《數(shù)據(jù)要素定價探究的影響因素與原則》5100字

數(shù)據(jù)要素定價研究的影響因素與原則綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u3863數(shù)據(jù)要素定價研究的影響因素與原則綜述 118270（一）基于場景的數(shù)據(jù)要素定價的對象 113973（二）數(shù)據(jù)產(chǎn)品定價的影響因素 27350（三）數(shù)據(jù)要素定價的主要原則 4（一）基于場景的數(shù)據(jù)要素定價的對象數(shù)據(jù)并非都是生產(chǎn)要素，要發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素在資源配置中的作用，應該區(qū)分哪種形式的數(shù)據(jù)可以作為生產(chǎn)要素。一般而言，數(shù)據(jù)是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄。數(shù)據(jù)是具有外在表現(xiàn)形式和內在價值的符號介質。外在表現(xiàn)形式上，數(shù)據(jù)以二進制形式被存儲在計算機等存儲介質中，這體現(xiàn)數(shù)據(jù)的物理屬性；又通過圖像、聲音等一定格式被人類感知，體現(xiàn)出數(shù)據(jù)的存在屬性英國DAMA工作組（2016）:《DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南》，CSDN，。內在價值體現(xiàn)上，數(shù)據(jù)反應一定事實、具有一定意義國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心：《2020-2021年中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告》，https://，是信息的形式化體現(xiàn)，表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的信息屬性。結合數(shù)據(jù)的三個屬性，經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)為電子書和在線音樂等數(shù)字產(chǎn)品，以及數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)報告等數(shù)據(jù)產(chǎn)品（Pei，英國DAMA工作組（2016）:《DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南》，CSDN，國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心：《2020-2021年中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告》，https://數(shù)據(jù)要素參與到社會生產(chǎn)經(jīng)營活動并帶來經(jīng)濟效益，具有勞動對象和生產(chǎn)要素的雙重屬性。一方面，數(shù)據(jù)作為勞動對象，通過采集、加工、存儲、流通、分析環(huán)節(jié)，具備了價值和使用價值。也就是說，數(shù)據(jù)要素是價值化和商品化的數(shù)據(jù)，除了用于交易，也可以在非交易場景下有價值體現(xiàn)，帶來經(jīng)濟效益。比如，數(shù)據(jù)作為企業(yè)內部生產(chǎn)要素幫助提升最終產(chǎn)品或服務的性能或生產(chǎn)效率（Mülleretal，2018），數(shù)據(jù)要素加工后形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品直接進行交易，能夠給數(shù)據(jù)提供方、數(shù)據(jù)需求方和數(shù)據(jù)經(jīng)紀人帶來收益和效用（Meierhofer，2019）。另一方面，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，與人才、資金、技術等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素融合聯(lián)動，提升資源配置效率，實現(xiàn)全要素數(shù)字化轉型。數(shù)據(jù)要素定價主要指的是對數(shù)據(jù)資源通過加工形成的、用于交易的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務進行定價。數(shù)據(jù)產(chǎn)品指經(jīng)過抓取、重新格式化、清洗、加密和其他處理后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務，如數(shù)據(jù)集和由數(shù)據(jù)集衍生的信息服務（Yuetal，2017；Pei，2020）。