數字資產估值問題研究

廖東聲

【摘 要】 數字經濟時代，數字資產已經成為最重要、最關鍵的生產要素之一，是企業價值的關鍵驅動因素，但是關于數字資產估值的很多問題尚未解決。通過梳理學術界關于數字資產估值的相關觀點，結合數字資產不同于傳統資產的可長期重復使用、可保值增值等特性，探討數字資產估值的三種傳統方法，包括歷史成本法、公允價值法以及應用收益法，并運用比較分析法進行研究。由于傳統的數字資產估值方法都有一定的局限性，同時數字資產估值本身存在諸多難點，其價值會隨著加工、用戶、使用次數、市場等發生波動。因此，結合加特納集團（Gartner Group）公司提出的數字資產特性的多重數字資產估值模型，分析數字資產估值的可能走向，為未來數字資產估值應用提供借鑒。

【關鍵詞】 數字經濟; 數字資產; 估值方法; 多重估值模型

【中圖分類號】 F275.2? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）13-0002-08

一、引言

隨著云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網、大數據等新技術的商業化，數字經濟也逐步被人類社會重視起來[1]。我國數字經濟在2020年創造的國內生產總值達到39.2萬億元，占GDP的38.6%，增速達9.7%，高于同期GDP名義增速約6.7個百分點①，目前位居世界第二。因此，數字經濟不僅將成為促進我國高質量發展的重要動力，而且還將創造超過2億個就業崗位，占就業總量的25%。

隨著數字經濟的持續發展，人們越來越重視數字資產。對于企業來說，數字資產是否進入資產負債表是一個現實的問題。目前沒有數字資產的權威定義。因此，結合《企業會計準則》和《民法典》的相關條款，將數字資產定義為以二進制形式表征或存在的有體物或經濟權利，并分為派生數字資產和原始數字資產[2]。整體而言，派生性數字資產進入資產負債表可以按照既定的規則處理;相對傳統的原始數字資產，也可以按照既定的規則進行處理;但是，像數據這樣的新興數字資產，情況更加復雜，獨立交易場所和區塊鏈技術可以為其納入資產負債表提供支持。

“十四五”規劃強調，要加快數字化發展，激活數據要素潛能，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府。在新冠疫情的影響下，數字經濟發展的態勢依然良好，數字經濟創造的價值也一路向穩向好發展。所以在未來，數字經濟必然會成為我國高質量發展的重要動力，而且數字經濟創造了大量的就業機會，我國經濟形態也在轉型，正逐步由工業經濟邁向數字經濟，那么進行更加科學的數字資產估值問題的研究就很有必要性[3]。

二、文獻綜述

在數字經濟時代，數字資產成為了新的關鍵生產要素，越來越多的學者也開始對數字資產的價值估算問題進行研究。數字資產價值的測算過程中會受多種因素的影響，對于數字資產估值的影響因素學者們給出了不同的見解。張志剛等[4]認為數據資產的成本和應用是影響運營數據資產評估的主要因素。徐漪[5]認為市場參與者在給資產定價時考慮的資產實物特征、給資產定價時考慮的資產法律限制以及資產財務特征等也會影響數字資產評估。李永紅等[6]認為影響數據資產價值評估的因素有數據分析能力和數據質量兩個方面。鄒照菊[7]認為大數據資產價值與數據資產的成本、質量、數據容量及精度、所有權及排他性水平等因素呈正相關關系;與數據資產風險暴露水平、數據資產年齡等因素呈負相關關系。劉辰翔等[8]分析了大數據、5G、區塊鏈等新一代信息技術對數字資產評估方法及資產評估活動的影響，并對資產評估行業提出有效建議。姜玉勇[9]認為大數據交易模式影響交易成本，因此也會影響資產價值評估的成本。尹傳儒等[10]認為在不同應用場景中影響數字資產價值的因素不同，價值也就不同。

