信用是现代经济发展的重要推动力信用一般是指个人或组织之间的信任关系。

此外，证券、保险业金融机构经营绩效也保持在较高水平。 习近平总书记指出，经济是肌体，金融是血脉，两者共生共荣。

一是信贷投放向企业部门倾斜。2023年6月新发放企业贷款加权平均利率为3.95%，较2022年同期下降0.21个百分点，延续了近年来的下降趋势，企业融资成本持续下降。一是社会融资规模保持平稳增长。人民币汇率稳定对于稳定物价水平、保持外贸平稳、减少经济波动性等具有重要作用。四是个人贷款更多地投向经营领域。

2023年6月末，我国金融机构人民币各项贷款余额230.58万亿元，同比增长11.3%。虽然2023年7月社会融资规模增量仅为5282亿元，低于市场预期，但不必过于悲观。数据要素的商品属性已得到全社会的认同，随着全国各地数据交易中心的建立，交易活动逐渐开展。

类似于货币金融化过程与煤炭、石油等要素的金融交易，数据银行、信托、期货、期权、指数等一系列数据金融工具都将出现在健全的数据要素市场，满足不同时间跨度、价值导向、个体差异性的商业需求，让数字产业链所有参与者能够更便捷地获取交易数据要素，从应用维度扩充角度提升数据要素价值发挥。为保障数据要素金融安全，需在传统金融监管部门基础上完善数据金融交易监管机构设置，探究数据金融安全新问题，在监管工具中引入区块链等数字技术，出台数据要素金融管理条例，从而为数据要素金融交易提前准备好行为参考与合理约束，提升金融监管有效性，引导数据要素市场健康有序完成金融化过程。然而，当前国有企业在数据交易中的重要角色缺失，不利于推进金融化布局，其对数据要素市场的促进作用并不充分，主要表现为：一是仅有部分国有企业能够有效组织数据信息获取汇聚，各领域大量数据资源未得到合理收集利用。二是引导数据交易创新，延展数据金融衍生品未来方向。

当数据要素与金融实现了合理互联，稳健的数据要素金融化过程能优化数据要素市场建设，切实发挥数据要素和金融工具的积极作用，提高我国金融发展质量。推动数据要素金融化的路径一是健全金融管理机构，提升数据要素金融监管有效性。

推动数据要素金融化的关键在于数据获取的有效性。金融化是数据要素市场需求牵引的产物，是大量数据交易衍生的发展趋势。王世强（中国社会科学院经济研究所）来源：《中国金融》2023年第7期 进入专题： 数据要素金融化 。例如，2022年中信银行等多家银行所推行的绿色金融个人账户为数据金融个体交易与消费改善提供了思路。

在投资理财上，数据要素金融化将为所有个体提供更多投资类型和更准确的金融信息，根据自身需求参与各类金融活动，以数据金融多元化实现投资活动多样性。我国数据交易中心尚处于发展初级阶段，部分中心的数据交易主要体现在事前评估、查询识别建模、交易核验与仲裁等方面，距离金融化活动多样式发展存在较大差距。国有企业是我国经济的重要组成部分，兼顾社会性目标，在数字产业链、数实融合、商业与公益中有着全面数据获取来源。党的二十大报告在阐释构建高水平社会主义市场经济体制的内涵时指出，要深化要素市场化改革，这体现了深度完善要素市场的重大意义。

金融化能够赋予数据要素新的金融属性，有效缓解当前交易中风险对冲与投资方式缺失、价值增长不明确等问题，进而提高数据要素市场的完备性。通过数据要素的重要地位和金融优化数据要素的效果来扩展金融作用的发挥范畴。

