【摘要】真实数据资产（RDA）已上升为国家级政策探索，它通过“实数融合”将数据与实体资产绑定，并与数据资产入表政策协同，构建了“数据-资产-金融”的闭环，为企业开辟了多元化融资新路径。

引言

数字经济的浪潮席卷全球，数据已然成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。但是，一个长期困扰业界的问题始终存在。数据拥有巨大的潜在价值，却难以被准确衡量、顺畅流通和有效利用。它就像一座蕴藏丰富的金矿，我们知道它价值连城，却缺少一把精准的标尺和一条高效的开采路径。数据如何从一种无形的“资源”，真正转变为企业资产负-债表上清晰可见的“资产”，并最终成为可以撬动实体经济发展的“资本”？

这个问题的答案，正在一项发端于上海、并迅速获得国家层面关注的探索中逐渐清晰。这就是真实数据资产（Real Data Assets，简称RDA）。2025年7月，中央级财经媒体《中国财政》的一篇署名文章，将RDA推向了聚光灯下，标志着它不再仅仅是一个区域性的创新实践，而是被纳入了国家级政策探索的宏大叙事之中。RDA的出现，恰逢财政部推动数据资产入表的规定正式施行，二者形成了强有力的政策共振，共同为中国数据要素价值化的宏伟蓝图，描绘出了一条清晰可行的实现路径。这不仅是一场技术与金融的深刻变革，更是一次关乎新质生产力发展和国家数字经济核心竞争力的战略布局。

✨ 一、RDA的登场与国家级政策定位

历史的进程，往往由一些标志性事件来注脚。对于中国数据要素市场而言，2025年7月无疑是一个值得铭记的时刻。

1.1 一篇文章引发的政策信号

中央级财经媒体《中国财政》发表的署名文章《RDA：数据要素价值化探索》，其意义远超出一篇普通的行业报道。作为财政部主管的核心媒体，它的发声通常被市场解读为重要的政策风向标。这篇文章系统性地阐述了RDA的理念、实践与价值，实际上是对这一创新范式给予了高度肯定。

这标志着RDA已经从上海数据交易所的“地方试点”，成功跃升为国家层面认可并加以研究的“国家级探索”。它不再是孤立的技术或金融创新，而是被置于国家数据战略和财政金融政策的整体框架下进行考量。这一转变，为RDA的后续发展和大规模推广，注入了强大的政策动能和确定性。

1.2 数据资产入表，奠定制度基石

RDA的崛起并非空中楼阁，它建立在一块坚实的制度基石之上。这块基石就是财政部于2025年1月1日起正式施行的**《企业数据资源相关会计处理暂行规定》**。

在此规定出台之前，企业拥有的大量数据，尽管价值巨大，但在财务上却“名不正言不顺”。它们无法作为资产计入财务报表，更像是一种沉没成本或费用。这直接导致了两个问题。

  • 企业价值被低估。特别是对于科技公司和互联网平台，其核心价值往往体现在数据上，但传统财报无法反映这部分价值。

  • 数据难以金融化。银行、投资机构等金融主体无法对一项“看不见”的资产进行抵押、质押或估值，数据融资因此举步维艰。

《暂行规定》的施行，彻底改变了这一局面。它明确了数据资源在满足特定条件下可以确认为“无形资产”或“存货”，正式进入企业的资产负-债表。这实现了数据从“资源”到“资产”的关键一跃。

政策的推动力是巨大的。截至2025年，市场反响热烈，已有数十家中央企业和地方国企率先完成了数据资产入表工作，合计入表规模超过38亿元。同时，超过百家的企业正在积极跟进这一进程。这股由政策点燃、市场驱动的浪潮，为RDA的实践铺平了道路。

1.3 政策共振，打通“最后一公里”

如果说数据资产入表解决了“数据是什么”和“数据在哪里”的问题，那么RDA则完美地回答了“数据能用来做什么”的问题。二者之间形成了堪称典范的政策共振。

  • 入表是前提。只有当数据被会计准则承认为一项合法的、可计量的资产后，后续的金融操作才具备了合规基础。

  • RDA是出口。RDA为这些已经“入表”的数据资产，提供了一套标准化的、可信的价值变现和资本化路径。

这种协同效应，构建了一个完整的闭环。数据通过合规处理成为资产，资产通过RDA模式对接金融市场，最终转化为驱动企业发展的资本。这条路径打通了数据价值化的“最后一公里”，让沉睡的数据资产真正“活”了起来。

