数据要素驱动债券市场创新的机理与路径研究

当前，全球正处于广泛而深刻的数智变革之中，数据作为关键新型生产要素，已深度融入生产、分配、流通、消费与社会服务管理等各环节，成为重塑经济增长模式的核心引擎。债券市场作为多层次资本市场的重要组成部分和直接融资的重要渠道，在服务国家战略与优化资源配置中发挥了政策传导、融通资金等重要作用。然而，传统债券市场在支持以科技创新、数字化、绿色化为代表的新质生产力时，仍面临一系列挑战，债券创新与数字赋能新质生产力之间的协同效应不足。数据要素的规模化增长与价值转化创新为破解上述难题提供了新路径。应将数据要素深度融入债券市场创新，以技术迭代推动金融范式深刻变革，促进债券市场的核心功能从单一的资金融通转向资金与信息的融合配置。

数据要素驱动债券市场创新的内在机理

一是协同优化。即通过技术手段打通债券发行、交易、结算、监管全链条中的数据孤岛，降低搜寻成本、验证成本与协调成本。在发行端，通过技术手段整合多元主体，提升资源整合效率。在交易端，依托数据要素构建智能化的交易机制，实现交易指令传递、资金划转与债券交割的全程自动化与无缝衔接。在结算端，数据要素在债券结算环节贯穿始终，推动整个环节向智能化演进。在监管端，数据要素为跨部门的协同宏观审慎管理提供了支撑。

二是复用增效。即实现同一数据集价值在不同时间、不同场景下的多次挖掘，进而提升债券市场数据价值密度。微观层面的工商、税务、海关、专利及舆情等多元数据构成发行人首次发债时信用评级的基础，并在债券存续期被持续用于动态风险监测。中观层面的绿色债券、科创票据等专项产品所产生的环境效益、创新效益数据被多维度复用，用于存续期信息披露、监管报送等，为后续政策提供精准量化的依据。宏观层面的经济指标、货币政策以及市场行情等数据被复用于利率债的久期管理、信用债的利差定价以及利率衍生品的风险对冲策略优化。

三是融合创新。即通过聚合多源异构数据，使其相互作用产生叠加效应，进而催生新的业务形态。在产品层面，通过前沿数字技术将多维数据内化为债券产品的设计参数、定价因子和风控变量。在价值链层面，通过构建跨机构、跨领域的数据协同网络打破数据孤岛，使数据流沿着业务链流动，驱动流程自动化与决策智能化。在生态层面，数据本身实现从资源到资产再到资本的演进，成为可独立定价交易和证券化的金融基础资产，并孕育出全新的市场板块和市场生态。

数据要素驱动债券市场创新的实践路径

（一）产品模式变革

1.数字债券：数字技术与数据资产的融合

国际资本市场协会将数字债券定义为利用分布式账本技术（DLT）进行发行、交易和管理的债券，又称代币化债券。数字债券的发行和交易主要依赖真实世界资产代币化（RWA）和去中心化金融（DeFi）技术的支持。在数字债券的技术架构中，数据要素发挥着结构性、驱动性与变革性的核心作用。首先，依托智能合约技术将债券的关键属性转化为机器可读的结构化数据，实现数据流、资产凭证与自动执行程序的深度融合。其次，作为数字金融运行的关键资源，链上实时、不可篡改的数据为智能合约的触发、执行与验证提供了支撑，保障了利息支付、交易结算等流程的可靠自治，并为实现监管内嵌与动态风险定价奠定基础。最终，数据要素的流动与聚合催生了新兴市场设施与商业模式，支撑了细粒度交易、实时估值与数据衍生品创新。

