苑澤明（教授/博導(dǎo)）張永安 王培琳（博士）

（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 天津 300222）

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨和數(shù)字技術(shù)革命的崛起，數(shù)據(jù)資源對(duì)各國(guó)的發(fā)展已愈發(fā)重要。2019年，美國(guó)《聯(lián)邦戰(zhàn)略和2020年行動(dòng)計(jì)劃》明確將數(shù)據(jù)列為一項(xiàng)重要的國(guó)家戰(zhàn)略資產(chǎn)；歐盟在2020年出臺(tái)了數(shù)字化戰(zhàn)略，著力于推動(dòng)具有歐盟特色的數(shù)字化發(fā)展模式；日本設(shè)立數(shù)字擔(dān)當(dāng)大臣，并提議成立數(shù)字廳，以此引領(lǐng)日本數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。與此同時(shí)，我國(guó)正在加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)，“十四五”規(guī)劃綱要指出：我國(guó)要加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)不僅是政府主導(dǎo)的產(chǎn)物，更是市場(chǎng)發(fā)展的選擇，像Factual，Data Plaza和貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所等數(shù)據(jù)交易平臺(tái)都已相繼出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步帶來(lái)了新思路，數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為一種非標(biāo)準(zhǔn)化的新事物，其價(jià)值對(duì)數(shù)據(jù)的供需具有雙向不確定性。當(dāng)下，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于商業(yè)實(shí)踐，資本市場(chǎng)常常出現(xiàn)一些難以解釋的現(xiàn)象，如處于常年虧損狀態(tài)的某些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在資本市場(chǎng)卻深受投資者的喜愛并獲得了巨額的資金；業(yè)績(jī)平平的數(shù)字信息企業(yè)存在明顯的市場(chǎng)溢價(jià)；企業(yè)以一種明顯虧損的營(yíng)銷方式進(jìn)行客戶信息收集和顧客滿意度調(diào)查等。這些現(xiàn)象出現(xiàn)的原因之一是企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)自身發(fā)展的重要性，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)機(jī)制尚未建成，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)之間的交易和流通缺少可靠的參考依據(jù)。

本文的主要貢獻(xiàn)之處在于：第一，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的界定和歸屬進(jìn)行說(shuō)明，并分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值構(gòu)成，為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)和估值奠定理論基礎(chǔ)。第二，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值模型，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)間的流通和交易提供可靠的價(jià)值參考工具，同時(shí)也為企業(yè)確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值提供全新思路。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的界定

“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”最早由Richard E.Peters（1974）提出，他將數(shù)據(jù)資產(chǎn)視作像政府債券一類的資產(chǎn)?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究始于“大數(shù)據(jù)之父”維克托·邁爾·舍恩伯格（2013），他預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)最終會(huì)像固定資產(chǎn)一樣單獨(dú)列示在資產(chǎn)負(fù)債表中。2019年，美國(guó)實(shí)施的《開放政府?dāng)?shù)據(jù)法》從法律的角度將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為可組合在一起的數(shù)據(jù)元素或數(shù)據(jù)集的集合。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始逐漸重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究，但對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的界定，不同學(xué)者提出不同的觀點(diǎn)。李永紅等（2018）利用生命周期理論去界定數(shù)據(jù)資產(chǎn)，認(rèn)為原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過(guò)加工處理后，能為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益時(shí)才能稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。秦榮生（2020）結(jié)合IASB（2018）對(duì)資產(chǎn)的定義，從數(shù)據(jù)和資產(chǎn)兩個(gè)維度出發(fā)，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為企業(yè)由于過(guò)去事項(xiàng)而控制的現(xiàn)時(shí)數(shù)據(jù)資源，并且有潛力為企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益。石艾鑫等（2017）從數(shù)據(jù)的分類出發(fā)，將數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化兩類，只有經(jīng)過(guò)加工處理后能為機(jī)構(gòu)和個(gè)人帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入的數(shù)據(jù)資源才能稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。李雅雄等（2017）從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)本質(zhì)出發(fā)，認(rèn)為當(dāng)企業(yè)擁有的可計(jì)量的數(shù)據(jù)資源能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)特定的商業(yè)目的，并且給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入時(shí)，數(shù)據(jù)資源可稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