同時，學者們對數字資產估值的方法進行研究，并對以往的數字資產評估方法進行改進。潘渭河[11]主張在評定無形資產的價值時，對市場法、收益法、成本法綜合利用。王建伯[12]提出運用人工智能法和博弈法對數據資產價值進行評估。劉琦等[13]提出運用市場法評估數據資產價值的基本思路，在對技術水平、價值密度等因素量化調整的基礎上，評估同一類的大數據資產的價值。左文進等[14]通過引入Shapley值法和破產分配法則，提出大數據資產分解估價方法，解決了無法反映大數據資產組合增值效應的難題。孫曉璇等[15]提出了基于洛倫茲變換和PageRank算法的計算方法進行數據資產估值，并驗證該方法具有一定的效率、穩定性和有效性。李虹等[16]通過對順豐速運公司的案例分析，得出較為合理的順豐速運公司數據資產價值，并根據數據資產評估的程序，對數字資產評估的評估規程提出有效建議。張治僑等[17]分析了傳統資產價值評估方法下的數據資產價值構成，并對該方法的不足進行研究，認為數據資產估值問題需要根據其特征，在現有理論方法的基礎上完善。

還有一些學者和專家試圖通過構建模型及數字資產的評估體系來測算數字資產的價值。陳昌云[18]提出使用Black-Scholes期權定價模型和EVA方法對無形資產的價值進行評估。張馳[19]基于特征維度的數據資產價值分析方法，通過深度學習技術，構建了新型的數據資產價值評估模型。王靜等[20]利用層次分析法構建了我國互聯網金融企業數據資產影響因素的評價指標體系，并結合B-S理論模型對我國互聯網金融企業的數據資產進行全面評估，且評估的準確度較高。閉珊珊等[21]提出了一種數據資產評估的CIME模型，設計并應用了基于CIME模型的數據資產評估工具。董祥千等[22]在綜合數據資產屬性與市場模型的基礎上提出參與者利潤建模方法，提出模型化數據市場參與者利潤的相關特性。宋杰鯤等[23]構建了包含數據成本、表觀價值和服務價值3個方面11個指標的數據資產價值評價指標體系，對數據資產價值評估研究具有借鑒意義。

現階段國內外對數字資產估值還不夠深入。學者們通過分析研究找出一些影響數字資產價值估值的因素，但卻很少提出有效的措施來解決這些因素對數字資產估值時的影響。同時，盡管有不少學者構建了數字資產評估的模型或價值評估體系，但大多數是針對單一問題的研究，目前的研究成果還不能有效地分析數字資產的價值，缺乏系統的、科學的、應用廣泛的數字資產估值方法體系。643ADA44-9CA4-4DAE-9F04-0B6588D70579

三、數字資產的涵義及基本特征

（一）數字資產的涵義

數字資產的概念首先出現在出版和音像等領域。書籍、音樂和視頻等出版物轉換并發布為二進制格式后，分發和計量變得更加容易，版權所有者將這種格式的文件稱為“數字資產”[24]。伴隨著互聯網技術不斷應用和發展，網絡游戲、電子貨幣和各種應用等數字資產應運而生，漸漸融入人們的生產生活之中，而這些數字資產也逐步成為互聯網經濟時代不可或缺的部分之一。作為電子數據存在，預計會帶來特定價值或經濟利益的這些公司或個人擁有或控制的各種資源統稱為數字資產。

（二）數字資產的特性

1.歸屬于無形資產管理范疇

數字資產在形態上較為特殊，它既具有普通無形資產的一般特征，又具有數字資產的獨特特性，從形態上來看，數字資產沒有具體的有形形態，歸屬于無形資產管理范疇。但是，存儲方式又不同于傳統無形資產。數字資產存儲在虛擬空間中，計算機系統構建的平臺是虛擬空間，因此存在技術設計錯誤和外部黑客攻擊的可能性[25]。數字資產是一種特殊的生產資料，其存在的空間是虛擬的。但是數字資產的價值具有永恒性，伴隨著數字經濟時代的飛速發展，數字資產發揮的作用和能量也將越來越大。但是，由于技術的不穩定性和風險性，數字資產有可能在技術失效時滅失。所以，與傳統無形資產相比，數字資產有很大的安全隱患[26]。

