應(yīng)用場景視角下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

高華 姜超凡

【摘要】數(shù)據(jù)作為第五生產(chǎn)要素， 如何資產(chǎn)化變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)并納入會(huì)計(jì)核算范圍對(duì)數(shù)據(jù)紅利的釋放和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要意義。 從會(huì)計(jì)學(xué)角度來看， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的困難之一是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估。 本文在重新界定數(shù)據(jù)資產(chǎn)含義的基礎(chǔ)上， 分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程， 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值有必要按應(yīng)用場景分類評(píng)估。 按應(yīng)用場景將數(shù)字資產(chǎn)劃分為有交易和無交易兩種類型， 無交易場景下采用B-S期權(quán)定價(jià)模型估值更合理， 有交易場景下采用AHP結(jié)合超額收益法進(jìn)行綜合評(píng)估更佳。 按應(yīng)用場景分類估值既可有效提高估值的可操作性， 也可還原數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身價(jià)值， 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來納入會(huì)計(jì)報(bào)表并釋放更多數(shù)據(jù)紅利邁出新的一步。

【關(guān)鍵詞】應(yīng)用場景;數(shù)據(jù)資產(chǎn);價(jià)值評(píng)估;B-S期權(quán)定價(jià)模型;AHP法;超額收益法

【中圖分類號(hào)】F275? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2022）17-0099-6

一、引言

作為人口大國和數(shù)字經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國， 我國在2020年底發(fā)生數(shù)據(jù)交易的總量和規(guī)模突破8ZB， 約占全球總量的兩成， 首次超越美國， 位居世界第一， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性不言而喻。 政策層面， 2020年4月， 中共中央、國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》， 提出了深化“土地、勞動(dòng)力、資本和技術(shù)”要素市場化的配置改革， 首次將數(shù)據(jù)納入生產(chǎn)要素范圍， 使其與傳統(tǒng)的四大要素并駕齊驅(qū)。 2020年5月， 中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于新時(shí)代加快完善社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制的意見》， 明確指出“加快培育數(shù)據(jù)交易市場， 推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)合規(guī)管理， 建立健全數(shù)據(jù)交易系統(tǒng)和業(yè)態(tài)自律機(jī)制”。 這是對(duì)數(shù)據(jù)要素價(jià)值的肯定， 確立了其基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源的地位。 實(shí)操層面， 德勤與上海國家會(huì)計(jì)學(xué)院等研發(fā)了第四張報(bào)表價(jià)值管理體系即數(shù)字化時(shí)代企業(yè)價(jià)值的度量衡， 其中很重要的就是包含了新經(jīng)濟(jì)時(shí)代數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值計(jì)量①。

從會(huì)計(jì)學(xué)角度來看， 財(cái)務(wù)報(bào)告在維護(hù)資本市場、保障正確的投資決策、促進(jìn)市場經(jīng)濟(jì)繁榮等方面做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)。 然而， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)占比較高的新經(jīng)濟(jì)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的披露僅是冰山一角， 財(cái)務(wù)報(bào)告中更不見其身影， 這嚴(yán)重制約了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展， 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)納入財(cái)務(wù)報(bào)告核算范圍迫在眉睫。 但因數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值理論研究的滯后性及價(jià)值評(píng)估體系的低透明度， 以及受到技術(shù)問題和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)涉及不同的應(yīng)用場景影響， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值尚無法可靠計(jì)量， 就不能確認(rèn)為資產(chǎn)， 也就更無法納入財(cái)務(wù)報(bào)表范圍。 這會(huì)造成財(cái)務(wù)報(bào)告相關(guān)性降低， 新經(jīng)濟(jì)時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)估值失實(shí)。 若想扭轉(zhuǎn)該局面， 首先要解決的就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估問題。 因此， 本文從數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程開始分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)如何產(chǎn)生價(jià)值， 并探討不同應(yīng)用場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估問題， 提出相應(yīng)的估值模型， 以期增加數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的可操作性， 最終解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)的入表難題。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)、信息資源和信息資產(chǎn)的概念分別在1974年、1970年和1977年被提出， 但至今研究對(duì)象界定不清， 導(dǎo)致學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)理解多元化， 難以形成統(tǒng)一的概念范疇。 葉雅珍等[1] 認(rèn)為可以將相關(guān)概念統(tǒng)一到數(shù)據(jù)范疇下進(jìn)行研究。 朱揚(yáng)勇等[2] 指出， 信息資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)三個(gè)概念本質(zhì)上都是在講數(shù)據(jù)， 并定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)為擁有數(shù)據(jù)權(quán)屬（勘探權(quán)、使用權(quán)、所有權(quán)）、有價(jià)值、可計(jì)量、可讀取的網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)據(jù)集。 借鑒上述研究成果和中國信息通信研究院的相關(guān)定義， 本文將數(shù)據(jù)資產(chǎn)界定為信息資源經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、挖掘、清洗、標(biāo)注、分析等， 形成可采、可見、標(biāo)準(zhǔn)、互通、可信的高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源， 并且該數(shù)據(jù)資源擁有權(quán)屬和價(jià)值、可計(jì)量且可讀取。

