摘要：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為企業(yè)提升競爭力的有力武器。隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表政策正式落地，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估成為數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵議題，研究運用CiteSpace軟件對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究進行可視化分析，系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估指標體系的發(fā)展與演變，歸納評述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的主要方法，著重分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估中新工具、新模型的運用，指出了現(xiàn)有評估方法的局限性與欠缺點，以期拓展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估理論及實踐的研究方向。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)資產(chǎn)；價值指標體系；評估方法

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟，作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟后的一種新興經(jīng)濟形態(tài)，正在我國展現(xiàn)出強勁的發(fā)展態(tài)勢，已成為驅(qū)動經(jīng)濟增長的核心引擎。截至2022年末，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已躍升至50.2萬億元，約占國內(nèi)生產(chǎn)總值中的41.5%，彰顯了其舉足輕重的地位。伴隨5G通信、云計算等高新技術(shù)的飛速進步，數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的重要性日益凸顯其，為經(jīng)濟社會的全面發(fā)展注入了新的活力與機遇。

我國數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理經(jīng)歷了積極的變革與發(fā)展，數(shù)據(jù)要素改革進程進一步加快。2023年9月，中國資產(chǎn)評估協(xié)會制定了《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估指導(dǎo)意見》，旨在規(guī)范評估的執(zhí)業(yè)行為，保護資產(chǎn)評估當(dāng)事人合法權(quán)益和公共利益。10月25日，國家數(shù)據(jù)局正式掛牌成立，標志著在優(yōu)化數(shù)據(jù)管理機構(gòu)和職責(zé)體系方面的重大改革。12月31日，財政部發(fā)布了《關(guān)于加強數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見》并制定相應(yīng)的管理辦法，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)范管理提供了明確的指導(dǎo)。2024年1月1日，《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》正式施行，明確了數(shù)據(jù)資源的確認范圍以及會計處理適用準則。其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表是數(shù)據(jù)資產(chǎn)最終走向數(shù)據(jù)資本重要的一步，將開啟數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)化的大時代。這一系列政策文件的相繼發(fā)布不僅為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理奠定了堅實基礎(chǔ)，同時也通過強化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合規(guī)管理和高效流通使用進一步推動數(shù)據(jù)要素改革，為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展階段提供了重要支持。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的不確定性可能會引發(fā)數(shù)據(jù)交易市場的混亂，導(dǎo)致企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不合理配置。因此，合理準確的對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行評估，有助于企業(yè)正確認識數(shù)據(jù)資產(chǎn)重要作用，充分挖掘其潛在價值，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用效率，優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)配置。本文系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估指標體系的發(fā)展與演變，歸納與評述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的主要方法，著重分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估中新工具、新模型的運用，并發(fā)掘現(xiàn)有研究不足及以后的拓展方向。

1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究的可視化分析

1.1 研究工具和數(shù)據(jù)來源

本文采用CiteSpace軟件，在中國知網(wǎng)（CNKI）以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估”為主題進行高級檢索，文獻來源為“學(xué)術(shù)期刊”和“學(xué)位論文”，共檢索出304篇相關(guān)文獻，為了確保研究的準確性和針對性，對文獻進行篩選，剔除與研究主題無關(guān)的文獻，最終構(gòu)成本文的有效文獻樣本284篇。檢索結(jié)果中，第一篇與數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的文獻始于2015年，因此本文的研究時間跨度為2015—2024年。

1.2 數(shù)據(jù)分析

首先，利用CiteSpace軟件對篩選后的284篇文獻進行了年度發(fā)文量的可視化處理，以圖表形式（圖1）直觀展現(xiàn)了284篇文獻的發(fā)表時間分布情況，從發(fā)文量的時間序列角度分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究的整體發(fā)展歷程和進展，從圖中可以看出，2015—2018年文獻研究數(shù)量較少，處于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值研究的開始階段。2019年中評協(xié)發(fā)布《資產(chǎn)評估專家指引第9號——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估》后，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的研究熱度逐年提高，同時由于國家對數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價領(lǐng)域的重視以及政策指引，2019年之后的發(fā)文量呈爆發(fā)式增長。

