公共数据和企业数据估值与定价模式研究：基于数据产品交易价格计算器的贵州实践探索

来源：《价格理论与实践》2023年第8期

内容提要

开展数据估值与定价，健全数据交易平台报价、询价、竞价和定价机制，探索数据 价格机制改革，是数据要素市场建设的前沿课题。本文从《中共中央 国务院关于构建数据基础 制度更好发挥数据要素作用的意见》和《“十四五”数字经济发展规划》出发，全面梳理了贵阳大数据交易所开展公共数据和企业数据估值定价的思路和实践成果，系统总结提炼了贵州推动数据价格机制改革的经验。通过案例分析和经验总结发现，破解数据定价难题的贵州模式，通过定价工具研发和重点行业试点——“技术+市场”双轮驱动，走出了适应产业发展周期的“成本法为基—收益法过渡—市场法校验”数据定价路径，形成了“七个先行”的数据估值定价贵州模式，对全国数据要素市场建设、各级数据交易场所建设具有重要借鉴意义。

关键词：数据定价 成本法 价格计算器 公共数据

（一）围绕目标确定定位

建设国家级数据交易所，始终是贵数所的主要目标。2022年12月，中共中央、国务院在“数据二十条”“统筹构建规范高效的数据交易场所”中明确提出：“引导多种类型的数据交易场所共同发展，突出国家级数据交易场所合规监管和基础服务功能，强化其公共属性和公益定位，推进数据交易场所与数据商功能分离，鼓励各类数据商进场交易”。从政策导向看，要建设国家级数据交易所，就要强化交易平 台的公共属性和公益定位，要在数据确权、数据定价等方面作出积极示范，为全国数据要素市场发展提供可资借鉴的经验。

（二）围绕定位明确思路

强化公共属性和公益定位，关键在于提供相应的准公共服务。为此，在全国统一数据要素大市场的背景下，在国家大数据（贵州）综合试验区的支持下，贵数所将探索“数据要素流通和交易制度”作为重要突破口，规划制定了数据估值定价试验的主要思路。具体而言，就是要按照《“十四五”数字经济发展规 划》中“培育发展数据交易平台”“健全数据交易平台报价、询价、竞价和定价机制”的要求，探索建立健全交易平台的报价—估价—定价机制，为数据要素市 场的价格形成机制探寻路径。

（三）围绕思路找准重点

（一）基本原理

1.整体构想。估值与定价途径一般分为成本途径、收益途径及市场途径。现阶段，由于数据公开交易难以统计，且较难通过买方的应用场景实现收益验证数据产品价值。基于此，贵数所联合云上贵州公司、普华永道中国等相关研究机构，从成本途径出发，基于卖方视角探索数据开发价值及预期场景价值，提出数据产品估值和定价的通用模型及实践方 案，探索解决交易定价问题，为交易双方提供参考与借鉴。未来，随着数据产品交易市场的加速活跃，必然加快推进数据产品交易生态平衡，以便可以通过买方的场景应用反馈，验证交易价格的合理性，促进价格计算器的迭代更新。

2.模型构建。2022年，贵数所在中国国际大数 据产业博览会期间发布了《数据资产成本评估指引1.0》《数据资产交易价格评估指引1.0》和《数据资产价值评估指引1.0》三大评估指引。以此为基础，联合普华永道中国在其“数据势能模型”①基础上进行进一步优化落地实践—以数据开发成本为基础，引入多重价值修正因子，使得模型可以广泛运用 于不同类型、不同阶段的数据产品估值定价（李海舰 和赵丽，2023）。

具体而言，其模型公式为：数据资产价值=数据资产开发价值*价值贡献因子*多场景增速因子，即  

Vd=C*f1*f2

其中，Vd为数据资产价值；C为数据产品的开发价值；f1为数据产品所应用的行业投资回报率；f2为数据产品能够多场景应用的潜能比率。既定应用场景开发的数据产品，其应用场景暂设定为单一场景，可默认为1。

