當(dāng)下電子商務(wù)企業(yè)經(jīng)過(guò)十余年的高速發(fā)展，其服務(wù)平臺(tái)每天面對(duì)數(shù)億級(jí)的數(shù)據(jù)資源沉淀，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的作用，把對(duì)數(shù)據(jù)資源的爭(zhēng)奪上升到戰(zhàn)略高度。而數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、交易、融資等運(yùn)作都具有重要作用，研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)電商企業(yè)價(jià)值貢獻(xiàn)能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)維護(hù)、管理及應(yīng)用，防止數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失。

但是目前我國(guó)學(xué)術(shù)界尚沒(méi)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)這樣一個(gè)概念，與之相關(guān)的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)也比較少。與數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估聯(lián)系最緊密的研究領(lǐng)域?yàn)闊o(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估。我國(guó)2001年頒布的《資產(chǎn)評(píng)估準(zhǔn)則——無(wú)形資產(chǎn)》指出，無(wú)形資產(chǎn)是指特定主體所控制的，不具有實(shí)物形態(tài)，對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)長(zhǎng)期發(fā)揮作用且能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的資源。無(wú)形資產(chǎn)已成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價(jià)值驅(qū)動(dòng)的核心要素。除去賬面無(wú)形資產(chǎn)，電商企業(yè)可能存在的無(wú)形資產(chǎn)有：域名、客戶(hù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、人力資本、管理水平、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)不具備實(shí)物形態(tài)，應(yīng)當(dāng)屬于無(wú)形資產(chǎn)類(lèi)型。

另外，與數(shù)據(jù)資產(chǎn)緊密相關(guān)的資產(chǎn)類(lèi)型為信息資產(chǎn)以及軟件、硬件等技術(shù)類(lèi)無(wú)形資產(chǎn)，數(shù)據(jù)可以看成是原材料，信息為產(chǎn)成品，軟件與硬件是生產(chǎn)信息的設(shè)備。值得指出，目前，對(duì)于信息資產(chǎn)學(xué)術(shù)界也尚無(wú)統(tǒng)一定義。Dos（1993）通過(guò)對(duì)近10年期間美國(guó)股市上97起信息資產(chǎn)投資公告發(fā)布前后的分析，發(fā)現(xiàn)了信息資產(chǎn)對(duì)企業(yè)股東價(jià)值的影響。李青松（2001）認(rèn)為計(jì)算機(jī)軟件和數(shù)據(jù)信息等信息資產(chǎn)是非物質(zhì)資產(chǎn)，具有一系列與物質(zhì)資產(chǎn)不同的經(jīng)濟(jì)特性：非物質(zhì)性、消費(fèi)無(wú)損耗性、非占有性、累積性與再生性。Chris（2010）回顧了四種典型的信息資產(chǎn)評(píng)估的專(zhuān)有方法，經(jīng)濟(jì)影響法、解鎖信息價(jià)值法、信息管理估值模型以及客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)估法，并認(rèn)為評(píng)估信息資產(chǎn)往往是通過(guò)評(píng)估項(xiàng)目的形式，計(jì)算項(xiàng)目預(yù)期的收益和投資成本之差來(lái)估算其價(jià)值。徐園（2014）認(rèn)為在未來(lái)數(shù)據(jù)的作用將和土地、資本、勞動(dòng)力一樣成為新的生產(chǎn)要素，提出關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)儲(chǔ)存、定價(jià)、管理、驅(qū)動(dòng)解決方案可能衍生出的創(chuàng)新商業(yè)模式。

綜上可以看出, 學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的理論研究工作尚處于起步階段，對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特性以及其價(jià)值影響因素尚不明了，缺乏有效的評(píng)估方法。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估對(duì)于正確認(rèn)識(shí)其價(jià)值、充分利用各種數(shù)據(jù)，減少不必要的數(shù)據(jù)冗余以及提高管理決策水平具有重要意義。本文嘗試做一些基礎(chǔ)性的探索工作，以電商企業(yè)為背景，探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特性以及價(jià)值影響因素，并針對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值具有高度不確定性的特點(diǎn)，提出了用層次分析法與蒙特卡洛模擬相結(jié)合的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值貢獻(xiàn)研究方法，通過(guò)蒙特卡羅仿真得到的結(jié)果不只是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)值，具有概率分布特性，給企業(yè)提供了一些更有價(jià)值的咨詢(xún)性意見(jiàn)。

