基于数据质量的公平数据定价

随着数据的爆炸式增长,以数据为关键要素的数字经济进一步发展。在数据市场中,建立公平高效的定价交易系统变得尤为重要。针对数据市场的公平性,提出了基于数据质量的数据市场模型。首先,以用户的需求为目标,制定综合数据质量的定价策略。其次,为防止用户的恶意欺诈行为,设计了保障公平数据交易的市场机制。最后,在原始数据交易的基础上,讨论了与数据质量相关的数据清洗服务,通过游戏理论中的机制设计多用户清洗价值分配机制。通过实验证明了按照模型构建系统的效率和有效性,可以保证数据市场的公平性。

医疗健康数据定价机制研究

目的对呈指数趋势增长的健康医疗数据进行合理的价值评估,充分释放健康医疗数据价值。方法调研近年来数据定价的研究现状,探索构建基于多级数据要素市场体系的健康医疗数据定价机制。结果推进形成大模型+大数据+大学科健康医疗数据要素化生态闭环。健康医疗数据要素化要经历资源化、资产化和资本化3个发展阶段,参考资本、土地等要素的多级市场体系,可构建基于多级健康医疗数据市场体系的数据价格机制。结论推进构建适应我国国情和健康医疗行业现状的数据价格机制,有助于引导医疗资源合理配置、适应健康医疗行业发展转型。

基于改进型Stackelberg博弈的自动驾驶测试数据定价模型

针对自动驾驶测试数据兼具连续与离散变量,且包含时间戳和经纬度等间接信息特征的特点,利用特征挖掘过滤、连续变量离散化、驾驶模式加权等方法对传统信息熵方法进行适应性调整,提出基于特征工程的驾驶模式加权信息熵方法,确定自动驾驶测试数据信息量;引入信息量构建数据消费者效用方程,提出考虑信息量和平台利润率约束的改进型Stackelberg博弈数据定价模型。以上海市自动驾驶实际测试数据开展典型案例分析,结果表明,基于改进型Stackelberg博弈的数据定价模型可有效评估数据信息量,合理分配数据生产者、数据平台和数据消费者交易三方的利润率,并显著提升数据交易量和数据交易三方总效用,从而增强自动驾驶测试数据交易市场的活力。

基于数据市场类型的数据定价模型研究

市场是产品价格形成的过程,不同市场的价格形成方式是不一样的,产品定价模型是对市场形成产品价格过程的一种抽象。当前,数据的市场需求已经形成,但有效的数据市场尚未形成,数据定价还在探索阶段。现有的数据定价模型大部分是针对某些特定数据交易场景设计的,而不是针对特定数据市场类型设计的。考虑数据市场的经济学市场类型,从经济学视角将当前数据市场划分为卖方垄断市场、买方垄断市场、寡头垄断市场、中心化完全竞争市场以及去中心化完全竞争市场5种数据市场类型,将现有的数据定价模型归纳到相应的数据市场类型中。通过分析数据市场类型与数据定价模型的依存关系,提出数据定价的“市场类型原则”,为数据要素市场建设及数据定价提供理论指导。

数据定价与交易研究综述

在大数据时代,随着信息技术的发展,各行各业都在收集海量数据.数据是数字经济的基础,蕴含有巨大价值.但是由于缺乏高效可行的共享机制,数据拥有方彼此之间缺乏沟通,形成了一个个数据孤岛.这不利于大数据产业的健康发展.因此,给数据分配一个合适的价格,设计高效的数据交易市场平台成为消除数据孤岛、使数据充分流动的重要途径.系统梳理进行数据定价与交易时涉及的技术性问题.具体来说,介绍数据定价与交易的难点和相关准则;将大数据在市场中的生命周期分为数据收集与集成、数据管理与分析、数据定价和数据交易4个环节;在大数据管理研究的基础上介绍适用于前两个环节的相关方法;然后对数据定价思路和方法进行分类,分析各类方法的适用场景以及优势和短板;介绍数据市场的分类,以博弈论和拍卖为例研究了数据交易中市场类型和参与人行为对交易过程及价格的影响.最后,对数据定价与交易的未来研究方向进行展望.

数据定价研究综述

数据定价是把数据作为资产并对资产进行定价的行为。在当前的数据市场中,由于买家和卖家之间几乎没有透明度、信息严重不对称,造成数据定价的混乱。如果存在数据定价的标准流程和评估方法,买家就能够以合理的价格获得需要的数据,同时也能改善数据交易市场的效率。检索了近年来关于数据定价的相关文献,在此基础上,总结了数据定价的定义、特点、发展概况和应用场景;阐述了数据交易流程和数据交易成本;重点阐述了影响数据定价的两个重要研究方向——数据定价策略和数据定价模型,全面评价了现有六种数据定价策略和五种定价模型的机制、优缺点及运用场景;最后,从数据价值评估、数据交易规则和数据隐私保护三方面分析了数据定价面临的挑战,并展望了数据定价的发展方向。研究成果将为今后的相关工作提供有价值的参考和依据。

