房地產基礎數據要素資產化的理論基礎、演進規律與價值實現

■劉剛 孫毅

2020年4月10日，中共中央、國務院發布的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，是中央層面首份關于要素市場化配置的政策文件。文件提出了土地、勞動力、資本、技術、數據五個要素市場化配置改革的目標和任務，數據要素被明確為五大生產要素之一。2022年1月6日，國務院辦公廳發布的《要素市場化配置綜合改革試點總體方案》中提出探索建立數據要素流通規則，并將數據分類分級、流通應用、資產化、安全保護等作為數據要素市場化的重要內容。由此，數據要素資產化被正式提出。當前，數據要素市場化建設已啟動，作為數據要素市場化發展的重要一環，數據要素資產化的重要性不言而喻。數據要素資產化既是數據要素價值實現的重要途徑，也是發展數字經濟的重要內容，未來必將迎來新的發展機遇。

數據要素資產化作為新興領域，尚未對其開展系統研究，亟待從理論與實踐層面進行先導性探索。房地產作為我國國民經濟的重要組成部分，在經濟發展以及民生保障等方面都起到舉足輕重的作用，且房地產領域數據資源豐富，廣泛涵蓋房屋特征數據、房產交易網簽備案數據、金融機構信貸數據和房地產估價數據等，具有豐富的應用場景和應用價值。在數據要素市場化的背景下，系統梳理房地產基礎數據要素，對房地產數據要素進行分類分級，在此基礎上探索房地產基礎數據要素確權、價值評估以及資產化問題，不僅有利于政府優化房地產市場監管環境，而且能夠推動房地產科技變革創新，為打造智慧城市賦能，具有重要的理論和現實意義。

一、從資產概念發展理解數據資產與數據資產化

判斷哪些數據要素可以作為資產，如何讓數據要素成為資產，是研究數據要素資產化時需要解決的基礎性問題，回答上述問題需要深刻理解數據資產的基本內涵。目前對數據資產尚無明確定義，但可以從現有資產的定義及特征來審視。

《企業會計準則》第二十條規定“資產是由企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源”。按照此定義，對于企業而言，數據資產是企業擁有或控制的，且預期會帶來經濟利益的數據資源。但是，這一定義在控制主體、權利類型、經濟利益流入等方面的要求并不完全適用于數據資產，或者說僅適用于定義部分的數據資產。這是因為數據資產的權利主體及權利類型多樣，往往不需要主體直接擁有或控制。此外，數據資產的價值類型不僅限于經濟利益，還包括潛在的社會價值，且數據資產的價值不確定性較高，不應過分強調經濟利益流入。

2018年，國際會計準則理事會（IASB）對《財務報告概念框架》進行了修訂，其中對于資產的定義出現重大變化，這一變化為科學界定數據資產提供了更多依據。新版《財務報告概念框架》將資產定義修訂為“有潛力產生經濟利益的權利”，與舊的資產概念相比，弱化了資產的資源屬性，重在突出資產的權利屬性，并弱化了經濟利益流入可能性標準[1]。IASB對資產的新定義更適用于對數據資產內涵的界定，特別是其將資產定義為一種權利，符合數據資產的價值規律，因為數據資產的價值實現更多是基于合法行使數據權利而非直接控制數據資產。但這一定義對于數據資產仍具有一定的局限性，原因在于其對經濟利益的要求不適用于數量可觀的政務數據資產，政務數據資產往往兼具經濟和社會雙重價值。

即便現有資產定義尚不能準確界定數據資產，但仍可以在此基礎上結合數據要素的基本特征理解數據資產的內涵。從現有資產定義和數據要素基本特征出發，無論是商業數據還是政務數據，并非所有數據要素都可作為數據資產。數據要素至少需要滿足兩個基本前提才能成為數據資產：一是要能夠明確界定數據主體對數據要素的權利，包括權利類型和權利范圍；二是通過數據要素合法權利的行使能夠產生潛在經濟價值或社會價值，即使價值實現具有不確定性。