在數(shù)據(jù)要素市場中，根據(jù)加工精細程度和傳輸技術手段的不同，目前數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務主要包括數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)API、數(shù)據(jù)報告和數(shù)據(jù)應用產(chǎn)品。其中，數(shù)據(jù)包是指采取網(wǎng)絡爬蟲、眾包等合法手段對數(shù)據(jù)進行采集后，再進行打包出售的源數(shù)據(jù)或標準化、結構化數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)API指利用API接口技術，通過程序對元數(shù)據(jù)進行隔離，根據(jù)用戶提交的購買請求，由程序從元數(shù)據(jù)中抽取、調用數(shù)據(jù)反饋給用戶。數(shù)據(jù)報告是對數(shù)據(jù)進行清洗、分析、建模、可視化等操作后形成的處理結果。另外，針對具體應用場景，服務商有目的地搜集和整理數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務。本文從生產(chǎn)要素的角度討論數(shù)據(jù)要素定價，主要是基于應用場景和交易場景，綜述國內關于數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務定價機制的文獻。（二）數(shù)據(jù)產(chǎn)品定價的影響因素任何產(chǎn)品的價格都受成本、價值和供求關系的影響，數(shù)據(jù)產(chǎn)品也不例外。數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有很高的固定成本和幾乎為零的邊際成本（Shapiro&Varian，1998）。一方面，從原始數(shù)據(jù)到產(chǎn)生數(shù)據(jù)產(chǎn)品，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)交換四個環(huán)節(jié)（Faroukhietal，2020），各環(huán)節(jié)都消耗了大量人力和物力。例如，龐大的數(shù)據(jù)量和不同應用場景對數(shù)據(jù)清晰程度的要求差異使修復所有檢測到的臟數(shù)據(jù)的計算成本過高（Chenetal，2015）。另一方面，如果數(shù)據(jù)是作為經(jīng)濟活動的副產(chǎn)品產(chǎn)生的，其邊際成本非常低（Farboodietal，2019）；而且數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有可復制性和非競爭性，可復制性指買方可以很容易地生成原始數(shù)據(jù)的新副本，并以較低的價格轉售（Adleretal，2016）；非競爭性指多個主體同時使用相同的數(shù)據(jù)時，并不會減少其他人可用的數(shù)據(jù)量，這容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)盜版問題（Jones&Tonetti，2019）。所以，價格等于邊際成本的成本定價法會使數(shù)據(jù)產(chǎn)品成為低價商品，數(shù)據(jù)生產(chǎn)者前期的高額投資無法收回。然而，成本可以作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品價格區(qū)間的下限（Adleretal，2016）。數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價值主要受數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)量的影響（Heckmanetal，2015）。數(shù)據(jù)質量的影響指標主要包括完整性、獨特性、時效性、準確性和一致性（Immonen，2015）。完整性是指數(shù)據(jù)要盡可能涵蓋被記錄對象的所有相關指標，包括數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)屬性多樣、數(shù)據(jù)采集時間連貫、數(shù)據(jù)關系完備等（Pérez-Ponsetal，2019）。獨特性衡量是否存在重復數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)重復性較高，會導致后續(xù)分析結果失真。時效性決定了決策在特定時間內是否有效，包括原始數(shù)據(jù)的時效性、數(shù)據(jù)應用的時效性和數(shù)據(jù)的期權價值。準確性表示數(shù)據(jù)被記錄的精準程度，即數(shù)據(jù)規(guī)范無差錯，是數(shù)據(jù)質量的核心（Sukumaretal，2015）。一致性指數(shù)據(jù)集內部或者數(shù)據(jù)集之間的格式和內容等方面的一致性，以上五個指標與數(shù)據(jù)價值成正比。