摘 要：本文基于数字经济范式变革的背景，创新性地构建了“数据准货币”的理论框架，系统性地阐释其本质属性、核心特征及经济效应。回顾货币本质理论的发展脉络，揭示数字经济对传统货币唯一性的突破，明确指出数据准货币是以数据为基础，通过技术与制度创新转化而来，具备部分货币职能但非完全货币形态的价值载体，能够影响资源配置和经济决策，却未被纳入传统货币统计体系。厘清数据准货币和传统货币的差别，深入剖析数据准货币对现存货币体系的冲击与挑战，阐述数据准货币的三层经济效应传导机制；提出“动态价值评估 + 可控流通 + 跨境规则互认”的三位一体治理方案。研究显示，数据准货币不只是数字经济新型货币形态，更是重构全球经济金融体系的关键变量，其规范化发展会为全球经济增长和产业升级注入新动力，开辟新路径。

关键词：数字时代；数据准货币；货币职能；新型货币

一、引言

货币作为经济活动的核心纽带，其理论内涵随着经济形态的迭代而不断深化。马克思在《资本论》中提出“货币是固定充当一般等价物的特殊商品”（Marx，1867），揭示了商品经济时代货币的本质，即通过价值尺度和流通手段的职能，实现使用价值向交换价值的转化，为商品流通提供统一的参照。这一理论揭示了传统货币的“商品根基”，其价值锚点围绕实体商品交换需求构建。随着经济向工业经济的演进，现代货币理论进一步拓展，形成了“价值尺度、流通手段、支付手段、贮藏手段、世界货币”五大职能框架，成为宏观经济调控的重要理论基石。弗里德曼货币主义强调“货币供应量决定通胀水平”（Friedman,1968），而凯恩斯主义则聚焦于“货币对总需求的调节作用”（Keynes,1936）。尽管二者视角不同，但都默认“货币是经济活动的唯一价值载体”。实践也印证了这一逻辑，例如19世纪英国金本位制下全球贸易价值的统一，以及1950-2000年间全球M2增速与GDP增速的高度相关性，奠定了“货币-商品”二元循环的经济格局。进入21世纪，数字技术的迅猛发展推动经济向数字经济跃迁，数据取代传统要素成为增长的核心驱动力，显现出货币核心职能的新特征，对传统货币的唯一性提出了挑战。

（一）价值尺度：从“法定锚定”到“数据锚定”

传统货币价值尺度依赖国家信用或实物稀缺性，而数据通过“行为-信用-价值”路径构建独立评估体系。以芝麻信用分为例，其通过分析用户消费频次、履约记录等多维度数据，将抽象数据转化为0-950分的信用价值，直接决定信贷额度与服务权限，2023年基于该评分的信贷发放规模超1.2万亿元，覆盖3.5亿用户，形成与传统信用体系并行的“数据信用尺度”。

全球范围内此类实践快速普及：美国Equifax公司将用户数据纳入FICO信用分补充指标，2023年基于数据的信用评估覆盖人群较传统方式增加20%；欧盟“数字身份钱包”整合教育、医疗数据构建跨成员国信用体系，2023年试点期间跨境服务效率提升。这些案例表明，数据已突破传统货币价值尺度垄断，形成独立“数据价值锚点”。

（二）流通手段：从“货币中介”到“数据直接交换”

在传统的商品交易体系里，“商品-货币-商品”是经典的流通模式，货币充当着不可或缺的中介角色，以此保障交易双方在价值衡量与交换上达成共识。但步入数字经济时代，数据要素的崛起促使交易模式发生深刻变革，数据开始直接作为交换媒介，催生出“数据-技术”“数据-服务”这类新颖的直接流通形态。

以科技企业合作为例，在智能产业生态中，AI企业有海量自动驾驶场景数据，对优化算法、提升自动驾驶技术成熟度很重要；芯片厂商掌握边缘计算授权关键技术。双方基于业务需求和资源优势，达成以数据交换授权的合作协议，跳过货币介入。同理，医疗领域也有类似变革，医疗公司用脱敏病例数据与云计算服务提供商交换专属算力。这种数据直接交换模式规避了传统货币交易的繁琐流程，提升了交易效率和资源配置精准度。

深圳数据交易所推出“数据资产凭证”，将数据流通创新推进到“数据权益拆分流通”新阶段。其打破数据“整体交易”局限，通过确权与权益拆分机制，把数据按不同维度和场景拆分为可独立交易的权益凭证。如电商领域，企业可按需购买用户行为数据的特定份额凭证，而非采购庞大数据集。这种模式让数据更灵活广泛渗透业务场景，激活数据潜在价值，重构数据全流程逻辑，实现“碎片化流通”，适配数字经济时代对数据高效利用的诉求。

（三）支付手段：从“法定支付”到“数据抵扣”

传统支付方式依赖法定货币，而数据通过“行为量化-权益转化-支付抵扣”路径，成为支付补充手段。京东的“京豆”本质上是用户购物行为数据的量化形态，100京豆可抵扣1元现金。2023年，用户通过京豆抵扣的购物金额达12亿元，覆盖数亿用户。

此类模式在生活服务领域得到广泛应用。美团的“美团币”可由用户的外卖下单、骑行等行为数据生成，并用于抵扣餐饮消费；滴滴的“水滴”则依靠用户的出行数据积累，用户能够用其兑换打车优惠券。在全球范围内，数字支付市场规模持续扩张，2023年全球数字支付交易规模达到12.8万亿美元，多种创新支付手段不断涌现，形成了“法定货币+数据抵扣”的混合支付模式，极大地改变了以往支付手段较为单一的局面。

（四）传统货币关联性弱化：数据驱动的经济“脱钩”

数据要素职能拓展推动传统货币与经济活动的关联发生转变，数字经济领域表现尤为突出。据中国人民银行数据，2018-2023年中国M2年均增速9.6%；国家统计局显示，同期数字经济核心产业增长强劲，2023年软件和信息技术服务业规模以上企业超3.8万家，业务收入12.3万亿元，较2018年翻倍，年均增速远超M2。全球层面，美联储数据显示2023年美国M2降3.2%，但该国信息技术服务业增加值增6.2%；欧元区2023年M2持续负增，数字经济创新领域仍保持增长。