第一個條件，明確主體對數據擁有的權利。對于作為資產的數據要素而言，主體擁有的權利主要包括四種，分別為所有權、使用權、收益權和轉讓權[2]。這四種權利對于數據主體來說往往并非同時擁有，但主體仍然可以通過行使四種權利中的一種或幾種來創造價值。值得注意的是，數據一般可以被多方采集，且數據容易復制，所以數據相關權利不同于物權，往往不具排他性[3]。由于不同來源、不同方式產生的數據權屬存在差異，下文將結合房地產基礎數據分類進行探討。

第二個條件，主體基于對數據合法權利的行使能夠產生經濟價值或社會價值。對于商業數據，其價值更多地體現為經濟價值，權衡成本與收益是判斷其潛在價值的重要標準，如果數據的潛在經濟價值難以覆蓋數據采集、處理和加工成本，那么一般認為數據的經濟價值難以實現，數據的潛在經濟價值可以通過數據自用（業務數據化）、開發新業務（數據業務化）以及數據交易等多種方式實現。值得注意的是，從資產概念的發展來看，經濟利益流入可能性標準已經逐步弱化，針對數據要素這種價值高度不確定的資產，也應放寬其價值判斷標準，既著眼當下，更要兼具長遠。因此，為了最大程度挖掘數據要素的價值潛力，只要數據沒有完全喪失價值，則可以認為其仍具備潛在經濟價值。對于政務數據而言，其不僅具有經濟價值，還具有社會價值，且更多地表現為隱性價值，往往難以直接評估和量化。因此，一般認為，如果通過政務數據的利用能夠提高行政效率、優化公共服務、促進科學決策、提升社會治理水平，則認為政務數據具備潛在價值。

在對數據資產的概念、特征有了一定理解后，對于數據資產化的理解就變得相對容易。數據資產化是指通過數據加工、整合及價值挖掘等一系列活動，將數據要素轉化為資產，進而實現數據價值的過程。數據資產化是數據潛在價值向價值實現轉化的過程，是發展數字經濟的關鍵。

二、房地產基礎數據要素分類、權利解構與資產化前提

（一）房地產基礎數據要素分類

我國數據要素資源豐富、來源多樣、種類繁多、結構和權屬復雜，針對數據要素全樣本建立分類體系存在較大的現實困難，可以從特定行業入手，探索建立自下而上的數據分類標準體系。從房地產行業來看，目前尚沒有關于房地產基礎數據要素的系統分類標準和規范。本文在參考中華人民共和國建設部發布的《CJJ/T 115-2007 房地產市場信息系統技術規范》以及系統梳理房地產市場和業務數據的基礎上，將房地產數據要素主要分為四類，分別為基礎數據、從業主體數據、業務數據和統計數據，具體如表1所示。

表1 房地產基礎數據要素結構

（二）房地產基礎數據要素的權利解構

以上關于房地產基礎數據的分類更多是基于管理的需要。為了更好地明確數據權屬，有必要按照數據的來源及生產方式對房地產基礎數據進行分類，即將房地產基礎數據分為原生數據和衍生數據。原生數據是不依賴于現有數據而產生的數據；衍生數據是在現有數據的基礎上，經過整理、加工而形成的數據。按此分類，基礎數據一般屬于原生數據；統計數據則屬于衍生數據；從業主體數據和業務數據既有原生數據，也有衍生數據，如從業主體中的企業基本信息為原生數據，信用信息則屬于衍生數據，業務數據中的交易數據（成交價格、權利登記等）為原生數據，估價數據（特別是大數據估價）為衍生數據。原生數據和衍生數據在數據來源、隱私保護以及數據采集和加工方式等方面的差異性決定了其權屬結構存在顯著差異[4]。

