2025年8月数据要素价格形成与认定创新实验室发布《数据要素价值形成规范》研究,2026年1月,新书《数据资源价格理论与实践》也上架开售。小研总常年专注研究数据要素商业化,之前很多人私信我要《规范》的文件,今天连新书链接一并提供给大家下载。我一直认为,企业数据产品是一个市场化博弈的结果,某个组织牵头指导定价的意义并不大,但公共数据资源不同,公共数据形成的提供给公共服务的数据产品,是非常值得政府单位牵头形成一套规范的定价规范的,《数据要素价值形成规范》其中第7.5节,关于公共数据的定价模型旨在平衡社会公益性价值与市场化运营需求,主要介绍了以下三种核心模型:核心思路:价格由数据使用的边际成本(MC)加上社会效益(BS)的一部分构成。在考虑成本的基础上,突出公共数据的社会价值贡献,旨在实现社会效益最大化。社会效益需量化评估数据使用对产业发展、公共服务、社会福利等方面的贡献。
参考公式:P = MC + β × BS
2、基于应用场景分类的差别定价模型
核心思路:根据数据的不同应用场景进行分类(如民生服务、产业促进、科研创新),并为每类场景设定差异化的价格。使定价更贴合不同场景的实际价值与需求,提高公共数据的配置效率。文档提到,对于高附加值产业,价格调整系数k₁可为0.5,即价格为基础价格的1.5倍。例如,民生服务类定价较低以体现公益性,产业促进类可根据预期效益设定较高的价格调整系数。3、基于增值服务定价模
核心思路:将原始公共数据与基于其开发的增值服务分离定价。原始数据通常免费或低价开放,而深度加工、分析、定制开发等增值服务则依据其成本和创造的价值单独定价。增值服务的价格上限由其服务价值决定,并在总服务成本(人力、技术、时间)基础上叠加一定比例的利润率来确定。文档也指出该模型可能存在定价透明度风险、垄断性风险和边界模糊风险。其实,公共数据定价的核心在于处理公益与市场的关系。这三种模型提供了不同视角:模型一强调量化社会总效益;模型二强调按用途精细化区分;模型三则通过“基础免费、服务收费”的模式分离公益与市场环节。其共同目标是促进公共数据的合理利用、价值释放和生态可持续发展。《数据要素价值形成规范》只是提供了总体模型和机制框架,但在具体执行定价时,仍然需要根据一系列动态、具体的因素进行深入分析和调整。具体应用场景:数据在不同行业、业务环节下的价值体现差异巨大。市场供需关系:数据的供给量和市场需求量的动态平衡状态。市场与技术成熟度:所在行业数据市场的发展阶段和支撑技术的完善程度。新出的书《数据资源价格理论与实践》里面可能会有实际案例举例,感兴趣可以下单购买阅读。
还有一点,传统数据行业从业人员很少有经济学基础,因此,
很多人容易混淆定价与估值。
数据产品定价:指在市场交易中,为数据产品(可供交易的数据集合或服务)确定一个可执行的交易价格。
数据资产价值评估:指采用系统化的方法,对数据资产(已确权、可货币计量、能带来经济利益的数据资源)在特定时点的内在价值进行评定和估算。
最后,放上中央财经大家欧阳教授在22年写的一篇论文《数据估值定价的方法与评估指标》。数据估值定价的方法与评估指标.pdf

北京友研信息服务咨询有限公司
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