數字經濟時代數據資產的估值和管理應用研究

張永旺 （河南應用技術職業學院 河南鄭州 450042）

一、引言

在數字經濟時代背景下，大數據、人工智能、移動物聯網和云計算（以下簡稱“大智移云”）等先進技術加快了商業化應用，數據作為基礎性資源和戰略性資源，正在成為全球經濟社會發展的新驅動力，也成為了數據驅動的數字經濟發展的關鍵生產要素。近年來，“數字經濟”多次被寫入《政府工作報告》，我國數字經濟在加快成長、不斷壯大、打造新優勢的過程中不斷創新升級。習近平總書記強調“促進數字技術與實體經濟深度融合”。數字經濟推動了各類資源包括勞動、資本、數據、土地、知識、技術和管理等要素的快捷流動。大力發展數據驅動的數字經濟是我國經濟社會發展的重要戰略。在此背景下，研究數據要素的資源化、資產化、資本化、治理化、產業化、平臺化和應用化，不僅是推動數字經濟發展的關鍵環節，也是加快我國企業數字化轉型基礎設施建設的重要階段，對數字經濟理論發展和實踐應用具有重要價值和深遠影響。

2020年1月，中評協印發了《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》，其中對數據做出了明確界定，包括數字、表格等結構性數據和圖像、聲音、視頻、文字、光電信號、化學反應甚至是生物信息等非結構性數據，這些類型的數據復雜多樣。在此之前，已有研究主要集中在數據資產的概念、價值評估方面，盡管在管理和應用方面也有一些研究，但與實際需求仍存在較大差距。因此，深化對數據資產的估值、管理和應用的系統研究值得關注。

二、數據資產的研究現狀和局限

以往數據的潛在價值常常被人們所忽略，而隨著人們對數字經濟發展的認識逐步提升，加之數據量的急劇增加和各種先進處理方法的應用，數據的潛力價值被激活，可以說數據變成了“金礦”。在這個過程中，數據是什么？數據如何轉化為資產？如何衡量數據資產的價值？數據資產如何變現？如何對數據進行管理？如何實現平臺化運營？對這一系列問題的研究在理論上逐步豐富。Richard E.Peters（1974）提出，關于“數據資產”的深入研究源于大數據，正如“大數據之父”維克托·邁爾·舍恩伯格（2013）認為“數據資產最終會像固定資產一樣單獨列示在資產負債表中。”我國對數據資產研究的全面開展始于2011年，本文對此后的相關文獻進行了梳理和分類，主要包括以下幾方面。

（一）數據資產的概念界定和發展

數據資產、信息資產和數字資產都蘊含著知識的價值，但又各不相同。對此，不同學者有不同的看法。秦榮生（2020）從資產的概念出發，結合數據的特性，認為數據資產是指企業由于過去的事項而控制的現時數據資源，并且有潛力為企業產生經濟利益。陳琨（2021）認為數據資源是指在經營過程中企業內部或外部的數據，比如財務、供應、生產、倉庫、銷售業務環節產生的數據以及客戶關系信息，而數據資源并非都能成為數據資產，關鍵在于解決數據資源的會計確認計量、法律權屬性質、價值評估量化等問題。同時，我國數據資產還具有可量化性、可變現性及可控制性的特征。此外，結合不同行業特點，產生的數據還具有其他特征。譚明軍（2021）基于數據資產的概念發展視角，對信息資產、數字資產和數據資產進行了全面且相對客觀的詮釋，認為數據資產是指利用現代計算機技術對用戶行為信息以及公開信息或從合法渠道所獲悉的相關信息，通過數據采集、挖掘和分析等系列活動所形成的、能夠給企業帶來價值或潛在價值的數據資源，筆者也贊同該觀點。上述對數據資產的概念認知研究為數據資產估值奠定了良好的理論基礎。

（二）數據資產的權屬和立法

由于數據具有依托性、多樣性、可加工性、非實體性和價值易變性，故與傳統資產相比，數據資產具有無限可復制性的特點，數據資產的采集權、所有權、使用權、收益權等歸屬現階段在法律上沒有明確的界定，這正是當前數字經濟發展過程中迫切需要解決的問題之一。為此，學者從不同視角進行了研究。劉國英和周冬華（2021）基于IASB《財務報告概念框架》，在不確定性資產和負債的會計確認與計量決策的理論指引下對數據資產準則進行了研究，提出了兩種數據資產報告以改進報告信息傳遞，為數據資產在會計上的權屬界定提供了重要的借鑒依據。秦榮生（2020）也提出過類似的數據資產報告。此外，全國人大常委會審議通過了《中華人民共和國數據安全法》并于2021年9月1日起施行，其特點在于實行分級分類保護制度，為數據相關行業工作者提供了數據合規參考，使個人數據、政務數據和企業數據有了立法基礎。

