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　　◇ 作者：聯和金融數字經濟研究所與上海數據交易所聯合課題組

　　◇ 本文原載《債券》2025年1月刊

　　摘   要

　　對於資產證券化市場，有效引入數據要素，發揮大數據信用的作用，有助於推動市場發展，促進金融創新，優化資源配置。本文闡述了資產證券化的本質與功能，以及當前我國資產證券化市場發展面臨的主要問題，提出通過構建標準資產庫和明確數據交易所在數據信用體系中的關鍵角色，來破解發展瓶頸，進而實現金融與實體經濟的深度融合。

　　關鍵詞

　　資產證券化　標準資產庫　資產信用　數據交易所

　　資產證券化（Asset-Backed Securitization）市場的創新發展，高度依賴於信息的透明度和準確性，數據標準化在這一過程中扮演着關鍵角色。作爲新興的金融基礎設施，數據交易所搭建數據流通與交易平臺，通過標準化、規範化的數據交易流程，爲數據資產證券化提供了堅實基礎，也爲資產證券化市場提供了可靠的數據基礎設施支持和增值服務。通過建設數商2生態、提供金融科技基礎設施、匯聚與整合各類數據等方式，數據交易所能夠推動數據在資產證券化上發揮作用，有效提升數據的價值，推動資產證券化產品更多依賴資產數據的客觀表現而運行，逐漸擺脫其對主體信用的高度依賴，從而推動資產證券化市場更加健康、高效地發展。

　　傳統資產證券化市場功能發揮受限，發展面臨瓶頸

　　資產證券化是一種融資模式，將缺乏流動性但具有未來現金流的資產打包收集，建立資產池，並通過結構性重組方式，將其轉變成可以在金融市場上出售和流通的證券。資產支持證券（Asset-Backed Securities，ABS）就是由具有自動清償能力的資產組成的資產池所支持的證券。

　　（一）資產證券化的基本功能與本質特徵

　　1．資產證券化的本質在於將小額分散、標準化程度低的大類資產通過結構化設計轉化爲高流通性、高標準化的證券

　　資產證券化可以將房貸等小額分散、標準化程度低的大類資產，通過結構化設計匯聚並打包，最終發行具有不同信用等級、滿足不同投資需求的可交易證券。

　　從實踐來看，我國資產證券化市場已經涵蓋信貸資產、企業資產等多種基礎資產類型，市場在不斷嘗試將各種流動性較低的資產轉化爲可交易證券，以滿足不同投資者的需求。據資產證券化分析網（CNABS）統計，截至2024年末，我國資產證券化市場已發行的基礎資產類型多達 35種，包括企業貸款、個人汽車貸款、住房抵押貸款、不良資產重組、金融租賃、個人消費貸款、住房公積金、類不動產投資信託基金（類REITs）、融資租賃、應收賬款、委託貸款、保理融資、商業地產抵押貸款支持證券（CMBS）/商業地產抵押貸款支持票據（CMBN）、供應鏈融資、小微貸款等；基礎資產細分數量多達 69 個，幾乎涵蓋各類基礎資產，遠多於海外資產證券化市場基礎資產種類（見表1）。然而，在實踐中，我國只有兩類資產相對容易獲得融資：一是主體類，如大型企業的債權、股權；二是大宗商品類，其特點是標準化、規模大。中小企業和碎片化的資產都面臨着融資難的問題。

　　2．與同評級的信貸產品相比，資產證券化產品的收益率較高，違約率較低

　　通過信用分層（分爲優先級、中間級和次級等不同層級）結構，資產證券化爲不同風險偏好的投資者提供了多種選擇。優先級證券因其相對較低的風險通常享有穩定的回報，而次級證券則因承擔較高風險而可能獲得更高的潛在收益。

　　相比同評級的傳統信貸產品，資產證券化產品通過基礎資產的分散化、超額抵押、信用觸發機制等結構化設計和信用增級措施，降低了違約風險，有望爲投資者提供更有吸引力的收益。在資產池中，即使某一基礎資產出現違約，其他資產的現金流也能部分或全部覆蓋損失。特別是優先級證券的投資者，受到的保護更爲充分。有研究表明，合理的資產池選擇與結構設計能夠使資產證券化產品的整體違約率低於同評級的單一信貸產品3。

