一、数据资产价值认识、评估及定价的历史演进

（一）萌芽期：定性探索阶段（20世纪90年代至21世纪初）

在计算机技术的推动下，企业信息量激增，信息化和数据库逐渐得到广泛应用，企业也认识到其自身所拥有的数据对于经营管理和决策的重要意义，并由此提出了“数据资产”的理念。该时期的文献大多聚焦在管理信息系统方面。目前电力行业的数据只是作为保障电网安全运行的重要手段，未有效研究过数据的价值衡量及数据交易等问题的解决方法。

（二）探索期：静态计量阶段（21世纪初至21世纪10年代中期）

互联网经济崛起，使得数据的“资本”属性逐步被业界认可。学术界与实务界开始探索数据资产的会计确认与计量问题，尝试将其纳入企业财务报表。这一时期的研究主要借鉴成本法、市场法与收益法对数据资产进行估值尝试。具体到电力行业，随着智能电网的兴起与数据规模的激增，电力大数据平台开始建立，但数据价值评估仍局限于窃电检测、负荷预测等特定应用场景，主要用于测算成本节约或收益增加，数据价值链条较短。

（三）发展期：动态市场化阶段（21世纪10年代中期至今）

随着大数据、人工智能、区块链等技术的成熟，以及各国将数据确立为关键生产要素的政策推动，使数据价值评估研究进入全新阶段。首先，研究视角从“数据资产管理”拓展至“数据要素”的市场化配置。其次，开始引入期权定价、拍卖理论、博弈论及机器学习等工具，探索动态化、差异化的定价机制。再次，技术驱动特征日益显著。最后，行业深化趋势明显。

二、数据资产价值评估维度、模型与技术平台研究

（一）数据资源价值维度研究

已有研究不再局限于财务层面，而是开始进行综合性的评价。多数研究者认为，数据资产的价值不仅仅取决于数据本身的质量及其应用场景，还受所处行业的性质及金融市场、法律制度等方面的影响，在此构建了较为复杂的有关数据资源的价值判断整体模型以供相关企业及政府机构参考。

（二）数据资源价值评估模型研究

目前主要考虑了以下三种类型的动态定价模型。一是基于博弈论的模型；第二种是基于机器学习的方法；三是从衍生品定价的角度出发，把数据产品当作“期权”，以未来使用产生的预期收益来对数据资产的价值进行评估，参考了金融学中关于实物期权的相关概念，但是容易受到市场波动的影响。

（三）数据资源价值评估技术平台研究

研究者提出了一个集成了不同定价方法的数据交易平台，在这个平台上，卖家可以针对不同的数据采取不同的定价模式。目前存在的问题是大多数平台存在性能低、无法跨链通信以及难以实现链内链外数据联动等问题。此外，隐私计算技术与交易平台的融合是重要趋势，力求在定价与交易过程中实现“数据不动价值动”。

三、数据资源价值评估与资产定价发展趋势研究

随着数据技术的飞速发展，有关数据资产评估与定价的相关研究也开始向技术化、生态化的方向进行探索和发展。第一，从一般到特殊的思路转变。第二，研究从单点价格到生态化价格。第三，研究从离线评估向在线实时动态定价演进。第四，由单纯的技术研究发展到“技术+规则”的一体化设计。

四、国内外代表性研究机构或公司对数据资产价值评估的核心关注

（一）国外代表性研究机构或公司的核心关注

国外在基础理论和市场化应用探索上较为前沿，但在电网数据这一垂直领域尚未形成权威、公开、系统性的价值评估与定价体系。其能源企业的实践更多面向特定商业目标的数据分析应用，而非将数据本身作为标准化资产进行定价和交易。

（二）国内代表性研究机构或公司的核心关注

国内研究虽起步稍晚，但在国家大数据战略与数据要素市场化配置改革的强力推动下，发展迅猛，呈现“干中学”特点。国内研究的优势在于国家战略驱动与丰富市场场景，但在基础理论原创性、跨学科深度融合（特别是电力系统与经济学、计算机科学的深度交叉），以及面向电网复杂系统特性的专用模型构建方面，仍有大量空白需要填补。

（三）国内外研究对比分析

国内外数据资产价值评估研究呈现差异化发展态势。相较而言，国外在基础理论原创性、跨学科融合及市场化应用探索上领先，但电网数据等垂直领域缺乏系统性评估体系。国内虽起步稍晚，但凭借政策驱动与丰富场景，在数据要素市场化配置方面进展迅速，尤其在数据交易合规模式上形成特色；同时，在基础理论深度、跨学科交叉及复杂系统专用模型构建上与国外仍存在差距。双方互补性强，未来需加强理论融合与实践协同。

五、国家电网公司对数据资源价值评估与资产动态定价关键技术的研究

国家电网公司已深刻认识到数据要素的巨大潜力，并在战略、管理、技术等多个层面进行了前瞻性布局，但距离形成成熟的技术体系与规模化应用仍有差距。国有电网企业场景最多，开展数据资源价值评估与资产动态定价研究具有独特的优势。这些研究结论对占据该领域技术制高点和标准制定权非常必要，能够支撑国有电网企业数字化转型及能源互联网建设，推动形成具有电网特色的、国际领先的电网数据资产，为世界能源企业数字化发展贡献中国智慧与方案。