其次，借助CiteSpace工具深入分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，通過構(gòu)建關(guān)鍵詞共線圖譜及高頻關(guān)鍵詞列表，揭示了該領(lǐng)域內(nèi)關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系與結(jié)構(gòu)特征，見圖2和表1。除“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”“價值評估”以外，“評估方法”“電商企業(yè)”“物流企業(yè)”“收益法”“大數(shù)據(jù)”等詞出現(xiàn)頻次較高，反映出電商、物流等行業(yè)對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視程度較高，以往的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究與實踐也顯示出評估方法的高度關(guān)注。

最后，根據(jù)圖2數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究關(guān)鍵詞共線圖譜分析和表1高頻詞列表中的對近十年的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估領(lǐng)域的研究情況進行分析，本文梳理出了“影響因素”“模型構(gòu)建”“評估方法”三大研究熱點，所以本文圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的指標體系和價值評估方法兩個主題進行展開。

2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的指標體系

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的指標體系基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素構(gòu)建，通過層次分析法、模糊綜合評價法等方法計算指標權(quán)重。

2.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估指標體系的基礎(chǔ)，其價值變動收到多種因素的影響，經(jīng)過學(xué)者研究整理，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素歸納為幾種不同的類別。鄭海平^[1]分別從數(shù)據(jù)自身、法律、財務(wù)3個角度歸納數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值影響因素，其中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)自身角度包含的是質(zhì)量、時效性、完整性等；法律角度指的是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)屬和安全性問題；財務(wù)角度指的是成本以及未來收益。孫淑萍^[2]運用扎根理論，對編碼進行處理并構(gòu)建模型，并將其影響因素歸納為5個主范疇：成本維度、數(shù)量維度、質(zhì)量維度、應(yīng)用維度和風(fēng)險維度。嚴鵬等^[3]通過隨機森林特征選擇和多元線性回歸評估模型對影響因素進行重要特征篩選，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的容量、大小、質(zhì)量、新鮮度及其所屬行業(yè)是影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的主要因素。朱蓓^[4]則認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素分為市場需求和供給、宏觀經(jīng)濟因素、法規(guī)政策以及其他因素4個方面。宿鑫芳和閆禹^[5]將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的影響因素歸納為內(nèi)部和外部兩方面，其中內(nèi)部因素包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量、成本以及數(shù)據(jù)相關(guān)性3個方面，外部因素分為市場需求和科技創(chuàng)新兩部分。本文認為，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素可以分為外部和內(nèi)部兩大類別，其中，內(nèi)部因素包括數(shù)據(jù)質(zhì)量因素和成本因素，外部因素包括場景因素和市場因素。綜上所述，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值受多方面因素影響，這些影響因素是建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系的依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系的建立

從上文分析得知，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值不是受單一的因素影響，為了準確地評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，需要綜合考慮多個指標，并從多個維度進行評估，即需要構(gòu)建一個包含多個關(guān)鍵指標的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評價指標體系。

但是學(xué)者對價值指標體系的建立的觀點不同，石艾鑫等^[6]將層次分析法引入指標評價體系的構(gòu)建，他認為只有對數(shù)據(jù)本身蘊含的知識和信息進行處理，才能創(chuàng)造所謂的價值，所以根據(jù)處理數(shù)據(jù)的過程，數(shù)據(jù)價值評估體系按照收集、處理和維護進行分類，見圖3。

張弛^[7]通過分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征以及影響因素，將其歸納為顆粒度、多維度、活性度、規(guī)模度和關(guān)聯(lián)度5個特征維度，在每個特征維度下又包含多個輸入維度。

石磊等^[8]認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值主要可以分為質(zhì)量價值和經(jīng)濟價值，其中質(zhì)量價值包括數(shù)據(jù)的形式、內(nèi)容和績效價值，經(jīng)濟價值包括成本、市場和收益價值，見圖4。

