数据资产价值评价方法研究

【摘要】数据资产作为一种无形资产，是企业重要的战略资源，为了促进公司数据资产应用及帮助解决数据运营类企业估值难的问题，本文在对数据资产影响因素分析的基础上，引入了收益现值法、市场价值、法重置成本法对数据资产定价方法进行了研究。同时在传统资产价值评估方法的基础上，提出了运用博弈方法、人工智能方法进行数据资产评估的观点。

【关键词】数据资产 数据资产价值评估 数据价值

一、研究背景

近年来，随着大数据写入政府工作报告，大数据相关企业在全国遍地开花，其中以大数据运营为主要经营方向的企业层出不穷。大数据企业最核心的资产是数据资产，然而关于数据资产价值的评估，行业内并没有统一的标准。面对以大数据为代表的新一代信息技术服务型企业的跨越式发展，企业急需通过债务融资、股权融资等方式扩大规模。对于大数据运营企业，数据资产无疑是企业最为重要的一种无形资产，但由于缺乏科学的估值体系，企业融资方面存在较多的困难。究其根本，是关乎数据资产定价的问题。对于私募股权投资基金来说，正确合理的评估数据资产的价值，是对企业进行价值评估的前提条件。

二、数据资产定价中影响因素分析

数据成为一类资产是信息资源资本化的体现，他让数据资源不仅仅具有经济价值和应用服务本身，而且具有了内在的金融价值。“大数据之父”维克托·迈尔·舍恩伯格认为，数据资产列入资产负债表，只是时间问题。但同时我们也要认识到，不是所有数据的都具备资产的属性，数据本身不等于资产。根据财务关于资产的定义，只有数据被企业拥有和控制的、并且能够用货币计量，能够为企业带来经济利益，才能成为企业的一种无形资产。在大数据时代，数据运营企业关于数据价值的实现是体现在数据分析、数据交易层面。

数据资产作为一种无形资产，其公允价值的计量应当考虑市场参与者通过最佳使用资产或将其出售给最佳使用该项资产的其他市场参与者而创造经济利益的能力。最佳使用数据资产应当考虑在实物上可能、法律上允许、财务上可行的情况下使用资产，具体如下：

（一）市场参与者在给资产定价时考虑的资产实物特征

如数据类型，数据实时性、可靠性、数据数量、数据质量、数据格式、数据可获得性、数据跨度等内容。

（二）市场参与者在给资产定价时考虑的资产法律限制

如水文、地理、气象等测绘数据、航天信息类数据、个人隐私数据、企业战略及商业数据等虽具有很高的应用价值，但存在损害国家安全，个人隐私，企业利益等问题，违反了国家法律，其数据在应用中存在法律障碍。

（三）市场参与者在给资产定价时考虑的资产财务特征

即是在实物上可能且法律允许的情况下使用资产能否产生足够的收益或现金流量（考虑将资产转换到该用途的成本），以满足市场参与者投资于这样使用的该项资产所要求的投资回报。

三、数据资产定价方法

国内外相关文献中关于无形资产定价的方法可分为三种基本类型，分别为收益现值法、市场价值法和重置成本法。本文在考虑了数据资产特殊性的基础之上，提出了应用博弈论、人工智能等方法对数据资产进行评估的观点。

（一）收益现值法

收益现值法（Present Earning Value Method）又称收益还原法，是将数据在剩余使用期限内的预期收益，按照一定的折现率折现，把评估基准日现值的总价值作为数据资产价值的一种计算方法。

式中：PV表示数据资产的评估价值（现值）；表示第k年的数据资产预期收益流入；n表示数据资产有效使用年限；i表示收益折现率。数据资产作为经营性资产直接产生收益，其价值实现的方式有数据分析、数据挖掘、应用开发等。这种价值实现（预期收益）会伴随着企业的经营持续不断的创造收益。收益现值法评估无形资产优势明显。目前国内外关于专利权、商标权、著作权、特许权等无形资产的评估中主要都采用了收益现值法。收益现值法较真实、准确地反映了数据资产本金化的价格，因此在投资决策时，更容易被评估双方所接受。

（二）市场价值法

市场价值法是在市场条件下，通过比较被评估数据资产与售出同类资产的异同，进而分析资产的价值影响因素，如期限、数量等，从而确定被评估资产价值的一种方法。市场价值法的特点决定了其对需求量大、类型多、交易频繁的数据资产具有较高的应用价值。但由于数据资产差异性、个性化程度高，且其作为一种新兴的交易类资产在国内外交易时间较短，交易的数量较少，可参考的有价值的历史交易资料非常有限。因此，在运用市价价值法对数据价值进行评估时，由于历史资料的缺乏，价值评估的基础很难建立，这样难免会造成评估结果失真。但是在交易市场条件成熟的情况下，市场法也是一种较为可行的数据资产价值评估方法。

（三）重置成本法

重置成本法是在现时条件下，重新生产或取得与被评估数据资产具有相同用途和功效的资产时需要的成本作为计价标准。由于数据资产取得的不可逆性，如视频数据、气象数据等便不能通过模拟的方法数据产生前的原始状态，同时由于数据资产生产的不可复制性、数据资产应用的时效性，数据资产折旧不能准确计量等特点，应用重置成本法评估数据价值存在一定的困难，其价值评估结果也不容易得到交易双方的认可。因此，一般情况下，重置成本法不适合作为数据价值评估的方法。

（四）博弈方法

收益现值法是从数据资产交易的买方定价、重置成本法是从数据资产交易的卖方定价，市场价值法则通过市场的角度考虑问题，三种方法作为传统的数据资产评估方法其各有优势，也有缺点。作者认为，在一定条件下，数据资产定价可通过数据资产的买卖双方各自所掌握的信息，以讨价还价的方式实现自身利益最大化和风险成本最小化，即博弈方法。在数据资产交易活动中，由于买卖双方信息不对称，交易过程根据自身掌握的信息进行往复的决策，因此该博弈过程可以看作是不完全信息条件下的动态博弈。

（五）人工智能方法

利用人工神经网络（图3-1）等人工智能方法，根据数据资产的影响因素构建人工神经网络系统。人工神经网络的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统，被用于估计或可以依赖于大量的输入和输出的未知函数。在数据资产定价人工神经网络模型中，输入可包含数据日期、有效期限、数据类型、数据复杂度、数据应用范围等数据价值指标，输出层可包含数据内在价值、数据市场价值等价值指标。人工神经网络具有较高的自组织、自适应和自学习能力，可以对数据本身的应用价值做出客观的评价和预测，它不但克服了由人工评价所带来的人为因素及模糊随机性的影响，能保证评价结果的客观性、准确性，而且具有较强的动态性，可为数据价格的确定提供重要的依据。

四、结语

本文提出从最佳使用数据资产应当考虑在实物上可能、法律上允许以及财务上可行的情况下使用资产，进而提出了数据资产的一般定价方法。通过分析得出收益现值法和市场价值法作为一般的资产定价方法，对数据资产也有一定应用价值，但重置成本法不适合作为评估数据价值的方法。同时，本文在数据资产价值评估中引入了博弈方法和人工智能方法。

参考文献

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作者简介：王建伯（1987-），男，汉族，甘肃天水人，任职于甘肃兴陇基金管理有限公司，研究方向：私募股权投资基金。