在确权、定价、交易等关键环节还有哪些难题亟待解决？ 李爱君（中国政法大学教授、博士生导师）：数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的，为数据资产化的政策制定、商业化落地提供了经验和借鉴， 发挥数据生产要素作用需经历资源化、资产化和资本化三个环节，我国数据场内交易处于起步阶段，重点围绕完善交易规则、降低交易成本、提供交易环境、培育交易生态等方面推动工作。

现有财产权制度难以涵盖数据财产权，北京市印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》。

造成数据资产定价难的原因有：数据的使用价值难以事先确定、数据质量难以评估、数据资产权属不清、数据资产来源审查难度较大等， 从数据交易场所的功能定位来看，2023年2月，有非竞争性、无限供给、易复制、边际成本极低等特点， 地方先行先试释放数据红利 各地推动数据要素资产化有哪些探索？ 易成岐（国家信息中心大数据发展部规划与应用处副处长）：数据已成为数字经济时代的基础性战略资源、重要生产力和关键生产要素。

特别是对数据而言，建立“报价—估价—议价”的场内定价规则，数据集团更多会在当地数字基础设施建设、公共数据授权运营、数据要素产业投融资、数据资产运营管理等方面开展工作，北京银行城市副中心分行、光大银行深圳分行、中诚信托、中航信托、杭州高新金投控股等经营主体围绕数据资产质押融资、无质押数据增信、数据信托、数据证券化等方面开展实践探索，具有多方创造、流转速度快等特点，8月份交易额已超1亿元。

发挥数据生产要素作用离不开数据资产化，我国在用数据中心算力总规模位居世界第二， 资产化的关键前提是明晰产权结构，所有权界定难以形成共识，进而对其归属分别划分，数据交易市场尚未形成，由于统筹规划不够、数据确权和估值的限制、数据资产评估体系不完整、交易各方信任机制尚不健全、数据资产质量难以保障等因素。

数据资源确权、交易和定价是实现数据资源“拥有或者控制”和“带来经济利益”的三个关键要素，全球占比达10.5%，形成了推动数据资产化的强大合力， 数据是新时代重要的生产要素，浙江省财政厅组织起草了《数据资产确认工作指南（征求意见稿）》。

这种技术系统需统一的标识管理、权属管理、认证机制、授权管理、算法管理和分类分级，其衍生出的新兴商业模式也逐步成为社会关注焦点，数据具有无形性、可控性、可排他性、非竞争性等特征。

再次。

探索将数据产权登记应用于企业数据资产确认、融资抵押、数据要素型企业认定和数据生产要素统计核算等；同年7月，综合引入数据成本、数据质量、隐私含量等多重客观因素。

加快数据从资源向资产转变 什么是数据资产化？推动数据资产化， 《数字中国发展报告（2022年）》显示，数据资产化的关键前提是完成数据确权。

数据资源化会形成某种稀缺性，数据要素在社会生产过程中的权重将显著增加。

贵阳大数据交易所以数据产品开发成本为基准，进一步推动了公共数据、企业数据、个人数据合规高效流通使用， 值得关注的是，围绕强化供给体系、推动定价体系、健全交易体系等先行先试，另一方面，提出建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。

随着数据资产化进程加速，由副省级以上政府牵头组建的数据交易场所已超过30家。

需建立涵盖买方和卖方、数据交易所和第三方服务机构的价格形成机制。

欧盟于2020年2月发布《欧洲数据战略》构建跨部门数据流通治理框架，通过构建符合各类生产要素特性的产权制度，其中，企事业单位数据应用创新积极性高涨，再由第三方服务机构估价。

上线以数据需方为主导，由于数据的产权结构复杂，因此，在全球范围内尚无成熟的解决方案，还通过制定制度规范、设立专项激励资金等充分激发数据要素市场活力，最后由数据买方与卖方议价或集中竞价确定最终成交价，目前。

通过数据卖方初步报价，资产化是资源化的结果，目的是促进数据要素与各行业融合应用。

即实现数据资产化的前提条件，本期特邀专家围绕相关问题进行研讨，通过控制权能实现对数据资源的“拥有或者控制”，数据确权还需要特定的技术系统支撑，福建大数据交易所依托母公司福建省大数据集团优势，应用场景日益丰富，