□文/ 李曉茹

（河北經貿大學 河北·石家莊）

［提要］ 隨著數據資產的應用而實現的商業(yè)價值，對于數據資產的價值確定變得尤其重要。我國數據資產尚處于起步階段，數據資產的價值評估也成為一個難題。本文通過對數據資產評估方法的探討，分析我國數據資產評估面臨的產權界定、評估模型具有主觀性、價值不穩(wěn)定、參考資料獲取難、專業(yè)人員缺乏、資產管理與業(yè)務發(fā)展割裂等一系列挑戰(zhàn)，并對數據資產的難點分類進行討論，最后針對這些挑戰(zhàn)提出相應的建議，旨在提高數據資產價值評估的合理性。

2020年4月9日發(fā)布的《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中將數據與傳統(tǒng)生產要素（土地、勞動力、資本和技術）并稱為“五大要素”。數據資源的價值得到了充分的確認。數據要素的市場化已經是“數字中國”建設的必然要求，“數據資產”時代已經到來。促進數據價值的實現，對于促進我國科技創(chuàng)新，提高經濟效益，促進經濟社會發(fā)展具有重要的現實意義。

數據資產化是數據要素市場發(fā)展的關鍵與核心。數據資產化的實現包括兩個階段：數據資產價值評估和數據資產定價。開展數據資產評估，通過統(tǒng)一數據資產評估標準，可以給數據資產合理定價，保證數據要素的有序流通與價值挖掘，為數據交易提供價值支持，這對于促進數據要素的市場化配置和數字經濟的高質量發(fā)展有著非常重要的作用。

一、數據資產評估方法

（一）三種基本方法適用性分析

1、成本法。在數據資產價值評估中，成本法是指通過數據資產在整個生命周期中不同階段的成本來判斷價值的一種方法，其本質上就是對數據成本的歸納。從數據資產的價值來源看，可以分為兩類：一類是其價值主要來源于數據流通與應用所帶來的增值的數據資產。這類資產是信息生產業(yè)務中的派生產品，原始狀態(tài)的數據價值難以確定，數據資產功能性貶值和經濟性貶值原因多種多樣難以預測，貶值率的求取也比較復雜，因此成本法對于這類數據資產的估值適用性較低；另一類是機構單位因特定目的將價值極低的單一、零散的原始數據收集融合、存儲集成形成結構化數據，最終應用于特定場景，從而創(chuàng)造出數據價值的數據資產。從這類數據資產的資料獲得來源和方式來觀察，會計記錄和統(tǒng)計調查資料可以直接向用戶提供與數據生產活動有關的成本費用數據。此外，考慮到數據資產與一般無形資產或知識產權產品的獨特特征，成本費用會計資料和統(tǒng)計調查數據，還可以為以生產成本為基礎的調整改進模型提供相對客觀的參考依據。因此，對于這類數據資產，成本法具有較強的可行性。

2、收益法。收益法是通過估算被評估資產的預期收益并折算成現值的方法。對所評價的資產，其將來的期望回報是可預見的，并且能夠用金錢來衡量。在無形資產的價值評估中，收益法是比較常見的，也是比較成熟的評估方法。例如，專利權、著作權等資產的價值，通常都會采用收益法來確定。收益法用于評估數據資產價值過程中，評估人員應根據數據資產所處企業(yè)的資本結構并結合數據資產自身應用情況、獲利方式等方面確定未來預期收益。對于企業(yè)自身數據未來可以應用的業(yè)務場景及其未來收益比較容易明確的，以及企業(yè)自身也比較容易預測數據獲取后產生多大價值的數據資產，適合采用收益法進行評估；如果數據資產未來收益很大程度上取決于市場交易與應用，則很難準確獲得其未來現金流量數據，所以收益法不太適用于對外預估。值得注意的是，數據資產的使用期限具有極大的不確定性，在實踐過程中需要綜合考量各方面的影響，例如查看數據資產法律保護情形、產品的更新?lián)Q代以及合同規(guī)定的使用期限。

3、市場法。市場法指的是一種以市場上類似數據交易的價格為基礎，對其進行類比估值的方法。市場法需要一個活躍的市場交易環(huán)境，在擁有了大量的交易和數據之后，它比較適合采用這種操作。市場法雖然已經在國外數據評估領域開始應用，但目前我國采用市場法的條件不是很充足，還存在著一些限制因素。第一，我國數據產業(yè)還處于起步階段，交易規(guī)范體系尚未完善，而且與數據類似的無形資產有一定的保密性，所以數據資產交易市場并不活躍，交易信息也存在不對稱的問題，評估人員很難收集數據交易的價格。第二，數據因其非競爭性特征，在市場上尋找具有可比性的、可供參照的數據資產比較困難，而且數據資產個體化程度較高，使得各數據資產與可比交易案例之間差異較大，較為抽象，在衡量差異因素調整的標準方面存在困難，難以在實踐中操作。