《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估指導(dǎo)意見》中也提及了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的四大價值影響因素，其中將影響因素分為成本因素、場景因素、市場因素和質(zhì)量因素，見圖5。

目前，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的指標體系還沒有統(tǒng)一的標準，應(yīng)當(dāng)根據(jù)研究對象的特性對具體的指標進行調(diào)整，例如研究對象數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場供需情況、市場前景、國家政策和法律法規(guī)限制等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的評估體系構(gòu)建完成后，可以通過層次分析法、模糊綜合評價法等方法計算指標權(quán)重。

3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法

數(shù)據(jù)應(yīng)用高速發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為多數(shù)企業(yè)的核心資產(chǎn)。如何合理評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使企業(yè)有效利用、管理這些數(shù)據(jù)，對我國經(jīng)濟發(fā)展具有重大的實踐意義。根據(jù)現(xiàn)有研究，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的評估方法包括3種傳統(tǒng)評估方法及其衍生方法。

3.1 傳統(tǒng)評估方法可行性分析

3.1.1 成本法

成本法的優(yōu)點是容易理解且計算方式簡單，缺點是對于內(nèi)部產(chǎn)生，無直接成本的數(shù)據(jù)較難評估，且貶值因素難以量化，也無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益。由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨特性，成本法本身存在局限性，學(xué)者們在成本法的基礎(chǔ)上進行改進。然而，謝玨珍^[9]認為形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)所投入的人力、物力難以用貨幣進行計量，以至于其重置成本難以準確計算。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)獨特的屬性，學(xué)者對于成本法的適用性仍存在分歧。

3.1.2 市場法

從市場法評估角度來看，劉琦等^[10]認為隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)的增多，必將形成活躍的市場條件，所以市場法具有可行性，并對其差異因素進行有效量化，構(gòu)建起市場法評估的框架體系。但市場法的使用存在著許多限制，其局限性主要體現(xiàn)在兩大方面：一是市場成熟度不足。龔子浩^[11]強調(diào)，當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場尚處于初級發(fā)展階段，交易活躍度低，透明度有待提高，市場的全面成熟尚需時日，這限制了市場法的廣泛應(yīng)用；二是可比參照物稀缺。鑒于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨特性和差異性，市場上難以找到足夠多的相似數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為評估參照，且不同數(shù)據(jù)資產(chǎn)間的差異化特征難以精確量化，這增加了市場法應(yīng)用的難度。吳朔^[12]認為在選取參考對象時，難以選取關(guān)聯(lián)度較高的企業(yè)，且影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的因素?zé)o法被量化。張迎^[13]認為大數(shù)據(jù)交易目前難以規(guī)范化，信息不對稱容易導(dǎo)致價格發(fā)生偏離。

3.1.3 收益法

數(shù)據(jù)資產(chǎn)雖然符合收益法的運用條件，但是運用的前提獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的預(yù)期收益，數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額常用的確定方式主要有直接收益預(yù)測、分成收益預(yù)測和超額收益預(yù)測等。但仍有部分學(xué)者認為收益法存在一定的局限性。李永紅和張淑雯^[14]指出，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益與產(chǎn)品密切相關(guān)、難以分離，不適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估。林飛騰^[15]指出，大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的時效性特點使得在采用收益法評估其價值時，如何準確界定其預(yù)期收益的時限成為現(xiàn)階段的一個難題。盡管如此，相較于其他傳統(tǒng)評估手段，收益法在操作性和可行性上展現(xiàn)出一定優(yōu)勢。越來越多的學(xué)者以收益法為基礎(chǔ)構(gòu)建模型，并運用不同的方法進行修正，將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于實際案例中進行對比分析，從而在一定程度上確保了評估結(jié)果的可靠性。