🚀 二、RDA的核心理念与实践创新

RDA并非凭空创造的概念，它深深植根于全球资产数字化的大趋势，同时又带有鲜明的中国特色和本土化创新。

2.1 “实数融合”，RDA的灵魂

RDA的核心理念可以概括为三个字——“实数融合”。

  • “实”，指的是实体经济和实体资产。这可以是工厂里的一批钢材、港口里的一箱货物、或者是一座正在发电的光伏电站。这些是国民经济的压舱石。

  • “数”，指的是真实、可信、与实体资产强相关的数据。它不是孤立的数字，而是对实体资产状态、权属、运营情况的动态描述和证明。

“实数融合”的本质，就是利用区块链等可信技术，将这两者进行深度绑定，创造出一种全新的资产形态。在这种形态下，数据不再是实体资产的附属品，而是其价值的重要组成部分。数据为实体资产增信、画像、提效，而实体资产则为数据提供了价值锚点和应用场景。

举个例子，一批存放在仓库里的钢材，其本身是一种实体资产。但是，如果我们将这批钢材的采购合同、质检报告、入库记录、实时监控影像等一系列数据，通过区块链技术打包成一个不可篡改的数字凭证，那么这个凭证就成了一个RDA。它比单纯的仓单更可信，因为它包含了全流程的动态数据证明，极大地降低了信息不对称和信用风险。

2.2 RDA与RWA，同源而不同路

在全球范围内，有一个与RDA相似的概念，即RWA（Real World Assets，真实世界资产）。RWA指的是将现实世界中的资产（如房地产、艺术品、私募股权、美债等）通过代币化（Tokenization）的方式引入到区块链上，以便于交易和流转。

RDA可以看作是中国在RWA领域的创新性实践，但二者在理念和路径上存在显著差异。

对比维度

RWA (真实世界资产)

RDA (真实数据资产)

核心理念

资产上链，金融导向

实数融合，赋能实体

锚定对象

侧重于房地产、债券、股权等金融属性较强的物理资产

强调与钢材、物流、能源等实体经济生产资料的深度绑定

数据角色

数据主要作为资产的静态权属证明

数据是动态的、可验证的，用于提升资产的信用、透明度和价值

主要目标

提升现有金融资产的流动性和交易效率

推动实体经济与数字经济的深度融合，解决实体企业的融资难题

实践路径

更多由加密原生金融（DeFi）社区和金融科技公司推动

由政府引导、数据交易所主导、产业方和金融机构共同参与

简单来说，国际主流的RWA更像是一个“搬运工”，目标是把现实世界的资产“搬”到链上，以利用区块链的金融效率。而中国的RDA更像是一个“炼金术士”，它不仅“搬运”，更重要的是通过“数据”这个催化剂，对实体资产进行价值提纯和信用重塑，最终服务于实体经济的发展。

2.3 技术基座，构建信任的机器

RDA的实现，离不开一系列前沿技术的支撑。这些技术共同构建了一台“信任的机器”，确保了数据在采集、流转、使用的全过程中真实、可信、可用且合规。

2.3.1 区块链技术

区块链是RDA的信任基石。它的去中心化、不可篡改、可追溯的特性，为数据确权和资产流转提供了技术保障。

  • 数据存证。将关键数据的哈希值（数字指纹）记录在区块链上，任何微小的改动都会被立刻发现，确保了数据的原始性和真实性。

  • 智能合约。预设的规则和条款被编写成代码，自动执行资产交易、收益分配、清算结算等操作，减少了人为干预，提升了效率和透明度。

  • 权属清晰。通过代币化的方式，将数据资产的所有权、使用权、收益权等进行清晰界定和分割，记录在链上，权属转移过程公开透明。

2.3.2 隐私计算技术

数据要素价值化的一个核心矛盾是“数据可用不可见”。企业既希望利用数据的价值，又担心泄露商业秘密或用户隐私。隐私计算技术（Privacy-Preserving Computation）正是解决这一矛盾的关键。

  • 多方安全计算（MPC）。允许多个参与方在不暴露各自原始数据的情况下，协同完成数据分析和计算，得出最终结果。

  • 联邦学习（FL）。一种分布式的机器学习框架，各方的数据不出本地，只交换和聚合模型参数，从而联合训练出一个更强大的模型。

  • 可信执行环境（TEE）。通过硬件隔离技术，在计算机芯片中创建一个安全的“黑盒”，数据在黑盒内进行计算，即使是操作系统也无法窥探其内容。

这些技术的应用，确保了RDA在流转和融资过程中，数据价值得以释放，同时数据安全和个人隐私得到严格保护。

2.3.3 物联网（IoT）与传感器技术

要实现“实数融合”，首先要保证“数”的来源是真实可靠的。物联网技术扮演了数据“毛细血管”的角色。安装在实体资产（如仓库、货车、生产线）上的各类传感器，能够实时、自动地采集温度、湿度、位置、运行状态等一手数据，并通过加密方式直接上传至数据平台，最大程度地排除了人为篡改的可能，保证了数据的源头可信。

