運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究

摘要：作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其重要性隨著2024年1月1日開始施行的《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》逐漸顯現(xiàn)。為保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有序流通與價(jià)值挖掘，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估是不可或缺的步驟。以我國(guó)具有代表性的運(yùn)營(yíng)商中國(guó)聯(lián)通為例，采用層次分析法，結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素，構(gòu)建矩陣模型，將運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值從風(fēng)險(xiǎn)類型、質(zhì)量狀況、發(fā)展階段和應(yīng)用場(chǎng)景4個(gè)方面進(jìn)行權(quán)重配比，以期降低主觀賦值對(duì)估值結(jié)果的影響，也為運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究提供參考。

關(guān)鍵詞：運(yùn)營(yíng)商;數(shù)據(jù)資產(chǎn);層次分析法;價(jià)值評(píng)估

0 引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，為了迅速推進(jìn)數(shù)字中國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的建設(shè)，數(shù)據(jù)要素已成為不可或缺的關(guān)鍵戰(zhàn)略資源。目前，我國(guó)開放數(shù)據(jù)集規(guī)模約為美國(guó)的11%，數(shù)據(jù)資源開發(fā)和利用是巨大的“藍(lán)海市場(chǎng)”。據(jù)CIC統(tǒng)計(jì)，我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)2022年規(guī)模達(dá)到約815億元，同比大幅增長(zhǎng)49.51%。根據(jù)國(guó)家工信安全發(fā)展研究中心，2025年我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)規(guī)模近2 000億元，2022—2025年復(fù)合增速將達(dá)28.99%。全國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場(chǎng)總規(guī)模8.6萬億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化潛在受益34.4萬億元，疊加衍生市場(chǎng)總規(guī)模超60萬億元。在2022年中國(guó)大數(shù)據(jù)1.3萬億元產(chǎn)業(yè)規(guī)模中，互聯(lián)網(wǎng)、政府、金融、電信四大領(lǐng)域合計(jì)占比79.5%。故本文選取具有代表性的運(yùn)營(yíng)商中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中國(guó)聯(lián)通”）為例，對(duì)其數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值展開研究分析。

1 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估文獻(xiàn)綜述

周艷秋[1]提出將非線性最小二乘法、高斯牛頓法、層次分析法、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析法等多種定量和定性方法引入經(jīng)典評(píng)估優(yōu)化模型中，以豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型參數(shù)的測(cè)算。汪京[2]提出利用超額收益法、層次分析法及熵值法，重新構(gòu)建矩陣以獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)客觀權(quán)重，修正估值結(jié)果以降低結(jié)論主觀性。景思棋[3]嘗試將用戶黏性系數(shù)以及企業(yè)規(guī)模系數(shù)修正梅特卡夫——DEVA模型引入數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估過程，以優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估體系。

2 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值主要體現(xiàn)在其分析洞察數(shù)據(jù)的能力上，原因在于原始數(shù)據(jù)的價(jià)值相對(duì)有限。從現(xiàn)階段我國(guó)交易市場(chǎng)產(chǎn)品來看，數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品及數(shù)據(jù)分析服務(wù)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要的交易對(duì)象?？紤]到運(yùn)營(yíng)商積極參與的各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品交易過程中，扮演的角色大多是供給方，故數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)就站在供給方的角度，結(jié)合具體市場(chǎng)情況，從風(fēng)險(xiǎn)因素、質(zhì)量狀況、發(fā)展階段及應(yīng)用場(chǎng)景四方面影響因素展開分析，具體如下：

2.1 風(fēng)險(xiǎn)因素

在法律法規(guī)、社會(huì)倫理、普遍輿論的因素下，運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)需要達(dá)到某一“平衡點(diǎn)”，即只有滿足市場(chǎng)條件和法律制度的數(shù)據(jù)資產(chǎn)才有作為交易品進(jìn)入市場(chǎng)的資格，價(jià)值也因此存在。除傳統(tǒng)的法律風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)外，其他風(fēng)險(xiǎn)也在影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，如應(yīng)用場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)、內(nèi)部數(shù)據(jù)管理風(fēng)險(xiǎn)、營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)等。一般情況認(rèn)為，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)因素呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2.2 質(zhì)量狀況