（二）數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心， 因?yàn)橹挥匈Y產(chǎn)化， 數(shù)據(jù)價(jià)值才能得以核算， 也才可能被納入會(huì)計(jì)報(bào)表。 該問題的研究主要涉及兩個(gè)方面： 一是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的條件。 穆勇等[3] 認(rèn)為， 一種資源成為資產(chǎn)需要具備三個(gè)基本前提條件， 即所有權(quán)明確、稀缺性和經(jīng)濟(jì)效益; 曹玉珊等[4] 認(rèn)為， 信息資源資產(chǎn)化的關(guān)鍵是能夠可靠計(jì)量。 二是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化步驟。 葉雅珍等[1] 提出了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化基本框架， 即數(shù)據(jù)資源確權(quán)、數(shù)據(jù)價(jià)值確認(rèn)與質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)裝盒入庫、貨幣計(jì)價(jià)與評(píng)估、數(shù)據(jù)資產(chǎn)折舊和增值， 為數(shù)據(jù)資源的資產(chǎn)化提供了一條可行路徑。

（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程的完成依賴于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估， 但目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估尚處于起步階段。 在理論層面， 主要從不同視角探討資產(chǎn)評(píng)估方法的適用性及應(yīng)用前提。 李如[5] 從會(huì)計(jì)計(jì)量基礎(chǔ)視角出發(fā)， 比較投入價(jià)值和產(chǎn)出價(jià)值的適用性， 認(rèn)為目前企業(yè)可根據(jù)其歷史成本對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行確認(rèn)計(jì)量。 張志剛等[6] 從資產(chǎn)評(píng)估視角出發(fā)， 比較了現(xiàn)存資產(chǎn)評(píng)估方法的優(yōu)缺點(diǎn)， 從而搭建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的分析框架。 李永紅等[7] 探討了運(yùn)用不同資產(chǎn)評(píng)估方法進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的前提條件及適用范圍， 但仍停留在理論層面， 不具有可操作性， 無法解決現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的困境。 在實(shí)踐層面， 目前對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的研究者可分為三派： 一是借鑒無形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法的傳統(tǒng)評(píng)估派， 采用成本法、收益法或修正市場法以及運(yùn)用實(shí)物期權(quán)法中的B-S模型評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。 二是影響因素評(píng)估派， 利用層次分析法并結(jié)合傳統(tǒng)資產(chǎn)評(píng)估方法進(jìn)行估值， 并運(yùn)用博弈論研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估方法。 三是新模型構(gòu)建派， 如張馳[8] 基于數(shù)據(jù)粒度、活動(dòng)性、相關(guān)性、多維度和尺度五個(gè)維度建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型。 然而由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有無限共享及多場景使用的特性， 使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)和無形資產(chǎn)的界限越來越清晰， 不能簡單套用傳統(tǒng)無形資產(chǎn)的估值方法。 不同應(yīng)用場景的特點(diǎn)和價(jià)值構(gòu)成存在差異， 運(yùn)用不同的估值方法才能更好地體現(xiàn)其差異性， 故按應(yīng)用場景劃分進(jìn)行估值才更準(zhǔn)確。