原生數據往往由對應主體直接生產，其所有權一般歸屬于數據的生產主體。在此基礎上，原生數據生產主體一般也可以獲得數據的使用權、收益權和轉讓權。但是，對于涉及個人隱私、特定個體以“同意要件”“修正和刪除”以及“限制處理”等方式實現間接“控制”的原生數據，個人應成為該類數據的所有權主體[5]，但是原生數據的生產主體為數據采集、加工和存儲投入了資源，如果沒有其提供基礎技術支撐，數據將失去價值發揮的基礎。因此，數據采集主體應獲得數據的有限使用權和收益權，前提是獲得必要的授權且采集、加工行為合法。

衍生數據的權屬結構相對更復雜。衍生數據按照所加工數據來源可分為兩種類型：一是加工自有數據而形成的衍生數據；二是加工第三方或者公共數據而形成的衍生數據。對于前者，只要數據的加工主體對數據進行不可復原的匿名化處理，即可獲得數據的所有權、使用權、收益權和轉讓權。對于后者，其權屬結構需要進一步拆解。如果屬于加工合法交易取得的第三方數據，根據勞動產權論[6]，數據加工主體享有增值部分的所有權，同時獲得衍生數據的使用權、收益權和轉讓權；如果屬于加工的公共數據，由于這些公開數據大多具有公共產品屬性，數據加工主體無法獲得衍生數據的所有權[7]，但享有數據的使用權和收益權。

圖1 房地產基礎數據權利結構圖

（三）房地產基礎數據要素資產化的前提

以上對數據資產概念的理解以及權利結構的分析共同構成了房地產基礎數據要素資產化的前提。即房地產基礎數據要素資產化需要滿足以下基本前提：

第一，能夠成為數據資產。數據資產是具備經濟價值或社會價值潛能的數據要素，是數據資產化的邏輯起點。并非所有數據要素都能成為數據資產，只有那些能夠明確主體對數據擁有的權利且主體基于合法權利的行使能夠產生經濟價值或社會價值的數據要素才能成為數據資產。

第二，要清晰地界定主體對數據擁有的合法權利。與數據資產價值相關的權利主要包括所有權、使用權、收益權和轉讓權，只有明確數據權利類型及權利邊界才能在合法、合規的前提下行使數據權利進而挖掘數據資產價值。數據主體可以擁有以上四種權利中的一種或幾種，并基于合法的權利行使推動數據潛在價值實現。需要注意的是，如前所述，數據一般可被多方采集且容易復制，數據權利往往不具有排他性。因此，不同數據主體對于同一數據可能存在權利交叉，而數據權利的多樣性以及數據權利的多主體共有也為數據要素價值倍增提供了現實基礎。

第三，需要判斷創造價值的潛力。數據資產不同于實物資產，其價值不確定性大，且難以量化評估。特別是當前數據要素市場化發展尚處于起步階段，數據價值的實現存在高度的不確定性，對其價值潛力的判斷應更具長遠眼光。因此，當前應放寬對數據資產潛在價值的判斷標準。通常認為，只要數據沒有完全失去價值，則認為其仍具備價值潛力。

三、房地產基礎數據要素資產化的價值規律

房地產基礎數據要素資產化是通過一系列探索、實踐，挖掘房地產基礎數據要素潛在價值的過程。這其中涉及數據整合、加工、開發、管理、估價、交易等一系列價值挖掘活動。房地產基礎數據要素資產化的價值實現一般需要經歷潛在價值向價值創造，再向價值實現以及價值增值轉化的過程。價值實現方式主要體現在推動房地產企業經營管理智慧化、創新商業模式、拓展房地產衍生場景服務以及助力智慧城市建設等方面。

（一）房地產基礎數據要素資產化的價值演進規律

房地產基礎數據資產化的一般演進規律可以歸納為“房地產基礎數據資產——房地產基礎數據產品——房地產基礎數據商品——房地產基礎數據資本”四個階段，即從潛在價值向價值創造、價值實現以及價值增值轉化。