（二）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸屬

不同學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸屬持有不同觀點(diǎn)。張俊瑞等（2020）從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征出發(fā)，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬于無(wú)形資產(chǎn)的范疇。Warren等（2015）認(rèn)為大數(shù)據(jù)類似于企業(yè)的品牌形象，間接支持了數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬于無(wú)形資產(chǎn)的范疇。楊訓(xùn)等（2016）認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)滿足廣義無(wú)形資產(chǎn)的特征，可將其歸為無(wú)形資產(chǎn)。但有學(xué)者認(rèn)為，應(yīng)單獨(dú)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行歸類確認(rèn)，李雅雄等（2017）認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)與其他資產(chǎn)的內(nèi)涵存在明顯差異，應(yīng)單獨(dú)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行歸類確認(rèn)。譚明軍（2021）認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)是獨(dú)立于無(wú)形資產(chǎn)的另一種資產(chǎn)。也有學(xué)者認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)即存在重復(fù)部分，又各具差異，這些灰色部分有待學(xué)者繼續(xù)研究予以確認(rèn)。阮詠華（2020）認(rèn)為，根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)營(yíng)業(yè)周期內(nèi)發(fā)揮的作用，可將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬于存貨或者無(wú)形資產(chǎn)，如果數(shù)據(jù)資產(chǎn)僅在一個(gè)營(yíng)業(yè)周期內(nèi)發(fā)揮作用，可將其歸屬于企業(yè)的存貨，如果數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以在多個(gè)營(yíng)業(yè)周期內(nèi)持續(xù)發(fā)揮作用，可將其歸屬于企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)。祝子麗等（2018）認(rèn)為，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸為無(wú)形資產(chǎn)的學(xué)者忽略了有些數(shù)據(jù)資產(chǎn)不符合無(wú)形資產(chǎn)的定義，而對(duì)其單獨(dú)確認(rèn)會(huì)忽略有些數(shù)據(jù)資產(chǎn)正好滿足無(wú)形資產(chǎn)的全部特征，這些灰色區(qū)域有待學(xué)者繼續(xù)研究。

（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值

對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的研究主要有三個(gè)方面。

在對(duì)傳統(tǒng)方法改進(jìn)方面，李永紅等（2018）利用層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)傳統(tǒng)的市場(chǎng)法進(jìn)行了改進(jìn)。趙麗等（2020）用成本法、收益法給出了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論價(jià)格區(qū)間，并以討價(jià)還價(jià)的模型確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)值。劉琦等（2016）利用層次分析對(duì)傳統(tǒng)的市場(chǎng)進(jìn)行改進(jìn)。

在新模型構(gòu)建方面，張志剛等（2015）從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本和應(yīng)用出發(fā)，利用層次分析法構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值模型。閉珊珊等（2020）從數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素的關(guān)鍵因素出發(fā)，將關(guān)鍵影響因素歸為成本費(fèi)用、固有價(jià)值、市場(chǎng)供求和環(huán)境約束四個(gè)方面，以此構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評(píng)估模型。翟麗麗等（2016）構(gòu)建了LSM模型對(duì)移動(dòng)云計(jì)算聯(lián)盟企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值。王靜（2019）利用層次分析法構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)影響因素的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后結(jié)合B-S理論構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評(píng)估模型。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)的供求角度出發(fā)，左文進(jìn)等（2019）對(duì)傳統(tǒng)評(píng)估方法比較后，將博弈論分析法和破產(chǎn)分配法引入數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)分解估價(jià)方法。尹鑫（2018）提出了大數(shù)據(jù)定價(jià)的二價(jià)委托拍賣方案，從拍賣定價(jià)的視角研究大數(shù)據(jù)定價(jià)。熊勵(lì)（2018）等以客戶感知價(jià)值為視角，提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)由供需雙方進(jìn)行博弈定價(jià)。

（四）文獻(xiàn)述評(píng)

綜上所述，對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的界定，國(guó)內(nèi)外學(xué)者尚未達(dá)成一致意見，有學(xué)者以會(huì)計(jì)中資產(chǎn)的屬性出發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行界定，往往過(guò)于關(guān)注數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)屬性，而忽略了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)特征；有些學(xué)者往往過(guò)于關(guān)注數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)部特征和形成機(jī)制，從而忽略了數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為一項(xiàng)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)屬性。本文從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)特征和會(huì)計(jì)屬性出發(fā)，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為：企業(yè)在日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中創(chuàng)造的，能夠掌握其所有權(quán)和控制權(quán)，并且能為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入的所有數(shù)據(jù)資源和數(shù)字信息。在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸屬方面，針對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否歸屬于企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)學(xué)者們持有不同觀點(diǎn)，但鑒于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)特征，可以將其歸屬于無(wú)形資產(chǎn)的范疇。

