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　　◇ 作者：联和金融数字经济研究所与上海数据交易所联合课题组

　　◇ 本文原载《债券》2025年1月刊

　　摘   要

　　对于资产证券化市场，有效引入数据要素，发挥大数据信用的作用，有助于推动市场发展，促进金融创新，优化资源配置。本文阐述了资产证券化的本质与功能，以及当前我国资产证券化市场发展面临的主要问题，提出通过构建标准资产库和明确数据交易所在数据信用体系中的关键角色，来破解发展瓶颈，进而实现金融与实体经济的深度融合。

　　关键词

　　资产证券化　标准资产库　资产信用　数据交易所

　　资产证券化（Asset-Backed Securitization）市场的创新发展，高度依赖于信息的透明度和准确性，数据标准化在这一过程中扮演着关键角色。作为新兴的金融基础设施，数据交易所搭建数据流通与交易平台，通过标准化、规范化的数据交易流程，为数据资产证券化提供了坚实基础，也为资产证券化市场提供了可靠的数据基础设施支持和增值服务。通过建设数商2生态、提供金融科技基础设施、汇聚与整合各类数据等方式，数据交易所能够推动数据在资产证券化上发挥作用，有效提升数据的价值，推动资产证券化产品更多依赖资产数据的客观表现而运行，逐渐摆脱其对主体信用的高度依赖，从而推动资产证券化市场更加健康、高效地发展。

　　传统资产证券化市场功能发挥受限，发展面临瓶颈

　　资产证券化是一种融资模式，将缺乏流动性但具有未来现金流的资产打包收集，建立资产池，并通过结构性重组方式，将其转变成可以在金融市场上出售和流通的证券。资产支持证券（Asset-Backed Securities，ABS）就是由具有自动清偿能力的资产组成的资产池所支持的证券。

　　（一）资产证券化的基本功能与本质特征

　　1．资产证券化的本质在于将小额分散、标准化程度低的大类资产通过结构化设计转化为高流通性、高标准化的证券

　　资产证券化可以将房贷等小额分散、标准化程度低的大类资产，通过结构化设计汇聚并打包，最终发行具有不同信用等级、满足不同投资需求的可交易证券。

　　从实践来看，我国资产证券化市场已经涵盖信贷资产、企业资产等多种基础资产类型，市场在不断尝试将各种流动性较低的资产转化为可交易证券，以满足不同投资者的需求。据资产证券化分析网（CNABS）统计，截至2024年末，我国资产证券化市场已发行的基础资产类型多达 35种，包括企业贷款、个人汽车贷款、住房抵押贷款、不良资产重组、金融租赁、个人消费贷款、住房公积金、类不动产投资信托基金（类REITs）、融资租赁、应收账款、委托贷款、保理融资、商业地产抵押贷款支持证券（CMBS）/商业地产抵押贷款支持票据（CMBN）、供应链融资、小微贷款等；基础资产细分数量多达 69 个，几乎涵盖各类基础资产，远多于海外资产证券化市场基础资产种类（见表1）。然而，在实践中，我国只有两类资产相对容易获得融资：一是主体类，如大型企业的债权、股权；二是大宗商品类，其特点是标准化、规模大。中小企业和碎片化的资产都面临着融资难的问题。

　　2．与同评级的信贷产品相比，资产证券化产品的收益率较高，违约率较低

　　通过信用分层（分为优先级、中间级和次级等不同层级）结构，资产证券化为不同风险偏好的投资者提供了多种选择。优先级证券因其相对较低的风险通常享有稳定的回报，而次级证券则因承担较高风险而可能获得更高的潜在收益。

　　相比同评级的传统信贷产品，资产证券化产品通过基础资产的分散化、超额抵押、信用触发机制等结构化设计和信用增级措施，降低了违约风险，有望为投资者提供更有吸引力的收益。在资产池中，即使某一基础资产出现违约，其他资产的现金流也能部分或全部覆盖损失。特别是优先级证券的投资者，受到的保护更为充分。有研究表明，合理的资产池选择与结构设计能够使资产证券化产品的整体违约率低于同评级的单一信贷产品3。