（四）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成

張志剛等[6] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本和數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用。 上海德勤資產(chǎn)評(píng)估有限公司（簡稱“上海德勤”）與阿里研究院發(fā)布的《數(shù)據(jù)資產(chǎn)化之路——數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值與行業(yè)實(shí)踐》報(bào)告中提到， 影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的因素主要有數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度。 實(shí)際上， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益取決于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量和應(yīng)用價(jià)值， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)主要源自于所在商業(yè)環(huán)境的法律限制和道德約束。 丁博[9] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值分為數(shù)據(jù)數(shù)量價(jià)值、數(shù)據(jù)質(zhì)量價(jià)值、數(shù)據(jù)管理價(jià)值、數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值和數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。 但是， 上述研究大都聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值而忽略了數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程， 無法涵蓋數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到流通的全部價(jià)值。

綜上， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成和評(píng)估已有初步研究， 大多研究的關(guān)注焦點(diǎn)是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估， 忽視了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程與其價(jià)值評(píng)估的融合， 表現(xiàn)為： 第一， 已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成的研究大都不能涵蓋數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到流通以來（即數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程）的全部價(jià)值; 第二， 已有研究忽視了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用場景， 因數(shù)據(jù)的價(jià)值在于與具體業(yè)務(wù)的結(jié)合。 由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有業(yè)務(wù)附著性， 數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段并不產(chǎn)生價(jià)值， 只有在與具體業(yè)務(wù)結(jié)合后才會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。 數(shù)據(jù)價(jià)值的大小則在于與應(yīng)用場景的結(jié)合， 不同應(yīng)用場景下， 數(shù)據(jù)所貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值有所不同[10] 。 例如， 某打車軟件公司通過對(duì)客戶出行習(xí)慣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 可使公司更好地配備車輛和司機(jī)以獲得更多的利潤， 同時(shí)還可以打包對(duì)外銷售給汽車生產(chǎn)廠商或者共享單車企業(yè)。 顯然， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)在兩種應(yīng)用場景下創(chuàng)造的價(jià)值是不同的。 基于此， 本文立足于數(shù)據(jù)資產(chǎn)場景經(jīng)濟(jì)性這一特點(diǎn)， 探究數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程與其價(jià)值評(píng)估融合的過程和結(jié)果， 并將應(yīng)用場景劃分為有交易、無交易兩種類型， 采用不同估值模型進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程及應(yīng)用場景劃分

數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心， 是進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估首要解決的問題。 通過文獻(xiàn)分析和總結(jié)， 可將數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程分為三個(gè)階段。 第一階段是數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的過程。 并非所有的數(shù)據(jù)都可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)需滿足四個(gè)必要條件： 數(shù)據(jù)權(quán)屬、有價(jià)值、可計(jì)量、可讀取。 其一， 在數(shù)據(jù)權(quán)屬方面， 區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)這些財(cái)富和資產(chǎn)的確權(quán)， 使得數(shù)據(jù)成為產(chǎn)權(quán)明晰的資產(chǎn)， 并投入再生產(chǎn)。 其二， 在有價(jià)值方面， 互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中的數(shù)據(jù)已成為創(chuàng)造和捕獲價(jià)值的新經(jīng)濟(jì)資源， 以數(shù)據(jù)為中心的商業(yè)模式在越來越多的行業(yè)中得到了應(yīng)用。 當(dāng)數(shù)字技術(shù)嵌入產(chǎn)品設(shè)計(jì)、市場營銷環(huán)節(jié)時(shí)， 企業(yè)和用戶“群體信息交互”協(xié)同模式會(huì)顯著影響企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出， 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用推動(dòng)了我國制造業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新的繁榮。 其三， 在可計(jì)量、可讀取方面， 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展， 均會(huì)逐漸得到完善。 第二階段是數(shù)據(jù)資產(chǎn)與具體業(yè)務(wù)相結(jié)合并創(chuàng)造價(jià)值階段。 根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)業(yè)務(wù)附著性特點(diǎn)， 各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)只有和企業(yè)具體業(yè)務(wù)相結(jié)合才會(huì)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益并創(chuàng)造價(jià)值。 第三階段是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流通階段。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)流向市場， 為不同企業(yè)創(chuàng)造不同價(jià)值。 通過上述三個(gè)階段， 各類原始數(shù)據(jù)完成資產(chǎn)化歷程， 形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)并開始為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

