作者｜周宏明、孔令辉、孔荫莹、王静

单位：广东财经大学会计学院 经济与管理国家级实验教学中心 数量经济研究中心 小数据研究中心

基于成本法的

数据资产评估模型构建

一、数据资产定义

2021年12月，大数据技术标准推进委员会和中国信息通信研究院联合发布了《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》，其中明确规定“数据资产”是指由组织合法拥有或控制的数据资源，以电子或其他方式记录，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益，即“有潜力产生经济利益的数据权利”。

二、数据资产价值评估意义

（一）理论意义

在实务中，较多学者参照无形资产的评估方法对数据资产进行评估，但是传统评估无形资产的方法存在较多的局限性，而且也容易遗漏一些影响数据资产价值的重要因素，其评估结果并不准确，难以令人信服。目前对数据资产评估的研究正处于探索阶段，尚未形成一个科学的、合理的评估体系。依据无形资产评估准则，可使用成本法、市场法或收益法来对数据资产进行评估。

本文在传统成本法的基础上对重置成本进行调整，构建数据资产评估模型，以期为数据资产评估体系的研究提供参考价值。

（二）实践意义

数据资产的价值在于能为企业带来收益和利益。一方面，合理利用和管理数据资产，将数据资产价值予以变现，可以为企业带来超额收益；另一方面，数据资产可以帮助企业提高经营决策效率，降低成本，从而促进企业的可持续发展。而企业的持续发展为数字经济提供强大的支撑力。本文针对数据资产价值评估方法进行研究，为数据资产定价提供思路，意在推动数据产品的交易和流通，进而推动数字经济的发展。

三、数据资产评估方法研究现状

由于数据资产难以界定，学术界对数据资产的研究多停留在方法上。目前业界对数据资产的评估方法呈现三个立场：一是主张借鉴无形资产评估采用传统的评估方法，如成本法、收益法、市场法及实物期权法中的B-S定价模型；二是主张采用层次分析法结合传统评估方法；三是主张建立新的评估模型（高华，姜超凡，2022）。

（一）采用传统评估方法

由于数据资产与无形资产在很多方面的相似性，部分学者通过传统的无形资产评估方法评估数据资产。庞伟（2007）提出可以将数据资产当作无形资产进行评估。David（2002）假定剔除数据所带来的收入损失原理来验证采用收益法评估数据资产的合理性。

（二）采用层次分析法结合传统评估方法

部分学者意识到传统的评估方法的适用性和局限性，采用层次分析法和传统相结合的评估方法。Yu-Jing和Yuh-Wen（2007）把数据资产归属于无形资产，运用层次分析法将各类价值影响因素进行量化来求其价值。李香雪（2023）使用AHP（层次分析法）计算ZX银行数据资产价值的主观权重，利用熵权法计算客观权重，最终计算出其综合权重。

（三）建立新的评估模型

对建立新的数据资产评估模型是当下数据资产评估的研究热点。主要分为两个方向：一是对已有的模型进行改进构建一个新模型，二是建立一个全新的模型。任紫娴和陈思（2023）以拼多多为例，从用户角度出发，在用文本分析法对数据进行处理的基础上对超额收益法进行改进，从而估算该企业数据资产价值。李冬青等（2023）对数据定价模型进行创新，提出了对数据全生命周期资产价值评估方法，可以较为精准地评估被应用和售卖的数据资产。

四、数据资产评估方法概述

（一）收益法

1、简介

收益法是指将评估对象未来产生的现金流量给予折现来估算其价值的一种评估方法。

计算公式为：

2、适用场景

采用收益法存在着局限性：一是，测算出来的与数据资产相关的未来现金流量有着较大的主观性，评估结果难以把握；二是，对于没有交易或者收益难以用货币计量以及风险报酬率难以确定的情况下，收益法难以发挥作用；三是，在评估过程中需要收集相关数据进行计算，如果没有一定的市场条件，将无法获得数据加以计算。因此收益法适用于数据资产存在成熟的市场和透明的交易记录以及数据资产的未来收益可以用货币计量的情况。

（二）市场法

1、简介

市场法是指在公开市场上寻找与评估对象相似的可比对象，通过对可比对象进行调整得出评估对象价值的一种方法。

计算公式为：

2、适用场景

活跃的公开数据交易市场和具有可比性是市场法评估数据资产的重要前提条件，可比对象要求是同一类型和同一用途的数据（刘琦、童洋等，2016）。在选择可比对象和对修正系数进行量化时必须考虑这两个因素。