这种差异并非“脱钩”，而是数据成为新生产要素后，经济增长动力结构变化的体现。单一货币体系难适配数字经济，经济正迈向“货币-数据协同”阶段，构建数据准货币理论对数字经济发展意义重大。

本文可能创新点如下：一是理论层面，突破传统货币理论框架，首次系统提出“数据准货币”概念，明确其作为非完全货币形态的价值载体属性，揭示数据对货币职能的替代与补充机制，为数字经济时代货币理论演进提供新范式。二是数据准货币在价值尺度、流通手段、支付手段三大职能中的实践效能，证明其已形成独立于传统货币的价值评估与流通体系。三是政策层面，提出“动态价值评估+可控流通+跨境规则互认”的三位一体治理框架，针对数据准货币的跨境流动性、价值波动性等特性设计差异化监管工具，为全球货币体系重构提供可操作的解决方案。

二、数据准货币的内涵与特征

在数字经济重构全球价值交换逻辑的背景下，数据准货币突破了传统货币理论框架，成为连接数据要素与实体经济的新型价值载体。其核心价值在于通过“信息属性”重构价值逻辑，既适配数字要素“非竞争性、可无限复制”的特性，又通过可控性设计平衡安全与效率，与传统货币、数字货币形成互补的多元货币体系。

（一）数据准货币的内涵

数据准货币是基于数据，通过技术与制度创新转化而成的一种价值载体，具备部分货币职能但并非完全货币形态。数据准货币并非传统货币的简单数字化延伸，而是在数字经济中具备部分货币职能、影响资源配置与经济决策、未纳入传统货币统计口径的特殊数据形态。这一界定与“商品属性”主导的传统货币有所区别，其核心内涵可从“职能—影响—调控”三个维度进行深化（见表1）。

（1）职能部分性：场景化适配的动态职能组合

数据准货币的职能选择以数字场景需求为导向，聚焦“价值尺度、流通手段、支付手段”三大核心职能，而对“世界货币、贮藏手段”职能则因现实约束暂不具备：

①职能覆盖的选择性。受跨境数据监管政策限制（如欧盟GDPR、中国《数据安全法》），数据跨境流通需通过安全评估，难以像传统货币一样自由承担世界货币职能；同时，数据价值随技术迭代动态变化（如AI模型升级导致低精度训练数据贬值），无法像黄金、法定货币一样长期保值，因此缺乏贮藏手段职能。

②职能强度的动态性。同一数据准货币在不同场景下职能优先级存在显著差异。例如，医疗脱敏数据在“AI药物研发”场景中，价值尺度职能（量化对模型训练的贡献）最为突出；在“医院间诊疗协作”场景中，流通手段职能（跨机构数据共享）成为核心；在“患者获取健康服务”场景中，支付手段职能（以数据抵扣部分诊疗费用）则占据主导。这种动态适配性，使其能精准匹配数字经济的多元化需求。职能维度，不追求覆盖货币五大职能，聚焦数字经济场景下“价值尺度、流通手段、支付手段”核心适配，如数据锚定实现价值量化、隐私计算完成直接流通，但因数据价值动态性暂缺“贮藏手段”稳定性。

③数据价值锚点。价值维度，突破传统货币锚定逻辑，以“数据信息密度+场景价值乘数”构建独特价值锚点，如RDA绑定实体资产数据形成标准化价值基准；流通方面依托技术规制与制度约束实现“可控流通”，区别于普通数据资产无序交易和数字货币自由兑换，形成“技术-制度”双重保障的流通闭环。

（2）经济影响性：激活经济循环的价值传导纽带

数据准货币并非单纯的技术工具，而是通过“微观行为引导—中观产业重构—宏观总量优化”的传导路径，直接作用于经济系统：

①微观层面。通过“数据权益激励”引导市场主体行为。例如，互联网平台以“数据积分”（如京豆、信用分）激励用户授权行为数据，既提升用户活跃度，又为平台积累精准营销的核心资产；企业为获取关键数据准货币（如供应链数据、AI训练数据），主动加大数据治理与分析投入，推动数字化转型。

②中观层面。推动产业边界模糊化与价值链升级。在制造业，设备运行数据作为准货币在产业链上下游流通，实现产能与订单的精准匹配，降低供应链冗余；在医疗行业，脱敏病例数据与AI诊断技术的直接交换，加速精准医疗产业落地，重构“医疗服务+数据价值”的新型价值链。

③宏观层面。成为经济增长新动能与结构优化工具。通过降低数据交易成本（如去中介化流通减少手续费、时间损耗），释放数据要素对GDP的拉动作用；同时引导资源向数字经济、高端制造等高附加值领域集聚，推动经济结构从“要素驱动”向“创新驱动”转型。

（3）调控可控性：多元协同的治理框架

与比特币等去中心化虚拟货币不同，数据准货币通过“政策约束+技术规制+市场调节”的三重机制实现可控性，符合经济系统对稳定性的核心需求：

①政策调控。政府通过立法与规划明确边界。例如，欧盟《通用数据保护条例（GDPR）》以“数据最小化原则”限制非必要数据收集，避免数据准货币过度供给引发隐私风险；中国通过“公共数据开放清单”定向释放交通、医疗等公共数据，补充市场主体的数据供给缺口，缓解“数据荒”问题。

②技术调控。依托区块链、隐私计算等技术实现精准管控。区块链的“不可篡改”特性可记录数据准货币的流通轨迹，智能合约可预设使用规则（如限制使用场景、次数），确保合规性；隐私计算技术（如联邦学习、同态加密）则在“数据可用不可见”的前提下实现价值流通，平衡数据利用与安全保护。

③市场调控。数据交易所通过规则设计优化流通效率。例如，深圳数据交易所建立“数据价值评估模型”，结合数据质量、应用场景动态调整交易价格，避免市场自发定价的大幅波动；同时设立“数据权益池”，确保数据所有者（尤其是个人）从数据准货币流通中获得合理收益，保障公平性。