第一，按照數據資產的定義，房地產基礎數據資產是具有潛在價值的數據資源，是數據價值開發和實現的起點。房地產基礎數據資產在尚未開發利用之前一般處于靜態存儲狀態，需要對其進行分類、篩選、優化、整合及加工，以達到可開發利用狀態。因此，房地產基礎數據要素價值實現的第一步是對數據資產進行初加工，即提高數據資源質量的過程。這一過程可以是數據主體基于優化數據治理、提升數據價值需要自發進行，也可以根據業務和市場需要，為提高生產效率、開發新業務而進行。

第二，房地產基礎數據資產參與生產形成數據產品和服務，這一過程推動了數據要素潛在價值向價值創造轉化。數據產品化進一步推動了數據價值的實現，房地產基礎數據產品既包括為房地產相關企業生產經營賦能的內部應用產品，也包括開發的能夠形成新業務的房地產數據產品。例如，在內部生產賦能方面，房地產經營主體可以借助內部數據產品開發和應用在土地投策、地塊定價、商業選址、項目定位、產業規劃等方面優化營運流程、創新商業模式；在外部服務方面，基于房地產基礎數據要素構建的房地產大數據估價產品能夠提供金融、稅務和評估解決方案，實現數據價值創造。

第三，推動房地產基礎數據產品向數據商品轉化。在數據資產化發展的初級階段，數據產品和數據商品之間的界限并不清晰，或者說更多是處于數據產品開發和有限交易階段。從產品和商品的經濟含義來看，數據產品和數據商品的本質區別在于是否進行流通和交易。數據產品能夠提供給市場消費和使用，但一般不是專門為了交換而生產，而數據商品是專門用于交易和流通的數據產品[8]。數據產品通過交易和流通成為數據商品，進而實現數據價值。數據產品向數據商品轉變的關鍵在于推動數據產品標準化，提高其通用性。如果房地產基礎數據產品對于外部使用者而言使用困難、通用性不高，那么其市場需求將被弱化，實現其價值和使用價值的過程也將變得困難。

第四，房地產基礎數據商品向數據資本跨越。數據商品向數據資本跨越是房地產基礎數據要素資產化發展的高級階段，推動數據商品價值實現到價值增值轉化。數據商品向數據資本跨越的關鍵在于數據商品能夠多次交易、重復使用，從而放大數據商品的社會價值，實現價值倍增[9]。實現這一階段轉變除了要求數據商品高度標準化、通用化，還需要活躍的市場交易生態以及多元化的市場交易主體。

圖2 房地產基礎數據要素資產化的價值形態演進

（二）房地產基礎數據要素資產化的價值實現方式

房地產基礎數據要素資產化在促進經濟發展以及民生保障領域具備豐富的應用場景。特別是在全國房地產交易網簽備案深入實施，商品房預售、交易資金監管持續強化的背景下，房地產行業數字化經營管理需求不斷提升、房地產金融科技服務持續深化，這為房地產基礎數據要素資產化發展奠定了良好的現實基礎。具體而言，房地產基礎數據要素資產化主要通過以下方式發揮經濟和社會價值：

1.優化房地產全產業鏈流程，塑造房地產新商業模式。在優化房地產全產業鏈流程方面，房地產基礎數據要素資產化將在土地投策、地塊定價、商業選址、項目定位、商鋪規劃等方面優化資源配置，提高決策效率。例如，利用大數據、GIS、人口數據分析等對區域發展前景及土地市場進行預判，進而在地塊估價和土地投策方面提高決策的科學性、有效性。還可以借助路網、交通、人流、基礎設施、消費熱力圖等基本數據信息指導商業地產選址，同時利用大數據客群畫像技術指導商鋪規劃，通過提高商鋪經營效率為商業地產增值提供動力。

在塑造房地產新商業模式方面，房地產基礎數據要素資產化在社區經濟、智能建筑、跨界融合等方面將發揮更大潛能。例如，在高度集約化的生活場景下，無人自助設施設備、平臺化的家庭服務業、智慧化的物業管理、一站式社區電商等社區新經濟模式有望迎來新發展。在智能建筑方面，利用房地產基礎數據要素可以從空間規劃、設備自控、安全檢測、建筑節能等方面推動構建全新的智能建筑產品體系，推動房地產產品戰略轉型升級。

