学术视界｜数据的价值创造和经济价值测度
一、简介
在数字化时代，数据已经作为一种新的生产要素，成为了企业数字化转型的不可分割的一部分。因此，作为生产要素输入的数据对企业来说具有了更大的价值，并直接促进了企业的商业模式创新。但是数据本身往往是异构的，这种静态的二进制数据在进入“数据价值链”之前，对于企业来说是没有价值的。已有文献研究了如何将异构数据通过价值共创转化成为能够为企业带来营收的数字资产。但以往的文献往往聚焦于数据是如何作为重要因素来驱动企业进行商业模式创新的。本文逆向思考，研究了采用不同商业模式的企业如何实现数据的经济价值。因此，本文在继承已有研究的基础上，提出了采用不同商业模式的企业如何利用数据来实现数字化转型，利用静态的二进制数据为企业创造经济价值。
二、概念化
从某种程度上来说，数据搜集、汇总和分析的过程就是现代公司业务流程的一个缩影。特别是最近几年，公司使用数据的规模和范围发生了深刻的变化，数据已经俨然成为了许多商业模式的核心。而根据数据在企业商业模式中的地位和作用，可以将企业采用的商业模式分为两类：数据强化型商业模式（Data-enhanced）和数据赋能型商业模式（Data-enabled）。
数据强化型商业模式
数据赋能型商业模式
采用数字赋能型商业模式（Data-enabled Business Model）的企业被认为是完全数字化的，或者说是“Data-native”的公司。对于这类公司而言，数据是其运营的命脉，也是其核心创收活动的关键生产要素。这类公司主要包括，依靠销售数据或者提供数据分析服务的在线平台。换句话说，数据赋能型企业是指已经开发出完全数字化的商业模式的公司，这种商业模式没有海量数据和先进的数据分析能力是做不到的（例如亚马逊、优步和爱彼迎）。
一类典型的初创公司就是数据赋能导向的，这些公司在初创时并没有明确的初始盈利模式，却有明确的和数据收入相关的预期。例如，CityMapper是一个更加成熟的交通和移动应用，它通过提供交通网络分析工具，将用户出行模式的一些数据货币化。该公司还尝试经营自己的交通服务，与其他形式的交通工具直接竞争。此外该公司正在开发新的项目，以实现公交车向城市交通调度系统传输实时数据。
2数据的经济价值
数据的经济价值是许多因素的组合，包括其承载的信息内容，用户对数据的需求，以及数据的实际用途或者预期用途。（同时，一些新的研究认为在考虑数据的经济价值时还应考虑数据是否可以合法地搜集和获取，以及是否可以合法地商业化。）然而数据经济价值的直接测度往往是困难的，因为数字时代，数字服务往往是“免费”提供的。
“免费”数字服务中的数据经济价值
现在数字化几乎影响到了经济统计的各个方面，新的数字产品的出现对我们目前衡量消费者福利和GDP的指标和方法构成了巨大挑战（Coyle，2017）。一个挑战是，新的数字服务在使用时往往是免费的，特别是对依靠网络效应收集数据的数据赋能企业（即社交网络）产生的经济价值的衡量是极其困难的。然而，这并不意味着“免费”数字服务中的数据没有经济价值。例如，同样拥有WhatsApp和Instagram的Facebook的市值在2018年年中超过6000亿美元，这说明市场认为基于通过“隐性”交易收集的数据拥有巨大的经济价值。
此外，采用数据赋能的商业模式的领英（LinkedIn），于2016年被微软以260亿美元的总金额收购，这使得个人数据与其他微软产品（如Office和Outlook）相链接成为可能，进而提高了个人数据的价值。Shapiro和Aneja（2019）估计，2018年，主要互联网搜索引擎、社交媒体平台、信用卡公司和医疗数据业务收集的美国人个人数据所实现的货币化相关收入超过780亿美元。
三、数据价值链
为了进一步了解数据如何为企业创造经济价值，本文基于已有研究，提出了“数据价值链”的概念（Rayport and Sviokla，1995；OECD，2015）。将从数据中获取经济价值的过程分为四个阶段：i）数据收集，ii）数据聚合，iii）数据分析，iv）数据使用和货币化。
图表1 数据价值链
原始数据的收集（第一阶段）可以在一个地方进行，也可以在许多地方和国家同时进行。然而，当企业面临数据传输和聚合的障碍时（第二阶段），特别是当这些障碍涉及跨境交易时，额外价值的创造受到限制。第三阶段是聚合数据或多个组合数据集的数据分析。最后阶段，数据货币化会生成额外的数据，这些数据可以输入到数据价值链中，形成全球“数据价值循环”闭环。当涉及到支持数据收集、聚合、分析和货币化的存储和计算时，企业可以通过将所有数据集中在一个或几个位置而从规模经济中获益。
四、数据经济价值测度方法回顾
该小节回顾了衡量数据价值的几种方法，重点介绍了企业如何在生产过程中将数据作为资产来创造收入。虽然在传统市场上我们可以观察和衡量相关商品和服务的价格，但是大多数数据不是在传统市场上交易的。因此，通常无法使用市场（或：市场等价物）价格来给数据决定价，而需要找到替代方法。这里回顾了一些通用的现有估值方法，这些方法多是用来衡量无形资产价值的。同时需要说明，目前还没有现成的方法来衡量数据的价值，这方面还需要更多的研究。
