數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究綜述

摘要：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的有力武器。隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表政策正式落地，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的關(guān)鍵議題，研究運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究進(jìn)行可視化分析，系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系的發(fā)展與演變，歸納評(píng)述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的主要方法，著重分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估中新工具、新模型的運(yùn)用，指出了現(xiàn)有評(píng)估方法的局限性與欠缺點(diǎn)，以期拓展數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估理論及實(shí)踐的研究方向。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)資產(chǎn)；價(jià)值指標(biāo)體系；評(píng)估方法

0 引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)，作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)后的一種新興經(jīng)濟(jì)形態(tài)，正在我國(guó)展現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展態(tài)勢(shì)，已成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心引擎。截至2022年末，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已躍升至50.2萬億元，約占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中的41.5%，彰顯了其舉足輕重的地位。伴隨5G通信、云計(jì)算等高新技術(shù)的飛速進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的重要性日益凸顯其，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的全面發(fā)展注入了新的活力與機(jī)遇。

我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理經(jīng)歷了積極的變革與發(fā)展，數(shù)據(jù)要素改革進(jìn)程進(jìn)一步加快。2023年9月，中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估協(xié)會(huì)制定了《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見》，旨在規(guī)范評(píng)估的執(zhí)業(yè)行為，保護(hù)資產(chǎn)評(píng)估當(dāng)事人合法權(quán)益和公共利益。10月25日，國(guó)家數(shù)據(jù)局正式掛牌成立，標(biāo)志著在優(yōu)化數(shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)和職責(zé)體系方面的重大改革。12月31日，財(cái)政部發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見》并制定相應(yīng)的管理辦法，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)范管理提供了明確的指導(dǎo)。2024年1月1日，《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》正式施行，明確了數(shù)據(jù)資源的確認(rèn)范圍以及會(huì)計(jì)處理適用準(zhǔn)則。其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表是數(shù)據(jù)資產(chǎn)最終走向數(shù)據(jù)資本重要的一步，將開啟數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)化的大時(shí)代。這一系列政策文件的相繼發(fā)布不僅為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，同時(shí)也通過強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合規(guī)管理和高效流通使用進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)據(jù)要素改革，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段提供了重要支持。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的不確定性可能會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的混亂，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的不合理配置。因此，合理準(zhǔn)確的對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估，有助于企業(yè)正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)重要作用，充分挖掘其潛在價(jià)值，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用效率，優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)配置。本文系統(tǒng)梳理了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系的發(fā)展與演變，歸納與評(píng)述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的主要方法，著重分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估中新工具、新模型的運(yùn)用，并發(fā)掘現(xiàn)有研究不足及以后的拓展方向。

1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究的可視化分析

1.1 研究工具和數(shù)據(jù)來源

本文采用CiteSpace軟件，在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估”為主題進(jìn)行高級(jí)檢索，文獻(xiàn)來源為“學(xué)術(shù)期刊”和“學(xué)位論文”，共檢索出304篇相關(guān)文獻(xiàn)，為了確保研究的準(zhǔn)確性和針對(duì)性，對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，剔除與研究主題無關(guān)的文獻(xiàn)，最終構(gòu)成本文的有效文獻(xiàn)樣本284篇。檢索結(jié)果中，第一篇與數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的文獻(xiàn)始于2015年，因此本文的研究時(shí)間跨度為2015—2024年。

1.2 數(shù)據(jù)分析

首先，利用CiteSpace軟件對(duì)篩選后的284篇文獻(xiàn)進(jìn)行了年度發(fā)文量的可視化處理，以圖表形式（圖1）直觀展現(xiàn)了284篇文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間分布情況，從發(fā)文量的時(shí)間序列角度分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究的整體發(fā)展歷程和進(jìn)展，從圖中可以看出，2015—2018年文獻(xiàn)研究數(shù)量較少，處于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值研究的開始階段。2019年中評(píng)協(xié)發(fā)布《資產(chǎn)評(píng)估專家指引第9號(hào)——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估》后，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的研究熱度逐年提高，同時(shí)由于國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域的重視以及政策指引，2019年之后的發(fā)文量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。

