气象数据价值系列白皮书之三：撬动气象数据价值新模型

气象数据价值系列白皮书之三 撬动气象数据价值潜能新模型 贵州省气象信息中心 贵阳大数据交易所 1撬动气象数据价值新模型 目录 前言3 气象数据交易定价历史和现状4 辩证发展的估值分析方法7 动态演变的价格管理框架15 收益分配的典型场景应用18 本系列小结19 参考文献20 联系人21 撬动气象数据价值新模型2 前言 党的二十大报告系统阐述了新时代坚持和发展中国特色社会主义的重大理论和实践问题，把握时代大势、回答时代之问、应对时代之变、引领时代发展，是谱写全面建设社会主义现代化国家新篇章的政治宣言和行动纲领。自二十大提出建设数字中国、美丽中国的目标以来，气象数据作为实现数字中国、美丽中国建设中最为关键的先导性生产要素之一，正在逐步成为推动经济社会数字化发展的核心引擎。在建立有序、安全、高质、高效的数据共享交易生态的前提下，如何挖掘气象数据的巨大价值潜能，从而撬动气象数据高质量价值，已经成为当前气象数据流通交易定价中的“最后一公里”难题。 回顾之前两册气象数据价值系列白皮书—— 《解锁气象数据价值新方程》与《构建气象数据价值发展新引擎》，我们通过分析气象数据资产的类别划分及独特的价值特征，解锁气象 数据价值新方程；在此基础上进而剖析了构建有序、安全、高质、高效的气象数据共享流通交易生态对于释放气象数据价值高质量发展的重要性与必要性。此次，在贵州省气象局、贵州省大数据发展管理局指导下，普华永道联合贵州省气象信息中心、贵阳大数据交易所，紧跟二十大步伐，继续深入研究探索气象数据的流通交易定价理论的“度量衡”作用，聚焦气象数据资产的价值与价格、流通与交易等核心领域，发布气象数据价值系列白皮书的收官之作《撬动气象数据价值新模型》，以期为构建科学合理的气象数据产品交易定价模式提供行之有效的借鉴、赋能经济社会高质量发展。 1.贵阳大数据交易所采用“一中心一公司”的体系架构，即，贵州省数据流通交易服务中心及贵阳大数据交易所有限责任公司。 3撬动气象数据价值新模型 气象数据交易定价历史和现状 为了让气象数据及服务的商业化运营有据可依，早在1990年代，气象部门就曾经综合考虑气象观测及预报工作所发生的人工、设备及其他成本，并参考了水利等其他部门对数据的交易、定价模式和价格范围，建立了最早的气象数据服务与定价标准。此后，气象部门考虑到人员工资、物价水平的变动等因素，适时更新收费项目和标准，目前最新的版本于2022年起使用。 近年来，政府在气象事业上投入了大量资源，已经基本实现了核心技术的自主化和装备的国产化。随着地面气象观测设施建设的逐步深入，气象站的数据采集频率不断提高，同区域站点的数量越来越多，观测精度在逐年上升，气象卫星网络日益完善，卫星图像的生成频率和拍摄分辨率均在提升，光谱通道覆盖范围不断扩大。气象数据在时间 和空间上的颗粒度不断被突破，加上数据质量提升，数据累积了更高的潜在价值，且每单位数据的成本也逐渐降低。 尽管随着时间的推移，气象事业取得了有目共睹的发展，但气象数据的实际交易价格却变化较小，这说明其潜在价值并未在交易中充分释放。原因在于，现行定价标准以每一次采集的所有数据量作为报价单位，随着气象数据颗粒度越来越高，每次能采集到的海量数据可能造成向单个用户收取过高的总价格，超过需求方的付费能力。于是，气象部门也开始尝试按照一定时空范围内生成的数据量进行计价。例如，对某一特定区域24小时内生成的卫星云图进行报价。 撬动气象数据价值新模型4 而目前最常用的定价模式是以最高收费标准作为基础，根据与不同需求方的谈判情况，综合考虑适用的折扣率来确定最终交易价格。我们从气象部门获取了仅包含降水量数据的案例，来简单展示当前定价模式下如何从定价标准转化到最终交易价格： •在此案例中，某气象数据服务公司为省内一家建筑业公司提供了某地区70个月的月度降水量数据（下称“目标数据”），以供环评工作使用。