■ 趙宸元 張福來(lái)

(重慶理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院，重慶 400054)

一、引言

隨著數(shù)字化技術(shù)的迅速發(fā)展及其在國(guó)民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的融合應(yīng)用不斷深化，數(shù)據(jù)產(chǎn)生、收集、存儲(chǔ)和開發(fā)應(yīng)用所經(jīng)歷的每一個(gè)環(huán)節(jié)與各行各業(yè)密切地結(jié)合起來(lái)，為新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)業(yè)和新商業(yè)模式注入活力，成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行中不可忽視的重要組成部分。數(shù)據(jù)作為具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵生產(chǎn)要素和戰(zhàn)略資產(chǎn)，不僅對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式變革具有重大影響，而且在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用?？陀^合理地對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值不僅有助于為企業(yè)邁向產(chǎn)業(yè)中高端打開新空間，還可為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供保障。然而數(shù)據(jù)資產(chǎn)在其價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程中的依附性及其價(jià)值易變性成為當(dāng)前估值研究的難點(diǎn)，為此學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界都迫切需要探索一套科學(xué)有效的價(jià)值評(píng)估體系，合理量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)在安全可靠邊界下的價(jià)值。特別是對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，憑借自身優(yōu)勢(shì)，通過移動(dòng)互聯(lián)、搜集存儲(chǔ)獲得了大量原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過開發(fā)、優(yōu)化成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策、持續(xù)發(fā)展的重要資產(chǎn)。因此，無(wú)論是出于深化企業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)踐應(yīng)用需求，為企業(yè)分類分級(jí)開展數(shù)據(jù)的采集、管理和使用，開發(fā)、優(yōu)化數(shù)據(jù)的增值模式提供科學(xué)依據(jù)；還是出于對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易需求，為商業(yè)并購(gòu)和股權(quán)轉(zhuǎn)讓提供定價(jià)參考，更好地促進(jìn)數(shù)據(jù)交易、資金融通等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的開展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值研究均十分重要。

二、文獻(xiàn)綜述

“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”最早由Richard Peterson 于1974 年提出，但目前對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義尚未統(tǒng)一，不同領(lǐng)域定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)的側(cè)重點(diǎn)也存在著差異。從數(shù)據(jù)的屬性來(lái)看，Richard Peters 認(rèn)為產(chǎn)權(quán)清晰且由企業(yè)持有并能帶來(lái)長(zhǎng)期收益的數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn)[1]。2021年12 月，中國(guó)信息通訊研究院聯(lián)合眾多企業(yè)共同推出了《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實(shí)踐白皮書（5.0 版）》，其中將“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”界定為：由企業(yè)擁有和控制的，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)未來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的，以物理或者電子方式記錄的數(shù)據(jù)資源，如電子信息、文件資料等[2]。從資產(chǎn)的屬性來(lái)看，Tony Fisher 在《數(shù)據(jù)資產(chǎn)》中指出數(shù)據(jù)是一種資產(chǎn)，企業(yè)要把數(shù)據(jù)作為企業(yè)資產(chǎn)來(lái)對(duì)待[3]。Perrons & Jensen 認(rèn)為蘊(yùn)含價(jià)值的數(shù)據(jù)資源就是寶貴的資產(chǎn)[4]。

對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值影響因素，眾多學(xué)者給出了不同的見解。Mcgilvray 認(rèn)為優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)具有更高的商業(yè)價(jià)值，即數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值有較大影響[5]。李永紅和張淑雯則表示影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的因素不僅是數(shù)據(jù)質(zhì)量，還包括數(shù)據(jù)分析能力[6]。Heckman 則認(rèn)為數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)年限、數(shù)據(jù)成本、數(shù)據(jù)完整性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的關(guān)鍵因素[7]。鄒照菊概括性提出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值與數(shù)據(jù)資產(chǎn)年齡和風(fēng)險(xiǎn)暴露水平等因素呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；與數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量、成本、數(shù)據(jù)精度及容量、所有權(quán)及排他性水平等因素呈正相關(guān)關(guān)系[8]。