2.具有可長期重復使用的價值

傳統資產的價值與利用率呈下降趨勢。利用率越高，價值損失越大，價值越低。數字資產的價值隨著使用量的增加而增加，使用量變大，它的價值也會隨之增加。對比其他形態的資產，數字資產的價值受到市場供求的影響較強，其交易價值極不穩定，對于買賣雙方來說都要承受一定的增值或貶值的風險，但是只要數字資產還存在就不會絕對滅失。一般類型的有形資產或者無形資產，由于社會經濟活動或物理形式的損失等各種原因滅失而永久地失去其自身的價值[27]。數字資產是一種永久存在于數字資產系統中的無形資產，尤其是通過數字積累激活的區塊鏈。一切新的數字資產都是在歷史數字的基礎上產生的，它的價值也會隨著數字資產鏈的變化而變化，只是使用案例和區域以及價值的形式可能不同。

3.屬于新型的生產要素

勞動、技術、資本等傳統生產要素必然是社會經濟發展的基礎，數字資產只有當技術發展到一定程度，并且得到市場經濟的認可，才能成為資產，具有投資屬性。數字資產作為一種新的生產方式已經毋庸置疑。2020年4月，中共中央、國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，將數據作為一種新型生產要素寫入黨中央正式文件。數字資產成為新經濟的焦點和前沿話題。與其他生產要素不同，數字資產是高科技的產物，因此在參與社會經濟活動時，數字資產有別于其他生產因素[7]，涵蓋面很廣，存在于生產要素之中并同時作用于生產的其他因素。

4.具有保值增值的功能

與傳統資產一樣，數字資產的價值也會隨時間而變化。一些數字資產如果提供的太多，將導致貶值甚至喪失價值。然而，不斷為數字資源提供新的內涵和功能，不僅會保值，而且會增值。數字化資產存儲和價值創造也是當前數字資產管理的一個重要目標。有形資產的生產成本與產量成比例增加。數字資產的成本主要是在前期研發階段，以及銷售過程中所發生的銷售費用及其他運營費用，由于數字產品的無限制生產，其開發成本按照傳統財務會計的方法分攤到產品上，因此數字產品的成本隨著銷售量的增加而變得越來越低[28]。對比無形資產，數字資產的負面價值要大于無形資產，管理數字資產業務所面臨的風險往往更大。但數字資產不像傳統資產那樣，它的服務潛力不會因為使用而折損。反之，數字資產的合并、分解、分析和使用往往導致增量。這樣的增值不會降低原始數字資產的服務潛力，還會與原始數字資產結合使用，能夠大大提高原始數字資產的服務潛力。

5.擁有所有權和使用權

數字資產的所有權和使用權可以分離。這一分離功能使得數字資產可以被臨時傳輸。數字資產制造商可以享有合法財產并受到法律保護。同其他財產一樣，公民個人的數字資產也是不可侵犯的。通常會以某些形式來補償公民個人數字資產使用權的暫時性轉移。

數字資產與傳統資產不同，數字資產有無限的共享性，其可以被無數的人、無數的企業共享，卻不會帶來數字資產功效的減少。與傳統資產相比，傳統資產具有明顯的擁有和使用排他性，數字資產具有共享性，盡管數字資產的效用并不會因為共享減少或者損耗，但這并不意味著信息共享暢通無阻[29]。由于數字化信息的收集需要花費的成本很高，企業和個人往往不愿將來之不易的信息隨便分享給他人，因此產生了“信息囤積”，使信息的價值無法發揮效用最大化。根據共享障礙的存在，信息可以劃分為私人信息和公共信息，前者可以給所有者或控制者帶來預計的經濟效益，并滿足資產的定義。后者不能帶來預計的經濟效益，不能夠歸屬于資產的范圍之內。

6.具有市場商品的基本特性

商品是市場經濟的產物，它的價值實現需要依靠市場交易。類似的，數字資產的價值只有通過市場進行交易并被他人使用時才能實現。數字資產能夠與普通等價物或其他資產對等地交換，從而形成了與市場相匹配的交易價格[30]。這些數字資產的價格也會隨著資產的特征、稀缺程度、供給的變化而變化。

作為一種基本的生產資料，數字資產是社會經濟活動中的重要組成部分，其所有權和使用權并不是捆綁在一起的。作為產品來說，數字資產具有交易性、流動性、增值性等基本功能。作為生產資料來說，數字資產與其他生產要素配合發揮作用。一方面，它基于其他生產要素發揮作用。另一方面，由于它的活躍性、重要性和風險性等特征，在運營管理中遵行市場化交易和數字化管理。

