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大數據技術下資產價值評估綜述

2021-11-10 02:37:32翁焰
科學與生活 2021年17期
關鍵詞:大數據技術

摘要:本文梳理數字經濟和大數據發展的時代背景,分析大數據資產估價的必要性,通過梳理當前大數據資產估價的發展歷史,明晰了大數據資產評估的概念和理論,分析大數據應用于資產評估存在的問題,對資產評估管理制度提出建議。

關鍵詞:數據資產;價值評估;大數據技術

Abstract:This paper combs the era background of the development of digital economy and big data, analyzes the necessity of big data asset valuation, clarifies the concept and theory of big data asset evaluation by combing the development history of current big data asset valuation, and analyzing the problems of big data in asset evaluation, this paper puts forward suggestions on asset evaluation management system.

1大數據政策背景

2020年4月9日中共中央發文首次將“數據”與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一,提出要加快培育數據要素市場。隨著大數據、云計算、人工智能等新型信息技術的飛速發展,數字經濟在國民生產總值中的總體比重不斷提高。根據聯合國《2019年數字經濟報告》,數字經濟的規模估計在世界國內生產總值的4.5%~15.5%之間。2018年,中國依然保持全球第二大數字經濟體地位,規模達到4.73萬億美元,中國數字經濟名義增長20.9%,占GDP比重為34.8%。

如今,經濟活動的數字化形式在多個領域得到廣泛的應用,各行各業逐漸進入數字化轉型階段,數據資產相關的開發與有效管理已成為各國政府以及企業高度關注的重點,很多企業紛紛開始探索大數據應用,將更多的資金投入到數據領域。

目前學術及商業社會對大數據的定義仍然主要關注大數據的體量,而并沒發展到大數據具有的潛在商業價值上。隨著整個社會數字化進程的加快,互聯網數據資產的積累,將打開巨大的價值創造空間。研究互聯網企業的數據資產價值評估,將促進產業數字化和數字產業化,不斷激發高質量發展的新動能。

2數據資產確認、確權

按照我國《企業會計準則——基本準則》的規定,企業的資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。數字經濟時代,在互聯網上積累了海量的數據,不少企業自身主動產生或被動收集了大量數據。但是,只有符合上述資產定義且能夠可靠計量的數據資源才能被確認為資產。

明確數據資產的法律權屬既是確認數據資產的前提條件之一,也是數據資產在開發、運維、交易和使用過程中保護產權主體合法權益的關鍵問題之一。由于數據資產是數字經濟時代產生的新鮮事物,關于數據資產的權屬及保護,現有的法制建設還處于探索階段。同時,在當前的互聯網環境下如何采取有效的技術手段對數據資產的法律權屬進行及時和準確的判斷也面臨著不少挑戰。

通過《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》(下稱為“數據資產準則”),列舉的部分行業數據資產的特征,我們可以看到主流大數據資產的特征,引導我們未來資產評估實務中執行資產評估程序、評估計劃書編制的時候應當如何去思考。尤其是針對相同的數據資產,由于其應用領域、使用方法、獲利方式的不同,會造成其價值差異。因此對數據資產商業模式的關注,這能夠幫助資產評估專業人員了解數據資產活動獲取收益的方式。

3大數據的主要特征

(1)可加工性?;ヂ摼W企業可以對數據資產進行及時的維護、更新和補充,在數據資源不斷積累的過程中,數據資產的價值會受到價值密度的影響,企業運營過程中可能會儲存大量重復且無用的信息,增加企業的存儲和維護成本,因此可以對數據資產進行歸集整理,運用大數據技術分析、提煉并挖掘數據資產的價值,實現企業數據資產的最大化利用。

(2)壟斷性。由于互聯網企業結合多年的運營優勢,可運用人工智能、云計算等前沿技術將經長時間沉淀的數據資源進一步挖掘,在對數據資源的脫敏化處理后進行趨勢分析,為互聯網企業自身的發展帶來獨有的獲利優勢,互聯網企業對數據資產的壟斷性越高,企業在行業內更具有競爭優勢,數據資產的價值也越大。

盡管數據資產的特征和收益形成的方式各有不同,但數據資產價值的評估方法萬變不離其宗,還是主要包括成本法、收益法和市場法三種基本方法及其衍生方法。數據資產評估方法的選擇應當注意各個方法的適用性,不可機械地按某種模式或者某種順序進行選擇。

4結論和建議

本文梳理數字經濟和大數據發展的時代背景,明晰了大數據資產評估的概念和理論,通過分析大數據在資產評估存在的問題,本文對于大數據資產評估各環節管理制度設計提出以下建議。

(1)行業協會應當建立數據共享平臺。我國市場交易信息公開度不強仍然是造成信息數據不足的主要原因,因此拓寬信息獲取渠道從而獲得更多的行業數據信息是資產評估行業發展的一個必要條件。國內幾乎沒有專門從事評估行業信息搜集的機構,協會可以通過自身平臺優勢與證券交易所、資產交易中介等其他機構合作設立數據共享平臺。

(2)評估機構應當保證信息的高效接收和及時反饋。不同的執業機構搜集信息的渠道不同,評估標準也有不同,各機構間應多溝通交流、傳遞信息,互相借鑒與監督。避免應信息不對稱造成的評估效率低下,評估結果差別過大,資源浪費的現象。

大數據是信息時代的產物,其應用必定會對評估行業帶來革新,但因其數據規模大和開放共享的特性,會讓數據的真實性和安全性受到影響,但通過不斷地探索總結,必將戰勝這些困難。希望通過梳理數字經濟時代背景下大數據技術對于資產評估影響的歷史邏輯,為今后進一步討論和完善資產評估理論和方法論體系打下基礎。

參考文獻

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[6]劉玉.淺論大數據資產的確認與計量[J].商業會計,2014,546(18):3-4.

作者簡介

翁焰(1997-),女,漢族,重慶綦江,碩士研究生,房地產評估。

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