關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)核算方法的研究，也不只局限于傳統(tǒng)估值理論，不少學(xué)者將層次分析法（AHP）、實(shí)物期權(quán)理論等引入評(píng)估方法。如張志剛等利用層次分析法建立了基于成本和應(yīng)用兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型[9]。謝非和晉旭輝利用層次分析法建立雙邊市場(chǎng)視角的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模式，探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)中國(guó)電子商務(wù)平臺(tái)發(fā)展的促進(jìn)作用[10]。魏曉菁等基于層次分析法檢驗(yàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可靠性邊界，量化了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值[11]。

實(shí)物期權(quán)理論主要包含B-S 模型、二叉樹模型和蒙特卡洛模擬三種方法，B-S 模型最早由美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Black & Scholes 提出，該方法適用于連續(xù)時(shí)間下的期權(quán)定價(jià)模型[12]。翟麗麗和王佳妮基于密切值法來(lái)判別聯(lián)盟企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素，并利用B-S 模型對(duì)聯(lián)盟企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估[13]。王靜和王娟結(jié)合B-S 理論模型對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，并利用層次分析法構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[14]。Kellogg & Charles 發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)企業(yè)的早期價(jià)值更能準(zhǔn)確地在實(shí)物期權(quán)法中得到體現(xiàn)，并將二叉樹期權(quán)定價(jià)模型應(yīng)用到高新技術(shù)企業(yè)價(jià)值評(píng)估中[15]。王靜等分析了傳統(tǒng)評(píng)估方法的局限性，將改進(jìn)的二叉樹期權(quán)定價(jià)模型運(yùn)用到創(chuàng)業(yè)板企業(yè)估值中[16]。Long Staff & Schwartz 第一次將最小二乘法和蒙特卡洛模擬相結(jié)合來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值,開啟了最小二乘蒙特卡洛模擬（LSM）應(yīng)用于估值研究的時(shí)代[17]。后來(lái)Stentoft 將最小二乘蒙特卡洛模擬進(jìn)行了深入的研究并加以運(yùn)用，改進(jìn)和完善了LSM，積極推廣這種方法的運(yùn)用[18]。肖雪嬌和楊峰將企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)視為一個(gè)整體，基于收益法和層次分析法確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，基于最小二乘蒙特卡洛模擬的實(shí)物期權(quán)法確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價(jià)值[19]。

傳統(tǒng)估值理論方面，劉琦等基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)差異因素量化調(diào)整，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值、質(zhì)量和期限等方面對(duì)模型進(jìn)行了系數(shù)修正，提出運(yùn)用市場(chǎng)法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值的基本思路[20]。左文進(jìn)和劉麗君以用戶評(píng)價(jià)為核心信息，通過與可比資產(chǎn)的價(jià)值關(guān)系轉(zhuǎn)化得出待評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)格，其本質(zhì)與市場(chǎng)法類似[21]。陳芳和余謙認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有差異性，利用多期超額收益法對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值[22]。另外，王進(jìn)江從生命周期的角度量化了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益和期限，合理確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率，利用超額收益法評(píng)估其價(jià)值[23]。

綜上所述，目前普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)是一種以電子信息記錄的，且能夠帶來(lái)收益的數(shù)據(jù)資源。早期學(xué)者基于已有評(píng)估理論，利用傳統(tǒng)評(píng)估方法來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)，存在不同程度的適用性和局限性問題，目前對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值研究主要集中在傳統(tǒng)估值理論與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合，如層次分析法、實(shí)物期權(quán)理論等。在期權(quán)定價(jià)問題上，B-S 模型、二叉樹期權(quán)定價(jià)模型和蒙特卡洛模擬都可以實(shí)現(xiàn)期權(quán)價(jià)值計(jì)算，特別是解決潛在價(jià)值估值問題。但是相較于B-S 模型和蒙特卡洛模擬，二叉樹期權(quán)定價(jià)模型思路比較簡(jiǎn)單，計(jì)算更加簡(jiǎn)潔，并且對(duì)于具有美式期權(quán)特性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)而言也更加契合。另外，一些研究忽略了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的期權(quán)特性，沒有考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)不確定性所隱藏的潛在價(jià)值，為此本文利用實(shí)物期權(quán)理論建立二叉樹期權(quán)定價(jià)模型并以此衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在期權(quán)價(jià)值。