🗺️ 三、RDA的标准化运作流程

将一个抽象的数据资源，转化为一个可以在资本市场流通的标准化资产，需要一套严谨且环环相扣的流程。RDA的运作流程可以被清晰地划分为资产准备、资产发行和资产交易三大环节。

3.1 资产准备，从“原石”到“钻石”

这是RDA流程的起点，也是最基础的一步，其核心目标是将企业内部杂乱无章的原始数据，打磨成一块价值清晰、权属明确、安全可信的“钻石”，即**“真数据”**。

  1. 数据治理与合规审查。首先，必须对数据资源进行全面的梳理，确保其采集和使用符合《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的要求。这是不可逾越的红线。

  2. 数据清洗与质量评估。原始数据往往存在缺失、错误、格式不一等问题。需要通过专业的技术手段进行清洗、去重、标准化，提升数据质量。

  3. 价值评估与产品化。这是关键一步。需要引入专业的评估机构，采用成本法、收益法、市场法等多种模型，对数据资源的经济价值进行科学评估。并根据应用场景，将数据封装成标准化的“数据产品”。

  4. 登记与确权。在上海数据交易所这类权威机构进行数据产品登记，明确数据的所有权、使用权等权属信息，并通过区块链等技术进行存证，使其具备法律效力和技术公信力。

3.2 资产发行，从“资产”到“证券”

当一块合格的“真数据”准备就绪后，就进入了资产发行环节。这一环节的目标是将其转化为可以在金融市场上交易的标准化金融标的物。

  1. 引入专业服务商（数商）。这个过程需要一个专业的生态体系支持，包括律师事务所、会计师事务所、技术服务商、金融机构等组成的“数商”。他们共同为企业设计最优的RDA发行方案。

  2. 监管审核。发行方案需要提交给相关监管部门进行审核，确保整个过程合法合规，防范金融风险。

  3. 资产上链与代币化。在监管批准后，由技术服务商将数据资产的核心权证信息进行加密封装，并铸造成区块链上的数字凭证（如NFT或Token）。这一步完成了物理资产向数字资产的映射。

  4. 金融标的物设计。金融机构会基于这个链上数字资产，设计出符合市场需求的金融产品，例如资产支持证券（ABS）、信托计划或收益权凭证等。

3.3 资产交易，从“持有”到“流通”

最后一步，是让RDA产品真正流动起来，实现价值发现和变现。

  1. 一级市场发行。RDA产品首先在数据交易所或指定的金融平台进行首次发行，面向合格的机构投资者进行路演和募集资金。

  2. 二级市场交易。发行成功后，RDA产品可以在合规的二级市场挂牌交易，投资者可以像买卖股票或债券一样，自由地进行买卖，从而为数据资产提供了前所未有的流动性。

  3. 资产服务与清算。在RDA产品的存续期内，需要有专业的机构提供资产管理、信息披露、收益分配和到期清算等服务，确保投资者权益。

通过这套标准化的流程，RDA成功地将非标、隐性、难以估值的数据资源，转化为了标的清晰、价值公允、流动性强的金融资产。

💰 四、RDA驱动的多元化融资新路径

RDA的最终目的，是服务于实体经济。它为企业，特别是那些拥有大量数据但缺乏传统抵押物的科技型、创新型中小企业，开辟了全新的融资渠道。

4.1 数据资产信贷融资

这是目前最成熟、落地最快的融资方式。企业可以将其经过确权和评估的数据资产，作为一种新型的质押物，向银行等金融机构申请贷款。

银行的风控逻辑也因此发生了改变。传统信贷主要看企业的固定资产、财务报表等“重资产”和“历史数据”。而基于RDA的信贷，则更看重企业的数据资产质量、数据驱动的业务增长潜力和未来现金流的预测。这使得银行能够更精准地识别和支持那些具有高成长性的新经济企业。

一个典型的案例是上海数据交易所联合多家金融机构推出的**“数易贷”产品。截至2024年，该产品已经为数据密集型企业提供了超过7亿元**的授信额度，有效缓解了它们的融资难题。