其定价的过程如下： •根据当地对气象数据及服务制定的最高收费标准，以及对气象数据基础设施建设投入、维护费用、物价水平、数据加工成本等因素的考虑，某气象数据服务公司每月对单个气象站产生的数据基准定价为人民币60元/(个·月) •由于这家建筑业公司需要参考的地区，只包含一个气象站，因此根据单个气象站单个（月）产品数据进行报价 •此项服务一共需要提供70个月的月度降水数据，因此按照单个气象站的基准定价×所需气象站个数×服务月数＝60元 /(个·月)×1个×70月，得到此次服务的基准定价为人民币4,200元 •该气象数据服务公司对降水数据市场交易情况进行了有限度的调查，同时考虑了该建筑业公司的付费能力和意愿，以及可能来自“盗版”数商的不当竞争，双方经过协商后确定以基准价格的约30%作为此次交易价，故此次服务的实际定价为人民币1,280元 某建筑业公司需要某地区70个月的月度降水量数据，供环评工作使用 1 气象部门确认客户需求 根据当地制定的最高收费标准，单个气象站的数据基准价格为人民币60元/(个·月) 2 采用基准价格定价 60元/个月×1个×70月，得到此次服务的初始报价人民币4,200元 3 向客户提供初始报价 双方经过协商后确定以基准价格的约30%作为此次交易价，故此次服务的实际定价为人民币1,280元 4 双方磋商交易价格 图1气象数据产品目前的定价模式 数据资产价值 数据资产价格 数据量 气象站数量 指导单位成本 市场调查 买方付费意愿 此案例：60元/个/月1个70个月 潜在竞争 4,200元1,280元 值得注意的是，目前气象部门的数据出口尚未达到统一管理，所以气象数据被无序使用的现象普遍存在，导致大量数据被反复低价出售，使得目前的定价模式既难以回收成本，也未能合理反映数据产品基于成本投入的必要回报等市场化定价因素，即其价值潜能没有得到充分体现。同时，在现有的定价框架下，气象部门较少单独预测各类商业模式下数据产品可能占 有的市场规模，从而难以从数据产品的总价值中制定出单次交易的指导价格。 因此可以看出，以往单一行政手段或政府指导最高定价标准的方式已经难以适应当前气象事业发展新形势。向市场化定价转型、对气象数据及服务进行商业化运营变得尤为必要。 图2气象数据交易定价现状 当前气象数据潜在价值并未在交易中充分释放，原因在于： 气象数据实际交易价格变化不灵活 气象部门的数据出口尚未达到统一管理 气象数据定价框架有待提升 现行定价标准以每一次采集的数据量作为报价单位，随着气象数据颗粒度越来越高，海量的数据可能造成向单个用户收取过高的总价格。 气象数据被窃取、盗用或被重复转让等现象普遍存在，导致目前的定价模式既无法覆盖成本，又难以反映数据产品的开发回报、下游应用场景等定价因素。 气象部门较少单独预测各类商业模式下数据产品可能占有的市场规模，从而难以从数据产品的总价值中制定出单次交易的指导价格。 向市场化 定价转型 下游应用场景 释放气象数 据潜在价值 商业化运营气 象数据及服务 市场规模 商业模式 开发回报 产品成本 以往的定价模式已难以适应当前气象事业发展新形势，需要考虑更多定价因素，向市场化、商业化转型： 辩证发展的估值分析方法 本系列白皮书的第一册——《解锁气象数据价值新方程》在分析气象数据价值特征及其驱动因素的基础上，提出了与数据资产发展阶段相呼应的动态估值框架。我们认为数据资产的价值通常可以从数据资产的成本构建、收益获取和市场供需等角度进行考量。具体来讲，需要结合数据资产的资产化程度状况、市场发展现状，以及相关估值定价方法所需的信息输入的可获取程度进行全面综合分析。 从成本途径来考量气象数据价值，其理论基础在于数据资产价值取决于形成该数据资产的必要投入成本，是从数据资产重新配置角度考虑的一种估值方法。气象数据相关的取得成本包括其在形成过程中各环节的投入，往往与气象数据的规模结构、获取难易程度、更新周期频率、数据质量及安全级别等因素有较强的关联性。