一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)特點(diǎn)與價(jià)值來(lái)源

（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點(diǎn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有無(wú)形資產(chǎn)的屬性，從這個(gè)角度出發(fā)，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)主要有以下特性：無(wú)消耗性、累積增值性、依附性、知識(shí)產(chǎn)權(quán)性、價(jià)值易變性。

第一，無(wú)消耗性。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的每次使用往往只需要花費(fèi)很低的成本，不會(huì)因?yàn)閾碛姓呤褂妙l率的增加而磨損、消耗。這一點(diǎn)與其他傳統(tǒng)無(wú)形資產(chǎn)有相似性。

第二，累積增值性。企業(yè)通過(guò)穩(wěn)定發(fā)展，會(huì)促使數(shù)據(jù)資產(chǎn)在原有的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)維度的不斷積累，整體價(jià)值進(jìn)一步提升。

第三，依附性。與其他無(wú)形資產(chǎn)類(lèi)似，數(shù)據(jù)資產(chǎn)不能獨(dú)立存在，其發(fā)揮作用與效應(yīng)往往依托于有形資產(chǎn)（例如計(jì)算機(jī)、硬件設(shè)備等）。

第四，知識(shí)產(chǎn)權(quán)性。數(shù)據(jù)資產(chǎn)融入了數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者的智力投入，符合知識(shí)產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新性與私有性的特征，具有知識(shí)產(chǎn)權(quán)性。

第五，價(jià)值易變性。數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)刻會(huì)受到數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)時(shí)效程度及相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)等因素的影響，與其他無(wú)形資產(chǎn)相比，其內(nèi)在價(jià)值更易發(fā)生變化。

對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的認(rèn)定就是對(duì)其進(jìn)行科學(xué)識(shí)別，甄別其重要性。借鑒會(huì)計(jì)學(xué)資產(chǎn)的界定，我們可以通過(guò)三個(gè)條件進(jìn)行判斷：數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否歸屬于企業(yè)；所屬企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否具有價(jià)值性；數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否能用貨幣計(jì)量。

（二）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值來(lái)源

原始數(shù)據(jù)本身并無(wú)價(jià)值，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是一系列企業(yè)價(jià)值活動(dòng)的最終結(jié)果。為了研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值來(lái)源，我們可以采用邁克爾波特提出的價(jià)值鏈分析法來(lái)剖析數(shù)據(jù)價(jià)值流程。數(shù)據(jù)的價(jià)值活動(dòng)是一系列的輸入、轉(zhuǎn)換與輸出的活動(dòng)序列集合，每個(gè)活動(dòng)都有可能相對(duì)于最終產(chǎn)品產(chǎn)生增值行為，從而增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)地位。如圖1所示。

數(shù)據(jù)采集是整個(gè)價(jià)值活動(dòng)的起點(diǎn)，數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與管理是價(jià)值鏈體系中的第二階段。數(shù)據(jù)分析就像是商品活動(dòng)中生產(chǎn)加工過(guò)程，也是價(jià)值鏈活動(dòng)的增值環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)應(yīng)用是價(jià)值釋放的過(guò)程，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值在應(yīng)用階段得到了最大化。數(shù)據(jù)安全更像是價(jià)值活動(dòng)當(dāng)中的輔助活動(dòng)，是整條價(jià)值鏈的潤(rùn)滑劑。

二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素

數(shù)據(jù)資產(chǎn)受控于企業(yè)主體，附著于有形資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值受到眾多變量因素影響，例如數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的取得成本、數(shù)據(jù)安全等。本文嘗試從多方面分析各因素對(duì)其價(jià)值的影響，并構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素體系。

1．?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)價(jià)值密度與時(shí)效性共同構(gòu)成數(shù)據(jù)質(zhì)量，良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量是挖掘價(jià)值的重要保障。數(shù)據(jù)總量一定時(shí)，對(duì)于同一類(lèi)型數(shù)據(jù)，其總體中有效數(shù)據(jù)所占比越大意味著數(shù)據(jù)價(jià)值越大。新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)其應(yīng)用價(jià)值更大，歷史數(shù)據(jù)會(huì)因時(shí)間的推進(jìn)，價(jià)值逐漸降低。

2．?dāng)?shù)據(jù)容量：數(shù)據(jù)容量包括數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)維度兩方面，在數(shù)據(jù)價(jià)值密度不變的前提下，數(shù)據(jù)總量與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值呈正相關(guān)，而更為復(fù)雜的多維度數(shù)據(jù)則蘊(yùn)含著更大的潛在價(jià)值。