大数据定价方法的国内外研究综述及对比分析

大数据独特的价值特征导致数据定价问题复杂,尽管研究者对此展开了大量研究,但大多角度单一且缺乏实际应用性。鉴于此,对大数据定价方法进行了综述,梳理出成本导向、市场导向、需求导向、利润导向以及基于生命周期定价的5种定价类型,对比了成本法、协议定价、市场法、收益法、基于质量以及基于查询的定价6种主流定价方法的优劣势;最后通过大数据定价流程分析进一步展现了不同定价方法各自的特点,并对数据定价方向进行了展望,以期为今后的相关研究提供一定的参考。

面向大数据定价的委托拍卖方案

大数据合理定价是当前大数据交易中亟待解决的具有一定挑战性问题之一.本文针对大数据定价困难问题,基于Micali-Rabin的安全计算技术提出一种具有大数据定价功能的安全委托拍卖方案.在方案中首先基于Micali-Rabin的随机向量表示方法设计满足标价密封性的大数据拍卖及验证算法.其次,基于Merkle树和Bit承诺协议实现大数据交易中数据的完整性和底价的不可否认性,特别是在定价阶段,利用一种特殊的多方安全计算协议隐藏大数据的底价,以此保障了大数据交易的公平性.最后,方案安全性和性能分析表明,该方案特别适用于大数据交易场景下的数据委托拍卖.

基于博弈论和拍卖的数据定价综述

在大数据时代,随着数据爆炸式的增长,将数据视为一种商品,建立一个高效的数据交易市场,通过数据交易市场为数据拥有者提供利益补偿,为数据需求者提供数据或服务,使得数据能够在数据拥有者和数据需求者之间充分地自由流动显得尤为重要。然而如何为数据设定合理的价格是必须考虑的。对基于博弈论和拍卖的数据定价进行了研究,调查了该分类下不同的数据定价模型,并将其分为不同的类型,综合比较各个模型的优劣。将常见的数据交易市场进行分类,指出不同的数据交易框架在实现过程中的优点和挑战。对已有的数据定价研究进行总结,以便数据定价领域的学者能更轻松地掌握该领域的研究现状及重点。

基于隐私度量的数据定价模型

有价值的数据资源充分流动,可以实现大数据产业的长期,稳定和可持续发展。本文讨论了通过构建以合理定价为中心的数据交易机制来利用经济杠杆来激励数据流的想法。首先,本文结合信息熵,提出了一种基于分级的交易数据集隐私度量方法;其次,基于数据集中的隐私含量和数据引用指数提出了一种数据定价模型对待交易数据元组进行定价;最后,结合一个实际的交易数据集验证了模型的正确性、合理性、有效性。

数据定价的机制构建与法律调节

数字经济背景下数据的财产属性日益凸显,数据的流通交易需求愈发迫切,数据定价是数据交易开展的前提。数据因其价值的双向不确定性、异质性和时效性使得数据定价存在诸多难点,传统适用于无形资产价值评估的成本法、收益法、市场法和在市场实践中运用的第三方评估定价、协商定价和拍卖定价等数据定价方法均存在诸多局限性,无法满足数据定价的现实需求。数据定价应整合现有的理论和实践,把握定价准确性和效率性的基本原则,充分发挥市场自主定价的作用,同时运用法律手段维护数据定价秩序。在数据要素市场发展初期,应着力发挥法律干预下的市场自主定价,积累市场实践经验;在数据要素市场发展成熟期,应逐步建立自动化数据定价模型,构建自主高效的数据定价体系。

对我国征信中心信用数据定价的改进

目前我国征信中心信用数据的定价亟待继续完善,在保持已有的定价公式的基础上,结合质量成本的概念进一步细化基准服务费,采用国际通用的数据质量评价指标,建立新的信用数据质量评价体系,对不同指标进行定义,利用非寿险精算中的奖惩系统对调整系数进行设计。

数据要素市场研究综述:价值、定价与交易

随着算力网络的兴起,以算力为中心的新型基础设施成为推动信息经济发展的关键引擎。数据是数字经济时代重要的生产要素,是构建新发展格局的重要支撑。数据要素市场作为连接数据和算力网络的纽带显得尤为关键,其稳健运行直接关系到算力网络的可持续发展,为信息经济体系提供了关键支撑。因此,以数据产品为起点,介绍了其在数据要素市场中所涉及的流程和这些部分之间的内在联系。之后,深入研究了数据要素市场的3个关键方面的现有工作,即数据价值、数据定价和数据交易。数据价值评估方面,针对数据相对价值评估,介绍了指标体系、指标权重和价值指数等关键环节的相关工作,针对数据资产价值评估,介绍了成本法、收益法、市场法等传统方法和基于机器学习的新兴方法。数据定价模型方面,将现有方法划分为数据集产品定价和数据服务产品定价两大类,总结了7种定价方式,并进一步分析了各个方法的优缺点及适用场景。数据交易系统方面,从系统架构的角度分析了集中式和分布式两种架构在数据交易市场中的应用,之后介绍了场内交易和场外交易两种交易模式的现状及前景。