其次，借助CiteSpace工具深入分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，通過構(gòu)建關(guān)鍵詞共線圖譜及高頻關(guān)鍵詞列表，揭示了該領(lǐng)域內(nèi)關(guān)鍵詞之間的內(nèi)在聯(lián)系與結(jié)構(gòu)特征，見圖2和表1。除“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”“價(jià)值評(píng)估”以外，“評(píng)估方法”“電商企業(yè)”“物流企業(yè)”“收益法”“大數(shù)據(jù)”等詞出現(xiàn)頻次較高，反映出電商、物流等行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視程度較高，以往的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究與實(shí)踐也顯示出評(píng)估方法的高度關(guān)注。

最后，根據(jù)圖2數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究關(guān)鍵詞共線圖譜分析和表1高頻詞列表中的對(duì)近十年的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估領(lǐng)域的研究情況進(jìn)行分析，本文梳理出了“影響因素”“模型構(gòu)建”“評(píng)估方法”三大研究熱點(diǎn)，所以本文圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系和價(jià)值評(píng)估方法兩個(gè)主題進(jìn)行展開。

2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素構(gòu)建，通過層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

2.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素是構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)，其價(jià)值變動(dòng)收到多種因素的影響，經(jīng)過學(xué)者研究整理，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素歸納為幾種不同的類別。鄭海平^[1]分別從數(shù)據(jù)自身、法律、財(cái)務(wù)3個(gè)角度歸納數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值影響因素，其中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)自身角度包含的是質(zhì)量、時(shí)效性、完整性等；法律角度指的是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)屬和安全性問題；財(cái)務(wù)角度指的是成本以及未來收益。孫淑萍^[2]運(yùn)用扎根理論，對(duì)編碼進(jìn)行處理并構(gòu)建模型，并將其影響因素歸納為5個(gè)主范疇：成本維度、數(shù)量維度、質(zhì)量維度、應(yīng)用維度和風(fēng)險(xiǎn)維度。嚴(yán)鵬等^[3]通過隨機(jī)森林特征選擇和多元線性回歸評(píng)估模型對(duì)影響因素進(jìn)行重要特征篩選，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的容量、大小、質(zhì)量、新鮮度及其所屬行業(yè)是影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的主要因素。朱蓓^[4]則認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素分為市場(chǎng)需求和供給、宏觀經(jīng)濟(jì)因素、法規(guī)政策以及其他因素4個(gè)方面。宿鑫芳和閆禹^[5]將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素歸納為內(nèi)部和外部?jī)煞矫?，其中?nèi)部因素包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量、成本以及數(shù)據(jù)相關(guān)性3個(gè)方面，外部因素分為市場(chǎng)需求和科技創(chuàng)新兩部分。本文認(rèn)為，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響因素可以分為外部和內(nèi)部?jī)纱箢悇e，其中，內(nèi)部因素包括數(shù)據(jù)質(zhì)量因素和成本因素，外部因素包括場(chǎng)景因素和市場(chǎng)因素。綜上所述，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值受多方面因素影響，這些影響因素是建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系的依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系的建立

從上文分析得知，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值不是受單一的因素影響，為了準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，需要綜合考慮多個(gè)指標(biāo)，并從多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估，即需要構(gòu)建一個(gè)包含多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

但是學(xué)者對(duì)價(jià)值指標(biāo)體系的建立的觀點(diǎn)不同，石艾鑫等^[6]將層次分析法引入指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建，他認(rèn)為只有對(duì)數(shù)據(jù)本身蘊(yùn)含的知識(shí)和信息進(jìn)行處理，才能創(chuàng)造所謂的價(jià)值，所以根據(jù)處理數(shù)據(jù)的過程，數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估體系按照收集、處理和維護(hù)進(jìn)行分類，見圖3。

張弛^[7]通過分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征以及影響因素，將其歸納為顆粒度、多維度、活性度、規(guī)模度和關(guān)聯(lián)度5個(gè)特征維度，在每個(gè)特征維度下又包含多個(gè)輸入維度。

石磊等^[8]認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值主要可以分為質(zhì)量?jī)r(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，其中質(zhì)量?jī)r(jià)值包括數(shù)據(jù)的形式、內(nèi)容和績(jī)效價(jià)值，經(jīng)濟(jì)價(jià)值包括成本、市場(chǎng)和收益價(jià)值，見圖4。

《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估指導(dǎo)意見》中也提及了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的四大價(jià)值影響因素，其中將影響因素分為成本因素、場(chǎng)景因素、市場(chǎng)因素和質(zhì)量因素，見圖5。