　　（二）我國資產證券化市場發行情況

　　截至2024年末，我國資產證券化市場共發行13988只產品，累計發行量超過19.7萬億元，未清償產品共計4226只，存量規模超過3.6萬億元。

　　如圖1所示，我國資產證券化市場2024年發行各類產品2.04萬億元，發行量同比增長8.6%；年末市場存量規模爲5.44萬億元，同比上升4.76%。這是ABS市場發行量連續2年下滑後首度恢復增長。但與2021年各類產品發行量3.1萬億元相比，近3年年均發行量下跌近40%；存量規模與2021年的峯值近6萬億元相比也有差距。其中，信貸ABS跌幅最大，2024年發行量爲2703.79億元，較2021年高點8815.33億元下跌近70%。可見，我國資產證券化市場發展正在遭遇瓶頸與掣肘。

　　（三）資產證券化市場發展面臨的主要問題

　　近年來，全球經濟形勢複雜多變，利率處於下行通道。在這樣的外部環境下，資產證券化市場面臨諸多挑戰。從資產供給端來看，原本利率較高的貸款等資產變得尤爲稀缺，發行機構缺乏將其證券化的動力，導致資產證券化市場發行量出現縮減。從內部機制來看，資產證券化市場自身存在的一些問題也制約了市場的長遠健康發展，具體表現如下。

　　一是絕大部分資產證券化產品沒有形成規範的定價機制。由於缺乏統一的評估標準和方法，市場參與者在評價同類資產時難以達成共識，影響了資產證券化產品價格的形成和市場的透明度。定價機制的不規範也導致投資者在決策時面臨較大的不確定性，進而影響資產證券化產品的吸引力。

　　二是底層資產缺乏足夠的透明度，沒有逐筆披露資產信息。投資者需要詳細瞭解基礎資產的性質、質量和風險分佈，以進行投資決策。但在現實中，底層資產的具體信息特別是逐筆資產的詳細數據往往披露不足。資產缺乏透明度，導致投資者無法準確評估風險和收益，加劇了信息不對稱問題，增加了市場風險。

　　三是證券化過程採用“一事一議”模式，無法實現資本市場應有的規模效益。由於每個主體都根據自身獨特的情況來設計和發行產品，缺乏統一的標準和規範，資產證券化市場的標準化程度較低。對於投資者而言，因爲不同產品的條款、結構和風險特徵差異較大，增加了其信息獲取成本、比較分析和風險評估難度。對於發行主體而言，低標準化使得產品設計、審批以及後續的管理和服務都需要投入更多的人力、物力和財力，運作成本升高。對於資產證券化市場發展而言，低標準化不僅限制了效率的提升，也在一定程度上阻礙了市場的進一步發展和成熟，令市場難以充分發揮其應有的優化資源配置、分散風險等功能。

　　四是資產證券化產品的操作流程較爲複雜，綜合成本高。資產證券化項目從準備到完成發行需要經歷多個環節，包括資產篩選、結構設計、信用評級、監管審批等，整個流程耗時較長，各個環節都需要專業服務，因此總體發行成本偏高。在某些情況下，相比直接借貸或發行債券等融資方式，資產證券化並不具備成本優勢。由此，雖然目前可證券化的基礎資產類別繁多，但資產證券化尚未成爲任何一類資產最主要的融資途徑。

　　五是資產證券化產品的償付結構設計水平還有待提高。償付結構設計直接關係到投資者的利益保障和風險分擔機制的有效性。當前，一些產品在設計上可能存在過於複雜或不合理的情況，比如現金流分配機制不夠清晰、信用增級措施不足，或未能充分考慮不同市場環境下的償付壓力，這些都影響了投資者信心和產品的市場接受度。

　　六是資產證券化產品沒有脫離主體信用。在當前市場環境中，即使證券化的基礎資產在真實出售後，與原始權益人進行了破產隔離，但由於底層資產的形成基於原始權益人，相應的資產服務通常也是由原始權益人提供，資產與原始權益人仍存在不可分割的關係，造成資產證券化產品與原始權益人的信用無法完全剝離。因此，資產證券化產品的順利發行往往需要依靠發起人（原始權益人）的信用背書，市場參與者往往過分看重發起人或擔保方的主體信用評級，而非基礎資產本身的信用質量。這導致即便某些資產本身能夠產生穩定現金流，也會因發起人信用資質一般而難以推進證券化項目，限制了資產證券化業務的核心優勢——資產轉移和風險隔離功能的發揮，也影響了金融產品的多樣化發展。

　　面對上述問題，筆者認爲，通過建立基於強信用主體的標準資產庫（Warehouse）充分發揮數字技術作用，以及明確數據交易所在數據信用體系中的關鍵角色，我國資產證券化市場可以有效破解制約發展的諸多難題，形成新的發展局面。