数据要素金融化的推动过程必然存在潜在的安全问题。最后，金融化能丰富全社会数据使用渠道，实现金融多方面社会价值提升。

最后，国企对数据市场化促进作用较弱，难以助推金融化布局进程。数据要素交易的多样性是金融化的必要条件，只有当数据要素交易达到足够活动强度时，金融化市场需求才会显现。三是数据商业活动参与不足，当下仅少数国有企业如上海数据交易中心有限公司等参与了数据市场活动。三是完善数据金融机构，满足数据要素金融活动开展需求。未来，多元化的金融产品将进一步优化我国数据要素应用，让金融与数字产业链深度融合以更好地服务于实体经济。数字经济蕴含的技术变革与商业创新作为第四次工业革命的重大契机，推动数据要素市场形成健全的交易机制，成为促进数字经济发展的突破点。

数据要素金融化的经济社会价值工业革命伟大成就的实现是基于对要素的高效利用。四是支持数据中心建设，为数据金融资产的积累打好基础。

《意见》指出，国有企业需发挥数据要素优化带头作用。另一方面，推广数据银行与信托等较成熟的金融产品，普及数据金融产品在全社会的广泛应用，向市场中引入数据期货、期权等，并建立数据金融指数，逐步推进数据要素全方位金融化。

在公共服务上，数据要素金融化将扩充金融市场边界，高效关联公共数据与金融交易，为政府改善公共服务提供有力资金支持与准确信息参考，强化金融在公共服务质量提升中的积极作用。此外，数据资产与产品的类型也较为简单。

一方面，可参照混合所有制改革等工作的思路，将数据要素按照商业范畴、公益功能、战略价值、行业竞争度等因素进行分类，细化数据类型。此外，金融化将通过高频交易与预期调整更加准确地评估数据要素价值，从金融角度实现数据价值与价格间协调统一，让数据要素逐步成为金融市场新兴元素。在既有实践中，阿里巴巴数据银行的全域分析链、微软和中航信托等企业开发的数据信托等，都成为数据要素金融化的典型表现。其次，数据要素交易方式与类型较单一，难以催生金融化自发形成。

五是明确数据要素分类，为国有企业助力金融化提供指南。石油、电力等要素在前三次工业革命中不仅发挥了巨大作用，还因金融化的落地释放了深层次活力，形成了完善的交易市场，至今依然在经济金融活动中扮演着重要角色。

明确数据分类是国有企业形成数据资产并推动金融化的前提。数据要素金融化不仅可以改善经济运行，还将赋予全社会数据要素更丰富的使用渠道，通过技术处理与数据使用的外溢和延展，实现金融更高水平的社会价值。

目前，国有银行如中国银行、建设银行等建立了自身数据中心，中国联通、移动等通过国有数据中心企业共享数据中心服务。目前，我国数据交易市场繁荣度尚需大幅提升，数据交易形式与产品类型较单一，难以催生培育数据金融化的土壤。

未来，为数据要素市场交易活动多元化提供支持将成为推进我国数据要素金融化的重要突破点。 金融化是数据要素价值化的重要衍生方向，有利于实现金融与数据要素之间的有效关联，推动数据要素市场高效流通与高质量发展。二是数字监管手段有待优化，应有效掌握未来数据交换与金融交易过程，提升对潜在不良行为的监测能力与威慑程度。尤其是各大国有企业，应通过数据中心建设对所涉海量数据进行必要的收集整理，为数据要素金融化储备充足资产。

在个人消费上，金融化不仅能基于数据高效供给协助企业契合消费需求，还能在现有的普惠金融基础上实现消费者数据价值金融化，从信用完善和金融支持角度打造优质消费环境。数据要素金融化比现有数据交易更复杂，这要求交易机构具备完善的条件。

一方面，丰富数据交易方式类型能够推进金融化需求生成。让数据要素市场得到合理拓展与多维延伸，成为新时代推动我国经济发展的关键着力点。

数据侵权、滥用风险、市场操纵等问题的应对需从优化规制和引导角度加以完善，但是当前我国在监管层面的准备并不充分，具体而言，一是金融监管对应的法律法规主要以《数据安全法》《国家安全法》等为主，缺乏针对数据要素金融交易的规制条例，难以在政策层面引导数据要素金融化有序发展。对此，应支持引导各大企业完善数据中心建设，提供对应资金与技术支持，发挥产业政策功能性作用。