0 引言

自1974 年理查德E.皮特斯（RichardE.Peter-son）首次提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”這一概念以來(lái)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在產(chǎn)權(quán)界定、定價(jià)、價(jià)值評(píng)估等方面的研究備受學(xué)者關(guān)注[]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，并逐漸成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素之一，以及未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的動(dòng)能來(lái)源[2]。國(guó)家高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)、數(shù)字中國(guó)建設(shè)。2023年，中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布的《黨和國(guó)家機(jī)構(gòu)改革方案》中明確提出，組建國(guó)家數(shù)據(jù)局，協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開(kāi)發(fā)利用。2023年，財(cái)政部發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見(jiàn)》中強(qiáng)調(diào)，規(guī)范和加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，健全數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系。數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸成為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)，企業(yè)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，可打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈，提高運(yùn)營(yíng)效率，使決策更為科學(xué)、合理，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[3]

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵力量，不僅帶動(dòng)了軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等的發(fā)展，而且促使物流行業(yè)逐步成為世界互聯(lián)的核心要素[4]。物流作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)，某市場(chǎng)需求增勢(shì)良好。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，2023年全年社會(huì)物流總額達(dá)352.4萬(wàn)億元；快遞業(yè)務(wù)量也逐年增加，2023年累計(jì)完成1320.7億件?？爝f業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，物流企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出建設(shè)現(xiàn)代物流體系。物流企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字化技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而推進(jìn)物流行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，對(duì)物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估勢(shì)在必行。這有助于物流企業(yè)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視和管理，明確不同類(lèi)型數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性，優(yōu)化物流企業(yè)資源配置，提升物流企業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性風(fēng)險(xiǎn)的能力，進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)權(quán)交易順利進(jìn)行，助力物流企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)，能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也有利于推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)構(gòu)建，但是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)確認(rèn)和價(jià)值評(píng)估進(jìn)展緩慢。2022年，全國(guó)僅出具了6份完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估報(bào)告，不能有效為企業(yè)提供借鑒。數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表工作雖有進(jìn)展，但仍處于起步階段。2024年上半年，有52家上市企業(yè)開(kāi)展數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表工作，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)入存貨、無(wú)形資產(chǎn)或開(kāi)發(fā)支出科目，但尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有可共享、無(wú)物理實(shí)體且時(shí)效性特點(diǎn)，市場(chǎng)法、成本法和收益法三大傳統(tǒng)評(píng)估方法并不完全適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估，目前尚缺乏統(tǒng)一、成熟的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系和方法。因我國(guó)數(shù)據(jù)交易中心建設(shè)起步晚、市場(chǎng)上可比交易案例少，市場(chǎng)法不適用5；因數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本分?jǐn)偤唾H值不易估算，成本法不適用[]；因數(shù)據(jù)資產(chǎn)以其他產(chǎn)品為媒介為企業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)利益，導(dǎo)致其為企業(yè)帶來(lái)的收益難以單獨(dú)估算，收益法不適用[7。但是，也有學(xué)者提出，收益法在評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值時(shí)適用性最強(qiáng)[8]。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方面，有很多學(xué)者針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點(diǎn)提出了評(píng)估方法，然而針對(duì)物流企業(yè)的研究很少。

綜上所述，本文旨在通過(guò)分析物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點(diǎn)，為物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估設(shè)計(jì)一套合理的方案，為企業(yè)拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域、提高供應(yīng)鏈管理效率和節(jié)約成本提供科學(xué)依據(jù)，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供數(shù)據(jù)支持，更好地推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)流人市場(chǎng)，促進(jìn)數(shù)據(jù)交易等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的開(kāi)展。

1文獻(xiàn)綜述

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究方面，學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義基本趨于一致，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)是由企業(yè)或組織合法擁有并控制的，且能夠給其帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)字、文字、圖像、聲音、視頻等資源。倪元飛[9提出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表有助于企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值、提高融資成功率，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)在管理、權(quán)屬、審計(jì)等方面存在難點(diǎn)。鄭勝寒[10]指出，雖然數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義明確，但是適用范圍模糊、權(quán)屬關(guān)系不明、管理缺乏標(biāo)準(zhǔn)。杜美杰和董雅[1指出，我國(guó)在立法層面尚未形成規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)益保護(hù)機(jī)制，領(lǐng)域法缺乏相關(guān)細(xì)則，特別法涵蓋范圍小。企業(yè)可將數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)為無(wú)形資產(chǎn)或存貨，確認(rèn)為無(wú)形資產(chǎn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在權(quán)屬界定、后續(xù)價(jià)值評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)，確認(rèn)為存貨的數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在盤(pán)點(diǎn)、計(jì)價(jià)和質(zhì)量評(píng)價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)。