数据准货币概念创新在于终结了过往研究的概念混淆与边界模糊。此前学界对“数据货币化”的讨论，要么将其归入“数据资产化”范畴，侧重数据的商品属性与交易价值，忽视其货币职能延伸；要么将其等同于“数字货币”，强调技术实现（如加密算法）却忽略数据本身的价值驱动逻辑。而本文的界定通过三维框架，清晰划分“数据准货币”与数据资产、数字货币、法定货币的边界：与数据资产相比，它具备货币职能而非单纯商品属性；与数字货币相比，它以数据价值为核心而非技术形式；与法定货币相比，它是“部分职能替代”而非完全替代。这种精准界定不仅为后续研究提供统一概念基准，更搭建起数据要素与货币体系交叉研究的理论桥梁，填补了数字经济时代货币形态创新研究的关键不足。

表1：数据准货币核心内涵解析

（二）数据准货币的特征

数据准货币的核心特征围绕“价值量化-流通便捷-调控可控-经济关联”展开，四大特征相互支撑，共同构成其参与经济活动的基础逻辑。

（1）价值量化性：多维模型破解数据“价值难共识”难题

传统货币依托国家信用或实物稀缺性实现价值统一，而数据的“抽象性、场景依赖性”导致价值难以量化，数据准货币通过“价值密度-应用场景-技术支撑”三维模型突破这一困境：

①价值密度。基础锚点是以单位数据的有效信息含量（如准确性、完整性、时效性）作为价值基础。例如，基因数据因包含个体疾病易感基因、生理指标等核心信息，价值密度远高于普通消费数据；且价值密度随技术迭代动态调整，如AI模型精度提升后，低精度训练数据的价值密度会相应下降。

②应用场景。乘数因子是指同一数据在不同场景下的价值差异通过“场景乘数”放大。例如，同一批金融交易数据，在“风险评估”场景中可帮助金融机构降低坏账率，价值乘数高；在“消费趋势分析”场景中仅用于基础市场调研，价值乘数低。场景乘数的引入，使数据价值能精准匹配实际应用需求。

③技术支撑。可信度保障是指区块链技术确保数据来源与评估过程的透明可追溯，避免数据造假导致的价值偏差；大数据分析则将非结构化数据（如用户行为日志）转化为结构化的价值指标（如用户消费潜力分），为价值量化提供可操作的工具。

（2）流通便捷性：突破时空限制的效率革新

数字技术赋能使得数据准货币实现了“成本趋零、时延实时、范围全域”的流通优势，远超传统货币的物理与结算约束。

①流通成本。边际成本趋近于零：数据准货币以数字为载体，具备“一次生产、无限复制”的特性，流通成本不会随规模扩大而增加。例如，云计算的分布式存储使得数据无需物理转移，仅需通过云端授权即可实现跨区域调用；边缘计算则将数据处理节点下沉至用户侧，有效减少了长距离传输的带宽成本与延迟成本。

②流通时延。从“天级”跃迁至“毫秒级”，依托5G和实时计算技术，数据准货币能够实现即时流通。例如，粤港澳大湾区通过“数据跨境流通白名单”与5G专网，将跨境数据交易耗时从传统线下的数天缩短至线上的几分钟；在工业互联网中，设备故障预警数据的毫秒级传输，能够实现生产线的实时调整，从而减少停机损失。

③流通范围。全域化网络覆盖，突破地域与行业边界，形成跨主体、跨领域、跨国家的流通网络。在行业层面，医疗数据可流向AI企业用于模型训练，工业数据可流向金融机构用于信贷评估，实现跨行业协同；在全球层面，尽管受到数据隐私法规的限制，跨境数据准货币流通仍保持增长，成为全球数字贸易的重要组成部分。

（3）调控可控性：安全与效率的平衡

通过“政策-技术-市场”的协同，数据准货币实现“安全流通”与“效率提升”的双重目标，避免陷入“一放就乱、一管就死”的困境：

①安全底线。政策与技术共同筑牢防护网。政策层面明确敏感数据（如国家关键基础设施数据、个人生物信息）的流通禁区；技术层面通过隐私计算、区块链溯源等手段，防范数据泄露、滥用风险。例如，中国银行业通过联邦学习平台实现跨机构数据协同，既提升风控模型准确率，又未泄露客户原始数据。

②效率保障。去中心化技术与市场化机制提升流通活力。隐私计算打破“数据孤岛”，使分散在不同主体的数据能安全流通；数据交易所的标准化流程（如统一的交易协议、结算机制）减少交易摩擦，降低企业参与门槛，尤其是中小企业可通过交易所获取此前难以触及的核心数据准货币。

（4）经济关联性：连接总需求与总供给的纽带

数据准货币通过“消费激活-投资优化-创新突破”的三渠道，直接赋能宏观经济循环，成为总需求与总供给平衡的新型调节工具：

①消费端。激活需求潜力与创造新场景，通过数据驱动的个性化推荐，降低消费者与商品的匹配成本，提升消费转化率；同时挖掘潜在需求，催生“无人零售”“共享经济”“数字藏品”等新消费场景，拓展总需求边界。

②投资端。优化资源配置与提升产能效率：数据准货币为企业投资决策提供精准依据（如市场趋势数据、技术发展数据），降低投资盲目性；同时实时监测生产要素供需，实现劳动力、原材料、设备的动态优化配置，提升产能利用率，减少要素错配。

③创新端。加速技术突破与产品迭代：数据准货币为研发提供核心支撑。例如，医药企业通过分析疾病基因数据、临床试验数据，缩短新药研发周期；科技企业依托用户行为数据优化产品功能（如智能家居、可穿戴设备），推动创新产品快速落地，实现“需求引领创新”的良性循环。

（三）数据准货币的意义

在数字经济重构全球价值交换逻辑的进程中，“数据准货币”并非传统货币的延伸或数字货币的变种，而是凭借“核心货币职能覆盖、可控性价值流通、深度经济关联”三大特征，被精准界定为“准货币”形态。这一界定不仅回应了数字要素市场化的现实需求，更突破了传统货币理论的桎梏，为理解数字经济时代的货币体系变革提供了全新分析框架。

（1）数据准货币成为“准货币”

