随着大数据时代的到来,全球各主要国家都在大力发展大数据产业,大数据被应用到各个领域。随着大数据交易规模不断扩大,产业竞争也将日趋激烈。数据市场的出现使数据具有一般产品的等价交换的属性,由于数据产品与传统工业产品的巨大差别,关于数据产品的定价问题成为学者研究的方向。目前,关于数据质量的评估和数据产品定价策略等研究尚处于起步阶段,定价机制缺乏标准化的定价模型,且对数据的多维属性缺乏考虑,缺乏合理有效的针对数据特性定价研究。为此,本文基于Hotelling定价模型,针对数据产品和数据消费者的特征,考虑数据产品多维的数据属性,构建满足于数据产品的多维双寡头竞争定价模型,并将多维模型简化为二维数据定价模型,提出了双寡头数据产品竞争定价策略,并进一步分析数据产品的竞争策略。主要研究内容和创新性工作包括:（1）考虑数据产品消费者处理成本差异定价策略问题。首先,介绍了消费者数据处理成本存在差异的原因以及对数据产品定价的影响,针对该问题构建数据处理成本存在差异下的定价模型。然后,对模型求解并进行参数分析,得出管理启示。研究发现消费者的单位处理成本越低,两数据提供方的利润越高,竞争越激烈,最终将转变为产品质量价格的竞争。因此,提升质量不仅对数据消费者有利,而且对数据提供商本身具有重要的意义。（2）考虑数据产品纵向差异化产品竞争的定价策略问题。首先,在双寡头数据产品竞争定价模型的基础上,描述了数据产品纵向差异化竞争的空间问题,构建了数据产品纵向差异化竞争定价博弈模型,并对模型进行求解。其次,对模型进行两阶段博弈,得出管理启示。研究发现市场占有量小的永远选择产品纵向差异化竞争策略。只要对手选择产品纵向差异化竞争策略,跟随选择产品纵向差异化竞争策略。若对手选择提供原始数据产品,新成本设计不超过临界点,主选产品纵向差异化竞争策略,超过临界点则选择原始数据产品。（3）考虑数据产品与服务组合定价策略问题。首先,考虑数据处理成本的转移问题,提出数据产品与服务组合出售的策略。针对该问题,构建数据产品与服务组合定价模型,并对模型进行求解。其次,对模型进行两阶段博弈,得出管理启示。研究发现,当市场占有量较小时,选择产品与服务组合出售利润最大;当市场竞争均衡时,对手采用数据产品与服务组合定价策略时,选择只提供产品利润较大。对于只提供数据产品时,最优策略为服务成本低时采用数据产品与服务组合定价策略,服务成本高时不采用组合定价。（4）考虑网络外部性下的数据产品定价策略问题。首先,考虑数据产品的正网络外部性,分别构建网络外部性系数相同、网络外部性系数不同时的竞争定价模型,并对模型进行求解及两阶段博弈。研究发现在正网络外部性效应下,网络外部性效用大的一方取得优势,价格高、利润大。其次,考虑数据产品负网络外部效应的影响,提出正版产品与盗版产品的竞争问题,构建正版数据产品与盗版数据产品的双寡头竞争定价模型,并对模型求解及两阶段博弈。研究发现随着网络外部性系数的增加,市场会短暂的偏向于盗版产品,但随着盗版产品的网络外部性折扣的增大,盗版产品呈逐渐下滑趋势,最终市场会回归于正版产品。本文构建的基于Hotelling模型的双寡头数据产品竞争定价模型,考虑了多维数据属性与数据特征。并从成本差异、产品差异、服务组合角度以及网络外部性的角度出发,提出了不同策略下的双寡头数据供应商的数学规划模型,解出解析解,并进行两阶段博弈,为数据交易的利益相关者提供决策依据,具有重要的理论和应用价值。