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方面，學(xué)者多在傳統(tǒng)方法上改進(jìn)，提出更合適的價(jià)值評(píng)估模型。李鋒剛和代沖[12]在多期超額收益法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用殘差修正灰色模型進(jìn)行自由現(xiàn)金流量預(yù)測(cè)，提升評(píng)估精度。李永紅等[7]引入層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)市場(chǎng)法進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型。夏文蕾等[13提出了“開(kāi)發(fā)一應(yīng)用一風(fēng)險(xiǎn)”三維價(jià)值評(píng)估模型，并將數(shù)據(jù)勢(shì)能模型引入企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估。肖毅等[14]對(duì)成本法做出改進(jìn)，以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成一表現(xiàn)形式一數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄”為基礎(chǔ)，提出各類(lèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本歸集邏輯和方法。湯玉和楊潤(rùn)高[15提出，將突變級(jí)數(shù)法應(yīng)用于分離表外無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值，有利于提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估效率。

物流企業(yè)具有服務(wù)性、規(guī)模經(jīng)濟(jì)性、綜合性和技術(shù)依賴性特點(diǎn)。鑒于物流企業(yè)的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表和價(jià)值評(píng)估方面存在的難點(diǎn)，若只考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)當(dāng)前的價(jià)值，會(huì)忽略數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來(lái)給企業(yè)帶來(lái)的收益，進(jìn)而低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。因此，本文將物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值分為交易價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)值表現(xiàn)為企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)交易時(shí)付出的成本；數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值體現(xiàn)在企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)分析，達(dá)到物流協(xié)作效率提升、貨運(yùn)成本降低、貨運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)防范的目的，運(yùn)用數(shù)據(jù)信息提高其決策效率，制定未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略。

2數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方案設(shè)計(jì)

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)、文字、圖像等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長(zhǎng)，大量原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析處理，成為企業(yè)重要的生產(chǎn)要素，為企業(yè)帶來(lái)了巨大利益[16]。然而，由于目前尚未建立完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型，且數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值受到企業(yè)規(guī)模的影響，數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益難以評(píng)估，導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法像運(yùn)營(yíng)有形資產(chǎn)一樣對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行有效運(yùn)營(yíng)，不能最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值[17]因此，本文針對(duì)物流企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型，以期為物流企業(yè)提供參考。結(jié)合上文分析，將物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估分為兩類(lèi)：第一類(lèi)，針對(duì)存在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易行為的企業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估；第二類(lèi)，對(duì)物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。

2.1多期超額收益模型

對(duì)物流企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估時(shí)，首先要判斷企業(yè)是否存在數(shù)據(jù)交易行為。若不存在交易行為，則不考慮這部分價(jià)值。若存在交易行為，則計(jì)算交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)發(fā)生的交易額，以及持有該項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)期間產(chǎn)生的運(yùn)營(yíng)成本，運(yùn)用成本法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，公式為

V₁= 初期成本 × 成新率 + 運(yùn)營(yíng)成本式中， V₁ 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)值。

考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)需依靠介質(zhì)來(lái)存儲(chǔ)，其自身不具有實(shí)體形態(tài)，不易于從企業(yè)所擁有的資產(chǎn)中單獨(dú)分離出來(lái)，在市場(chǎng)上也不易找到可比案例，并且物流企業(yè)涉及的業(yè)務(wù)類(lèi)型多、范圍廣，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不同的業(yè)務(wù)類(lèi)型中均能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造價(jià)值，因此，傳統(tǒng)評(píng)估方法并不適合用來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值[18]。物流企業(yè)的收益是由其擁有的有形資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)創(chuàng)造的，而多期超額收益法評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的原理是從自由現(xiàn)金流中剔除流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和表內(nèi)無(wú)形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)值，避免了對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行直接計(jì)算的困難。綜上，本文采用多期超額收益法對(duì)物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行估算，公式為

式中， V₂ 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值； E 為企業(yè)自由現(xiàn)金流;E_c 為流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； E_f 為固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； E_b 為無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； r 為折現(xiàn)率； Ψ_tΨ_t 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限。