（二）數據資產評估衍生方法

1、博弈論。數據可以成為一項資產的前提是可以作為商品出售或者依附于其他資產出售，對于那些可以直接出售的數字資產來說，一定程度上可以類比于勞動力商品。王建伯（2016）將博弈理論運用到數據資產定價方面，基于買賣雙方間的信息不對稱，以討價還價的方式實現自身利益最大化和風險成本最小化。在整個資產評估環(huán)節(jié)當中，博弈論可以說是一個十分重要的理論。張亮（2019）基于博弈理論，設計了數據資產拍賣實施方案，首先，通過資產評估公司的評估價得到一個拍賣標的底價，此底價必須保證招標人的利益，也必須將各項交易費用包含在其中；其次，在網上已經提交信息注冊并通過審核的競拍人，對招標方提供的標的進行在線報價；最后，平臺公布本次拍賣最終確定的中標方與成交的中標價格。拍賣機制提出了一種基于數據資產特征、兼顧各方經濟利益、反映各方對其價值認識的新方法。

2、層次分析法（AHP）與其他模型結合。層次分析法（AHP）可以定量地表達和處理人的主觀判斷，并形成相對客觀的判斷標準，將整體的價值分解成若干個影響因素，通過兩兩比較各要素的權重并將影響因素中與數字資產價值相關的因素相加，得到數據資產價值的參與率。在進行數據資產評估時，通常采用層次分析法剝離數據資產與其他資產并與其他模型相結合評估數據資產的價值。張志剛等（2015）引入層次分析模型構建指標評價體系，并利用層次分析法軟件（YAAHP）計算數據資產各項評估指標權重。袁林昊等（2022）基于AHP 層次分析法將微博數據資產進行分割，并結合互聯(lián)網評估模型DEVA 法，最終得到數據資產的價值，這種方法對依附于其他資產的數據資產評估提供了思路。利用AHP 剝離數據資產時，專家打分具有較強的主觀性，可能會使評估結果說服力較弱，為了降低其主觀因素，孫曉璇和趙小明（2020）利用市場法評估數據資產，在數據資產參照物價值實例庫中搜索相同或相似實例n 個，參照物按數據資產基礎指標的權重降序選擇，權重的確定應用模糊層次分析法，將優(yōu)先關系矩陣進行模糊處理，并結合得到數據資產的修正系數，計算得到數據資產的估值。

3、人工智能方法。人工神經網絡是一種仿照生物神經網絡處理信息的數學模型，依托系統(tǒng)節(jié)點的連接關系進行調整，進而實現信息處理，它克服了由人工評價所帶來的人為因素的影響，使評估結果相對客觀，可為數據價格的確定提供重要的依據。王笑笑（2019）將模糊綜合評價與BP 神經網絡相結合確定指標權重，建立基于BP 神經網絡的大數據價值評估的模糊評價模型。倪淵等（2019）在BP 神經網絡模型的基礎上進行改進，采用遺傳算法優(yōu)化神經網絡，解決了其容易陷入局部極值點或最優(yōu)點，精度難以達到標準、收斂速度較慢等問題。他們的研究結果表明：基于遺傳算法神經網絡的數據資源價值評估方法相比于BP 神經網絡性能提升明顯。這些方法雖對數據資產價值的評估有所改進，但仍具有其局限性，并不適用于所有數據資產，其作為一種獨特的無形資產，自身特點及應用范圍都有待進一步挖掘研究。

二、評估過程中的難點

（一）數據資產確權面臨的困境

1、保護數據產權方面的法律條文尚未完善。我國民法對數據的物權性質作了較為明確的規(guī)定，但是對數據的財產權問題卻沒有做出明確的規(guī)定?！皵祿褪琴Y產”，這一理念已經得到了行業(yè)的普遍認同，因此“資產”需要有歸屬權是必然的，但是“數據”的歸屬權至今仍是一個難題。《深圳經濟特區(qū)數據條例（征求意見稿）》規(guī)定，自然人對個人數據的處理享有知情權、決定權，有權限制或拒絕他人處理個人數據，即個人享有個人數據的全部權屬。這項規(guī)定存在一定的不合理之處，很難在實踐過程中操作，數據的生產者不一定是數據的擁有者，我們在上網的同時也留下了大量的痕跡，這些痕跡在我們不知情的情況下被互聯(lián)網公司收集以后形成數據，他們利用這些數據進行分析后完善自己的軟件，產生更高的收益，但我們作為數據來源方并沒有享受到切實的利益，所以僅對個人數據進行簡單、籠統(tǒng)的規(guī)定并不恰當。

