价格迷雾下，市场行情谁主沉浮？

探数据市场行情水温，解析有市无价现象背后的真相。

　　 行情，是反映市场交易状况和氛围的“晴雨表”。如今，数据流通市场的走势如何？各类参与者对数据流通市场又有怎样的看法和态度？近日，南财数据团队围绕“价格”这一关键因素，对公开数据进行了收集与分析，希望通过价格这一切入点，把握数据交易市场的动态。

　　 本文提出三项观察：

　　 1.在政策的推动下，公共数据产品的价格逐步走向稳定和公开，逐渐成为社会数据产品价格的参考标杆。

　　 2.场外数据产品的交易价格普遍较低，卖方更倾向于以其他名义进行数据交易。

　　 3.数据产品的定价要取得共识，核心在于建立对数据价值的共同认可。

　　 观察一：在政策推动下，公共数据产品的价格逐步走向稳定和公开，逐渐成为数据产品定价的参考标杆。

　　 价格，最直观地反映着数据交易市场的行情，也是数据产品价值的货币化表现。然而，与其他电商平台不同的是，即便在平台上公开销售，数据产品的价格信息（包括具体价格、参考价格、付费模式等）往往不够明确，甚至完全缺失。 我认为，这种价格透明度的不足，反映出当前数据交易市场仍处于发展初期，缺乏统一的标准和规范。数据作为一种新型资产，其定价机制尚未成熟，导致买卖双方在交易过程中面临较大的不确定性。这不仅影响了市场的效率，也可能阻碍数据资源的合理流动与有效利用。未来，建立更加透明、可追溯的价格体系，将是推动数据交易市场健康发展的关键一步。

　　 在数据交易所上架的数据产品，价格透明度整体处于偏低水平。以南财数据团队长期监测的全国八所活跃数据交易机构为例（北京国际大数据交易所、上海数据交易所、深圳数据交易所、广州数据交易所、贵阳大数据交易所、杭州数据交易所、浙江大数据交易中心、郑州数据交易中心），今年3月至6月共上架数据产品1471个，仅有194个产品公布了具体价格，披露率不足13.2%。在已披露具体价格的194个数据产品中，仅有4个产品标注了明确或较明确的付费方式，如“一口价”“按时间计费”等。

　　 价格模糊，一方面是缘于卖方的销售策略，根据买方需求、用途和采购急迫性来弹性定价，掌握主动权，增加卖方谈判空间；另一方面也体现出数据价值难以单一衡量的现状。数据在不同场景中会发挥出不同的价值，卖家更希望成交价格“一企一策”。而站在买方角度来看，缺少价格参照系，难以判断报价的合理性，买方从一开始就处在了信息劣势的地位，无疑会增加交易成本。

　　 好在，数据产品定价难题，始终位于顶层设计的视野之中。今年1月，国家出台文件，对建立公共数据资源授权运营价格形成机制进行了全面部署。文件首次明确公共数据运营服务费实行政府指导价管理，准许利润率被严格限制为“10年期国债平均收益率加不超过6个百分点”。若以2025年5月为时间节点，根据10年期国债历史收益率数据计算，国家划定的准许利润率大约在7.5%-8.5%之间。这不仅为公共数据产品提供了明确的价格边界，也有望为社会数据产品提供定价锚点。

　　 目前，福建省在公共数据产品定价方面走在了全国前列，是唯一明确提出具体价格体系的省份。在价格体系发布三个月后的6月底，福建交付了首批政府指导定价的公共数据产品，并透露合同金额已超过百万元。 从目前的情况看，福建的这一举措不仅为全国提供了可借鉴的经验，也标志着公共数据资源的价值开始被更科学、规范地评估和体现。公共数据作为重要的新型生产要素，其合理定价有助于推动数据要素市场的健康发展，提升数据资源的流通效率与社会价值。此次百万元级的合同金额，也反映出市场对公共数据产品的认可度正在逐步提升。

　　 在实践中，安徽、河北等省份已出台公共数据授权运营的相关价格文件，其政策口径与国家整体方向保持一致。广东、重庆、江苏、山东、上海、辽宁、贵州、广西、内蒙古等地已在实际操作中推进了公共数据产品的交易，但尚未公开具体成交价格。未来，数据产品价格的市场共识，仍有待于进一步提升价格透明度来实现。 在当前数据要素市场化进程中，价格机制的建立是关键环节之一。尽管多地已开展数据产品交易试点，但缺乏统一的价格标准和公开的信息披露，可能会影响市场的健康发展。推动价格透明化，不仅有助于形成合理的市场预期，也能增强各方对数据资源价值的认可，从而促进数据要素的高效流通与合理配置。