　　建立標準資產庫，發揮數字技術作用

　　（一）標準資產庫的建立過程

　　建立標準資產庫，以強信用主體作爲標準資產庫的載體，同時引入專業的第三方資產服務機構，有助於解決證券化產品的主體信用被過度關注與依賴的問題，將關注點轉爲資產特徵。只有弱化證券化產品的主體依賴，才能充分體現出基礎資產數據的價值，並基於基礎資產風險和收益特徵設計出更加合理的償付結構和觸發事件，有效隔離不同種類基礎資產的風險，最終得到高度標準化的產品。

　　建立標準資產庫的過程和要點如圖2所示。一是多個發起人將符合資產標準的資產出售給標準資產庫。這些原始權益人各自擁有不同的資產，通過出售資產的方式將其匯聚到標準資產庫中。二是資產服務方爲標準資產庫提供資產服務和資產服務標準。資產服務方的專業服務有助於確保資產庫中的資產得到妥善管理和規範操作，從而提高資產的透明度和標準化程度。三是標準資產庫作爲核心樞紐，接收來自原始權益人的資產，並在資產服務方的協助下進行資產的管理和運營，將這些資產進行整合，形成一個具有統一標準的資產集合。四是標準資產庫將整合後的標準資產（資產1至資產n）出售給不同層級的證券持有者。通過分層設計，不同風險偏好的投資者可以選擇適合自己的證券產品。在上述運作過程中，引入強信用主體和第三方資產服務機構，提供了較高的信用保障。與此同時，專業的第三方資產服務機構通過提供專業的服務和標準，確保庫中的資產得到規範管理，提升資產的透明度和標準性，從而將投資者的關注點從主體信用轉向資產特徵。

　　（二）標準資產庫的海外經驗

　　標準資產庫在海外市場並非新鮮事物。被金融業所熟知的房利美（Fannie Mae）、房地美（Freddie Mac）（以下簡稱“兩房”）等金融機構，就採用了典型的標準資產庫做法（見圖3）。早期美國機構住房抵押貸款支持證券（Agency RMBS）的發行方，以及美國非機構住房抵押貸款支持證券（Nonagency RMBS）和貸款擔保債券（CLO）的發行方，都利用專業機構和團隊，針對特定資產類型形成標準資產庫，購買貸款並進行打包出售，從而爲房貸資金提供支持，同時提升二級抵押貸款市場的流動性，並有助於降低抵押貸款借款人的利率。

　　兩房是美國房地產市場的支柱。在2008年全球金融危機之前，兩家機構經手的住房抵押貸款約佔美國住房抵押貸款總額的一半。由於美國政府監管不到位，在次貸危機中兩房出現嚴重虧損。在全球金融危機爆發後，美國政府出資挽救了兩房，並加強了對兩房的監管。

　　（三）在我國構建標準資產庫的設想

　　爲提高資產證券化效率，在降低風險與促進金融市場穩定的前提下，我國可以在部分地區和行業試點構建標準資產庫，按照規範而明確的標準和流程，發行相應的資產證券化產品，並在實踐中檢驗和完善標準資產庫的運作機制。建議通過省市級政府設立投資主體（具有地方政府信用背書），結合專業機構和團隊，針對特定資產類型，成立標準資產庫（見圖4）。標準資產庫不以長期持有資產爲目的，而是以對接資本市場爲目的，通過短期持有資產，建立資產標準，提供資產流通性。

　　這樣安排的優勢在於：一是在部分省份試點，便於監管和控制系統性風險。由省市級地方政府設立，可以較好平衡系統性風險隔離與區域風險分散的關係；對試點過程中面臨的問題和經驗教訓進行全面總結，可以及時調整和優化標準資產庫的相關標準和流程，爲全面推廣奠定基礎。二是針對特定資產形成標準資產庫，可增加同類資產的潛在市場規模，便於響應國家政策號召，支持重點行業發展。三是制定資產標準，尤其是資產信息披露和發行標準，有利於實現底層資產的流通性和進行定價，進而規範行業發展和資產生成，形成正向的良性循環。四是促進第三方專業機構和服務方（包括資產評估、資產服務方、數商等）在提供資產服務的同時，完善行業生態和數據信用體系。五是基於標準資產庫，便於分析資產特徵數據與資產表現相關性，並不斷優化資產證券化產品設計。六是有助於規模小、資質弱的主體間接參與金融市場，更好滿足實體經濟發展的需求。