目前，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的指標(biāo)體系還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)研究對(duì)象的特性對(duì)具體的指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，例如研究對(duì)象數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場(chǎng)供需情況、市場(chǎng)前景、國(guó)家政策和法律法規(guī)限制等。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估體系構(gòu)建完成后，可以通過層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法

數(shù)據(jù)應(yīng)用高速發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為多數(shù)企業(yè)的核心資產(chǎn)。如何合理評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使企業(yè)有效利用、管理這些數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大的實(shí)踐意義。根據(jù)現(xiàn)有研究，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估方法包括3種傳統(tǒng)評(píng)估方法及其衍生方法。

3.1 傳統(tǒng)評(píng)估方法可行性分析

3.1.1 成本法

成本法的優(yōu)點(diǎn)是容易理解且計(jì)算方式簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)于內(nèi)部產(chǎn)生，無直接成本的數(shù)據(jù)較難評(píng)估，且貶值因素難以量化，也無法體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益。由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨(dú)特性，成本法本身存在局限性，學(xué)者們?cè)诔杀痉ǖ幕A(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。然而，謝玨珍^[9]認(rèn)為形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)所投入的人力、物力難以用貨幣進(jìn)行計(jì)量，以至于其重置成本難以準(zhǔn)確計(jì)算。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)獨(dú)特的屬性，學(xué)者對(duì)于成本法的適用性仍存在分歧。

3.1.2 市場(chǎng)法

從市場(chǎng)法評(píng)估角度來看，劉琦等^[10]認(rèn)為隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)的增多，必將形成活躍的市場(chǎng)條件，所以市場(chǎng)法具有可行性，并對(duì)其差異因素進(jìn)行有效量化，構(gòu)建起市場(chǎng)法評(píng)估的框架體系。但市場(chǎng)法的使用存在著許多限制，其局限性主要體現(xiàn)在兩大方面：一是市場(chǎng)成熟度不足。龔子浩^[11]強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場(chǎng)尚處于初級(jí)發(fā)展階段，交易活躍度低，透明度有待提高，市場(chǎng)的全面成熟尚需時(shí)日，這限制了市場(chǎng)法的廣泛應(yīng)用；二是可比參照物稀缺。鑒于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨(dú)特性和差異性，市場(chǎng)上難以找到足夠多的相似數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為評(píng)估參照，且不同數(shù)據(jù)資產(chǎn)間的差異化特征難以精確量化，這增加了市場(chǎng)法應(yīng)用的難度。吳朔^[12]認(rèn)為在選取參考對(duì)象時(shí)，難以選取關(guān)聯(lián)度較高的企業(yè)，且影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的因素?zé)o法被量化。張迎^[13]認(rèn)為大數(shù)據(jù)交易目前難以規(guī)范化，信息不對(duì)稱容易導(dǎo)致價(jià)格發(fā)生偏離。

3.1.3 收益法

數(shù)據(jù)資產(chǎn)雖然符合收益法的運(yùn)用條件，但是運(yùn)用的前提獲取數(shù)據(jù)資產(chǎn)的預(yù)期收益，數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益額常用的確定方式主要有直接收益預(yù)測(cè)、分成收益預(yù)測(cè)和超額收益預(yù)測(cè)等。但仍有部分學(xué)者認(rèn)為收益法存在一定的局限性。李永紅和張淑雯^[14]指出，企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益與產(chǎn)品密切相關(guān)、難以分離，不適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估。林飛騰^[15]指出，大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的時(shí)效性特點(diǎn)使得在采用收益法評(píng)估其價(jià)值時(shí)，如何準(zhǔn)確界定其預(yù)期收益的時(shí)限成為現(xiàn)階段的一個(gè)難題。盡管如此，相較于其他傳統(tǒng)評(píng)估手段，收益法在操作性和可行性上展現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)。越來越多的學(xué)者以收益法為基礎(chǔ)構(gòu)建模型，并運(yùn)用不同的方法進(jìn)行修正，將優(yōu)化后的模型應(yīng)用于實(shí)際案例中進(jìn)行對(duì)比分析，從而在一定程度上確保了評(píng)估結(jié)果的可靠性。

基于上文的分析，下面將對(duì)以上幾種估值方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比展示和總結(jié)，見表2。