2.2 灰色預(yù)測(cè)模型

灰色預(yù)測(cè)模型基于灰色系統(tǒng)理論，可以從“部分”已知信息中提取有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)未來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。物流企業(yè)的收益受季節(jié)因素影響，具有較大的波動(dòng)性，而灰色預(yù)測(cè)模型計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)波動(dòng)性數(shù)據(jù)適應(yīng)性較好，在短期預(yù)測(cè)中精度高，能夠?qū)α可俚臅r(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。綜上，應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)物流企業(yè)未來(lái)收益進(jìn)行預(yù)測(cè)?；疑A(yù)測(cè)模型的具體步驟如下：

第一步：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行級(jí)比檢驗(yàn)，計(jì)算級(jí)比λ（k） ，若所有級(jí)比都在 內(nèi)，則表明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)；否則，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換處理。

第二步：建立模型，弱化隨機(jī)性。對(duì)原始數(shù)據(jù)序列 X^（0） 進(jìn)行一次累加生成，得到累加生成序列 X^（1）

X^（1）={x^（1）（1），x^（1）（2），…，x^（1）（n）}

第三步：建立預(yù)測(cè)方程。白化方程如式（7），時(shí)間響應(yīng)函數(shù)如式（8）

第四步：還原預(yù)測(cè)值。通過(guò)累減生成原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)值。

k=1，2，…，n-1

第五步：模型檢驗(yàn)。模型預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)見(jiàn)表1。

2.3確定模型的相關(guān)變量

2.3.1 收益期限的預(yù)測(cè)

收益期限是企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)預(yù)期能夠給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的時(shí)間。數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒(méi)有實(shí)體形態(tài)且具有可復(fù)制性，從理論上來(lái)說(shuō)在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)都能夠給企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有時(shí)效性，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和企業(yè)的成長(zhǎng)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能會(huì)發(fā)生無(wú)形損耗，部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)也因此不再具有使用價(jià)值。因此，要綜合考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)容和特點(diǎn)、企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用狀況、技術(shù)是否有更新、行業(yè)的發(fā)展前景及法律法規(guī)的規(guī)定等，以此為依據(jù)確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限。

2.3.2相關(guān)收益額的預(yù)測(cè)

1.灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)企業(yè)自由現(xiàn)金流

企業(yè)自由現(xiàn)金流不受權(quán)責(zé)發(fā)生制的制約，有效反映了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，也考慮了企業(yè)未來(lái)發(fā)展必須進(jìn)行的籌資活動(dòng)和預(yù)算預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的百分比法不能很好地反映銷(xiāo)售收入的變化趨勢(shì)，而灰色預(yù)測(cè)模型在短期預(yù)測(cè)方面具有優(yōu)勢(shì)，對(duì)于數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有嚴(yán)格要求，對(duì)于變化趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定的短期數(shù)據(jù)序列，能以少量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)未來(lái)多期的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。所以，本文通過(guò)灰色預(yù)測(cè)模型和收益百分比法預(yù)測(cè)企業(yè)自由現(xiàn)金流計(jì)算所需的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)企業(yè)自由現(xiàn)金流的預(yù)測(cè)。

E= 息前稅后利潤(rùn) + 折舊及攤銷(xiāo)-資本性支出-營(yíng)運(yùn)資本增加額

2.流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

流動(dòng)資產(chǎn)是企業(yè)資產(chǎn)必不可少的組成部分，周轉(zhuǎn)速度快、變現(xiàn)能力強(qiáng)，在周轉(zhuǎn)過(guò)程中不存在折舊損耗。收集物流企業(yè)的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)企業(yè)未來(lái)的流動(dòng)資產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，再通過(guò)公式計(jì)算，得到企業(yè)未來(lái)的流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。

年均流動(dòng)資產(chǎn) σ=σ （期初流動(dòng)資產(chǎn) + 期末流動(dòng)資產(chǎn)）/2

E_c= 年均流動(dòng)資產(chǎn) × 流動(dòng)資產(chǎn)回報(bào)率 （12）

3.固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

固定資產(chǎn)不同于流動(dòng)資產(chǎn)，其使用壽命超過(guò)一個(gè)會(huì)計(jì)年度，且會(huì)受使用期限、材質(zhì)、環(huán)境等因素的影響發(fā)生各種損耗，通過(guò)使用過(guò)程中的損耗將價(jià)值轉(zhuǎn)移到新產(chǎn)品中。所以，在計(jì)算固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值時(shí)，還需要考慮固定資產(chǎn)折舊部分?；谖锪髌髽I(yè)的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)企業(yè)未來(lái)的固定資產(chǎn)及折舊進(jìn)行預(yù)測(cè)，并運(yùn)用公式計(jì)算貢獻(xiàn)值。