基于市场价值估值的缺陷
商品或服务的价值通常以市场均衡价格来确定，即需求和供给的交汇点。然而，有各种各样的挑战使得这种方法难以应用于数据。首先，我们很难一个定义明确的数据交易市场。此外，由于数据库交易相对较少，基于交易的估值往往依赖过时的交易信息。其次，由于数据的价值高度依赖于上下游，同一数据集在不同的数据供应商、用户和监管机构之间的价值可能会有所不同。因此，由于信息不对称，卖方可能不知道数据的“真实”价值，估计的市场价格可能具有误导性。
基于数据保险的成本估值法
数据保险，即确保数字化服务的持续提供，以防包括数据中心在内的IT基础设施的损毁。向最终用户提供服务的中断会给企业带来巨大的成本（损失收入和声誉）。由于在某些情况下，基础设施提供商可能会对此类损失负责，因此他们会购买保险，以保护自己免受此类意外事件的影响。通过保险对于数据泄露和数据库损毁的定价，可以间接对数据的经济价值进行估计。在IBM最近发起的一项研究（IBM，2019年）中，Ponemon Institute于2018年对477家公司的2200多名IT、数据保护和法规遵从性专业人员进行了访谈，这些公司在2017年7月至2018年7月期间发生了数据泄露和数据库损毁。他们发现，在此期间，单数据泄露的平均成本就高达386万美元。
其他间接的数据经济价值估值方法
一种基于数据市场估值的相关方法是利用并购（M&A）中披露的信息，这可能是由于获得数据（例如“寻求外国直接投资的数据”）而产生的。这是可行的，因为法律程序要求被收购公司对其资产（包括数据库和软件等无形资产）进行估值。此外，破产案件提供了另一个机会来探索在法庭上谈判的业务数据的价值。
五、基于商业模式的以收入为核心的估值方法
该小节提出了数据增强或数据赋能的不同商业模式下实现数据经济价值的不同路径。我们建议探索不同类型公司（如制造商、公用事业提供商、银行或在线平台）的数据货币化所创造的收入份额。在实践中，这将涉及在不同部门的许多企业中建立一系列案例研究，从理论上讲，这种方法结合了将数据视为基于知识的资产的概念，以收入作为数据经济价值的显性代理指标，在实践中是可行的。
这里制造商、公用事业提供商、银行或在线平台代表四种不同的与数据相关的商业模式代表。这四类商业模式的划分是基于收入占比的。具体来说，从货币化的数据中产生的收益占总收益的比重是用来衡量数据经济价值的关键属性。数据增强型公司和数据赋能型公司的“核心”商业模式，在这里被定义为产生收入的主要来源（“主要”是指超过总收入的50%）。也就是说，数据货币化产生的收入占总收益的比重超过50%的商业模式为数据赋能型商业模式，低于50%的数据增强型商业模式。这里假设所有的企业都或多或少拥有可以利用数据产生收益的业务。
图表 2 跨商业模式的数据货币化
实现数据经济价值的四种路径：
第一类：出售或者授权原始数据或者聚合数据。
第二类：研发和销售新的数据相关的产品。
第三类：使用数据来优化现有的产品。
第四类：使用数据来优化生产过程或者业务效率。
基于以上四种实现数据经济价值的途径，结合不同的商业模式，可以发展出基于收入的估值方法：
第一类商业模式是，制造业的商业模式，例如空客和波音。它们的主要收入来源于销售飞行器和提供飞行器维护以及驾驶员培训服务。但是他们基于飞行器的传感器也可以实时接收数据，分析数据来优化飞行操作，降低故障率（第三类）。
第二类商业模式是，提供公共服务的供应商的商业模式。对于能源公司而言，其绝大部分收入来自于供电量。但是利用其内部的消费者的用电数据，以及外部的能源市场的价格数据，来设计新的定价策略和能源供应策略（第四类）。
第三类商业模式是，银行业和保险业的商业模式。银行业和保险业是数字化的先行者。其可以利用内部的信用评级数据，违约数据，已经支付和交易数据，也可以利用外部的利率，宏观变量例如通货膨胀和GDP等，来优化其自身服务，降低不良贷款率，或者提供更高收益的理财（第三类）。银行也可以开发自动违约识别软件（第二类）。
第四类商业模式是，提供数据或数据分析服务的在线平台。例如，在线平台亚马逊市场（Amazon Marketplace）的收入主要来自于数据支持服务的供应——一个买卖双方匹配的平台（第二类）。然而，亚马逊也使用数据为卖家提供向某些个人推销其产品的机会（第三类），并允许访问内部收集的客户行为数据（第一类）。该公司还不断使用数据来改进算法（第四类）。
最后，在数据价值链的分析框架下，根据不同商业模式中采用的数据货币化方式来界定企业利用数据实现经济价值的途径，进而对不同的业务收益进行统计，并以科学的方式换算出企业中数据的经济价值。
六、结论
[参考原文]
[内容编辑] 张迎晨
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