從上述數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程來看， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化第一階段并不會(huì)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。 因?yàn)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)具有無實(shí)物形態(tài)和業(yè)務(wù)附著性， 當(dāng)它不和具體業(yè)務(wù)相結(jié)合時(shí)， 其價(jià)值趨近于零; 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化第二和第三階段中， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)都要與具體業(yè)務(wù)相結(jié)合才能產(chǎn)生價(jià)值， 而且和不同業(yè)務(wù)結(jié)合的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)產(chǎn)生不同的價(jià)值， 這就形成了數(shù)據(jù)資產(chǎn)場景經(jīng)濟(jì)性和多維性的特點(diǎn)。 故將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估劃分應(yīng)用場景分別討論更具有現(xiàn)實(shí)意義。 但由于應(yīng)用場景的種類繁多， 同時(shí)有交易場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)最終會(huì)流向市場， 其價(jià)值會(huì)受到場景變換的較大影響， 反觀無交易場景下， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)一般只與固定業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)并創(chuàng)造價(jià)值， 受到場景變化的影響趨近于零。 故本文按照有無交易性將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用場景劃分為無交易場景和有交易場景兩種情況， 根據(jù)應(yīng)用場景的不同特征采取不同方法進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

（一）無交易場景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值方法的確定。 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來， 讓企業(yè)商業(yè)模式發(fā)生了翻天覆地的變化。 例如， 無交易場景下用于精準(zhǔn)營銷而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 通過對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后， 采取有針對(duì)性的營銷策略， 相較于傳統(tǒng)營銷， 既幫助了企業(yè)更好地滿足了用戶體驗(yàn)感， 在提高成交率的同時(shí)也降低了營銷成本。 對(duì)于此種企業(yè)通過分析自身產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)并創(chuàng)造價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 可以將其視為一種廣義無形資產(chǎn)， 那么傳統(tǒng)資產(chǎn)評(píng)估方法是否可用？ 對(duì)于成本法來說， 估值時(shí)因未考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的預(yù)期收益， 評(píng)估結(jié)果會(huì)偏低; 市場法因沒有交易難以在市場上找到相應(yīng)的可比信息; 收益法雖然能夠考慮到未來收益， 相對(duì)前兩種較為全面， 其折現(xiàn)率的確定又存在很大困難。 故傳統(tǒng)估值方法不能直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大特性是不確定性， 該不確定性與大多數(shù)資產(chǎn)的不確定性不能混為一談， 更應(yīng)被看成一種獲利的潛在可能性， 這種未來創(chuàng)造價(jià)值的潛在性可以看作是一種看漲期權(quán)。 因此， 本文認(rèn)為采用B-S期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行無交易場景的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估較為合適。

2. B-S期權(quán)定價(jià)模型在數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值中的應(yīng)用。 首先， 做出如下基本假設(shè)： 第一， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)變化率服從正態(tài)分布， 且漂移項(xiàng)和波動(dòng)率為常數(shù); 第二， 在市場上可以固定價(jià)格無限地買入和賣出數(shù)據(jù)資產(chǎn); 第三， 市場上數(shù)據(jù)資產(chǎn)買賣不存在交易費(fèi)用和稅收問題; 第四， 數(shù)據(jù)市場是風(fēng)險(xiǎn)中性的市場， 不存在無風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會(huì); 第五， 該企業(yè)會(huì)持續(xù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 其次， 根據(jù)B-S期權(quán)定價(jià)模型， 得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值：

。 S表示初始價(jià)值; [K]表示執(zhí)行價(jià)格現(xiàn)值; r表示無風(fēng)險(xiǎn)利率; σ表示波動(dòng)率（平均波動(dòng)率）; t表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)生命周期; Vc表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值; N（d1）表示愿意為擁有數(shù)據(jù)資產(chǎn)而支付初始成本的概率; N（d2）表示愿意維護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)而支付數(shù)據(jù)分析、維護(hù)費(fèi)的概率。

（1）初始價(jià)值S。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程第一階段， 原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理、清理、挖掘、輸出等過程形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的初始價(jià)值S主要來源于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理、更新、分析的費(fèi)用。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值產(chǎn)生的收益受到平臺(tái)活躍程度、數(shù)據(jù)的價(jià)值系數(shù)、平臺(tái)用戶人數(shù)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的距離四個(gè)因素影響， 本文根據(jù)李秉祥等[10] 的公式S=[λ×d×KN2R2]進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)初始價(jià)值的計(jì)算。 其中： λ是平臺(tái)的活躍系數(shù); d是每個(gè)用戶的價(jià)值; K是溢價(jià)率系數(shù); N是該平臺(tái)的用戶人數(shù); R是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的距離。