三、評(píng)估方案設(shè)計(jì)

（一）互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)憑借自身優(yōu)勢(shì)，通過移動(dòng)互聯(lián)、搜集存儲(chǔ)獲得了大量原始數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)成為其具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。但此類數(shù)據(jù)還未展現(xiàn)出所蘊(yùn)含的真實(shí)價(jià)值，仍屬于表面層次的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，如何利用和分析互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)現(xiàn)存的大量原始數(shù)據(jù)以獲得能夠精確反映數(shù)據(jù)真實(shí)價(jià)值的有效數(shù)據(jù)，進(jìn)而為企業(yè)邁向產(chǎn)業(yè)中高端打開新空間，帶來(lái)更高收益就顯得尤為重要?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)通常以集合的形式呈現(xiàn)，其釋放的價(jià)值難以區(qū)分，與單一數(shù)據(jù)資產(chǎn)相比，數(shù)據(jù)資產(chǎn)集合可以發(fā)揮出單一數(shù)據(jù)資產(chǎn)不能發(fā)揮的效果，且能夠帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值遠(yuǎn)大于單一數(shù)據(jù)資產(chǎn)。因此本文以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)整體數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為評(píng)估對(duì)象。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程使其具備依附性、價(jià)值易變性、時(shí)效性、非實(shí)體性和功能多樣性等價(jià)值特性，在這一過程中數(shù)據(jù)價(jià)值在資產(chǎn)定價(jià)中得以體現(xiàn)，所形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以為企業(yè)帶來(lái)現(xiàn)金流和潛在經(jīng)濟(jì)效益。故本文以企業(yè)投資和經(jīng)營(yíng)兩個(gè)視角來(lái)衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整體價(jià)值，認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值包含基礎(chǔ)凈現(xiàn)值和潛在價(jià)值兩部分，即：數(shù)據(jù)資產(chǎn)總價(jià)值=數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值+數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價(jià)值。

（二）評(píng)估思路

1.超額收益和AHP 確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值

超額收益可表現(xiàn)為企業(yè)表外資產(chǎn)所帶來(lái)的收益，等于企業(yè)未來(lái)預(yù)期收益減去表內(nèi)資產(chǎn)所產(chǎn)生的盈利。數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為企業(yè)表外資產(chǎn)，可通過超額收益較為準(zhǔn)確地反映出所產(chǎn)生的收益，體現(xiàn)其盈利能力。層次分析法按照分解、比較判斷、綜合的思維方式把研究對(duì)象作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行多目標(biāo)、多準(zhǔn)則決策。本文將兩種方法相結(jié)合并以此構(gòu)建模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值評(píng)估過程中，利用企業(yè)未來(lái)收益期內(nèi)自由現(xiàn)金流減去企業(yè)表內(nèi)資產(chǎn)所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)值，如流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)等，得到超額收益。其次采用AHP 確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益分成率，并利用收益分成率乘以超額收益計(jì)算出數(shù)據(jù)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。最后將企業(yè)未來(lái)收益期內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的貢獻(xiàn)值折現(xiàn)到評(píng)估時(shí)點(diǎn)，得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值。公式如下：

其中Vt表示第t 期超額收益，Lt表示第t 期流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值，It表示第t 期無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值，F(xiàn)t表示第t 期固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值，F(xiàn)CFt表示第t 期企業(yè)自由現(xiàn)金流，P表示評(píng)估時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值，T表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期，rs表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率，k表示基于AHP 確定的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益分成率。

