数据资产定价与“数据要素×金融服务”行动｜封面专题

文/中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛，中国社会科学院大学应用经济学院硕士研究生魏冕

数据资产的定价机制是数据资产治理的重要内容，公允、合理的数据资产定价能够加速数据流通、释放数据价值，进而推动金融服务转型升级。本文先分析了数据资产定价存在的难点、数据资产定价方法的新旧迭代，接着指出数据资产定价对金融行业的实际影响，最后针对进一步发展数据资产提出建议。

2023年12月31日，财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确提出构建“市场主导、政府引导、多方共建”的数据资产治理模式，进一步释放数据资产价值，推进数字经济高质量发展。数据资产的定价机制是数据资产治理的重要内容，公允、合理的数据资产定价能够加速数据流通、释放数据价值，进而推动金融服务转型升级。

数据资产定价存在的难点

从2023年开始，财政部、中国资产评估协会相继颁布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》等规章，为数据资产的会计处理与价值评估提供了初步指南。数据资产计量时代的到来，给数据资产定价提出更高的要求。不同于其他资产，数据资产由于具备的一些特殊属性，在定价过程中普遍存在以下几个难点：

其一是数据资产的定价高度依赖其使用场景。数据的价值主要源自其与特定问题的相关性，而不同场景对数据的需求往往不同。如果数据能够提供解决问题的关键信息，其价值也会随之增加。一方面，对于不同的应用场景，相同的数据可能具有不同的价值。不同的场景对数据的需求和评估标准不同，因此数据在每个环境中的贡献和效用也会不同，从而影响数据资产的定价。另一方面，数据资产在不同场景下的应用难度也有较大差异。数据资产需要经过分析、处理才能用于场景下的问题解决，不同场景下数据资产应用难度的差异也会影响数据资产的定价情况。

此外，数据资产还有时效性的显著特征。数据资产反映的是某一时期的具体情况，随着时间的推移，这些情况可能发生变化，使得原有数据不再能准确描述当前状态或预测未来趋势。因此数据资产的定价也依赖于场景下的时效特征。

其二是数据资产定价过程中存在“阿罗信息悖论”。在大多数的资产交易过程中，需求方需要事先了解资产的具体信息，从而判断资产的使用价值和交易的可行性。但由于数据资产具有无限可复制性，数据资产供给方在将数据披露给需求方这一过程中，需求方可能就已经获取了所需要的信息，导致数据资产交易失败。“阿罗信息悖论”的存在导致数据资产难以被合理定价，且交易风险高，因而影响了数据资产的良性流通。

其三是数据资产质量差异较大且难以评估。数据资产的来源多样、复杂，包括但不限于个人行为数据、企业运营数据、公共数据等，数据形式也是多种多样，不同主体数据治理水平的差异使得数据质量参差不齐。数据资产涉及领域众多、异质性强，且数据统计的口径标准不一致，也进一步加大了数据资产质量评估和数据资产定价的难度。

其四是监管要求进一步提高了数据定价难度。许多国家和地区实施了严格的数据保护法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和美国加州的消费者隐私法案（CCPA）。这些法规要求企业在收集、存储和处理个人数据时必须遵守高标准的隐私保护措施，并且需要获得数据主体的明确同意。监管要求通常伴随着合规成本的增加，企业需要投入大量资源来确保数据管理和处理流程符合监管要求，这些投入不仅增加了数据资产的直接成本，也提高了数据资产的最终定价的难度。

数据资产定价方法的新旧迭代

在数据资产运用的最初阶段，其价值并未得到充分理解，数据往往只是作为解决问题的辅助性工具。随着互联网、信息技术和大数据技术的发展，数据资产的价值才逐渐得到重视。数据资产的拥有者逐步认识到，数据不仅可以用于辅助问题解决，其本身就是可以直接交易的商品性资产。对数据资产认识水平的提升催生了对数据资产定价的需求。当前，数据资产的定价有以下几种常见的方法：

一是成本定价法。成本法在数据定价领域是一种基于制作和维护成本的评估方法，通常包括直接成本（如数据的采集、购买费用）和间接成本（如数据的清洗、分析、存储和维护费用）。成本法通过汇总这些费用来确定数据集的基本市场价值，使得定价过程直观且易于操作。然而，成本法主要的局限在于它仅考虑了数据生成和维护的成本，而忽略了数据的市场需求和潜在价值。此外，成本法主要适用于买家需求较为统一、成本信息较为透明的情况，如标准化的数据产品。在实践中，尽管成本法提供了数据定价的基础，但为更全面地评估数据的经济价值，通常需要结合市场需求或其他定价方法来进行综合考量。

二是收益定价法。收益法在数据资产定价中着重于评估数据产生的实际或潜在收益，进而反映数据的效用价值或现值。此方法常涉及预测数据资产在未来可能带来的业务收益，并结合时间价值对这些预期收益进行加总。收益法适用于那些能直接产生经济效益的数据资产。例如，用于广告投放的数据资产可以通过广告收益模型来定价，这种模型考虑了广告收益与成本的比例关系。然而，选择合适的折现率以及预测准确的未来收益是收益法面临的主要挑战，尤其在数据应用结果分散于多个业务部门或其贡献难以直接量化时。收益法提供了一种理解数据资产潜在价值的视角，尤其是在数据能够直接明显推动业务增长的情况下，这种方法能够较好地反映数据资产的价值。

三是市场定价法。市场法是基于市场上已存在的相似数据资产的交易价格来评估数据价值的方法。这种方法适用于市场上有可比数据交易的情况，能够提供一个客观的价值估计，反映当前市场的供需状况。市场法通常涉及对类似数据资产的重置成本、当前成本或可变现净值的考量，即考虑用新资产替换已有资产的成本、用类似用途的资产替换的成本，或者资产可能出售的金额减去出售成本。然而，这种方法的实施相对成本法更为费时和昂贵，并且需要充足的市场交易数据作为参考，这在数据类型独特或市场信息不充分的情况下显得尤为困难......

本文为中国社会科学院数据库专项“金融科技发展指数及数据库建设”（2024SJK012）的阶段性研究成果。

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文章来源丨《清华金融评论》2024年5月刊总第126期

本文编辑丨王茅

责编丨丁开艳、兰银帆

初审丨徐兰英

终审丨张伟

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