业标准不完备、数据质量良莠不齐、数据时效性低、平台定位不准确、数据供需不匹配等问题，为了解决当前大数据交易中存在的问题，宋梅青（2017）首次提出了整合数据分析的大数据交易平台，这样平台不但能提供实时数据，而且是根据需求方的要求分析的数据，需求方也不再为原始数据买单。同时，按照需求方的要求定制的分析结果，降低了双方在交易流程中价值的不确定性。大数据交易平台的角色也发生了改变，从原本只作为资源买卖的中介，转变成为了大数据综合服务商。РР王文平（2017）提出了基于评分机制下的大数据拍卖模型。按照大数据的属性以及交易过程的特点提出了针对数据供应方的评分机制。他认为，评分机制不仅能够起到约束数据供应方诚信、资质的作用，还能让需求方参与到大数据的交易中来，创建良好的交易环境并活跃交易市场。Р四、结论数据产品价格合理化、透明化，交易流程公开化是大数据交易市场稳步推进的前提。交易市场应多关注个性化的消费需求，推动交易市场规范运行。大数据的合理定价、高效配置以及数据资源的合理应用将产生难以预测的价值，将为行业、经济乃至全社会带来重大影响，具有划时代的意义。本文认为接下来的研究可以从下面两个方面开展：Р（一）绝大部分以往的研究没有立足于消费者的角度，多数集中于生产商的角度，而消费者又是大数据定价过程中不可忽略的因素。因此，在此后的研究中可以考虑消费者偏好和支付意愿对价格的影响等方面入手。Р（二）应该增加大数据和信息产品定价的实证研究。当前国内外的大多数研究是浅层次的理论研究，实证研究相对匮乏，对大数据定价的现实指导意义不强Р【参考文献】Р俞立平.大数据与大数据经济学J].中国软科学,2013（7）:177-183.Р王玉林，高富平.大数据的财产属性研究J].图书与情报,2016（1）:29-35.Р⑶干春晖,钮继新.网络信息产品市场的定价模式J].中国工业经济,2003（5）:34-41.
全文预览