3.模型解析。数据产品开发价值通常包括数据获取成本、加工成本、储存成本、安全成本及维护/更新成本等。根据相关成本的发生性质，一般可以分为直接成本与间接成本。

应用上述模型进行价值计算，需要基于数据血缘分析，输入与该款数据产品形成相关的历史成本及相应信息，计算器将会重置计算基准日的直接与间接开发成本，并按照一定方法将相应的成本分配至与数据产品相关的各项数据表单（集）。在此基础上，结合各数据表单（集）的复用情况、数据质量、数据冗余、数据产品对某特定应用场景的价值贡献以及该产品能够多场景应用的潜能对该产品的开发价值进行调整（见图1）。

图1 数据产品价值的计算思路

——关于数据复用因素的影响考量（γ）：数据复用表示数据具有可几乎零成本地无限复制的特性，卖方可以将同一数据要素或数据集用于多个数 据产品的场景开发，从而摊薄相应的数据成本。在评 估数据价值时，需要结合数据的复用情况考虑其对 于价值的影响。

——关于数据质量因素的影响考量（q）：数据的质量可以从准确性、一致性、完整性、规范性、时效 性以及可访问性这六个方面衡量评价。不同行业的数据有不同特点，如气象数据，其具有标准化、结构 化水平高、数据质量好的特点，因此气象数据往往具 有较高的数据质量的量化评价结果。

——关于数据冗余因素的影响考量（ρ）：历史越久远的数据，其被数据资产调用的可能性越低，故模型对不同年限跨度的数据赋予不同的价值贬损率，因此需要对数据冗余度进行评估和分析。

——关于数据价值贡献的影响考量（f1）：该影响因素为开发者要求的合理开发回报。如数据产品应用于不同行业，或同行业内不同商业模式下的企业，开发者对其数据产品的应用所能为买方带来的价值增值会有不同回报预期。另外，开发者还可以结合数据本身的稀缺性、垄断程度、数据热度等因素对回报率进行综合调整。

——关于数据多场景应用的影响考量（f2）：数据资产的原始数据一般具有场景先导性的特点，有些数据亦可服务于不同的应用场景，故多场景增速 因子体现了原始数据理论上的价值潜能。

4.模拟测算。除考虑以上多个因子对产品价值的影响外，数据产品交易价格计算器在模拟数据产品交易价格时，按照不同的数据产品类型进行了相应的区分，划分为标准化数据产品和定制化数据产品（见图2）。数据产品类型的差异决定了产品对应的商业模式和市 场规模差异，因此区分商业模式和市场规模，可以对数 据产品价值进行更为科学合理的计算。

图2 标准化数据产品及定制化数据产品

针对标准化的数据资产，同一款数据产品可提供给多个买方。由于潜在的用户数量可能较多，故在通过计算器中的多因子修正模型计算得到数据产品的指导性价值后，开发者还需要基于不同的商业模式进行定价，如按次收费、按年收费、按包收费等；或采用将数据产品价值按照潜在用户数量做一定的分摊后（即价值接近于数量*客单价)，再根据产品的实际销售情况动态调整对先前市场规模的估计，得到最终的参考性价格。

对于定制化数据产品，由于其通常是为单个特定用户进行开发，因而该类产品的交易定价往往在开发价值基础上结合开发环节的利润，考虑通过一次交易实现回收。此时，数据产品的价格等同于通过多因子修正模型计算而得的价值。

（二）主要功能

基于上述数据资产价值计算思路及技术原理，贵数所联合相关研究机构开发并在本地部署了数据产品交易价格计算器，通过价格测算，提供询价、报 价、议价、定价等服务。

1.系统构成。

——数商端用户交互层面：包含数据产品成本评估系统、数据产品复用系数评价标准输入系统、数据产品质量系数评价标准输入系统、数据产品冗余系数评价标准输入系统、数据产品价值贡献评价标准输入系统及数据产品多场景应用评价标准输入系统。

数据产品成本评估系统形成标准化的数据产品开发成本评估所需的信息输入参数目录、清单。数据产品复用系数评价标准输入系统形成标准化的数据产品复用系数评价所需的信息输入参数目录、清单。数据产品质量系数评价标准输入系统形成标准 化的数据产品质量系数评价所需的信息输入参数目录、清单。数据产品冗余系数评价标准输入系统形成 标准化的数据产品冗余系数评价所需的信息输入参数目录、清单。数据产品价值贡献评价标准输入系统形成标准化的数据产品开发合理回报系数评价所需的信息输入参数目录、清单。数据产品多场景应用评价标准输入系统形成标准化的数据产品多场景应用系数评价所需的信息输入参数目录、清单。