4.2 数据资产股权融资

数据资产入表后，其价值直接体现在了企业的净资产中，这为股权融资带来了新的想象空间。

  • 作价入股。在企业并购重组或设立合资公司时，数据资产可以作为非货币财产，经评估后作价入股，成为企业股权结构的一部分。

  • 提升企业估值。对于寻求风险投资（VC）或私募股权（PE）融资的初创公司，其拥有的高质量、独占性的数据集，可以作为核心竞争力，显著提升公司在融资谈判中的估值和议价能力。

4.3 数据资产证券化（ABS）

这是RDA最具潜力的融资方式之一，能够帮助企业撬动大规模、低成本的资本市场资金。

其基本逻辑是，企业将能够产生稳定、可预测未来现金流的数据资产（例如，数据服务订阅费、数据接口调用费等）打包成一个资产池，然后以此为基础，通过结构化设计，发行资产支持证券（ABS）在市场上销售。

例如，一家拥有海量用户出行数据的地图服务商，可以将其向企业客户提供数据API服务的未来收入作为基础资产，发行一期ABS产品。投资者购买该产品，相当于提前锁定了这部分未来的稳定收益，而企业则可以一次性获得大笔的 upfront 资金，用于技术研发和市场扩张。

4.4 数据资产全球募资

RDA的标准化和高透明度特性，使其具备了跨境流通的潜力。在符合国家数据出境安全管理规定的前提下，中国的优质实体资产可以通过RDA的模式，与海外资本市场进行对接。

这为吸引外资赋能中国实体经济提供了新的通道。国际投资者可以通过购买RDA产品，以一种更安全、更透明、更高效的方式，投资于中国的优质产业资产，分享中国数字经济发展的红利。这不仅拓宽了国内企业的融资来源，也有助于提升人民币资产的国际吸引力。

🌐 五、行业影响与未来展望

RDA的探索和推广，其影响已经超越了金融领域，正在对各行各业的商业模式和价值创造方式产生深远的影响，成为推动新质生产力发展的新引擎。

5.1 典型行业应用案例

  • 大宗商品贸易（如钢材）。传统的钢贸领域长期存在“融资难、融资贵”的问题，核心在于仓单造假、重复质押等信用风险。通过RDA模式，将钢材的入库、质检、仓储、出库等全流程数据上链，形成不可篡改的数字仓单。金融机构基于这个可信的RDA，可以放心地提供供应链金融服务，大大提升了行业融资效率和透明度。

  • 国际航运物流。一票国际货运订单，背后是复杂的单证流、货物流和资金流。通过将提单、报关单、运输轨迹、温湿度监控等数据整合为RDA，可以实现对货物状态的实时、可信追踪。这不仅能为进出口企业提供更便捷的贸易融资，还能为保险公司提供更精准的风险定价依据。

  • 新能源（如光伏）。一座光伏电站的价值，直接取决于其未来的发电量。通过RDA，将电站的实时发电数据、光照强度数据、设备运维记录等进行整合和上链，可以形成对其未来现金流的可靠预测。这使得电站的资产转让、项目融资和绿色金融产品的发行变得更加容易和透明。

5.2 结论

RDA，作为中国在数据要素价值化道路上的一项标志性国家级探索，其核心价值在于构建了一个从“数据”到“资产”再到“资本”的完整闭环。它并非一项孤立的技术创新，而是与数据资产入表等顶层制度设计紧密协同的产物，共同构成了推动数字经济与实体经济深度融合的强大引擎。

通过“实数融合”的独特理念，RDA巧妙地避开了数据本身估值难、确权难的全球性难题，将数据的价值锚定在实体资产之上，既为数据找到了坚实的价值支撑，也为实体资产插上了数字化的翅膀。它所开辟的多元化融资路径，正在为成千上万的企业，特别是那些手握“数据富矿”却缺乏传统抵押物的新经济主体，注入急需的金融活水。

当然，RDA的发展依然任重道远。数据资产评估标准的统一、跨链技术的互操作性、相关法律法规的完善以及专业人才的培养，都是未来需要持续攻克的课题。但是，方向已经明确，航道已经开辟。随着政策的持续支持和技术的不断成熟，RDA必将在更广阔的领域释放其巨大的能量，成为中国数字经济高质量发展的关键驱动力，并为全球数据要素市场治理贡献富有开创性的“中国方案”。

📢💻 省心锐评

RDA不是空中楼阁，它用区块链把数据和实体捆绑，让虚的数据有了实的信用。数据入表解决了“户口”，RDA解决了“出路”，这套组合拳，打通了数据变现的任督二脉，是盘活数字经济的关键一步。