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南方财经全媒体记者 李润泽子 广州报道
日前，由琶洲智库主办的2022《琶洲数字经济指数研究报告》发布会在广州召开。会上，国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬以《探索数据要素定价，让数据要素赋能实体经济高质量发展》为题发表主旨演讲。
王建冬介绍，当前数据要素的价值变现分为资源化、资产化和资本化三个阶段，在各个阶段所适用的定价方法不同。他建议，未来应稳步推进“数据二十条”落实，构建数据确权、登记、评估、定价、入表全链条管理体系，推进数据要素定价的研究和落地实践。
开启万亿级市场的“金钥匙”
数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。早在2020年4月《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公布，“数据”作为一种新型生产要素，首次与其他传统要素并列为要素之一。
我国拥有海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，对做强做优做大数字经济具有重要意义。
近两年来，数据要素相关的政策文件频出。就在2022年12月，我国首份专门针对数据要素的基础性文件《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》释出，为我国数据要素市场建设起到“指南针”的作用。
与此同时，北上深广等多地也在推进数据交易所建设。据不完全统计，全国新建各类数据交易机构80多家，全国副省级以上政府提出推进建设数据交易中心（所）的30余家，全国一体化数据要素市场体系逐步成型。
定价是数据要素市场化配置的关键环节。在王建冬看来，数据要素定价是开启新的十万亿级市场的“金钥匙”。短期来看，数据基础制度将催生3000-5000亿元规模的数据交易市场。而从中长期看，数据资产相关市场潜在规模将在30万亿元以上。
但是，由于数据作为全新生产要素，具有鲜明的独特性，其在定价和交易的诸多层面存在问题。
王建冬介绍，与有形要素（土地、劳动）相比，数据要素交易标的物所具有的无形性、权属复杂性等特征；与资本要素相比，数据要素交易具有非标准型、非均质化、金融属性与技术属性并存等特点；与技术要素相比，数据要素交易标的物不具备独创性、期限性、法定性等知识产权必要特征，也不必然是智力劳动成果。
因此，土地市场和劳动市场体系难以适用于数据交易市场，而数据交易也无法简单套用证券市场体系与监管手段，同时也无法简单纳入知识产权交易框架。
“可充分借鉴土地、人才、资本等传统要素市场培育的成功模式和成熟经验，并将可类比的改革经验引入数据要素市场培育领域。但数据交易市场的建设必须基于数据要素的独特经济技术属性，照搬任何一种传统生产要素市场体系都存在局限性。”王建冬建议。
构建全链条管理体系
目前，大量零散的数据交易定价均为针对特定应用场景的非标准化定价，缺乏统一的数据定价规则。
如何实现数据资产的定价？王建冬认为，首先需要厘清数据要素的分层，在此基础上明确数据要素市场的一、二级体系。
他进一步解释，依据数据开发利用层级划分，数据要素可分为四阶形态，从0阶到3阶级分别为原始数据、脱敏数据、模型化数据以及人工智能化数据。其中，原始数据和脱敏数据属于原生数据，主要是以数据集或数据接口等方式流通的数据资源，承载这类要素流通的数据市场即“一级市场”。模型化数据和人工智能数据属于衍生数据，依托原生数据开发的数据产品和服务，承载其流通的数据市场即“二级市场”。
“数据市场的一级市场所购买的数据，可通过算法和模型开发，形成二级市场的交易标的，在二级市场交易。”王建冬补充，为解决要素市场化问题，数据一级市场需明确数据加工使用权和经营权，确保数据来源、质量等可靠。为解决流通高效化问题，数据二级市场应鼓励数据服务商根据市场需求提供定制化、多样化的数据服务。
除了数据要素市场层级划分体系外，还应关注数据要素流通所要经历资源化、资产化、资本化三个阶段。
王建冬表示，在未来数据定价体系构建中，应充分适应数据交易“双向不确定性”和“非标准化”这两个特征，从数据要素的资源化、资产化、资本化价值变现三个层面构建新型博弈定价模型，并分别探讨成本法、收益法、市场法等定价方法的应用路径。
具体而言，数据资源化定价以成本为导向，主要针对原生数据，估价的影响因素包括数据成本、数据质量、隐私含量，在此阶段数据没有与场景结合。
数据资产化定价以收益为导向，适用于衍生数据，即人工智能化数据及模型化数据，是“报价-估价-议价”相结合的收益定价。数据本身并不能直接产生价值，通常需要跟具体场景相结合，在市场主体提升效率、节省成本、扩大收入过程中实现其潜能，就是数据资产化过程，适合采用收益分成模式。目前绝大多数金融和互联网领域在使用。
而数据资本化定价目前还处于早期阶段，主要对数据证券化和股权化定价进行方法论的构建和探索。
在此基础上，王建冬建议，未来应稳步推进“数据二十条”落实，构建数据确权、登记、评估、定价、入表全链条管理体系，推进数据要素定价的研究和落地实践。
（作者：李润泽子 编辑：蔡姝越）