年均固定資產(chǎn) Σ=Σ （期初固定資產(chǎn) + 期末固定資產(chǎn)）/2

E_f= 年均固定資產(chǎn) × 固定資產(chǎn)回報(bào)率 + 固定資產(chǎn)折舊

4.無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

無(wú)形資產(chǎn)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益，且具有非實(shí)體性、壟斷性、共享性等特征，導(dǎo)致這部分利益受到使用壽命、權(quán)屬范圍等因素的影響，因此，在計(jì)算貢獻(xiàn)值時(shí)，要考慮無(wú)形資產(chǎn)攤銷(xiāo)部分。運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)物流企業(yè)未來(lái)的無(wú)形資產(chǎn)及攤銷(xiāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將得到的數(shù)據(jù)代入公式，計(jì)算得到無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。

年均無(wú)形資產(chǎn) Σ=Σ （期初無(wú)形資產(chǎn) + 期末無(wú)形資產(chǎn)）/2

E_b= 年均無(wú)形資產(chǎn) × 無(wú)形資產(chǎn)回報(bào)率 + 無(wú)形資產(chǎn)攤銷(xiāo)

2.3.3折現(xiàn)率的確定

折現(xiàn)率是一種期望投資報(bào)酬率。在資產(chǎn)評(píng)估實(shí)務(wù)中，通常運(yùn)用加和法、成本法、資本資產(chǎn)定價(jià)模型和資本成本加權(quán)法確定折現(xiàn)率?？紤]到物流企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模大，本文運(yùn)用資本資產(chǎn)定價(jià)模型確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率[19]

式中， r_f 為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率； β 為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)； r_m 為市場(chǎng)平均收益率; r_?m-r_f 為市場(chǎng)平均風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率。

綜上所述，物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值（ V ）包括交

易價(jià)值（ V₁ ）和經(jīng)濟(jì)價(jià)值（ V₂） °

V=V₁+V₂

3 案例分析

3.1 案例背景

韻達(dá)控股集團(tuán)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“韻達(dá)股份”）是國(guó)內(nèi)知名物流企業(yè)，于2007年3月6日在深圳證券交易所上市。在大數(shù)據(jù)能力和信息化技術(shù)的支持下，韻達(dá)股份精準(zhǔn)聚焦全網(wǎng)核心資源與模塊，在干線運(yùn)輸、大數(shù)據(jù)決策、智慧服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)末端等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)力，深度推進(jìn)信息化、數(shù)字化、自動(dòng)化與智慧化建設(shè)，并持續(xù)優(yōu)化升級(jí)，從而全方位提升運(yùn)營(yíng)效率與服務(wù)質(zhì)量，在全網(wǎng)全鏈路實(shí)現(xiàn)一體式、數(shù)智化管理管控。

韻達(dá)股份以快遞業(yè)務(wù)為主，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)大部分產(chǎn)生在物流與供應(yīng)鏈流程的各個(gè)環(huán)節(jié)及對(duì)外交易中，主要包括用戶數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)。用戶數(shù)據(jù)由外部用戶的訂單等信息組成，如用戶基本信息、快遞使用記錄、行為數(shù)據(jù)等；物流數(shù)據(jù)多在企業(yè)內(nèi)部倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸時(shí)形成，如運(yùn)輸信息、軌跡信息、倉(cāng)儲(chǔ)信息等。這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)在優(yōu)化物流流程、提高運(yùn)營(yíng)效率、增強(qiáng)客戶體驗(yàn)等方面發(fā)揮了重要作用。除此之外，韻達(dá)股份擁有的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，幫助企業(yè)分析不同業(yè)務(wù)板塊的盈利能力和發(fā)展?jié)摿?，契合?shù)據(jù)資產(chǎn)的核心要義，歸屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)范疇。

3.2 評(píng)估過(guò)程

自2023年起，韻達(dá)股份在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上不斷前進(jìn)，將AI（人工智能）、數(shù)字管控、移動(dòng)化等技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合?；诖?，將評(píng)估基準(zhǔn)日確定為2023年12月31日。

評(píng)估對(duì)象主要為韻達(dá)股份擁有的各類(lèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，具體包括用戶數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。

評(píng)估目的是為韻達(dá)股份全部數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值確定提供參考依據(jù)，提高其數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用率，優(yōu)化資源配置，提升運(yùn)營(yíng)效率。