“准货币”的本质在于“具备货币核心职能但非完全货币形态”。数据准货币通过三大属性契合这一界定：

其一，在职能层面，数据准货币覆盖了“价值尺度、流通手段、支付手段”三大货币基础职能。具体而言，通过“数据信息密度+场景价值乘数”动态量化数字要素价值，例如医疗脱敏数据可精准度量对AI药物研发的贡献度；依托隐私计算与智能合约，实现“数据-技术”和“数据-服务”的直接流通，无需货币中介；创新性地采用“数据抵扣混合支付”模式，用户可通过授权行为数据兑换服务权益。然而，受数据跨境监管（如欧盟GDPR）和价值动态性（低精度数据随技术迭代贬值）的影响，数据准货币暂不具备“贮藏手段”的长期保值能力与“世界货币”的跨境自由流通能力，形成了“核心职能适配+非核心职能缺失”的准货币特征。

其二，在价值层面，数据准货币实现了可控性价值流通而非无序扩张。通过“政策约束（数据分类分级划定流通边界）+技术规制（区块链溯源、隐私计算保障安全）+市场调节（数据交易所做市商稳定波动）”三重机制，既避免了普通数据资产“价值模糊、流通混乱”的缺陷，又区别于传统货币“主权信用绝对背书”的强管制，形成了弹性可控的价值流通模式。

其三，在经济层面，数据准货币深度介入资源配置，而非单纯作为技术工具。从微观层面引导用户授权数据、企业优化数据治理，到中观层面推动产业链数据流通（如制造业设备数据兑换订单数据），重构产业价值链，再到宏观层面降低数据交易成本、释放数字要素对经济增长的拉动作用，数据准货币已超越普通数据资产的“辅助性角色”，具备准货币“影响资源配置”的核心能力。

（2）“数据准货币”定义的理论价值

这一界定绝非简单的概念叠加，而是对传统货币理论的突破性革新：首先，它打破了“稀缺性=价值”的固有逻辑，构建了“信息密度=价值”的新框架。传统货币价值始终依赖于实物稀缺（如黄金）或主权信用背书，而数据准货币的价值源于数据所包含的有效信息，且具备“非竞争性”（同一数据可被多主体同时使用）和“供给无限性”（数据随经济活动持续生成），彻底重构了货币价值的底层逻辑。

其次，这一界定颠覆了“货币职能必须全面覆盖”的假设，提出了“场景化职能动态适配”理论。传统货币理论默认货币需覆盖“五大职能”，而数据准货币则根据数字场景需求灵活调整职能优先级——同一组电商数据在营销场景中侧重价值尺度，在供应链协作场景中侧重流通手段，在用户服务场景中侧重支付手段，从而适配了数字经济“多元化、碎片化”的场景需求。

最后，这一界定重塑了“货币-经济”关系，推动从“货币主导”向“货币-数据协同”的转型。在工业经济时代，“货币是经济活动唯一价值载体”的假设贯穿始终（如M2增速与GDP增速强相关），而数据准货币的出现使经济增长不再单一依赖传统货币投放。数字经济核心产业增速与M2增速的“脱钩”现象证明，数据准货币已成为独立于传统货币的价值载体，丰富了货币与经济互动的理论维度。

（3）“数据准货币”定义的时代意义

在实践层面，这一界定具有显著价值：它为数字要素市场化提供了核心抓手，通过“动态价值尺度”、“可控流通”和“数据抵扣”等机制，有效破解了数字要素“价值难量化、流通难安全、获取难普惠”的痛点，有力支持中小企业低成本获取数据资源；同时，推动全球货币体系向“多元协同”转型，构建起“传统货币（实体交易）+数字货币（支付优化）+数据准货币（数字要素交易）”的互补格局，有效缓解单一货币主导的风险；此外，它还为数字经济治理提供了坚实的理论依据，借助“可控流通”框架，平衡数据安全与价值利用，例如欧盟的“数字身份钱包”据此实现了成员国间数据准货币的合规流通，为全球治理提供了“安全与效率平衡”的典范。

综上所述，“数据准货币”的定义是数字经济实践催生的理论突破，既明确了其“准货币”属性，又革新了传统货币逻辑，更对数字经济发展具有重要的实践指导意义，成为理解数字经济时代价值逻辑的核心概念。

三、数据准货币与传统货币、数字货币的差异化

在数字经济重塑全球价值交换逻辑的进程中，货币形态经历了从“实体商品等价物”到“数字加密资产”，再到“信息价值载体”的迭代，形成了“传统货币-数字货币-数据准货币”的多元格局。这三者的差异不仅体现在形态层面，更深刻地反映在价值逻辑、运行机制与核心职能的深层革新上。其中，数据准货币以“数据锚定价值、直接交换流通、数据抵扣支付”为创新内核，精准填补了传统货币与数字货币在数字要素交易中的职能空白，成为连接数字经济与实体经济的关键价值媒介，其创新实践也为数字要素市场化配置提供了全新解决方案。

（一）本质属性：三类货币的价值根源分野

本质属性的差异是三类货币价值逻辑与供给特征的底层分野，直接决定了其职能边界与应用场景（见表2）。传统货币的核心属性是“固定充当一般等价物的特殊商品”，其价值锚点始终围绕“稀缺性”展开：要么依托黄金等实物的矿产资源有限性，要么依赖国家主权信用与法律强制力确立流通地位，总量有限性是维持其价值稳定的核心前提。

数字货币虽实现了形态的数字化，但并未突破传统价值逻辑。去中心化数字货币（如比特币）以“算法稀缺性”为支撑，价值波动依赖市场共识，投机属性远大于支付属性；中心化数字货币（如央行数字货币CBDC）是法定货币的数字形态，价值锚点仍是国家信用，仅在支付流程中引入技术优化，本质上是“传统货币的数字化改造”。

数据准货币的本质是“具备经济价值的信息集合”，其价值根源在于数据包含的有效信息——用户行为数据支撑精准营销，生产流程数据优化制造效率，气象数据提升农业产量。这种信息属性赋予其两大颠覆性特征：“非竞争性”让同一批数据可被多主体同时调用且无损耗，“供给无限性”使数据量随经济活动持续增长，彻底重构了“稀缺性=价值”的固有认知，建立了“信息密度=价值”的新逻辑。

表2：三类货币核心差异

（二）核心职能创新：数据准货币对货币职能的重构

传统货币以“法定信用”实现全场景职能覆盖，数字货币以“技术替代”拓展支付场景，而数据准货币以“数字要素价值化”为导向，在三大核心职能上实现突破性创新。

在价值尺度上，传统货币依赖“法定统一单位”，无法量化数字要素的动态价值；数字货币要么锚定法定货币，要么随市场波动，缺乏精准性。数据准货币创新“数据动态锚定”模式，以“价值密度”量化有效信息为基础锚点，通过“场景乘数”放大不同场景下的价值差异，再依托区块链存证确保评估不可篡改，解决了数字要素“价值难共识”的痛点。