四、數字資產估值的難點

（一）數字資產的價值隨著加工而不斷變化

數字資產具有可再生的特性。通過對原有數字資產不斷地進行加工、處理、再加工，可以使原有的數字資產形成一個全新的數字資產，而全新的數字資產的價值往往會大于加工前的各個數字資產的價值之和。而且，通過不同的數字資產評估模型及估算方法對數字資產的加工、測算，其價值也會隨之改變。因此，數字資產的價值會隨著加工而不斷改變，這使數字資產價值評估的難度進一步增加。如何通過創新數字資產評估方法并構建科學的數字資產評估模型以便更合理地控制數字資產的變動，是日后數字資產評估問題研究的一大難點。643ADA44-9CA4-4DAE-9F04-0B6588D70579

（二）數字資產的價值由于用戶的不同而存在差異

數字資產可以作為一種服務或產品滿足市場和消費者的需求。不同的消費群體對同一組數字資產的使用也會有所不同，根據消費者不同的用途滿足其不同的需求[19]。以導航數據為例，一名旅客可以通過導航數據來規劃自己的行程，選擇其到達目的地的最佳路線。一個共享單車公司可以通過導航相關數據來選擇其單車停放點的最佳位置，并對其進行總體規劃。而政府則可以通過導航數據對當地的公路、鐵路以及新城區的建設進行合理的規劃建設。因此可以看出，同一組數字資產對于三種不同的使用者來說有著不同的用途，這也使其價值會有所不同，這也為數字資產價值的評估增加了一定的難度。

（三）數字資產質量相同但數字資產的價值可能不同

不同消費者的需求不同，因此對于質量相同的數字資產有些人會認為其擁有很高的價值，但有些人卻認為該組數據資產不具有價值。比如一個關于女性化妝品的廣告，該廣告對于部分女性來說具有很高的價值，因為一般女性對該產品存在一定的需求。但對于絕大多數男性及兒童來說，該廣告就不具備價值，甚至會覺得浪費時間。因此，可以看出，有時候數字資產的質量雖然相同但其價值卻可能不同，在進行數字資產價值估值時也一定要注重該問題。

（四）數字資產的價值隨著使用次數的變化而改變

數字資產具有無限性，同一種數字資產可以在同一時間被不同的人使用，也可以被不同的人多次使用，還可以根據其不同的目的通過不同的途徑進行使用。而且，與其他資產不同的是數字資產還具有不可消耗性。由于數字資產的使用次數是無限的，使用對象也是無限的。這種無限性和不可消耗性就導致數字資產的價值很難用數字進行測算，這也是數字資產價值評估時一個需要克服的難點。

（五）數字資產的價值隨市場波動而波動

數字資產的價值會受到市場波動的影響而不斷變化，而表現最典型的就是私人數字貨幣——比特幣。以2021年比特幣的價格波動為例，2021年1月1日每比特幣的價格相當于29 600.63美元，而2021年4月14日則達到每比特幣64 863.10美元。僅僅四個月的時間，其價格相差兩倍多，如圖1所示。而且比特幣的價值一直都在變化，2009年比特幣剛剛出現時，價格還不到1美分，1美元可以兌換1 300個比特幣。因此，可以看出，市場因素的影響也是數字資產估值時的又一大難點[31]。

五、數字資產的估值方法

（一）傳統的估值方法

1.歷史成本法

歷史成本法是以數字資產取得時實際發生的成本為基礎確定其入賬價值，不僅涉及到初始計量，還涉及到一系列的后續計量，更要考慮到數字資產不同于普通資產的一些特性。在進行初始計量時，將數據的收集、分析、加工、存儲過程消耗的費用以及職工薪酬等符合資本化條件的，計入無形資產的成本。如果沒有人使用某項數字資產，其存在是沒有意義與價值的，所以從某種程度而言，數據等資源是越使用越有價值的，體現出數字資產非折耗的特性。但是隨著時間的推移，超過了一定的時間段，某些數據的內在價值以及時效性會逐漸呈現遞減的狀態。因此，在進行后續計量時，企業要根據數據的價值是否根據時間的推移出現了遞減的情況來進行減值準備的相關會計處理;是否對計入到無形資產的數字資產進行攤銷，也是要考慮企業數據的具體情況。