3．?dāng)?shù)據(jù)資產(chǎn)的取得成本：數(shù)據(jù)在應(yīng)用階段得到了價(jià)值釋放，然而在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)提取與分析階段的成本投入將直接影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。正確的存儲(chǔ)決策將幫助企業(yè)節(jié)省大量資金。

4．?dāng)?shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)安全事件會(huì)造成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)流失與大量用戶(hù)資源的流失，甚至導(dǎo)致用戶(hù)滿(mǎn)意度、對(duì)企業(yè)信賴(lài)度下降，最終使得數(shù)據(jù)主體企業(yè)的股價(jià)大跌。

5．?dāng)?shù)據(jù)權(quán)能的交易方式：伴隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)能的立法健全與資本市場(chǎng)的成熟，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易也將變得頻繁。從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易方式來(lái)看，完全產(chǎn)權(quán)的交易價(jià)值將大于部分產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓的交易價(jià)值。授權(quán)的程度與范圍的差異決定不同的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。

6. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)收益：首先，企業(yè)可以通過(guò)長(zhǎng)期積極管理、挖掘、應(yīng)用數(shù)據(jù)資源，使得數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)并且不斷累計(jì)價(jià)值，最后通過(guò)交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)獲得資本利得。其次，數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以作用于企業(yè)內(nèi)部，支撐各部門(mén)業(yè)務(wù)決策，通過(guò)間接的方式影響企業(yè)現(xiàn)金流。

7. 數(shù)據(jù)的使用期限：數(shù)據(jù)使用期限的長(zhǎng)短將影響企業(yè)利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生收益的大小，進(jìn)而影響現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值的貢獻(xiàn)評(píng)估思路與方法

圖1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值鏈?zhǔn)疽鈭D

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估具有其特殊性。第一，以傳統(tǒng)三大評(píng)估方法對(duì)無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行估值往往具有較大難度，評(píng)估方法的選擇成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的重點(diǎn)與難點(diǎn)。第二，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在組合無(wú)形資產(chǎn)中權(quán)重關(guān)系具有特殊性。在利用層次分析法分割組合無(wú)形資產(chǎn)時(shí)，需要確認(rèn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)比其他各項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)于決策層重要性權(quán)重關(guān)系。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論研究相對(duì)于其他無(wú)形資產(chǎn)較為滯后，使得人們通過(guò)主觀判斷其在組合無(wú)形資產(chǎn)中的權(quán)重關(guān)系時(shí)具有很高的難度。

無(wú)形資產(chǎn)在企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)中往往能夠帶來(lái)一定的超額收益，電商企業(yè)由于與高新技術(shù)聯(lián)系緊密，除資產(chǎn)負(fù)債表上列舉的無(wú)形資產(chǎn)，其在發(fā)展過(guò)程中累計(jì)并開(kāi)發(fā)了大量的賬面外無(wú)形資產(chǎn)。然而各類(lèi)無(wú)形資產(chǎn)通常是以組合型無(wú)形資產(chǎn)發(fā)揮效益的，如何從組合型無(wú)形資產(chǎn)中分離出各部分無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值，在資產(chǎn)評(píng)估中一直是個(gè)難題。汪海粟等（2000）認(rèn)為利用層次分析法解決這個(gè)問(wèn)題是一種實(shí)用的方法，其效果較好并有一定合理性。

蒙特卡洛模擬的基本思想是：當(dāng)所要求解的問(wèn)題是某種事件出現(xiàn)的概率，或者是某個(gè)隨機(jī)變量的期望值時(shí)，它們可以通過(guò)某種“試驗(yàn)”的方法，得到這種事件出現(xiàn)的概率，或者隨機(jī)變數(shù)的平均值，并用它們作為問(wèn)題的解。蒙特卡洛模擬已成為解決不確定性非常有效的方法，并且在財(cái)務(wù)分析、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、項(xiàng)目管理、質(zhì)量控制、環(huán)境評(píng)價(jià)等諸多領(lǐng)域得到廣泛利用。

不難看出層次分析法在解決分割組合型無(wú)形資產(chǎn)時(shí)的不確定性有較好的理論基礎(chǔ)。蒙特卡洛模擬在解決模型輸入?yún)?shù)不確定的情況下有一定適用性。由于影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的因素異常復(fù)雜，數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的理論研究與實(shí)踐還處于萌芽階段，本文提出將層次分析法與蒙特卡羅模擬相結(jié)合的研究思路，一方面，層次分析法可以在獲取專(zhuān)家數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值從組合無(wú)形資產(chǎn)中分割出來(lái)；另一方面，在層次分析法將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的重要性用概率分布來(lái)表示，并應(yīng)用蒙特卡洛仿真模擬計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的貢獻(xiàn)度，有利于從計(jì)算結(jié)果中發(fā)現(xiàn)不確定因素對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響。

