杨涛：金融助力数字经济发展的理论、挑战与对策

来源：经济观察网

杨涛/文

“十五五”规划纲要已明确“数字经济核心产业增加值占GDP比重达到12.5%”的硬约束目标，在五年规划纲要层面首次提出建设开放共享安全的全国一体化数据市场。北京也在加快建设全球数字经济标杆城市，西城区以“中国数据街”为关键抓手推动数据场景开放。数字经济发展已经催生出数据要素价值化、数字产业化与产业数字化赋能等金融需求，要深刻把握数字经济进入“提质增效”新阶段的金融新使命。

从周期性、结构性视角看数字经济催生的金融需求

讨论金融如何支持数字经济，首先需要识别需求。可以从两个视角来理解：一是周期性视角，二是结构性视角。

从周期性视角看，当前宏观经济呈现K形分化——新动能向上、传统动能向下。美国联邦储备经济数据(FRED)显示，1967年至2025年，计算机、通信设备、半导体等行业的生产指数增长约4000倍，而剔除这些行业后，其余工业部门增长指数仅约2倍。这种K形分化是中长期现象。数字经济核心产业——数字产业化向上走，但仅靠这个还不够，还需要通过产业数字化带动传统产业转型升级。由此，金融支持数字经济天然承担着一个重要使命：在K形分化中推动新旧动能的再平衡。

从结构性视角看，数字经济催生的金融需求至少可以从五个层次来理解。

第一，数据要素价值化的金融需求。数据从资源到资产再到资本，每个环节都需要金融工具嵌入。资源化阶段需要确权、登记、评估的专业服务支撑；资产化阶段需要质押融资、信托计划等产品创新；资本化阶段需要资产证券化(ABS)等直接融资工具。2026年7月《数据产权登记工作指引(试行)》的发布，首次在全国层面系统建立数据产权登记的制度框架，为金融介入提供了基础性制度前提。但要真正打通转化链条，金融功能还须进一步下沉和前置。

第二，数字产业化与产业数字化的金融需求。数字产业化聚焦人工智能、大数据、区块链等新兴技术企业，其核心特征是技术密集、前期投入大、回报周期长、缺乏传统抵押物，需要从种子投资到产业并购的全生命周期资本支持。产业数字化涉及传统产业的数字化转型，如智能制造、智慧农业、数字商贸等领域，都需要并购贷款、设备更新贷、供应链金融等复合型方案。两者叠加，构成万亿元级的融资缺口。

第三，多元化市场主体的差异化金融需求。从市场主体的规模和类型来看，不同企业也需要不同的金融服务。数字经济产业链条长，参与主体多元：平台型头部企业需要并购融资、跨境资金调度、债券发行等综合服务；中小微数字企业更需要小额、信用、便捷的普惠金融产品；科创型初创企业则需要天使投资、VC、知识产权质押等早期资本。不同类型的市场主体对金融服务的可得性、成本和效率有着截然不同的要求。

第四，数字基础设施建设的金融需求。算力基础设施、数据流通基础设施等“新基建”投入具有重资产、长周期特征，单靠政府投入难以满足。据北京市“十五五”规划纲要，北京将建设全球人工智能创新策源地，适度超前部署信息基础设施，开展国家数据流通基础设施和全国一体化算力网建设先行先试。如何通过REITs、产业投资基金、长期债券等工具撬动社会资本，是金融支持数字基础设施的核心课题。

第五，金融体系自身的变革需求。这不仅是一个支持性问题，更是金融业自身的转型问题。一方面，金融业本身也在进行数字化转型，数字金融某种程度上也是数字产业的重要组成部分；另一方面，金融要更好地支持数字经济，其自身也需要更加智能化、生态化、实时化、平台化，从“被动响应”转向“主动嵌入”，从“网点服务”转向“场景共生”。这既是挑战，也是数字金融发展的内在驱动力。

