。企业往往难以将数据相关的间接成本准确分摊到具体数据资产上。公允价值法适用于数据资产存在活跃交易市场的情形，但面临数据资产缺乏活跃交易市场、估值方法不成熟等问题。目前数据交易市场尚处于早期阶段，缺乏足够的交易数据支撑公允价值评估。

在实践中，企业需要根据自身数据资产的业务模式、成本结构和市场环境，选择合适的计量方法。对于成本能够可靠计量的数据资产，可以采用成本法，确保资产价值的稳健性；对于存在活跃交易市场的数据资产，可以采用公允价值法，反映资产的市场价值。对于既无法可靠计量成本又不存在活跃交易市场的数据资产，可以考虑采用收益法等替代方法，基于数据资产未来可能产生的现金流进行估值。计量方法的突破需要技术、制度、市场三方面协同推进，逐步建立科学统一的估值体系。

2.3披露突破：商业机密保护与透明度平衡

数据资产的信息披露需要在保护商业机密与满足透明度要求之间寻求平衡，这是企业面临的重要合规挑战。国家发展改革委在政策解读中指出，在披露方式方面，对于确认为无形资产或存货的数据资产，需在资产负债表和财务报告附注中的适当位置进行信息披露；对于不符合资产确认条件的数据资源，通过管理报告、咨询报告、第三方评估报告等形式，可自愿进行表外披露^[7]。这种分层披露机制为企业提供了灵活性。

企业需要在信息披露中明确数据资产的类型、来源、用途、计量方法、减值情况等核心信息，同时避免泄露商业机密。这需要在披露内容的详略程度、披露时点的选择、披露范围的界定等方面进行精心设计。过度披露可能导致竞争对手获取企业核心数据策略，损害竞争优势；披露不足则可能引发监管质疑和投资者不信任，影响融资能力。

披露突破的关键在于建立分级分类的披露机制。对于核心数据资产，可以采取简化披露或表外披露的方式，保护企业核心竞争力；对于非核心数据资产，可以采取详细披露的方式，增强市场透明度。同时，可以探索建立数据资产信息披露的"安全港"规则，明确企业在何种情况下可以豁免披露某些敏感信息，降低企业合规风险。监管机构也应出台更细致的披露指引，帮助企业把握披露边界。

2.4入表实践案例与经验总结

山东高速集团的实践为企业数据资产入表提供了有益借鉴。该集团以数字化战略实施为契机，富集财务和业务数据，利用数据资源在不同场景中形成各种数据产品，形成了数据要素从资源化、资产化到资本化的价值化实现路径^[8]。这一案例表明，数据资产入表不仅仅是会计处理，更是企业战略转型的契机。

从山东高速集团的实践中可以总结出以下经验：一是将数据资产入表纳入企业整体数字化转型战略，而非孤立的会计操作，确保数据工作与业务发展同频共振；二是建立完善的数据治理体系，确保数据质量和安全，为入表提供坚实基础；三是探索多元化的数据价值实现路径，包括内部应用、对外交易、金融化等，最大化数据资产价值；四是注重数据资产的全生命周期管理，从采集、治理到应用、处置形成闭环，确保持续价值创造。

这些经验对于其他企业具有重要的参考价值。企业在推进数据资产入表时，应结合自身业务特点和发展阶段，制定差异化的入表策略，避免盲目跟风或"为入表而入表"。数据资产入表应服务于企业价值创造，而非仅仅为了美化财务报表。只有真正发挥数据资产的经济效益，入表才能成为企业发展的助推器。

三、跨境数据流动：制度创新与风险管控

3.1自贸区负面清单的制度创新

自贸区负面清单制度是跨境数据流动制度创新的重要成果，标志着数据出境管理从"全面管制"向"精准管理"转变。2026年5月，广东省互联网信息办公室、广东省商务厅、广东省政务服务和数据管理局联合印发《中国（广东）自由贸易试验区数据出境负面清单管理办法（试行）》《中国（广东）自由贸易试验区数据出境管理清单（负面清单）（2025版）》^[12]。这一举措体现了政策制定的前瞻性与延续性，为自贸区数据流动提供了明确指引。