2.公允價值法

一般而言，數字資產的公允價值代表不同主體基于市場特定因素對信息資源做出的在價值方面的判斷，同時將定性信息和定量信息進行結合，信息質量特征具有較高的可比性[32]，公開、透明的市場交易價格也容易被人們接受，具有理論上的高度可行性。明確數字資產和作為參照的數字資產在價值方面的差異是運用公允價值法進行估值的關鍵，同時要根據二者之間的差異進行系數調整。李澤紅等[33]認為，對于企業而言，市場法即公允價值法，是數字資產價值評估的最佳選擇，并提出如下估值公式：

其中，P1表示該項數字資產參照物的價值，X1表示時間差異系數，X2表示時效差異系數，X3表示開發程度差異系數，X4表示完整性差異系數。

3.應用收益法

應用收益法也稱收益現值法、收益法等，是指將未來每期產生的收益和最終處置數字資產所獲得的收益折現到現在并計算其現值。未來預期收益、折現率和折現年限是估算數字資產現值必備的三要素，也就是數字資產的未來預期收益以及風險可以被預測，可以用貨幣計量，同時需要采用合理的折現率，并且獲得收益的年限也是可以預測的。采用應用收益法對數字資產進行估值的公式如下：

其中，n表示數字資產的折現年限，Ri表示第i期的收益，r表示折現率，S表示數字資產未來的殘值或者第n期處置數字資產時的收益。

（二）傳統估值方法的應用

浙江核新同花順網絡信息股份有限公司是一家互聯網金融信息公司，于2001年成立，主要為用戶提供金融信息服務。公司主營的信息產品市場占有率相對較高，第一類主營業務是為個人提供投資理財分析工具和金融資訊，第二類主營業務是為各類機構提供金融數據服務、系統維護服務和軟件產品等。2020年同花順增值電信服務的營業收入為12.85億元，軟件維護及銷售服務的營業收入為2.41億元，廣告及互聯網業務推廣服務的營業收入為8.36億元③。由此可見，除增值電信服務以外，廣告與互聯網業務是同花順公司最主要的收入來源。而廣告與互聯網業務推廣服務的收入主要是來自收集、分析、整理、存儲的數據信息，因此可以采用應用收益法對該項業務進行數字資產的估值?；谑找娣ㄒ约霸擁棙I務以前年度的營業收入，預估未來5年每年該項業務所帶來的收入是8億元，同時以12%的折現率對該項業務所依托的數字資產進行估值，則該項數字資產的現值為28.84億元。

（三）傳統估值方法的比較分析

采用歷史成本法，以某一時刻的取得成本作為入賬成本，后續計量也以此為基礎，方法相對簡單，各種支付憑證容易取得，交易的行為和金額是客觀、可驗證的，以此計算的成本和利潤也是客觀、可驗證的。如果企業購買了一批辦公桌，采用歷史成本法進行初始以及后續折舊的計量，是公認可行的辦法。但是數字資產不同于傳統的資產，歷史成本法無法及時衡量數字資產的實際價值或未來經濟流入帶來的收益。人們會對數據不斷整合、不斷開發，通常而言數據的價值是逐漸遞增的，數字資產在使用過程中產生的收益將要遠遠超過其初始成本，并非所有的數字資產都需要進行后續減值準備以及攤銷的處理。很顯然，數字資產在初始計量時可以使用歷史成本法，但是如果僅采用歷史成本法進行估值是不可取的。643ADA44-9CA4-4DAE-9F04-0B6588D70579

活躍的交易市場是公允價值法成立最基本、最重要的條件，如同花順、東方財富等以出售數據信息為主要交易內容的公司，其數字資產價值的評估就相對容易，存在可觀察的交易價格。因此數字資產的公允價值就可以在此基礎上，采用一定的估值技術進行相應的評估。如果企業數字資產的價值采用公允價值能夠更好地衡量，則后續計量就采用公允價值模式，每期期末對數據資產進行減值測試。但是數字資產并不是按照國家統一頒布的行業標準和規格生產的產品，相同的數據在價格上可能會存在一定的差異，并且很多數據的交易市場并不活躍，因此確定數字資產的公允價值并非易事。此外，采用公允價值法進行數字資產的估值，模型難以建立且需要根據累計的經驗對模型進行及時調整。