——后台应用层面：包含数据产品开发成本目录的维护以及其他系数或因子参数的维护。

——数据计算模型层面：包含数据产品成本评估计算模型、数据产品复用系数计算模型、数据产品质量系数计算模型、数据产品冗余系数计算模型、数据产品合理开发因子数据计算模型及多场景增速因子数据计算模型（杨芷威，2021）。该计算模型基于数商端用户交互层面的输入系统以及后台应用层面的维护得出数据产品的开发价值以及每个因子或系数的实际影响。

——系统对接层面：嵌入到数据交易所系统中。

2.功能和流程。基于上述技术原理以及模型开发而成的数据产品交易价格计算器，用户只需输入相关信息，即可得到待评估数据产品的参考性价格。（1）选择数据产品应用场景对应的行业；（2）输入竞品信息；（3）填写数据产品的数据治理相关信息；（4）根据数据产品的血缘分析，填写与数据产品相关的信息；（5）根据实际情况选择历史上发生成本的年度，并填入对应金额。

对于定制化数据产品，无须进行后续的价格计算。其价格计算结果等同于产品价值。

对于标准化数据产品，则按照用户选择的具体商业模式及市场规模等进行进一步计算，得出数据产品最终价格。 

整体来看，贵数所的数据产品交易价格计算器立足数据交易早期的现实情况而设立，需要随着数据交易市场的加速而不断升级，适应数据交易的客观需要。

气象数据估值定价是贵数所开展定价试验的先行领域，电力数据估值定价是推动数据产品交易价格计算器常态化试用、市场化推广的重点领域，产 业数据估值定价则是数据交易赋能数字经济和金融、服务实体经济的重要落脚点。

（一）气象数据产品估值定价的实践探索

1.存在问题。从交易实践来看，气象数据可以分为原始数据、产品数据、预报数据和服务数据。从过往交易实践看，气象数据产品估值定价存在三大问题，导致其潜在价值无法充分释放。一是气象数据实际交易价格变化不灵活。现行定价标准以每一次采集的数据量作为报价单位，随着气象数据颗粒度越来越高，海量的数据可能造成向单个用户收取过 高的总价格。二是气象部门的数据出口尚未达到统一管理。气象数据被窃取、盗用或被重复转让等现象普遍存在，导致目前的定价模式既无法覆盖成本，又难以反映数据产品的开发回报、下游应用场景等定 价因素。三是气象数据定价框架有待提升。气象部门较少单独预测各类商业模式下数据产品可能占有的市场规模，从而难以从数据产品的总价值中制定出单次交易的指导价格。

2.估值框架。2022年11月，在贵州省大数据发 展管理局和省气象局指导下，贵数所联合普华永道 中国、省气象信息中心联合编写了《气象数据估值系 列白皮书之一：解锁气象数据价值新方程》，提出了 气象数据资产的动态估值框架（普华永道等，2022）。

图3 动态估值框架

如图3所示，贵数所在研究及相应交易实践中发现，气象数据产品交易定价时，卖方更多是基于成本途径对自身的投入进行计算与调整，探索数据资产的开发价值及预期的场景价值。究其原因，在于缺乏买方应用数据产品的成效信息，卖方在定价时无法根据买方场景的效益/效用对数据资产进行综合评价，故较难采用收益法进行估值。整体看，近年来，在气象行业企业尚未健全数据资产管理及效益核算体系的情况下，成本途径优先具备应用条 件，收益途径在一定条件下亦可使用（但成本途径和 收益途径尚无法实现相互验证），市场途径暂不适用（普华永道和贵阳大数据交易所，2023）。

