数据资产定价难点与应对策略(中文稿)

前言

社区原创论文《Difficulties and Countermeasures in Data Asset Pricing》已被国际知名出版社Springer收录并发表。施普林格出版社是世界领先的科学出版机构，拥有广泛的期刊和图书资源。为便于理解，本文提供中文稿摘要，旨在帮助读者学习，但因内部版权机密，禁止商业分享。

论文中文版摘要

随着中国相关政策出台，数据资产正式纳入财务会计科目，这为企业带来巨大利好。然而，“如何评估和定价数据资产”成为首要难题。本文旨在解析数据资产定价的核心难点，提出应对策略与行动方案，以指导企业在数据资产入表和数据研讨中的实践。

数据资产定价难点

数据资产的无形、零成本复制特性使得定价难度大。定价规则不如实物资产明确，受数据质量、加工流程复杂性和应用场景多样性影响。数据资产的独特性、协同性特征和无限可复用性导致其实际价值难以确定，主要体现在数据价值依赖于特定场景才能产生。

数据资产定价方式

数据资产价值分为内部定价和外部市场定价。内部定价主要评估数据部门价值，提升企业效率；外部定价则关注市场调节。内部定价方法包括成本法、收益法、市场法和反向评估法。外部定价需建立市场定价平台和议价流程机制，考虑市场需求、数据用途、质量和竞争环境。

数据资产定价应对

应对策略包括评估内在价值、成本及业务价值和市场交易价值。内在价值关注数据质量、规模和使用频率；成本价值涉及数据全生命周期成本；业务价值通过关键绩效指标衡量增量效益；市场交易价值考虑货币化度量和市场实际收益。

数据资产规划“五步法”

建议企业采用“五步法”提升数据资产管理能力，包括数据资产识别盘点、使用情况统计、治理、运营和数字化系统保障。在国家政策支持下，这有助于企业内部以及对外交易数据资产的管理和交易。

总结

数据资产定价对企业至关重要，但定价机制需持续优化，尊重市场反馈。合理的定价机制对数据资产提供方和需求方均能带来回报，有助于数据资产交易的长期健康发展。

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文章来源：

老司机聊数据

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