2. 二叉樹期權(quán)定價(jià)模型確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價(jià)值

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的波動(dòng)性和不確定性所隱藏的潛在價(jià)值使其具有期權(quán)的特性，為準(zhǔn)確衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)波動(dòng)性和不確定性所隱藏的潛在價(jià)值，本文采用二叉樹期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行核算。將數(shù)據(jù)資產(chǎn)視為標(biāo)的資產(chǎn)，從到期日開始逆向求解每個(gè)節(jié)點(diǎn)繼續(xù)持有期權(quán)的價(jià)值，將該節(jié)點(diǎn)提前行權(quán)的價(jià)值與繼續(xù)持有期權(quán)的價(jià)值相比較，如果提前行權(quán)的價(jià)值更大，則將該節(jié)點(diǎn)的期權(quán)價(jià)值更新為提前行權(quán)的價(jià)值；反之，該節(jié)點(diǎn)的期權(quán)價(jià)值為繼續(xù)持有期權(quán)所產(chǎn)生的價(jià)值。持續(xù)向前迭代，直到初始時(shí)刻，從而計(jì)算出初始時(shí)刻的期權(quán)價(jià)值。

二叉樹期權(quán)定價(jià)模型最早是1979 年Cox,Ross,Rubinstein 在B-S 期權(quán)定價(jià)模型的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來(lái)的一種簡(jiǎn)化的期權(quán)定價(jià)公式，將市場(chǎng)狀態(tài)分為上漲和下跌兩種狀態(tài)，并用離散的模型模擬資產(chǎn)價(jià)格的連續(xù)運(yùn)動(dòng)，從二叉樹末端逆向計(jì)算出期權(quán)價(jià)格。具體公式推導(dǎo)如下：

（1）單步二叉樹期權(quán)定價(jià)模型

圖1 單步二叉樹期權(quán)定價(jià)模型

S為初始股價(jià)，X為期權(quán)執(zhí)行價(jià)格，p為股價(jià)上漲概率，u為上漲幅度(u＞1)，fu為股價(jià)上漲后的期權(quán)價(jià)值，(1 -p) 為股價(jià)下跌概率，d為下跌幅度(d＜1)，fd為股價(jià)下跌后的期權(quán)價(jià)值。期權(quán)定價(jià)過程存在風(fēng)險(xiǎn)中性原理的基本假設(shè)，此時(shí)股票預(yù)期收益率μ等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r。首先構(gòu)建一個(gè)投資組合，組合內(nèi)購(gòu)買H份股票，賣出一份價(jià)格為f的期權(quán)，如果股票價(jià)格上升，則投資組合價(jià)值為：

如果股價(jià)下跌，則投資組合價(jià)值為：

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)中性原理，投資組合風(fēng)險(xiǎn)最小時(shí)應(yīng)滿足股價(jià)在上升與下降后的價(jià)值相等：

令投資組合的折現(xiàn)值等于其初始成本，r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，Δt為時(shí)間間隔：

可得單步二叉樹期權(quán)價(jià)值為：

將公式(6)代入(8)可得：

在風(fēng)險(xiǎn)中性條件下，股票初始價(jià)格S經(jīng)過時(shí)間段Δt后變?yōu)镾erΔt，則：

上漲幅度u和下跌幅度d受收益波動(dòng)率σ的影響，且在Δt時(shí)間段內(nèi)股票收益變化的方差為S22σΔt，則：

將u=1/d和公式（12）代入（13）中，可得：

（2）多步二叉樹期權(quán)定價(jià)模型

r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，Δt為時(shí)間間隔，fuu為股價(jià)上漲兩次后的期權(quán)價(jià)值，fdd為股價(jià)下跌兩次后的期權(quán)價(jià)值，fud為股價(jià)上漲一次和下跌一次的期權(quán)價(jià)值，根據(jù)公式(9)可得：

