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一、资产证券化和传统融资的区别
1、ABS是一种资产收入导向型融资方式。传统融资方式是凭借资金需求者本身的资信能力来融资的，外部的资金投入者再决定是否对资金需求者投资或者提供贷款时，主要的依据是资金需求者作为一个整体的资产、负债、利润及现金流量等的情况，对于该公司拥有的某些特定资产的质量关注较少。而ABS不然，它是凭借原始权益人的一部分资产的未来收入能力来融资的，资产本身的偿付能力与原始权益人的资信能力彻底地分割开了。2、ABS是一种结构性融资方式。ABS的核心是设立和建立严谨、有效的交易结构，这一交易结构保证破产格力的实现，把资产池的偿付能力和原始权益人的资信能力分隔开来；这一交易结构确保融资活动能够充分享受政府的税收优惠；最后，这一交易结构是原始权益人能租用“金融担保公司的信用级别”，改善资产支持证券的发行条件。3、ABS是一种表外融资方式。鉴于被资产证券化资产已经以真实出售的方式过户给了SPV，原始权益人也已放弃对这些资产的控制权，允许原始权益人将证券化资产从资产负债表上剔除并确认收益和损失。可以从法律上确认以表外方式处理ABS交易的原则，这构成了ABS区别于传统融资方式的又一特点。4、ABS是一种低成本的融资方式。ABS总的融资成本低于传统融资方式。第一，ABS运用成熟的交易架构和信用增及手段改善了证券发行条件。第二，ABS支出费用项目虽多，但各项费用占交易总额比率很低。
二、什么是资产证券化和融资证券化，最好能举个通俗例子
资产证券化从本质上来讲可能兼具融资和出售的性质。那么，从融资的角度来讲，资产证券化和传统的企业证券化（即企业用股权或债权融资）有什么区别呢？
首先，我们需要区分“企业”与“资产”这两个不同的概念。企业的一般定义是“把人的要素和物的要素结合起来的、自主地从事经济活动的、具有营利性的经济组织”（注：非营利性组织和机构及政府都可以成为资产证券化的发起人，为简化起见，我们不在此一一解释）。
一个企业可以拥有很多资产，包括有形的，无形的，在资产负债表上有体现的，或是表外的，每一个资产都可能会对企业的业绩产生影响。而我们在资产证券化中一般使用的是企业的资产负债表中的“经济资产”，即指资产的所有权已经界定，其所有者由于在一定时期内对它们的有效使用、持有或者处置，可以从中获得经济利益的那部分资产。
与企业相比，资产一般只有特定的经济行为与之对应，有固定的使用寿命，价值相对来讲比较容易确定。所以，和预测一个企业将来的现金流相比，预测一个资产或一类资产的现金流要容易很多，结果也更稳定。而在金融概念中，这种“稳定”就代表着低风险，高信用。
企业通过股权或债权融资（企业证券化）是在资产负债表右边进行融资，以企业整体为融资主体，假设企业会永续经营。企业股权和债权投资者都会关注融资企业的整体信用，表现和发展潜力，所以企业在传统融资中会受到很多来自投资者的限制和自身整体条件的制约。对投资者来讲，企业与资产不同，是由多个要素构成的永续经营实体，会从事很多不同的经济活动，所以对企业的寿命和发展边界的确定很难，属于无边界问题求解。另外，资产负债表右边的融资一般会导致资产负债表的扩张，周转率和资产回报率的下降。
资产证券化融资则不同，由于“破产隔离”机制的使用，发起人可以真正将证券化资产与发起人整体信用风险隔离开来。被证券化的资产不再与发起人存在收益风险关系，即使发起人被破产清算，证券化资产也不会被列为清算资产。由于破产的发起人及其债权人不能对证券化资产行使追索权，证券投资者不必担心发起人的整体信用风险，而是可以集中关注基础资产本身的质量和风险。
数据资产经济效益转换中的瓶颈问题
2025-03-17 19:10·早起的鸟
数据资产转化为经济效益的过程中，面临多重瓶颈，需通过系统性措施加以解决。以下是具体分析：一、主要瓶颈权属不清与法律空白数据的所有权、使用权、收益权界定模糊，存在“数据是谁的、谁能用、谁受益”的争议。例如，用户数据被企业采集后，权益分配缺乏明确规则，导致纠纷频发。法律对数据资产的保护力度不足，侵权成本低，企业开发数据的积极性受限。价值评估体系缺失数据的非竞争性、无形性等特点使其难以用传统方法估值，缺乏统一的定价标准。不同机构采用成本法、收益法或市场法评估结果差异显著。数据质量参差不齐，时效性、稀缺性等因素影响其实际价值，但量化指标尚未标准化。交易机制不完善数据交易市场规模小（2023年成交额仅107亿元），场内交易活跃度低，大量数据仍通过私下协议流转，合规性存疑。交易存在“五难”问题：确权难、定价难、互信难、入场难、监管难，导致数据流通效率低下。会计核算标准不统一尽管《企业数据资源相关会计处理暂行规定》已实施，但企业在数据入表时仍面临成本归集、收益预测等实操难题。例如，免费采集的用户数据如何计量成本，缺乏明确指引。技术与安全风险数据流通依赖区块链、隐私计算等技术，但技术成熟度不足，存在泄露、篡改风险。跨境数据流动的安全监管也面临挑战。数据质量与治理能力不足企业数据存在碎片化、冗余、格式不统一等问题，导致数据可用性低。部分企业缺乏专业数据管理团队，难以挖掘数据深层价值。二、改进措施完善制度与法律框架推进数据产权“三权分置”（持有权、使用权、经营权），明确各方权责。例如，上海、北京等地已试点数据资产登记制度。出台数据安全、隐私保护等配套法规，建立侵权追责机制。建立市场化评估与交易体系开发动态评估模型，结合成本、应用价值、稀缺性等多维度指标。例如，贵阳大数据交易所推出“数据产品交易价格计算器”。培育全国统一的数据交易平台，探索数据资产证券化、质押融资（如上海银行“数易贷”）等创新模式。推动会计核算标准化细化数据入表规则，明确成本归集、收益确认等操作指南。鼓励企业建立数据资产台账，如三大电信运营商已完成数据入表试点。强化技术支撑与安全保障推广区块链、联邦学习等技术，确保数据流通可追溯、隐私可保护。例如，利用数字水印技术防止数据盗用。提升数据治理能力企业需建立专业团队，优化数据采集、清洗、存储流程，提高数据质量。例如，八月瓜科技设立财务、法务、技术跨部门协作机制。加强政策引导与生态协同政府通过税收优惠、补贴等政策鼓励数据开发，推动政企合作开放公共数据。例如，北京市支持数据资产证券化创新。行业协会制定自律标准，推动数据资产披露透明化。三、总结数据资产化是释放数字经济潜力的关键，但需突破制度、技术、市场三重壁垒。未来需通过“确权-定价-交易-监管”全链条改革，结合技术创新与生态共建，才能真正实现数据要素的经济效益最大化。【WINDRISES MINIPROGRAM PROMOTION】尊享直接对接老板
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