在流通手段上，传统货币需通过“商品-货币-商品”的中介模式，存在“双重转换损耗”；数字货币仍未脱离“货币中介”逻辑，高波动还会加剧风险。数据准货币依托隐私计算实现“数据可用不可见”，借助智能合约完成“交换规则自动化”，无需货币中介即可实现数据直接流通，大幅降低流通成本与风险，在制造业供应链中已展现出优化资源效率的显著价值。

在支付手段上，传统货币与数字货币均需全额支付，存在“支付门槛”。数据准货币创新“数据抵扣混合支付”模式，个人可凭行为数据抵扣服务费用，企业能用经营数据降低采购成本，同时通过“数据权益池”确保数据所有者获得收益，激活海量“沉睡数据”的价值。

（三）数据准货币支撑体系与核心价值

数据准货币的职能创新依托“混合化流通机制”与“多元协同调控主体”落地。“混合化流通机制”以中心化监管筑牢安全底线，以去中心化技术提升流通效率，平衡安全与效率；“多元协同调控体系”整合政府的规则制定、企业的技术支撑与行业协会的标准优化，适配数字要素的复杂场景。

数据准货币职能创新的核心价值，在于为数字经济破解三大痛点：“数据锚定”尺度解决“价值难量化”，“直接交换”模式解决“流通难安全”，“数据抵扣”支付解决“获取难普惠”。它既保留货币的核心功能，又通过“数据化”改造适配数字要素特性，为数字经济发展提供了安全、高效、普惠的价值流通范式，也为数字要素市场化配置提供了关键支撑。

数据准货币是一种以数据为基础，通过特定技术和机制转化而来，具有货币属性的价值载体。它类似于准货币概念中的定期存款等资产，不能直接用于流通，但可以随时兑换成通货或用于特定场景的价值交换。例如，上海数据交易所提出的RDA（真实数据资产），通过区块链技术将可信数据与实体资产深度绑定，形成可确权、可交易、可融资的标准化数字资产，就是数据准货币的一种形式。

数据准货币与数据交易有着明显区别。数据交易是数据供方和需方之间以特定形态数据为标的，以货币或者其他等价物作为对价的交易行为。它更侧重于数据的买卖过程，交易双方直接以数据为商品进行交换，如某企业购买另一家企业的用户消费数据用于市场分析。而数据准货币则是将数据转化为一种具有货币特性的价值符号，强调数据的货币属性和价值存储、流通功能。它可以在不同场景下作为价值衡量和交换的媒介，例如RDA可以像货币一样在金融市场上进行融资、抵押等活动。

随着数字经济的发展，数据成为重要的生产要素，但传统的数据交易方式存在价值评估不统一、安全风险高、流通效率低等问题。数据准货币的提出，旨在通过创新的技术和机制，解决这些问题。它可以建立统一的价值评估体系，提高数据的流动性和安全性，促进数据要素的优化配置。同时，数据准货币的出现也为金融创新提供了新的方向，有助于推动数字经济与实体经济的深度融合。例如，企业可以将数据转化为数据准货币，获得更多的融资渠道和资金支持，从而促进企业的发展和创新。

四、数据准货币的经济效应：从微观传导到宏观优化

数据准货币作为数字经济时代的新型价值载体，其经济效应呈现“微观激活—中观重构—宏观优化”的递进传导特征，通过重构数据要素的流通与价值分配逻辑，为个体行为、产业形态与经济总量注入新动能。以下从三层传导维度，结合实证数据与典型案例，系统剖析其经济效应的作用机制与实践价值。

（一）微观行为传导：激活个体与企业的经济活力

数据准货币通过“数据权益激励”与“信息壁垒破除”，直接影响个体消费、企业投资与创新主体的价值变现行为，成为微观经济活力的“催化剂”。

在消费端，数据准货币以“权益兑换”为核心，构建“数据贡献—价值回馈”的正向循环。用户通过平台使用、行为数据分享获取数据准货币（如电商平台积分、信用权益），进而兑换消费折扣或增值服务，这一机制不仅提升用户消费意愿，更通过数据精准匹配降低决策成本。某电商平台数据显示，参与数据权益激励的用户月均消费金额较未参与用户高，复购率会提升，印证了数据准货币对消费潜力的激活作用。

在投资端，数据准货币为中小企业破解“信息与资金双约束”提供新路径。通过“数据抵扣”模式，中小企业可将分散的生产数据（如产能、库存数据）转化为准货币资产，兑换关键技术服务或供应链数据，无需依赖传统资金投入。2023年中国制造业中小企业中，许多企业通过该模式获取供应链优化数据或AI生产模型，其设备更新投资周期平均缩短，投资回报率大幅提升，数据要素的“资产化”有效降低了中小企业的投资门槛。

在创新端，数据准货币为个体创作者与科研人员开辟价值变现新渠道。在AI训练数据领域，个体可通过脱敏处理的行为数据、专业知识数据，在数据交易所兑换研发资源或现金收益，打破传统创新“高门槛、低回报”的困境。2023年全球个体贡献的AI训练数据规模达15ZB，占市场总量的22%，其中60%的个体创作者通过数据准货币实现收益转化，显著激发了微观主体的创新活力与数据贡献意愿。

（二）中观产业重构：推动产业融合与价值链升级

数据准货币通过“跨领域数据流通”与“价值分配革新”，打破传统产业边界，重塑产业价值链的分配格局，加速产业数字化转型。

在产业边界融合层面，数据准货币以“数据直接交换”为纽带，推动传统产业与数字产业深度耦合。在制造业领域，海尔卡奥斯工业互联网平台构建的数据准货币生态中，上游原材料企业以产能数据兑换下游车企订单数据，物流企业以运输轨迹数据兑换供应链金融服务，2023年该平台跨产业数据交易额达65亿元，带动产业链协同效率提升，零部件库存周转率下降，实现“制造+服务”的跨界协同。在农业领域，巴西农业科技企业通过数据准货币，将农场气象、土壤数据与AI种植模型、化肥配方数据交换，推动农业从“经验种植”向“数据化种植”转型，2023年采用该模式的农场亩均产量提升，农药使用量减少，体现了数据对传统农业的改造价值。