圖2 多步二叉樹期權(quán)定價(jià)模型

將公式(16)和(17)代入公式(18)可得：

由上述公式，可以推導(dǎo)出兩步二叉樹期權(quán)價(jià)值f；以此類推，可以得到多步二叉樹期權(quán)價(jià)值f。多步二叉樹期權(quán)定價(jià)模型計(jì)算過程較為復(fù)雜，本文借助Python 編程語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)。

綜上分析，評(píng)估思路如圖3 所示。

圖3 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方案

（三）超額收益和AHP 參數(shù)確定

1.超額收益

企業(yè)的歷史收益數(shù)據(jù)實(shí)際上是一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而深度學(xué)習(xí)模型在金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題上有其自身優(yōu)勢(shì)，目前已廣泛應(yīng)用于金融資產(chǎn)收益率、價(jià)格或者波動(dòng)率的預(yù)測(cè)之中。作為一種適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）可以有效地學(xué)習(xí)長(zhǎng)期相關(guān)性，性能優(yōu)于傳統(tǒng)模型，這樣的特點(diǎn)有助于其應(yīng)用于金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)[24]。所以，本文通過建立LSTM 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)企業(yè)未來(lái)收益期內(nèi)自由現(xiàn)金流、流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用企業(yè)未來(lái)收益期內(nèi)自由現(xiàn)金流減去固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)值，得到超額收益。其中，固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=固定資產(chǎn)預(yù)測(cè)值×固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)率，流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=流動(dòng)資產(chǎn)預(yù)測(cè)值×流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)率，無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值=無(wú)形資產(chǎn)預(yù)測(cè)值× 無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)率。

2. AHP 確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益分成率

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的特性，表外資產(chǎn)大致有數(shù)據(jù)資產(chǎn)、人力資本、客戶關(guān)系、技術(shù)因素、管理制度。結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值創(chuàng)造機(jī)制，將收入增加、市場(chǎng)擴(kuò)大、技術(shù)創(chuàng)新、運(yùn)營(yíng)效率提高作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價(jià)值提升的驅(qū)動(dòng)因素。步驟如下：

（1）建立層次結(jié)構(gòu)模型。本文將客戶關(guān)系、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、技術(shù)因素、人力資本、商業(yè)模式與管理制度六個(gè)因素作為方案層，收入增加、成本減少、技術(shù)創(chuàng)新、運(yùn)營(yíng)效率增加四個(gè)因素作為準(zhǔn)則層，將表外資產(chǎn)所帶來(lái)的超額收益作為目標(biāo)層，以此構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，如圖4 所示。

圖4 層次結(jié)構(gòu)模型

（2）構(gòu)造判斷矩陣。邀請(qǐng)相關(guān)專家及互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者進(jìn)行打分，并以此構(gòu)建判斷矩陣。同層因素相對(duì)于上層某一因素的重要性進(jìn)行兩兩比較打分，分值越大表示前一因素越重要；反之，則后一因素更重要，打分標(biāo)準(zhǔn)可通過查表獲得。

（3）計(jì)算判斷矩陣的最大特征值和各因素權(quán)重。其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)重就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益分成率k。

（4）一致性檢驗(yàn)。隨機(jī)一致性比率CR可用來(lái)檢驗(yàn)判斷矩陣，如果CR＜0.1 則通過一致性檢驗(yàn)。公式如下：

其中n為階數(shù)，即因素個(gè)數(shù)，λ是最大特征值，RI是同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，可通過查表獲得。

3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率

本文采用加權(quán)資本成本法（WACC）來(lái)確定折現(xiàn)率，其中股權(quán)成本采用資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）計(jì)算，公式如下：

r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，rm為市場(chǎng)收益率，β是貝塔系數(shù)，re是股權(quán)成本，rd是債務(wù)成本，E為股權(quán)資本，D為債務(wù)資本，Tc是所得稅稅率，WACC是企業(yè)資本成本，本文將其作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率。

