数据资产价值评估方法研究进展*
贾小爱？赖清
（山东工商学院统计学院 烟台 264005）
摘要：数据资产作为一种新的资产类别，在其商业价值备受关注之时，如何对其进行价值评估成为一个新的研究热点。然而，相关概念的混淆制约着数据的交易与流通，并影响了数据资产在整个流通循环市场中的价值形成。本文先厘清了数据资产价值评估与数据资产定价的联系和区别。在此基础上，本文综述了数据资产价值评估的各种方法，比较分析了传统资产评估方法与现代科学技术在数据资产价值评估中的优劣和适用性，以期为建立规范化的定价机制、促进数据市场健康发展提供借鉴。
关键词：数据资产；价值评估；评估方法
Research Progress of Data Asset Value Evaluation Methods
Jia Xiaoai Lai Qing
（School of Statistics，Shandong Technology and Business University Yantai 264005）
Abstract：As a new asset class，how to evaluate the value of data assets has become a new and hotspot research when its commercial value has received much attention. However，the confusion of related concepts restricts the transaction and circulation of data，and affects the value formation of data assets in the entire circulation market. This paper firstly clarifies the relationship and difference between data assets value evaluation and data assets pricing. On this basis，this paper summarizes various methods of data assets value evaluation，and then compares and analyzes the advantages and applicabilities between traditional asset evaluation methods with modern science and technology in data assets value evaluation，hope to provide reference for establishing a standardized pricing mechanism and promote the healthy development of the data market.
Key words：Data Assets；Value Evaluation；Evaluation Methods
一、引言
Peterson（1974）*早根据信息资产内涵引申出“数据资产”这一术语。如今，随着数字经济时代的到来，如何对数据资产定义再次引起了众多学者的讨论。康旗等（2015）结合数据的概念，认为数据具有资产属性时就可以成为数据资产。崔吉峰等（2016）认为数据资产是企业在运营活动中形成的，由企业拥有的，在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用全过程中可控的，并能够为企业带来价值的数据资源。朱扬勇和叶雅珍（2018）区分了信息资产、数字资产、数据资产的相关概念，*终将数据资产定义为有权属、有价值、可计量、可读取的网络空间数据集。秦荣生（2020）结合IASB（International Accounting Standards Board，国际会计准则理事会）2018年给出的资产概念，认为数据资产是企业控制的、有潜力为企业产生经济利益的现时数据资源。嵇尚洲和沈诗韵（2022）指出互联网企业数据资产是由特定主体合法拥有或者控制的，能持续发挥作用并且能够带来直接或者间接经济利益的数据资源。可以发现关于数据资产的界定存在共性，即数据要成为资产需满足三个条件：**，明确数据资产的形态，即数据的记录或存储需要依托载体。第二，明确数据资产所有权，即数据由企业或组织拥有。企业或组织除了拥有自身数据资源的所有权外，也可以通过购买、租赁、合作等方式对外取得数据使用权。第三，要求数据能给企业或组织创造经济利益，即数据资产可以通过交易直接地为企业创造收入，也可以通过为企业的决策和管理提供合理的依据，以达到降低或消除各种风险的目的，从而间接地为企业带来经济利益。
随着数据作为一种资产的观念逐渐深入人心，构建和设计科学合理的数据资产价值评估体系对促进数据市场健康发展、建立标准化的定价机制都有着重要意义。对于企业而言，科学合理的数据资产价值评估体系能够提升企业各业务线的管理能力和运营效率，此外，价值量化准确的数据资产可有效减少企业沟通成本，推动企业数字化转型。对于政府而言，准确地计算数据资产价值，不仅可以为政府决策提供有效信息，而且能够推动数据资产交易市场的有序发展。对于社会而言，客观的数据资产价值评估可以为统一数据资产定价模式提供指导和借鉴，从而推动数据要素在市场中流通。
