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    大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的定價(jià)模型和定價(jià)指標(biāo)體系研究

    2022-12-06 14:43:47孫震白云鶴王潮
    微型電腦應(yīng)用 2022年8期
    關(guān)鍵詞:定價(jià)交易資產(chǎn)

    孫震, 白云鶴, 王潮

    (1.北京大學(xué),大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室,北京 100871;2.中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院,北京 100020;3.上海大學(xué),特種光纖與光接入網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200444)

    0 引言

    隨著信息技術(shù)在人類生產(chǎn)、生活的深度應(yīng)用,數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、匯聚、應(yīng)用逐步擴(kuò)大、深化,數(shù)據(jù)價(jià)值受到社會(huì)各界的廣泛認(rèn)可和重視。國內(nèi)外涌現(xiàn)出一批大數(shù)據(jù)交易平臺(tái),在數(shù)據(jù)確權(quán)、定價(jià)、數(shù)據(jù)交易等方面開展了應(yīng)用。數(shù)據(jù)定價(jià)是數(shù)據(jù)交易的核心問題,是形成數(shù)據(jù)價(jià)值從產(chǎn)生、倍增到賦能良性循環(huán)機(jī)制的中樞。

    1 現(xiàn)狀

    目前對大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)中數(shù)據(jù)定價(jià)的研究,主要集中在3個(gè)方向:不斷優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,對微觀細(xì)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化;對交易機(jī)制的討論;綜合性論述。

    1.1 數(shù)據(jù)定價(jià)模型與定價(jià)因素分析

    基于數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)定價(jià)基本上從經(jīng)濟(jì)學(xué)或數(shù)學(xué)角度出發(fā),對數(shù)據(jù)模型的因素、基本原理進(jìn)行探討,如何玉長[1]認(rèn)為數(shù)據(jù)定價(jià)的主要因素包括:生產(chǎn)成本、產(chǎn)品質(zhì)量、應(yīng)用效益和風(fēng)險(xiǎn)水平,其中生產(chǎn)成本將作為數(shù)據(jù)價(jià)格的下限。數(shù)據(jù)歷史特征越豐富、數(shù)據(jù)質(zhì)量越高,數(shù)據(jù)價(jià)值越高,可以利用效用函數(shù)、數(shù)據(jù)熵等方式構(gòu)建數(shù)據(jù)定價(jià)模型,如STAHL等[2]基于逆向定價(jià)(Name Your Own Price)原則提出一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定價(jià)模型,該模型充分考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、購買方偏好、購買方報(bào)價(jià)、供應(yīng)方要價(jià)等因素,由購買方先行提出數(shù)據(jù)偏好和報(bào)價(jià),進(jìn)而調(diào)整數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)質(zhì)量,為購買方提供定制化的產(chǎn)品和價(jià)格;WU等[3]討論了企業(yè)在購買大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)的兩種定價(jià)方式,即訂閱定價(jià)和根據(jù)使用量定價(jià),企業(yè)使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)可以先選擇根據(jù)使用量定價(jià),之后根據(jù)其財(cái)務(wù)狀況和使用效率進(jìn)行調(diào)整,同時(shí)強(qiáng)調(diào),更新頻率更高的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來更多的價(jià)值。

    1.2 交易機(jī)制的研究進(jìn)展

    張玉卓[4]認(rèn)為平臺(tái)能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)外部性內(nèi)部化、價(jià)格杠桿內(nèi)部化,需要充分考慮平臺(tái)雙邊的非中性價(jià)格問題。陸岷峰等[5]認(rèn)為,應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)和構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)一、二級市場和數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易所,并指出數(shù)據(jù)估值與數(shù)據(jù)定價(jià)應(yīng)區(qū)分看待,先由以銀行為代表的金融機(jī)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行估值,再在交易市場上達(dá)成供需平衡狀態(tài)下的市場出清價(jià)格。鄭蘇瑤等[6]從數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化角度出發(fā),將數(shù)據(jù)的定價(jià)流程劃分為根據(jù)已有交易記錄數(shù)據(jù)定價(jià)、基礎(chǔ)模型定價(jià)、證券化和期權(quán)定價(jià),并分別討論了不同階段的定價(jià)方法,認(rèn)為未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化將成為定價(jià)的主流方式。

