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2023数据要素价值、交易及定价模式案例分析报告.pdf

上传人: 赵** 编号:136649 2023-08-16 37页 3.46MB

1、2023 年深度行业分析研究报告 目目 录录 1.数据要素,数字经济时代下的石油数据要素,数字经济时代下的石油.4 2.政府数据,数据要素市场里最大的油田政府数据,数据要素市场里最大的油田.4 3.价值创造,数据石油如何赋能行业价值创造,数据石油如何赋能行业.10 3.1.直接投入信息生产所创造的价值直接投入信息生产所创造的价值.10 3.2.对其他要素的替代与节约,降低要素总投入量对其他要素的替代与节约,降低要素总投入量.13 3.3.与生产中的其他要素融合以达到价值共创与生产中的其他要素融合以达到价值共创.16 4.交易和定价,数据要素流通所面临的问题交易和定价,数据要素流通所面临的问题.

2、22 4.1.交易侧:可控计量计算模式逐步成熟交易侧:可控计量计算模式逐步成熟.22 4.2.定价侧:有偿开放持续推动,定价模式逐渐清晰定价侧:有偿开放持续推动,定价模式逐渐清晰.28 图表目录图表目录 图图 1:政府手上所拥有的数据资源:政府手上所拥有的数据资源.5 图图 2:政务数据在此前难以发挥数据价值的原因:政务数据在此前难以发挥数据价值的原因.6 图图 3:全国公共数据开放平台数量:全国公共数据开放平台数量.8 图图 4:我国数据交易所建设情况(节选):我国数据交易所建设情况(节选).10 图图 5:我国商业查询平台商业模式:我国商业查询平台商业模式.11 图图 6:我国商业查询平台

3、主要客户:我国商业查询平台主要客户.12 图图 7:英国餐厅卫生情况公开:英国餐厅卫生情况公开.13 图图 8:数据要素的虚拟替代性:数据要素的虚拟替代性.14 图图 9:数字花城市所需要的数据源:数字花城市所需要的数据源.14 图图 10:数据要素资产化应用场景:数据要素资产化应用场景(以房地产领域为例以房地产领域为例).15 图图 11:不同客户对于不同气象数据的需求差异:不同客户对于不同气象数据的需求差异.17 图图 12:不同客户对于不同气象数据的需求差异:不同客户对于不同气象数据的需求差异.18 图图 13:交通数据相关要素:交通数据相关要素.19 图图 14:捷码综合交通运行监测与

4、应急指挥平台:捷码综合交通运行监测与应急指挥平台.19 图图 15:百度金融地图解决方案:百度金融地图解决方案.20 图图 16:工作日早上:工作日早上 8:00-11:00 的四种出行模型的四种出行模型.21 图图 17:美国剑桥分析事件丑闻:美国剑桥分析事件丑闻.23 图图 18:广州大数据交易中心:广州大数据交易中心运营模式运营模式.25 图图 19:使用常规的隐私的统计查询将暴露个人隐私信息:使用常规的隐私的统计查询将暴露个人隐私信息.25 图图 20:使用差分隐私的统计查询可保护个人隐私信息:使用差分隐私的统计查询可保护个人隐私信息.26 图图 21:“中立国中立国”模式的技术的联合

5、计算平台模式的技术的联合计算平台.27 图图 22:“中立国中立国”数据计算输出模型数据计算输出模型.27 图图 23:建模服务多方联合画像统计:建模服务多方联合画像统计.28 图图 24:数据要素定价存在的问题:数据要素定价存在的问题.28 图图 25:数据要素的常见估值方法:数据要素的常见估值方法.30 图图 26:全国公共数据交易平台案例:全国公共数据交易平台案例.31 图图 27:全国公共数据交易平台:全国公共数据交易平台 2023 年前年前 5 个月交易量统计个月交易量统计.31 图图 28:英国数据标准价格:英国数据标准价格.33 图图 29:德国数据标准价格:德国数据标准价格.3

6、3 表表 1:不同经济范式下生产要素构成:不同经济范式下生产要素构成.4 PZcVtXhUkWoMoMtO7NbPbRmOmMsQoNkPpPrMfQpOqO6MqQyRxNoMpRMYmNvN表表 2:数据要素资产所具备的特点:数据要素资产所具备的特点.4 表表 3:中国数据要素开放相关政策:中国数据要素开放相关政策.7 表表 4:中国各省级数据开放平台:中国各省级数据开放平台.8 表表 5:城市地下管道数字化所为国家带来的收益:城市地下管道数字化所为国家带来的收益.16 表表 6:上海、浙江、重庆、青岛的地方标准关键要素比较:上海、浙江、重庆、青岛的地方标准关键要素比较.24 表表 7:免

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本文主要从数据要素的概念、政府数据的价值、数据要素的价值创造、数据要素的交易和定价四个方面进行了深度分析。 1. 数据要素作为数字经济和信息社会的核心资源,被认为是继土地、劳动力、资本、技术之后的又一重要生产要素。数据要素在企业数字化转型中发挥了重要作用,并对国家治理能力、经济运行机制、社会生活方式等产生了深刻影响。 2. 政府数据作为数据要素市场里最大的油田,具有非稀缺性、非均质性、非排他性等特点。政府数据开放可以提高生产力、创造新的产业生态、提高科学研究的速度、效率和范围、提高社会的公平性、推动更好的公共服务。 3. 数据要素的价值不在于其本身,而在于其通过二次加工后所产生的衍生品。数据要素可以通过直接投入信息生产、对其他要素的替代与节约、与生产中的其他要素融合三种方式创造价值。 4. 数据要素的定价存在诸多不确定性,但政府政策的逐步完善,数据要素交易有望更好更稳的落地。目前主流的定价方式有成本途径、收益途径和市场途径。
数据要素如何赋能行业? 政府数据开放面临哪些挑战? 数据要素交易和定价存在哪些问题?
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