国际市场上，2018年8月，世界银行推出了区块链运营的新债务工具（bond-i），这是世界上第一个使用分布式账本技术的全球债券。随后，欧洲投资银行、法国巴黎银行、特拉维夫证券交易所等机构均发行了不同形式的数字债券。国内数字债券市场发展仍处于探索阶段。2018年，中央结算公司开始进行区块链技术研发，为数字债券积累了技术储备。2020年以来，中央结算公司高标准数据中心正式投产，“两地三中心”灾备体系全面建成。2021年，研发出区块链数字债券技术原型，并于次年推出我国首个区块链数字债券发行公用平台，为债券发行提供了一个安全、高效的新渠道。2023年6月，中银国际在香港发行了2亿元全数字化结构性票据，这款基于以太坊的票据是亚太地区首个根据中国香港和瑞士法律发行的受监管证券产品。目前，香港的数字债券发展走在前列。2021年，香港金融管理局启动“常青计划”（Project Evergreen），采用分布式分类账技术和券款对付（DVP）规则发行数字债券，率先落地数字绿色债券的发行。代币化绿色债券的发行和认购在操作时分为不同阶段。其中，部分阶段是在第三方数字化平台上进行（见图1）。2023—2025年，香港共发行3个批次的数码绿色债券（Digital Green Bonds），总金额超过100亿港元。同时，香港计划在2026年内建成数字资产平台，推动数字债券常态化发行。

尽管前景广阔，但中资发行人在当前阶段发行数字债券仍面临技术、法律及市场多重挑战。一是技术与安全风险。DLT平台的运行稳定性尚未经过长期大规模验证，存在网络中断、系统设计缺陷、黑客攻击等风险。二是法律与监管定义的不确定性。债券的法律所有权由区块链平台记录代表，若发生纠纷，法律解释的追溯力及跨境法律的适用性仍存在挑战。三是二级市场流动性不足。数字债券目前主要通过场外（OTC）模式交易，可能不会发展出活跃的二级市场，投资者需做好持有到期的准备。四是平台互操作性问题。中资发行人若要在不同市场发行，可能需要面对不同的平台标准和操作流程。

2.数据资产证券化：数据资产与金融工具的融合

数据资产证券化为企业开辟了一条轻资产融资渠道，有效缓解了传统融资模式对实体抵质押品的过度依赖问题。从国际实践来看，欧美企业虽已尝试借助数据资产开展间接融资，但尚未形成标准化的ABS产品。相比之下，我国在该领域已取得明显突破，已从早期的理论探讨和“破冰”试点，迈入规模化创新的加速阶段。2025年以来，国内市场累计落地11单数据资产支持证券（ABS），合计发行规模为41.797亿元，底层资产类型扩展至租赁资产、信托受益权、应收账款、知识产权等多种形态。落地实践中，逐渐形成了数据资产赋能型、数据资产质押型、数据资产收益型三类基本模式。

数据资产赋能型即通过数据建模的方式，将数据资产赋能传统基础资产。数据赋能并不改变底层资产类型，但通过数据技术提升其现金流的可预测性和透明度。以“天风中投保应收账款2期中小微企业融资支持资产支持专项计划（数据资产赋能）”为例，该专项计划以国企产业链上下游优质应收账款为底层资产，引入中投保信裕核心数据资产“供应链金融平台业务数据”，以分析债务人工程建设进度、历史付款情况等，更准确地对应收账款进行动态穿透评估，进而进行精准定价。

数据资产质押型即数据资产不完全作为直接产生现金流的底层资产，而是作为增信工具被质押，为传统的应收账款、信托贷款或融资租赁债权等基础资产提供额外的信用担保，以提升整个资产包的信用等级，从而降低融资成本。以“华鑫－鑫欣－数据资产1期资产支持专项计划”为例，其基础资产为信托受益权，入池底层资产的9笔信托贷款中有7笔存在数据资产质押增信。

数据资产收益型的底层资产中，数据资产本身是直接偿债现金流的贡献者。前沿探索如青岛的纯数据资产项目，构建了从数据资源到证券化发行的全链条生态体系，并创新采用“合规报告+数据产权登记+价值评价报告+成本归集报告”的“四件套”模式进行全流程管理，以解决确权、定价和可信度问题。2026年3月，“中信建投-金融街证券-青岛数据-青岛融担-数据资产1至10期资产支持专项计划”正式发布（见图2），标志着无传统抵质押物的纯数据资产证券化产品实现了零的突破。