3.典型案例。2022年12月至2023年5月，贵数所再次联合贵州省气象信息中心等发布《气象数据价值系列白皮书之二：构建气象数据生态发展新引擎》《气象数据价值系列白皮书之三：撬动气象数据价值新模型》，对气象数据产品动态价格管理框架进行探索，并分析相关典型案例（普华永道等，2022）。例如，在贵数所气象数据专区的交易中，降水数据交易是典型的交易标的。2023年，某气象数据服务公司为省内一家建筑业公司提供了某地区70个月的月度降水量数据，以供环评工作使用。从数据产品交易价格计算器成本法的角度，其定价的过程如下：

由于案例中客户对气象数据的需求仅涉及降水量这一观测要素，这一地区的1个温雨站（即观测气温和降水两个要素的气象站）即可满足要求。根据温雨站报价材料，其固定投入约为50000元，包含设备建设、8年维保费用以及第1年将数据从气象站 点传输到气象信息系统的费用（从第2年到第8年， 还需要每年支付200元的数据传输费用）。在温雨站设备中，与雨量相关设备的价格占总报价的75%。那么，其成本就可以计算为：(50000+200*7)*70个月/(8*12)*75%=28109元。这部分数据采集后，还会发生清洗、质控、存储、格点化处理等费用。按照气象部门的过往数据统计，这些费用约占整体的30%，因此目标数据的开发成本为28109/ (1-30%)=40156元。同时，考虑到目标数据的质量水平行业领先，评价其质量因子为95%；由于这部分数据的起始时点在5-6年前，估计其时效因子为80%。因此，计算得出目标 数据的开发价值为 40156*95%*80%=30519元。此外，考虑到这部分气象数据在市场上相对稀缺，因此将目标数据的投资回报率取值拟定为7%，对应的价值贡献因子取值为1.07，在单一既定场景下，综合考虑目标数据的开发价值、价值贡献因子和多场景增速因子，得出目标数据资产的价值为30519*1.07*1=32655元。以上是气象数据交易实践中，基于数据产品交易价格计算器基本原理测算出的数据价格。

（二）电网数据产品估值定价的实践探索

1.电网数据专区优势。从运营模式来看，贵数所数据专区模式走在了全国前列，是贵数所的重要竞争优势所在。就电力数据专区建设情况而言，通过与南方电网—贵州电网的通力合作，该专区已上架标准化电力数据产品、场景化电力数据产品、电力数据体验样例、电力数据算力产品等4大类共计28个 产品及电力数据权威验真服务、1个特色服务。从电力数据专区交易情况看，电力数据交易金额超过了1亿元，是贵数所数据交易的支柱型业务。正是基于此，贵数所将电力行业定位为数据产品交易价格计 算器的试点行业。通过试点引领，行业带动，不断探索建立健全平台的询价、报价和定价机制。

2.典型案例。贵州电网与中鼎咨询的数据交易是电网数据产品估值定价的重要实践之一。2023年4月，经贵数所撮合，南方电网贵州电网公司与中鼎资信评级服务有限公司签订数据产品交易合同，标志着全国首笔基于“数据产品交易价格计算器”估价的场内交易完成。此次数据交易的签约，从市场主体登记到数据产品登记、安全合规审查、定价评估、资 金结算、交易存证上链等环节全部通过贵数所完成，实现数据流通交易的全过程动态管理（见图4）。

图4“价格计算器”定价电力数据交易

在此笔交易中，交易标的是“企业用电行为分析”数据产品，即为中鼎资信提供所需要企业近三年的用电环比、用电同比等相关用电信息。中鼎资信则依托电力数据开发信用产品，为企业、政府等各类需求方提供信用评级等增值服务。

（三）产业数据估值定价推动金融融通、赋能数实融合的实践探索

1.政策和市场情况。从政策上看，“数据二十条”明确提出：“提升金融服务水平，引导创业投资企业加大对数据要素型企业的投入力度，鼓励征信机构提供基于企业运营数据等多种数据要素的多样化征信服务，支持实体经济企业特别是中小微企业数字化转型赋能开展信用融资。探索数据资产入表新模式”。从市场上看，贵数所在长期服务交易双方时发现，企业—特别是上市企业，对于数据资产评估、数据资产入表有着浓厚的兴趣。这些兴趣，在财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等相关政策引导下，有望转化为巨大需求。综合来看，数据资 产评估和入表，既是数据要素市场发展的重要内容，也是数据交易行业发展的重要风向标。有鉴于此，贵数所在推动数据估值定价工作过程中，将金融作为 数据产品交易价格计算器的优先试点行业。