（2）執(zhí)行價(jià)格現(xiàn)值[K]。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程第二階段， 形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)開始為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)執(zhí)行價(jià)格就是數(shù)據(jù)分析、維護(hù)費(fèi)， 即愿意持續(xù)擁有數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 并支付一定的數(shù)據(jù)分析、維護(hù)費(fèi)。

（3）無風(fēng)險(xiǎn)利率r。 一般選取同期的國債利率。

（4）波動(dòng)率σ。 因?yàn)闊o交易場景下用于精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)資產(chǎn)類似于一種廣義的無形資產(chǎn)， 因此可以參考類似的無形資產(chǎn)波動(dòng)率進(jìn)行計(jì)算。

（5）數(shù)據(jù)資產(chǎn)生命周期t。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的三階段即數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整個(gè)生命周期， 可以結(jié)合所處理數(shù)據(jù)集的容量大小、數(shù)據(jù)分析的難度以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用場景等因素， 根據(jù)法律保護(hù)期限、數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)效性、相關(guān)合同約定時(shí)間等確定。

將上述參數(shù)編制程序輸入MATLAB中， 可以得到最小二乘法蒙特卡洛模擬的結(jié)果。

（二）有交易場景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成。 與無交易場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)被看作廣義無形資產(chǎn)不同， 在有交易場景下， 由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值在形成過程中具有創(chuàng)造性、生產(chǎn)的一次性、獲利能力的不確定性、成本費(fèi)用的模糊性、價(jià)值轉(zhuǎn)化過程中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)性等特征， 影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值形成的因素更加復(fù)雜、種類更多， 從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估工作的難度更大。 且有交易場景下理應(yīng)通過活躍的市場交易確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格， 但由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)自身的非競爭性和排他性， 降低了市場活躍度。 因此， 必須從數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的各種影響因素入手， 運(yùn)用因素分析結(jié)合AHP法進(jìn)行價(jià)值評(píng)估更合理。

根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化三階段， 第一階段是數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本價(jià)值產(chǎn)生階段， 第二和第三階段是數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值產(chǎn)生階段。 從數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的進(jìn)程來看， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的重要影響因素。 例如， 數(shù)據(jù)可能會(huì)因?yàn)橐豁?xiàng)法律條文的頒布導(dǎo)致價(jià)值化為零， 因其無消耗性特點(diǎn)， 在道德約束差的商業(yè)環(huán)境下還可能被惡意拷貝等， 那么數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值很快會(huì)變?yōu)榱恪?此外， 數(shù)據(jù)數(shù)量價(jià)值、數(shù)據(jù)質(zhì)量價(jià)值和數(shù)據(jù)管理價(jià)值均可包含在數(shù)據(jù)成本之中， 因這些價(jià)值都可在數(shù)據(jù)處理、清理、挖掘、分析和維護(hù)的過程中得到保證。 故在有交易場景下， 根據(jù)張志剛等[6] 所給出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型， 并與上海德勤與阿里研究院構(gòu)造的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行整合， 得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成及各部分影響因素， 如圖1所示。

2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的估算。 為了方便描述， 以下數(shù)值均選取模擬數(shù)值， 假設(shè)目標(biāo)企業(yè)為A， 其擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為出售給其他企業(yè)所用。

（1）運(yùn)用AHP法確定影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值因素的權(quán)重。 邀請10 ～ 15位相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行打分， 各專家根據(jù)自身專業(yè)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素的重要程度進(jìn)行打分， 并根據(jù)打分建立判斷矩陣如表1所示。 滿足一致性檢驗(yàn)條件， 得到各指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響權(quán)重系數(shù)為W1、W2、W3。

（2）各價(jià)值指標(biāo)的確定。

成本價(jià)值（B）。 如果是企業(yè)自身經(jīng)營過程中產(chǎn)生的， 成本價(jià)值主要來源于數(shù)據(jù)管理、儲(chǔ)存、更新、分析的人力、物力費(fèi)用之和， 若是外購的， 則直接利用外購價(jià)格計(jì)算。