2.借助房地產數據要素模型開發，提供金融、稅務、評估等解決方案。房地產業務與金融、稅務、評估服務有著深刻的內在聯系，通過有效采集、加工房屋基礎數據構建算法模型，能夠為房屋抵押業務提供全生命周期的金融服務，包括貸前獲客、貸中風控內評、貸后押品管理等。同時，在防范化解房地產金融風險的時代背景下，借助房產交易網簽備案的系統環境，有效打通房地產交易資金流，保障交易資金安全也是金融機構的新訴求。值得注意的是，2021年以來，房地產稅改革試點工作的推進，將催生以房地產大數據批量估價技術為基礎的房地產稅稅基評估應用需求，而房地產稅稅基評估正是建立在房地產數據要素開發利用的基礎之上。此外，房地產數據要素在評估服務領域將衍生出多樣化的應用場景，在土地招拍掛、商業地產估價、法拍、業務轉介、大型項目支持等領域對數據API、移動外勘、實時詢價、報告生成等的需求也與日俱增，而這些均需要房地產基礎數據要素的支持。

3.優化城市“數字治理”模式，助力智慧城市建設。近年來，越來越多的城市開始全面、系統地梳理本地房地產基礎數據要素，不斷完善、充實住宅樓盤字典數據，目的在于通過有效的數據治理來構建房地產數字化服務體系、提升監管效能。特別是在房地產市場環境復雜多變、潛在風險大的背景下，實時監管、動態監管成為房地產市場監管的新訴求，借助大數據、物聯網和云計算技術打造“一屏通覽，一網統管”的智慧房管大腦，實現房地產市場實時動態監管，成為優化城市房地產市場治理模式的新訴求[10]。因此，房地產基礎數據要素資產化未來將在優化房地產“數字治理”模式方面助力智慧城市發展。從構建智慧房管、智慧城市生態角度而言，房地產基礎數據要素資產化的發展將推動房地產領域新型數字基礎設施建設，有利于催生房地產數字經濟新業態，拓寬智慧城市生態的內涵和外延，激活智慧城市發展潛力與活力。

四、房地產基礎數據要素資產化發展需要破解的關鍵問題

當前，房地產基礎數據要素已經在房產交易、大數據批量估價、金融服務、涉稅服務、物業管理等領域得到應用，但按照房地產基礎數據要素資產化的一般演進規律，與房地產基礎數據商品乃至數據資本仍存在較大的現實差距。特別是在數據要素市場化建設剛剛起步，數據要素交易支撐體系尚未系統建立的當下，房地產基礎數據要素資產化發展仍存在諸多的現實問題亟待突破，包括數據資產的確權、定價、交易流通以及數據安全等。

（一）房地產基礎數據分類分級標準亟待建立

房地產基礎數據要素分類分級是資產化的基礎和前提。數據分類主要是根據數據來源、屬性、特征、價值、功能等將數據進行歸類，數據分類能夠提高數據管理效率，也有利于推動不同領域數據結構體系的持續優化。數據分級主要是根據數據的敏感性、涉密程度、影響范圍等進行數據敏感級別劃分，不同敏感級別的數據對應不同的管理和開發利用原則。目前，房地產基礎數據要素分類分級標準、規則、管理體系尚未建立，制約了數據的進一步確權、開發、利用和管理，需要建立統一規范的數據分類分級標準體系，進而指導房地產領域數據治理工作，為房地產基礎數據要素資產化奠定基礎。本文對房地產基礎數據要素分類進行了初步探索，可以作為后續標準制定的參考。