一般消費(fèi)品價(jià)值與其自身的質(zhì)量狀況具有較強(qiáng)的正相關(guān)性，而數(shù)據(jù)資產(chǎn)與傳統(tǒng)資產(chǎn)類似，也應(yīng)遵循這一規(guī)律。不同的是，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值除需要考慮基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)本體的質(zhì)量狀況外，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)衍生品的質(zhì)量狀況也需同步考量，并結(jié)合運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)規(guī)模、真實(shí)性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性、完整性等因素，對(duì)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行合理評(píng)估。

2.3 發(fā)展階段

就發(fā)展階段而言，可以說數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義是“數(shù)字”的拉動(dòng)、倍增效應(yīng)，也推動(dòng)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的發(fā)展。而處于不同發(fā)展階段的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和發(fā)展速度并不具有絕對(duì)的線性關(guān)系。按照數(shù)據(jù)價(jià)值鏈結(jié)構(gòu)來看，創(chuàng)造價(jià)值的主要內(nèi)容可分為“生成、收集、分析、交換”[4]。當(dāng)數(shù)據(jù)進(jìn)入第三階段后，才具有創(chuàng)造主要價(jià)值的潛力，真正開始發(fā)展成為具有高價(jià)值量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)[5]。

將進(jìn)入分析階段的數(shù)據(jù)與應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來，可分為應(yīng)用場(chǎng)景初探、經(jīng)濟(jì)效益初現(xiàn)以及實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。處于第一發(fā)展階段的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，擁有海量高價(jià)值數(shù)據(jù)，但暫未帶來可觀收益。過去運(yùn)營(yíng)商對(duì)外提供的數(shù)據(jù)服務(wù)大多只停留在原始數(shù)據(jù)輸出的層面，以平臺(tái)服務(wù)形式輸出，但受平臺(tái)建設(shè)周期、數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)、隱私安全等因素影響，價(jià)值難以真正體現(xiàn)，交易附加值相對(duì)較低，確權(quán)、ESG（環(huán)境、社會(huì)和公司治理）、安全不可控。處于第二發(fā)展階段的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，過去10年云計(jì)算的蓬勃發(fā)展為運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了技術(shù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、隱私計(jì)算、可視化等生產(chǎn)工具逐漸成熟，加之政策與配套產(chǎn)業(yè)環(huán)境的完善，尤其是國(guó)內(nèi)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)價(jià)值已具備足夠的長(zhǎng)期變現(xiàn)能力，交易附加值更高，產(chǎn)業(yè)鏈拉長(zhǎng)且各環(huán)節(jié)均可以受益，能夠和信息與通信技術(shù)（ICT）等新技術(shù)融合，符合確權(quán)、ESG、安全可控的要求。處于第三階段的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易附加值趨于穩(wěn)定，產(chǎn)業(yè)鏈初步實(shí)現(xiàn)完整閉環(huán)，市場(chǎng)成熟，交易量高速增長(zhǎng)，基本處于理想狀態(tài)，符合確權(quán)、ESG、安全可控。

2.4 應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)據(jù)資產(chǎn)處于不同的應(yīng)用場(chǎng)景下，應(yīng)用效用大不相同，因而數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值也存在復(fù)雜性和差異性。為分析洞察各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)資產(chǎn)所貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，從應(yīng)用場(chǎng)景界定、場(chǎng)景的多維性及場(chǎng)景的兼容性展開分析。

運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用場(chǎng)景界定可從內(nèi)、外部?jī)蓚€(gè)角度展開。內(nèi)部場(chǎng)景主要是指企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)管理和營(yíng)銷能力的提升，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)部增值。以運(yùn)營(yíng)商整體視角來看，實(shí)際數(shù)據(jù)應(yīng)用是提升營(yíng)銷類費(fèi)用、業(yè)務(wù)支撐類費(fèi)用的投資回報(bào)率（ROI），本質(zhì)是降本增效，最終通過息稅前利潤(rùn)（EBIT）率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的優(yōu)化反映在運(yùn)營(yíng)商綜合權(quán)益凈利率（ROE）的提升上，進(jìn)而傳導(dǎo)到估值端，體現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，且價(jià)值空間巨大。外部場(chǎng)景是指數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)讓、租售等變現(xiàn)行為，嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)安全原則，采用模型、核驗(yàn)等形式向社會(huì)產(chǎn)出，達(dá)到保護(hù)個(gè)人隱私和提高公共安全的主要目的。

