从数据资产化过程看数据资产评估方法的路径选择|交易|会计|评估|资产化

今年8月1日，财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确规定自2024年1月1日起，企业应当按照企业会计准则相关规定，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告，这标志着数据资产入表正式提上日程。随后在财政部指导下，中国资产评估协会于9月8日印发了《数据资产评估指导意见》，自2023年10月1日起施行。《指导意见》在《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》的基础上，对数据资产评估业务的基本原则、评估对象、操作要求、评估方法、披露要求等准则进行具体明确，进一步为数据资产入表提供了价值依据。

在评估方法的选择上，《指导意见》要求评估人员应当根据评估目的、评估对象、价值类型、资料收集等情况，分析收益法、成本法、市场法三种基本方法的适用性，选择评估方法。因此，如何选择合适的评估方法成为开展数据资产评估业务的核心要点。

数据资产价值的影响因素

数据资产由于来源广泛、形态多变、应用场景丰富等原因，资产价值受到众多因素影响，目前行业内的专家学者对此有不同看法。我们试图从数据资产化的过程来厘清数据资产价值的影响因素。数据资产价值形成过程包括数据获取、数据管理、数据应用、数据流通四个阶段。

图：数据资产化过程

数据获取阶段

在数据获取阶段，数据资产的可靠性、权属清晰性以及获取成本合理性是关键考虑因素。如果数据的来源不可靠，数据的价值可能受到威胁。确保数据的所有权和使用权清晰明确也是不可或缺的，因权属不清晰所带来的法律风险将使资产价值大幅折损。此外，获取数据所需的成本应当与其潜在价值相符合。

数据管理阶段

在数据的管理阶段，数据的结构、规模、更新频率以及存储方式对数据资产的价值产生直接影响。高质量、结构化的数据更容易被管理、分析和应用，因此更有价值。频繁更新的数据可能更有实时价值，而恰当的存储方式有助于确保数据的可用性和安全性。

数据应用阶段

数据资产的价值在应用阶段得以提取。关键因素包括数据如何与具体业务场景结合，使用何种开发技术和工具，以及用户体验是否良好。数据应用的关键是其能否解决实际问题。只有当数据与业务需求紧密契合并且用户能够轻松访问和理解数据时，数据资产才能充分实现其价值。另外，商业模式也是非常重要的影响因素，它描述了一个组织或企业如何通过数据获取收入、管理成本、与客户互动以及建立持续竞争优势，将数据的使用价值转化为经济价值。目前数据资产商业模式主要有三种：一是提供数据产品、服务、技术及空间存储等，二是基于用户和企业双向互动产生数据，三是由非互联网行业数字化转型产生的数据。

图：数据资产的三种主要商业模式

数据流通阶段

在数据流通阶段，交易机制健全程度、市场活跃程度以及市场竞争关系成为影响数据资产价值的关键因素。完善的交易机制有助于确保公平竞争、提高流动性、降低风险、提高透明度，从而推动数据资产的价值增长。市场活跃度和竞争关系也将决定数据资产的市场价格和吸引力。

表：数据资产化各阶段中数据资产价值影响因素

多维动态评估框架的搭建

综上所述，数字资产价值构成复杂，影响因素多，因此简单使用传统资产价值评估方法难以对资产价值做出科学评估，而应建立多维度、动态调整的估值框架，更准确地反映数据资产的价值。需要针对数据资产化过程，对不同阶段的资产评估方法路径选择进行分析。在数据获取和数据管理阶段，数据资产的商业模式和经济价值尚不明确，评估主要是为了满足内部数据管理和会计核算的需求，评估的重点在于数据成本、数据质量。而在数据应用阶段，数据资产开始产生经济价值，因此首要评估资产的预期收益，重点考虑不同商业模式下的资产价值。数字资产随着产生经济价值，往往会进入交易市场流通。在市场信息不充分的情况下，若采用协议定价、博弈竞价等交易方式，预期收益仍是重点考量的因素。一旦市场发育成熟，数据资产估值重点在对交易价格的评估，可通过市场上的可比交易实例来进行修正。当市场出现大量交易数据可用，结合神经网络等人工智能技术，可以构建高预测精度的数据资产交易价格预测模型，为数据资产交易提供更精确的价值参考。

图：数据资产评估方法的路径选择

结语

所有的评估方法在具体的数据资产评估业务中没有绝对的适用性，仅是某一个阶段某一种评估目的或实现价值的商业模式下相对更适合，在运用时需充分考量其局限性和相应的假设前提。随着数字资产化程度加深，数据资产实现价值的商业模式、数据资产类型等会继续发生变化或产生新的模式和类型，数据资产评估的方法也要进行融合和创新。瑞联平台-瑞联数科具有丰富的数据资产管理经验和强大的大数据技术实力，结合在资产评估领域的专业知识，瑞联平台将不断提供更多有价值的见解，以推动数据资产评估领域的发展。

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