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方面，已有研究或借鑒傳統(tǒng)無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估方法，或構(gòu)建新模型進(jìn)行評(píng)估，都取得了一定成果，但仍存在研究局限：第一，鑒于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)機(jī)制尚未形成，又具有成本難衡量性，市場(chǎng)法往往缺乏參照對(duì)象，而成本法會(huì)大大低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。第二，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素構(gòu)建的新模型都存在適用性有限的缺點(diǎn)?；诖?，本文提出了對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值普遍適用的改進(jìn)超額收益模型。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成及評(píng)估方法適用性分析

（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值構(gòu)成

企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中創(chuàng)造的一系列原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)收集、整理、分析和可視化處理才能形成一項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值只有在使用或傳播時(shí)才能體現(xiàn)，它的主要用途有兩種，一是企業(yè)自身使用，二是企業(yè)轉(zhuǎn)讓給其他企業(yè)使用。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值可以從數(shù)據(jù)資產(chǎn)流轉(zhuǎn)的三個(gè)階段進(jìn)行分析：

第一階段，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集形成過(guò)程，此過(guò)程數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值體現(xiàn)在所耗費(fèi)的成本。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收集整理、分析和透視化等都需要耗費(fèi)大量成本，這些成本不僅包括企業(yè)為收集分析數(shù)據(jù)所發(fā)生的設(shè)備購(gòu)買和磨損，更包括企業(yè)直接投入的研發(fā)費(fèi)用和管理費(fèi)用。

第二階段，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的儲(chǔ)存和傳播過(guò)程，此過(guò)程數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值體現(xiàn)在運(yùn)維成本。數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成后，為維持其正常狀態(tài)和控制權(quán)有效地轉(zhuǎn)移，企業(yè)儲(chǔ)備和升級(jí)初步形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)所發(fā)生的費(fèi)用。

第三階段，收益實(shí)現(xiàn)過(guò)程，此過(guò)程數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值體現(xiàn)在為企業(yè)創(chuàng)造的收益。這一過(guò)程，數(shù)據(jù)資產(chǎn)能為其所有者帶來(lái)一定收益，這種收益是企業(yè)現(xiàn)金流量的流入，主要指數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)收入的邊際貢獻(xiàn)，此過(guò)程往往是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值體現(xiàn)的核心環(huán)節(jié)。收集形成、儲(chǔ)備傳播和收益實(shí)現(xiàn)，這一系列過(guò)程是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值生命鏈的主要環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)能否有效地發(fā)揮取決于諸多相關(guān)因素，圖1為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值形成圖。

圖1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值構(gòu)成

（二）評(píng)估方法適用性分析

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的界定及歸屬問(wèn)題的分析，我們可以借鑒無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估方法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估，但現(xiàn)有的評(píng)估方法都存在相應(yīng)的局限性。

從成本法來(lái)看，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本與其他相關(guān)資產(chǎn)成本的模糊性以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益的不確定性，成本法往往會(huì)低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)值。從市場(chǎng)法來(lái)看，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)機(jī)制尚未建成，缺少活躍的公開交易市場(chǎng)，因此，市場(chǎng)法評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值往往缺少參照對(duì)象。從傳統(tǒng)收益法來(lái)看，評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值存在以下難點(diǎn)：其一，過(guò)去收益額的確定，由于當(dāng)下企業(yè)年度報(bào)告中基本不會(huì)披露數(shù)據(jù)資產(chǎn)的相關(guān)信息，因此，很難直接確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)過(guò)去的收益額。其二，未來(lái)收益額的預(yù)測(cè)，即使可以確定過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額也很難預(yù)測(cè)?；诖?，本文提出了改進(jìn)超額收益模型用以評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，該方法不僅可以克服成本法低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值和收益法缺少市場(chǎng)參照物的缺點(diǎn)，而且以未來(lái)收益作為價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)可以對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的實(shí)際價(jià)值進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。

