每经特约评论员 盘和林

“数据二十条”的发布，初步形成了我国数据基础制度体系，对数据要素市场的繁荣具有重大的意义。在此背景下，“数据要素化”也随之引发了不少行业人士的深思。“金融业是用数据用信息最早，也是对数据依赖最重的行业。”2月18日举办的“‘数据二十条’背景下的数据要素化”研讨会上，清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技研究中心主任、华夏银行原董事、行长张健华指出，金融业的本质就是从数据到要素的流通与汇聚，而数据要素化也是金融机构数字化转型升级的要求趋势。

值得注意的是，当金融机构参与到数据要素价值化业务中时，数据要素价值化过程中在商品属性上逐渐衍生出金融属性，使得数据要素以金融属性参与到金融领域的经济活动并不断深化。而数据要素金融属性的衍生过程中需要建立独特的风险管理及其监管体系、考虑参与主体异质性行为以及防范金融化过程中投机氛围和价格扭曲。这将深刻影响市场参与主体、引导数据交易市场发展形态、重塑金融服务格局，更将成为推动数据基础制度建设的重要支撑，具体包括数据开放共享制度、数据产权制度、数据定价制度、数据要素流通交易制度、数据要素收益分配制度、数据要素安全治理制度多个方面。因此，如何进一步发挥数据要素价值化、金融化的特质，建立健全多层次、多渠道数据要素与金融行业协调发展的基础制度将成为未来关注的重点。

以基础制度激活数据要素

数据基础制度是激活数据要素市场的决定性因素。

近年来，党中央、国务院高度重视数据要素市场的培育发展，将发展大数据战略、壮大数字经济纳入国家顶层设计，高度重视促进数据流通融合、激活数据价值来释放数字红利。为保障数据价值释放，出台了一系列政策措施积极完善基础制度建设，对繁荣数据要素市场提出了明确的要求。

2020年4月发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数字要素明确列为第五大生产要素。2022年，《“十四五”数字经济发展规划》《关于加快建设全国统一大市场的意见》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等一系列与数据关联的政策文件密集出台或施行，凸显了我国对数据基础制度构建的高度重视。与此同时，各地方也相继积极开展数据交易探索。广东、江苏等地率先探索数据要素市场化配置，深圳、上海、贵州等地纷纷出台数据条例，为数据要素市场的培育和发展奠定了扎实的基础。

金融具天然数据优势

金融行业与数据要素存在着天然的耦合关系，金融在现代经济体系中发挥着引导资源配置、调节经济运行等重要功能，这恰恰是数据要素在价值化过程中亟须解决的问题，因而金融行业具备引领数字基础制度建设的天然优势。同时，数据基础制度也能够保证这一过程的顺利实现，既能增加金融资产的流动性，也能够有效避免和分散风险。

一方面，金融行业具有天然的数字基因，属于数据密集型行业。数据不仅仅是金融业务运营过程的副产品，更能够推动金融业务发展的核心要素投入。只有当数据拥有类似于金融资本一样的流动性，能够在不同企业、产业间有序流动时，它的价值才能最大化。另一方面，金融的本质是产权的跨时空交易，首要解决的问题就是处理信息不对称，参与金融交易的各方需要在缓解信息不对称的基础上对各自风险水平进行评估，进而形成契约并监督实现风险定价。通过对海量数据的便捷化、合理化、规范化利用，能够在用户画像、反欺诈、信用评级等方面大大提高银行机构的效率和风控能力，这也为数字基础制度的探索和应用提供了广袤的土壤。

数据基础制度助金融发展

数据基础制度能够有效保证数据的高效流通，任何主体合法合理的数据需求，都能便捷地从市场获取产权清晰、质量有保障的数据。数据要素能够为驱动金融资源有效配置提供新效能，通过全方位大规模数据融合应用，金融行业能够实现风险管理实时化、决策支持智能化、资源配置精准化，把更多的金融资源配置到经济社会发展的重点领域和薄弱环节。在此过程中，数据基础制度将对降低成本、防范风险发挥重要作用，是金融服务供给结构变革和金融服务效率提升的根本支撑。

其一，能够缓解资金需求方信息不对称的问题。传统金融机构在进行放贷决策时依赖可识别的借款人“硬信息”，如财务信息、抵押品资料等，数据维度较低。数据产权制度、数据开放共享制度等有利于弱化金融市场中不同主体间的信息不对称问题。

其二，能够改善金融服务供需错配关系。金融机构拓展业务的过程中，出现了严重的金融服务供需错配问题。尤其是资金去向单一化，容易引发系统性金融风险。数据定价和数据治理制度，使得金融机构的产品开发和价格设计从基于统计和大数理论转化为基于数据融合的个人精准模型，有利于开发出更多个性化、差异化、定制化金融产品。

其三，能够提升金融机构协同工作水平。各金融机构的协同工作效果欠佳的重要原因在于机构数据的不公开，导致不同类型金融机构间难以形成服务业务的有效匹配，缺乏合理分担风险的可持续发展模式。数据基础要素流动和治理制度等能够通过标准化规范，降低双方数据公开的不确定性风险，减少协作过程中的机会主义行为，从而提升金融机构间的协同配和水平。

金融激发数据要素潜能

数据基础制度能够保障数据规范化的服务，依托于数据要素和数据规范化服务的金融行业，能够有效服务经济、改善分配，在促进实体经济转型、服务普惠金融战略和乡村振兴战略等方面完成重要的时代使命。

其一，以数据规范化服务实体经济转型升级战略。通过数据规范化服务，金融机构可强化对宏观经济数据、中观产业发展动态、微观市场供需等关联分析，实时监测企业运营资金流、信息流和物流信息，对企业经营状况进行全方位跟踪和研判，为金融资源的合理配置提供科学依据，引导资金根据国家战略和产业政策流向高科技、高附加值领域，提升经济发展的质量和水平。在此过程中，两者呈现同向互动关系，金融发展能够为实体经济发展提供数量充足、结构合理和安全高效的资金支持，实体经济也能为金融发展提供资金源泉、币值稳定和防范风险等基础性支撑。

其二，以数据规范化服务数字普惠金融战略。普惠金融作为扶持弱势群体的重要机制，大幅提升了传统金融服务的可得性和便利性。通过构建大数据信用体系，对传统征信渠道进行有效补充，缓解融资长尾群体与金融机构间的信息不对称，破解弱势群体和小微企业信贷过程中的获客成本高、信息不对称、定价不精细、风控不完备等问题，降低了生产和流通中的交易成本。为实现社会资源的有效配置，减少居民收入不平等提供重要支持和有益保障。

其三，以数据规范化服务乡村振兴战略。数据作为一种新的生产力要素，能够对农业生产、管理、销售的全过程进行赋能重塑，由此开发乡村经济的新产业、新业态、新模式。尤其是数字金融的覆盖和普及，突破传统金融机构网点在地理距离方面的限制，能够更加有效地配置金融资源，形成高效率、高效益、高成效的农业农村发展新模式。与此同时，数据规范化服务以数字技术所蕴含的物理规律、固有价值与社会治理相结合，形成主体协同、技术提升的“数字治理”新模式，助推乡村振兴目标实现。

（作者系浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员）