（三）成本法

1、简介

成本法是指通过估算评估对象的重置成本再扣除各种贬值得出评估值的评估方法的总称。

2、适用场景

采用成本法评估数据资产主要适用于以下情景：（1）数据资产处于继续使用状态或假定处于继续使用状态；（2）数据资产具有可利用的历史资料；（3）数据资产是可再生、可复制或可购买的（林飞腾，2020）；（4）被评估对象的价值随着时间的推移会发生一定的贬值。在满足以上情景的前提下才可以使用成本法评估，否则相关参数无法获得或者难以获得。

五、基于成本法的数据资产评估模型构建

（一）评估思路

在实际中，数据往往具有时效性，其价值随时间推移会不断衰减。一般而言，越新的数据，其可利用的价值越会高，而随着时间推移，数据的使用价值会逐渐降低，直至失去作用而被淘汰。例如消费者行为数据，过时的消费者行为数据已无法反映当下消费者的购买行为，其利用价值也随之降低。所以，数据资产是具有贬值特性的，符合成本法的使用条件。

本文引用中国资产评估协会发布的《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》）中的成本法模型，并在此基础上进行改进，具体公式如下：

改进点：在不考虑分离的情况下先用成本法计算出包含其他无形资产成本的数据资产总价值，然后扣减企业财务报表中显示的其他与数据资产紧密联系的无形资产价值，最后得出数据资产的真实成本。

改进原因：数据资产往往会和其他无形资产一起发挥作用，因此，在计算重置成本时应该把数据资产和无形资产的成本分离出来。

在中国资产评估协会发布的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（以下简称《专家指引》）中是把数据资产的各项成本对其的贡献进行计算，但是数据资产自身的特点，难以完全理清各项成本对数据资产的贡献情况。而采用减去其他无形资产的价值的方法操作性更强。具体评估思路如下：

首先，计算数据资产的重置成本。重置成本包括直接成本、间接成本、合理利润和相关税费。在计算过程中不用将数据资产价值与其他无形资产价值分离。

其次，计算数据效用和其他无形资产的价值。利用层次分析法计算各个指标的权重，进而确定数据质量调整系数。通过查看系统、网站访问量获得传播系数，然后将计算出来的可流通的数据量除以总数据量得出数据流通系数；根据系统数据占行业数据量的比重来计算数据垄断系数；根据有效数据量占总数据量的比重计算数据价值实现风险系数；估算出其他无形资产的价值，将调整好的重置成本扣减其他无形资产的价值从而排除其他无形资产对数据资产价值的影响。

最后，将各个参数代入公式（5-1），计算出数据资产的价值。

（二）参数确定

1、数据资产重置成本的构成

本模型中，重置成本是指按现行价格购买相同或相似资产所需支付的现金或现金等价物。

（1）直接成本

直接成本是指直接用于数据资产生产过程的各项费用。直接成本主要产生于数据从采集至加工形成资产过程中持续的投入。按照创建数据资产的流程特点，直接成本具体包括建设成本和运维成本等。

（2）间接成本

间接成本是指不直接归属于产品或服务的费用但与产品或服务生产相关的支出。间接成本主要包括但不限于：用于支持数据资产运营所需的硬件设备的采购成本；为了支持数据资产的管理和运营所需要的各种软件系统的购买费用；支撑数据资产的运营和维护所需要的各种基础设施的建设和维护成本等。

（3）合理利润及相关税费

在计算合理利润时可以利用数据资产的投资报酬率。相关税费可以参考无形资产，包括教育费附加、城建税、印花税等。

综上，计算出数据资产的重置成本为：

          TC=直接成本+间接成本+合理利润+相关税费   （5-3）

2、价值调整系数

（1）数据质量系数

数据质量是指符合数据使用者满足业务、管理需求的评价方式。《指导意见》提出数据资产质量要素特征包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性。具体各个要素所包含的指标如图1所示：

《指导意见》中把数据质量分为数据模块、规则模块和评价模块。将原始数据的事实作为判断依据划分不同板块，通过对数据的准确性、完整性、有效性建立约束规则，再计算出满足该标准的数据质量比重作为打分依据。

在评估过程中可以采用调查问卷法，邀请评估专家或者相关领域的数据分析专家对各个指标进行打分，然后建立一个结果构造矩阵，利用SPSS对矩阵进行一致性检验。如果通过了一次性检验说明研究结果具有可靠性。