四、改進(jìn)超額收益法改進(jìn)思路

企業(yè)組合無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值由其超額收益確定，而各單項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值需從組合無(wú)形資產(chǎn)的超額收益中分割確定。數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為企業(yè)組合無(wú)形資產(chǎn)的一部分，測(cè)算其創(chuàng)造的超額收益可以從組合無(wú)形資產(chǎn)創(chuàng)造的超額收益入手，選擇合適的方法將數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造的超額收益從組合無(wú)形資產(chǎn)分割出來(lái)。

本文首先選擇合適的方法測(cè)算企業(yè)整體的超額收益，由于這些超額收益是由企業(yè)擁有的組合無(wú)形資產(chǎn)創(chuàng)造的，所以需要對(duì)企業(yè)擁有的組合無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行分類，然后結(jié)合AHP確定組合無(wú)形資產(chǎn)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)超額收益的分成率，用此分成率乘以企業(yè)創(chuàng)造的整體超額收益便得到企業(yè)過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額，然后以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用GM（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的超額收益，最后選擇合適的折現(xiàn)率和收益期限對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額進(jìn)行折現(xiàn)，便得到企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。其基本評(píng)估模型如下：

其中：Rt：第t年數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額；i：折現(xiàn)率；n：收益期限。

（一）企業(yè)整體超額收益的計(jì)算

在使用超額收益法對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值時(shí)，首先要確定企業(yè)是否存在超額收益，可以通過(guò)企業(yè)相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)比較確認(rèn)企業(yè)的超額收益。本文首先測(cè)算企業(yè)的超額收益率，然后以超額收益率乘以企業(yè)資產(chǎn)總額便得到企業(yè)的超額收益，具體計(jì)算公式如下：

（二）過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的確認(rèn)

1.組合無(wú)形資產(chǎn)分類。本文結(jié)合會(huì)計(jì)學(xué)、經(jīng)營(yíng)學(xué)和管理學(xué)的角度劃分企業(yè)擁有的無(wú)形資產(chǎn)。首先從會(huì)計(jì)學(xué)的角度，以是否在財(cái)務(wù)報(bào)表中披露為依據(jù)，將企業(yè)擁有的無(wú)形資產(chǎn)劃分為表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)和表外無(wú)形資產(chǎn)。對(duì)于在報(bào)表中披露的無(wú)形資產(chǎn)，從經(jīng)營(yíng)學(xué)的角度出發(fā)，將其分為商譽(yù)、知識(shí)類無(wú)形資產(chǎn)、特許資源類無(wú)形資產(chǎn)。知識(shí)類無(wú)形資產(chǎn)是指企業(yè)報(bào)表中披露的企業(yè)擁有的商標(biāo)、專利、非專利技術(shù)、版權(quán)、工業(yè)設(shè)計(jì)等無(wú)形資產(chǎn)；特許資源類無(wú)形資產(chǎn)包括企業(yè)擁有的特許權(quán)、礦業(yè)權(quán)、租賃權(quán)、土地使用權(quán)等。對(duì)于報(bào)表中沒有披露的無(wú)形資產(chǎn)，結(jié)合管理學(xué)和經(jīng)營(yíng)學(xué)的劃分標(biāo)準(zhǔn)分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)、人力資產(chǎn)、關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)、企業(yè)管理類無(wú)形資產(chǎn)和其他無(wú)形資產(chǎn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指企業(yè)擁有的所有能為其帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入的數(shù)據(jù)資源，涵蓋企業(yè)在生產(chǎn)、銷售、管理和研發(fā)中收集的數(shù)據(jù)資源；人力資產(chǎn)是指企業(yè)員工的專業(yè)技術(shù)水平和素質(zhì)能力，它是企業(yè)擁有競(jìng)爭(zhēng)力和凝聚力的根本保障，可以為企業(yè)創(chuàng)造源源不斷的經(jīng)濟(jì)收益，人力資產(chǎn)具體包括員工的專業(yè)技能水平、員工受教育水平、管理人員素質(zhì)等；關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)指企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中與企業(yè)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間的關(guān)系、企業(yè)與政府關(guān)系等的各類關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)；企業(yè)管理類無(wú)形資產(chǎn)主要包括企業(yè)的內(nèi)部管理制度優(yōu)勢(shì)，企業(yè)文化以及企業(yè)的一些特殊性內(nèi)部政策優(yōu)勢(shì)等；其他無(wú)形資產(chǎn)是指除上述無(wú)形資產(chǎn)以外的無(wú)形資產(chǎn)。無(wú)形資產(chǎn)指標(biāo)匯總?cè)缦马?yè)表1所示。