應(yīng)用價(jià)值（C）。 對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用價(jià)值， 可采用超額收益法計(jì)算。 原因在于： 一是數(shù)據(jù)資產(chǎn)與專利具有相似之處， 而超額收益法最初是應(yīng)用在專利的價(jià)值評(píng)估中; 二是由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有非實(shí)體性、非消耗性等特點(diǎn)， 導(dǎo)致傳統(tǒng)資產(chǎn)評(píng)估方法受到限制。 超額收益法認(rèn)為企業(yè)的收益是由有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)共同形成的， 并且可以單獨(dú)計(jì)算每部分的貢獻(xiàn)值。 由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的非實(shí)物性， 其應(yīng)用后產(chǎn)生的收益為類無形資產(chǎn)產(chǎn)生的那部分收益， 而且行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)的客戶資源、人力資本等無形資產(chǎn)雖有所差異且由此產(chǎn)生的收益有所不同， 但整體相差不大， 反觀數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 這一類無形資產(chǎn)的應(yīng)用與否對(duì)收益會(huì)產(chǎn)生較大影響。 因此， 可以采用超額收益法來計(jì)算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用價(jià)值。 計(jì)算公式如下：

C=[k=1n超額收益（1+i）n] （2）

其中： 超額收益是指持有該項(xiàng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)所產(chǎn)生的收入增加額或成本減少額; i為數(shù)據(jù)資產(chǎn)持有者要求的必要報(bào)酬率; n為數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用期限。

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值D。 根據(jù)企業(yè)歷年來因?yàn)樵摂?shù)據(jù)資產(chǎn)產(chǎn)生的法律訴訟費(fèi)等或有負(fù)債或者預(yù)計(jì)負(fù)債的金額計(jì)算。

（3）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)算。 上述三個(gè)價(jià)值的加權(quán)平均數(shù)就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。

V=B×W1+C×W2-D×W3 （3）

五、不同應(yīng)用場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估實(shí)例

（一）案例背景

北京市某網(wǎng)約車公司A， 在行業(yè)內(nèi)率先使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)營管理， 并對(duì)外銷售相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。 企業(yè)日常經(jīng)營的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理形成可供使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 分別用于精準(zhǔn)營銷和對(duì)外出售。 根據(jù)企業(yè)的信息披露可以看出， 該企業(yè)從提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型到數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠創(chuàng)造價(jià)值存在一個(gè)過渡期， 該期間數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造價(jià)值不是本文的研究范圍， 故本文將評(píng)估基準(zhǔn)日定為2021年11月16日。

目前已有較多企業(yè)利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造價(jià)值， 但對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的披露還不充分， 相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確獲取。 本文根據(jù)李秉祥等[10] 的研究提出合理假設(shè)： 該企業(yè)用戶人數(shù)為100萬人， 平臺(tái)活躍系數(shù)為0.03， 溢價(jià)率系數(shù)為0.3， 單個(gè)用戶的價(jià)值為6元， 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)約為90。 日常數(shù)據(jù)整理、分析等工作需要的成本為20萬元， 用于數(shù)據(jù)維護(hù)更新分析的費(fèi)用是30萬元/年， 行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的平均生命周期為5年。 行業(yè)內(nèi)平均收益率為25%。 根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)， 企業(yè)每年用于該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的法律訴訟費(fèi)大約為20萬元。 并選取國泰安數(shù)據(jù)庫中2010年1月 ～ 2020年1月十年期國債利率的平均值2.17%作為無風(fēng)險(xiǎn)利率， 由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較高， 故年收益波動(dòng)率為0.24， 查閱相關(guān)資料可得出租車行業(yè)折現(xiàn)率為16%。

（二）無交易場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

假設(shè)： 波動(dòng)率σ=0.24; 無風(fēng)險(xiǎn)利率r=2.17%; 數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期限t=5年。

初始價(jià)值（S）。 A公司用戶人數(shù)N為100萬人， 平臺(tái)活躍系數(shù)λ為0.03， 溢價(jià)率系數(shù)K為0.3， 單個(gè)用戶的價(jià)值d為6元， 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)R約為90。

S=λ×d×K[N2R2]=0.03×6×0.3×[10000002902]=6666666.67（元）

執(zhí)行價(jià)格現(xiàn)值[K]=25.863+22.296+19.221+16.569+13.728=97.677（萬元）。 具體測算見表2。

將上述參數(shù)輸入到MATLAB軟件中， 運(yùn)用式（1）計(jì)算可得數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值Vc=568.93（萬元）。