    1.3 定價(jià)策略和定價(jià)模型綜合討論

    主要對市場上現(xiàn)存的定價(jià)策略和定價(jià)模型進(jìn)行綜合討論,指明現(xiàn)存的問題和進(jìn)一步完善方向。如:蔡莉等[7]綜述了現(xiàn)有數(shù)據(jù)定價(jià)策略和定價(jià)模型的機(jī)制、優(yōu)缺點(diǎn)及運(yùn)用場景,并認(rèn)為未來要進(jìn)一步尋找有效的數(shù)據(jù)價(jià)值度量技術(shù),以采用數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息熵和元組來源等作為核心定價(jià)要素。劉枬等[8]認(rèn)為數(shù)據(jù)定價(jià)應(yīng)以成本導(dǎo)向的定價(jià)為價(jià)格下限,顧客導(dǎo)向的定價(jià)為上限,以市場導(dǎo)向的定價(jià)為參照,以利潤和消費(fèi)者福利最大化為目標(biāo)。彭慧波等[9]認(rèn)為應(yīng)以隱私度量作為核心價(jià)值參考,并綜合評估其他價(jià)值影響因素,構(gòu)建普適的、可解釋的數(shù)據(jù)定價(jià)模型。尹傳儒等[10]討論了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值和價(jià)格、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評估和數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)之間的內(nèi)在聯(lián)系和區(qū)別,認(rèn)為收益法、成本法局限性較大,而基于深度學(xué)習(xí)、信息熵的方法難以落地。

    2 數(shù)據(jù)交易問題分析

    2.1 數(shù)據(jù)交易量不足影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值挖掘

    目前,國內(nèi)大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)中可交易標(biāo)的偏少、交易頻率偏低,成交量長期處于較低水平,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值體現(xiàn)遠(yuǎn)低于預(yù)期。2015年4月,貴陽大數(shù)據(jù)交易所總裁王叁壽表示,預(yù)計(jì)未來3~5年日交易量達(dá)到100多億元[11]。但自2015年5月正式上線至2019年7月,該交易所累計(jì)交易額僅4億多元,此后交易量未見公開披露。交易量的缺乏導(dǎo)致了數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場實(shí)踐不足,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值未充分挖掘。

    2.2 細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化不足

    國內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)是2019年實(shí)施的《信息技術(shù)——數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)》(GB/T 36344—2018)[12],對數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性、準(zhǔn)確性、一致性、時(shí)效性、可訪問性提出了要求,為數(shù)據(jù)質(zhì)量評價(jià)提供了重要參考,但因?yàn)閿?shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)應(yīng)用場景等存在復(fù)雜性,在細(xì)分領(lǐng)域還需要更加細(xì)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指引。在數(shù)據(jù)質(zhì)量缺乏評估的情況下,市場上易出現(xiàn)劣幣驅(qū)逐良幣現(xiàn)象,從而影響數(shù)據(jù)交易市場的發(fā)展。

    2.3 大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)中的數(shù)據(jù)內(nèi)涵與價(jià)值發(fā)掘不足

    根據(jù)LIEW[13]討論的DIKIW理論,數(shù)據(jù)是被記錄的符號(hào)和信號(hào),隨后將被加工處理為信息、知識(shí)、智能、智慧,由符號(hào)和信號(hào)讀數(shù)逐步擴(kuò)展為對其處理、內(nèi)部化、重組、增加合理判斷和適當(dāng)執(zhí)行,其內(nèi)涵、應(yīng)用范圍也逐步擴(kuò)大。目前的大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)中,除了對數(shù)據(jù)質(zhì)量的分級分類缺乏細(xì)化外,還有對數(shù)據(jù)價(jià)值的內(nèi)涵未清晰定義,原始數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)未有成熟的分級分類交易體系。

    3 數(shù)據(jù)價(jià)值和數(shù)據(jù)資產(chǎn)