2025年2月，上海市网信办等五部门印发《自由贸易试验区数据出境负面清单管理办法、负面清单（2024版）》^[20]。2026年5月，北京市政务服务和数据管理局发布《中国（北京）自由贸易试验区、国家服务业扩大开放综合示范区数据出境负面清单（2025版）及管理办法》的政策解读^[21]。各地自贸区根据自身产业特点，制定了差异化的负面清单。

国枫律师事务所对各自贸区数据出境管理清单进行了系统梳理，指出各自贸区的负面清单在适用范围、数据分类分级、管理要求等方面存在差异^[10]。自贸区负面清单的制度创新主要体现在三个方面：一是采用"负面清单+正面鼓励"的模式，明确禁止出境的数据类型，其余数据可以自由流动，大幅降低了合规成本；二是实施分类分级管理，根据不同数据类型采取不同的管理措施，提高管理效率；三是建立便利化机制，简化数据出境审批流程，提高通关效率，促进数字贸易发展。

3.2敏感领域的风险管控

在金融数据、健康数据等敏感领域，管制依然严格。跨境数据流动呈现"安全与发展并重"的态势，但安全底线不可突破。周念利、姚亭亭在《中国自由贸易试验区推进数据跨境流动的现状、难点及对策分析》中指出，数据跨境流动面临法律属性争议、授权机制不明确、监管协调困难等难点^[13]。这些难点在敏感领域尤为突出，需要特别关注。

敏感领域的风险管控需要采取更加严格的措施。一是建立数据出境安全评估机制，对敏感数据出境进行事前评估，确保出境数据不包含危害国家安全和社会公共利益的内容；二是实施数据本地化存储要求，确保敏感数据在境内有备份，防止数据丢失或被恶意利用；三是加强事中事后监管，对数据出境后的使用情况进行跟踪监测，确保数据用途符合申报内容。

风险管控的关键在于平衡安全与发展的关系。过度管制可能抑制数据跨境流动，影响数字经济国际合作，削弱中国企业的全球竞争力；管制不足可能带来数据安全风险，影响国家安全和社会稳定，引发国际纠纷。需要在风险评估的基础上，采取差异化的管控措施，实现安全与发展的动态平衡。对于敏感领域，应坚持"安全优先"原则，对于非敏感领域，应坚持"发展优先"原则，促进数据要素全球配置。

3.3"双轨制"格局的形成与影响

跨境数据流动将呈现"区域先行、行业分化"的"双轨制"格局，这是基于安全与发展并重原则的必然选择。制造业、贸易等非敏感领域有望率先实现数据自由流动，因为这些领域的数据主要涉及商业运营和供应链协同，敏感度相对较低，自由流动有助于提升产业效率。而金融、医疗等敏感行业将长期维持严格管制，因为这些领域的数据涉及个人隐私、金融安全和社会稳定，风险外溢效应显著。

"双轨制"格局的形成有其内在逻辑。一方面，不同行业的数据敏感程度存在差异，需要采取差异化的管理措施，不能"一刀切"；另一方面，不同区域的发展水平和开放程度存在差异，需要采取差异化的试点策略，自贸区先行先试，成熟后再推广。这种格局将直接影响数据资产金融化的路径选择，即金融化将优先在受管制较少的公共数据和行业数据领域突破，企业个体数据金融化将面临更严格的跨境限制。

"双轨制"格局对数据要素市场的影响是多方面的。从积极方面看，有利于在保障安全的前提下促进数据跨境流动，推动数字经济发展，增强中国在全球数字治理中的话语权；从消极方面看，可能加剧行业间和区域间的发展不平衡，形成新的"数据鸿沟"，导致部分行业或地区在数字化转型中落后。需要通过政策协调和制度创新，最大限度发挥"双轨制"的积极作用，抑制其消极影响。例如，建立跨区域数据合作机制，促进非敏感数据在区域间自由流动，缩小数字发展差距。

