孫震， 白云鶴， 王潮

(1.北京大學(xué)，大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國家工程實驗室，北京 100871；2.中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院，北京 100020；3.上海大學(xué)，特種光纖與光接入網(wǎng)重點實驗室，上海 200444)

0 引言

隨著信息技術(shù)在人類生產(chǎn)、生活的深度應(yīng)用，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、匯聚、應(yīng)用逐步擴(kuò)大、深化，數(shù)據(jù)價值受到社會各界的廣泛認(rèn)可和重視。國內(nèi)外涌現(xiàn)出一批大數(shù)據(jù)交易平臺，在數(shù)據(jù)確權(quán)、定價、數(shù)據(jù)交易等方面開展了應(yīng)用。數(shù)據(jù)定價是數(shù)據(jù)交易的核心問題，是形成數(shù)據(jù)價值從產(chǎn)生、倍增到賦能良性循環(huán)機(jī)制的中樞。

1 現(xiàn)狀

目前對大數(shù)據(jù)交易平臺中數(shù)據(jù)定價的研究，主要集中在3個方向：不斷優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，對微觀細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化；對交易機(jī)制的討論；綜合性論述。

1.1 數(shù)據(jù)定價模型與定價因素分析

基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)定價基本上從經(jīng)濟(jì)學(xué)或數(shù)學(xué)角度出發(fā)，對數(shù)據(jù)模型的因素、基本原理進(jìn)行探討,如何玉長[1]認(rèn)為數(shù)據(jù)定價的主要因素包括：生產(chǎn)成本、產(chǎn)品質(zhì)量、應(yīng)用效益和風(fēng)險水平，其中生產(chǎn)成本將作為數(shù)據(jù)價格的下限。數(shù)據(jù)歷史特征越豐富、數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，數(shù)據(jù)價值越高，可以利用效用函數(shù)、數(shù)據(jù)熵等方式構(gòu)建數(shù)據(jù)定價模型，如STAHL等[2]基于逆向定價(Name Your Own Price)原則提出一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定價模型，該模型充分考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、購買方偏好、購買方報價、供應(yīng)方要價等因素，由購買方先行提出數(shù)據(jù)偏好和報價，進(jìn)而調(diào)整數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)質(zhì)量，為購買方提供定制化的產(chǎn)品和價格;WU等[3]討論了企業(yè)在購買大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時的兩種定價方式,即訂閱定價和根據(jù)使用量定價，企業(yè)使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品時可以先選擇根據(jù)使用量定價，之后根據(jù)其財務(wù)狀況和使用效率進(jìn)行調(diào)整，同時強(qiáng)調(diào)，更新頻率更高的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能夠為企業(yè)帶來更多的價值。

1.2 交易機(jī)制的研究進(jìn)展

張玉卓[4]認(rèn)為平臺能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)外部性內(nèi)部化、價格杠桿內(nèi)部化，需要充分考慮平臺雙邊的非中性價格問題。陸岷峰等[5]認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)設(shè)計和構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)一、二級市場和數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易所，并指出數(shù)據(jù)估值與數(shù)據(jù)定價應(yīng)區(qū)分看待，先由以銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行估值，再在交易市場上達(dá)成供需平衡狀態(tài)下的市場出清價格。鄭蘇瑤等[6]從數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化角度出發(fā)，將數(shù)據(jù)的定價流程劃分為根據(jù)已有交易記錄數(shù)據(jù)定價、基礎(chǔ)模型定價、證券化和期權(quán)定價，并分別討論了不同階段的定價方法，認(rèn)為未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化將成為定價的主流方式。

1.3 定價策略和定價模型綜合討論

主要對市場上現(xiàn)存的定價策略和定價模型進(jìn)行綜合討論，指明現(xiàn)存的問題和進(jìn)一步完善方向。如：蔡莉等[7]綜述了現(xiàn)有數(shù)據(jù)定價策略和定價模型的機(jī)制、優(yōu)缺點及運用場景，并認(rèn)為未來要進(jìn)一步尋找有效的數(shù)據(jù)價值度量技術(shù)，以采用數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息熵和元組來源等作為核心定價要素。劉枬等[8]認(rèn)為數(shù)據(jù)定價應(yīng)以成本導(dǎo)向的定價為價格下限，顧客導(dǎo)向的定價為上限，以市場導(dǎo)向的定價為參照，以利潤和消費者福利最大化為目標(biāo)。彭慧波等[9]認(rèn)為應(yīng)以隱私度量作為核心價值參考，并綜合評估其他價值影響因素，構(gòu)建普適的、可解釋的數(shù)據(jù)定價模型。尹傳儒等[10]討論了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值和價格、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估和數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價之間的內(nèi)在聯(lián)系和區(qū)別，認(rèn)為收益法、成本法局限性較大，而基于深度學(xué)習(xí)、信息熵的方法難以落地。

2 數(shù)據(jù)交易問題分析

2.1 數(shù)據(jù)交易量不足影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值挖掘

目前，國內(nèi)大數(shù)據(jù)交易平臺中可交易標(biāo)的偏少、交易頻率偏低，成交量長期處于較低水平，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值體現(xiàn)遠(yuǎn)低于預(yù)期。2015年4月，貴陽大數(shù)據(jù)交易所總裁王叁壽表示，預(yù)計未來3～5年日交易量達(dá)到100多億元[11]。但自2015年5月正式上線至2019年7月，該交易所累計交易額僅4億多元，此后交易量未見公開披露。交易量的缺乏導(dǎo)致了數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場實踐不足，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值未充分挖掘。

