姚望：從數字資源到數字資產的關鍵飛躍

題記：2026年4月23日世界讀書日，北大國發院承澤商學第56期專場活動舉辦，本文根據歐美同學會副會長、博鰲亞洲論壇顧問、中關村發展集團顧問、《數據大時代》作者姚望的演講內容整理。

我們正身處一個前所未有的數據大時代。當數據被正式確立為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五大生產要素時，這不僅是經濟學理論的重大突破，更是中國對人類政治經濟學的一次重要貢獻。數據已經成為我們認識世界和改造世界的重要基礎。

為什么說我們進入了數據大時代？有四個理由：

1. 萬物皆有數。世間一切事物、客觀物質，我們身邊所能接觸到的一切，都能用數據來描述和表征。

2. 萬事皆有數。任何一件事，從起因、發展到收尾的完整過程，背后都蘊藏著大量數據，全過程都可以用數據來刻畫。

3. 萬人皆有數。所有社會個體、每一個人，本身都和數據緊密關聯，一切可見的客觀存在，都能被數據精準表達。

4. 萬年皆有數。時間本身就離不開數字與數據。從遠古先民在石壁刻痕計時，到如今人人佩戴手表看時間，從古至今，時間流轉、大小事件，始終都由數據來承載和體現。

進入數字經濟時代，人們問我最多的問題就是：我有數據，能變成錢嗎？答案是肯定的。我發起成立中國價格協會的數據價格委員會，其中專門成立了研究數據如何變成資產、數據定價問題的委員會。本質上，沒有價格就不成為資產，就無法交易。

數據從產生到價值實現需要七個關鍵步驟，我稱之為數據全生命周期管理閉環。

第一，確源——數據從哪里來，必須可追溯。數據不會憑空產生，總要有一個采集的源泉。不同單位、不同行業有不同的數據采集方式。我有一個學生聽完課后，每年拿出一小筆錢收集身邊小商販的賬本，這就是一種數據收集方式。交管部門有交通數據，醫院有病例數據，這些都是寶貴的數據來源。數據采集后，格式規范至關重要。以身份證為例，姓名、性別、年齡的順序不能顛倒，顛倒后就無法進入系統。AI在提取信息時，需要數據格式統一規范。存儲之前，還需要進行數據標注，標注這些數據屬于哪個類型、哪個類別，便于AI識別。就像圖書館找資料要輸入關鍵字，數據標識越清楚、越具體、越準確，數據的可用價值就越高。存儲方式可選擇本地存儲、云存儲，或國家正在大力推廣的可信數據空間。

第二，確存——數據如何安全、可靠地存儲。存儲環節的核心目標是確保數據在靜態存儲時具備真實性、完整性、可追溯性和安全性。需要依賴關鍵技術構建多維防護體系，包括加密存儲（使用AES算法加密敏感隱私數據）、權限管控（分離讀寫刪權限，防止越權操作）、容災備份（建立異地多活災備系統，抵御物理災難導致的數據丟失）。金融行業已率先垂范，銀行部署多地災備中心，實施高強度加密與嚴格訪問審計。云服務商如AWS、阿里云提供多重冗余機制，承諾數據持久性達99.999%以上。

第三，確真——數據必須是真實的、未被篡改的。數據是客觀事實的反映，必須準確無誤、信息完整。區塊鏈技術為解決數據真實性問題提供了有效方案。在某一處篡改數據后，整個系統無法同步篡改，多方證實機制使得篡改行為無所遁形。全維保障需要覆蓋所有階段：事前通過規則過濾“臟數據”，攔截格式錯誤、邏輯異常的信息；全程記錄包含人、時間、原因的修改日志，支持回溯，定期審計確保數據持續可信。電商領域已經利用這一機制實時監控交易數據，識別并過濾刷單、虛假交易行為；科研領域的應用是保留完整原始記錄與分析過程，確保實驗結果可追溯、可復現。

第四，確權——數據權利屬于誰。數據確權是一項重大且復雜的法律難題。以醫院X光片為例：拍片產生的數據，權屬不只涉及個人和醫院，還可能關聯X光機權屬方。不少醫院的設備并非自有，而是向租賃公司租用，這就進一步加大了數據權屬界定的復雜度，也是當下重點研究的課題。目前公安大學已設立相關權威研究機構，國家數據局也在推進數據資產證書制度，類比房產證、機動車登記證：憑借證書就能明確數據資產歸屬，確權后的合規數據，經整理、清洗、存儲后，可向官方機構申領資產證書，完成權屬認定。這既是復雜的法律流程，也是制度層面的重大升級。國家數據局成立僅兩年，短期內難以落地全部細則，但相關工作正高效穩步推進。此外，數據采集之初就應提前規劃權屬與共享邊界。實務中已有參考判例，比如X光相關數據權屬，按個人與醫院各占一半界定。整體來看，數據確權牽扯場景多、來源雜，不同數據對應不同權屬劃分規則，后續還將衍生大量法律配套問題，值得重點關注。

