基于灰色預(yù)測模型的物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究

0 引言

自1974 年理查德E.皮特斯（RichardE.Peter-son）首次提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”這一概念以來，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在產(chǎn)權(quán)界定、定價、價值評估等方面的研究備受學(xué)者關(guān)注[]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，并逐漸成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素之一，以及未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可或缺的動能來源[2]。國家高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)要素市場、數(shù)字中國建設(shè)。2023年，中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《黨和國家機(jī)構(gòu)改革方案》中明確提出，組建國家數(shù)據(jù)局，協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用。2023年，財政部發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的指導(dǎo)意見》中強(qiáng)調(diào)，規(guī)范和加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，健全數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系。數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸成為企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)，企業(yè)通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，可打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈，提高運營效率，使決策更為科學(xué)、合理，從而實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[3]

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵力量，不僅帶動了軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等的發(fā)展，而且促使物流行業(yè)逐步成為世界互聯(lián)的核心要素[4]。物流作為國民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)，某市場需求增勢良好。國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，2023年全年社會物流總額達(dá)352.4萬億元；快遞業(yè)務(wù)量也逐年增加，2023年累計完成1320.7億件?？爝f業(yè)務(wù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，物流企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量不斷增長?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出建設(shè)現(xiàn)代物流體系。物流企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字化技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價值，以數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而推進(jìn)物流行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，對物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進(jìn)行評估勢在必行。這有助于物流企業(yè)加強(qiáng)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重視和管理，明確不同類型數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性，優(yōu)化物流企業(yè)資源配置，提升物流企業(yè)應(yīng)對不確定性風(fēng)險的能力，進(jìn)一步推動產(chǎn)權(quán)交易順利進(jìn)行，助力物流企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)，能夠為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也有利于推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場構(gòu)建，但是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)確認(rèn)和價值評估進(jìn)展緩慢。2022年，全國僅出具了6份完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估報告，不能有效為企業(yè)提供借鑒。數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表工作雖有進(jìn)展，但仍處于起步階段。2024年上半年，有52家上市企業(yè)開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表工作，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)計入存貨、無形資產(chǎn)或開發(fā)支出科目，但尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有可共享、無物理實體且時效性特點，市場法、成本法和收益法三大傳統(tǒng)評估方法并不完全適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估，目前尚缺乏統(tǒng)一、成熟的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系和方法。因我國數(shù)據(jù)交易中心建設(shè)起步晚、市場上可比交易案例少，市場法不適用5；因數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本分?jǐn)偤唾H值不易估算，成本法不適用[]；因數(shù)據(jù)資產(chǎn)以其他產(chǎn)品為媒介為企業(yè)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)利益，導(dǎo)致其為企業(yè)帶來的收益難以單獨估算，收益法不適用[7。但是，也有學(xué)者提出，收益法在評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值時適用性最強(qiáng)[8]。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方面，有很多學(xué)者針對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點提出了評估方法，然而針對物流企業(yè)的研究很少。

綜上所述，本文旨在通過分析物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點，為物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估設(shè)計一套合理的方案，為企業(yè)拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域、提高供應(yīng)鏈管理效率和節(jié)約成本提供科學(xué)依據(jù)，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供數(shù)據(jù)支持，更好地推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)流人市場，促進(jìn)數(shù)據(jù)交易等經(jīng)濟(jì)活動的開展。

1文獻(xiàn)綜述

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究方面，學(xué)者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義基本趨于一致，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)是由企業(yè)或組織合法擁有并控制的，且能夠給其帶來經(jīng)濟(jì)利益的數(shù)字、文字、圖像、聲音、視頻等資源。倪元飛[9提出，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表有助于企業(yè)深度挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值、提高融資成功率，推動企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)在管理、權(quán)屬、審計等方面存在難點。鄭勝寒[10]指出，雖然數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義明確，但是適用范圍模糊、權(quán)屬關(guān)系不明、管理缺乏標(biāo)準(zhǔn)。杜美杰和董雅[1指出，我國在立法層面尚未形成規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)益保護(hù)機(jī)制，領(lǐng)域法缺乏相關(guān)細(xì)則，特別法涵蓋范圍小。企業(yè)可將數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)為無形資產(chǎn)或存貨，確認(rèn)為無形資產(chǎn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在權(quán)屬界定、后續(xù)價值評估的風(fēng)險，確認(rèn)為存貨的數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在盤點、計價和質(zhì)量評價的風(fēng)險。

