但就目前情况来看，部分从事大数据业务的创业公司在数据资产化方面更为积极，希望借此融资发展业务，同时也能获得科研经费或税收减免等优惠措施。另一方面，部分地方政府则更为积极主动。业内人士表示，地方政府推动数据资源资产化积极性远高于有实际需求的企业。安邦智库研究人员认为，一方面，随着“土地财政”和“土地经济”萎缩，地方政府迫切需要寻找新的替代方式；另一方面，地方政府本身拥有大量公共数据，希望“变现”给地方政府带来实际利益。
从总体规模来看，我国数据规模巨大，为数据资产化提供了丰富的资源。2023年，我国数据总产量将达到32.85ZB（1ZB=1万亿GB），同比增长22.44%。到2023年底，我国数据总存储量为1.73ZB。巨大的资源储备让不少地方积极探索资产转化途径，希望取得先机。尤其在多数地方，数据资产的巨大潜力为地方政府维持资产负债表提供了想象力和动力。从实际操作来看，《数字中国发展报告（2023）》提出，全国已有数十个省市推出公共数据运营平台，20多个省市成立了专门的数据交易机构。其中，广东、山东、江苏、浙江等省市的数据交易机构数量位居全国前列。 目前上海数据交易所交易量最大，2023年交易量也只有11亿元左右。虽然场内数据交易规模呈现快速增长趋势，但总体来看，场外交易仍占据主导地位。根据前瞻研究院2022年数据，金融、互联网、医疗、通信、教育等行业数据交易规模不断扩大。其中，2022年金融行业数据交易规模将超过300亿元，占整体市场规模的35%左右，是数据交易行业最大的细分市场。2023年金融行业数据交易规模将超过400亿元。
在安邦智库研究员看来，数据资源虽然对经济活动和金融市场具有巨大的促进潜力，但作为资产，数据资源仍具有许多独特的属性，不应仓促进入数据资产化和数据入库环节，盲目推进数据资产化、强行推进数据入库，未来可能面临“数据出表难”的局面。
从数据的特性上看，一方面是其安全性。《数据条例》出台后，数据权属之争通过“三权分置”的方式暂时得到解决，解决了数据资产化的大部分法律障碍。但数据安全问题不仅涉及数据本身的质量，还涉及数据使用、交易的各个环节，任何一个环节出现问题都会影响数据本身的资产价值。这是土地等实物资产此前不曾出现的情况。另一方面，数据资产的价值还体现在数据的可复制性上。与土地等实物资源不同，数据资源并不具有唯一性，数据交易双方都需要考虑对方对作为交易主体的数据的控制权以及可能出现的复制行为。因为这些数据一旦被广泛复制，其价值必然会受到影响。 如果数据资产在出售后无法得到约束，数据交易只是一次性交易，交易完成后价值会大幅缩水，难以出售和“出表”，也就失去了资产化的意义。这不同于知识产权，知识产权同样是无形资产，虽然目前纠纷较多，但知识产权相对容易认定，完全抄袭的风险较低，但成本也较高。此外，在市场流动性较低的情况下，数据交易的现价可能不能完全反映数据的真实价值，交易不活跃时容易出现泡沫，从而影响资产负债表的准确性。
数据资产化的价值，最关键的其实是数据的使用价值。数据资产要素价值的提升，也会伴随数字产业、数字技术的进步。比如目前AI大型模型的推出，其实也推高了用于实验、训练的大量数据的价格。但这个过程其实是一个科研进步的过程，而不是原始数据转化的过程。安邦智库的研究人员曾谈到，产业数字化过程中面临的研发不确定性更多，转化过程也更长。不仅数据本身有一个清洗、挖掘的过程，其与产业的结合也需要数字技术和产业研究本身的进步。这些不确定性意味着其价值的实现将是一个比较漫长的过程。
目前，虽然很多地方都成立了专门的政府部门进行数据管理，但从中央到地方政府内部的数据墙并没有被打破。虽然各地都有大量的公共数据，但这些数据并没有得到有效的整合。大量的数据仍然“沉睡”在不同部门的服务器中。各部门对数据安全的保护也参差不齐，使得数据安全得不到保障。因此可以说，推动公共数据的整合清洗对于地方政府来说比推动数据交易更为重要。
如果单纯希望将数据纳入资产负债表，从融资的角度推动数据交易，未来将面临诸多不可控因素，导致价值大幅缩水，无法“退出资产负债表”。一方面，数据交易规模还远远不够；另一方面，数据价值本身也有其独特的风险。（来源：安邦咨询）
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