2.典型案例。中国光大银行贵阳分行与贵阳移 动金融发展有限公司的“数据资产与融资授信合作”是贵数所撮合、贵数所数据产品交易价格计算器计算、光大银行数据资产价值评估模型交叉验证的典型案例。在2023数博会“数据场景应用创新大赛颁奖仪式暨数据流通交易论坛”上，中国光大银行贵阳分行与贵阳移动金融发展有限公司正式签约，达成合作。本次签约，是以贵数所“数据产品交易价格计算器”为数据价格评估工具，结合数据商实际情况，应用不同的数据产品作为评估标的，开展数据产权登记、合规评估、价值评估等各项工作，使得贵阳移动金融发展有限公司成功获得中国光大银行贵阳分行的融资授信。

具体而言，如图5所示，贵阳移动金融发展有限公司通过场景应用获得多端数据源、经脱敏及要素化治理后，形成标准可交易的数据产品；随后，该公司通过自身的数据产品挂牌贵数所平台，申请获得“数据要 素登记凭证”；接着，由贵数所协调在所的第三方服务机构—上海中联（贵阳）律师事务所对挂牌的数据产品标的进行审核、评估并出具法律风险评估意见书。在此过程中，贵数所的“数据产品交易价格计算器”对产品进行评估核算，得出相关结果值。基于上述工作，光大银行总行数据资产管理部结合光大银行自主研发的 数据资产价值评估模型对授信企业数据资产价值进行评估，并与贵数所的评估结果进行对比验证。结果显 示：两方的评估结果基本一致，从侧面验证了贵数所价值评估模型和价格计算器的合理性，具有里程碑式的意义。最终，经过评估，光大银行贵阳分行根据数据资 产登记、内外部价值评估及合规评估结果，结合企业整 体情况及数据资产授信融资模型计算出的建议授信额度，综合研判审批，完成对贵阳移动金融发展有限公司授信1000万元。

图5 数据资产评估与金融融通实践

（四）提炼与深化：“七个先行”的贵州模式

长期以来，“定价难”不仅是制约数据交易市场、交易场所建设的痛点问题，更是制约数字经济高质量发展的难点问题。透过贵数所在解决数据定价难题上的探索，可总结出贵州开展数据估值定价的模式。

从理论上看，“定价难”的根源在于数据权属及其利益关系尚未有效理顺。从实践来看，“定价难”的直接原因在于缺乏合理的定价模型和定价工具，无法应对多样化数据产品定价需求、多场景定价需求（林常乐和赵公正，2023）、规模化定价需求和资产评估入表需求。总结贵州探索数据估值定价的模式，可以概括为“七个先行”。

1.数交所先行。数据价格的形成过程是数据要 素市场化配置的过程，集中体现在数据资源化、资产 化和资本化等数据进化过程之中（王建冬，2023）。总结国家大数据（贵州）综合试验区的战略选择，我们清晰地看到，贵州认为要发挥市场在配置数据要素资源中的决定性作用，离不开数据价格机制的支撑。鉴于此，面对全省数字经济发展“一盘棋”，贵州将数据价格机制改革作为抢占数字经济发展先机的制高 点，以定位为促进数据要素流通交易、实现数据要素市场化配置的贵数所为载体、为龙头，在可观测、更活跃的交易场所中率先探索、先行突破，探索数据价格机制改革经验。 

2.规则先行。没有合理的数据定价机制，数据流通交易就无法正常运行。贵州选准贵数所作为数据价格机制改革的前沿阵地之后，接下来要解决的就是数据流通交易中的定价问题。面对这一难题，贵州省大数据发展管理局组建了贵州省数据流通交易服务中心，作为贵数所的重要组成部分，于2022年5月27日发布了全国首套数据交易规则体系，包含 《数据产品成本评估指引 1.0》《数据产品交易价格 评估指引 1.0》《数据资产价值评估指引1.0》三大文 件（欧阳日辉，2023），从“成本归集、定价思路、价格形成、资产价值评估”等方面，探索建立准确衡量数 据价值和正确评估数据价值的方法，研究开发数据 资产价值评估模型，为数据交易提供价值评估和价 格依据（惠宁宁，2023）。