（二）數據確權、交易制度規則和技術標準需要明確

數據確權是數據要素應用、流通的基礎性條件，也是發展數字產業必須要解決的核心問題之一。但是，目前無論是國家還是地方，宏觀層面還是具體行業層面，均未對數據確權問題作出明確規定。房地產基礎數據要素權利主體涉及個人、企業、政府等多元化主體，不僅涉及個人隱私和商業秘密，還涉及數據安全。權利邊界模糊，權利關系復雜，容易引發權利糾紛，需要明確各權利主體的權利邊界及權利類型。明確權利類型及權利邊界后，需要制定數據交易的制度規則和技術標準，包括數據交易流通的政策法規、數據交易規則、交易過程監管、技術保障與風險監控、信息披露與監督等一系列制度規范，從而確保交易平臺規范運作、交易主體有序參與市場交易[11]。目前，我國各省份有近20家大數據交易所成立，但實際運營情況并不理想，缺乏有效的業務支撐，很多大數據交易所僅充當信息撮合角色，一方面原因在于數據交易市場還處于探索階段，另一方面，數據確權、定價和交易等方面的制度設計缺失也是重要的制約因素。

（三）數據運營商及數據交易生態需要培育

廣泛的數據運營商和豐富的數據交易生態是激活房地產基礎數據要素市場化發展的內在動力。房地產基礎數據運營商是將房地產基礎數據要素資源作為生產資料或業務活動對象的經濟主體，是數據價值的發現者、開發者和實現者，既包括從事技術服務的數據運營商、數據流通與交易的配套服務商、數據交易平臺運營商，也包括數據供應方和數據需求方[12]。從目前情況來看，專門從事房地產基礎數據運營和服務的市場主體較為匱乏，行業生態體系尚未建立。為了激發房地產基礎數據要素市場活力，促進房地產基礎數據要素開發、利用和交易，需要扶持、培育一批專門從事房地產基礎數據生產、服務、交易的數據運營商，進而逐步構建主體多元、場景豐富的房地產基礎數據要素交易生態體系。

（四）數據產品的標準化應用場景有待開發

目前，房地產業務數字化發展，房地產數據資源的對接及共享發展取得了積極成效，信息技術和數字化在房地產交易環節打通、利企發展、市場監管等方面均發揮了積極作用。但從數據要素市場化發展層面來看，現有的房地產數據要素應用還處于內部使用階段，通過數據要素市場化流動實現跨領域、多場景的數據應用方面還有待挖掘。而推動數據產品的流通、應用，打造標準化、多樣性、可落地的應用場景是關鍵，這在數據要素市場化發展初期需求更加迫切。

五、推動房地產基礎數據要素資產化發展的著力點

目前，房地產基礎數據要素已在房地產相關企業經營管理智慧化、商業模式創新、房地產衍生場景服務以及房地產市場監管等領域應用，并產生了一定的經濟價值和社會價值。縱觀未來，房地產基礎數據要素資產化發展即將進入交易流通、融合發展的新階段。在此階段，需要著力解決房地產基礎數據要素資產化面臨的基礎性問題，特別是要在房地產基礎數據要素的分類分級、數據確權、數據交易支撐體系、數據交易生態等方面制定標準，構建支撐體系，為全面開發利用房地產基礎數據要素，推動房地產基礎數據要素資產化的價值實現打下良好基礎。

（一）系統梳理基礎數據要素，明確分類分級標準

房地產基礎數據要素內容豐富、結構復雜、涉及主體眾多，既包括地理數據、權屬數據，也包括從業主體數據、業務數據，還包括各類機構發布的調查數據和統計數據。每一類數據又可以根據數據主體、業務流程、所屬領域等進行進一步細分。此外，隨著房地產市場的轉型、創新發展，又會不斷衍生新的數據要素。需要系統梳理現有房地產基礎數據要素，建立數據結構的基礎性框架，并根據行業發展不斷擴展和完善數據結構框架。在系統梳理房地產基礎數據要素后，需要建立數據分類分級標準，分類分級標準的建立需要遵循以下原則：一是以數據安全和隱私保護為前提，將涉及國家安全、個人隱私、商業秘密的數據劃分至較高的敏感等級，并對應較為嚴格的管理和開發利用規則。二是遵循科學性、可操作性和靈活性原則。科學性要求根據數據的特征屬性和邏輯關聯對數據進行歸類，同時還要確保分級分類體系的穩定性，避免反復修訂。可操作性要求分類分級規則標準明確且易于識別，容易落地實施，不存在標準模糊和主觀程度較高的情況。靈活性要求分類分級標準能夠適應經濟社會、市場和業務環境的新變化，為持續產生的新數據要素預留空間。三是有利于數據的全生命周期管理，數據要素分級分類重在優化數據治理水平，進而服務數據要素的開發利用和價值挖掘。因此，應構建數據全生命周期的分類管理規則和流程，針對數據生命周期的不同階段采取不同的管理方式和策略。

