公共采购视域下的数据定价与交易

全国公共资源交易指数工作委员会秘书长、《公共采购》杂志编辑部主任

李喆

非常感谢主办方给我们提供这样的深入交流学习的机会。在行业专家领导的共同研究探讨之下，能够把我们数据交易以及数据价格定价方面的问题讨论得越来越清楚。比较巧的是去年的数字中国峰会，也就是在这个会议厅，我们发布了全国公共资源交易服务指数。当时也是主任共同带领我们发起了这样一个指数模型。今天我汇报的主题是公共采购视域下数据定价与交易。

我的汇报分四方面，首先是公共采购数据的生成及特点，公共采购数据产品类型及价值，公共采购数据的定价与交易以及指数研究对数据定价的指导意义。

首先，公共采购数据的生成及特点进行汇报。应该说在我们这个视域下去分析数据的价值以及交易，实际上可以分为三个维度。

第一，本身各类的公共资源交易以及招投标活动产生大量有高价值的数据，本身就是一个很好的数据产品。

第二，数据交易本身也是在公共资源交易下开展的一项交易活动。我们也知道各类数据交易机构相当多的一部分都是纳入了各地公共资源交易的主体、交易中心、交易集团，在这个层面上实际上有相当多的数据交易作为公共资源的一部分，无论是政府的买或者是政府的卖，在交易的过程中产生了大量具体数据的交易行为。

第三，在具体交易方式上，我们知道数据大概分两大方向，一类是公共数据，公共数据是作为公共资源的一部分，它的交易方式要受到各类公共资源交易法律法规的指导，比如说有《中华人民共和国政府采购法》《中华人民共和国招标投标法》,这里面规定的公开招标、邀请招标、进行谈判、进行磋商等等，各类的交易方式在这类的交易对象上也同样适用。

但是公共数据之外还有大量市场化的数据，这些交易类型应该说是可以更加广泛地采用其他市场化的交易手段，我们也在这种交易形式的探讨上，能够给公共资源交易这个场景下对数据如何更好地产生价值和交易做分析。

其次，公共采购数据产品类型及价值。我们依然要回到公共资源交易这个场景，我们今天更狭义地去讨论数据的价值以及以它为案例和模板，我们来讨论数据的定价有哪些方法。当前公共资源交易包含工程建设、政府采购、土地、矿产、产权交易等等，应该说全球最大的交易市场就是在我们中国公共资源交易这个系统。

去年可统计的数据有46万亿，这里面涉及3300万家的企业和千亿级的数据量，每天都有上百万各类交易的数据产生，在我们这样一个大的范畴内，各类的数据交易所本身可以把我们交易的数据做一个很好的应用。

从我们整个招投标或者是公共资源交易数据流的产生、数据主体的使用以及数据应用层面的产品这三个方面我们做了一个数据流和产品的走向，基于业务本身，这样一个数据是鲜活的、动态的、高频发生的，我们在无论是金融服务还是政府的执政、理政还是企业端能够更好地助力它的销售，都会产生很好的数据价值。

我们在研究公共采购数据的框架内，还是要能够清醒地看到当前公共采购数据的一些问题和痛点，应该说在公共资源交易这个背景下还有相当多点状的数据孤岛类型的这些数据，虽然在发改委法规司统筹制定了公共资源交易数据2.0标准，但实际上在各地执行过程中应该执行得不够严格，同时由于交易类型多样，比如说深圳交易集团可能是全国体量最大的交易类集团平台，一年2.4万亿的交易额，今天深圳数交所的同事也在现场，我们去调研的时候发现他们的交易类型有27类，这里面每一类数据的结构化都变得非常重要。实际上在政府、在企业、在金融机构端对数据的需求是不同的，解决数据应用的痛点也是我们提升价值的关键方向。

第二类是我们提到的数据产品以5个方向为核心：以数据为抓手，以场景为核心，以算力为突破，以产品为目的，以服务为宗旨，这里面我们体现的是各类公共资源交易数据如何能够真正帮助到政府端、金融机构端和企业端，为什么我们来界定这三个方向，是我们公共资源交易数据能够很好发挥价值的方向。