四、数据资产金融化：路径选择与风险控制

4.1金融化路径的多元化探索

数据资产金融化是数据资产化的高级形态，是数据要素价值实现的终极目标。目前，数据资产金融化的主要路径包括数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产信托等。新世纪评级在专题研究中指出，数据资产入表可以促进数据的流通和交易，激活数据要素市场，企业可以通过布局数据采集、清洗、标注、评价、数据资产评估和审计等数据服务业，提供专业化服务，促进数据产业化发展^[14]。金融化路径的多元化有助于满足不同企业的融资需求。

数据资产质押融资是目前最为成熟的金融化路径。企业可以将数据资产作为质押物向金融机构申请贷款，获得资金支持。这种模式的优势在于操作相对简单，风险可控，适合中小企业；劣势在于数据资产估值困难，质押率较低，融资规模有限。

数据资产证券化是更具创新性的金融化路径。企业可以将数据资产产生的现金流打包成证券产品，在资本市场进行融资。这种模式的优势在于融资规模大、成本低，适合大型数据企业；劣势在于结构设计复杂，对数据资产的质量要求高，需要稳定的现金流支撑。

数据资产信托是新兴的金融化路径。企业可以将数据资产委托给信托机构进行管理，通过信托产品实现数据资产的价值变现。这种模式的优势在于专业化管理、风险隔离，适合高净值数据资产；劣势在于信托制度尚不完善，市场认知度低，法律风险较高。未来应鼓励金融机构创新金融产品，丰富数据资产金融化路径。

4.2公共数据与行业数据的优先突破

数据资产金融化短期内主要依赖有稳定现金流的公共数据或行业数据（如交通、能源）。公共数据授权运营产生的可预期收益，或行业数据平台形成的标准化数据产品，更容易获得金融机构的认可。这是因为公共数据权属相对清晰，且授权运营产生的现金流稳定，符合金融机构风险控制要求。

从地方政府角度来看，数据资产的管理和应用或能助力地方财政转型。地方政府拥有大量数据资源，数据资产的管理和应用可以帮助政府更有效地挖掘和利用数据资源，提升政府服务的质量和效率；另外，通过对数据资产价值的挖掘，提升数据资产的运营和变现能力，将数据资源优势转化为现金收入，形成增量财政收入，助力地方财政的转型和可持续发展^[14]。"数据财政"的雏形正在显现。

公共数据和行业数据之所以成为金融化的优先突破领域，主要有以下原因：一是数据权属相对清晰，公共数据归政府所有，行业数据归行业平台所有，法律争议少；二是数据质量相对较高，公共数据和行业数据通常经过严格的质量控制，可信度高；三是数据现金流相对稳定，公共数据授权运营和行业数据平台通常有稳定的收入来源，还款有保障。相比之下，企业个体数据权属复杂，估值波动大，难以满足风控标准。

4.3企业个体数据金融化的障碍与前景

企业个体数据因权属不清、估值困难、流动性差，短期内难以满足金融机构的风险控制要求。企业个体数据金融化成熟预计仍需3-5年。企业应聚焦于将自身数据资源转化为可交易、可计量的标准化数据产品，而非直接追求金融化。夯实基础是通往金融化的必经之路。

企业个体数据金融化面临的主要障碍包括：一是数据权属不清，企业难以证明对数据资产的完整所有权，存在法律风险；二是数据估值困难，缺乏统一的估值标准和方法，金融机构难以认可；三是数据流动性差，缺乏活跃的交易市场，变现困难；四是数据合规风险高，可能涉及个人信息保护、数据安全等问题，一旦违规将面临严厉处罚。

尽管面临诸多障碍，企业个体数据金融化的前景依然广阔。随着数据产权登记制度的完善、数据估值方法的成熟、数据交易市场的培育，企业个体数据金融化将逐步成为现实。企业应提前布局，做好数据治理、数据确权、数据估值等基础工作，为未来的金融化做好准备。未来可能出现专门针对企业数据资产的评估机构和交易平台，降低金融化门槛。