第五，確限——數據能用多少、用到哪里、誰能用。數據在傳輸、交易和應用全過程中，都存在使用邊界與限度問題。宏觀關乎國家安全，微觀涉及個人隱私，對企業而言則關聯核心技術、知識產權等關鍵權益。當下生活中，隨意索要身份證號、人臉照片等行為十分普遍，本身就存在隱私隱患。像很多家長熱衷在網絡曬娃，在西方視角看來風險極高，而國人大多不以為意，甚至習以為常。這種隱私觀念和數據使用邊界的認知差異，已是當下亟待正視的復雜社會問題。確限就是明確數據使用的權限范圍、邊界和限制條件，建立數據使用的“防火墻”，在保障安全的前提下最大化數據價值。權限管控需要三維約束：一是界定訪問層級，如個人-員工-管理者；二是明確使用場景，禁止跨場景濫用；三是管控傳播范圍，防止數據不必要擴散。像OA系統基于角色的精細化權限隔離、數據共享設定有效期與用途，都是具體實踐。

第六，確用——數據如何在合規前提下被高效使用。其核心目標是在嚴守數據安全底線與法律法規的前提下，探索多元數據開發利用模式，推動數據要素從資源向資產轉化。比如報銷規則從原定按月結算，突然改成每日結算，這種異常數據變動，正是算法思維要捕捉的規律。算法師可以通過這類突發數據變化挖掘應用價值，甚至能用來識別規避監管、異常的行為。銀行也正是依托AI數據算法，精準排查洗錢行為。再看生活中的例子：如今高鐵站、機場幾乎沒有小偷，背后就是算法的作用：一方面，小偷會反復進出站點，而普通人大多只出入一兩次，頻繁出入本身就具備嫌疑；另一方面，通過人臉識別可捕捉行為特征。正常人進站會抬頭看標識、找路線，而小偷多平視看人、低頭盯行李。算法師正是通過挖掘規律、落地算法，讓普通數據實現價值落地。算力、算量、算法作為數字經濟的三大核心，算力是運算速度與能力，算量是海量數據，而算法是數字經濟的核心關鍵，也是最難突破的一環。當下很多行業手握大量數據，卻找不到應用場景、無法變現，這是普遍難題。

第七，確值——數據到底值多少錢。目前數據估值常用三種方法：一是成本法，核算數據收集、整理、存儲、清洗、標識等全流程產生的基礎成本，在此基礎上合理加成利潤比例，得出估值。二是利潤參考法，預估數據的市場價值與可交易價格，優先參考已有成交案例，取多個案例的平均價格作為估值依據。三是專家評估法，由專業團隊或多位專家聯合評定價值，類似文物鑒定模式，經專家綜合研判、簽字確認后確定估值。數據價值核定本身難度較高，前期六項確權環節，每一項都會直接影響最終估值結果。

數據估值后，主要有五種主流變現方式。

1. 資產入表：將評估后的數據價值，直接計入企業固定資產，增厚企業資產規模。

2. 銀行抵押：經專業評估且獲得銀行認可后，可憑數據集辦理抵押貸款，國內已有相關落地案例。

3. 庫存入賬：暫未交易的數據集，可按評估價計入企業賬面庫存，體現潛在資產價值。

4. 知識產權確權：將數據歸為企業知識產權，作為無形資產體現企業整體價值。

5. 作價投資：以數據資源作價入股合作企業，換取相應股權，實現資產變現。

以上五種是當前業內公認、可落地的數據資產變現途徑，可實現數據價值轉化為實際經濟收益。

挑戰與機遇

不久前，國家剛批復設立五家官方數據交易中心，但目前行業仍缺乏成熟的交易規則，就連數據權屬確權、資產憑證發放都尚未落地，行業整體仍處于摸索階段。不過不必悲觀，一方面行業規范化進程會推進得很快；另一方面，即便暫無國家統一規則，數據交易依舊可以開展，核心依托市場自愿原則。

國內營商環境的優勢，就在于鼓勵市場創新與競爭。企業、個人之間只要雙方自愿認可數據或技術的價值，達成合作分成，這種自主約定的市場化交易，國家不會干預，也無需外界參與評判。這種寬松環境，給了市場充足的試錯和先行先試空間。

在市場自主探索的同時，國家也在同步制定、完善數據交易相關法規規則。隨著規則逐步落地，數據交易行業將迎來發展紅利期，海量數據也能真正轉化為可落地、可變現的數據資產。這對中小企業更是重大機遇：過去很多中小企業被稱作“皮包公司”，只因沒有房產、設備等實體資產，但實際上其手中沉淀了大量數據，以往這類數據毫無價值，如今卻有望成為高價值數字資產。

從宏觀層面看，我國目前GDP總量位居世界第二。若把數據資產納入核算，我國整體資產體量早已超越美國，我們的數字經濟發展實際領跑全球。落到個人與家庭層面，每個人日常產生的數字資產，至今并未計入個人收入和家庭資產。

未來，隨著數字資產體系完善，普通人完全有機會實現資產增值，甚至財富翻倍。數據已成為全新生產要素。建議大家重視身邊的數據資源，及時梳理、留存、規整自身數字資產。這類資源一旦流失便難以追回，提前沉淀儲備，未來很有可能帶來可觀財富。

整理：王志勤 | 編輯：王賢青