3.2.1 收益期限及折現(xiàn)率

通過(guò)查閱企業(yè)年報(bào)和相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，韻達(dá)股份不存在數(shù)據(jù)交易行為，所以不考慮這部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價(jià)值，即 V₁=0 。因此，只需對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。

結(jié)合上文分析，物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)更迭快，具有較強(qiáng)的時(shí)效性，考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值會(huì)受到持有期限的影響，為了保證預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文將收益期限定為5年。

計(jì)算折現(xiàn)率過(guò)程中，用2023年5年期國(guó)債收益率的平均值確定無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率，共選取2023年的250條數(shù)據(jù)，計(jì)算結(jié)果為 2.56% 。風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)采用2023年韻達(dá)股份綜合市場(chǎng)年 β 值，為1.22。選擇國(guó)證A指2012—2023年的數(shù)據(jù)計(jì)算市場(chǎng)平均收益率，將數(shù)據(jù)代入式（19），得到市場(chǎng)平均收益率為 8.91% 。

式中， LP_i 為國(guó)證A指第 i 年12月31日的收盤(pán)價(jià)； LP_i+1

為國(guó)證A指第 i+1 年12月31日的收盤(pán)價(jià)。

將上述數(shù)據(jù)代入式（20），計(jì)算出折現(xiàn)率為 10.31% 。

3.2.2 企業(yè)自由現(xiàn)金流預(yù)測(cè)

1.營(yíng)業(yè)收入預(yù)測(cè)

為保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，通過(guò)對(duì)比分析，選擇韻達(dá)股份2016年12月31日—2023年12月31日的數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)其2024—2028年的營(yíng)業(yè)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)。

首先，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行級(jí)比檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，平移轉(zhuǎn)換后序列的級(jí)比值均位于（0.801，1.249）內(nèi)，表明序列經(jīng)平移轉(zhuǎn)換后適合構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型。

其次，對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3。

后驗(yàn)差比值 ∣c∣ 為0.108，小于0.35，表明模型精度較高。

最后，檢驗(yàn)灰色預(yù)測(cè)模型的擬合效果，結(jié)果見(jiàn)表4。

由表4可知，模型相對(duì)平均誤差為 18.426% ，擬合效果較好。

運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型，得到2024—2028年韻達(dá)股份營(yíng)業(yè)收入預(yù)測(cè)結(jié)果，見(jiàn)表5。

表52024—2028年韻達(dá)股份營(yíng)業(yè)收入預(yù)測(cè)結(jié)果

（單位：億元）

2.相關(guān)費(fèi)用預(yù)測(cè)

韻達(dá)股份2024—2028年的營(yíng)業(yè)成本、稅金及附加、銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用，根據(jù)2019—2023年占其營(yíng)業(yè)收入比重的平均值預(yù)測(cè)。所得稅以營(yíng)業(yè)成本減去相關(guān)費(fèi)用為基礎(chǔ)計(jì)算，稅率為 25% 0

韻達(dá)股份的折舊攤銷(xiāo)由固定資產(chǎn)折舊、無(wú)形資產(chǎn)攤銷(xiāo)及長(zhǎng)期待攤費(fèi)用構(gòu)成，計(jì)算2019—2023年其占營(yíng)業(yè)收入比重的平均值，為 4.4% ，據(jù)此預(yù)測(cè)韻達(dá)股份2024—2028年的折舊攤銷(xiāo)。

韻達(dá)股份的資本性支出由其當(dāng)年構(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的資金減去處置固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額計(jì)算得到。根據(jù)資本性支出占營(yíng)業(yè)收入比重的平均值預(yù)測(cè)韻達(dá)股份2024—2028年的資本性支出，并將其中的異常數(shù)據(jù)剔除。

韻達(dá)股份的營(yíng)運(yùn)資本為當(dāng)年流動(dòng)資產(chǎn)和流動(dòng)負(fù)債的差額，營(yíng)運(yùn)資本增加額由當(dāng)年?duì)I運(yùn)資本減去上年?duì)I運(yùn)資本計(jì)算得到。根據(jù)營(yíng)運(yùn)資本增加額占營(yíng)業(yè)收入比重的平均值預(yù)測(cè)韻達(dá)股份2024—2028年的營(yíng)運(yùn)資本增加額。

2024—2028年韻達(dá)股份自由現(xiàn)金流預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表6。