表1 組合無(wú)形資產(chǎn)分類

需要注意的是，有些企業(yè)年度財(cái)務(wù)報(bào)表中披露的無(wú)形資產(chǎn)包括客戶關(guān)系，但現(xiàn)階段大多數(shù)企業(yè)報(bào)表中披露的無(wú)形資產(chǎn)不包括客戶關(guān)系。由于后文研究的案例企業(yè)360并未在披露的無(wú)形資產(chǎn)中列示關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)，因此，本文將關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)劃分在表外無(wú)形資產(chǎn)的類別下。

2.層次分析法確定過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額。本文采用層次分析法結(jié)合下頁(yè)表1組合無(wú)形資產(chǎn)指標(biāo)體系確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益分成率，以此分成率乘以企業(yè)整體的超額收益，便得到企業(yè)過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額。在應(yīng)用層次分析法確定分成率時(shí)，由于準(zhǔn)則層（表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)）中各類無(wú)形資產(chǎn)的占比可以通過(guò)目標(biāo)企業(yè)的年度財(cái)務(wù)報(bào)表求得，因此，在具體操作時(shí)僅對(duì)表外無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行權(quán)重測(cè)算。具體的測(cè)算程序如下：

步驟一：建立層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)表1，將組合無(wú)形資產(chǎn)設(shè)為目標(biāo)層A，將表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)和表外無(wú)形資產(chǎn)設(shè)為準(zhǔn)則層B（B1，B2），將商譽(yù)、知識(shí)類無(wú)形資產(chǎn)、特許資源類無(wú)形資產(chǎn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、人力資產(chǎn)、關(guān)系類無(wú)形資產(chǎn)、管理類無(wú)形資產(chǎn)和其他無(wú)形資產(chǎn)設(shè)置為準(zhǔn)則層C（C1，C2，C3，C4，C5，C6，C7，C8），并以此構(gòu)建層次分析模型。

步驟二：構(gòu)建判斷矩陣。層次分析模型中下層次的各因素對(duì)上層次的某個(gè)因素的影響程度存在差異，因此，可以邀請(qǐng)n位專家對(duì)同一層次的指標(biāo)兩兩對(duì)比進(jìn)行打分，打分時(shí)遵循以下規(guī)則：比較同一層次內(nèi)各因素的重要性，依據(jù)分值1—9，越重要的因素得分越低。據(jù)此分別搭建兩個(gè)層次之間的判斷矩陣。

步驟三：計(jì)算判斷矩陣的最大特征值和對(duì)應(yīng)的特征向量。

步驟四：一致性檢驗(yàn)。對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，一致性檢驗(yàn)指標(biāo)CI的計(jì)算公式如下：

n表示判斷矩陣的階數(shù)，當(dāng)n大于2時(shí)，需要計(jì)算隨機(jī)一致性比率CR，其公式如下：

RI可以根據(jù)一致性比率表獲得，當(dāng)CR小于0.1時(shí)，通過(guò)一致性檢驗(yàn)。

步驟五：計(jì)算各無(wú)形資產(chǎn)權(quán)重。在判斷矩陣經(jīng)過(guò)一致性檢驗(yàn)后，對(duì)其最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行歸一化處理，得到判斷矩陣的權(quán)向量，即本層次各要素對(duì)上層要素的權(quán)重。分別計(jì)算每層次判斷矩陣的權(quán)向量，并以此計(jì)算每個(gè)指標(biāo)占組合無(wú)形資產(chǎn)的權(quán)重。其中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)重即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)在整個(gè)組合無(wú)形資產(chǎn)超額收益中的分成率，以該分成率乘以企業(yè)過(guò)去整體的超額收益，便得到過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額。

（三）未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的預(yù)測(cè)