場(chǎng)景的多維性是描述數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜程度及代表內(nèi)容。從運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)來看，通話關(guān)系網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶終端信息、通信消費(fèi)數(shù)據(jù)等，經(jīng)過DPI內(nèi)容解讀，分析通話關(guān)系圈范圍、呼叫時(shí)間規(guī)律，以掌握用戶的實(shí)名信息、身份認(rèn)證、行為特征和社交偏好，實(shí)現(xiàn)海量App自動(dòng)識(shí)別，實(shí)時(shí)推送，引導(dǎo)用戶消費(fèi)行為。

場(chǎng)景的兼容性是指數(shù)據(jù)集被市場(chǎng)接受的程度，也就是運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)產(chǎn)品是否契合市場(chǎng)，越被消費(fèi)者所需要，價(jià)值就越高。運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以通過分析不同場(chǎng)景下客戶對(duì)定價(jià)策略、購(gòu)買歷史和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手定價(jià)的反應(yīng)，獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)洞察并制定最佳定價(jià)策略；可以最大限度地提高投資回報(bào)率，根據(jù)成本收入情況優(yōu)化定價(jià)策略以提高效率。識(shí)別目標(biāo)客群年齡、性別、偏好、位置等信息，匹配客戶最需要的產(chǎn)品，在最合適的時(shí)間觸達(dá)“客戶、產(chǎn)品、渠道”匹配的鏈條反應(yīng)，提高營(yíng)銷效率及精準(zhǔn)度。

3 中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估

3.1 公司簡(jiǎn)介

中國(guó)聯(lián)通的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化推進(jìn)模型是“雙基座、一循環(huán)”?！半p基座”指支撐數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)節(jié)的“工場(chǎng)生產(chǎn)基座”和支撐數(shù)據(jù)要素流通環(huán)節(jié)的“市場(chǎng)流通基座”；“一循環(huán)”指市場(chǎng)到工場(chǎng)的供需循環(huán)，提供數(shù)據(jù)供給和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)兩方面服務(wù)。而據(jù)中國(guó)聯(lián)通年報(bào)，2022年聯(lián)通數(shù)據(jù)資產(chǎn)收入約達(dá)40億元，較上年增長(zhǎng)58%。近年來，中國(guó)聯(lián)通除基本升級(jí)、優(yōu)化數(shù)據(jù)體系外，為超過20個(gè)省級(jí)政府、100個(gè)地市級(jí)政府提供數(shù)字政府建設(shè)服務(wù)，也為25個(gè)部委提供大數(shù)據(jù)能力支撐。

3.2 評(píng)估參數(shù)的確定

3.2.1 收益期預(yù)測(cè)

按照傳統(tǒng)企業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，可分為成長(zhǎng)期和穩(wěn)定期階段，故成長(zhǎng)期預(yù)測(cè)為5年。

3.2.2 現(xiàn)金流量（FCFF）預(yù)測(cè)

中國(guó)聯(lián)通2018—2022年相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)見表1。

根據(jù)預(yù)測(cè)函數(shù)（1）（2）（3）及預(yù)測(cè)比重測(cè)算的結(jié)果，見表2建立預(yù)測(cè)函數(shù)（1），預(yù)測(cè)未來5年的營(yíng)業(yè)收入，經(jīng)回歸選取擬合度R2為0.977 4的多項(xiàng)式曲線模型：y=27.272x2-40.951x+2 801.1。對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析，評(píng)估對(duì)象在銷售方面的投入波動(dòng)較大，為提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，選擇近3年銷售費(fèi)用變動(dòng)趨勢(shì)為基礎(chǔ)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，得出銷售費(fèi)用預(yù)測(cè)函數(shù)（2）：y=2.4 572x2-4.600 5x+283.7。評(píng)估對(duì)象研發(fā)投入呈現(xiàn)高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，結(jié)合內(nèi)外部環(huán)境變動(dòng)，響應(yīng)國(guó)家政策，對(duì)研發(fā)創(chuàng)新領(lǐng)域的高度重視，對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不采用平均值法進(jìn)行，同樣選擇趨勢(shì)分析進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出預(yù)測(cè)函數(shù)（3）：y=1.754 5x2+1.202 6x-2.197 5。