4. 確定收益期限

對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)而言，收益期限有長(zhǎng)有短，并非完全相同。如支持企業(yè)決策分析的原始數(shù)據(jù)，體量龐大，需要長(zhǎng)期積累，故生命周期較長(zhǎng)。而短期經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)與市場(chǎng)變化節(jié)奏息息相關(guān)，產(chǎn)生時(shí)間越近，其價(jià)值越高；反之，則價(jià)值越低，故生命周期較短。由此可以看出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有時(shí)效性的特征，并不能持續(xù)不斷的為企業(yè)帶來(lái)長(zhǎng)期收益。因此，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期限的確定需要結(jié)合行業(yè)自身特點(diǎn)進(jìn)行判斷。

（四）二叉樹期權(quán)定價(jià)模型參數(shù)確定

1.初始價(jià)格

本文通過超額收益和AHP 得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值，是數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)際產(chǎn)生的收益，可視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的初始價(jià)格，可參照上文評(píng)估結(jié)果。

2. 執(zhí)行價(jià)格

本文將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的投資建設(shè)成本視為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的執(zhí)行價(jià)格，通過企業(yè)資本支出乘以數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益分成率獲得。

3.無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率

無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是指把資金投資于沒有風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目可以得到的回報(bào)率。本文選取與待評(píng)估對(duì)象收益期相近的國(guó)債利率視為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。

4.收益波動(dòng)率

本文利用待評(píng)估企業(yè)股票的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算其收益波動(dòng)率，并以這一數(shù)據(jù)來(lái)近似代替企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益波動(dòng)率。公式如下：

Ei是第i日的對(duì)數(shù)收益率，是Ei的平均值，Pi是第i日的股票收盤價(jià)，σd是日收益波動(dòng)率，σ是年收益波動(dòng)率，Ty是每年股票的交易天數(shù)。

四、實(shí)證分析

（一）案例背景及數(shù)據(jù)來(lái)源

選取浙江核新同花順網(wǎng)絡(luò)信息股份有限公司作為案例分析對(duì)象，其原因在于同花順作為互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)，公司用戶群體廣，信息化程度高，作為本次研究的評(píng)估對(duì)象具有一定代表性。浙江核新同花順網(wǎng)絡(luò)信息股份有限公司成立于2001年，2009 年12 月在深圳證券交易所上市，經(jīng)過多年的發(fā)展，公司已成長(zhǎng)為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的財(cái)經(jīng)信息服務(wù)商。作為一家互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，公司立足于自主創(chuàng)新，依靠自身強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和不斷迭代的產(chǎn)品和服務(wù)，積累了豐富的數(shù)據(jù)資源。因此，評(píng)估其數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理、價(jià)值轉(zhuǎn)移或融資并購(gòu)都有重要的意義。本文將同花順公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)視為一個(gè)整體，作為本次評(píng)估對(duì)象，評(píng)估基準(zhǔn)日為2021 年12月31 日。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告。

（二）超額收益和AHP 估值

從同花順上市以來(lái)公開數(shù)據(jù)中獲取48 條歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，本文以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，選取時(shí)間步為3 步后共有45 條數(shù)據(jù)，按時(shí)間順序以8:2 的比例劃分為訓(xùn)練集與測(cè)試集，輸入LSTM 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。每層參數(shù)units=32，input_shape=(3,1)，激活函數(shù)為relu。結(jié)果表明該模型在訓(xùn)練集上效果良好，測(cè)試集結(jié)果良好?？紤]到原始數(shù)據(jù)中有個(gè)別離散點(diǎn)對(duì)結(jié)果影響較大，同時(shí)遵循預(yù)測(cè)的穩(wěn)健性原則，綜合判斷該模型能較好反映同花順公司歷年數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況，采用滑動(dòng)預(yù)測(cè)方式應(yīng)用其對(duì)同花順公司未來(lái)5 年自由現(xiàn)金流、流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖5 所示。