四、京東企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

作為中國(guó)最大的自營(yíng)電商企業(yè)，目前京東在國(guó)內(nèi)B2C自營(yíng)市場(chǎng)中已取得了近百分之五十的占有率。本文確認(rèn)組合無(wú)形資產(chǎn)是以企業(yè)價(jià)值內(nèi)在價(jià)值與賬面價(jià)值之差為出發(fā)路徑，因此我們有必要對(duì)京東企業(yè)價(jià)值進(jìn)行估值?？紤]到京東屬于新興市場(chǎng)中高速發(fā)展的公司，近年來(lái)由于規(guī)模擴(kuò)張及大量的費(fèi)用支出、資本化投入，目前仍然處于虧損狀態(tài)（2014年凈虧損約合8億美元）。因此不選取市盈率作為估值指標(biāo)比率，我們選擇以市銷(xiāo)率為基礎(chǔ)的市場(chǎng)法作為評(píng)估方法。

市銷(xiāo)率=（指定交易日期的股票收盤(pán)價(jià)×當(dāng)日人名幣外匯牌價(jià)×截至指定交易日的總股本/最近財(cái)務(wù)報(bào)告的營(yíng)業(yè)總收入）

本文對(duì)電子商務(wù)B2C行業(yè)內(nèi)的企業(yè)的規(guī)模和主營(yíng)業(yè)務(wù)比較與分析，選取了國(guó)內(nèi)外三家與京東具有可比性的公司進(jìn)行市場(chǎng)法估值。這三家公司分別為全球第二大互聯(lián)網(wǎng)公司電商龍頭亞馬遜；向全品類(lèi)B2C電商轉(zhuǎn)型的圖書(shū)類(lèi)電商當(dāng)當(dāng)網(wǎng)和中國(guó)折扣服裝類(lèi)電商唯品會(huì)，這三家公司的歷史市銷(xiāo)率比值如表1所示。從歷史估值數(shù)據(jù)看，亞馬遜的PS均值為1.84；當(dāng)當(dāng)網(wǎng)PS均值為1.90；唯品會(huì)PS均值為2.08。三家可比公司市銷(xiāo)率平均區(qū)間在1.84到2.08之間。

表1 亞馬遜、當(dāng)當(dāng)、唯品會(huì)的市銷(xiāo)率歷史統(tǒng)計(jì)

京東商城2012、2013、2014年?duì)I業(yè)收入分別為414、690、1053億元人民幣。利用營(yíng)業(yè)總收入乘以市銷(xiāo)率計(jì)算企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值，我們得出京東的企業(yè)價(jià)值約為2121.88—2190.24億元之間，取平均值為2156.06億元，即347.75億美元。

五、京東數(shù)據(jù)資產(chǎn)分析

京東作為電商行業(yè)的領(lǐng)先者，擁有全鏈路的超優(yōu)質(zhì)海量數(shù)據(jù)。主要來(lái)源有兩塊，一是企業(yè)內(nèi)部運(yùn)轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，二是源自于企業(yè)外部的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)在京東的自營(yíng)各方面業(yè)務(wù)中已經(jīng)占據(jù)非比尋常的位置，比如說(shuō)深度挖掘和分析用戶(hù)行為，尤其是消費(fèi)行為，可以預(yù)測(cè)未來(lái)銷(xiāo)售量，在倉(cāng)儲(chǔ)方面實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)智能購(gòu)貨，持續(xù)更新京東推薦系統(tǒng)，提高廣告投放的有效性。對(duì)于逐漸成長(zhǎng)起來(lái)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，京東大數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)逐漸成熟。京東的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用主要體現(xiàn)在三方面：

第一、用數(shù)據(jù)資產(chǎn)突破精準(zhǔn)銷(xiāo)售，利用大數(shù)據(jù)把商品銷(xiāo)售到正在需要該商品的客戶(hù)手中。通過(guò)京東自身平臺(tái)收集的行為數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)，選出最大概率的商品推送給用戶(hù)，其次，和其他擁有大型數(shù)據(jù)庫(kù)的機(jī)構(gòu)合作，提高推銷(xiāo)精確度，從而提升企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)。