　　 观察二：场外数据产品交易价格相对更低，卖方更倾向以其他名目交易数据。

　　 数据交易并非近年来才出现。实际上，一些特定类型的数据产品，如身份验证、用户画像、信用评估等，在相关领域早已形成了较为成熟的交易模式。随着数据要素市场体系的逐步建立，一些已具备成熟交易机制的数据产品也被引入到数据交易所进行交易。在数据交易所内完成的交易被称为场内交易，而在交易所之外进行的则属于场外交易。

　　 通过对比同类数据产品在场外与场内的定价情况，以及同一公司同类型数据产品在场外与场内的价格差异可以发现，场内交易的价格普遍高于场外交易，涨幅多数集中在50%至100%之间。

　　 例如，某公司同一款“税务负面信息查询”产品，在某大型云市场和某数据交易所均有上架。云市场的产品介绍中提到该产品涵盖税务重大违法案件、税务行政处罚、欠税、失效户、违法户、非正常户等信息；而数据交易所的产品说明则显示，其主要提供欠税、非正常户以及重大违法三类负面信息。

　　 同款产品价格在不同交易渠道差异明显。上述数据产品在云市场的标价根据用量有所不同，如“49元/250次”“180元/1000次”“2800元/20000次”，均价在0.196元/次至0.14元/次之间；在数据交易所，该产品的标价则为0.3元/次。以使用量20000次来对比，数据交易所价格为6000元，比云市场2800元的价格高出了3200元。

　　 场内交易价格普遍高于场外，很大程度上是由于交易成本更高。数据交易所不仅提供数据交易的平台，还承担着数据确权、合规审核等关键职能，这些功能需要强大的信用背书作为支撑。为了实现这一目标，数据交易所通常需要具备政府背景，并建立完善的流程机制，以确保管理的规范性和透明度。这种制度设计在保障数据安全与合法流通的同时，也在一定程度上提升了交易的成本和门槛。

　　 数据交易商要享受交易所机制带来的便利，也需要承担相应的费用。调查显示，目前活跃的十余家数据交易所普遍会收取一定的服务费用，主要包括登记费用和交易服务费。登记类型涵盖初次登记、延续登记、变更登记以及转让登记等，每次登记的费用大多在3000元至5000元之间，也有部分费用较低，如300元或1000元不等。交易服务费通常以分成的方式收取，比例一般为交易金额的1%至3%。而对于为数据产品交易提供服务的第三方数据商来说，成为会员还需缴纳从5000元到20万元不等的认证费用。

　　 据人民财讯报道，截至2025年5月，上海数据交易所的签约数商数量已突破2000家。2024年全年交易额超过50亿元，而2025年上半年交易金额已超过30亿元，与去年同期相比增长幅度超过50%。

　　 上海数据交易所于2024年3月公布了其收费标准。根据初步估算，2000多家签约数商若按照最低标准的专业型数商费用计算，累计签约费用至少达到3996万元；而今年上半年超过30亿元的交易规模，预计将产生不少于7500万元的服务费用。当然，在数据交易所初期运营阶段，通常会采取试营业期间免收费、优惠收费等政策，因此实际的场内交易成本情况更为复杂。

　　 服务费成本可能已被纳入数据产品交易的成交价格之中。这也解释了为何拥有成熟场外市场的数据产品，在进入市场后交易价格往往会提高；而对于那些以合规背书为核心需求、需要拓展应用场景寻找买家的数据产品来说，更倾向于选择场内交易方式。 在我看来，数据产品的交易模式正逐渐显现出不同的路径选择。场外市场虽然灵活，但缺乏统一标准，可能导致价格波动较大；而场内交易则在一定程度上提供了信任保障和规范流程，尤其对合规性要求高的数据产品而言更具吸引力。这种趋势反映出数据市场正在向更加有序和透明的方向发展。

　　 有趣的是，尽管部分数据产品在场内的交易价格更高，但并不意味着用数成本一定会增加。这源于某些数据产品具有多重属性，如信息技术服务、知识产权服务等，比起这些名目，按照“数据产品”来交易的价格反而是更低的。

　　 曾有出版社向南财数据团队透露，某大模型公司希望以数据产品的方式购买该出版社所积累的全部语料数据，报价为不到100万元。显然，如果出版社选择通过版权交易的方式出售这些数据，收益将远高于数据产品交易。最终，由于双方在价格上存在较大分歧，这笔交易未能达成。

　　 观察三：数据产品的定价要达成共识，核心在于建立对数据价值的共同认可。

　　 价格分歧的实质，是买卖双方对数据价值的认知存在分歧。曾有买方向南财数据团队表示，一方面，在大规模使用之前，卖方很难打包票说数据质量一定能满足实际需求；另一方面，数据产品可以多次重复交易，买方认为开发成本不应由单一购买者承担。不过，如果数据产品的确非常切中需求痛点，买方就会愿意考虑付出更高的价格。

