數據資產定價與“數據要素×金融服務”行動

數據資產的定價機制是數據資產治理的重要內容，公允、合理的數據資產定價能夠加速數據流通、釋放數據價值，進而推動金融服務轉型升級。本文先分析了數據資產定價存在的難點、數據資產定價方法的新舊迭代，接著指出數據資產定價對金融行業的實際影響，最后針對進一步發展數據資產提出建議。

2023年12月31日，財政部印發《關于加強數據資產管理的指導意見》，明確提出構建“市場主導、政府引導、多方共建”的數據資產治理模式，進一步釋放數據資產價值，推進數字經濟高質量發展。數據資產的定價機制是數據資產治理的重要內容，公允、合理的數據資產定價能夠加速數據流通、釋放數據價值，進而推動金融服務轉型升級。

數據資產定價存在的難點

從2023年開始，財政部、中國資產評估協會相繼頒布了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》《數據資產評估指導意見》等規章，為數據資產的會計處理與價值評估提供了初步指南。數據資產計量時代的到來，給數據資產定價提出更高的要求。不同于其他資產，數據資產由于具備的一些特殊屬性，在定價過程中普遍存在以下幾個難點：

其一是數據資產的定價高度依賴其使用場景。數據的價值主要源自其與特定問題的相關性，而不同場景對數據的需求往往不同。如果數據能夠提供解決問題的關鍵信息，其價值也會隨之增加。一方面，對于不同的應用場景，相同的數據可能具有不同的價值。不同的場景對數據的需求和評估標準不同，因此數據在每個環境中的貢獻和效用也會不同，從而影響數據資產的定價。另一方面，數據資產在不同場景下的應用難度也有較大差異。數據資產需要經過分析、處理才能用于場景下的問題解決，不同場景下數據資產應用難度的差異也會影響數據資產的定價情況。此外，數據資產還有時效性的顯著特征。數據資產反映的是某一時期的具體情況，隨著時間的推移，這些情況可能發生變化，使得原有數據不再能準確描述當前狀態或預測未來趨勢。因此數據資產的定價也依賴于場景下的時效特征。

其二是數據資產定價過程中存在“阿羅信息悖論”。在大多數的資產交易過程中，需求方需要事先了解資產的具體信息，從而判斷資產的使用價值和交易的可行性。但由于數據資產具有無限可復制性，數據資產供給方在將數據披露給需求方這一過程中，需求方可能就已經獲取了所需要的信息，導致數據資產交易失敗?！鞍⒘_信息悖論”的存在導致數據資產難以被合理定價，且交易風險高，因而影響了數據資產的良性流通。

其三是數據資產質量差異較大且難以評估。數據資產的來源多樣、復雜，包括但不限于個人行為數據、企業運營數據、公共數據等，數據形式也是多種多樣，不同主體數據治理水平的差異使得數據質量參差不齊。數據資產涉及領域眾多、異質性強，且數據統計的口徑標準不一致，也進一步加大了數據資產質量評估和數據資產定價的難度。

其四是監管要求進一步提高了數據定價難度。許多國家和地區實施了嚴格的數據保護法規，如歐盟的通用數據保護條例（GDPR）和美國加州的消費者隱私法案（CCPA）。這些法規要求企業在收集、存儲和處理個人數據時必須遵守高標準的隱私保護措施，并且需要獲得數據主體的明確同意。監管要求通常伴隨著合規成本的增加，企業需要投入大量資源來確保數據管理和處理流程符合監管要求，這些投入不僅增加了數據資產的直接成本，也提高了數據資產的最終定價的難度。

數據資產定價方法的新舊迭代

在數據資產運用的最初階段，其價值并未得到充分理解，數據往往只是作為解決問題的輔助性工具。隨著互聯網、信息技術和大數據技術的發展，數據資產的價值才逐漸得到重視。數據資產的擁有者逐步認識到，數據不僅可以用于輔助問題解決，其本身就是可以直接交易的商品性資產。對數據資產認識水平的提升催生了對數據資產定價的需求。當前，數據資產的定價有以下幾種常見的方法：

一是成本定價法。成本法在數據定價領域是一種基于制作和維護成本的評估方法，通常包括直接成本（如數據的采集、購買費用）和間接成本（如數據的清洗、分析、存儲和維護費用）。成本法通過匯總這些費用來確定數據集的基本市場價值，使得定價過程直觀且易于操作。然而，成本法主要的局限在于它僅考慮了數據生成和維護的成本，而忽略了數據的市場需求和潛在價值。此外，成本法主要適用于買家需求較為統一、成本信息較為透明的情況，如標準化的數據產品。在實踐中，盡管成本法提供了數據定價的基礎，但為更全面地評估數據的經濟價值，通常需要結合市場需求或其他定價方法來進行綜合考量。