第二、利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)?，F(xiàn)階段，各互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)吸引用戶(hù)量，搶占市場(chǎng)份額的主打口號(hào)就是用戶(hù)第一，服務(wù)第一。那么對(duì)于如京東這樣的電商企業(yè)，其服務(wù)第一就體現(xiàn)在其物流水平上。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和建立相應(yīng)的算法模型，企業(yè)可以統(tǒng)計(jì)出各類(lèi)商品實(shí)時(shí)或過(guò)去一段時(shí)間的銷(xiāo)售量，測(cè)未來(lái)一段時(shí)間可能發(fā)生的銷(xiāo)量作為進(jìn)貨參考，最后在倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)成本和用戶(hù)服務(wù)上找到一個(gè)很好的平衡點(diǎn)。

第三，京東大數(shù)據(jù)開(kāi)拓互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)。隨著京東大數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用，其應(yīng)用板塊也趨于多元化。例如：基于供貨商的信用數(shù)據(jù)，為其提供供應(yīng)鏈信貸服務(wù)；基于消費(fèi)者的歷史消費(fèi)，為其提供商品分期付款服務(wù)。

六、京東數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

（一）前提與假設(shè)

假設(shè)一：利用市場(chǎng)法評(píng)估京東的企業(yè)價(jià)值對(duì)于其賬面凈資產(chǎn)的溢價(jià)部分，全部來(lái)源于組合型無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)。

假設(shè)二：基于上述對(duì)電商無(wú)形資產(chǎn)的分析，本文假設(shè)構(gòu)成京東組合型無(wú)形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)有以下幾類(lèi)無(wú)形資產(chǎn)：數(shù)據(jù)資產(chǎn)、人力資本、域名、客戶(hù)網(wǎng)絡(luò)、管理水平。

通過(guò)計(jì)算我們可以得出，京東的企業(yè)價(jià)值約為347.75億美元，折合人民幣為2156.06億元。估算其賬面凈資產(chǎn)為244.62億元。由此我們得出京東組合型無(wú)形資產(chǎn)（不包括賬面無(wú)形資產(chǎn)）的價(jià)值約為1911.44億元。在此基礎(chǔ)上，我們以京東整體數(shù)據(jù)資產(chǎn)為對(duì)象，評(píng)估其價(jià)值。

（二）估值過(guò)程

構(gòu)建以組合無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值為目標(biāo)層；收入增加、成本費(fèi)用節(jié)約、綜合競(jìng)爭(zhēng)力（品牌影響力、用戶(hù)滿(mǎn)意度等）為決策層；五類(lèi)無(wú)形資產(chǎn)為因素層的層次分析法體系，如圖2所示。通過(guò)專(zhuān)家座談及問(wèn)卷的方式，明確除數(shù)據(jù)資產(chǎn)外四項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)決策層的權(quán)重關(guān)系，其重要性的標(biāo)度直接參考文獻(xiàn)，通過(guò)對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算平均值，并進(jìn)行一致性調(diào)整得到權(quán)重系數(shù)矩陣。

在確認(rèn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)于決策層貢獻(xiàn)大小時(shí)，我們考慮兩方面因素。一方面由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬于新興無(wú)形資產(chǎn)，缺乏良好的理論研究基礎(chǔ)，導(dǎo)致我們?cè)谂袛嗥湓谄髽I(yè)中重要性的不確定性。另一方面，基于現(xiàn)階段發(fā)展態(tài)勢(shì)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)有爆發(fā)式發(fā)展?jié)摿?。本文設(shè)定數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)于收入增加、成本減少以及綜合競(jìng)爭(zhēng)力的重要性為Xi,t=1,2,3，進(jìn)而可以得到三個(gè)不同的判斷矩陣Ai,t=1,2,3并從專(zhuān)家調(diào)研數(shù)據(jù)中得到區(qū)間賦值的上界與下界，在蒙特卡洛仿真模擬中可以根據(jù)相應(yīng)參數(shù)生成隨機(jī)數(shù)。

在確認(rèn)其他無(wú)形資產(chǎn)的關(guān)系時(shí)，確保所得矩陣能夠通過(guò)一致性檢驗(yàn)。得出各無(wú)形資產(chǎn)對(duì)于決策層的三個(gè)矩陣：

步驟一：層次單排序權(quán)重計(jì)算及一致性檢驗(yàn)。

（1）A定義矩陣層次單排序，確定U1—U3三因素在京東無(wú)形資產(chǎn)收益中作用的大小并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)（具體檢驗(yàn)步驟略，下同）：