政府端数字化的理政实际上是我们当前数字化的产品非常重要的根植在政府端的一类产品的实践，第二是金融机构对数字产品的使用是有非常刚性的需求，第三在企业数字化转型过程中特别大量的应用到各类的交易数据。在政府端的数字化理政，主要还是有效提供政策的制定、科学性的引导，同时也提高监管和反腐败的能力。优化公共服务与提升治理水平。促进经济高质量协同发展。

在公共资源交易这个大的场景下，我们知道数据发挥的作用可以有效地提供资源配置，在企业竞争端可以很好地帮助他来制定销售策略和引擎。我们放眼到全国的公共资源交易市场，能够把内卷式的竞争有更好环节的解决方案，也是通过我们数据产品。

在金融机构方面，我们更好地去解决中小企业的融资难和融资贵的问题，因为金融机构要想更好地利用招投标的数据去服务这个场景，就需要有大量的风控模型能够真实反映各类企业在实际发生的公共资源交易场景和项目里面怎么去评价它。

第三，公共采购数据的定价与交易，我们在分析公共采购数据和其他公共数据的相同和区别这方面，我们考虑到因为交易数据本身有几个特点，首先交易数据是更为真实，比如说刚才举例的像金融机构，他在获取一些数据的时候，如果企业主动填报，这些数据可能存在大量的水分。在交易过程中，由于交易的制度和规则相对是完备的，咱们有相当多的惩戒措施，所以企业在参与各类公共资源招投标的项目里面，他填报的数据是很谨慎的。

这里面还产生另外一层问题，就是涉及到大量的商业秘密，这些商业秘密如何解密，有哪些是可以解密的，有哪些是不能够解密的，属于企业的核心秘密，还有哪些是我们本身就应该公开的，这些都需要在我们公共采购数据范围内加以研究。

因此我们在数据定价和影响的因素方面考虑几个方面能够影响到数据的价格，一方面是成本的核算，刚才有些领导和专家提到了我们对成本核算这个方面其实已经有了很多探索，第二是价值的评估，也就真正在公共采购数据使用过程里面能够如何更好地评价和进行资源配置。第三是刚性的市场需求，每天高频发生的真实数据在它的价值体现上是有比较好的市场应用。第四是我们在政策导向方面，应该说当前我们对公共资源交易类型数据和项目执行的规范性上来讲，还是有很好的导向作用，这些作用都会直接影响数据定价。

数据定价的支撑，我们刚才提到了数据的高质量很重要，一方面是它的真实性，一方面是它的持续性，还有它的合规安全性，也就是在这样一个数据池里面，它会有非常好的产品的体现。

数据的产品综合定价，我们考虑应该有这几个方面可以综合去衡量它。

第一，成本+定价的办法，也就是说我们刚才提到的如何建数据的基础设施、数据应用的这套体系。

第二，市场的导向定价法，结合不同市场领域如何把真正的市场定价在数据使用这端，比如说不管是企业类的还是各类金融机构类的，他们对数据的使用实际上有相应的定价。比如说我们在跟金融机构沟通的时候，他们每年采购数据每一条从几毛到几块钱是有他们自己数据定价的规则，这些东西都可以作为市场定价的方法。

第三，价值定价法。也就是能够以一定的价值实现来反馈到我们具体价格上，比如说类似叫合同能源管理，我们为采购节约多少成本或者说我们为企业客户增加多少收益，在这个过程里面去体现的。

除此之外，双重定价的策略以及我们基于价值增值动态定价方法，未来不同行业、不同采购方式、不同的企业和不同金融机构的数据使用对象我们都会有一套定价的动态机制。

最后，公共资源交易指数研究对数据定价的指导意义，本身公共资源交易的指数研究就是我们基于数据的研究。当前组织了全国公共资源交易指数研究工作的委员会。这里面涉及各类交易机构，各个类型各个行业，各类交易数据。

当前我们从交易机构本身服务情况，中小企业参与的活跃度以及目标行业发展指数几方面开展了比较细致的研究。下一步我们还会基于现在研究的模型，左边这个公共资源交易服务指数模型就是去年在这个会场我们共同发布，右边是中小企业活跃指数模型是去年贵阳的会场进行发布。未来我们还要基于行业，这些指数都会非常好地指导我们的定价，这个是我们从去年成立到当前的一系列工作。

希望各位领导同仁能够持续关注公共资源交易这个领域，能够持续发挥公共资源交易数据价值，也期待未来能够和在座的各位领导同仁多多学习合作，谢谢。

（以上内容根据嘉宾发言速记整理）