　　我國資產證券化市場已有的儲架發行經驗，與標準資產庫做法其實是一致的，其對應的底層資產多爲同一類型，且符合特定的資產標準。因此，可以將標準資產庫與資產證券化儲架發行結合起來，進而在快速、穩定、大規模向資本市場輸送高質量證券的同時，降低ABS的發行成本，縮短髮行週期。

　　發揮數據價值，通過大數據信用提升資產信用與質量

　　資產證券化市場的發展要求與數據標準化需求高度契合。通過數字化，資產證券化市場可以構建更加有效的信用體系，在大量數據的基礎上提高效率、降低成本、實現合規和風控，讓投資者挖掘企業及項目資產數據的價值。這也是通過發展資產證券化來實現“非標轉標”的經濟價值所在。

　　隨着數字時代的到來，我國數字經濟的迅猛發展已經將數據推升至第五大生產要素的地位。在這一背景下，可發揮數據交易所在數字經濟生態中與資產證券化相關的職能，一方面通過數據匯聚促進標準資產庫的完善，另一方面通過數據技術手段更好地發揮數據信用。

　　具體而言，在基礎數據方面，作爲各類數據匯聚中心的數據交易所，能夠收集來自多個數據源的信息，整合金融機構（包括銀行、證券公司、基金公司、消費金融公司等）的各類資產數據，包括貸款數據（如住房貸款、汽車貸款等）、應收賬款數據、租賃資產數據等，涉及資產規模、期限、利率、還款情況等多方面。作爲集中的數據交換和服務平臺，數據交易所能夠爲資產證券化市場提供堅實的數據基礎設施支持和增值服務，有助於資產證券化業務更多依賴於資產數據的客觀表現。在數字技術方面，作爲數據創新基礎設施的數據交易所，能夠推動大數據、區塊鏈、人工智能及算法匹配等技術在資產證券化市場的應用。例如，利用大數據技術挖掘資產數據中的潛在價值，通過區塊鏈技術實現數據的可信共享和溯源，運用人工智能技術進行風險預測和定價模型優化。此外，數據交易所還能夠通過建設數據服務商生態系統構建數據信用體系，爲資產證券化產品提供獨立、客觀的信用評估，減少對發起人信用的依賴，提高資產證券化產品的市場接受度和流動性，最終深度參與到傳統金融工具的革新與升級中。

　　綜上，構建標準資產庫，以及發揮數據交易所在數據信用體系中的作用，通過大數據信用提升資產信用與質量，來破解當前我國資產證券化市場遭遇的發展瓶頸問題，實現金融與實體經濟的深度融合，是值得探討的一種創新發展路徑。

　　注：

　　1．本文摘編自聯和金融數字經濟研究所與上海數據交易所的研究報告《標準資產庫與數據資產證券化——路徑、機制與模式》，作者：許餘潔、肖馨、胡小倩、採雯鈺、吳瑒。特別感謝聯和金融數字經濟研究所顧問龐陽、高堅，特聘專家王立榮，以及上海數據交易所研究院副院長趙永超在寫作過程中給予的指導與建議。

　　2．數商即數據商，由上海數據交易所在2021年上海“全球數商大會”上首次提出，後被廣泛接納和採用。數商通常分成3個具體角色：數字零售商、數字批發商和數字代理商。

　　3．中債資信2023年10月發佈的報告《住房抵押相關貸款證券化產品違約風險分析——基於與美國次貸危機對比研究》指出，在正常情況下，如果合理選擇資產池，避免納入過多高風險的次級貸款，同時合理設計產品結構，如設置不同的證券分檔等，就可以降低資產證券化產品的違約率。

　　參考文獻

　　[1]許餘潔，肖馨，龐陽． 加強金融數據要素標準化，促進數字化綠色化協同轉型[N]． 21世紀經濟報道，2022-12-09．

　　[2]中央結算公司中債研發中心，中國資產證券化論壇，建信信託，資產證券化分析網（CNABS）． 中美資產支持證券信息披露比較研究（2020）[R/OL]． （2021-01-14）[2022-11-01]． http://www.ccdc.com.cn/ccdc/cn/business/c150471295/c150471502/c150481996/20210119/156344085.shtml．

　　[3]林華，龐陽，許餘潔，等．中國資產證券化產品投資手冊[M]． 北京：中信出版社，2019．

　　[4]許餘潔，鄧博文． 我國企業資產證券化市場的風險分析與信用評級關注[J]． 金融法苑，2017（2） ．

　　[5]林華，許餘潔． 中國資產證券化操作手冊（第二版）[M]． 北京：中信出版社，2016．

責任編輯：趙思遠