2、數據所有權無法進行有效區(qū)分。當一項資產面對多個主體時，產權剝離不清和劃分標準不確定使得數據確權變得更為艱難。因為數據是以電子化形式存儲的，數據在產生可利用價值過程中，如果被不同的個人或企業(yè)復制并處理，最終被商業(yè)化以后，這個成果屬于提供數據方還是處理方。數據所有權若歸于單方主體，則難以產生整體上的產權意義，如果共同擁有，產生的價值如何保證公平劃分？對于數據處理方而言，一項數據資產的完成往往需要多方人員的參與，發(fā)揮不同的作用，他們對于該項數據資產的重要程度也有所不同，這時又該如何進一步劃分？而且數據所有權如果歸于多個主體，那就喪失了唯一性，而數據所有權歸于單方主體，又會使數據活動中的其他主體喪失積極性和創(chuàng)造力，這些都不利于數據價值的開發(fā)。

（二）數據產生的價值確定存在困難

1、數據資產的價值無法明確表現在會計體系中。數據資產不完全符合會計準則中對于資產及無形資產的定義，因此部分數據資產目前尚未體現在企業(yè)的財務報表上。從數據資產有無載體來看，可以將其分為內化于資產的數據資產和可以單獨交易的數據資產。對于可以單獨交易的數據資產來說，該項資產相當于公司的一款產品，交易該產品獲得的收入可以計入公司財報中，公司所定的交易價格即為數據資產的價值，所以無需對這類數據資產進行評估。對于內化于資產的數據資產來說（同上文的數據資產），這類數據資產要成為一項資產，在會計上需要符合以下兩個條件：一是有權利產生經濟利益的；二是該經濟資源屬于企業(yè)，而且企業(yè)可以對一種經濟資源進行成本與價值的衡量。但是，上文中提到了數據資產的權屬劃分沒有明確的法律界定，數據資產產生的價值融合于企業(yè)其他資產中，很難將數據資產產生的價值與其剝離，所以它本身產生的價值很難體現在會計賬簿中，在評估時數據產生的合理利潤難以確定。只有解決數據歸屬權與利益分配問題，數據資產才可以納入會計核算體系里，下一步是列入無形資產還是單獨列示數據資產一個新科目，數據資產進入會計報表仍存在一系列問題尚待解決。

2、數據資產的價值不穩(wěn)定。數據資產的價值，一部分來源于數據的流通和用戶的使用，并且會隨著數據規(guī)模變化而變化。由互聯(lián)網通用性決定的，其不僅可以被無數不同用戶使用也可以被同一用戶無限制使用，可以在極短時間內產生大量數據，也可以產生無限多的數據，加大了數據資產價值評估難度。此外，同一項數據資產可以應用到不同場景之中，其價值也不同，評估人員很難掌握全部應用場景，甚至可能應用到意想不到的領域，也很難評估其潛在價值。

（三）評估業(yè)務沒有足夠的業(yè)務參考，評估資料獲得存在較大困難。我國的數據資產評估業(yè)務還處于起步階段，其商業(yè)模式和交易體系還在初步探索階段，大眾對于數據資產的認知尚淺，會計準則也未能從定義、計量、估值、核算等方面對其進行規(guī)范，無法建立公開、有效的交易市場，難以找到與數據資產相關的數值，評估人員在進行數據資產的價值評估時，可以參考的數據資產高質量評估的資料非常有限。在數據的存儲、傳輸、使用過程中，企業(yè)通常會采用一些比較先進的數據保護技術，比如加密技術、脫敏技術等，特別是保密數據，由于這些數據是在企業(yè)內部和組織內共享的，因此企業(yè)要保證其數據庫、文檔管理系統(tǒng)、文件服務器在整個生命周期中都能對機密數據進行正確的分類并對其進行保護，并通過密鑰管理來限制數據的訪問權限。所以，即使發(fā)生了與研究評估業(yè)務類似的交易，評估工作人員很難獲取數據貿易價值信息和數據內容。