在价值链升级层面，数据准货币将数据要素纳入价值分配体系，打破传统产业“重实体、轻数据”的价值分配格局。医疗健康领域，深圳数据交易所推出的“医疗数据价值分成机制”中，患者提供脱敏病例数据获取健康服务抵扣权益，医院以诊疗数据兑换AI辅助诊断工具，AI企业通过数据训练优化模型并支付分成。2023年该机制覆盖120家医院，患者累计获得健康服务抵扣数亿元，医院AI诊断使用率大幅提升，推动医疗价值从“服务收费”向“数据共享”延伸。零售业领域，某电商平台将消费者浏览、评价数据转化为“消费数据积分”，消费者凭积分兑换折扣，品牌商购买数据优化产品与营销，品牌商产品迭代周期缩短，实现产业链各主体的利益平衡。

（三）宏观总量优化：赋能经济增长与结构调整

数据准货币通过“降低交易成本”与“引导要素流动”，成为宏观经济增长的新引擎与结构优化的“调节器”。

在经济增长层面，数据准货币凭借“零边际成本流通”以及“去中介化交易”的显著特性，有力地推动着全社会交易成本的降低。其流通促使交易环节更加直接，减少了诸多中间费用，极大地提升了经济运行效率。像在跨境贸易中，数据准货币简化了复杂的交易流程，避免了传统模式下因中介参与产生的高额手续费等成本，进而降低了交易成本。同时，数据准货币还能够激活大量“沉睡数据资源”。通过挖掘和利用这些闲置数据，催生出新的商业模式和产业形态，为经济增长注入全新动力。例如，一些企业利用过往积累的用户数据，开发出个性化的产品和服务，开拓了新的市场空间，带动相关产业实现产值增长。在区域经济中，数据准货币相关产业的发展也展现出强劲活力。以中国粤港澳大湾区为例，数据准货币相关产业近年来发展迅猛，不断吸引各类资源集聚，在区域经济发展中扮演着愈发重要的角色，逐渐成为推动区域经济增长的关键力量。

在结构优化层面，数据准货币以“价值密度导向”为指引，有效引导各类要素向高附加值领域汇聚。在数字经济领域，大量的数据准货币流入，吸引了更多的资金、技术和人才投身其中，有力地推动了数字经济核心产业的快速发展，促进产业结构向高端化、智能化方向迈进。在绿色经济领域，类似欧盟“绿色数据交易所”的平台不断涌现，将企业碳排放、可再生能源发电等数据转化为可利用的“绿色数据凭证”，凭借这些凭证，企业可获取碳配额或绿色信贷，极大地激励了企业参与绿色经济发展，推动欧盟在可再生能源投资等方面不断增长，为实现“双碳”目标提供了坚实支撑，助力经济结构向绿色、可持续方向转型。

综上，数据准货币的经济效应并非孤立存在，而是通过“微观激活主体—中观重构产业—宏观优化总量”的传导路径，形成全维度、多层次的影响体系。这一效应的本质，是数据要素从“辅助资源”向“核心生产要素”的地位跃迁，为数字经济高质量发展提供了关键支撑。

五、数据准货币对现有货币体系的冲击及挑战

数据准货币作为数字经济催生的新型价值载体，并非对现有货币体系的颠覆性替代，而是从职能定位、调控逻辑、主权边界三个维度，对以法定货币为核心的传统货币框架形成系统性冲击，同时暴露出体系适配性、治理协同性等多重挑战，倒逼货币体系加速迭代。

（一）职能分流：冲击法定货币的职能垄断格局

现有货币体系的核心逻辑是法定货币独占“价值尺度、流通手段、支付手段”三大基础职能，通过国家主权信用确保全场景通用。但数据准货币凭借“数据锚定价值”的特性，在数字经济场景中分流了法定货币的职能，形成“职能并行”的新格局。

在价值尺度上，数据准货币突破法定货币“固定单位定价”局限，以“数据密度+场景需求”动态量化价值。以上海数据交易所RDA为例，其将钢材交易数据与实体资产绑定，形成与人民币1:1锚定的“STEEL-CNY”，在大宗商品贸易场景中定价更精准。在流通手段上，依托隐私计算技术，数据准货币实现“数据直接交换”，如AI企业用自动驾驶场景数据兑换芯片厂商的边缘计算授权，无需中介转换，分流了法定货币在数字要素交易中的流通职能。

在数字经济深化发展背景下，支付手段正从“法定货币主导”向“多元补充”演进，“数据抵扣混合支付”模式成为传统支付体系的重要延伸。其核心逻辑是将用户在平台内的行为数据转化为可量化的权益凭证，再通过“权益抵扣+法定货币支付”完成交易闭环。以京东京豆为例，用户积累的京豆是行为数据的“价值具象化”，具备支付属性；部分平台依据用户信用分提供服务兑换，拓展了数据在支付环节的应用边界。当前，数据支付在整体支付规模中占比低，未形成对法定货币支付的替代能力，但“分流效应”已显现，它打破传统认知，让支付融入数据权益的价值交换。这种变化使部分经济活动与传统货币的关联弱化，部分交易的价值实现通过“数据价值+货币价值”组合达成。

这种关联弱化的现象，在数字经济领域尤为突出。数字经济核心产业的发展更多依赖数据要素的流动与价值挖掘，其增长逻辑与传统货币供应量（如M2）的调控逻辑存在差异，导致二者增速呈现明显分化。这一分化不仅反映出数据要素对经济增长的驱动作用正在增强，更凸显出当前以法定货币为核心的支付与货币体系，在覆盖数据驱动的新经济形态时仍存在盲区，也为支付体系的进一步创新与完善提供了方向。

（二）调控失效：加剧传统货币调控的复杂性

现有货币调控体系以央行为主导，通过调节M2、利率、准备金率等工具，影响货币供应量与流通速度，进而调控经济。但数据准货币的“非主权发行”“价值动态性”特性，使其脱离传统调控框架，导致现有工具出现明显适配短板。

