胡高飞
在数字经济蓬勃发展背景下，数据已成为除土地、劳动力、资本、技术之外的新型生产要素，是发展新质生产力、推动产业升级的核心支撑。价格形成机制是数据要素市场化配置的核心枢纽，直接决定资源配置效率、市场交易活力与收益分配公平性。当前我国数据要素市场仍处于培育阶段，定价标准不统一、价值评估难、监管配套不足等问题突出。想要打通流通堵点，必须依据公共、企业、个人三类数据的权属与功能差异，搭建分层分类、多元适配的市场化定价机制。
针对公共数据，坚持“公益优先、保本微利、市场化浮动”的定价导向。公共数据由政府部门、事业单位在履职过程中产生，具有公共属性，应坚守“公益优先、保本微利、市场化浮动”导向。发改、数据主管部门联合划定运营机构收费上限，核算范围覆盖政务数据平台搭建、常态化数据清洗脱敏、安全存储、合规审查、应急防护等刚性运营成本，仅设置极低区间的准许利润，从源头杜绝依托公共数据垄断资源、抬高收费赚取超额利润的行为。在政府核定的限价红线内，赋予运营机构自主调价空间，结合使用主体、应用场景、调用规模实行阶梯化、差异化浮动收费。面向政务协同、民生保障、公益科研、乡村振兴、基础公共服务等普惠领域，全面推行数据免费开放或象征性低价政策，降低公共服务数字化转型成本;面向工业智能制造、金融风控、商业市场分析等市场化产业场景，设置分级阶梯计价规则，单次调用量越小单位单价越高，长期批量采购、年度框架合作可享受阶梯折扣，引导企业集约、高效使用公共数据资源。通过分层浮动定价设计，既守住公共数据全民共享的公益底线，又适度通过市场化收费覆盖运营成本，实现公共数据资源社会效益与经济价值协同释放。
针对企业数据，全面推行“市场供需主导、价值贡献定价”的市场化机制。企业数据是数据交易市场最核心的流通标的，具备完整私有产权与纯粹市场化属性，应根据不同交易形态匹配细分定价规则。针对标准化常态化数据服务，如月度行业数据集订阅、标准化接口流量租赁、基础宏观数据采购，采用按数据条数、调用时长、访问流量计量的标准化固定计价，定价清晰透明，大幅降低中小企业常态化采购数据的综合成本;针对企业专属定制化增值服务，包含行业专题数据清洗、定制化建模运算、专项市场调研分析、数据深度治理加工等，采用“基础治理成本+场景收益溢价”的组合定价模式，综合核算定制开发工时、专属算法研发投入、项目落地后可创造的营收增量、降本增效空间，叠加对应价值溢价确定最终交易价格;针对细分赛道独家数据集、企业核心经营数据、高壁垒稀缺行业数据，完全放开价格管控，采用线上公开竞价、线下供需双方协商议价并行的交易模式，供需主体结合数据稀缺程度、独家授权使用周期、排他权限、预期长期盈利空间自主商定交易价格，充分凸显稀缺企业数据独有的场景商业价值。
针对个人数据，坚持“合规前置、权益保障、合理补偿”的定价原则。个人数据直接关联自然人的人格权益与隐私安全，所有交易、授权使用行为必须以用户清晰、自愿、明确授权为硬性前置条件，人脸、生物识别、重大疾病病历等敏感个人数据严禁进入市场交易，其定价逻辑本质是对自然人让渡个人信息使用权、开放隐私范围的合理权益补偿，而非单纯的数据商品对价。整体补偿定价标准可从以下三个维度分级细化：一是数据脱敏处理程度，未经任何处理的原始个人数据可反向定位自然人，隐私风险最高，对应补偿标准最高;经过去标识化、全匿名化处理，无法反向识别对应主体的数据集，隐私风险显著降低，补偿标准同步下调。二是数据授权使用范围与有效期限，仅限单一企业内部业务短期使用、不对外流转的数据，补偿额度偏低;允许跨行业、跨企业流转，或是长期、永久授权使用的数据，将大幅提高隐私补偿标准。三是商业化应用风险等级，用于产品功能优化、基础市场调研等低风险场景，补偿标准温和适中;用于全域用户画像、精准推送营销、信用评估等高风险商业化场景，会进一步提升补偿水平。
【作者为湖南工程学院教师、湖南省要素与资源交易研究会副会长。本文为国家社科基金项目“区块链赋能视域下公共资源交易信用治理研究”(22BGL265)阶段性成果】
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来源：华声在线