表62024—2028年韻達(dá)股份自由現(xiàn)金流預(yù)測(cè)結(jié)果

（單位：億元）

3.2.3相關(guān)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

1.流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

用韻達(dá)股份2019—2023年流動(dòng)資產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)其2024—2028年的流動(dòng)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。通過(guò)查找資料，2023年銀行1年期貸款利率為 4.35% ，所以將流動(dòng)資產(chǎn)回報(bào)率確定為 4.35% 。預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表7。

2.固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

固定資產(chǎn)的貢獻(xiàn)值分為固定資產(chǎn)的投資收益和固定資產(chǎn)折舊帶來(lái)的補(bǔ)償回報(bào)。韻達(dá)股份2024—2028年的固定資產(chǎn)由灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)得到，固定資產(chǎn)投資回報(bào)率依據(jù)2023年銀行5年期貸款利率確定，為4.2% 。固定資產(chǎn)折舊根據(jù)2019—2023年固定資產(chǎn)折舊占營(yíng)業(yè)收入比重的平均值確定。2024—2028年韻達(dá)股份固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表8。

3.無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)

根據(jù)財(cái)報(bào)披露，韻達(dá)股份的無(wú)形資產(chǎn)包括土地使用權(quán)、計(jì)算機(jī)軟件及公司內(nèi)部研發(fā)形成的無(wú)形資產(chǎn)。基于2019—2023年的數(shù)據(jù)，結(jié)合灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)及攤銷(xiāo)；無(wú)形資產(chǎn)回報(bào)率按2023年銀行5年期貸款利率 4.2% 計(jì)算；通過(guò)計(jì)算2019—2023年無(wú)形資產(chǎn)攤銷(xiāo)占銷(xiāo)售收入的比重，求其平均值，得到2024—2028年韻達(dá)股份無(wú)形資產(chǎn)攤銷(xiāo)。2024—2028年韻達(dá)股份無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表9。

3.2.4數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值計(jì)算

將流動(dòng)資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值代入式（2），運(yùn)用多期超額收益法計(jì)算可得韻達(dá)股份2024—2028年數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價(jià)值，即 V₂=60.26 （億元）。具體見(jiàn)表10。

3.3 評(píng)估結(jié)果

綜上，韻達(dá)股份不存在數(shù)據(jù)交易行為， V₁=0 ?；诨疑A(yù)測(cè)模型和銷(xiāo)售百分比法預(yù)測(cè)，運(yùn)用多期超額收益法計(jì)算得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，即 V₂=60.26 （億元）。所以，韻達(dá)股份數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值為 V=V₁+ V₂=60.26 （億元）。

4結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)制定決策、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管理等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、優(yōu)化政府服務(wù)等方面也具有重要意義[20]。物流產(chǎn)業(yè)連接經(jīng)濟(jì)相關(guān)的各個(gè)部門(mén)，其發(fā)展程度逐漸成為衡量一個(gè)國(guó)家現(xiàn)代化程度和綜合國(guó)力的指標(biāo)之一，而數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸成為物流企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。因此，對(duì)物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估勢(shì)在必行。本文采用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)企業(yè)未來(lái)收益進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型可以利用有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，能夠較好地捕捉數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，經(jīng)過(guò)處理可以使預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)情況，并以預(yù)測(cè)結(jié)果為基礎(chǔ)結(jié)合多期超額收益法對(duì)物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。從評(píng)估結(jié)果看，數(shù)據(jù)資產(chǎn)為韻達(dá)股份帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)利益，說(shuō)明韻達(dá)股份重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)推動(dòng)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本文仍存在不足之處：第一，盡管灰色預(yù)測(cè)模型在中短期時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面具有一定優(yōu)勢(shì)，但是企業(yè)自由現(xiàn)金流受多種因素的交互影響，灰色預(yù)測(cè)模型難以全面、準(zhǔn)確地描述這些因素的行為和變化，從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性；第二，在確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)超額收益時(shí)不夠嚴(yán)謹(jǐn)，沒(méi)有考慮除固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)外的其他資產(chǎn)。這些都會(huì)對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生影響。未來(lái)在進(jìn)行相關(guān)研究時(shí)，應(yīng)結(jié)合蓬勃發(fā)展的大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建更為科學(xué)的預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)一套更為精確的評(píng)估方法。

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收稿日期：2025-01-01

作者簡(jiǎn)介：

馬維佳，女，1999年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估。

郝麗，女，1988年生，博士研究生，講師，主要研究方向：知識(shí)管理與重用、CAD模型檢索及重用、企業(yè)管理。