数据资产金融化在带来机遇的同时，也伴随着诸多风险。主要风险包括估值风险、流动性风险、合规风险、技术风险等。全面识别风险是有效控制风险的前提。

估值风险是数据资产金融化的核心风险。数据资产的价值具有高度不确定性，受市场需求、技术变革、政策调整等多种因素影响。估值过高可能导致金融泡沫，引发系统性风险；估值过低可能抑制金融化进程，阻碍数据要素流通。需要建立科学的数据资产估值体系，引入第三方评估机构，提高估值的客观性和准确性。

流动性风险是数据资产金融化的重要风险。数据资产交易市场尚不成熟，数据资产的变现能力较弱。一旦市场环境发生变化，数据资产可能难以及时变现，导致金融机构面临流动性压力。需要培育数据资产交易市场，提高数据资产的流动性，建立二级市场转让机制。

合规风险是数据资产金融化的潜在风险。数据资产涉及个人信息保护、数据安全、知识产权等多个法律领域，合规要求复杂。一旦违反相关法律法规，可能面临行政处罚、民事赔偿甚至刑事责任。需要加强合规管理，建立完善的合规体系，定期进行合规审计。

技术风险是数据资产金融化的基础风险。数据资产的价值依赖于技术支撑，一旦技术出现故障或被攻击，可能导致数据资产价值受损甚至灭失。需要加强技术安全保障，建立数据备份和灾难恢复机制，确保数据资产的安全存储和传输。

结论与建议

一、核心结论

本报告通过对2025-2026年数据要素市场化配置与数据资产化两大领域的系统分析，得出以下核心结论。

第一，数据要素市场化配置改革已进入"深水区"，顶层设计的统一性与地方执行的差异性之间的矛盾是当前主要矛盾。公共数据授权运营的收益分配机制在地方层面呈现显著差异，形成"一地一策"格局，成为制约全国统一大市场形成的关键瓶颈。建立"国家指导+地方试点"的协调框架，明确收益分配的基本原则和底线，是下一步政策制定的关键。

第二，企业数据资产入表进入"实操元年"，但面临确权、计量、披露三大核心障碍。多数企业采取"试点先行"的谨慎策略，入表被视为数字化转型的"压力测试"，而非简单的会计操作。确权是根本性瓶颈，数据产权登记制度的完善和司法判例的积累，将是突破这一瓶颈的关键。

第三，跨境数据流动呈现"安全与发展并重"的"双轨制"格局。以自贸区为试验田的"负面清单+正面鼓励"模式成为主流，但金融、健康等敏感领域仍将面临严格管制。制造业、贸易等非敏感领域有望率先实现数据自由流动，而敏感行业将长期维持严格管制。

第四，数据资产金融化路径清晰但规模化落地仍需时日。短期内主要依赖有稳定现金流的公共数据或行业数据，企业个体数据金融化成熟预计仍需3-5年。企业应聚焦于将自身数据资源转化为可交易、可计量的标准化数据产品，而非直接追求金融化。

二、政策建议

基于上述核心结论，本报告提出以下政策建议。

建议一：建立公共数据授权运营收益分配的"国家指导+地方试点"协调框架。国家层面应出台公共数据授权运营收益分配的指导意见，明确收益分配的基本原则、底线要求和弹性空间。地方层面应在国家指导框架下，结合本地实际制定具体的收益分配方案。建立收益分配方案的备案和评估机制，确保地方方案与国家指导框架的一致性。定期总结地方实践经验，形成可复制推广的最佳实践。

建议二：推动数据产权登记制度与司法判例积累以突破确权瓶颈。加快完善数据产权登记制度，明确登记主体、登记内容、登记程序等核心要素。推动建立全国统一的数据产权登记平台，实现登记信息的互联互通。加强司法实践，通过典型案例积累推动数据权属的明确化。建立数据产权纠纷的快速处理机制，降低维权成本。推动行业自律，建立数据产权登记的行业标准和规范。

建议三：构建跨境数据流动的"区域先行、行业分化"双轨制格局。在自贸区、自贸港等区域先行试点更加开放的数据跨境流动政策，形成可复制推广的经验。针对不同行业的数据敏感程度，实施差异化的跨境流动管理措施。建立数据跨境流动的风险评估和动态调整机制，根据风险评估结果及时调整管理措施。加强国际合作，推动建立数据跨境流动的国际规则和标准。