3.公共数据先行。在公共数据、企业数据和个人数据三大类型中，贵州的策略是气象、电力等公共数据先行，率先开展数据定价试验。究其原因有以下三 点：一是公共数据的权益较为清晰、容易界定，气象、电力等公共数据产品的标准化程度较高，易于评估。二是“数据二十条”明确提出“推动用于数字化发展的公共数据按政府指导定价有偿使用”，为贵州开展公共数据估值定价提供了指导和基本依据。三是为推动数据交易精细化、规模化发展，贵数所在全国率先建设了气象数据专区和电力数据专区，奠定了较好的试验基础。

4.通用型定价工具先行。虽然由于来源不同、数据结构不同、行业不同、应用场景不同、需求不同，实践中不同的数据类型会有着不一样的定价思路。但是，不管何种定价思路，都离不开数据的基本特征、价格形成的基本规律。鉴于此，贵数所提出了打造通用型定价工具—数据产品交易价格计算器的构想，制定通用型定价工具—行业性定价工具—定制化定价工具的基本方案，依托交易实践，实现与市场实际同频互动、迭代更新。

5.成本法先行。现阶段，场内数据交易的频率和规模尚小，数据交易正处于形成期，市场现状决定了无法通过市场法、收益法来决定数据的价格。在这一背景下，成本法是适应产业发展周期的较好选择，这也是贵数所数据产品价格计算器开发的重要逻辑支撑。

6.机制先行。数据价格形成机制是一项系统工程，最终将形成一个由若干机制组成的体系。在这个体系中，贵数所立足于自身的市场定位，着重抓住了 两大机制的建设。一是平台的询价、报价、估价、议价、定价机制。通过在气象、电力及企业数据的试点示范，完善定价流程机制。二是积极争取国家发改委价格监测中心的支持，探索省部共建数据产品价格 监测机制、共建共享机制。

经过一年多以来从理论到实践的探索，贵数所在数据估值定价探索上取得了诸多成果，找到了健全平台报价—估价—定价的机制和路径，找到了符 合交易现实中需要的数据估值定价方法，为解决数据定价难题提供了贵州模式。从方法论来概括，这些经验即是：遵循实践、认识、再实践、再认识的方法，通过实践发现真理、发展真理。从路径上来概括，即是：坚持“技术+市场”双轮驱动，结合产业发展周期和行业试点情况，按照“成本法为基—收益法过渡— 市场法校验”来迭代完善定价模型，打造成熟的数据定价工具。具体来看，有以下三点启示：

1.数据估值定价是一个循序渐进的过程，定价方法的选取要符合不同发展阶段的需要。在产业形成期，立足于成本法，通过大量的交易实践来自主学习，完善定价模型；在产业扩张期，要紧跟数据交易市场趋势，推动收益法落地应用，促进定价模型迭代 升级。在产业成熟期，要坚持市场化方向，不断推动数据价格机制的升级成型。

2.数据产品交易报价—估价—定价机制是平台 的服务能力，是做实做大场内数据交易的内在要求。现阶段，数据交易市场已进入快速成长阶段，数据交 易规模正快速增长。为适应未来高频率、分散化、高 灵活、高安全的数据交易，数据交易平台必须引起高 度重视，按照“数据二十条”和《“十四五”数字经济发展规划》等重要文件的要求，加快建立健全“询价—报价—估价—议价—定价”等基础性制度，打造既规范、又高效的交易场所。

3.坚持场景导向、交叉验证，是加快数据产品估 值定价的重要方法论。从贵数所的实践来看，评估交易标的价格是一个动态的过程，不能因为无法科学准确估价，就不开展交易；也不能只开展交易，不考虑数据价格形成机制问题。我们认为，没有一款数据产品交易价格计算器，能适用于所有的数据交易。因此，要坚持场景导向，理论联系实际，抓住重点业务、重点行业，探索构建数据定价机制。要坚持交 叉验证，通过不同模型、不同结果的对比，缩短数据估值定价的成熟周期，为解决数据定价难题贡献方案。

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