这五个层次的金融需求相互叠加、层层递进，要求金融体系从“外围支持”走向“深度融合”，从“资金供给”走向“要素协同”。

正视当前金融支持数字经济面临的结构性矛盾

需求侧的图景已经清晰，但供给侧的响应仍面临诸多梗阻。上述五个层次的金融需求，在实践中集中体现为三组结构性矛盾。

一是传统金融供给模式与数字经济轻资产特性之间的矛盾。数字科技企业、数据服务商的核心资产是算法、算力、数据与知识产权，而传统信贷依赖的抵押担保范式难以匹配。在实践中已观察到这一困境，即许多中小微企业持有大量数据资源，却缺乏合规梳理、资产化改造与价值评估的专业能力，部分金融机构却仍因缺乏标准估值方法和风控手段而“不敢贷、不愿贷”。此前国家审计署在评估银行科技信贷支持时指出，部分产品仅在原有信贷中冠以创新名义，但并未真正改变评估与风控逻辑。这说明供给与需求之间的适配仍有较大差距。

二是数据要素加速流通与金融风险识别滞后之间的矛盾。数据资产的确权、定价、入表尚处于探索阶段。尽管《数据产权登记工作指引(试行)》为登记环节提供了框架性指引，但权属细分、估值模型、合规标准等基础问题仍未完全解决。数据资产ABS的发展历程颇具镜鉴意义——2025年全年落地11单、融资45.9亿元；2026年前五个月完成发行21单、募资154.33亿元；截至2026年6月4日累计发行33单、金额200.33亿元。然而在快速升温之际，2026年6月3日，沪深交易所通过窗口指导方式，对数据资产ABS的申报与发行审核作出阶段性安排。这次调整并非否定数据资产证券化的方向，而是一次必要的规则校准。监管意图是“堵偏门、开正门”，只要底层资产真实、偿付来源清晰、不新增地方隐性债务，优质项目依然可以推进。这一过程恰恰印证了：只有夯实数据资产信用基础，才能推动金融介入不断深化和服务质效的提升。

三是跨部门场景开放与金融服务分割化之间的矛盾。数字经济的应用场景天然具有跨行业、跨区域特征，但金融产品、监管沙箱、征信体系仍有较强的属地或条线分割痕迹。数字经济的运行方式已经走向平台化、生态化，而金融体系的供给方式仍停留在割裂的条线之中。这种结构性错位，严重抑制了金融助力数字经济的整体效能。

三者叠加，使得金融助力数字经济一定程度上面临着“想做而不敢做、敢做而不会做、会做而难推广”的多重困境。破解这些矛盾，不能是简单的“给政策、压指标”，必须进行体系化的制度创新和产品创新。西城区兼具国家金融管理中心功能与“中国数据街”的场景开放优势，恰恰具备率先破题的条件。

以“中国数据街”为支点，探索金融助力的西城路径

据报道，北京市西城区正聚力构建“1+3+2”现代化产业体系，以金融业强基增效为主导，以金融科技、数据产业和人工智能聚链提升为突破，以“文化+”和“绿色+”生态融合为支撑。“中国数据街”以金融街和中关村西城园为核心承载，致力于构建数据要素流通枢纽与数智产业样板。基于上述分析，笔者认为，西城区可在以下四个方面重点发力。

第一，构建数据资产金融化的闭环服务链，让数据价值“可度量、可转化”。

针对轻资产企业融资难、数据价值难变现的共性痛点，关键在于打通“资源—资产—资本”的转化链条。2026年7月，在“中国数据街”高质量发展论坛上，西城区正式发布《数据领域金融产品包》和《数据资产金融化服务包》，涵盖28款专属金融产品，覆盖数据增信、数据质押、科创信贷、供应链金融等场景，以及从需求梳理到融资落地的全流程专业服务。其中，11家商业银行、政策性银行推出的梯度化贷款产品，最高授信额度达5000万元、最长期限3年。