根據(jù)預(yù)函數(shù)（1）（2）（3）測(cè)算的結(jié)果見表2。

經(jīng)計(jì)算，2023—2027年評(píng)估對(duì)象FCFF分別為663.17萬元、773.22萬元、820.76萬元、880.47萬元、952.36萬元。

3.2.3 折現(xiàn)率的確定

根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到Re=10.71%，Rd=3.28%，選取2018—2022年均值作為加權(quán)成本W(wǎng)ACC計(jì)算基數(shù)，債務(wù)資本占比、權(quán)益資本占比分別為43.34%、56.66%，經(jīng)計(jì)算確認(rèn)加權(quán)資本成本W(wǎng)ACC=7.49%。

3.2.4 無形資產(chǎn)組合比重及貢獻(xiàn)率的確定

考慮數(shù)據(jù)時(shí)效性，根據(jù)2022年中國(guó)聯(lián)通財(cái)務(wù)報(bào)表計(jì)算組合無形資產(chǎn)比重為25.64%。根據(jù)中國(guó)聯(lián)通2018—2022年財(cái)務(wù)報(bào)表對(duì)無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)率進(jìn)行預(yù)測(cè)分析為18.62%。

3.2.5 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值變化系數(shù)

1.構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值指標(biāo)體系從風(fēng)險(xiǎn)因素、質(zhì)量狀況、發(fā)展階段和應(yīng)用場(chǎng)景4個(gè)角度分析，具體見表3。

2.權(quán)值計(jì)算

選用專家打分法對(duì)準(zhǔn)則層各因素的相對(duì)重要程度進(jìn)行量化，具體結(jié)果見表4。

對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。

CR=0.003 9lt;0.l，通過一致性檢驗(yàn)的條件，根據(jù)特征向量對(duì)應(yīng)的分值，即得一級(jí)指標(biāo)權(quán)重。結(jié)果見表6。

根據(jù)二級(jí)指標(biāo)，同樣通過建立判斷矩陣計(jì)算得出權(quán)重，見表7。

最后，根據(jù)各因素指標(biāo)的層次分析排序結(jié)果，可計(jì)算變化系數(shù)為K=1.495 2。

3.3 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值綜合計(jì)算

上文分析過程及數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，計(jì)算組合無形資產(chǎn)價(jià)值最終得到中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值在評(píng)估基準(zhǔn)日（2022年12月31日）為963.37萬元。

4 結(jié)語

隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表政策的加速實(shí)施，不僅顯著提升了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視程度，還極大地激發(fā)了市場(chǎng)供需雙方的積極性，進(jìn)一步凸顯了對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的廣泛認(rèn)可。數(shù)據(jù)資產(chǎn)已不再是單純的報(bào)表存貨，其功能和價(jià)值得到了更為豐富的拓展，不僅可以作為抵押貸款的標(biāo)的，還可作為資本入股參與企業(yè)運(yùn)營(yíng)。然而，無論數(shù)據(jù)資產(chǎn)用于何種目的，都需要對(duì)其進(jìn)行更為細(xì)致深入的披露，以確保其價(jià)值能夠得到客觀、合理的反映。

本文深入分析了影響運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資產(chǎn)的主要因素，并運(yùn)用層次分析法將這些因素進(jìn)行具體化、量化處理。通過這種方法，確定了風(fēng)險(xiǎn)因素、質(zhì)量狀況、發(fā)展階段以及應(yīng)用場(chǎng)景在評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值時(shí)的各自權(quán)重，進(jìn)而得出了全面而客觀的評(píng)估結(jié)論。這一評(píng)估體系的建立具有雙重意義：第一，它有助于企業(yè)更精準(zhǔn)地劃分對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的投入程度，從而更有效地實(shí)現(xiàn)管理目標(biāo)；第二，通過對(duì)目標(biāo)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行深入分析，期望能夠?yàn)楹罄m(xù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估工作提供有益的參考和借鑒。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：劉璇，女，1996年生，碩士研究生，講師，主要研究方向：企業(yè)價(jià)值評(píng)估、無形資產(chǎn)評(píng)估。