理論而言，數字資產的價值是在不斷變化的，且變化幅度相對較大，對于一些以數字資產為主要業務的企業而言，通過未來預期收益估算數字資產的價值能夠更真實地反映被評估數字資產的獲利能力，是一種較為合理的方式。但是，對于目前大多數企業而言，數字資產和其他無形資產等共同為企業創造收益，因此使用應用收益法難以將數字資產的價值單獨評估出來，特別重要的是數字資產的折現率、未來每年的預期收益以及年限等受主觀因素影響相對較大。

上述三種估值方法是相對較為常見的，其他關于數字資產估值的方法包括清算價格法、重置成本法等。其中，清算價格法是將企業清算時數字資產的可變現凈值作為數字資產價值評估的標準，重置成本法是將現在重新購買該項數字資產的成本作為數字資產價值評估的標準[34]。采取歷史成本法、公允價值法、應用收益法以及其他方法對數字資產進行估值都存在一定的不合理性，普通的資產估值方法對于數字資產也不一定完全契合，因此需要一種綜合的估值方法，或者探索一種新型的估值方式。

六、數字資產的多重估值模型

目前公司的數據信息等還沒有被會計行業認定為資產負債表中的“資產”，這意味著很少有組織能夠真正意識到數字資產所產生的價值。2015年超過90%的公司管理層把數字資產作為公司的一項重要戰略，但是卻只有不到十分之一的人會估算其經濟價值。同花順2021年資產總額85億元、營業收入35億元、市凈率13.97倍④。此外，2021年末谷歌、阿里巴巴、騰訊、亞馬遜和微軟等公司的平均市凈率高達8.56倍。相關研究結果表明，市凈率相對較高的原因是把數字資產排除在資產負債表之外。

其實很多公司并非不想衡量數字資產的價值，而是缺乏一種標準方法衡量關鍵數字資產的潛在和實際的經濟價值。加特納集團（Gartner Group）公司于1979年成立，是世界上第一家對信息技術進行研究的公司，同時也是全球最權威的互聯網技術研究與顧問咨詢公司。2015年8月該公司發布了其分析師Douglas Laney[35]的文章Why and How to Measure the Value of Your Information Assets，文章結合數字資產的特性，為不同的需求和環境提供了多種模型，選擇使用哪一種模型以及什么時候使用取決于公司的目標，多重估值模型具有一定的借鑒意義。

（一）多重估值模型

1.信息內在價值法

信息內在價值法主要通過公司數據的正確程度、完整程度，以及相對于其他公司數據的稀缺程度衡量數字資產的內在價值。其中，稀缺程度意味著該公司數據是否具有排他性、是否和其他公司數據存在較大的相似性。一般而言，數據信息的正確程度、完整程度越高以及公司該項數字資產稀缺程度越低，則公司數字資產的價值越大。信息內在價值法公式如下：

其中，Validity表示數字資產的有效性，即記錄數據信息的正確率;Completeness表示數字資產的完整性;Scarcity表示數字資產的稀缺性;Lifecycle表示生命周期。

2.信息商業價值法

信息商業價值法要考慮數字資產的有效程度、完整程度，還要考慮數字資產的更新速度，最重要的是要考慮數據信息是否適用于某項經濟業務。一般而言，數據信息和某項或者某幾項業務相關程度越高，數據信息的正確程度越高、完整程度越高以及更新越及時，則公司數字資產的價值越大。信息商業價值法公式如下：

其中，Relevance表示數字資產的相關性，即數據信息對一項或多項業務的有用程度或者相關程度;Validity表示數字資產的有效性;Completeness表示數字資產的完整性;Timeliness表示數字資產的及時性，即數據信息的更新速度。

3.信息市場價值法

一般而言，公司通過出售貨物或者服務來換取貨幣資產等，但是隨著經濟的發展，越來越多的公司通過各種方式直接出售數據作為公司的主要業務。信息市場價值法對于具有活躍市場的數字資產是一種較好的估算方法，但卻不適用于非市場化的數字資產。信息市場價值法公式如下：

其中，Price表示公司愿意全部轉移某項數字資產所有權的價格，Partners表示未來可能獲得該項數字資產的公司數量，Premium表示溢價指數。但是數字資產所有權的價格可能難以確定，需要大量的市場方面的分析。