（三）數據資產的價值評估方法和確認計量報告

數據具有潛在的價值已成為普遍共識，但是如何衡量以及怎么確認計量數據資產的價值成為眾多學者關注的問題。為此，學者深入研究了數據資產的估值方法。林飛騰（2020）依據無形資產評估準則中的方法，運用收益法、市場法及成本法對數據資產進行了評估，盡管部分不適用，但也是一種借鑒和參考。方元欣和郭驍然（2020）基于數據要素價值的影響因素分析，從市場和非市場兩個角度對數據資產進行了評估研究。還有學者運用模糊層次法（孫曉璇和趙小明，2020）、實物期權法（劉枬等，2021）、構建EDAV評價指標體系和模型（宋杰鯤等，2021）等方法對數據資產進行了估值。而關于數據資產確認計量方面，秦榮生（2020）從會計視角，運用歷史成本法、公允價值法、評估法對數據資產進行了確認計量報告研究，提出了數據資產報告和披露的相關建議。正是這些研究極大地推動了數據資產的價值應用。

（四）數據資產的管理和應用研究

上述研究基本上解決了數據資產的部分理論問題，盡管有些研究實踐性不強，但也為數據資產的管理提供了指導。與數字經濟的大力發展趨勢相比，數據資產的應用研究仍有很大發展空間，需要逐漸探索和實踐應用。中國數據資產管理峰會（Data Asset Management Summit，DAMS）對數據資產管理進行了界定，即對數據管理、治理及資產化的管理過程。在數據資產應用方面，李虹等（2020）以順豐速運公司為例，基于公司業務數據情況，建議公司不斷完善數據資產評估相關制度與規程。張曉光（2021）以中國石化為例，深入剖析了中國石化數字化轉型中數據資產管理應用的舉措，分析了公司的數據資產現狀，提出數據資產管理框架和實施路徑以及相關建議。李錦狄等（2020）以電網企業數字化戰略轉型為契機，以電網基礎數據為依托，研究數據資源轉化為數據資產并進行評估的實現方法，探索了電網數據的管理優化模式，使數據為業務賦能和實現增值效益。2021年11月，南方電網公司圍繞數據要素流通面臨的法律、財務、安全等重點難題，首次開辟了能源行業數據資產管理體系建設“策源地”，構建了以數據價值發現為目的的數據資產管理體系框架。這些應用性研究推動了我國數據資產相關政策的貫徹落實。

（五）數據資產的研究局限

上述對于數據資產某些方面的零散研究，盡管有助于推動數據資產的理論發展和實踐應用，但未能有效結合不同行業企業的數據類型、特征、定價機制、流通和交易模式、應用場景等情況，鮮少探索關于數據資產系統化、統一化的評估、管理和應用，這恰恰是數據資產研究的局限性。苑澤明等（2021）在數據資產研究中還提出了數據資產的市場機制尚未形成的局限性。要破解數據資產發展的“困境”，需要構建數據資產的估值、管理和應用體系。

三、構建基于數據驅動的數據資產估值、管理和應用體系

為了推動數據驅動的數字經濟社會發展，結合不同類型的數據特點和行業企業業務流程，在加速企業數字化轉型過程中，構建基于數據驅動的數據資產估值、管理和應用體系很有必要。

（一）優化數據資產的估值實現路徑

一般來說，數據包括原始數據和集成數據，也可分為內部數據和外部數據。無論哪種數據只有先經過數據采集，隨后依次是標注存儲、提取挖掘分析、交付，最后是應用與服務等數據的產生和消耗活動，才能使數據要素逐漸資源化、資產化、資本化、價值化。在這個過程中，數據資產要進行估值，可以通過明晰數據產權歸屬，確定數據資產的提供者和使用者，以便利益相關者估值，并運用適合不同行業情景和數據特征的評估方法，根據數據量包括數據大小及結構復雜程度、數據質量（準確性、一致性和完整性）、評估指標和數據成本進行綜合研判，強化數據資產的合理開發和有效利用。與此同時，還要保護數據資產不被惡意利用，基于數據性質的不同，運用不同的定價規則，規范數據產品和服務市場，為數據資產的有效估值提供良好環境。