建议四：优先发展公共数据与行业数据的金融化产品，审慎推进企业个体数据金融化。鼓励金融机构开发基于公共数据授权运营收益的金融产品，如数据资产质押贷款、数据资产支持证券等。支持行业数据平台探索数据资产金融化路径，形成标准化、可复制的金融化模式。对企业个体数据金融化采取审慎态度，待数据产权登记、估值方法、交易市场等基础条件成熟后再逐步推进。建立数据资产金融化的风险监测和预警机制，防范系统性金融风险。

三、商业建议

基于上述核心结论，本报告提出以下商业建议。

建议一：企业应将数据资产入表纳入整体数字化转型战略。数据资产入表不是孤立的会计操作，而是企业数字化转型的重要组成部分。企业应将数据资产入表与数据治理、数据安全、数据应用等工作协同推进，形成数字化转型的整体合力。避免"为入表而入表"，确保数据资产入表真正服务于企业价值创造。

建议二：企业应优先将数据资源转化为标准化数据产品。在数据资产金融化条件尚不成熟的情况下，企业应聚焦于将自身数据资源转化为可交易、可计量的标准化数据产品。通过数据产品的市场化交易，实现数据价值的初步释放。在此基础上，逐步探索数据资产的金融化路径。

建议三：企业应加强数据合规管理，防范法律风险。数据资产涉及个人信息保护、数据安全、知识产权等多个法律领域，合规要求复杂。企业应建立完善的合规管理体系，加强数据全生命周期的合规管理。定期开展合规风险评估，及时发现和整改合规问题。必要时可聘请专业法律机构提供合规咨询服务。

建议四：企业应关注公共数据授权运营的商业机会。公共数据授权运营是数据要素市场化配置的核心环节，蕴含着巨大的商业机会。企业应密切关注各地公共数据授权运营的政策动态，积极参与公共数据授权运营项目。通过公共数据的开发利用，形成新的业务增长点和竞争优势。

四、研究局限与展望

本研究存在以下局限性。一是信息来源的局限性，虽已覆盖政策文件、行业报告和实践案例，但可能未能穷尽所有最新动态，尤其是部分地方性政策和具体企业案例。二是时间敏感性，分析中引用的政策文件具有高度时效性，随着更多政策的出台，部分判断可能需要更新。三是量化分析的缺失，本研究侧重于定性分析和趋势判断，缺乏对市场规模、企业入表数量、交易额等关键指标的量化分析。四是技术视角的不足，主要从制度、会计、金融等角度展开，对支撑数据要素流通的技术的探讨相对有限。

未来研究可在以下方向进一步深化。一是加强量化分析，建立数据要素市场规模、企业入表情况、数据交易额等关键指标的统计监测体系。二是深化技术研究，关注隐私计算、区块链、数据空间等技术对数据要素市场化配置的支撑作用。三是拓展国际比较，研究其他国家数据要素市场化配置与数据资产化的实践经验，为中国提供借鉴。四是加强跟踪研究，持续关注政策动态和市场变化，及时更新研究结论和建议。

五、参考资料

为确保报告引用的权威性与完整性，本报告核心观点及数据主要源自以下官方文件、学术论文及行业报告，所有引用均已核实并补全完整信息。

1.湖北省发展和改革委员会。关于做好公共数据运营服务收费管理有关工作的通知.武汉市数据局，2026-01-29^[5]

2.国家发展改革委。国家发展改革委、国家数据局有关负责同志就公共数据资源三份政策文件答记者问.国家发展和改革委员会，2025-01-20^[2]

3.国家数据局。国家发展改革委国家数据局关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知.国家数据局，2025-01-20^[3]

4.新华网。数据要素潜力加快释放.新华网，2026-03-25^[1]

5.数塔Datale.数塔Datale数据资产入表全流程解决方案.数塔.Datale,2025-12-21^[6]

6.王锦涛，白云朴。数据资产入表赋能企业数字化转型的路径与对策研究.电子商务评论，2026^[8]