　　（二）我国资产证券化市场发行情况

　　截至2024年末，我国资产证券化市场共发行13988只产品，累计发行量超过19.7万亿元，未清偿产品共计4226只，存量规模超过3.6万亿元。

　　如图1所示，我国资产证券化市场2024年发行各类产品2.04万亿元，发行量同比增长8.6%；年末市场存量规模为5.44万亿元，同比上升4.76%。这是ABS市场发行量连续2年下滑后首度恢复增长。但与2021年各类产品发行量3.1万亿元相比，近3年年均发行量下跌近40%；存量规模与2021年的峰值近6万亿元相比也有差距。其中，信贷ABS跌幅最大，2024年发行量为2703.79亿元，较2021年高点8815.33亿元下跌近70%。可见，我国资产证券化市场发展正在遭遇瓶颈与掣肘。

　　（三）资产证券化市场发展面临的主要问题

　　近年来，全球经济形势复杂多变，利率处于下行通道。在这样的外部环境下，资产证券化市场面临诸多挑战。从资产供给端来看，原本利率较高的贷款等资产变得尤为稀缺，发行机构缺乏将其证券化的动力，导致资产证券化市场发行量出现缩减。从内部机制来看，资产证券化市场自身存在的一些问题也制约了市场的长远健康发展，具体表现如下。

　　一是绝大部分资产证券化产品没有形成规范的定价机制。由于缺乏统一的评估标准和方法，市场参与者在评价同类资产时难以达成共识，影响了资产证券化产品价格的形成和市场的透明度。定价机制的不规范也导致投资者在决策时面临较大的不确定性，进而影响资产证券化产品的吸引力。

　　二是底层资产缺乏足够的透明度，没有逐笔披露资产信息。投资者需要详细了解基础资产的性质、质量和风险分布，以进行投资决策。但在现实中，底层资产的具体信息特别是逐笔资产的详细数据往往披露不足。资产缺乏透明度，导致投资者无法准确评估风险和收益，加剧了信息不对称问题，增加了市场风险。

　　三是证券化过程采用“一事一议”模式，无法实现资本市场应有的规模效益。由于每个主体都根据自身独特的情况来设计和发行产品，缺乏统一的标准和规范，资产证券化市场的标准化程度较低。对于投资者而言，因为不同产品的条款、结构和风险特征差异较大，增加了其信息获取成本、比较分析和风险评估难度。对于发行主体而言，低标准化使得产品设计、审批以及后续的管理和服务都需要投入更多的人力、物力和财力，运作成本升高。对于资产证券化市场发展而言，低标准化不仅限制了效率的提升，也在一定程度上阻碍了市场的进一步发展和成熟，令市场难以充分发挥其应有的优化资源配置、分散风险等功能。

　　四是资产证券化产品的操作流程较为复杂，综合成本高。资产证券化项目从准备到完成发行需要经历多个环节，包括资产筛选、结构设计、信用评级、监管审批等，整个流程耗时较长，各个环节都需要专业服务，因此总体发行成本偏高。在某些情况下，相比直接借贷或发行债券等融资方式，资产证券化并不具备成本优势。由此，虽然目前可证券化的基础资产类别繁多，但资产证券化尚未成为任何一类资产最主要的融资途径。

　　五是资产证券化产品的偿付结构设计水平还有待提高。偿付结构设计直接关系到投资者的利益保障和风险分担机制的有效性。当前，一些产品在设计上可能存在过于复杂或不合理的情况，比如现金流分配机制不够清晰、信用增级措施不足，或未能充分考虑不同市场环境下的偿付压力，这些都影响了投资者信心和产品的市场接受度。

　　六是资产证券化产品没有脱离主体信用。在当前市场环境中，即使证券化的基础资产在真实出售后，与原始权益人进行了破产隔离，但由于底层资产的形成基于原始权益人，相应的资产服务通常也是由原始权益人提供，资产与原始权益人仍存在不可分割的关系，造成资产证券化产品与原始权益人的信用无法完全剥离。因此，资产证券化产品的顺利发行往往需要依靠发起人（原始权益人）的信用背书，市场参与者往往过分看重发起人或担保方的主体信用评级，而非基础资产本身的信用质量。这导致即便某些资产本身能够产生稳定现金流，也会因发起人信用资质一般而难以推进证券化项目，限制了资产证券化业务的核心优势——资产转移和风险隔离功能的发挥，也影响了金融产品的多样化发展。

　　面对上述问题，笔者认为，通过建立基于强信用主体的标准资产库（Warehouse）充分发挥数字技术作用，以及明确数据交易所在数据信用体系中的关键角色，我国资产证券化市场可以有效破解制约发展的诸多难题，形成新的发展局面。