4.信息經濟價值法

信息經濟價值是通過傳統方式計算產生的收益，然后考慮數字資產的生命周期，減去數字資產生命周期相關的費用。經濟信息價值是估算數字資產的次要指標，而非主導指標，并且該方法需要估算購買、使用以及管理數據的成本費用。信息經濟價值法公式如下：

其中，Revenuei表示使用數字資產產生的收入，Revenuec表示沒有數字資產產生的收入，AcqExp、AdmExp、AppExp分別表示數據管理使用的各種成本費用，T表示任何數字資產的平均使用壽命，t表示信息經濟價值試驗進行的時間。

（二）多重估值模型的應用

假如公司的A項數字資產業務的有效程度是80%，完整程度是95%，稀缺程度是0，生命周期是24個月，則按照信息內在價值法得出信息內在價值為18.24。同理B項數字資產業務的有效程度是65%，完整程度是70%，稀缺程度30%，生命周期是36個月，則信息內在價值為11.47。很顯然，A項業務數字資產的內在價值要高于B項業務數字資產的內在價值。因此，相對于B項業務，A項業務的數字資產應該優先使用，或者說應該進一步完善B項業務數據的有效程度、完整程度以及稀缺程度等，提升數字資產的內在價值。643ADA44-9CA4-4DAE-9F04-0B6588D70579

（三）多重估值模型的比較分析

信息內在價值法幾乎是最簡單的數字資產估值模型，通過比較可以得出不同數字資產的潛力，識別數據的有效性、完整性以及稀缺程度等，但是卻不考慮數字資產和相關業務的關聯程度。然而，信息商業價值法考慮數字資產的相關性、有效性、完整性以及及時性，在一定程度上彌補了信息內在價值法的缺點。因此在一定程度上，可以根據數字資產與某類經濟業務的關聯程度，確定是否采用此類方法，反過來說，在估值之前對數字資產進行分類處理。但是這種關聯程度可能會存在主觀因素，具有一定的片面性。相比于信息內在價值法，商業信息價值法更能充分反映數字資產的潛在價值。信息市場價值法可以用來確定數據信息產品的價格，但是不適用于沒有市場的數字資產，同樣受主觀因素的影響。相對于其他方法，信息經濟價值法更多的是一種輔助方法，需要具備一定的估算數字資產各項費用的能力。

因此，上述四種估值方法考慮了數字資產的特性以及不同的應用場景，為我們提供了新的研究數字資產估值的方法，但是同樣存在一定的弊端，為我們未來繼續研究數字資產估值問題提供了較好的思路以及方法，或許可以不拘泥于單純的、傳統的會計方法，而隨著時代的進步發展去改善數字資產的估值方法，進一步結合數字經濟時代的互聯網、物聯網等技術研究數字資產的估值問題。

七、結語

數字資產具有不同于傳統資產的很多特性，包括可長期重復使用、屬于新型的生產要素、具有資產保值增值功能等，這些特性也使得數字資產評估價值隨著用戶的不同、使用次數的增加以及市場的波動等而發生改變，因此數字資產估值存在很多難點。但是數字經濟的發展為會計業務的轉型升級帶來了全新的機遇，也為數字資產的估值提供了較好的思路。未來也要繼續深入研究Gartner Group公司提出的多重數字資產估值模型，包括信息內在價值法、信息商業價值法、信息市場價值法、信息經濟價值法等，不斷探索開發人工智能、大數據等信息技術和數字資產估值業務結合發展的新型數字資產估值模型與方法，進而為數字資產的確認、計量以及報告提供借鑒。

【參考文獻】

[1] 齊佳音，張國鋒，王偉.開源數字經濟的創新邏輯：大數據合作資產視角[J].北京交通大學學報（社會科學版），2021，20（3）：37-49.

[2] 譚明軍.論數據資產的概念發展與理論框架[J].財會月刊，2021（10）：87-93.

[3] 曹文火.數字資產會計核算問題探究[J].財務與會計，2020（22）：47-49.

[4] 張志剛，楊棟樞，吳紅俠.數據資產價值評估模型研究與應用[J].現代電子技術，2015，38（20）：44-47，51.