對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)收益額的預(yù)測(cè)主要有兩種方法：一是預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)并以此計(jì)算企業(yè)創(chuàng)造的整體超額收益，然后利用AHP確定的分成率間接測(cè)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額。二是直接利用計(jì)算的過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額，結(jié)合相關(guān)數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額。由于第一種方法需要對(duì)企業(yè)和行業(yè)多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，不僅工作量巨大，而且增加了結(jié)果的不確定性，鑒于此，本文采用第二種方法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額進(jìn)行預(yù)測(cè)。使用第二種方法預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)收益額時(shí)，常用的定量數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型有時(shí)間序列分析模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色預(yù)測(cè)模型。時(shí)間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立需要相當(dāng)?shù)脑紨?shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)的發(fā)展是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展誕生的，它的出現(xiàn)較晚，許多企業(yè)沒有記錄或者根本不存在過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此，時(shí)間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都不適用于預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造的收益。而灰色預(yù)測(cè)模型具有所需原始數(shù)據(jù)較少，對(duì)不確定因素預(yù)測(cè)效果較好的優(yōu)點(diǎn)?；诖?，本文利用灰色預(yù)測(cè)模型中常用的GM（1，1）模型對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額進(jìn)行預(yù)測(cè)。

灰色預(yù)測(cè)模型是對(duì)少量的、含有不確定因素的信息進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，該模型是處理小樣本預(yù)測(cè)問(wèn)題的有效工具。使用該方法預(yù)測(cè)首先對(duì)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成有規(guī)律的數(shù)據(jù)序列，然后建立微分方程，以此預(yù)測(cè)事物未來(lái)的發(fā)展?fàn)顩r，目前最常用的灰色預(yù)測(cè)模型為GM（1，1）。用GM（1，1）模型的基本步驟如下：

步驟一：弱化隨機(jī)性。

設(shè)X（0）為原始序列，并記：

其中：n＞m；m=1，2，3…n ；t=1，2，3…

步驟二：微分方程擬合。采用一階微分方程進(jìn)行擬合，得到白化方程GM（1，1），即：

其中：a是常數(shù)，b為發(fā)展灰數(shù)，這是一個(gè)一階線性方程，它的解為時(shí)間響應(yīng)函數(shù)。

當(dāng)t=1，X（1）（t）=X（1）（1）時(shí)，方程（8）的解為：

上述公式（9）可轉(zhuǎn)換為：

其中：t=0，1，2，.....n-1

根據(jù)上面算式求出a、b，并將其代入方程即得灰色模型。

步驟三：預(yù)測(cè)還原

X（1）（t+1）為累加的預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)值還原即為：

步驟四：殘差檢驗(yàn)。為了保證模型預(yù)測(cè)的可靠性，減少誤差，需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。一般使用精度檢驗(yàn)測(cè)量模型的偏差程度，偏差程度與精度往往呈反向變動(dòng)，即偏差程度越大，精度就越低。本文采用殘差檢驗(yàn)法。

平均殘差θ=1（/n-1）*∑ε（t）（t=1，2，.....n），精度p=（1-θ）×100%，p值越大模型越好，當(dāng)p＞80%，建立的模型達(dá)到了基本要求。精度檢驗(yàn)表如表2所示。

表2 精度等級(jí)表

用此方法預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額時(shí)，首先對(duì)上文測(cè)算的過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益進(jìn)行處理，然后利用該數(shù)據(jù)并結(jié)合GM（1，1）模型，可以精確預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造的收益額。

（四）折現(xiàn)率和收益期限的確定

1.折現(xiàn)率的確定。在確定折現(xiàn)率時(shí)，首先要保證收益額與折現(xiàn)率口徑相一致，其次，折現(xiàn)率的選取應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。由于上文對(duì)企業(yè)超額收益的測(cè)算是從凈利潤(rùn)的角度出發(fā)，因此本文使用資本資產(chǎn)定價(jià)模型確定其權(quán)益資本成本，然后在權(quán)益資本成本的基礎(chǔ)上加上數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特定風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率，即可得到折現(xiàn)率。

上式中，為了計(jì)算簡(jiǎn)便，實(shí)務(wù)中常以國(guó)債利率代替無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率Rf，以市場(chǎng)的平均收益率代替期望報(bào)酬率Rm；β系數(shù)常使用Wind金融資訊中對(duì)被評(píng)估企業(yè)β值的測(cè)算，η為數(shù)據(jù)資產(chǎn)特定的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬。