3.2 經(jīng)過改進(jìn)的傳統(tǒng)方法

在探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估時(shí)，盡管傳統(tǒng)方法依舊是國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界的主流選擇，但當(dāng)前趨勢(shì)正朝著精細(xì)化與定制化方向發(fā)展。學(xué)者基于各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獨(dú)特屬性，對(duì)傳統(tǒng)評(píng)估方法進(jìn)行創(chuàng)新性的調(diào)整與優(yōu)化，旨在構(gòu)建更加貼合具體數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征的評(píng)估模型。

3.3 衍生評(píng)估方法

多數(shù)學(xué)者認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值會(huì)依據(jù)其質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、時(shí)效性以及應(yīng)用場(chǎng)景的差異而有所變化，這使得傳統(tǒng)的評(píng)估手段難以精確評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值。鑒于此，學(xué)者們?cè)趥鹘y(tǒng)評(píng)估方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)典理論，衍生出了實(shí)物期權(quán)評(píng)估法和博弈法；基于綜合評(píng)價(jià)法，衍生出了層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法；基于人工智能的方法，衍生出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

3.3.1 實(shí)物期權(quán)法

實(shí)物期權(quán)法就是將企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)看作其擁有的實(shí)物期權(quán)，其價(jià)值不僅體現(xiàn)在現(xiàn)金流量現(xiàn)值上，還包含了附加的選擇權(quán)的價(jià)值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的業(yè)務(wù)附著性表明價(jià)值可以通過預(yù)測(cè)當(dāng)前業(yè)務(wù)得出，擁有期權(quán)的特質(zhì)，同時(shí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值具有不確定性，所以實(shí)物期權(quán)法評(píng)估動(dòng)態(tài)環(huán)境下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值具有一定的合理性。

B-S模型屬于實(shí)物期權(quán)法，擁有實(shí)物期權(quán)法模型的優(yōu)勢(shì)。王靜和王娟^[21]REF_Ref17239rh以B-S理論模型為核心評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括標(biāo)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)等5個(gè)方面。吳惟熙和陳曉萍^[22]REF_Ref10928rh構(gòu)建新型大數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值模型評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，最后通過人民網(wǎng)的案例來驗(yàn)證該模型的適用性。代鈿杰^[23]REF_Ref11137rh將模糊數(shù)學(xué)理論引入實(shí)物期權(quán)法中，構(gòu)建基于模糊B-S期權(quán)定價(jià)模型的數(shù)據(jù)企業(yè)價(jià)值評(píng)估模型，將參數(shù)以區(qū)間值表示，再將區(qū)間值進(jìn)行調(diào)整得到確切的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評(píng)估價(jià)值。李佳琪^[24]REF_Ref11369rh將物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)項(xiàng)目看作一個(gè)看漲期權(quán)，通過引入紅利支付率這一指標(biāo)改進(jìn)B-S模型，評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在價(jià)值。

3.3.2 基于博弈論的方法

數(shù)據(jù)資產(chǎn)中博弈法是指數(shù)據(jù)交易雙方基于信息不對(duì)稱，進(jìn)行博弈交易，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)購買方利益最大化或者風(fēng)險(xiǎn)最小化。王建伯^[25]REF_Ref11640rh指出，在特定情況下，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價(jià)可通過交易雙方的信息交換和討價(jià)還價(jià)來最大化自身利益并最小化風(fēng)險(xiǎn)成本。由于信息不對(duì)稱，交易過程可被視為動(dòng)態(tài)博弈中的不完全信息情境。趙馨燕等^[26]REF_Ref12012rh在Rubinstein博弈模型的基礎(chǔ)上，采用一對(duì)多的市場(chǎng)競(jìng)價(jià)機(jī)制對(duì)模型進(jìn)行修正，旨在通過模擬市場(chǎng)競(jìng)價(jià)與交易談判兩階段博弈，得出賣方視角下市場(chǎng)競(jìng)價(jià)的數(shù)據(jù)商品均衡定價(jià)，并以案例數(shù)據(jù)商品定價(jià)過程驗(yàn)證模型的應(yīng)用。

