2024-11-19-粤港澳大湾区数据要素评估计价中心-2024年数据要素评估计价的理论体系与实践探索（摘要版）_18页_1mb

总结

研究背景

数据要素被视为继土地、劳动力、资本和技术之后的新生产要素，具有基础性资源属性和战略性价值。本报告聚焦粤港澳大湾区数据要素评估计价中心的研究，旨在构建数据要素评估计价理论体系，探讨其在数据流通交易中的应用，包括评估方法、定价流程和实践案例。通过对数据资产形态、评估视角和市场机制的分析，评估当前挑战并提出未来发展建议，以提升数据资源配置效率和市场活力。

主要内容

不同视角下的数据要素评估计价

• 资产评估视角: 使用成本法（强调重新购置成本，但不反映未来价值）、收益法（基于未来经济收益，易受参数影响）、市场法（参考交易案例，但数据市场初期案例不足）。
• 流通交易视角: 基于博弈论的定价模型，如非合作博弈（参与者独立优化）、Stackelberg博弈（领导者-追随者模型）、讨价还价博弈（需高效协商）。
• 新技术视角: 运用人工智能、联邦学习等方法进行动态定价、维度模块化评估（如AGA-BP神经网络模型），以及机器学习模型产品的价值评估。

数据要素评估计价的对象和基本原则

• 对象: 分为原始数据、脱敏数据、模型化数据和人工智能化数据等形态，交易中主要为数据产品、工具和服务。
• 基本原则: 公正性包括议价公平、过程合规和价值合理；高效性包括灵活响应市场、提高流通效率和公开透明定价。

数据交易价格形成的基本流程

定价流程包括估价（交易所基于历史数据和第三方评估建议价格）、报价（数据商自主制定初始价）、议价（买卖双方协商达到成交价）和价格认定（事后评估确保合规性和合理性）。动态机制强调随市场变化优化定价模型。

典型案例

• 脱敏化数据产品: 如人工录制语音数据集，采用成本+合理利润的定价方式，通过第三方评估提升交易公平性。
• 模型化数据产品: 如政务数据产品，基于收益法评估功能贡献，结合SaaS模式协商价格。
• 人工智能化数据服务: 如公共数据与商业保险合作的服务，结合成本和市场法拍卖，体现科学评估主导的定价思路。
• 软硬件一体化数据工具: 如企业数据工具，通过市场比较和修正系数优化定价。

未来展望

当前数据资产定价面临挑战，包括评估体系不完善、信息披露不足、定价方式适应性差。未来需将数据产品价格认定作为核心，发展面向数据零级市场、一级市场和二级市场的差异化定价机制。建议加强国家层面顶层设计，提升数据交易所的价格发现功能，并逐步建立适应数据资源化、资产化、资本化阶段的定价体系。

结论与建议

• 结论：数据要素评估计价需遵循公正高效原则，灵活采用多种定价方法，支持市场健康发展。
• 建议：国家层面制定实施细则，强化数据交易所作用，推进数据价格指数编制，并构建分阶段定价机制，实现数据要素的高效流通和价值最大化。