（二）設立房地產基礎數據產品確權登記信息平臺

房地產基礎數據資產化需要數據確權、數據資產定價、數據資產交易制度安排以及數據資產交易支撐體系建設等多方面配合支持，但當務之急是解決數據確權問題，因為數據權屬的確定是數據資產化的基本前提。房地產基礎數據要素權利主體眾多，權利關系復雜、權利邊界模糊，不僅需要專門的法律法規作指導，也需要權威的組織機構充當仲裁及協調人解決可能產生數據權利糾紛，以保護數據主體合法權益。因此，要加快出臺數據確權相關法律法規，但考慮到法律層面的復雜性，可以先由房地產主管部門發起設立權威的房地產基礎數據產品確權登記信息平臺，并要求房地產基礎數據資產化產品確權以前在平臺披露數據采集渠道、采集范圍、數據清洗規則以及脫敏處理方式等，在《網絡安全法》《個人信息保護法》《民法典》等法律框架內，依法履行信息披露義務，為潛在權利主體提供爭議處理渠道，為潛在數據安全風險提供進一步的風險隔離措施。對于存在權利爭議的數據應妥善處理，同時考慮到數據權利的復雜性，在充分考慮數據安全的前提下，對于一定時間內未有異議的數據產品可以允許生產者進行確權交易，但仍保留真實權利主體的追溯權利。

（三）培育以數據運營商為主體的數據技術網絡和交易生態

豐富的數據資產化產品供給、多元化的交易主體以及暢通的數據流通網絡是激發房地產基礎數據要素資產化市場的重要驅動力。在這其中，數據運營商又發揮主導作用，培育富集多元的數據運營商的重要性不言而喻。基于目前房地產基礎數據要素市場建設尚處于起步階段的客觀現實，對數據運營商的培育應先采取內部孵化的策略，即支持房地產產業鏈相關企業，包括房地產開發企業、住房租賃企業、物業管理企業、中介機構、資產評估機構、金融機構等先行試點數據資產化產品開發及交易，支持、引導科研院所、大型企業及行業協會等聯合制定行業標準、開展業務場景開發與試點，逐漸培育共創共享的數據技術網絡和行業生態。隨著市場的逐步成熟、交易的不斷活躍，還要培育一批從事數據技術服務的數據運營商、數據流通與交易的配套服務商、數據交易商和數據交易平臺運營商等，為房地產基礎數據要素資產化提供規范化、專業化的交易支撐體系，推動數據資產交易流通，促進數據的資產價值實現和價值增值。

（四）嘗試推動一批高頻標準化交易產品和場景先行先試

首先，支持數據治理基礎良好、技術實力較強的數據商開發一批需求明確、價值明顯、通用性高的數據資產化產品，拓展數據資產化產品在房地產交易、房地產金融服務、物業管理、住房租賃、市場監管等重點領域的先行應用。其次，圍繞惠民便民、利企發展、社會治理等方面，推動各級各部門、各行業各領域積極打造應用場景，讓企業、群眾切實感受到數字化發展帶來的便捷和實惠，進而激發數據要素應用的內在活力。為了保證數據資產化產品試點的順利推進，對產品試點應采取相當包容的監管態度，同時密切監控潛在風險，可以根據數據要素的基本屬性建立數據資產化交易的名單制管理制度，設置負面清單、謹慎清單和白名單。不同名單的數據產品對應不同的市場準入條件和監管要求，以保證產品交易穩妥落地。■