數據資產價值評價方法研究

【摘要】數據資產作為一種無形資產，是企業重要的戰略資源，為了促進公司數據資產應用及幫助解決數據運營類企業估值難的問題，本文在對數據資產影響因素分析的基礎上，引入了收益現值法、市場價值、法重置成本法對數據資產定價方法進行了研究。同時在傳統資產價值評估方法的基礎上，提出了運用博弈方法、人工智能方法進行數據資產評估的觀點。

【關鍵詞】數據資產 數據資產價值評估 數據價值

一、研究背景

近年來，隨著大數據寫入政府工作報告，大數據相關企業在全國遍地開花，其中以大數據運營為主要經營方向的企業層出不窮。大數據企業最核心的資產是數據資產，然而關于數據資產價值的評估，行業內并沒有統一的標準。面對以大數據為代表的新一代信息技術服務型企業的跨越式發展，企業急需通過債務融資、股權融資等方式擴大規模。對于大數據運營企業，數據資產無疑是企業最為重要的一種無形資產，但由于缺乏科學的估值體系，企業融資方面存在較多的困難。究其根本，是關乎數據資產定價的問題。對于私募股權投資基金來說，正確合理的評估數據資產的價值，是對企業進行價值評估的前提條件。

二、數據資產定價中影響因素分析

數據成為一類資產是信息資源資本化的體現，他讓數據資源不僅僅具有經濟價值和應用服務本身，而且具有了內在的金融價值。“大數據之父”維克托·邁爾·舍恩伯格認為，數據資產列入資產負債表，只是時間問題。但同時我們也要認識到，不是所有數據的都具備資產的屬性，數據本身不等于資產。根據財務關于資產的定義，只有數據被企業擁有和控制的、并且能夠用貨幣計量，能夠為企業帶來經濟利益，才能成為企業的一種無形資產。在大數據時代，數據運營企業關于數據價值的實現是體現在數據分析、數據交易層面。

數據資產作為一種無形資產，其公允價值的計量應當考慮市場參與者通過最佳使用資產或將其出售給最佳使用該項資產的其他市場參與者而創造經濟利益的能力。最佳使用數據資產應當考慮在實物上可能、法律上允許、財務上可行的情況下使用資產，具體如下：

（一）市場參與者在給資產定價時考慮的資產實物特征

如數據類型，數據實時性、可靠性、數據數量、數據質量、數據格式、數據可獲得性、數據跨度等內容。

（二）市場參與者在給資產定價時考慮的資產法律限制

如水文、地理、氣象等測繪數據、航天信息類數據、個人隱私數據、企業戰略及商業數據等雖具有很高的應用價值，但存在損害國家安全，個人隱私，企業利益等問題，違反了國家法律，其數據在應用中存在法律障礙。

（三）市場參與者在給資產定價時考慮的資產財務特征

即是在實物上可能且法律允許的情況下使用資產能否產生足夠的收益或現金流量（考慮將資產轉換到該用途的成本），以滿足市場參與者投資于這樣使用的該項資產所要求的投資回報。

三、數據資產定價方法

國內外相關文獻中關于無形資產定價的方法可分為三種基本類型，分別為收益現值法、市場價值法和重置成本法。本文在考慮了數據資產特殊性的基礎之上，提出了應用博弈論、人工智能等方法對數據資產進行評估的觀點。

（一）收益現值法

收益現值法（Present Earning Value Method）又稱收益還原法，是將數據在剩余使用期限內的預期收益，按照一定的折現率折現，把評估基準日現值的總價值作為數據資產價值的一種計算方法。

式中：PV表示數據資產的評估價值（現值）；表示第k年的數據資產預期收益流入；n表示數據資產有效使用年限；i表示收益折現率。數據資產作為經營性資產直接產生收益，其價值實現的方式有數據分析、數據挖掘、應用開發等。這種價值實現（預期收益）會伴隨著企業的經營持續不斷的創造收益。收益現值法評估無形資產優勢明顯。目前國內外關于專利權、商標權、著作權、特許權等無形資產的評估中主要都采用了收益現值法。收益現值法較真實、準確地反映了數據資產本金化的價格，因此在投資決策時，更容易被評估雙方所接受。

（二）市場價值法

市場價值法是在市場條件下，通過比較被評估數據資產與售出同類資產的異同，進而分析資產的價值影響因素，如期限、數量等，從而確定被評估資產價值的一種方法。市場價值法的特點決定了其對需求量大、類型多、交易頻繁的數據資產具有較高的應用價值。但由于數據資產差異性、個性化程度高，且其作為一種新興的交易類資產在國內外交易時間較短，交易的數量較少，可參考的有價值的歷史交易資料非常有限。因此，在運用市價價值法對數據價值進行評估時，由于歷史資料的缺乏，價值評估的基礎很難建立，這樣難免會造成評估結果失真。但是在交易市場條件成熟的情況下，市場法也是一種較為可行的數據資產價值評估方法。

（三）重置成本法

重置成本法是在現時條件下，重新生產或取得與被評估數據資產具有相同用途和功效的資產時需要的成本作為計價標準。由于數據資產取得的不可逆性，如視頻數據、氣象數據等便不能通過模擬的方法數據產生前的原始狀態，同時由于數據資產生產的不可復制性、數據資產應用的時效性，數據資產折舊不能準確計量等特點，應用重置成本法評估數據價值存在一定的困難，其價值評估結果也不容易得到交易雙方的認可。因此，一般情況下，重置成本法不適合作為數據價值評估的方法。

（四）博弈方法

收益現值法是從數據資產交易的買方定價、重置成本法是從數據資產交易的賣方定價，市場價值法則通過市場的角度考慮問題，三種方法作為傳統的數據資產評估方法其各有優勢，也有缺點。作者認為，在一定條件下，數據資產定價可通過數據資產的買賣雙方各自所掌握的信息，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，即博弈方法。在數據資產交易活動中，由于買賣雙方信息不對稱，交易過程根據自身掌握的信息進行往復的決策，因此該博弈過程可以看作是不完全信息條件下的動態博弈。

（五）人工智能方法

利用人工神經網絡（圖3-1）等人工智能方法，根據數據資產的影響因素構建人工神經網絡系統。人工神經網絡的計算模型靈感來自動物的中樞神經系統，被用于估計或可以依賴于大量的輸入和輸出的未知函數。在數據資產定價人工神經網絡模型中，輸入可包含數據日期、有效期限、數據類型、數據復雜度、數據應用范圍等數據價值指標，輸出層可包含數據內在價值、數據市場價值等價值指標。人工神經網絡具有較高的自組織、自適應和自學習能力，可以對數據本身的應用價值做出客觀的評價和預測，它不但克服了由人工評價所帶來的人為因素及模糊隨機性的影響，能保證評價結果的客觀性、準確性，而且具有較強的動態性，可為數據價格的確定提供重要的依據。

四、結語

本文提出從最佳使用數據資產應當考慮在實物上可能、法律上允許以及財務上可行的情況下使用資產，進而提出了數據資產的一般定價方法。通過分析得出收益現值法和市場價值法作為一般的資產定價方法，對數據資產也有一定應用價值，但重置成本法不適合作為評估數據價值的方法。同時，本文在數據資產價值評估中引入了博弈方法和人工智能方法。

參考文獻

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作者簡介：王建伯（1987-），男，漢族，甘肅天水人，任職于甘肅興隴基金管理有限公司，研究方向：私募股權投資基金。