　　 根据讨价还价的逻辑，卖方通常更倾向于提出较高的价格。同时，卖方也担忧数据产品在售出后可能被复制并再次转售。因此，数据产品的成本不仅包括数据的采集、整理等环节，还涵盖了数据安全保护等方面的支出。

　　 以成本法的角度看数据产品价格，理论上，上市公司的数据资产入表金额也能够提供一定程度的参考。由于数据资产的估值还不成熟，当前企业的数据资产通常是采用成本法进行会计计量，入账金额主要反映企业在数据采集、处理及开发过程中的实际投入，以及企业的数据战略和价值判断。

　　 此前，南财数据团队汇总分析了100家上市公司在2024年年度报告中的数据资产入表情况。结合市场上可查询到的产品价格，可以发现，许多上市公司所发布数据产品存在定价偏低、成交频次有限等问题。即便产品成功成交，也往往需要较大的交易规模才能覆盖前期投入成本。 从目前的情况看，数据资产化仍处于探索阶段，市场对数据产品的认知和接受度尚未完全成熟。尽管部分企业已率先尝试将数据纳入资产负债表，但在实际应用中，如何合理定价、提升流通效率仍是亟待解决的问题。数据资产的价值挖掘不仅依赖于技术手段，更需要完善的市场机制和清晰的政策导向。

　　 比如，医药信息平台药易购（股票代码：300937）在2024年将其数据资源以174.04万元的金额纳入资产负债表，其中包括外购数据资源136.79万元、自主生成的数据资源31.71万元以及开发支出5.54万元，并计划在三年内对该部分费用进行摊销。依托医药数智云平台和药聚力平台，药易购已在数据交易所上线了22款医药数据产品，单次查询价格最高为0.3元，年费最高可达8万元。根据不同的计价模式，每年需完成超过400万次查询或至少5笔订单，才能覆盖相应的年度摊销成本。

　　 人工智能企业拓尔思（300229）也在数据交易所有相关产品上架，其查询类数据的折算单价在0.2元/条至1元/条之间，平台类服务产品的价格大约为15万元/年。拓尔思的数据产品定价与药易购相近，但其数据资产入表金额在2024年年报中达到3910万元，随后在2025年一季报中减少至932万元。较低的产品单价需要依赖较大的交易规模来覆盖总体投入成本。如果数据产品的市场变现能力不足，可能会对企业的盈利能力产生不利影响。

　　 部分上市公司在数据资产入表问题上表现出审慎态度。全球最大的纺织品集散中心轻纺城（600790）在2024年年报中将数据资源入表金额定为82万元，并计划分三年摊销，每年需计提约27.33万元的摊销费用。而其数据产品“核心供应商及采购商评价数据分析报告”单份报价为19.8万元，按此计算，每年只需完成1至2笔交易，即可基本覆盖年度成本。 从这一情况来看，数据资产的价值正在逐步被市场认可，但其入表和核算仍处于探索阶段。轻纺城的做法显示出企业在财务处理上的保守性，也反映出当前数据资产在会计确认和计量方面尚缺乏统一标准。这种谨慎态度或许有助于避免因数据估值波动带来的财务风险，但也可能在一定程度上抑制数据资产的进一步开发与应用。如何在合规与创新之间找到平衡，将是未来企业需要持续思考的问题。

　　 “入表了会问你为什么入表，没入表会问你为什么不入，入多了会问你为什么入这么多，入少了会问你为什么入这么少。”某涉及数据资源入表的上市公司相关负责人向南财数据团队表示，目前企业在如何合理确定入表金额方面仍存在诸多困惑，现阶段主要还是对研发成本进行会计处理，与真实体现数据价值之间仍有一定差距。

　　 结语

　　 数据的价值需要在流通和应用中得以释放，而这种流通在微观层面最直接的体现就是数据产品的交易行为。在市场环境中，任何商品的价格都是由买卖双方的动态博弈决定的。然而，数据产品具有其独特性，比如数据的非排他性、价值的场景依赖性等，这使得其价格形成机制更加复杂。政府指导价为市场提供了一个重要的参考标准。要进一步推动数据产品价格机制的成熟，仍需产业链各方加深对数据价值和交易规则的理解，在明确的制度规范与协同机制下加强沟通与合作。只有将合理的价格信号有效传导至上下游环节，才能激发更广泛的市场参与，从而推动数据要素市场的规模化发展。 **看法观点：** 数据作为新型生产要素，正在重塑传统经济结构。其独特的属性决定了市场机制不能简单套用传统商品模式，必须建立专门的交易体系和定价机制。当前，政府在其中发挥着引导作用，但真正推动市场成熟的关键在于产业各方的协同与共识。只有在制度完善、规则清晰的基础上，数据要素才能真正成为驱动高质量发展的核心动力。