【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据要素定价，具体为一种基于定价魔方的数据要素定价方法。具体包括四部分：一是数据要素质量评定模型；二是基于数据要素定价情景划分模型；三是数据要素定价等级测算模型；四是数据要素报价策略模型。
技术介绍
1、现阶段，我国正掀起数据要素市场化的浪潮。数据要素市场作为数据交易与流通的平台，其对于实现数据要素高效合理化配置，发挥数据要素生产效能具有重要意义。然而，当前技术背景下，数据要素市场在定价机制方面存在诸多挑战，这些问题严重影响了市场的高效运作和数据资源的合理配置。
2、首先，数据要素流入市场前现阶段普遍缺少数据要素质量评估这一流程，同时缺少明确的数据要素质量评价标准。导致大量中低价值数据充斥市场，这不仅降低了数据要素市场的整体交易水平，也可能对数据使用者造成误导。其次，现有的定价策略往往采取一事一议的非标准化定价策略，严重阻碍了全国数据要素一体化市场建设。进一步的，现有的定价方法缺乏具体的考核指标和标准，仍难以形成具体的报价方案。此外，传统的定价方式往往未能兼顾供需双方的利益，导致利益分配不公，从而不利于市场的长期稳定。
3、为了应对以上问题，本专利技术提出了一种基于定价魔方的数据要素定价方法。本专利技术构建了数据要素质量评定模型，有效识别并过滤中低价值数据，以提升市场数据质量；同时，借助数据要素定价情景划分模型，根据不同的需求主体、目标用途和应用行业，制定差异性但标准化的定价策略，以满足市场的多样化需求。此外，本专利技术还提出了一套综合的价格评估体系和定价等级测算模型，使定价过程更加透明易懂
技术实现思路
1、为解决现有技术背景中存在的问题，本专利技术提出了一种基于定价魔方的数据要素定价方法。本专利技术一方面能够有效识别高、中、低价值的数据集，从而确保中、低价值数据集不会流入数据要素市场，避免对整体数据要素交易水平产生不利影响。另一方面，本专利技术还能够针对不同的行业、主体及其使用目的，制定差异性、标准化的定价策略，以满足多样化的市场需求。此外，本专利技术突破了传统定价方式对供需两侧利益分配的不平衡，旨在兼顾供需双方的长期利益，实现更加公平和可持续的利益分配机制。
2、为了实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：
3、一种基于定价魔方的数据要素定价方法，包括如下步骤：
4、步骤s1、数据要素质量评定模型：
5、该步骤主要旨在划分数据要素的质量等级，通过有效过滤中、低价值的数据要素，以满足提升数据要素市场中流通的数据质量的需求。为此，本专利技术提供了一种数据要素质量评定算法的建模方法，该方法从多个维度对数据要素进行标准化描述，包括赋值因素、时间因素、内容因素和权威因素等共性要素。
6、(1)赋值因素：该维度主要考察数据要素所包含的信息量，具体包括数据要素中所包含数据的观测量以及有效维度。
7、(2)时间因素：该维度主要考察数据要素的时效性，具体包括数据要素的更新频率。
8、(3)内容因素：该维度主要考察数据要素的可用性，具体包括数据要素中所包含数据的完整性。
9、(4)权威因素：该维度主要考察数据要素的市场价值潜力及敏感度，具体包括相关领域内专家打分结果。
10、步骤s2、数据要素定价情景划分模型：
11、该步骤的主要目的是区分数据要素定价的差异化情景，以满足建立标准化和差异性定价流程的需求。为此，本专利技术提出了一种基于定价魔方的情景划分策略，其中魔方涵盖了三个关键维度：需求主体、目标用途和应用行业。在这三个维度的交集处形成了不同的定价情境。
12、(1)需求主体：该维度主要划分需求主体的主体性质，具体包括企业及个人、科研机构、公共组织等。
13、(2)目标用途：该维度主要区分各需求主体使用数据要素的目的，具体包括公益、自我赋能、行业应用等。
14、(3)应用行业：该维度主要区分各数据要素的目标应用场景，具体包括工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等十二个领域。
15、步骤s3、数据要素定价等级测算模型
16、该步骤的主要目的是确定数据要素的最终价格等级，为交易价格的形成提供重要依据。为此，本专利技术提出了一套价格评估体系，并依据此体系构建了一套定价等级测算模型。