（三）有交易場景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估

1. 邀請15位專家進(jìn)行評(píng)分。 運(yùn)用AHP法確定的權(quán)重W1、W2、W3分別為13%、85%、2%。

2. 各指標(biāo)具體測算。

成本價(jià)值（B）。 A公司進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、分析等需要的成本為20萬元， 用于日常數(shù)據(jù)維護(hù)更新分析的費(fèi)用是30萬元/年， 行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的平均生命周期為5年。 因此， 可得數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本B=20+30×5=170（萬元）。

應(yīng)用價(jià)值（C）。 首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行A企業(yè)各年收益的預(yù)測， 然后計(jì)算各年收益現(xiàn)值， 最后估算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用價(jià)值。

2016 ～ 2020年A企業(yè)營業(yè)收入、出租車行業(yè)的平均收入與出租車的行駛里程如表3所示。

通過分析， A企業(yè)營運(yùn)收入、出租車行業(yè)的平均收入與出租車的行駛里程具有線性相關(guān)性， 故采用最小二乘法進(jìn)行一元線性回歸分析。 行駛里程與出租車行業(yè)平均營業(yè)收入、A企業(yè)營業(yè)收入的線性相關(guān)系數(shù)分別為0.982和0.936， 相關(guān)系數(shù)高， 可以進(jìn)行擬合。 行駛里程與出租車行業(yè)平均收入和A企業(yè)營業(yè)收入的擬合函數(shù)分別為： y1=0.99x+183.44; y2=0.83x+240.32。 根據(jù)擬合函數(shù)求得2021 ～ 2025年出租車行業(yè)平均收入和A企業(yè)年收入的預(yù)測值如表4所示。

根據(jù)分成率、折現(xiàn)率計(jì)算出A企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)各年收入的現(xiàn)值如表5所示。

將各年數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益現(xiàn)值代入式（2）得到：

C=[k=1n超額收益（1+i） n]=153.13+135.94+113.52+101.61+90.22=594.42（萬元）

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（D）。 企業(yè)每年用于該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的法律訴訟費(fèi)大約為20萬/年， 故D=20（萬元）。

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)算。 V=B×W1+C×W2-D×W3=170×13%+594.42×85%-20×2%=526.96（萬元）。

六、結(jié)論

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估理論研究落后于實(shí)踐且沒有一個(gè)廣泛認(rèn)可的標(biāo)準(zhǔn)體系， 這嚴(yán)重阻礙了數(shù)據(jù)資產(chǎn)納入會(huì)計(jì)報(bào)表的進(jìn)程和數(shù)據(jù)紅利的釋放， 并為本研究提供了契機(jī)。 從界定數(shù)據(jù)資產(chǎn)含義出發(fā)， 分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程， 按應(yīng)用場景將數(shù)字資產(chǎn)劃分為無交易和有交易兩種情況進(jìn)行估值。 無交易場景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以看成一種廣義的無形資產(chǎn)， 將其收益的不確定性確定為期權(quán)， 適合利用B-S期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行估值; 有交易場景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本價(jià)值、應(yīng)用價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值三個(gè)部分， 通過分析各部分的影響因素， 并利用AHP法結(jié)合超額收益法進(jìn)行估值比較合適。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于： 一是將應(yīng)用場景劃分為有交易和無交易兩種情況， 分類討論適用的價(jià)值評(píng)估方法， 拓寬了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的研究思路; 二是在考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值構(gòu)成因素時(shí)引入風(fēng)險(xiǎn)因素， 將傳統(tǒng)資產(chǎn)評(píng)估方法與AHP法相結(jié)合， 克服了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估受限于應(yīng)用場景不同而價(jià)值不同的困境。 鑒于數(shù)據(jù)市場還不夠活躍， 相關(guān)法律法規(guī)也有待完善， 本研究提出的方法有待市場檢驗(yàn)。 未來研究可按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的作用路徑靈活選擇評(píng)估方法， 也可以從數(shù)據(jù)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)入手， 運(yùn)用博弈論方法進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

【 注 釋 】

①見德勤發(fā)布的《第四張報(bào)表——銀行價(jià)值管理白皮書》（2021）。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] 葉雅珍，劉國華，朱揚(yáng)勇.數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)概念綜述[ J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2019（11）：20 ～ 24.

[2] 朱揚(yáng)勇，葉雅珍.從數(shù)據(jù)的屬性看數(shù)據(jù)資產(chǎn)[ J].大數(shù)據(jù)，2018（6）：65 ～ 76.

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