此外，各指標之間的復雜互動會影響數(shù)據(jù)質量，進而影響數(shù)據(jù)價值（Yuetal，2017），例如，一個特定數(shù)據(jù)集的及時性的提高可能會以犧牲其完整性為代價。因此，數(shù)據(jù)提供者會產(chǎn)生額外的成本，以提高及時性，同時保持完整性（Heckmanetal，2015）。一般情況下，數(shù)據(jù)量越大越有利于數(shù)據(jù)整合，而整合數(shù)據(jù)的價值大于整合之前各部分數(shù)據(jù)的價值之和（Goodhueetal，1992）。更準確地說，影響數(shù)據(jù)要素價值的是數(shù)據(jù)集包含的信息量（Maoetal，2019），判斷數(shù)據(jù)集包含的信息量大小的常用工具是信息熵（Lietal，2017）。但是，Moody&Walsh（1999）提出，一旦信息量超過某個最佳點，決策績效就會下降，Bajarietal（2019）利用從亞馬遜獲得的零售銷售數(shù)據(jù)，用實證方法證實了這個結論。Kameletal（1997）則認為，價值和信息量之間有高度的非線性關系，在某些情況下，第一比特信息的價值可能是下一個比特的幾千倍，然后信息價值可能成為常數(shù)，甚至緩慢下降。數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務的層次和協(xié)調性影響價值。影響買家購買數(shù)據(jù)意愿的數(shù)據(jù)層次，體現(xiàn)在技術含量、稀缺性、數(shù)據(jù)維度等方面。數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務的技術含量越高，其價值也越高（Yuetal，2012）；而稀缺性表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)擁有者對數(shù)據(jù)的獨占程度，如果某類數(shù)據(jù)僅由一個機構掌握，其所蘊含的商業(yè)信息價值很高；數(shù)據(jù)維度越多，適用的范圍也越廣，應用價值就越高。數(shù)據(jù)要素具有協(xié)調性或協(xié)同性，不同類型的數(shù)據(jù)組合在一起會提高價值，不同數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)產(chǎn)品的組合會產(chǎn)生不同的增量價值（Zhengetal，2017），這使得數(shù)據(jù)產(chǎn)品無法向普通產(chǎn)品一樣事前確定統(tǒng)一價格，而且可能會產(chǎn)生套利風險。數(shù)據(jù)要素具有公共產(chǎn)品和準公共品屬性。作為準公共品的數(shù)據(jù)要素，具有一定的非競爭性或非排他性，數(shù)據(jù)要素在絕大多數(shù)情況下具有完全的非競爭性，可以重復使用，但其非排他性則存在不確定性。Yan&Haksar（2019）提出，掌握大規(guī)模數(shù)據(jù)量或高信息含量的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)擁有者傾向于囤積數(shù)據(jù)，而不是分享，此時數(shù)據(jù)要素具有高度排他性。數(shù)據(jù)要素的排他性會影響其交易和定價，比如，數(shù)據(jù)擁有者可以建立數(shù)據(jù)庫，向第三方機構出售數(shù)據(jù)使用權，利用排他性獲得收入（Varian，2018）。數(shù)據(jù)要素具有非常復雜的外部性，整個數(shù)字經(jīng)濟的主導商業(yè)模式就是基于外部性基礎上的交叉補貼定價，因此很多數(shù)字產(chǎn)品和服務本身都是免費的（Lietal，2017），這使得作為其背后生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)估值非常困難。商品的價格由價值來決定，供求關系影響商品的價格，均衡價格是供求曲線的交叉點。考慮數(shù)據(jù)市場的信息不對稱和競爭性，用供求模型來決定數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價格可以滿足公平原則，并提供最優(yōu)分配（Nguyenetal，2016）。從需求方來看，影響數(shù)據(jù)價值的因素主要有數(shù)據(jù)性質、潛在和實際效用，以及數(shù)據(jù)所有者的分享意愿（Bergemann&Bonatti，2019）；從供應方來看，包括數(shù)據(jù)質量以及數(shù)據(jù)由誰生產(chǎn)和收集（Belleflamme，2018）。數(shù)據(jù)要素的異質性顯著，包括數(shù)據(jù)結構異質性（Koutrisetal，2013）、數(shù)據(jù)搜集主體不同、價值高度依賴使用場景（Short&Todd,2017）、市場分割導致的異質性價值，以及買方異質性（Bergemannetal，2018）等，很難有一套統(tǒng)一的定價公式。