国有企业数据产品定价解决路径浅析

■ 孙兆璐 李永刚

（北京中企华大数据科技有限公司，北京 100020）

2023 年8 月21 日，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，其中明确了数据资源根据内部使用或对外交易两种用途，分别计入无形资产或存货，数据资产价值均以成本进行初始计量，这将极大促进企业重视数据资产的挖掘和开发利用。数据资产权利结构复杂性、可复制性、非排他性、与应用场景密切相关性等特点，以及数据资产账面成本不完整性、数据产品与其成本弱对应性等特点，均为数据产品定价带来挑战。

一、数据产品流通及定价现状

2021 年，全球数据交易规模约2 000 亿元人民币。其中，中国数据交易流通规模在250 亿元，占全球规模的12.5%。据统计，我国数据交易以企业等主导的场外交易为主，占比98%，而以数据交易所/中心为主导的场内交易占比仅2%。目前数据市场交易对象以数据产品为主。

图1 全球数据交易流通市场规模

我国数据交易场所正在积极建设发展，已建立的数据交易场所多以国有企业为主。自2014 年我国最早的3 家数据交易机构（中关村数海大数据交易平台、北京大数据交易服务平台和香港大数据交易所）建立以来，目前已有40 多家数据交易机构先后成立。2020 年4 月，中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出引导培育大数据交易市场，依法合规开展数据交易。全国各地开启了新一轮的数据交易市场建设，2021—2022 年先后有15 家机构成立。据不完全统计，各大交易所累计挂牌数据产品超过2 000 个，累计交易额近30 亿元。

截至目前，已逐渐有国有企业的数据产品进入数据交易市场并成功实现交易。但由于数据产品具有不同于传统产品的特点，数据在了解和使用过程中会有重叠，很难事先确定数据是否具有有效性，因此会出现交易双方对数据产品价值定位不一致的情况，加之数据具有高固定成本低边际成本、产权层次复杂、结构多变等特征，数据产品非标准化特点导致其定价难度远大于其他产品，数据产品如何定价仍是困扰价格制定者特别是国有企业数据产品定价者的难题。

二、国内外数据产品定价策略

通过梳理国内外数据产品定价方式，常见的数据产品定价策略可分为以下五种：

1.协议定价策略。该策略是以讨价还价为基础思想，买卖双方轮流出价，对价格进行商讨，直到出现符合双方预期的合理价格。

2.使用量定价策略。是指根据使用量进行付费，而不需要完全购买该数据产品的定价思路。

3.免费增值定价策略。指的是免费提供数据产品的基础版本，最终希望用户可以付费升级或付费使用更多功能，从而达到购买增量部分的目的。

4.拍卖定价策略。该策略基于公开竞价形式，由卖方预先发布公告，由买家公开竞争叫价，最终以最高价格成交。

5.动态定价策略。是指企业根据市场情况，不断调整价格以达到最大利润的定价策略。

探寻具有中国特色、适合我国经济发展阶段及形势的国有企业数据产品定价策略，将有助于激活数据市场活力，推动数据共享，赋能产业生态，同时保障国有资产价值最大化，为未来数据产品跨境流通奠定基础。

三、国有企业数据产品定价思路探索

对于国有企业来说，数据产品价格的确定需从多维度综合考虑确定。从顶层设计层面，需要充分考虑当前数据产品定价发展现状，结合国家相关政策及数据产品市场发展形势，通过分析、研判、专家评审等合规途径，合理制定数据产品定价的总体方案；从技术应用层面，应充分考虑数据要素价值转化的不同阶段，分析不同阶段的数据要素特征、发展现状和流通情况，针对性地提出数据产品定价策略；从运营管理层面，应充分考虑数据产品的类型、现状、权属等属性，制定灵活有效的数据产品“估值、定价、交易”一体化协同的定价标准，实现数据产品定价全链路发展目标。

马克思主义政治经济学价值规律阐述了价格与价值的关系：价格以价值为基础，受供求关系影响而围绕价值上下波动的价值规律。数据产品多数与场景相关，具有非标准化特点。因此，通过把握数据产品的价值作为数据产品的定价参考依据是不可忽视的重要途径之一。

数据产品种类繁多，在制定数据产品定价策略时，应充分考虑数据产品自身特点、数据产品所处市场环境等因素。按数据产品在市场中所处的竞争环境可将其分为三大类：市场上已有同类数据产品，并已基本形成规模；市场上已有类似数据产品，但本数据产品具有明显差异性，市场竞争尚未形成规模；市场上从未出现类似数据产品，本数据产品短时间内在市场上能够形成一定程度的垄断效果。在对数据产品定价时针对不同特征的数据产品，通常采用不同的定价思路，具体见图2。