二是收益定價法。收益法在數據資產定價中著重于評估數據產生的實際或潛在收益，進而反映數據的效用價值或現值。此方法常涉及預測數據資產在未來可能帶來的業務收益，并結合時間價值對這些預期收益進行加總。收益法適用于那些能直接產生經濟效益的數據資產。例如，用于廣告投放的數據資產可以通過廣告收益模型來定價，這種模型考慮了廣告收益與成本的比例關系。然而，選擇合適的折現率以及預測準確的未來收益是收益法面臨的主要挑戰，尤其在數據應用結果分散于多個業務部門或其貢獻難以直接量化時。收益法提供了一種理解數據資產潛在價值的視角，尤其是在數據能夠直接明顯推動業務增長的情況下，這種方法能夠較好地反映數據資產的價值。

三是市場定價法。市場法是基于市場上已存在的相似數據資產的交易價格來評估數據價值的方法。這種方法適用于市場上有可比數據交易的情況，能夠提供一個客觀的價值估計，反映當前市場的供需狀況。市場法通常涉及對類似數據資產的重置成本、當前成本或可變現凈值的考量，即考慮用新資產替換已有資產的成本、用類似用途的資產替換的成本，或者資產可能出售的金額減去出售成本。然而，這種方法的實施相對成本法更為費時和昂貴，并且需要充足的市場交易數據作為參考，這在數據類型獨特或市場信息不充分的情況下顯得尤為困難。

除了傳統的會計評估定價法，其他如博弈定價、隱私補償定價以及“信息熵”定價等較新的評估方法也在數據資產定價領域得到了廣泛的探討。這些方法通常針對特定的數據資產應用場景設計，從數據在特定場景中的關鍵特性出發，有針對性地估算數據資產的價值。通過深入分析數據的實際使用情況和影響因素，能夠更精確地捕捉數據的經濟價值，從而為數據資產的評估提供更為精細化的視角。

在數據資產定價的實踐層面，目前國內數據交易所的定價機制尚未達到國際先進水平。通常情況下，只有當數據資產交易發展到一定規模時，交易所才能形成并固定標準化的價格指數。在數據資產交易相對成熟的美國，超過半數的數據交易所已采用交易所固定定價的方式，只有極少數仍依賴于拍賣或協商的定價模式。根據統計，國內的數據交易機構也已經超過了50家。但在定價策略方面，缺乏得到廣泛認可的市場定價標準，國內市場仍主要采用“參考價格+撮合議價”的模式，尚未能實現交易所固定定價。此外，貴陽大數據交易所采取了一種基于賣方視角的成本法途徑，提出了一種數據產品定價的通用模型，這是數據資產定價方法實踐的一次有益探索。

數據資產定價對金融行業的實際影響

在現代金融領域中，數據的作用至關重要，它不只是金融市場運作的基礎，更是金融機構在決策制定、風險管理和服務優化方面的核心要素。數據的廣泛應用覆蓋了從實時市場交易分析到信用風險評估等各個方面，充分展示了其在推動金融創新、提高市場效率以及優化金融服務質量方面的關鍵作用。2024年1月，國家數據局與中國人民銀行、國家金融監督管理總局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，明確將金融服務列為12個行業和領域之一，推動發揮數據要素乘數效應，釋放數據要素價值。在“數據要素×金融服務”的背景下，數據資產的合理定價能夠對金融行業產生以下幾方面的影響：

數據資產定價機制的建立和完善直接影響金融資源的配置方向和效率。當金融市場能夠對數據資產進行準確評估和合理定價時，投資者和貸款機構就能更有效地識別這些資產的潛在價值和相關風險，從而做出更加明智的投資決策。例如，大數據分析公司、云計算服務商或人工智能研發企業，其核心資產通常包括大量的數據和企業的數據處理能力。在一個有效的定價機制的支持下，這些企業的數據資產可以被合理估值，從而增強金融機構向這些企業提供科技金融服務的意愿和信心。流向這些企業的資金不僅推動了技術創新和業務擴展，還加速了社會數據資源的流動和利用，因為這些企業會持續收集、分析并應用新的數據，推動數據及相關技術的發展。此外，一個透明、公允的數據資產定價機制還可以減少市場信息不對稱，確保資金更可能流向那些能夠通過數據創造實際價值的企業，而非僅僅依賴于概念炒作的公司，從而優化市場的資金配置和資源分配。