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的發(fā)現(xiàn)、價(jià)格的形成可參考傳統(tǒng)金融資產(chǎn)的定價(jià)理論和運(yùn)行機(jī)制,對數(shù)據(jù)定價(jià)機(jī)制進(jìn)行完善。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格的形成不僅需要一些算法、模型,還需要完善數(shù)據(jù)管理、法律、交易機(jī)制、應(yīng)用場景等。

    3.1 基于元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)是表象,需要系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理作為支撐,要從全生命周期考慮利益相關(guān)方的數(shù)據(jù)需求,獲取、存儲(chǔ)、保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性,確保數(shù)據(jù)和信息的質(zhì)量。如韓華鋒等[14]針對電力交易大數(shù)據(jù)專門設(shè)計(jì)了存儲(chǔ)與分析系統(tǒng)的硬件和軟件,有效提升了數(shù)據(jù)的完整性,提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)率和穩(wěn)定性。重點(diǎn)要做好元數(shù)據(jù)管理,主導(dǎo)方應(yīng)當(dāng)首先制定元數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略,充分理解元數(shù)據(jù)需求,明確更新頻次、歷史信息、質(zhì)量要求、安全要求等,其次打造元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的有效創(chuàng)建、維護(hù)、查詢、報(bào)告與分析。同時(shí),需要發(fā)展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估機(jī)構(gòu),對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行專業(yè)性評價(jià)[15]。

    3.2 場景驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)

    數(shù)據(jù)的價(jià)值發(fā)現(xiàn)需要在現(xiàn)實(shí)的場景中。目前,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生更多來自于企業(yè),主要場景為滿足企業(yè)自身生產(chǎn)經(jīng)營、政府監(jiān)管等相關(guān)方的要求,不同的相關(guān)方對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、維度都有不同要求。在交易數(shù)據(jù)之前,需要提前考慮數(shù)據(jù)交易相關(guān)方的利益訴求。數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)相較于其他資產(chǎn)具有其特殊性,如復(fù)制成本幾乎為0,在數(shù)據(jù)交易過程中交易的標(biāo)的物不同(如數(shù)據(jù)的所有權(quán)/使用權(quán)/收益權(quán)等),交易形式不同(API/數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)結(jié)果等),根據(jù)不同的交易標(biāo)的和交易形式,對應(yīng)的交易成本和實(shí)現(xiàn)價(jià)值也各不相同,需要在具體場景中實(shí)現(xiàn)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。

    3.3 金融資產(chǎn)啟發(fā)的數(shù)據(jù)定價(jià)與交易機(jī)制

    全球證券市場已經(jīng)建立起較為完備的基礎(chǔ)設(shè)備,如法律法規(guī)、交易規(guī)則、物理場所、協(xié)調(diào)機(jī)制等,同時(shí)具有相當(dāng)龐大的專業(yè)人才。在實(shí)際交易場景中,金融資產(chǎn)的價(jià)值評估與定價(jià),算法、模型的結(jié)果僅僅作為參考。未來,數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的核心不在于模型,而在于專業(yè)的人才、在細(xì)分交易場景和環(huán)節(jié)中的專業(yè)機(jī)構(gòu),對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行確權(quán)、質(zhì)量評估。數(shù)據(jù)定價(jià)短期內(nèi)可能會(huì)受到成本、市場的競爭情況、供需情況的影響,長期可借鑒DCF模型,從未來應(yīng)用場景中充分挖掘價(jià)值,反向測算數(shù)據(jù)凈現(xiàn)值。

    4 總結(jié)

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)在社會(huì)總資產(chǎn)的比重、地位逐步提高,數(shù)據(jù)的定價(jià)、交易需要基礎(chǔ)設(shè)施完備、規(guī)則清晰、信息對稱的交易市場。未來,一是要?jiǎng)?chuàng)造數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)、應(yīng)用的場景;二是要培育專業(yè)機(jī)構(gòu)和人才,數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估要兼顧科學(xué)性和藝術(shù)性;三是要建立完善的數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)體系和測試、認(rèn)證體系。

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