3.3.3 基于人工智能的方法

有學(xué)者認(rèn)為傳統(tǒng)算法傳統(tǒng)算法在應(yīng)用初期往往依賴于復(fù)雜且耗時(shí)的特征工程，這一過程不僅效率不高，而且模型的準(zhǔn)確性極易受到特征工程質(zhì)量和有效性的影響，而人工智能算法的模型能在預(yù)測(cè)精度和速度等維度較傳統(tǒng)算法有明顯提升。鑒于此，倪淵等^[27]REF_Ref12208rh構(gòu)建了AGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)資源價(jià)值評(píng)估模型，并通過自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升價(jià)值評(píng)估的精度。任建宇^[28]REF_Ref13289rh構(gòu)建了一套數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型與配套系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過對(duì)各項(xiàng)功能的模塊化分解，采用了集成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行量化評(píng)估。王建伯^[25]REF_Ref11640rh認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以客觀評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)本身的應(yīng)用價(jià)值，具有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性，克服了評(píng)估人員人工評(píng)價(jià)中的主觀因素以及模糊隨機(jī)性的影響。嚴(yán)鵬^[29]REF_Ref13812rh研究發(fā)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的模型評(píng)估效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于多元線性回歸模型，其中，隨機(jī)森林模型更適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估。

4 結(jié)語

總體來看，學(xué)者們對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估進(jìn)行了深入研究與挖掘，并形成了一定的研究模式與框架，但研究成果多集中于數(shù)據(jù)資產(chǎn)較為顯現(xiàn)的電商、物流等行業(yè)，未能充分考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為新型資產(chǎn)在各行各業(yè)的重要作用。在利用CiteSpace等軟件分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)近10年的研究熱點(diǎn)過程中，本文深入探討了評(píng)估方法和評(píng)估指標(biāo)體系這兩大主要議題，認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建有利于推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的評(píng)估的規(guī)范性，但具體針對(duì)不同類型的企業(yè)、不同的評(píng)估目的時(shí)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況制定多維度價(jià)值評(píng)價(jià)體系，以全面反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。另一方面，研究發(fā)現(xiàn)單個(gè)評(píng)估方法難以準(zhǔn)確評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，現(xiàn)有研究大多在傳統(tǒng)評(píng)估方法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用改進(jìn)工具對(duì)評(píng)估方法進(jìn)行創(chuàng)新，以滿足不同評(píng)估場(chǎng)景和需求。此外，分析了衍生評(píng)估方法在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估中的應(yīng)用，為理解和量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值提供了理論基礎(chǔ)和實(shí)踐指導(dǎo)，并針對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的現(xiàn)狀提出展望：

首先，政府需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)監(jiān)管力度，完善相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)政策體系。目前，我國(guó)已經(jīng)建立了“京滬廣深貴”5大領(lǐng)頭數(shù)據(jù)交易所，我國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)規(guī)模不斷增大，所以我國(guó)應(yīng)當(dāng)規(guī)范和監(jiān)管數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易活動(dòng)，以便評(píng)估人員利用市場(chǎng)法等評(píng)估方法對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，參考更加客觀的公允價(jià)值。

其次，優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)評(píng)估指標(biāo)體系標(biāo)準(zhǔn)化。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級(jí)分類是數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)，然而當(dāng)下我國(guó)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易方面的分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)不完整，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值的精確性造成了不利影響。盡管相關(guān)部門出臺(tái)了一些文件，但這些分級(jí)分類的標(biāo)準(zhǔn)多為指南或指導(dǎo)性質(zhì)，致使出現(xiàn)數(shù)據(jù)有效性欠佳、重復(fù)程度高、格式不一致等狀況，從而影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估中的數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量。此外，為了推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場(chǎng)的規(guī)范化發(fā)展，需要制定統(tǒng)一的評(píng)估指標(biāo)體系，未來可以利用人工智能等技術(shù)，根據(jù)最新的研究成果不斷更新數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系，這將有助于提高評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可比性，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易和流通提供有力支持。

最后，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法的研究。由于不同類型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征差別較大，目前我國(guó)還沒有統(tǒng)一規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)不同的企業(yè)沒有科學(xué)統(tǒng)一的評(píng)估方法，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估時(shí)出現(xiàn)偏差。所以，應(yīng)面向不同來源、不同行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，深入分析其特性、價(jià)值構(gòu)成及價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系，對(duì)比分析評(píng)估方法之間的優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中不斷優(yōu)化評(píng)估方法。

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作者簡(jiǎn)介：

張思雨，女，2001年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：無形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估。

劉麗，女，1980年生，博士研究生，副教授，主要研究方向：國(guó)際貿(mào)易與區(qū)域、企業(yè)價(jià)值評(píng)估