17、(1)价格评估体系：本专利技术提出了一套数据要素价格评估框架，包括颗粒度、合规度、多维度、活跃度、规模度、关联度、风险度等7类一级指标，包含26项二级指标。其中，颗粒度指标，主要考察数据要素所包含信息的丰富度；合规度，主要考察数据要素所包含数据形式是否符合规范要求；多维度，主要考察数据要素的来源广度；活跃度，主要考察数据要素所包含数据的时效性；规模度，主要考察数据要素的发展及使用规模；关联度，主要考察数据要素在适用过程中与其他数据要素的关联程度；风险度，主要考察数据要素在使用过程中的泄漏风险以及相应的后果的严重程度。本专利技术根据价格评估体系的测算得分，将数据要素等比例划分为五个不同的价格等级，并将这些等级在要素质量所对应的价格区间中划分出具体的定价标准。
18、(2)成本计息法：本专利技术提出，在按数据集定价的特定情景下，需求方需要按照其相应的定价等级支付供应方的数据要素成本比例。此外，在未来的运营过程中，数据需求方应将利用数据要素所获得的收益中，根据定价等级要求的百分比利润支付给数据供应方。
19、步骤s4、数据要素报价策略模型
20、该步骤的主要目的是根据需求方的使用情况，建立多样化的数据要素报价方式，以提高数据交易的灵活性和适应性。为此，本专利技术提出了一种报价模型，该算法具体区分为按条报价和按数据集报价两种定价方式。
21、(1)按条计价：在需求方对特定数据条目的精确需求时，数据要素的定价方式是基于每条数据记录进行计算，依据需求方的需求条目数，决定交易价格。
22、(2)按数据集计价：当需求方对特定数据条目没有明确的精确需求时，数据要素的定价策略采用“基础价”与“期权价”相结合的模式。在该定价策略中，基础价与期权价的设定均依据定价等级而被差异性规划。同时，结合需求方所需数据量与总数据量的比例，最终确定综合定价。
23、相比于现有方法，本专利技术有如下优点：
24、1、本专利技术通过对数据要素进行质量评定，该方法确保中、低价值的数据不会流入市场，从而提高市场整体数据的质量，促进更高价值数据的流通。
25、2、本专利技术可以根据不同的需求主体、目标用途和应用行业，制定差异化的定价策略。这种灵活性能够满足市场上多样化的需求，并建立起标准化的定价标准和流程，这是实现全国数据要素一体化市场的关键前提。
26、3、本专利技术提出了一套综合的价格评估体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于定价魔方的数据要素定价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据要素质量评定模型，包括赋值因素、时间因素、内容因素和权威因素。其中，各维度具体内容如下：
3.根据权利要求1所述的数据要素定价情景划分模型，涵盖了三个关键维度：需求主体、目标用途和应用行业。其中，各维度具体内容如下：
4.根据权利要求1所述的数据要素定价等级测算模型中包含7类一级指标和27项二级指标的评定框架，各维度具体内容如下：
5.根据权利要求1所述的数据要素报价策略模型，包括按数据集报价以及按条报价。按数据集报价是依据需求方使用数据占该数据要素的比例，按照特定情景下的数据定价等级的成本支付标准和未来收益的计息标准进行相应的比例定价；而按条计费则是在特定情景和定价等级下，为每条数据设定费用。
【技术特征摘要】
1.一种基于定价魔方的数据要素定价方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据要素质量评定模型，包括赋值因素、时间因素、内容因素和权威因素。其中，各维度具体内容如下：
3.根据权利要求1所述的数据要素定价情景划分模型，涵盖了三个关键维度：需求主体、目标用途和应用行业。其中，各维度具体内容如下：
4.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王春澎，刘鲁宁，关博通，郭毅峰，张皖哲，刘莹，贺祥，宿梓航，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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