（二）探索數據資產的管理機制

數據資產估值研究為數據資產交易定價提供了指導性框架體系的參考。為了更好地促進數據要素市場健康發展，提升社會公眾對數據資產的認知，合理引導數據交易市場正向發展，還要探索建立數據資產的管理機制。具體包括以下幾方面內容：（1）數據基礎設施建設，包括數據資產地圖分布和行業數據資產目錄。（2）數據確權登記機制，包括立法或規范產權以保護個人隱私數據和公共數據資源，強化數據倫理意識。（3）數據采集存儲機制，需要考慮數據種類、深度、完整性和實時性，實行分類分級和存儲標準化。（4）數據質量管理機制，主要包括營造數據可信的環境、保障數據的安全和加強數據風險管理。（5）評估量化機制，體現為數據利益相關主體、評估方法、評估指標及數據成本效益。（6）數據交易流通機制，側重于數據資產盤點、平臺搭建與運營、數據交易所和配套機構建設。（7）數據人才保障機制，包括創新數字化人才培養模式、兼顧專業知識學習和信息素養的養成、強化數據人才的繼續教育和人才支撐。（8）價值應用機制，主要體現在數據資產可以單獨列示報告，考慮到數據資產的稀缺性、多維性、及時性和場景價值性，可以使用、共享、編輯、修改、出售、出租、贈送、限制訪問乃至銷毀數據等。這些具有內在邏輯規律的數據資產管理機制，一方面可以解決數據資產共享機制不健全的問題，另一方面能夠提升數據價值評估水平、數據法治水平、數據開發應用水平、數據人才保障和激勵水平。

（三）推廣數據資產在不同領域、行業和企業中的應用

數據要素的資源化、資產化、資本化、治理化、產業化、平臺化和應用化是一個系統工程。數據具有依托性，它始于數據生產者，并經過數據中介的加工處理，可以提供數據技術、數據產品和數據服務，最終再被數據消費者所使用?？傊瑥臄祿Y產生命周期角度描述數據的產生與消耗，數據資產估值基本上解決了數據要素的資源化、資產化、資本化問題，數據資產的管理機制為數據要素治理化、產業化、平臺化提供了重要保障。數據資產通過推廣應用可以實現其內在的社會和經濟價值。

借鑒劉緒光等（2020）把數字賬戶分類為個人、企業、行業和公共四類的邏輯思路，梳理目前數據資產的應用領域，主要集中在交通、醫療、教育、能源和金融等五個方面。再細分這些賬戶，具體而言，個人數字賬戶可以匯聚個人消費行為、習慣偏好、思想觀點、社交人脈和交易記錄等原始數據。企業數字賬戶可以匯聚采購、投資、庫存和融資等行為數據。行業數字賬戶可以匯聚不同行業發展趨勢的數據資料，包括結構性數據和非結構性數據、內部數據和外部數據等相關資料，比如原材料行業的智能化和精準化、裝備制造行業的新模式新業態創新、消費品行業的質量追溯管理、電子信息行業的全流程穩定性管理等。公共數字賬戶可以匯聚轉移支付、國家政策統籌、提供公共服務等數據，比如信用、就業、社保、通信、農業及水利、公安、應急管理和城市安全等領域。截至2020年底，全國已有18個省級公共數據開放平臺和124個副省級和地級政府公共數據開放平臺正式上線，且免費為社會各界提供相關政府單位的公開數據，實現了數據資產的服務價值。并且截至2021年10月，我國13個省份出臺了數據條例或草案，以保護數據資產的合法應用。