下一步，应着重解决三个问题：一是推动数据资源入表从个案走向规范，配套发展确权保险、价值评估、合规审查等专业服务体系；二是稳妥推进数据资产质押贷款、数据信托等产品扩面增量，形成可复制的产品标准；三是把握当前数据资产ABS市场“降温立规”的窗口期，坚持“扶优限劣”，以合法确权、能够产生稳定现金流的真实数据资产为核心底层，审慎推进证券化探索。建议在金融街与数据街交汇区域设立“数据资产金融服务联合实验室”，汇聚监管、机构、律所、评估机构开展压力测试和产品孵化。

第二，创新算力与算法环节的产业金融工具，让重资产投资“可循环、可持续”。

针对算力投入“重资产、长周期”与金融供给“轻资本、短久期”之间的错配，核心是打通算力资产的资本化通道。

一是培育REITs底层资产。西城区已落地“数智西城创新中心”和沐曦股份中国区总部，算力服务已形成稳定的收费模式和现金流。建议以创新中心为试点，按照REITs发行要求规范财务核算与运营管理，为未来资产证券化做好准备。

二是用好REITs政策通道。北京市已明确支持数据中心等新基建发行REITs。西城区应推动区内算力项目纳入市级项目储备库，争取以组合资产方式对接REITs通道。

三是创新算力设备融资工具。探索算力设备融资租赁、算力收益权质押贷款等产品，将GPU服务器等硬件资产转化为可融资的标的，降低算力企业的初始投入压力。

第三，打造场景驱动的数字金融标杆应用，让金融服务“可嵌入、可感知”。

针对场景分割、服务碎片化的堵点，核心是实现金融服务从“被动响应”到“主动嵌入”的转变。据“中国数据街”高质量发展论坛发布信息，西城区已发布应急、安全、政务、民生、营商、文旅、教育、医疗八大领域52项应用场景需求清单，以及数据基础设施与流通治理、大模型平台、金融科技等七大领域23项企业能力清单。“模数共振”行动已正式启动，推动大模型与产业数据深度融合。

应优先在数据交易支付、供应链数据协同、企业数字信用画像等领域嵌入合规高效的金融服务。特别是利用隐私计算和联邦学习技术，在原始数据不出域的前提下帮助金融机构对中小数字企业进行精准信用评估。这就需要推动数据要素链、数据资产链与数据价值链三链贯通，其中，要素链解决数据来源与流通，资产链解决确权与估值，价值链解决收益与现金流。

第四，完善数字金融治理标准体系，让制度创新“可预期、可托底”。

针对跨域协同不足的制度性瓶颈，关键是率先在体制机制上突破属地分割、条线分割的难题。西城区应发挥金融监管部门集聚的独特优势，探索推动各类产品、标准、规则的创新。

以Token的治理与标准问题为例，当前“Token”一词至少对应三种不同语境：支付领域的令牌技术(Tokenization)、人工智能领域的词元(Token)、Web3场景下的代币(Token)。三者性质迥异，但目前均面临治理规则与标准体系不统一的问题。比如，人工智能领域，各方都在尝试建立可信智能体(Agent)的标准，以及智能体与人交互过程中的授权、语义标准，但头部机构、行业组织、不同部门仍是各做各的。西城区作为国家金融管理中心核心承载地所在地和创新高地，能否在相关标准的探索中发挥引领作用，值得思考。这只是一个切入点，更深层的是要在数据金融产品合规审查、算法伦理治理、跨市场风险监测等方面率先形成制度成果。

结语

“十五五”规划纲要提出的12.5%目标和“建设开放共享安全的全国一体化数据市场”，最终需要一个个可落地、可复制、可评估的金融解决方案来支撑。西城区有基础、有场景、有责任，在金融助力数字经济高质量发展中走出一条“双街联动、要素融合、治理护航”的特色道路。

(作者系中国社会科学院金融研究所研究员、博士生导师)