图2 不同类型数据产品定价方法

（一）充分或部分市场化的数据产品定价思路

市场上已有同类数据产品，或已有类似数据产品，可视为已形成一定的市场化基础，对于此类数据产品，可采用传统评估模型中的市场法模型，即参考市场上同类数据产品价格，对比异同，进行调整因素修正后，把握该类数据产品内在价值，进而确定数据产品价格。

市场法是在活跃的公开的交易市场中进行，寻找可比数据产品，也就是说，寻找与待定价数据产品一样或者类似的近期交易的数据产品，分析待定价数据产品的属性特点和价值指标，并从异同两方面进行比较，最终确定待定价数据产品的当前定价。此种定价方式确定的数据产品价格更易于被当前市场所接受。

其中，V 表示待定价数据产品的价格，V1表示可比数据产品的价格，r 表示待定价数据产品的可比系数，r1表示可比数据产品的可比系数。比较因素包括相关法律法规政策、宏观经济环境、数据产品所处地区经济环境、数据有效性、稀缺性、场景经济性等因素。

然而，正如前文所述，当前数据产品交易主要以场外交易为主，市场上仍缺乏公开、活跃的数据产品交易信息，并且因数据产品种类的多样性以及用途的多样化，市场上常难以寻找相似的可比案例。所以在目前乃至将来的一段时间内，市场法暂时不是一种能够普遍应用于数据产品定价方法。

（二）尚未市场化的数据产品定价思路

尚未市场化的数据产品，从收益角度，也可分为能够为企业带来较明确收益和未来收益尚不明确两种情况。

1.能够为企业带来较明确收益的数据产品

对于未市场化的数据产品，市场相关条件不够充分，市场上不存在类似特征的数据产品可供定价参考，但在可预见的未来，其能够为企业带来较明确收益，此种情况下，可以借鉴收益法等方式对数据产品定价，即在确定的收益基础上，考虑实现收益过程中的投资、成本、风险等因素，通过把握该类数据产品内在价值进而确定数据产品价格。

收益法是对待定价数据产品在未来创造经济利益的测度并将其折现，作为定价依据的一种方法。其基本模型如下：

其中，V 表示待定价数据产品能够实现的全部价值，Pt表示预期收益，n 表示收益年限，i 表示折现率。

对于有较为明确收益的数据产品而言，收益法能够直观体现数据产品未来收益，具有更能够体现真实经济价值的优势。与此同时，由于数据产品具有一定的时效性，需要定价者对数据产品收益年限有较为清晰的认识。同时，市场容量及待定价数据产品市场占有率的确定也是现阶段困扰定价者的一个常见难题。

2.未来收益尚不明确的数据产品

对于未来收益尚不明确的数据产品，可采用成本法进行定价，即在确定的合理成本基础上，考虑可实现的预期收益，结合市场情况，为数据产品定价。

成本法是在最初构建数据产品所耗费全部直接、间接成本的基础上，考虑预期使用溢价等影响因素，对数据产品进行定价的方法。基本模型为：

其中，V 表示待定价数据产品价格，C 表示待定价数据产品的成本，包括前期费用、直接成本、间接成本及税费等，P 表示数据产品的期望收益；α 表示调整系数，包括客单调整系数、客户类型调整系数等。

成本法的应用，基于数据产品开发成本及期望收益。开发成本通常较为客观，而期望收益是定价者基于自身数据产品对市场进行分析判断后的预期回报。在缺少同类数据产品、未来收益难以确定等有限的市场条件下，尽管数据产品的成本与价值、价格先天具有弱对应性，且其成本通常具有不完整性，但在目前的市场环境下，成本法不失为一种行之有效的定价方法。

综上分析，首先按照不同场景通过市场路径、收益路径、成本路径三种方式确定数据产品对应内在价值，定价者以此为参考依据综合市场供求情况、企业战略目标等因素，采取协议、竞价等方式综合确定数据产品价格。

四、数据产品定价的思考与展望

市场环境是瞬息万变的。数据产品进入市场后，必然受到宏观政策、经济形势以及市场参与者等因素的影响，而定价是数据产品在市场竞争中能否胜出的关键因素之一。因此，在数据产品定价后，作为国有企业数据产品的定价者，应该注意以下方面：第一，建立健全数据产品价格监管制度，加快构建灵活机动的数据产品价格评估指标体系，具备快速应对市场反应的能力；第二，建议进场交易，采用竞价交易模式，保障国有企业经济利益；第三，随行就市，时刻关注市场变动情况，根据变动程度随时对定价进行调整。

合理地确定数据产品市场价格，能够为数据产品创造更多的应用场景，是促进数据要素供给、流通和应用的关键所在。数据产品合理化定价，有助于推动国有企业数据产品流转流通，助力数据市场繁荣发展。