近年来，数字经济高速发展，数据产业飞速演进，数据要素作为数字经济深化发展的核心引擎，对提高生产效率的乘数作用愈发显现，已成为推动我国经济高质量发展的重要动力。金融行业与数据要素存在着天然的耦合关系，通过金融市场价格发现功能，以数据要素金融属性进行定价并开展交易，对优化资源配置、引导数据要素标准化发展具有积极作用。本文在分析数据要素定价现状基础上提出数据要素的定价思路，构建数据要素定价指标体系，并阐述数据要素资产定价流程。
一、数据要素定价现状
1.数据要素定价对象
数据能够成为资源基于其使用价值，数据资源具备经济效益则成为数据资产，数据要素则是数据资源在社会生产流通中产生了经济效益。在数据要素的运用与大数据交易平台的不断发展下，人们逐渐接受“数据要素是一种商品”的定价思想。
一般来讲，数据产生的产品可分成两种类型：一种是电子图书和网上音乐等数字产品，另一种是数据集合和数据报告等数据产品。在这两种数据中，数字产品是可以直接被消费的最终产品，而数据产品则不能被直接消费，并且在生产、流通过程中会产生一定的经济效益，所以数据要素定价的对象只有数据产品。
2.数据要素定价目的
单位货物或服务的价值即为价格，如何确定流通中商品的价值即为定价的过程。数据要素作为一种生产要素，能给数据提供方、需求方和数据经纪人带来收益，其在生产过程中与其他要素融合也能提升最终产品或服务的生产效率，因此数据要素产品具备经济属性，其价值也需要用“价格”来体现。
3.数据要素定价影响因素
数据价值是数据要素定价机制以及数据要素流通交易的基础，明确数据价值对提升数据产品价值、完善要素市场分配理论具有不可或缺的意义。
数据的数量、效用、准确性、完整性、隐私性、协调性、异质性等均为数据价值的影响因素，任何一个因素的变动都会导致数据价值产生颠覆性的变化。
数据要素交易场景对数据要素定价具有关键性作用。数据要素的定价离不开特定的交易场景，其定价方法随着交易场景发生变化。
4.数据要素定价方法
数据要素作为可以流通的无形资产，具有特殊的资产属性，其主要的定价方法分为会计学定价方法、商品视角定价方法和综合定价方法三种。
会计学定价方法主要包括成本法、收益法和市场法。成本法主要考虑数据产品的重置成本和历史成本;收益法关注数据产品预期收益或效益的估值;市场法参考可比的数据要素的市场交易价格，适用于以交易为目的的数据要素。
商品视角定价方法主要分为三种情况：当数据要素具有价值可预期、买方异质性高的特点时，一般采用协议定价法、订阅定价法等;从商品交易流通的角度来看，一般使用可信第三方定价方法;注重交易过程的估值定价方法可采用基于生命周期理论的动态定价等。
综合定价方法是基于数据要素的特殊性，将会计学、商品视角等定价方法相结合的一种定价方法。
二、数据要素资产定价方案
1.数据要素资产定价思路
数据要素资产价值评估以数据要素价值和市场供求关系为核心，对不同场景下的数据要素进行估值定价。首先根据各场景中数据要素资产的类型选择适用的评价指标;然后由专家确定各指标的权重，并对影响因素进行标准化计量;最后建立标准化的数据要素价值评估指标体系。企业可以根据实际情况，结合成本法、收益法、市场法，将价值指数应用于数据要素资产化计量，量化数据要素资产的真正价值。
2.数据要素资产定价评估指标体系
构建标准化的数据要素定价评估指标体系，有助于消除数据要素价值的不确定性和异质性，推动在交易市场完成供需双方的价值共识。
卖方关注数据资产的交易价格能否覆盖数据投入的成本并实现溢价，买方关注购买数据资产后能带来多少收益。数据应用的基础在于数据质量，在数据应用过程中存在违规使用、泄露等风险，会影响数据应用价值的实现。由此，可结合我国数据要素建设背景，从数据成本、数据应用、数据质量和数据风险四个维度构建数据要素定价评估指标体系(见表1～表4，由于篇幅限制，仅展示部分指标)。
表1 数据成本
表2 数据质量
表3 数据应用
表4 数据风险
3.数据要素资产定价流程
基于数据成本、数据应用、数据质量和数据风险四个维度，笔者参考普华永道研究团队提出的数据资产价值指数计算公式：P=C×Q×U×(1-R)×(1-E)×F。其中，P为数据资产价值指数，反映数据要素资产相对价值水平，P值越大，表示该数据要素资产价值越大。C、Q、U、R为四个维度指标系数(分别通过表1、表2、表3、表4计算得到)，其中C为成本系数、Q为质量系数、U为应用系数、R为风险系数，1-R表示没有风险情况下的系数。E为负向影响系数，F为其他正向影响系数。E和F需要根据数据市场发展进行适配调整。对于四项价值影响因素，可根据特定场景选取具体指标，确定权重进行量化评价，经标准化处理后，汇总得到百分制的评价分数。
三、数据要素资产定价应用
数据价值在于与应用场景结合，不同应用场景中，数据所贡献的价值不同。本文以商业银行个人存款场景为例，来估算数据资产的价值描述了总体资金流水的个人存款明细记录及字段数据(见表5、表6)。
表5 个人存款数据资产基本信息
表6 数据资产价值指数计算表
一是根据成本维度指标内容，从前期费用、建设成本、运维成本计算得到成本总额。
二是以数据质量评价指标(GB/T36344-2018ICS35.24.01)为依据，选取质量维度适用的评价指标，对一级和二级指标进行标准化处理，统一转化为0~1的评价值，计算得到该场景中质量维度指标评价结果为0.8301。计算公式如下：
三是选取应用维度适用的评价指标，对一级和二级指标进行标准化处理，统一转化为0~1的评价值。计算得到该场景中应用维度指标评价结果0.4835。计算公式如下：
四是评价风险发生概率。根据数据安全能力与风险发生概率对照表可知初始数据风险发生概率为1%。
五是计算个人存款账户信息数据资产价值指数P。将各项指标代入资产价值指数模型得到：P=C×Q×U×(1-R)×(1-E)×F=0.2651。结合会计学上的成本法可知，此时数据要素资产价值=总成本×(1+合理利润率)×P。
四、数据要素资产定价展望
未来，随着数据交易市场的发展，各类数据要素资产在不同应用场景中的指标选择、权重设定等记录将被存储。通过这些记录，获得各类数据资产的应用场景集合，以及不同应用场景下针对不同数据资产最优的评价指标及对应权重，最终形成数据价值评估规则库。在积累大量数据交易记录后，将历史交易信息与规则库结合，依托大数据技术形成数据资产价值评估模型，从而实现数据资产的自动化定价。
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