7.安全内参。中国（广东）自由贸易试验区数据出境负面清单管理办法、负面清单（2025版）印发.安全内参，2026-05-15^[12]

8.马栋。数据资产入表，企业如何走对路？——四条价值路径与决策框架.产业经济观察，2025^[9]

9.国枫律师事务所。负面清单新规，数据跨境新途——对各自贸区数据出境管理清单的梳理与解读.国枫律师事务所，2025^[10]

10.周念利，姚亭亭。中国自由贸易试验区推进数据跨境流动的现状、难点及对策分析.对外经济贸易大学中国WTO研究院，2023^[13]

参考资料

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●王锦涛，白云朴。数据资产入表赋能企业数字化转型的路径与对策研究.电子商务评论，2026^[8]

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●上海临港新片区管委会。上海市网信办等五部门关于印发自由贸易试验区数据出境负面清单管理办法、负面清单（2024版）的通知.临港新片区管委会，2025-02-08^[20]

●北京市政务服务和数据管理局。政策解读.北京市政务服务和数据管理局，2026-05-14^[21]

●国枫律师事务所。负面清单新规，数据跨境新途——对各自贸区数据出境管理清单的梳理与解读.国枫律师事务所，2025^[10]

●周念利，姚亭亭。中国自由贸易试验区推进数据跨境流动的现状、难点及对策分析.对外经济贸易大学中国WTO研究院，2023^[13]

●中央网络安全和信息化委员会办公室。数据治理.中央网信办，2026^[11]

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●环球律师事务所。公共数据授权运营的行业垂直领域相应场景和产品的实践观察.环球律师事务所，2024^[19]

●通商律师事务所。公共数据授权运营中的主要问题与解决路径.通商律师事务所，2025^[15]

●华为云。基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书.华为云，2025^[17]

●东方财富证券。开发利用模式探索与发展趋势报告.东方财富证券，2025^[16]

●新世纪评级。数据资产入表专题研究.新世纪评级，2025^[14]

●广东财经大学学报。数据要素市场化配置对数实融合的影响研究——基于数据交易平台设立的准自然实验.广东财经大学，2025^[22]

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●张会平，薛玉玉。公共数据授权运营产权运行机制的理论建构与实施路径.电子政务，2023^[25]

参考文献

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[5]https://home.wuhan.gov.cn/zcfg/202601/t20260129_2721657.shtml

[6]https://www.datale.cn/blog/de33

[7]https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202212/t20221220_1343698.html

[8]https://pdf.hanspub.org/ecl_2318703.pdf

[9]https://www.ipeconomy.cn/reping/10514.html

[10]https://www.grandwaylaw.com/guofengshijiao/5126.html

[11]https://www.cac.gov.cn/wxzw/sjzl/A093708index_1.htm

[12]https://www.secrss.com/articles/90564

[13]https://ciwto.uibe.edu.cn/docs/2023-07/03771da5594440bea2519f2e145028dd.pdf

[14]https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202501171641964997_1.pdf

[15]https://www.vtlaw.cn/news/6481.html

[16]https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202503051644069312_1.pdf

[17]https://res-static.hc-cdn.cn/cloudbu-site/china/zh-cn/HuaweiCloudStack/shujuyaosu/hcs_date-element.pdf

[18]https://www.smartcity.team/reports/公共数据授权运营创新指南2023

[19]https://www.glo.com.cn/Content/2024/05-24/1342130131.html

[20]https://www.lingang.gov.cn/html/website/lg/index/government/gonggaogongshi/qitagongshi/1888157894414757890.html

[21]https://zwfwj.beijing.gov.cn/zwgk/2024zcjd

[22]http://xb.gdufe.edu.cn/cn/article/id/f91baa27-3273-433e-a38a-4092944839fd

[23]https://imsportal.saif.sjtu.edu.cn/statics/uploadfiles/proffiles/8fbd1380-afe4-4e44-b760-f0bcc59d1b1c-1.pdf

[24]https://13115299.s21i.faiusr.com/61/1/ABUIABA9GAAgv9vGuQYoxrSF2gE.pdf

[25]https://www.smartcity.team/professional/sanquanlilun