如何估算数据价格？

在“数字产业化，产业数字化”时代，数据已成为重要的经济要素和市场交易的商品，数据交易越来越广泛，数据市场正在快速形成。但是，如何估算数据的交易价值或价格？这是个现实问题。笔者认为，估算数据价值或价格，可结合供应者和需求者的情况，分别供应者和需求者两个不同方面来进行分析和估算，在此基础上，供求双方形成数据商品价格合意。

数据价格估算需要考虑的几个重要方面。作为商品，无论是供应方，还是需求方，对于数据价格的估算，需要考虑生产成本、预期（出售）价格、应用者的应用领域和应用方法以及预期收益这几个方面。也就是说，无论是供应方，还是需求方，都既要从己方考虑，也要从对方考虑，都要判断自己数据的生产成本以及自己的可达性，这才是理性市场。如果需求者自己生产更合算，就不必外采数据。预期价格通常会考虑成本加适当的利润，至少要保本。供应方和需求方都要考虑到采购应用者应用该数据可能给应用者带来的收益，如果对此不清楚，可能对出售该数据造成障碍，而如果较为清楚，则可能有利于商品尽快脱手。

虽然数据的采购方会如何使用所采购的数据并不属于供应方的职责，但是，如果供应方适当了解数据可能的应用领域，并向潜在的需求者进行精准推销，提供优质建议和服务，那么，不仅有利于有效出售该数据，还能有效地对接应用者，与需求者建立良好的市场供求关系、产业链和价值链，从而有利于同需求者一道，共同做好产品、扩大自己的数据商品的市场，并共同做大数据市场。

从供应者角度看。数据供应者可从数据生成的成本、使用者可能的应用领域及成效、市场上同类数据价格等三个方面来考虑自己手中所掌握的供出售的数据交易价值或价格。

一些数据孪生生产企业，形成并掌握了大量的数据，并成为数据市场上的数据供应者。作为生产者，它们完全知悉自己所生成、掌握并打算出售的这些数据的生产成本。因此，它们完全可以依据成本来确定的出售价格。

同时，由于这些数据是供应者在自己的生产经营活动中孪生生成的，因此，供应者完全知道这些数据可能的应用领域，以及可能的应用价值。如果它们把这些数据出售给同类企业，那么，它们就完全知道这些数据对于使用者来说可能有怎样的使用价值、给使用者带来怎样的利益。出售者就可以依据数据的应（使）用价值来确定自己的出售价格。

还有，出售数据，还得遵循市场交易的一般规则，即商品价格受数据品质和数量、供求关系、替代性、可生产性（可得性）等影响。如果出售者所掌握的数据品质不高，类似数据在市场上比比皆是，甚至供过于求，或可替代性产品众多，或生产者也可以自己独立自主地生产出来，属于买方市场，那么，就应当理性估算数据价格，并采取相应的数据营销策略。

从需求者角度看。数据需求者肯定对自己为什么需要相应的数据、该数据对自己有什么具体用处（途）、会给自己带来怎样的收益、是从市场上采购还是自主生产更合算等，都有明确的认识和判断。也就是说，需求者对所需要的数据决不是盲目地进行采购的，而是会对所需数据的应用领域、使用价值、数据质量、生产成本、预期收益等，有基本的判断。在此基础上，会对市场上供应方同类数据的品质、供应量、价格等情况，进行综合分析，以此来找到最适合自己需要、属于最优选择的商品。也就是说，需求者可以采用预期收益法、市场法、成本法等来判断所要采购的数据的价格。

由于数据具有无形性，且许多大数据都有“大”的特征，这可能导致数据的使用价值一时难以被准确判定，而是需要在使用过程中来根据实际应用情况来判断。同时，由于不同的使用者，对于同一数据会有不同的认识和应（使）用，应用同一数据会产生不同的应用效果，这就会使得不同的需求者对于同一数据的交易价格的判断出现差异。需求者可以搜集同一数据的相同或相似的使用者，与之进行交流，了解其相同数据的使用情况，从而来分析和判断自己对于该数据的使用效果。

总之，市场价格是供求双方角力的结果，数据价格也应当遵循这样的价格形成机制。

余青山