2.2 細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化不足

國內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)是2019年實施的《信息技術(shù)——數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)》(GB/T 36344—2018)[12]，對數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時效性、可訪問性提出了要求，為數(shù)據(jù)質(zhì)量評價提供了重要參考，但因為數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)應(yīng)用場景等存在復(fù)雜性，在細(xì)分領(lǐng)域還需要更加細(xì)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指引。在數(shù)據(jù)質(zhì)量缺乏評估的情況下，市場上易出現(xiàn)劣幣驅(qū)逐良幣現(xiàn)象，從而影響數(shù)據(jù)交易市場的發(fā)展。

2.3 大數(shù)據(jù)交易平臺中的數(shù)據(jù)內(nèi)涵與價值發(fā)掘不足

根據(jù)LIEW[13]討論的DIKIW理論，數(shù)據(jù)是被記錄的符號和信號，隨后將被加工處理為信息、知識、智能、智慧，由符號和信號讀數(shù)逐步擴(kuò)展為對其處理、內(nèi)部化、重組、增加合理判斷和適當(dāng)執(zhí)行，其內(nèi)涵、應(yīng)用范圍也逐步擴(kuò)大。目前的大數(shù)據(jù)交易平臺中，除了對數(shù)據(jù)質(zhì)量的分級分類缺乏細(xì)化外，還有對數(shù)據(jù)價值的內(nèi)涵未清晰定義，原始數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)未有成熟的分級分類交易體系。

3 數(shù)據(jù)價值和數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的發(fā)現(xiàn)、價格的形成可參考傳統(tǒng)金融資產(chǎn)的定價理論和運行機(jī)制，對數(shù)據(jù)定價機(jī)制進(jìn)行完善。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價格的形成不僅需要一些算法、模型，還需要完善數(shù)據(jù)管理、法律、交易機(jī)制、應(yīng)用場景等。

3.1 基于元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)是表象，需要系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理作為支撐，要從全生命周期考慮利益相關(guān)方的數(shù)據(jù)需求，獲取、存儲、保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性，確保數(shù)據(jù)和信息的質(zhì)量。如韓華鋒等[14]針對電力交易大數(shù)據(jù)專門設(shè)計了存儲與分析系統(tǒng)的硬件和軟件，有效提升了數(shù)據(jù)的完整性，提高了系統(tǒng)的容錯率和穩(wěn)定性。重點要做好元數(shù)據(jù)管理，主導(dǎo)方應(yīng)當(dāng)首先制定元數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略，充分理解元數(shù)據(jù)需求，明確更新頻次、歷史信息、質(zhì)量要求、安全要求等，其次打造元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的有效創(chuàng)建、維護(hù)、查詢、報告與分析。同時，需要發(fā)展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)構(gòu)，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行專業(yè)性評價[15]。

3.2 場景驅(qū)動的數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)的價值發(fā)現(xiàn)需要在現(xiàn)實的場景中。目前，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生更多來自于企業(yè)，主要場景為滿足企業(yè)自身生產(chǎn)經(jīng)營、政府監(jiān)管等相關(guān)方的要求，不同的相關(guān)方對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、維度都有不同要求。在交易數(shù)據(jù)之前，需要提前考慮數(shù)據(jù)交易相關(guān)方的利益訴求。數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價相較于其他資產(chǎn)具有其特殊性，如復(fù)制成本幾乎為0，在數(shù)據(jù)交易過程中交易的標(biāo)的物不同(如數(shù)據(jù)的所有權(quán)/使用權(quán)/收益權(quán)等)，交易形式不同(API/數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)結(jié)果等)，根據(jù)不同的交易標(biāo)的和交易形式，對應(yīng)的交易成本和實現(xiàn)價值也各不相同，需要在具體場景中實現(xiàn)價值發(fā)現(xiàn)。

3.3 金融資產(chǎn)啟發(fā)的數(shù)據(jù)定價與交易機(jī)制

全球證券市場已經(jīng)建立起較為完備的基礎(chǔ)設(shè)備，如法律法規(guī)、交易規(guī)則、物理場所、協(xié)調(diào)機(jī)制等，同時具有相當(dāng)龐大的專業(yè)人才。在實際交易場景中，金融資產(chǎn)的價值評估與定價，算法、模型的結(jié)果僅僅作為參考。未來，數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的核心不在于模型，而在于專業(yè)的人才、在細(xì)分交易場景和環(huán)節(jié)中的專業(yè)機(jī)構(gòu)，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行確權(quán)、質(zhì)量評估。數(shù)據(jù)定價短期內(nèi)可能會受到成本、市場的競爭情況、供需情況的影響，長期可借鑒DCF模型，從未來應(yīng)用場景中充分挖掘價值，反向測算數(shù)據(jù)凈現(xiàn)值。

4 總結(jié)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)在社會總資產(chǎn)的比重、地位逐步提高，數(shù)據(jù)的定價、交易需要基礎(chǔ)設(shè)施完備、規(guī)則清晰、信息對稱的交易市場。未來，一是要創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用的場景；二是要培育專業(yè)機(jī)構(gòu)和人才，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估要兼顧科學(xué)性和藝術(shù)性；三是要建立完善的數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)體系和測試、認(rèn)證體系。