（二）定价与风控体系演进

1.定价模式创新

一是基于人工智能（AI）与多源数据整合的智能定价模型。通过AI模型整合宏观经济、市场行情、新闻舆情等多维度结构化与非结构化数据，构建动态预测模型，对利率债收益率和信用债利差进行量化预测与定价。该模式利用自然语言处理技术对文本信息进行去重、关键词提取与情感分析，将非结构化数据转化为可量化的结构化指标，并利用多因子预测模型、深度学习算法进行市场情绪识别和收益预测。

二是基于金融科技基础设施的基准定价体系。由金融市场基础设施机构主导，构建覆盖全域数据、高性能算法与高效流程的数字化生产体系，为整个市场提供权威、透明的定价基准。技术应用方面，运用大数据、实时计算技术构建全域数据底座，基于分布式、内存计算和血缘分析等技术自主研发高性能金融工程算法平台，应用AI技术实现智能采集、舆情打标和数据补全。其中，中债金融估值中心打造了数据、模型、算法、流程及终端的全方位生产能力，构建高频数据与算法、算力深度融合的价格指标产品生产编制体系，成为市场公认的定价基准。

三是基于自动化与算法驱动的做市报价系统。通过基于高频数据的量化模型分析市场，自动生成或优化双边报价点差及平盘策略，实现风险可控下的做市收益提升和流动性支持。技术上，利用计算机算法分析行情数据，通过量化引擎系统实现自动化做市双边报价。例如，平安银行推出的AI做市报价机器人，依托自然语言处理技术解析客户询价数据，并基于自主定价引擎、实时行情与客户画像，实现秒级报价响应。2025年，平台做市日均成交额为180亿元，90%以上询价由机器人覆盖完成。

四是基于公共数据开放与大数据分析的风险定价优化。利用政府及公共部门开放共享的政务、经济、社会民生等公共数据，降低投资者对特定债券的信息搜集与风险评估成本，更精准地定价信用风险。技术应用方面，利用公共数据开放平台获取可机读格式的多源数据，融合企业数据及安全合规的个人数据，运用大数据分析技术评估企业信用风险与经营效率。

2.风控监管创新

发行人动态风险监测方面，数据驱动的新型风控体系能够整合多维度、高频次的数据，实现更为前瞻、更加精准的风险识别与评估。资金用途监管方面，利用分布式账本技术探索新的登记托管系统，借助区块链等技术实现穿透式、全流程监管，确保募集资金精准用于约定项目，动态评估资金风险与使用效率。系统性风险防范层面，运用复杂网络分析与大模型模拟刻画和监测风险在不同机构与市场间的传染路径，为防范化解系统性风险提供前瞻性决策支持。

（三）市场生态转型升级

一是数据基础设施的互联互通，为营造一体化债券市场奠定了基础。中国人民银行与中国证监会联合推动银行间与交易所债券市场基础设施互联互通，促进债券跨市场发行与交易更加便利化，为形成统一市场和统一价格，实现货币政策顺畅传导奠定了坚实基础。

二是制度型开放机制逐渐成熟。在制度型开放框架下，“债券通”“互换通”和人民币债券回购安排相继落地并不断完善，我国债券市场互联互通正从单项机制发挥作用，逐步走向多机制协同运行。制度型开放更加注重市场规则、基础设施和功能体系之间的协调与衔接，包括数据标准在内的各项互联互通机制在统一框架下相互衔接，逐步覆盖债券市场运行的不同环节。

三是离岸人民币数字债券涌现。将数据要素与离岸人民币债券产品相结合，是协同优化的突出体现，香港已成为重要试验场。2025年8月，全球首单公募上市RWA数字债券“福币”（FTID TOKEN 001）由深圳市福田投资控股有限公司在香港成功发行。债券规模为5亿元离岸人民币，期限2年，票面利率2.62%，采用“离岸发行、两地上市”的创新架构，以代币形式在以太坊公链上原生发行（见图３）。其中，香港“数码债券资助计划”提供最高50%发行成本补贴。