数据资本资产定价模型:基于两部收费的方法

本文针对当前数据资本资产定价理论中成本法、收益法存在短板的问题,以及市场法不成熟的问题,基于梯若尔双边市场理论拓展了资本资产定价理论,首次引入双边市场作为市场法定价的基础,从数字生态系统现有两部收费的实践出发,构建成本法与收益法相结合、单边市场与双边市场相结合、时间贴现与空间贴现相结合的数据资本资产定价模型(DCAPM),用于标准化数据资本资产定价。这一模型创新性地将现有资本资产定价理论从时间特例发展为时空通则。本文基于均衡分析建模,建立了按照实际销售收入、符合现有会计准则的数据资本资产定价方法。研究的一般意义在于,发现反科斯型市场的作用,尤其是明晰了将外部性加以内部化这一双边市场机制在数据资本资产定价中的作用。

基于层次分析法和市场法的数据资产定价方法

数据资产定价至今是一个具有挑战性的问题。随着大数据时代的来临,数据资产已成为企业核心竞争力和决策支撑的关键要素。由于数据资产的特殊性,传统的资产定价方法不能完全适用于数据资产,目前还缺乏明确的交易规则和成熟的定价方法。因此,博弈论、期权定价法与市场对比法等成为数据资产定价的新探索方向。本研究在现有方法的基础上,提出一种综合运用层次分析法和市场法的定价模型。具体来说,首先采用专家打分方式选取合适的数据评估指标,运用层次分析法确定各评估指标的权重,然后在交易市场中搜集同类数据资产的交易案例,通过市场法计算市场修正系数,运用权重修正模型和系数修正模型对待评估数据资产进行定价。模型考虑了数据资产的特殊属性,也综合了多种定价方法的优势,能够实现对数据资产更准确和科学的评估。

基于闭环数据供应链的数据产品定价策略研究

近年来随着大数据的广泛应用,个人与企业数据快速增长,数据成为公司的重要资产。数据交易的快速发展,为数据供应商和数据服务商带来了新的商业契机,同时也对数据定价机制提出了新的挑战。闭环数据供应链是由终端用户、数据供应商和数据服务商构成,也是数据交易的主要利益相关者。本研究针对闭环数据供应链的数据产品定价策略问题,分析不同利益相关者的数据交易过程,提出基于闭环数据供应链的集中定价、分散定价和收益共享三种不同数据定价模型;讨论不同数据定价策略对终端用户提供个人的数据质量、规模与激励的影响;得到不同定价策略下的最优定价、数据供应商与数据服务商的收益以及消费者剩余;为数据定价及利益相关者提供有效的决策依据。

数据要素价值释放研究进展

数字经济时代,数据成为重要生产要素,透过开放共享与市场化配置释放其价值。文章基于文献内容,详细探讨数据作为生产要素的特征,并深入阐述数据要素价值释放理论、路径与问题,分析目前数据要素确权、定价机制及价值释放过程,探讨政府数据、企业数据及个人数据等不同主体数据要素价值释放模式与路径,指出未来数据要素价值释放研究方向。

数据定价的双重维度:从产品价格到资产价值

数据定价是数据要素市场的基础机制,但尚未得到清晰界定。数据定价可以划分为数据产品价格、数据资产价值双重维度。数据产品价格的主题是标准化,通过梳理数据产品及其定价模式的主要类型,可以将数据产品价格分解为数据资源和服务终端两项特征价格,从而建立起标准化的价格描述。数据资产价值的主题是可计量,通过梳理数据要素的主体多元性、形态重塑性和价值时变性等新特征,可以明确满足特定条件的数据产品是数据资产的较优表达,且公允价值法是数据资产价值计量的较优方法。场内交易可以将数据产品价格和数据资产价值两个维度打通,形成标准化产品价格与可计量资产价值之间的锚定关系。

公共数据有偿服务的正当性与实践路径研究

公共数据有偿服务是公共数据价值化和要素化的必由之路,但是目前对于公共数据有偿服务的正当性、有效路径和风险防范都还缺乏充分的研究和切实可行的方案。本文研究为持续健康推动公共数据有偿服务提供参考。本文剖析了公共数据的概念,分析了公共数据有偿服务的范围,从社会经济价值、数据权属和收费的合理性与必要性三个方面切入,论证了公共数据有偿服务的正当性。通过深入分析开展公共数据有偿服务的有效路径,本文明确建议在授权和运营模式、服务交付方式、定价策略、利益补偿机制这四个关键环节应当采取的策略和方案。通过讨论公共数据有偿服务中可能的风险和防范措施,本文总结提炼了六条具体建议。

数据流转视域下数据权益定价的标准认定

为了推动数据资源有序流转,对数据权益进行定价势在必行。公权力机关、平台及个人构成了数据权益分配框架的三大主体;数据本身的流转速度、容量、类型及数据生命周期中投入等要素决定着数据的价值。基于此,文章提出了数据流转中的定价需结合具体的场景进行;平台数据考虑其盈利的特性,需以成本加收益的方式确定数据定价;个人数据在当下议价权不足,其定价收益可通过平台反哺等思路,旨在为数据领域的立法、执法和司法提供参考。