2.收益期的確定。收益期是指能持續(xù)為資產(chǎn)所有者帶來(lái)超額收益的期限。收益期限的確定一般有兩種方法：一是根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)或是合同協(xié)議進(jìn)行確定。二是法律法規(guī)或企業(yè)合同無(wú)規(guī)定的，根據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)壽命期限確定。收益期限應(yīng)當(dāng)遵循經(jīng)濟(jì)壽命和法定壽命孰短原則。數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的衍生物，國(guó)家尚未出臺(tái)有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)壽命的法律文件，如果交易雙方在簽訂合同時(shí)約定了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)讓期限，則以此為收益期限。如果交易雙方?jīng)]有簽訂合同，可以根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)是否持續(xù)更新確定。數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅具有時(shí)效性，而且容易被泄露，其獨(dú)占權(quán)和確權(quán)度往往易受外界環(huán)境影響，一旦數(shù)據(jù)資產(chǎn)缺乏時(shí)效性和確權(quán)度，就無(wú)法為其擁有者或使用者帶來(lái)超額收益。因此，如果交易雙方達(dá)成交易后，確認(rèn)后續(xù)將持續(xù)更新數(shù)據(jù)資源，則可以認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期是無(wú)限的，如果雙方達(dá)成交易后不再更新數(shù)據(jù)資源，則可以根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的迭代更新速度和其時(shí)效性和獨(dú)占權(quán)等，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限固定在一個(gè)具體的時(shí)間段內(nèi)。本文在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值時(shí)，假定收益期是無(wú)限的。通過(guò)以上對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)的收益額，折現(xiàn)率和收益期限的確定，即可得到改進(jìn)的超額收益模型。

五、案例分析

360是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)供應(yīng)商，主要從事互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)的研發(fā)和網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)營(yíng)。目前，360在行業(yè)中具有明顯的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)分析公司往年的財(cái)報(bào)，首先，發(fā)現(xiàn)該公司相對(duì)于行業(yè)中的其他企業(yè)擁有明顯的超額收益，并且超額收益的增長(zhǎng)相當(dāng)穩(wěn)定。其次，該企業(yè)利用自己開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品收集了海量的數(shù)據(jù)信息，并在此基礎(chǔ)上發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)廣告及服務(wù)和以游戲業(yè)務(wù)為主的互聯(lián)網(wǎng)增值服務(wù)等商業(yè)化產(chǎn)品及服務(wù)體系，這些業(yè)務(wù)和產(chǎn)品與企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)高度相關(guān)，因此，該公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)是其創(chuàng)造超額收益的關(guān)鍵性資產(chǎn)。從超額收益和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的角度出發(fā)，本文以360為例進(jìn)行模型說(shuō)明。

（一）企業(yè)整體超額收益的確定

本文以企業(yè)相應(yīng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合公式（2）、（3）確定過(guò)去360企業(yè)整體的超額收益，結(jié)果如表3示。

表3 企業(yè)整體超額收益

表3中360的超額收益在2016—2019有明顯上升的趨勢(shì)，2020年受新冠肺炎疫情的影響，企業(yè)整體的超額收益下降明顯。

（二）過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的確定

1.數(shù)據(jù)資產(chǎn)分成率的確定。對(duì)于表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)中各類無(wú)形資產(chǎn)的占比可以通過(guò)查看企業(yè)近四年的年報(bào)，以平均值代替，具體數(shù)據(jù)如下頁(yè)表4所示。

表4 表內(nèi)各無(wú)形資產(chǎn)權(quán)重

通過(guò)計(jì)算2017—2020年企業(yè)表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)中各類無(wú)形資產(chǎn)占比的平均值，得到商譽(yù)的權(quán)重為74.58%，知識(shí)類無(wú)形資產(chǎn)的權(quán)重為19.72%，特許資源類無(wú)形資產(chǎn)的權(quán)重為5.70%。對(duì)于表內(nèi)和表外無(wú)形資產(chǎn)在組合無(wú)形資產(chǎn)中的權(quán)重以及表外無(wú)形資產(chǎn)中各類無(wú)形資產(chǎn)的權(quán)重，本文結(jié)合調(diào)查分析法及層次分析法予以確定。根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果及訪談意見，結(jié)合1—9標(biāo)度值得到判斷矩陣A-B和B2-C，如表5、表6所示。

表5 A-B：目標(biāo)層判斷矩陣表

表6 B2-C方案層判斷矩陣表

對(duì)上述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序，分別得到A-B和B2-C的特征向量和無(wú)形資產(chǎn)的權(quán)重值（即為數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)整體超額收益中的分成率），對(duì)判斷矩陣進(jìn)行層次總排序，其結(jié)果如表7所示。