（三）數(shù)據(jù)要素定價的主要原則數(shù)據(jù)定價的基本原則是選擇定價方法和模型的重要依據(jù)，主要包括真實性、收入最大化、避免套利、公平性、保護隱私和計算效率等原則。真實性指的是買家都是利己的，并且只愿意支付使買家的真實效用價值最大化的價格（Pei，2020）。真實性原則在拍賣機制中得到體現(xiàn)（Agarwaletal，2019），Jiaoetal（2018）提出了一個數(shù)據(jù)服務提供商和數(shù)據(jù)消費者之間基于拍賣的數(shù)據(jù)交易模型，該模型采用貝葉斯利潤最大化機制，滿足了真實性、收入最大化和計算效率原則。另外，反向拍賣機制也體現(xiàn)了真實性原則。在一個真實的反向拍賣中，提交真實估值是任意賣家最大化預期收益的最佳選擇（Yangetal，2012）。收入最大化和成本最小化是優(yōu)化定價模型的兩個主要目標。收入最大化在數(shù)據(jù)定價中被廣泛考慮，比如，在拍賣模型中，賣方以收入最大化為原則確定拍賣的數(shù)量（Goldbergetal，2001），查詢定價追求無套利和收入最大化目標，據(jù)此建立定價算法（Koutrisetal，2012）。對普通商品來說，利潤最大化的條件是邊際成本等于邊際收益，在競爭市場上，往往通過低價策略來獲取競爭優(yōu)勢。但是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的收入最大化條件與普通商品不同，主要受以下特征的影響（Maoetal，2019）：一是數(shù)據(jù)的可復制性和邊際成本幾乎為零，很容易被低價轉售；二是數(shù)據(jù)集的價值取決于提供的信息量，不一定受數(shù)據(jù)量影響；三是數(shù)據(jù)的外部性，即數(shù)據(jù)包含的信息可能因為數(shù)據(jù)價格的公布而泄露；四是數(shù)據(jù)有時效性，一些應用場景要求在數(shù)據(jù)實際產(chǎn)生之前確定數(shù)據(jù)的價格；五是買方異質性和信息不對稱。價格歧視策略（版本控制）被認為是實現(xiàn)數(shù)據(jù)市場上賣方收入最大化的定價策略（Bergemannetal，2018；Lietal，2019）。數(shù)據(jù)產(chǎn)品市場可以提供比普通產(chǎn)品更豐富的產(chǎn)品版本，因為數(shù)據(jù)產(chǎn)品的買家重視不同的維度，并且關注數(shù)據(jù)在特定場景下的應用（Bergemann&Bonatti，2019）。避免套利主要指參與者無法通過不同市場的價格差異獲利。無套利性是查詢定價的核心原則（Li&Miklau，2021）。查詢定價的無套利性可以被分解為無信息套利和無捆綁套利，無信息套利指如果數(shù)據(jù)集Q1的范圍包含在數(shù)據(jù)集Q2的范圍內，Q2的價格應該不低于Q1；無捆綁套利指消費者不應該能夠通過分解一組查詢并在單獨的交互中分別詢問每個查詢來獲得價格優(yōu)勢（Li&Miklau，2021）。Koutrisetal（2012）研究了基于查詢的定價，設計了一種滿足賣方收入最大化、無套利和公平分配的定價算法，如果預先設定價格的幾個視圖之間不存在套利情況，就存在唯一的定價函數(shù)，能滿足無套利和無折扣條件。Zhengetal（2017）對移動人群感應數(shù)據(jù)進行查詢定價，同時滿足捕捉數(shù)據(jù)的不確定性、無套利和收入最大化三個因素。Li&Raghunathan（2014）則認為，在對個人敏感數(shù)據(jù)的交易設置某些查詢時，數(shù)據(jù)賣方必須接受一些套利的風險，以便制定合理的價格。公平性指多個賣方合作參與交易時，產(chǎn)生的收益能夠在賣家之間公平分配。Shapley（1953）提出了公平分配應具備的四個條件：一是平衡性，即收益應完全分配給所有賣家；二是對稱性，對收益做出同等貢獻的賣家應獲得同等份額的分配；三是零要素，如果一個賣家的數(shù)據(jù)對集體的收益沒有貢獻，那么這個賣家就不應該得到任何分配；四是可加性，如果一個賣家的數(shù)據(jù)可用于兩個任務t1和t2，并分別有v1和v2的收益，那么對應的分配應該是v1+v2。Jiaetal（2019）認為，Shapley值是用于數(shù)據(jù)產(chǎn)品收益公平分配的最佳工具。保護隱私越來越成為數(shù)據(jù)交易和定價的重要原則。在數(shù)據(jù)要素交易市場上，有三個主體的信息容易被泄露，即網(wǎng)絡平臺用戶的個人信息、數(shù)據(jù)提供方的經(jīng)營信息以及第三方交易平臺的信息，例如，機器學習模型的訓練和預測服務樣本通常來自存儲在云服務器上包含敏感信息的用戶內容，存在隱私泄露風險（Koushanfaretal，2019），消費者將查詢發(fā)送至云服務器，獲得的預測結果也可能包含敏感數(shù)據(jù)。保護隱私的方法包括出售脫敏后的數(shù)據(jù)或者建立去中心化的數(shù)據(jù)交易平臺，使用在無權限區(qū)塊鏈上運行的保護隱私的智能合約實現(xiàn)買賣雙方的直接交易（Hynesetal，2018）。出售脫敏數(shù)據(jù)