　　建立标准资产库，发挥数字技术作用

　　（一）标准资产库的建立过程

　　建立标准资产库，以强信用主体作为标准资产库的载体，同时引入专业的第三方资产服务机构，有助于解决证券化产品的主体信用被过度关注与依赖的问题，将关注点转为资产特征。只有弱化证券化产品的主体依赖，才能充分体现出基础资产数据的价值，并基于基础资产风险和收益特征设计出更加合理的偿付结构和触发事件，有效隔离不同种类基础资产的风险，最终得到高度标准化的产品。

　　建立标准资产库的过程和要点如图2所示。一是多个发起人将符合资产标准的资产出售给标准资产库。这些原始权益人各自拥有不同的资产，通过出售资产的方式将其汇聚到标准资产库中。二是资产服务方为标准资产库提供资产服务和资产服务标准。资产服务方的专业服务有助于确保资产库中的资产得到妥善管理和规范操作，从而提高资产的透明度和标准化程度。三是标准资产库作为核心枢纽，接收来自原始权益人的资产，并在资产服务方的协助下进行资产的管理和运营，将这些资产进行整合，形成一个具有统一标准的资产集合。四是标准资产库将整合后的标准资产（资产1至资产n）出售给不同层级的证券持有者。通过分层设计，不同风险偏好的投资者可以选择适合自己的证券产品。在上述运作过程中，引入强信用主体和第三方资产服务机构，提供了较高的信用保障。与此同时，专业的第三方资产服务机构通过提供专业的服务和标准，确保库中的资产得到规范管理，提升资产的透明度和标准性，从而将投资者的关注点从主体信用转向资产特征。

　　（二）标准资产库的海外经验

　　标准资产库在海外市场并非新鲜事物。被金融业所熟知的房利美（Fannie Mae）、房地美（Freddie Mac）（以下简称“两房”）等金融机构，就采用了典型的标准资产库做法（见图3）。早期美国机构住房抵押贷款支持证券（Agency RMBS）的发行方，以及美国非机构住房抵押贷款支持证券（Nonagency RMBS）和贷款担保债券（CLO）的发行方，都利用专业机构和团队，针对特定资产类型形成标准资产库，购买贷款并进行打包出售，从而为房贷资金提供支持，同时提升二级抵押贷款市场的流动性，并有助于降低抵押贷款借款人的利率。

　　两房是美国房地产市场的支柱。在2008年全球金融危机之前，两家机构经手的住房抵押贷款约占美国住房抵押贷款总额的一半。由于美国政府监管不到位，在次贷危机中两房出现严重亏损。在全球金融危机爆发后，美国政府出资挽救了两房，并加强了对两房的监管。

　　（三）在我国构建标准资产库的设想

　　为提高资产证券化效率，在降低风险与促进金融市场稳定的前提下，我国可以在部分地区和行业试点构建标准资产库，按照规范而明确的标准和流程，发行相应的资产证券化产品，并在实践中检验和完善标准资产库的运作机制。建议通过省市级政府设立投资主体（具有地方政府信用背书），结合专业机构和团队，针对特定资产类型，成立标准资产库（见图4）。标准资产库不以长期持有资产为目的，而是以对接资本市场为目的，通过短期持有资产，建立资产标准，提供资产流通性。

　　这样安排的优势在于：一是在部分省份试点，便于监管和控制系统性风险。由省市级地方政府设立，可以较好平衡系统性风险隔离与区域风险分散的关系；对试点过程中面临的问题和经验教训进行全面总结，可以及时调整和优化标准资产库的相关标准和流程，为全面推广奠定基础。二是针对特定资产形成标准资产库，可增加同类资产的潜在市场规模，便于响应国家政策号召，支持重点行业发展。三是制定资产标准，尤其是资产信息披露和发行标准，有利于实现底层资产的流通性和进行定价，进而规范行业发展和资产生成，形成正向的良性循环。四是促进第三方专业机构和服务方（包括资产评估、资产服务方、数商等）在提供资产服务的同时，完善行业生态和数据信用体系。五是基于标准资产库，便于分析资产特征数据与资产表现相关性，并不断优化资产证券化产品设计。六是有助于规模小、资质弱的主体间接参与金融市场，更好满足实体经济发展的需求。