隨著業務數據應用場景的增加，數據資產的經濟和社會價值越來越大。數據資產是國家落實數字化轉型的重要載體，基于數據驅動的數據資產估值、管理和應用體系建設是我國數字經濟發展的重要舉措。據此可遵循數據“獲取和存儲、脫敏清洗、分析處理、價值研判（是否有價值）、權屬確認（歸誰）、形成數據資產、價值驗證（免費與否）、共享和協作（交易流轉）、價值場景的探索和挖掘、數據產品的度量和運營、數據技術的應用和創新、數據服務的構建和利用”的生命周期管理原理，建立不同領域或行業的數據應用場景庫，以推動數據資產在實踐中的應用。為此，部分國企在進行數字化轉型中對數據資產進行了充分挖掘并應用，且效果顯著。例如上飛公司打造了智能輔助裝配與遠程協助系統、南方電網以智能現場為重點實現了全業務鏈協同創新和高效運營、中國鐵建集團打造了以建筑信息模型（BM）為數據支撐的智慧建造平臺、格力積極拓展智慧家居等數字化轉型項目，充分體現了數據資產的場景化應用。不僅如此，不同省份也對數據資產的應用案例進行了挖掘。以公共數據為例，普華永道2021年7月發布了《開放數據資產估值白皮書》，評選出十佳數據資產實踐案例，如北京市的“基于無人機在線取證的智慧城市交通突發事件應急響應”和“融合遙感產品和地理要素的北京市PM2.5污染制圖”、上海市的“普惠金融應用”和“城市商業數據地圖”、廣東省的“粵港澳文化生活地圖”、浙江省的“數字經濟中的企業風險全景畫像、浙江省的“菜籃子”應用、四川省的“重大慢病發病風險AI量化預警系統”、山東省的“豌豆苗應用”和“城市針灸師”。這些案例展現了數據資產在公共領域的場景應用，并產生了巨大的經濟和社會價值。

四、關于數據資產應用和發展的建議

（一）依據國家大數據政策有序出臺行業數據資產標準規范

目前我國對數據資產理論的研究尚處在探索階段，其實踐應用中還存在諸多問題，這就需要在貫徹落實我國大數據戰略和相關政策的同時，政府要結合不同行業的數據資產現狀，從全局出發，聯合權威的行業機構和數據交易所、數據服務商，對數據要素進行市場化規范化引導，進行多層次統籌設計。如2019年9月29日我國首家數據確權服務平臺——人民數據資產服務平臺開始運營，2021年成立的北京國際大數據交易所，探索從數據、算法定價到收益分配且涵蓋數據交易全生命周期的價格體系等，使數據資源標準化并合理配置。為保護數據資產且促進公共數據協作與開放，2021年6月國家出臺了《數據安全法》，2021年7月深圳出臺了《深圳經濟特區數據條例》，有效地保障了數據資產的安全性，并協調個人信息安全與商業模式創新，使數據資產更好地服務于社會，如為社會提供金融數據產品和服務支持，提高人們生產生活的便利性。

（二）樹立“數據即資產”的價值理念

《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》提到我國產業數字化中服務業、工業、農業的數字經濟滲透率分別達37.8%、19.5%和8.2%?？梢?，在數字經濟時代，對數據資產的估值與管理是財會領域的發展機遇。鼓勵人人樹立“數據即資產”的價值理念，在工作生產生活過程中要充分挖掘數據應用場景，使業務數據化、數據資產化、資產服務化、治理標準化、運營平臺化和應用價值化，做好整體設計，改進傳統組織為數據驅動型新組織，以統一標準規范業務流程，建設數據資產管理體系。作為市場經濟的不同主體，要適應數字經濟發展趨勢，各領域和行業企業要逐步進行數據資產的管理和應用，助力我國數字化轉型步伐。同時，還要積極把握數字經濟發展機遇，充分利用數據技術優化業務流程、創新業務模式、提升生產效率，進而促進經濟社會的可持續發展。

（三）加強數字化人才培養和供給

根據帆軟數據應用研究院2021年發布的《中國數據人才供需關系和培養報告》顯示，“未來一段時間內，數據人才缺口將以每年40%左右幅度攀升?！币虼耍瑸榱送苿訑祿Y產的估值和管理應用發展，國家和各行各業都需要重視數字化人才培養和大數據財會專業人才隊伍建設，深化校企合作，共同培育數字化會計師、數字化管理師、數據工程師、數據開發師和數據分析師等專業領域數據人才，強化數據人才的專業跨界和數據應用能力，拓寬多種數字人才培養通道，為數字經濟的深入快速發展提供充足的供給，使數據資產的管理應用更加廣泛。

五、結語

隨著信息技術的快速發展和數字化轉型的形勢需要，數據資產的估值、管理和應用將迎來前所未有的理論研究和實踐探索之發展機遇。針對不同行業數據資產的研究現狀，為解決數據資產發展中存在的問題，本文構建了基于數據驅動的數據資產估值、管理和應用體系。數據資產在不同行業中的應用也在逐步顯現，對數據資產進行規范化、流程化、價值化管理，進一步提高了數據服務質量，進而幫助更多機構合理評估數據資產的現有和未來價值，以運營數據產品、技術和服務等數據資產管理手段提升企業數字化轉型水平，助推數據資產在實踐應用中的高質量發展。