圖2 組合無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值貢獻(xiàn)率計(jì)算層次體系

（2）定義矩陣，建立—單排序確定五項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)收入增加的貢獻(xiàn)大小并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

（3）定義矩陣，建立—單排序確定五項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)成本減少的貢獻(xiàn)大小并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

（4）定義矩陣建立—單排序確定五項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的貢獻(xiàn)大小并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

計(jì)算比較判斷矩陣的特征向量特征根 。比較判斷矩陣特征向量的值，表現(xiàn)了同一層次中若干元素對(duì)相鄰上一層次某一元素的相對(duì)重要性排序權(quán)重。

排序權(quán)重是否有滿(mǎn)意一致性要求，必須進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，計(jì)算一致性指標(biāo)：

式中代表比較矩陣最大特征根；n代表判斷矩陣階數(shù)，然后根據(jù)比較判斷矩陣階數(shù)n，查出平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI(見(jiàn)表2)。

表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

最后，計(jì)算一致性比率CR：

當(dāng)CR小于0.1，認(rèn)為判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)，排序權(quán)重可以接受。

步驟二：層次總排序計(jì)算，確定各無(wú)形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)率分布，并對(duì)總排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。行各層次元素的組合權(quán)重計(jì)算，得到遞階層次結(jié)構(gòu)中各層次中所有元素對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，直至求出方案層各元素對(duì)總目標(biāo)的排序權(quán)重。

利用Matlab程序進(jìn)行蒙特卡洛模擬進(jìn)行層次分析法計(jì)算，每次運(yùn)算時(shí)對(duì)服從均勻分布的，具體參數(shù)和分布如表3所示，隨機(jī)抽取一個(gè)數(shù)據(jù)帶入矩陣模型，最終得到各項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)率并記錄結(jié)果。重復(fù)1000次運(yùn)算，記錄所有結(jié)果，形成各項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)的概率分布圖。

蒙特卡羅模擬1000次后，可得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)在組合無(wú)形資產(chǎn)中貢獻(xiàn)率分布曲線圖，計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

表3 蒙特卡洛模擬輸入?yún)?shù)表

根據(jù)圖3我們可以得到各項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)分成率占比及估計(jì)區(qū)間情況，如表4所示。通過(guò)統(tǒng)計(jì)結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分成率在23.0%—28.8%，其對(duì)應(yīng)的估值區(qū)間在439.63—550.49億元。頻數(shù)最大值53出現(xiàn)在分成率為26.0%處，對(duì)應(yīng)的價(jià)值為496.97億元，計(jì)算結(jié)果表明數(shù)據(jù)資產(chǎn)在電子商務(wù)企業(yè)中具有不菲的價(jià)值，應(yīng)當(dāng)?shù)玫狡髽I(yè)的高度重視。

表4 運(yùn)算結(jié)果對(duì)照表

七、研究結(jié)論

本文對(duì)我國(guó)電商企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，面臨的一系列數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化的問(wèn)題展開(kāi)了系統(tǒng)的研究和論述。從收集并歸納國(guó)內(nèi)外有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義、價(jià)值來(lái)源的資料，構(gòu)建理論研究的基礎(chǔ)，到層次分析法與蒙特卡羅模擬的原理和適用性分析，創(chuàng)新地將二者結(jié)合對(duì)無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估。結(jié)合相關(guān)的案例，圍繞著數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)電商企業(yè)價(jià)值貢獻(xiàn)這一框架，采用定性與定量的分析方法，首先利用企業(yè)內(nèi)在價(jià)值與賬面價(jià)值之差將組合無(wú)形資產(chǎn)從企業(yè)價(jià)值中剝離出來(lái)，然后運(yùn)用層次分析法與蒙特卡羅模擬計(jì)算出數(shù)據(jù)資產(chǎn)在無(wú)形資產(chǎn)中的價(jià)值，最后得到京東數(shù)據(jù)資產(chǎn)2014年12月31日的估值。本文的研究可以為市場(chǎng)上涌現(xiàn)的其他新興無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估提供參考。本文雖然在案例部分使用了層次分析法與蒙特卡羅模擬結(jié)合法，具有一定的可行性與適用性，但是其專(zhuān)家打分過(guò)程中難以避免主觀性，本文的研究思路及其適用范圍需要通過(guò)進(jìn)一步的應(yīng)用與實(shí)證研究來(lái)檢驗(yàn)。

圖3 各無(wú)形資產(chǎn)分成率分布曲線

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