四是信用基础设施加速建设。国家外汇管理局牵头搭建的跨境金融服务平台，是信用信息跨境合规流动的典型案例。

面临的挑战与对策建议

（一）面临的挑战

1.权属不清与合规壁垒

数据作为新型生产要素，其权属结构、权益边界尚未在法律层面完全明确。在数据资产证券化的实践中，基础资产池通常涉及多主体数据，数据权利关系复杂。实践中，虽然已有通过数据交易所登记确权等方式解决部分权属问题的尝试，但其法律效力仍有争议，且存在跨域流通壁垒。同时，数据合规性要求随着《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国网络安全法》等法律法规的实施而不断提高，特别是在涉及个人数据或重要数据时，如何平衡数据利用与隐私保护之间的关系，成为产品设计中的重点、难点。

2.估值缺乏标准与质量差异

一是数据资产估值缺乏市场公允的标准和方法。评估机构的专业判断和数据场景各有不同，估值结果差异显著，市场公允性难以保障。二是数据价值的动态变化特性为估值带来挑战。数据的价值随着时间推移、技术迭代和市场环境变化而波动，某些类型的数据还可能因广泛传播而价值衰减。三是质量参差不齐的数据也影响了价值的准确计量。目前尚未建立统一互信的数据质量评估标准，增加了数据价值评估的复杂性。

3.技术风险与数据安全

一是数据技术的可靠性和成熟度有待验证。以区块链技术为例，虽然其在资产确权、交易清算等方面具有优势，但同时也面临标准不统一、互联互通效率低等局限。二是普遍面临严峻的数据安全风险问题。数据泄露、篡改、丢失等安全问题可能引发系统性金融风险。三是技术应用可能带来新的风险。例如，AI算法可能在数据分析和决策过程中产生偏见和歧视，智能合约的自动执行可能放大市场波动的影响，数据模型的复杂化也会增加监管难度。

4.生态薄弱与监管滞后

目前，我国数据要素市场生态仍处于培育阶段，上海数据交易所、福建大数据交易所等数据交易平台的建设和运营，并未有效激活数据交易市场。债券市场参与主体对数据驱动的创新模式也需要适应过程，市场参与者对数据资产的价值认定、风险特征和交易结构等方面存在认知差异。此外，监管政策与创新实践之间也存在一定的适配时滞，现行的基于传统业务设计的监管框架对数据驱动的新型业务可能存在监管空白或不适应的情形。

（二）对策建议

一是强化数据驱动债券市场的顶层设计。将数据驱动债券市场创新纳入数字中国建设和金融强国建设的大局中统筹规划。明确数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置机制，探索“三权合一”“三权分离”的权利组合治理框架，设计债券市场数据分级分类指南，建立数据要素收益按贡献率分配体系。探索构建与数据驱动创新相适应的“监管沙盒”机制。

二是加强债券市场数据基础设施建设。推动证券交易场所智能化升级，有效融通债券市场与数据市场。探索通过联盟链技术构建债券市场数据共享平台，实现数据在证券交易场所之间的互联互通。建立债券市场数据标准体系，由监管部门或金融基础设施方牵头编写债券市场数据相关技术标准和业务规范。积极探索数字人民币在债券市场中的应用。

三是推动数据驱动型债券产品创新。推动知识产权数据、绿色效益数据、供应链数据等具有稳定现金流预期的数据资产证券化创新。设计基于数据洞察的定向债券产品，专项支持科创类企业。利用数据技术精准追踪和评估债券资金的环境、社会效益，开发可量化的社会责任债券、可持续发展债券。推动数据中心不动产投资信托基金（REITs）创新合规发展。

四是培育数据驱动债券市场的良性生态。鼓励发展数据价值评估、登记托管、安全管理、资产评级等专业服务机构，支持传统中介机构拓展数据合规、数据审计等业务。投行、律师事务所、评级等机构需建立数据专项团队，加强复合型人才培养，推动“政产学研用”协同创新。加强投资者“债券+数据”的投资与风险教育。

（作者：数字中国研究院（福建）数据要素研究中心高级经济师、福建省政府引导基金协会专家委委员 薛小飞，数字中国研究院（福建）院长、高级工程师 宋志刚）

编辑：王菁

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