2023年11月22日晚，北京大学经济学院金融学系开设的金融专硕课程《金融市场与机构实务》邀请发改委价格监测中心王建冬先生主讲“数据基础制度与数据资产化实践探索”专题，经济学院金融学系主任王一鸣教授在现场主持本次课程。

王建冬先生谈到数据要素分配是工业经济向数字经济转型中最具时代特征的新鲜事物，是我国在国际上首先提出的重大理论和实践问题。当前，党中央高度重视数据要素市场培育和基础制度建设。收入分配制度改革是贯穿我国改革开放始终的核心命题，数据要素参与分配是改革开放向纵深推进的新阶段。

他从宏观视角向学生介绍了相关战略的底层逻辑，结合案例阐述数据作为一种生产要素与其他生产要素的异同，从经济发展的历史和未来的科技发展方向分析了数据生产要素的重要性、数据将如何作为一种生产要素发挥其作用，以及我国从制度方面培育数据产业与促进数据资产化的实践等问题。由于数据要素市场化的制度体系建设存在确权难、定价难、互信难、入场难、监管难五大难题，他通过案例分析，讲解了落地实践过程中应对数据要素市场培育难点的解决探索方案与突破口，并分享了对数据要素市场化未来的展望。

结合金融专业的特点，他分析了数据资产化的市场前景与问题，阐明了数据作为一种资产，以及建立数据登记确权、评估计价和资产入表的政策“闭环”的重要性。如参考资本和土地等要素的多级市场体系，未来我国数据要素市场可探索构建零级、一级和二级相结合的市场体系。一系列分析思路与框架，引发学生对相关问题的关注与深入思考。

以下节选部分选课学生热议：

这对我是完全陌生的领域，王建冬学长的精彩讲解让我产生了很多思考。事实上此前我在思考数字经济有关的问题时，就一直困惑于数据资产定价的问题。数据资产往往是特异性极强而缺乏普遍性的，因此即使有套利空间，也无法被消除，进而导致定价并不合理。但王学长通过把数据资产拆分为数据、算法、算力，让数据和算力这两个较为标准的方面先标准化来促进定价的合理化，这一思路和传统金融的分析框架不谋而合。尤其是之后在数据资产化中的一级市场、二级市场的思想，让我意识到数据资产和金融资产背后内在的联系。王学长的讲解让我无比期待未来数据资产的发展，也许这会是金融体系中的一次大革命。

——选课学生 马钰林

今天老师讲到的很多内容都涉及大数据、算法、法律与金融的交叉，对于数学出身具有复合背景的我们来说，当前的数字化时代为我们提供了很多新机遇，如果我们能够正确把握国家政策趋势、掌握未来风口，或许能够抓住数字时代的红利，创造更多的就业可能性。

 ——选课学生 代旸凡

老师介绍了我国目前的数据制度体系，介绍了数据要素市场化改革配置的“四难"，尤其强调了“确权难”和“定价难”。老师也分析了突破这些难点的突破口，包括从责任规则走向产权规则、从场外交易走向场内交易、从“互联网”走向“数联网”等。关于数据的创新价格机制，谈到基本的资产定价法成本法、收益法、市场法如何给数据定价，虽然这些方法目前并不适用，但老师从这些大家熟悉的内容出发谈了关于数据定价的许多思考，比如政府的介入可能可以在市场的初步建立阶段帮助定价体系的形成，以及如何结合三级市场体制建立联动的价格机制，这些思考也引发了大家对这一问题的关注。

——选课学生 朱瑞妮

数据产权的确定非常让人感兴趣，所有权和使用权的分离再一次体现中国智慧。通过这些方式很好的保护了数据来源的利益，又能促进数据资产化的实现。未来的数据要素多级市场也让我们看到了老师提到的对传统要素的吸取和创新，将传统的金融市场的模式在数据资产化中加以使用和改进。这些都让我耳目一新。

——选课学生 杨溢杰

通过老师的分享，我更加清晰地理解了“数据二十条”的重要组成部分，包括流通和交易制度、收益分配制度、产权制度、治理制度等方面。老师将这些概念进行了有机的串联，使得整体框架在我的脑海中栩栩如生。这种深入浅出的讲解方式让我对我国构建规范有序的数据生态系统的发展蓝图有了更为清晰的认知。在对“四难”问题的分析中，老师以确权难、定价难、互信难、入场难为切入点，为我们揭示了数字经济发展中的实际痛点。他深入浅出地解释了每个问题的症结所在，使我对这些挑战有了更加深刻的理解。这种精准的问题定位为我们未来解决实际工作中可能遇到的问题提供了有益的启示。

——选课学生 詹承燕

老师讲解到，数据二十条有助于丰富我国资产类型，帮助中国突破当下的地方与企业债务困局，为开启下一个三十年黄金发展期打开一扇新的大门。作为财政系的学生，老师用深入浅出的方式带给了我关于地方债务下新的契机的思考。

——选课学生 朱亦清

【主讲人简介】

王建冬，北京大学博士，国家发展和改革委员会价格监测中心副主任、研究员。