基于上文的分析，下面將對以上幾種估值方法的優(yōu)缺點進行對比展示和總結(jié)，見表2。

3.2 經(jīng)過改進的傳統(tǒng)方法

在探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的評估時，盡管傳統(tǒng)方法依舊是國內(nèi)學(xué)術(shù)界的主流選擇，但當(dāng)前趨勢正朝著精細化與定制化方向發(fā)展。學(xué)者基于各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨特屬性，對傳統(tǒng)評估方法進行創(chuàng)新性的調(diào)整與優(yōu)化，旨在構(gòu)建更加貼合具體數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征的評估模型。

3.3 衍生評估方法

多數(shù)學(xué)者認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值會依據(jù)其質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、時效性以及應(yīng)用場景的差異而有所變化，這使得傳統(tǒng)的評估手段難以精確評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的真實價值。鑒于此，學(xué)者們在傳統(tǒng)評估方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合經(jīng)濟學(xué)與金融學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典理論，衍生出了實物期權(quán)評估法和博弈法；基于綜合評價法，衍生出了層次分析法和模糊綜合評價法；基于人工智能的方法，衍生出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

3.3.1 實物期權(quán)法

實物期權(quán)法就是將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)看作其擁有的實物期權(quán)，其價值不僅體現(xiàn)在現(xiàn)金流量現(xiàn)值上，還包含了附加的選擇權(quán)的價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務(wù)附著性表明價值可以通過預(yù)測當(dāng)前業(yè)務(wù)得出，擁有期權(quán)的特質(zhì)，同時數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值具有不確定性，所以實物期權(quán)法評估動態(tài)環(huán)境下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值具有一定的合理性。

B-S模型屬于實物期權(quán)法，擁有實物期權(quán)法模型的優(yōu)勢。王靜和王娟^[21]REF_Ref17239rh以B-S理論模型為核心評估互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，建立了評價指標體系，包括標的數(shù)據(jù)資產(chǎn)等5個方面。吳惟熙和陳曉萍^[22]REF_Ref10928rh構(gòu)建新型大數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值模型評估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，最后通過人民網(wǎng)的案例來驗證該模型的適用性。代鈿杰^[23]REF_Ref11137rh將模糊數(shù)學(xué)理論引入實物期權(quán)法中，構(gòu)建基于模糊B-S期權(quán)定價模型的數(shù)據(jù)企業(yè)價值評估模型，將參數(shù)以區(qū)間值表示，再將區(qū)間值進行調(diào)整得到確切的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估價值。李佳琪^[24]REF_Ref11369rh將物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)項目看作一個看漲期權(quán)，通過引入紅利支付率這一指標改進B-S模型，評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在價值。

3.3.2 基于博弈論的方法

數(shù)據(jù)資產(chǎn)中博弈法是指數(shù)據(jù)交易雙方基于信息不對稱，進行博弈交易，實現(xiàn)數(shù)據(jù)購買方利益最大化或者風(fēng)險最小化。王建伯^[25]REF_Ref11640rh指出，在特定情況下，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價可通過交易雙方的信息交換和討價還價來最大化自身利益并最小化風(fēng)險成本。由于信息不對稱，交易過程可被視為動態(tài)博弈中的不完全信息情境。趙馨燕等^[26]REF_Ref12012rh在Rubinstein博弈模型的基礎(chǔ)上，采用一對多的市場競價機制對模型進行修正，旨在通過模擬市場競價與交易談判兩階段博弈，得出賣方視角下市場競價的數(shù)據(jù)商品均衡定價，并以案例數(shù)據(jù)商品定價過程驗證模型的應(yīng)用。