表7 表外各無(wú)形資產(chǎn)權(quán)重

2.過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的確定。將測(cè)算的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分成率（權(quán)重值）乘以企業(yè)過(guò)去創(chuàng)造的整體超額收益，便得到企業(yè)過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益額。其結(jié)果如表8所示。

表8 數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益

（三）未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的預(yù)測(cè)

企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)收益額的預(yù)測(cè)存在灰色領(lǐng)域，針對(duì)此種現(xiàn)象，本文以上文測(cè)算的歷史數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額為基礎(chǔ)，利用GM（1，1）模型對(duì)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)所創(chuàng)造的收益額進(jìn)行預(yù)測(cè)。鑒于2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)的特殊性，本文將2020年的數(shù)據(jù)從模型中剔除，以2016—2019年的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額的數(shù)據(jù)建立模型，實(shí)際值與GM（1，1）模型預(yù)測(cè)的擬合值的結(jié)果如表9所示。

表9 GM（1，1）擬合值

由表9可知，該模型的后驗(yàn)差比C值小于0.35，意味著模型精度等級(jí)非常好，最大相對(duì)誤差小于0.1，且P值大于0.8，意味著該模型擬合效果達(dá)到較高要求，可以用來(lái)預(yù)測(cè)360未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益。通過(guò)上文建立的GM（1，1）模型對(duì)360未來(lái)5年的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如表10所示。

表10 數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額預(yù)測(cè)值 單位：億元

（四）折現(xiàn)率的確定

首先，采用CAPM確定360的權(quán)益資本成本，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率參考2021年6月10年期國(guó)債到期收益率確定為3.13%，查詢Wind金融終端得到360的β值為0.91，市場(chǎng)平均風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率Rm選取上證綜合指數(shù)自實(shí)行自由競(jìng)價(jià)以來(lái)近20年的指數(shù)平均收益率9.68%，則權(quán)益資本成本為9.09%。參考國(guó)家對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的宏觀政策以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)環(huán)境，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特定風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率設(shè)為4%。最終，本案例中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率=公司權(quán)益資本成本+數(shù)據(jù)資產(chǎn)特定風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率=9.09%+4.00%=13.09%。

（五）360數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

本文擬對(duì)360數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)交易價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，假定360在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易后，每年將持續(xù)更新實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源和數(shù)字信息，因此，本文認(rèn)為360數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限是無(wú)限的。目前，360尚處于發(fā)展階段，相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)呈現(xiàn)出波動(dòng)現(xiàn)象，但隨著宏觀經(jīng)濟(jì)政策的偏向和企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的確定，360將進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，故本文將采取兩階段模型對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估，增長(zhǎng)率結(jié)合我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)確定為4%，其評(píng)估值如表11所示。

表11 數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益現(xiàn)值 單位：億元

將表11中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益現(xiàn)值進(jìn)行加總，得到360數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最終評(píng)估值為149.309億元。

六、結(jié)語(yǔ)

本文以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為研究對(duì)象，首先在回顧已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義和歸屬進(jìn)行分析，然后利用超額收益法的評(píng)估思路，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值模型并對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益、折現(xiàn)率和收益期限等參數(shù)展開具體的討論。在此基礎(chǔ)上，以360企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為研究對(duì)象進(jìn)行估值案例分析。本文主要得出以下兩個(gè)結(jié)論：

第一，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本概念，歸屬進(jìn)行說(shuō)明。首先，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為：企業(yè)在日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中創(chuàng)造的，能夠掌握其所有權(quán)和控制權(quán)，并且能為企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益流入的所有數(shù)據(jù)資源和數(shù)字信息；其次，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬于企業(yè)無(wú)形資產(chǎn)的范疇。

第二，構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值模型，首先利用AHP測(cè)算企業(yè)過(guò)去數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益，然后應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益，最后選擇合適的折現(xiàn)率和收益期限確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最終價(jià)值，并通過(guò)具體的實(shí)例對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

本文建立的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值提供了一種新思路，對(duì)比其他評(píng)估模型，該模型著重考慮了數(shù)據(jù)資產(chǎn)為企業(yè)帶來(lái)的預(yù)期收益，對(duì)解決其他相似無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估具有一定的通用性。希望本文的研究能為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系的完善提供理論借鑒，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場(chǎng)機(jī)制的完善提供參考，同時(shí)也為數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)日常會(huì)計(jì)核算和數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)間的合法交易和流通提供參考。