根据以上的操作把各个板块的相关权重算出来，最终估算出数据质量调整系数。其具体情况如下表5-1所示：

（2）数据流通系数

数据流通系数是成本法评估数据资产的一个重要指标，代表数据资产从一个节点向另一个节点的流动程度。一般而言，资产流动性越强，相应承担的风险就越小，价值就越高。

《专家指引》中把数据资产按流通程度分为：开放数据、公开数据、共享数据、非共享数据。其具体内容如表5-2：

具体计算公式如下：

数据流通系数=（传播系数可流通的数据量）/总数据量 

（5-4）

=（a开放数据量+b公开数据量+c共享数据量）/总数据量 

（5-5）

其中，a、b、c分别为开放、公开、共享三种数据流通类型的传播系数。由于非共享系数其流通性弱，因此不需要考虑进去。

数据流通系数计算过程为：由于不同的数据流通类型会影响到数据接受者范围，因此需要把可流通数据量考虑乘以传播系数，可以通过查看系统、网站访问量获得传播系数，然后将计算出来的可流通的数据量除以总数据量得出数据流通系数。

（3）数据垄断系数

数据垄断是指数据掌握在少数企业手中，被不合理地分配和享用。《专家指引》指出可以通过某数据占整个行业领域内的数据总量占比来衡量，并提出数据垄断系数公式为：

        数据垄断系数=系统数据量/行业总数据量    （5-6）

一般而言，数据垄断性越强，其他竞争者想要获得该数据的难度就更大，其价值就越高。但由于数据不具有排他性，可以被多个主体拥有和控制，并且随着数据市场的透明化，数据垄断系数对数据资产价值影响较小。

（4）数据价值实现风险系数

数据价值实现风险是指由于技术、法律、安全等方面的问题导致存在数据价值难以实现的风险。《专家指引》中指出数据价值实现风险在各个环节都可能会产生且评估过程较为复杂，可以采用专家打分法和层次分析法得出数据价值实现风险系数。数据价值实现风险主要有数据管理、流通、增值开发和安全风险，具体风险如图2所示：

除了《专家指引》中提到的采用专家打分法和层次分析法计算数据价值实现风险系数，还可以根据袁倩愉（2023）提出的利用有效数据量与总数据量的占比计算。数据价值实现风险系数的计算过程为：通过企业的相关财务数据获得有效数据量和企业总产量，然后计算它们的比值即为数据价值实现风险系数。该方法主要考虑到数据资产总成本转化为有效数据的程度，可以较为简单和客观地计算出结果。对于难以直接获得企业数据资产产量的企业，可以采用该企业占行业的市场份额比重来计算企业总数据产量。对于行业数据产量，可以根据近几年行业数据总量的增速来预测未来数据总量额，从而计算出数据价值实现风险系数。

3、其他无形资产价值

对于其他无形资产价值的确定，首先要确定与评估对象密切联系的无形资产。由于对无形资产的研究较早，会计处理也较为完善，可以通过财务报表上的无形资产的增加值来确定其他无形资产的价值。

六、总结与展望

数字经济时代催生了数据资产，对数据资产的研究可以促进数据要素有序流通与价值挖掘，推动资源有效配置，进一步促进数字经济高质量发展。

目前学界与实务界尚未对数据资产的价值评估方法有明确的统一，各个方法都存在其优点以及局限性。我国数据市场不完善，数据资产交易案例也较少，采用市场法、收益法评估数据资产时可能出现相关数据难以获得、可比案例难找的诸多不便。

因此采用成本法评估数据资产对初始阶段数据资产评估较为合理。本文介绍了成本法评估数据资产的模型构建，依据《指导意见》和《专家指引》，对成本法中重置成本、价值调整系数和其他无形资产价值进行研究，为今后的数据资产评估工作提供一定的参考。

[1]高华,姜超凡.应用场景视角下的数据资产价值评估[J].财会月刊,2022(17):99-104.

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[3]David Tenenbaum.Valuing Intellectual Property Assets[J].Computer and Internet Lawyer,2002(2):1-8.

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[5]李香雪. 基于AHP和熵权法的商业银行数据资产价值评估研究[D].辽宁大学,2023.

[6]任紫娴,陈思.基于文本分析法改进的社交电商数据资产评估——以拼多多为例[J].中国资产评估,2023(10):11-17+34.

[7]李冬青,刘吟啸,邓镭等.基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用[J].大数据,2023,9(03):39-55.

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[11]中国资产评估协会.数据资产评估指导意见（征求意见稿）[EB/OL]. http://www.cas.org.cn/fgzd/pgzc/cd884ef9c8aa4c88adf1e12ecc7cc038.htm,[2023-09-14].

[12]中国资产评估协会.资产评估专家指引第9号——数据资产评估[EB/OL].http://www.cas.org.cn/pub/cas/ggl/61936.htm,[2019-12-31].