成本途径反映了供给方对数据资产内在价值的估计，适用于资产化初期阶段的价值估计。鉴于气象数据具有即用性特点，不需要经过复杂加工便能够应用到各应用场景中，因而采用成本法思路估计气象数据价值，既符合气象数据的价值特征，又有其合理性。 一般来说，收益途径衡量气象数据持有方使用气象数据所产生的未来预期收益来反映该数据资产的价值。我们认为收益法比较适合在资产化发展比较成熟的阶段对数据资产进行价值估计和效益评价，因为这一阶段的数据资产已经具有明确的商业化应用场景，并能够产生稳定的收益预期。当气象数据已经被广泛地应用于某一垂直行业/场景中，或者某一确定的垂直行业对气象数据进行再开发和利用时，收益法就比较适用于气象数据产品的价值评估。在实务中，数据的应用场景、收益预期等往往只能由数据的使用方估算，而气象数据的供给方则很难合理地对场景效益进行合理评估，并采用收益法为其数据资产估计一个合理的价值。可以看出，由于气象数据具有场景先导性特点，气象数据的预期收益显然与其应用场景有较强的关联性。基于这一特点，在实务中使用收益 法定价时，由于相同数据在不同的应用场景使用假设下的收益预期不同，如果没有对预期应用场景加以限定，则很容易导致价值结论会因不同的场景预期存在较大偏离。因此我们认为，在微观视角收益法运用时，可能需要根据实际情况具体分析并设定气象数据的最佳用途 （场景），用于将价值结论锚定在一个合理区间。 市场途径通常要求一个相对成熟、有序且活跃的公开交易市场环境，具有大量可观测的活跃交易数据，使得数据资产的交易者能够对标同类产品，分析产品之间的差异，进行量化调整，并最终确定自身产品的价值。由于现阶段尚处在气象数据交易市场化的初期，尚不具备该等条件，因而该途径的运用在现阶段受到了较大限制。 图3辩证发展的估值方法 1 2 成本途径：符合气象数据的价值即用性，反映供给方视角下对数据资产内在价值的估计，适用于资产化初期阶段 4 未来市场足够活跃并具备足够多的买方场景效用评价后，可结合收益和市场途径交叉验证成本途径估值的合理性 收益途径：体现气象数据的场景先导性，衡量持有方预期使用数据产生的未来收益，适用于资产化较成熟阶段 3 市场途径：当前，气象数据交易市场还缺乏公开案例及信息披露，尚不具备应用条件 综上，从目前气象数据要素市场发展现状以及相关估值输入值的可观测程度来看，成本途径在目前阶段已具备应用条件，收益途径则需在特定条件下方可使用，但鉴于前述两者的出发点及视角不同，成本途径和收益途径暂时无法实现相互验证；市场途径由于目前缺乏活跃市场及信息披露，暂不具备使用条件。以上就是我们所提出的阶段性框架，希望能对目前亟待解决的气象数据估值定价问题起到一些借鉴和参考作用。从辩证发展的角度来看，将来在气象数据资产交易双方对数据资产的价值认知渐趋一致时，亦可采用不同估值方法模型以验证交易价格的合理性。 中进行了解释： “成本与价值的弱对应性往往针对 一些尚在早期研发或者场景都无法确定的数据产品，而对于有“到手即用”特征的气象数据，从供给侧角度看，收回成本亦无可厚非，也是符合价值构建逻辑的。” 以成本途径确认气象数据价值，并进一步来指导数据产品定价的基本前提是：数据产品的定价与成本具有一定程度的关联性。但实际上，价值与成本并不总是正相关的，若数据开发成本不合理地过高，则基于其成本而得出的数据资产价值亦会偏高，那么参考该价值而制定出的价格可能会远高于数据使用者从经济利益角度可以接受的价格。正因为如此，市场对基于“开发成本”为基础的价值分析存疑，认为该途径无法落地促成交易。针对该问题，我们在本系列白皮书的第二册——《构建气象数据生态发展新引擎》 我们在本系列白皮书的第一册——《解锁气象数据价值新方程》中提出了微观视角下的多因子成本修正模型，我们曾引入以下因子用于解决成本与价值间相关勾稽的问题： •数据复用度因子：数据的复用是对于投入成本的高频集约使用，由于气象数据具有“先导性”特征，所以数据能够被高频地应用于不同场