數據資產的合理定價強化了其作為資產的金融屬性。數據資產作為交易市場的新型標的，推動了金融市場發展出多樣化的新型金融產品，包括基于數據資產的債券、投資基金以及與數據性能相關的衍生工具。這些創新產品使投資者能夠直接投資于數據的潛在價值和未來表現。此外，數據資產的合理定價還使其能夠作為信用增強工具，特別是作為貸款抵押使用，這對于那些傳統資產不足但數據資源豐富的企業尤其重要。數據資產的交易還催生了新的市場機會，如數據交易所，這些平臺允許數據資產的所有者和需求者在一個透明且規范的環境中進行交易，從而提升了數據資產的流動性和市場效率。金融機構開始利用大數據分析來優化風險評估模型，提高決策的精確性。同時，金融科技公司利用數據資產開發智能投顧工具和個性化金融服務，不僅提升了服務質量，也增強了消費者的參與感和滿意度。因此，數據資產的合理定價不僅實現了數據的經濟價值，更是推動金融行業向更廣泛創新和效率轉型的關鍵驅動力。

數據資產的定價機制改變監管和風控領域的生態機制。一方面，從監管的視角來看，透明且合理的數據定價有助于建立一個更公正和透明的市場環境。監管機構可以利用定價機制要求數據供應商披露關鍵的數據來源和定價邏輯，這樣做不僅增加了市場的透明度，還能有效地監控和預防市場的濫用及操縱行為。另一方面，在風控領域，合理的數據定價使金融機構能在成本和效益之間做出更精確的判斷。金融機構通過獲取成本效益合理的高質量數據，能夠更精確地進行風險建模，有效預測和減輕潛在的財務風險，從而顯著提高整個行業的風險管理水平。數據資產的合理定價不僅促進了金融市場的健康發展，還通過提高數據獲取的質量和效率，增強了金融機構的風險控制能力和監管機構的監督效果。

進一步發展數據資產的建議

一是建立多方參與的定價機制。鼓勵金融機構、獨立數據供應商、數據需求方以及監管機構等各方面的利益相關者共同參與到數據定價過程中，共同構建一個公允、透明的數據定價體系。這一體系的價值在于融合來自各方利益相關者的專業知識和市場實踐，共同打造一個公允透明的數據定價體系。此外，引入第三方評估機構對數據資產的價值進行獨立核查，也是確保定價客觀性和獨立性的有效方式，進一步增強市場參與者對定價公正性的信任。

二是完善數據基礎設施建設。為確保數據資產的有效流通與利用，建立一個全面且高效的數據基礎設施至關重要，包括從高速網絡連接如5G、光纖，到強大的算力支持，以及數據的匯聚、處理和安全保障等各個方面。隨著技術的不斷進步，應當重點推動區塊鏈技術和隱私計算的廣泛應用，以增強數據在不同機構和使用場景下的安全流通能力。此外，構建可信的數據空間和優化數據交易系統不僅可以降低交易成本，還可以提高市場主體的參與度。相關部門應攜手企業、科研機構和國際合作伙伴，共同推動數據基礎設施的創新和完善，支持數據資產交易的健康發展，進一步賦能金融或其他領域轉型升級。

三是優化相關法律監管環境。隨著數據在金融決策中的應用越來越廣泛，特別是個人數據的作用日益凸顯，數據的隱私和安全已經成為監管重點。立法需要清晰規定數據資產的采集、存儲、處理和傳輸標準，確保所有相關操作均在一個合法和透明的框架內進行。此外，隨著全球化金融服務的擴展，跨境數據流動已成常態，這要求法律框架能夠有效處理跨國數據流動和數據主權等復雜問題。調整跨境數據流動的法規不僅要保障個人和企業的數據安全，還須確保這些規定不妨礙國際市場的有效運作。通過這些措施，可以在推動金融技術創新和國際合作的同時，預防數據濫用和降低系統性風險，從而促進金融市場的穩定與健康發展。

四是倡導金融從業人員提升數據素養。隨著市場中數據要素的增長，金融產品的復雜性日益增加，金融從業人員應當掌握一定的數據處理和分析技能，才能準確評估項目可行性并制定基于數據的決策。良好的數據素養不僅助力從業者更有效地管理和運用信息，還有助于企業主體降低運營風險。因此，金融機構應當投資于員工的數據教育和技能培訓，從而提升其在現代金融環境中的競爭力和創新能力。

通過這種持續的教育，金融服務行業不僅能提升服務質量和效率，還能更好地適應市場變化和滿足監管要求，進而推動整個行業的健康發展，賦能“數據要素×金融服務”實踐落地。

（尹振濤為中國社會科學院金融研究所金融科技研究室主任，魏冕為中國社會科學院大學應用經濟學院碩士研究生。本文為中國社會科學院數據庫專項“金融科技發展指數及數據庫建設”（2024SJK012）的階段性研究成果。責任編輯/王茅）