　　我国资产证券化市场已有的储架发行经验，与标准资产库做法其实是一致的，其对应的底层资产多为同一类型，且符合特定的资产标准。因此，可以将标准资产库与资产证券化储架发行结合起来，进而在快速、稳定、大规模向资本市场输送高质量证券的同时，降低ABS的发行成本，缩短发行周期。

　　发挥数据价值，通过大数据信用提升资产信用与质量

　　资产证券化市场的发展要求与数据标准化需求高度契合。通过数字化，资产证券化市场可以构建更加有效的信用体系，在大量数据的基础上提高效率、降低成本、实现合规和风控，让投资者挖掘企业及项目资产数据的价值。这也是通过发展资产证券化来实现“非标转标”的经济价值所在。

　　随着数字时代的到来，我国数字经济的迅猛发展已经将数据推升至第五大生产要素的地位。在这一背景下，可发挥数据交易所在数字经济生态中与资产证券化相关的职能，一方面通过数据汇聚促进标准资产库的完善，另一方面通过数据技术手段更好地发挥数据信用。

　　具体而言，在基础数据方面，作为各类数据汇聚中心的数据交易所，能够收集来自多个数据源的信息，整合金融机构（包括银行、证券公司、基金公司、消费金融公司等）的各类资产数据，包括贷款数据（如住房贷款、汽车贷款等）、应收账款数据、租赁资产数据等，涉及资产规模、期限、利率、还款情况等多方面。作为集中的数据交换和服务平台，数据交易所能够为资产证券化市场提供坚实的数据基础设施支持和增值服务，有助于资产证券化业务更多依赖于资产数据的客观表现。在数字技术方面，作为数据创新基础设施的数据交易所，能够推动大数据、区块链、人工智能及算法匹配等技术在资产证券化市场的应用。例如，利用大数据技术挖掘资产数据中的潜在价值，通过区块链技术实现数据的可信共享和溯源，运用人工智能技术进行风险预测和定价模型优化。此外，数据交易所还能够通过建设数据服务商生态系统构建数据信用体系，为资产证券化产品提供独立、客观的信用评估，减少对发起人信用的依赖，提高资产证券化产品的市场接受度和流动性，最终深度参与到传统金融工具的革新与升级中。

　　综上，构建标准资产库，以及发挥数据交易所在数据信用体系中的作用，通过大数据信用提升资产信用与质量，来破解当前我国资产证券化市场遭遇的发展瓶颈问题，实现金融与实体经济的深度融合，是值得探讨的一种创新发展路径。

　　注：

　　1．本文摘编自联和金融数字经济研究所与上海数据交易所的研究报告《标准资产库与数据资产证券化——路径、机制与模式》，作者：许余洁、肖馨、胡小倩、采雯钰、吴玚。特别感谢联和金融数字经济研究所顾问庞阳、高坚，特聘专家王立荣，以及上海数据交易所研究院副院长赵永超在写作过程中给予的指导与建议。

　　2．数商即数据商，由上海数据交易所在2021年上海“全球数商大会”上首次提出，后被广泛接纳和采用。数商通常分成3个具体角色：数字零售商、数字批发商和数字代理商。

　　3．中债资信2023年10月发布的报告《住房抵押相关贷款证券化产品违约风险分析——基于与美国次贷危机对比研究》指出，在正常情况下，如果合理选择资产池，避免纳入过多高风险的次级贷款，同时合理设计产品结构，如设置不同的证券分档等，就可以降低资产证券化产品的违约率。

　　参考文献

　　[1]许余洁，肖馨，庞阳． 加强金融数据要素标准化，促进数字化绿色化协同转型[N]． 21世纪经济报道，2022-12-09．

　　[2]中央结算公司中债研发中心，中国资产证券化论坛，建信信托，资产证券化分析网（CNABS）． 中美资产支持证券信息披露比较研究（2020）[R/OL]． （2021-01-14）[2022-11-01]． http://www.ccdc.com.cn/ccdc/cn/business/c150471295/c150471502/c150481996/20210119/156344085.shtml．

　　[3]林华，庞阳，许余洁，等．中国资产证券化产品投资手册[M]． 北京：中信出版社，2019．

　　[4]许余洁，邓博文． 我国企业资产证券化市场的风险分析与信用评级关注[J]． 金融法苑，2017（2） ．

　　[5]林华，许余洁． 中国资产证券化操作手册（第二版）[M]． 北京：中信出版社，2016．

责任编辑：赵思远