圖5 LSTM 預(yù)測(cè)結(jié)果

選取五年期銀行貸款利率4.75%作為無(wú)形資產(chǎn)和固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)率，一年期銀行貸款利率4.35%作為流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)率。

根據(jù)圖4 層次結(jié)構(gòu)模型對(duì)各層級(jí)打分，將準(zhǔn)則層與目標(biāo)層的判斷矩陣定義為Z，建立單排序確定準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果CR0=0.0079＜0.1。同時(shí)，將方案層與準(zhǔn)則層的判斷矩陣定義為Y1、Y2、Y3、Y4，建立單排序確定方案層對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果

CR1=0.0103、CR2=0.0221、CR3=0.0338、CR4=0.0279，均小于0.1。各表外資產(chǎn)的收益分成率如表1 所示：

表1 表外資產(chǎn)收益分成率

同花順公司β系數(shù)取近十年均值為0.99，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r參考評(píng)估基準(zhǔn)日發(fā)行的5 年期國(guó)債到期收益率2.59%，市場(chǎng)收益率rm取近十年上證指數(shù)和滬深300 指數(shù)年化收益率均值，經(jīng)計(jì)算得6.43%，取評(píng)估基準(zhǔn)日五年期銀行貸款利率4.75%作為債權(quán)回報(bào)率rd，債權(quán)比率和股權(quán)比率查閱公司財(cái)務(wù)報(bào)表，分別為23.82%和76.18%，企業(yè)所得稅Tc為15%。具體過程如表2 所示：

表2 折現(xiàn)率計(jì)算過程

根據(jù)上文分析，企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)壽命不會(huì)永久有效，遂本文假設(shè)同花順公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期為5 年。將以上數(shù)據(jù)加以計(jì)算可以得到同花順公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值為1 960.56 百萬(wàn)元，估值過程如表3 所示：

表3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值估值過程（單位：百萬(wàn)元）

（三）二叉樹期權(quán)定價(jià)模型估值

二叉樹期權(quán)定價(jià)模型中的初始價(jià)值采用上文數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值1 960.56 百萬(wàn)元，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率和收益期已確定。執(zhí)行價(jià)格利用同花順公司21 年資本支出乘以數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益分成率，為49.92 百萬(wàn)元。根據(jù)公式（24）-（26）計(jì)算出同花順公司21 年股票收益波動(dòng)率為35.72%。確定參數(shù)后，利用Python 編程工具，設(shè)置如下參數(shù)：P=1 960.56，X=49.92，r=2.59%，σ=35.72%，T=5,計(jì)算出同花順公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)潛在價(jià)值為1 916.7 百萬(wàn)元，公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的總價(jià)值為3 877.26 百萬(wàn)元。

五、結(jié)論與展望

由實(shí)證結(jié)果可以看出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在價(jià)值不容忽視，考慮了潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其估值結(jié)果也遠(yuǎn)高于基于超額收益法的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值。如果僅考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)凈現(xiàn)值，忽略其潛在價(jià)值，很可能會(huì)低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。尤其是對(duì)于像同花順公司這種數(shù)據(jù)資源比較龐大的企業(yè)，其結(jié)果偏差可能會(huì)更為明顯。本文基于以往數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究，進(jìn)一步總結(jié)分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)不確定性所隱藏的潛在價(jià)值，認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值由潛在價(jià)值和基礎(chǔ)凈現(xiàn)值兩部分構(gòu)成。在考慮了數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)凈現(xiàn)值的基礎(chǔ)上使用二叉樹期權(quán)定價(jià)模型對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值，包含了這一部分潛在價(jià)值，增強(qiáng)估值的靈活性，使得估值結(jié)果更加客觀合理?；诒疚姆治觯P者認(rèn)為在未來(lái)的研究工作中，還可以從數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益的劃分、收益期的確認(rèn)、單項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估等方面展開深入研究，以期能得到更加科學(xué)合理、具有普適性的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方案。