现有的数据资产价值评估研究常常将数据资产价值评估等同于数据资产定价，实际上，价值评估是定价的依据，定价是数据资产价值的表现形式，两者的区别有三点。*先，理论上价值评估评的是数据资产的价值，定价定的是数据资产的价格，价值与价格并不等同，价值的表现形式是价格，价格的基础是价值，价格是交易过程中供求双方议价的一个结果。通常情况下，数据资产交易以其价值为基础，但其价值远高于交易价格。数据资产定价以交易为基础，从某种角度讲，数据资产定价可以看作数据资产单次交易的价值体现。其次，在管理过程中，数据资产价值评估是对其使用价值进行度量，回答“某项数据资产价值的量化评价”的问题，是一个静态过程；数据资产定价是对其交易价格进行度量，回答“某项数据资产计价是多少”的问题，是一个动态过程，因此，数据资产价值评估在前，数据资产定价在后。*后，数据资产价值评估主要集中在无市场交易的情况下，其结果是一个理想值或理论值；数据资产定价则以市场交易为中心，其结果是一个实际值，不仅体现数据资产的内在价值，还反映市场供求、政府调控等因素的影响。综上，数据资产价值评估是数据资产定价的基础，合理的数据资产价值评估将为数据资产定价提供依据和参考。
因此，本文以数据资产价值评估为基点，从传统资产评估方法在数据资产价值评估中的应用研究、现代科学技术在数据资产价值评估中的探索研究这两方面综述现有的数据资产价值评估方法，并论述现有评估方法的优劣与适用性，同时展望未来数据资产价值评估研究可突破的难点。
二、传统资产评估方法在数据资产价值评估中的应用研究
（一）基于成本法的数据资产价值评估
在数据资产价值评估中，成本法是指将数据资产的价值视为重置成本和贬值因素的差值。该方法适用于市场交易不活跃且没有明确实施方案的数据资产。张咏梅和穆文娟（2015）、林飞腾（2020）通过分析数据资产各项构成成本，建立基于成本法的价值评估模型以计算数据资产价值。其中，对企业内部产生的数据而言，该方法所指的重置成本主要包括数据采集、储存、加工所需的人力与设备成本，以及数据服务业务所需的研发和人力成本；贬值因素主要指由数据时效性或准确性弱化导致的经济性贬值与功能性贬值。该方法计算简单、操作容易，但由于数据资产的特殊性，“成本法是否适用于数据资产价值评估”仍存在较大争论。李永红和张淑雯（2018）、苑泽明等（2021）认为数据资产本身的价值远远超过重新构建数据资产的现行成本，从而导致低估数据资产的价值。方元欣和郭骁然（2020）、黄海（2021）则指出该方法的难点在于生成数据资产的成本难以分割，各种贬值因素不易精确计算。可见，成本法不是理想的方法。
（二）基于市场法的数据资产价值评估
在数据资产价值评估中，市场法是以市场中同评估对象相似的数据产品为参照，通过对二者间差距进行调整以确定其价格，进而得到所评估数据资产价值的方法。该方法适用于以交易为目的的数据资产。因为数据资产区别于无形资产，所以一些学者在市场法的基础上引入修正系数对模型进行改进。刘琦等（2016）在构建基于市场法的数据资产价值评估模型时，*先从市场中搜索可比的实例资产，利用层次分析法对技术、价值密度、日期、容量的系数进行修正，*终调整差异后获得数据资产价值。李永红和张淑雯（2018）以市场法为基础，引入层次分析法来确定数据资产各影响因素权重，再运用灰色关联分析法量化影响因素以计算待评估数据资产的价值。该方法更能体现当前数据资产的市场状况，易得到买卖双方的认可。然而，这种方法的局限性也比较明显，一方面，数据交易市场具有不透明、复杂等特点，有可能造成难以直接获取可比数据资产成交价格，甚至导致数据资产成交价格与正常市场价格出现偏差；另一方面，由于数据资产成交案例不多，其价值受交易事项的影响比较大，造成相同数据资产在不同成交条件下的价格差异显著，*终使得现有交易市场很难找到可比对象。因此，在数据交易市场未成熟的情况下，不适合使用市场法来评估数据资产价值。
（三）基于收益法的数据资产价值评估
在数据资产价值评估中，收益法是指在某一特定时期内，数据资产可以给公司带来价值，并通过折现率计算其现值，从而得到数据资产价值的方法。该方法主要适用于数据消费方。Berkman（2002）认为收益法对数据资产估值效果*好，但未给出一个具体的操作模型。近年来，陈芳和余谦（2021）、胥子灵等（2022）构建了基于收益法的改进模型，在一定程度上克服了成本法和市场法的缺点，相对而言更为合理地反映了数据资产的价值。但在实际中，由于收益法运用条件苛刻，使用收益法对数据资产进行价值评估时存在很多问题。张咏梅和穆文娟（2015）指出收益法之所以难以应用于金融数据资产的评估，是因为其不能以货币计量价值、预期超额收益不易确定。李永红和张淑雯（2018）认为收益法不适合对数据资产进行价值评估的原因在于数据资产与企业产品给企业创造的利益相互交织、难以划分。此外，使用该方法所涉及的未来预期收益需要合理的数据来估测，折现率和折现年限需要根据相关政策和专家意见来确定，受主观因素的影响较大。因此，学者普遍认同收益法并非实务操作上理想的评估方法。
综上，成本法、市场法和收益法等传统资产评估方法在数据资产价值评估方面各有优劣，具体见表1。
表1 传统资产评估方法在数据资产价值评估中的比较分析
三、现代科学技术在数据资产价值评估中的探索研究
（一）基于综合评价的评估方法
综合评价法是对影响数据资产价值的因素进行分析，构建数据资产价值评价指标体系，然后采用层次分析法或模糊综合评价法来综合评价数据资产价值。张志刚等（2015）、李菲菲等（2019）基于数据资产价值评价指标体系计算数据资产相对价值。周芹等（2016）、李永红和张淑雯（2018）对数据资产价值进行评估时，构建了不同的数据资产价值评价指标体系，并运用层次分析法计算数据资产价值指数，以此为基础计算企业数据资产价值。从现有研究来看，该方法主要有两方面的应用。一方面，用于计算数据资产价值评价指标体系中各指标的权重，从而得到数据资产相对价值；另一方面，用于模型构建中量化组合无形资产中数据资产的分成率，并将分成率乘以企业创造的整体收益得到企业数据资产价值。该方法清晰简单、
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