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  1. 论文/

数据要素的界权、交易和定价研究进展

·1787 words·4 mins
数据界权 数据资产 数据交易 数据定价 数字经济 数据市场 数据权利 数据产品 数据流通 区块链技术
Table of Contents

✏️ 熊巧琴
✏️ 汤珂

要点总结
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随着数据及其交易价值的日益凸显,缺乏系统、跨学科的理论研究支持。本文首先对数据界权进行综述,明确数据资产化的前提,提出在场景性公正原则下细分数据权利。数据资产具有可复制性、价值不确定性等特点,数据流通方式包括企业主动共享、自留使用和数据交易。相对于要求企业主动共享数据,第三方交易平台更符合经济理性。数据产品的交易模式和卖方策略受应用场景和买方异质性的影响较大,差异化产品和定价是主要策略,区块链技术是完善数据交易的方案之一。

本文总结了数据资产的可复制性、价值不确定性等特点,并对数据的流通方式、数字产品和数据产品的交易和定价进行综述。数据交易技术(尤其是第三方交易平台)更符合经济理性,数据产品的交易模式和卖方策略受应用场景和买方异质性的影响较大。区块链技术是完善数据交易的方案之一。最后,本文对数据资产的多种定价原则和方法的适用性和局限性进行综述,提出了数据资产定价的主要原则和方法。

关键要点
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论文重要性
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数据要素是数字经济的微观基础和创新引擎,促进数据要素的流通和交易是未来产业发展的大趋势。本文的研究为数据界权、交易和定价提供了系统的理论支持,有助于保护数据主体权益并维护数据安全,同时引导数据要素协同向先进生产力集聚,从而促进完善社会主义市场经济体制。未来的研究可以进一步探索区块链技术在数据交易中的应用,以及数据资产定价的多维度评估方法。


深度解读
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数据界权
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本文首先探讨了数据界权的问题,指出数据权利的初始配置对数据市场的发展和社会福利水平有重要影响。数据权利可以分为数据内容和数据产品两类,数据内容属于数据主体的权利,而数据产品则属于数据生产者或持有者的权利。数据界权的核心在于平衡数据市场的发展与个人权利的保护。通过场景性公正原则,本文提出了针对不同数据内容和数据产品的权利细分方法,明确了数据资产化的前提。然而,数据界权的复杂性在于,数据权利的不清晰可能导致资源配置不当,进而影响社会福利。未来的研究需要进一步探讨如何在保护个人隐私的同时,促进数据的有效流通和交易。

数据资产化
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本文总结了数据资产化的核心特征,包括未来的收益性、所有者对资产的控制权以及由过往交易结果形成。数据资产具有非竞争性和边际成本接近于零的特点,这使得数据资产可以无限分享和复制,但也带来了交易中的挑战。数据资产的价值具有很大的不确定性,主要体现在其事前不确定性、协调性、自生性和网络外部性。数据资产的价值不仅取决于其体量和质量,还与使用者的异质性密切相关。本文指出,数据资产的价值评估难以标准化,未来的研究需要进一步探索如何在不同的应用场景中准确评估数据资产的价值。

数据交易
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本文详细分析了数据交易的三种主要方式:数据共享、自留使用和数据交易。数据共享在理论上可以促进社会福利的提升,但在实际中,企业往往因为竞争关系而不愿意共享数据。数据交易的核心在于差异化产品和定价,卖方策略受应用场景和买方异质性的影响较大。本文还探讨了第三方数据销售商在促进数据流通中的作用,指出第三方平台可以通过整合多源数据,提供更全面的数据产品。然而,当前第三方数据交易平台普遍存在活跃度低的问题,未来的研究需要进一步探讨如何通过技术和制度创新,提升数据交易的效率和安全性。

数据定价
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本文对数据定价的原则和方法进行了综述,指出数据定价的核心在于真实反映买家的效用、卖方收入最大化以及收入的公平分配。数据资产的定价方法包括传统会计学定价、基于信息熵的定价和多维度定价等。数据定价的复杂性在于数据价值的不确定性,不同的应用场景和买方异质性会导致数据价值的巨大差异。本文还探讨了区块链技术在数据定价中的应用,指出区块链可以通过智能合约和零知识证明等技术,解决数据交易中的信息悖论和二次转售问题。未来的研究需要进一步探索如何结合人工智能和大数据技术,提升数据定价的准确性和效率。

区块链应用
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本文探讨了区块链技术在数据交易中的应用,指出区块链可以通过赋权、零知识证明和完整记录交易过程等方式,解决数据交易中的信息悖论、二次转售和道德风险等问题。区块链与智能合约的结合可以自动执行交易协议,减少欺诈行为,规范交易秩序。然而,区块链技术本身也存在数据隐私、可扩展性和互操作性等挑战。未来的研究需要进一步探索如何通过技术创新和制度设计,克服这些挑战,推动区块链在数据交易中的广泛应用。

完整论文
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