[5] 徐漪.大數據的資產屬性與價值評估[J].產業與科技論壇，2017，16（2）：97-99.

[6] 李永紅，張淑雯.數據資產價值評估模型構建[J].財會月刊，2018（9）：30-35.

[7] 鄒照菊.關于大數據資產計價的若干思考[J].財會通訊，2018（28）：35-39.

[8] 劉辰翔，王卓，胡永強.數字經濟時代的資產評估[J].中國資產評估，2020（8）：33-39.

[9] 姜玉勇.大數據資產價值評估研究——一個分析框架[J].經濟研究導刊，2021（8）：5-7.

[10] 尹傳儒，金濤，張鵬，等.數據資產價值評估與定價：研究綜述和展望[J].大數據，2021，7（4）：14-27.

[11] 潘渭河.試論無形資產價值評估的特殊性[J].新課程（教育學術），2010（7）：65-66.

[12] 王建伯.數據資產價值評價方法研究[J].時代金融，2016（12）：292-293.

[13] 劉琦，童洋，魏永長，等.市場法評估大數據資產的應用[J].中國資產評估，2016（11）：33-37.

[14] 左文進，劉麗君.大數據資產估價方法研究——基于資產評估方法比較選擇的分析[J].價格理論與實踐，2019（8）：116-119，148.

[15] 孫曉璇，趙小明.基于洛倫茲變換和PageRank算法的數據資產估值[J].計算機系統應用，2020，29（8）：205-210.

[16] 李虹，鮑金見，陳文娟.大數據視角下物流企業數字資產評估研究——以順豐速運公司為例[J].中國資產評估，2020（10）：24-30.

[17] 張治僑，譚暢.數據資產的價值構成與估值局限性研究[J].商業經濟，2021（6）：81-82.

[18] 陳昌云.無形資產價值評估方法研究[D].淮南：安徽理工大學碩士學位論文，2009.

[19] 張馳.數據資產價值分析模型與交易體系研究[D].北京：北京交通大學博士學位論文，2018.

[20] 王靜，王娟.互聯網金融企業數據資產價值評估——基于B—S理論模型的研究[J].技術經濟與管理研究，2019（7）：73-78.

[21] 閉珊珊，楊琳，宋俊典.一種數據資產評估的CIME模型設計與實現[J].計算機應用與軟件，2020，37（9）：27-34.

[22] 董祥千，郭兵，沈艷，等.基于利潤最大化的數據資產價值評估模型[J].大數據，2020，6（3）：13-20.

[23] 宋杰鯤，張業蒙，趙志浩.企業數據資產價值評估研究[J].會計之友，2021（13）：22-27.

[24] 陸岷峰，王婷婷.數字化管理與要素市場化：數字資產基本理論與創新研究[J].南方金融，2020（8）：3-12.

[25] 葉雅珍，劉國華，朱揚勇.數據資產相關概念綜述[J].計算機科學，2019，46（11）：20-24.

[26] 陳思靜，王磊，尹波，等.樸素貝葉斯分類法與數據資產會計確認——難題與突破[J].會計之友，2019（19）：58-61.

[27] 韓海庭，原琳琳，李祥銳，等.數字經濟中的數據資產化問題研究[J].征信，2019，37（4）：72-78.

[28] 姚前，孫浩.數字穩定代幣的試驗與啟示[J].中國金融，2018（19）：49-50.

[29] 尚秋芬，閆鄒先.數字資產表的定位與基本框架構建[J].財務與會計，2018（13）：59-60.

[30] 鄒照菊.企業大數據的資產屬性辨析[J].會計之友，2017（12）：7-12.

[31] 何雨昆.基于特征維度的數字資產價值評估研究[D].南昌：江西財經大學碩士學位論文，2020.

[32] 黃世忠.信息資源的七大定律及其確認與計量[J].財會月刊，2020（4）：3-9.

[33] 李澤紅，檀曉云.大數據資產會計確認、計量與報告[J].財會通訊，2018（10）：58-59，129.

[34] 秦榮生.企業數據資產的確認、計量與報告研究[J].會計與經濟研究，2020，34（6）：3-10.

[35] LANEY D.Why and how to measure the value of your information assets[EB/OL].http：//www.gartner.com，2015-08-04.643ADA44-9CA4-4DAE-9F04-0B6588D70579