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我国数据要素资产化价值评估研究——基于机器学习的探索性分析

The Value Evaluation of the Capitalization of Data Elements in China——An exploratory research based on machine learning
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摘要 数据蕴含的巨大经济价值不断凸显,成为数字经济发展的必要生产要素。对数据要素资产化的价值进行研究,构建可靠的数据资产价值评估模型,有助于促进数据资产交易流通、建立健全数据要素市场体系。以优易数据网的第一手数据为数据源,探究影响数据资产价值的主要影响因素。在此基础上,基于机器学习构建数据资产价值评估模型,并对样本数据进行实证分析。结果发现:数据容量、数据规模、数据质量、新鲜度和所属行业对数据资产价值起决定性作用。不同行业间的数据资产存在明显的“价值鸿沟”,表现在高附加值行业的数据资产相较于其他行业具有更高的价值。进一步研究发现:基于机器学习构建的模型评估效果远远优于多元线性回归模型,其中,随机森林模型更适用于数据资产价值评估。未来,需要促进数据容量的扩展和数据质量的提升、加强数据资产评估和管理的技术支持以及建立和完善数据资产交易市场运行体制。 The enormous economic value contained in data is constantly highlighted,becoming a necessary production factor for the development of the digital economy.Studying the value of data element assetization and constructing a reliable data asset value evaluation model can help promote data asset trading and circulation,and establish a sound data element market system.Using first-hand data from the Excellent Data Network as the data source,explore the main influencing factors on the asset value of image data.On this basis,a data asset value evaluation model is constructed based on machine learning,and empirical analysis is conducted on the sample data.The results showed that data capacity,data scale,data quality,freshness,and industry play a decisive role in the value of data assets.There is a significant“value gap”between data assets in different industries,as data assets in high value-added industries have higher value compared to other industries.Further research has found that the evaluation performance of models based on machine learning is much higher than that of multiple linear regression models,among which the random forest model is more suitable for evaluating the value of data assets.In the future,it is necessary to promote the expansion of data capacity and the improvement of data quality,strengthen technical support for data asset evaluation and management,and establish and improve the operational system of data asset trading markets.
作者 严鹏 史一翔 方劲平 YAN Peng;FANG Jinping;SHI Yixiang
出处 《价格理论与实践》 北大核心 2023年第10期26-31,共6页 Price:Theory & Practice
基金 云南大学研究生科研创新基金项目“我国国内国际双循环特征:基于行业异质性的互动分析(项目编号:KC-22223241)” 教育部新工科综合改革类项目“面向南亚东南亚‘数字丝路’现代产业学院建设探索与实践”(编号:E-GXHPY20200429) 云南省教育厅科学研究基金项目“数字技术扩散与中国南北经济增长差异:赋能效应与分化效应研究”(编号:2023Y0283)
关键词 数据资产 价值评估 机器学习 神经网络 随机森林 data assets value assessment machine learning neural networks random forest
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