3.3.3 基于人工智能的方法

有學(xué)者認為傳統(tǒng)算法傳統(tǒng)算法在應(yīng)用初期往往依賴于復(fù)雜且耗時的特征工程，這一過程不僅效率不高，而且模型的準確性極易受到特征工程質(zhì)量和有效性的影響，而人工智能算法的模型能在預(yù)測精度和速度等維度較傳統(tǒng)算法有明顯提升。鑒于此，倪淵等^[27]REF_Ref12208rh構(gòu)建了AGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)資源價值評估模型，并通過自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升價值評估的精度。任建宇^[28]REF_Ref13289rh構(gòu)建了一套數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估模型與配套系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過對各項功能的模塊化分解，采用了集成機器學(xué)習(xí)技術(shù)來對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行量化評估。王建伯^[25]REF_Ref11640rh認為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以客觀評價及預(yù)測數(shù)據(jù)本身的應(yīng)用價值，具有較強的動態(tài)性，克服了評估人員人工評價中的主觀因素以及模糊隨機性的影響。嚴鵬^[29]REF_Ref13812rh研究發(fā)現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)構(gòu)建的模型評估效果遠遠優(yōu)于多元線性回歸模型，其中，隨機森林模型更適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估。

4 結(jié)語

總體來看，學(xué)者們對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估進行了深入研究與挖掘，并形成了一定的研究模式與框架，但研究成果多集中于數(shù)據(jù)資產(chǎn)較為顯現(xiàn)的電商、物流等行業(yè)，未能充分考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為新型資產(chǎn)在各行各業(yè)的重要作用。在利用CiteSpace等軟件分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)近10年的研究熱點過程中，本文深入探討了評估方法和評估指標體系這兩大主要議題，認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評價指標體系的構(gòu)建有利于推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的評估的規(guī)范性，但具體針對不同類型的企業(yè)、不同的評估目的時，應(yīng)根據(jù)實際情況制定多維度價值評價體系，以全面反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。另一方面，研究發(fā)現(xiàn)單個評估方法難以準確評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，現(xiàn)有研究大多在傳統(tǒng)評估方法的基礎(chǔ)上，運用改進工具對評估方法進行創(chuàng)新，以滿足不同評估場景和需求。此外，分析了衍生評估方法在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估中的應(yīng)用，為理解和量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值提供了理論基礎(chǔ)和實踐指導(dǎo)，并針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的現(xiàn)狀提出展望：

首先，政府需要加強數(shù)據(jù)資產(chǎn)對監(jiān)管力度，完善相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)政策體系。目前，我國已經(jīng)建立了“京滬廣深貴”5大領(lǐng)頭數(shù)據(jù)交易所，我國數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模不斷增大，所以我國應(yīng)當(dāng)規(guī)范和監(jiān)管數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易活動，以便評估人員利用市場法等評估方法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行評估時，參考更加客觀的公允價值。

其次，優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分級分類標準，促進評估指標體系標準化。對數(shù)據(jù)進行分級分類是數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)，然而當(dāng)下我國在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易方面的分級分類標準不完整，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的精確性造成了不利影響。盡管相關(guān)部門出臺了一些文件，但這些分級分類的標準多為指南或指導(dǎo)性質(zhì)，致使出現(xiàn)數(shù)據(jù)有效性欠佳、重復(fù)程度高、格式不一致等狀況，從而影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估中的數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量。此外，為了推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場的規(guī)范化發(fā)展，需要制定統(tǒng)一的評估指標體系，未來可以利用人工智能等技術(shù)，根據(jù)最新的研究成果不斷更新數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系，這將有助于提高評估結(jié)果的準確性和可比性，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易和流通提供有力支持。

最后，加強對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法的研究。由于不同類型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征差別較大，目前我國還沒有統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類標準，針對不同的企業(yè)沒有科學(xué)統(tǒng)一的評估方法，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估時出現(xiàn)偏差。所以，應(yīng)面向不同來源、不同行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，深入分析其特性、價值構(gòu)成及價值評估指標體系，對比分析評估方法之間的優(yōu)缺點，在實際應(yīng)用中不斷優(yōu)化評估方法。

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作者簡介：

張思雨，女，2001年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：無形資產(chǎn)價值評估。

劉麗，女，1980年生，博士研究生，副教授，主要研究方向：國際貿(mào)易與區(qū)域、企業(yè)價值評估