一方面，数据准货币的发行主体多元（如数据交易所、科技企业），流通规模难以纳入央行统计口径——2023年中国数据（准货币）相关交易规模超数亿元，但未进入M2或M1统计，导致货币供应量测算失真，可能误导央行政策决策。另一方面，数据准货币的价值受数据质量、技术迭代、场景需求影响，传统货币政策工具对其调控效果有限：美联储2023年连续加息以抑制通胀，但美国DataMarket平台上520亿美元规模的数据（准货币）流通速度未受影响，因其价值锚点是数据的信息密度，而非利率水平。更关键的是，数据准货币的“跨场景流通”特性，可能加剧流动性分层——在数字经济领域流动性充裕（如数据要素交易活跃），而实体经济领域仍面临流动性紧张，传统“总量调控”工具难以兼顾，进一步削弱调控精准性。

（三）主权模糊：挑战货币体系的主权边界

现有货币体系以国家主权为基础，法定货币的流通范围、发行权限与国家疆域高度绑定，国际货币清算（如SWIFT系统）也依托主权国家协作。但数据准货币的“跨境数据流通”属性，模糊了货币的主权边界，对现有体系的主权基础形成挑战。

一是“私人货币”势力崛起的风险。部分跨国科技企业（如亚马逊、微软）主导的数据市场，推出的“数据价值兑换工具”（如亚马逊云数据积分）在全球范围内流通，虽未直接称“货币”，却具备准货币职能，可能削弱主权货币的权威——2023年亚马逊云数据积分全球流通规模超庞大（据亚马逊全球开店信息，2023 年亚马逊仅在日本站就发行了价值 100 亿日元的积分，用于激励消费者购物等活动），在其生态内可直接兑换云计算服务，形成“私人主导的微型货币体系”。二是跨境治理规则冲突。不同国家对数据准货币的监管逻辑差异显著：中国通过“数据分类分级”限制核心数据准货币跨境流通，欧盟依托GDPR强调隐私保护优先，美国采取“市场自主+事后追责”模式，导致跨境数据准货币流通面临规则冲突，全球因监管差异导致的跨境数据准货币交易失败率就会很高，冲击现有国际货币清算体系的协同基础。三是货币主权让渡的隐忧。区域数据准货币（如欧盟“数字身份钱包”信用体系）的流通，可能导致部分货币职能向区域组织让渡，进一步弱化单一国家的货币主权，对现有主权货币体系的根基形成长期挑战。

六、数据准货币：“三位一体”治理方案

该部分从以下三个方面展开：一是发展困境：数据准货币规模化推进的核心矛盾；二是全球实践：差异化路径下的经验启示；三是治理创新：“三位一体”方案的核心逻辑。

（一）发展困境：数据准货币规模化推进的核心矛盾

数据准货币作为数据要素价值市场化的关键载体，其规模化发展正面临三重深层矛盾的制约，这些矛盾本质上是数字经济特性与传统治理体系、技术能力之间的适配冲突。

隐私安全与流通效率的矛盾最为突出。数据准货币的流通需依托大量敏感数据（如企业经营数据、用户信用数据），这类数据的跨境与跨场景流动，既要求高效对接数字经济的即时性需求，又需防范隐私泄露与国家安全风险。传统数据安全手段要么过度强调“封存保护”导致流通效率低下，要么依赖简单加密技术难以应对复杂攻击，形成“安全则低效、高效则失安全”的两难局面，成为制约其广泛应用的首要障碍。

价值评估碎片化则源于数据准货币的独特属性——其价值并非固定不变，而是随应用场景、时效周期、数据密度动态变化。当前缺乏统一的评估框架，不同平台多基于自身利益制定标准，导致同一类数据在不同场景下的价值认定差异显著，形成“交易所孤岛”现象。这种碎片化不仅增加了市场交易成本，更削弱了数据准货币作为价值载体的公信力，阻碍了跨领域、跨平台的资源配置。

监管协同不足的根源在于数据主权与全球流通的天然张力。不同国家基于数据安全、用户权益保护的理念差异，形成了截然不同的治理规则：有的侧重政府主导的分级管控，有的强调市场自主与技术自治，有的则以隐私保护为核心底线。这种规则差异导致跨境交易中合规成本高企，甚至出现“合规即不可行”的情况，同时分散的监管主体（如数据管理部门、金融监管机构、网信部门）又易引发权责争议，进一步延缓了行业规模化进程。

（二）全球实践：差异化路径下的经验启示

基于数据主权理念与市场发育程度的差异，全球范围内已形成三类具有代表性的数据准货币发展模式，这些实践为突破困境提供了多元参考，其核心差异在于“政府与市场的权责边界”及“安全与效率的平衡策略”。

中国的“政府引导+市场运作”模式，注重以制度框架规范市场创新。通过国家层面明确数据准货币的分类流通规则，同时依托地方交易所推出标准化工具，既保障了数据安全与公共利益，又为市场主体提供了清晰的操作指引。技术层面则聚焦隐私计算、区块链等核心技术的规模化应用，将关键技术平台纳入国家级基础设施建设，通过技术赋能实现“安全与效率”的协同，为数据准货币在金融、政务等敏感领域的应用奠定基础。

欧盟的“隐私优先+区域协同”模式，以用户权益保护为核心出发点。依托“欧洲数据空间”这一区域合作框架，统一数据准货币的流通规则与合规标准，避免了成员国间的规则冲突。同时创新推出“一站式合规平台”，整合数据分类、风险评估、跨境审批等功能，大幅降低企业合规成本，其核心逻辑是通过区域协同化解“隐私保护与流通效率”的矛盾，为区域内数据要素的自由流动提供制度保障。

美国的“市场主导+技术驱动”模式，强调以市场活力推动创新迭代。科技企业主导构建“数据市场+云服务”生态，将数据准货币与云计算、人工智能等技术深度融合，降低了企业的使用门槛；同时采用“轻监管+事后追责”的治理方式，给予市场充分的创新空间，仅通过事后查处违规案例守住安全底线。这种模式的优势在于能够快速响应市场需求，但也面临着数据垄断、隐私保护不足等潜在风险。

（三）治理创新：“三位一体”方案的核心逻辑

针对上述困境，结合全球实践经验，本文提出“动态价值评估+可控流通+跨境规则互认”三位一体的治理方案，其核心是通过技术与制度的协同创新，构建适配数据准货币特性的治理闭环，突破传统治理体系的局限。

动态价值评估维度的核心是建立统一且灵活的价值标尺。不同于传统数据交易的“静态定价”，该方案构建“数据密度-场景需求-时效衰减”三维评估模型，结合人工智能技术实时捕捉数据的动态价值变化，同时引入数据交易所做市商机制，定期校准行业基准参数。这一设计既解决了价值评估碎片化的问题，又能适应数据准货币“价值动态变化”的特性，为市场交易提供公允、可信的价值参照。

可控流通维度聚焦于“安全与效率”的动态平衡。通过区块链技术实现数据准货币流通全链路的可追溯与不可篡改，依托智能合约自动执行数据分类分级规则——核心敏感数据仅允许本地化流通，非敏感数据则可跨场景自由兑换；同时融合隐私计算技术，实现“数据可用不可见”，即在不泄露原始数据的前提下完成价值交换。这种“双轨保障”机制，既规避了传统“裸数据流通”的安全风险，又突破了“数据封存无法用”的效率瓶颈。

跨境规则互认维度旨在化解数据主权与全球流通的张力。采用“区域协同-标准对接-争议调解”的渐进式路径：短期依托区域合作协定（如DEPA、IPEF）推动成员国间的规则互认与安全认证；中期由联合国相关机构牵头制定全球通用的核心规则与标准，形成《全球数据准货币治理指南》；长期建立跨国调解机制，应对不同国家间的监管争议。这一路径的核心是通过“从区域到全球”的逐步推进，在尊重数据主权的前提下，实现数据准货币的全球化流通。

该治理方案突破现有研究“重技术轻制度”“重单一场景轻系统协同”局限，为数据准货币健康发展提供可落地路径指引。实践层面，动态价值评估重塑市场公信力，推动跨领域、跨平台交易规模提升；可控流通机制扫清敏感领域应用障碍，拓展应用边界；跨境规则互认为全球化流通奠基，助力数据要素连接全球数字经济。长远来看，方案落地后，数据准货币将成连接数字与实体经济的核心纽带。在制造业，推动生产数据与供应链金融融合；在农业，实现生产数据向信贷资源转化；在医疗，促进健康数据与精准诊疗服务对接。最终，数据准货币通过高效价值转化与流通，为全球数字经济高质量发展注入新动能，推动经济体系向“数据驱动”演进。

七、研究结论与展望

数据准货币作为数字经济时代的标志性新兴要素，其本质是“具备部分货币职能的特殊信息集合”，凭借价值量化性、流通便捷性、调控可控性与经济关联性四大核心特征，打破了传统货币的唯一性垄断，构建起“数据锚定价值、直接交换流通、混合支付赋能”的新型价值流通范式。从理论维度看，它突破了传统货币理论对“商品属性”的单一界定，为数字经济价值载体研究提供了更适配的分析框架；从实践维度看，其通过“微观行为传导—中观产业重构—宏观总量优化”的三层经济效应，已成为推动全球经济增长与产业升级的关键新动能，为数字经济从概念走向实质赋能提供了核心抓手。

当前数据准货币发展虽已展现出强劲潜力，但仍受限于三大核心挑战：隐私安全风险与流通需求的天然矛盾，2023年全球相关泄露事件印证了安全防线的薄弱；价值评估标准碎片化导致的交易定价混乱与“交易所孤岛”，制约了规模扩张；不同经济体监管规则冲突与主体权责不清引发的合规壁垒，增加了跨境流通难度。不过，中、欧、美基于自身数据主权理念与市场特征，探索出的“政府引导”“隐私优先”“市场主导”三类差异化实践，为破解上述难题提供了多元参考；而技术融合、制度协同、实体渗透的发展趋势，更预示着其未来广阔的演进空间。通过构建分层分类监管框架、强化核心技术研发、深化全球治理协同，数据准货币将逐步实现规范化发展，为数字经济要素市场化配置提供关键支撑。

对于中国而言，数据准货币是把握数字经济发展主动权的战略抓手。一方面，中国已通过“政府引导+市场运作”模式奠定基础，国家数据局的顶层设计与地方交易所的实践探索形成联动，隐私计算、区块链等技术应用走在全球前列；另一方面，若能进一步完善制度体系、加速基础设施整合、深化技术创新成果转化，中国有望在全球数据准货币治理中抢占先机，成为规则制定与技术引领的核心力量。这不仅能推动中国数字经济从“规模扩张”向“质量提升”转型，更能为经济高质量发展注入持久动力，在全球数字经济竞争中构建独特优势，为全球数据要素有序流通与价值释放提供“中国方案”。

参考文献：

[1]Marx,K.Das Kapital:Kritik der PolitischenÖkonomie(Volume I)[M].Hamburg:Verlag Otto Meissner,1867.

[2]Friedman,M.The Quantity Theory of Money:A Restatement[M].Chicago:University of Chicago Press,1968.

[3]Keynes,J.M.The General Theory of Employment,Interest and Money[M].London:Macmillan&Co.,Ltd.,1936.

作者简介：

赵恢林，经济学博士，现任汕头大学教师及硕士生导师。在研究生阶段，他三度荣获排名第一的国家奖学金。近年来，他以第一作者或独立作者身份在《产业经济研究》、《世界经济研究》、《南方经济》、《劳动经济研究》等CSSCI学术刊物发表论文十余篇，并独立主持教育部人文社会科学青年项目、广东省社科等项目。此外，他在公众号《宏观发展研究》发表原创文章300余篇，提出了一系列创新理论，包括“算法人”假设、“关系人”假设、交易价值理论、消费极限理论、全球产业链重构周期理论、循环共生分配理论、互动性预期理论、关系嵌合度（嵌合均衡）理论、算法流动性理论、透支式增长理论、债务可持续的潜在经济增长率测算方法、复平面上的经济均衡理论、经济元素周期表、产业周期表、量子空间经济学、量子预算理论、量子贸易纠缠理论、时间价值经济学、临界经济学、认知协同经济学、认知制度经济学、中医经济学、化学经济学和元经济学等众多理论和学科分支。

引用格式：

[1]赵恢林.数据准货币：数字时代的新型货币[EB/OL].宏观发展研究，2025-09-21.https://mp.weixin.qq.com/s/Lf6eEglFZEh6C8mL8t4pWQ

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