在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方面，學(xué)者多在傳統(tǒng)方法上改進(jìn)，提出更合適的價值評估模型。李鋒剛和代沖[12]在多期超額收益法的基礎(chǔ)上，應(yīng)用殘差修正灰色模型進(jìn)行自由現(xiàn)金流量預(yù)測，提升評估精度。李永紅等[7]引入層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對市場法進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型。夏文蕾等[13提出了“開發(fā)一應(yīng)用一風(fēng)險”三維價值評估模型，并將數(shù)據(jù)勢能模型引入企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估。肖毅等[14]對成本法做出改進(jìn)，以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成一表現(xiàn)形式一數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄”為基礎(chǔ)，提出各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本歸集邏輯和方法。湯玉和楊潤高[15提出，將突變級數(shù)法應(yīng)用于分離表外無形資產(chǎn)的價值，有利于提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估效率。

物流企業(yè)具有服務(wù)性、規(guī)模經(jīng)濟(jì)性、綜合性和技術(shù)依賴性特點。鑒于物流企業(yè)的特點及數(shù)據(jù)資產(chǎn)人表和價值評估方面存在的難點，若只考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)當(dāng)前的價值，會忽略數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來給企業(yè)帶來的收益，進(jìn)而低估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。因此，本文將物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值分為交易價值和經(jīng)濟(jì)價值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價值表現(xiàn)為企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)交易時付出的成本；數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價值體現(xiàn)在企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)分析，達(dá)到物流協(xié)作效率提升、貨運成本降低、貨運風(fēng)險防范的目的，運用數(shù)據(jù)信息提高其決策效率，制定未來發(fā)展戰(zhàn)略。

2數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方案設(shè)計

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)、文字、圖像等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長，大量原始數(shù)據(jù)經(jīng)過分析處理，成為企業(yè)重要的生產(chǎn)要素，為企業(yè)帶來了巨大利益[16]。然而，由于目前尚未建立完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估模型，且數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值受到企業(yè)規(guī)模的影響，數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)效益難以評估，導(dǎo)致企業(yè)無法像運營有形資產(chǎn)一樣對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行有效運營，不能最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值[17]因此，本文針對物流企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型，以期為物流企業(yè)提供參考。結(jié)合上文分析，將物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估分為兩類：第一類，針對存在數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易行為的企業(yè)，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行評估；第二類，對物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價值進(jìn)行評估。

2.1多期超額收益模型

對物流企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進(jìn)行評估時，首先要判斷企業(yè)是否存在數(shù)據(jù)交易行為。若不存在交易行為，則不考慮這部分價值。若存在交易行為，則計算交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)時發(fā)生的交易額，以及持有該項數(shù)據(jù)資產(chǎn)期間產(chǎn)生的運營成本，運用成本法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價值進(jìn)行評估，公式為

V₁= 初期成本 × 成新率 + 運營成本式中， V₁ 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價值。

考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)需依靠介質(zhì)來存儲，其自身不具有實體形態(tài)，不易于從企業(yè)所擁有的資產(chǎn)中單獨分離出來，在市場上也不易找到可比案例，并且物流企業(yè)涉及的業(yè)務(wù)類型多、范圍廣，數(shù)據(jù)資產(chǎn)在不同的業(yè)務(wù)類型中均能夠為企業(yè)創(chuàng)造價值，因此，傳統(tǒng)評估方法并不適合用來評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值[18]。物流企業(yè)的收益是由其擁有的有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)創(chuàng)造的，而多期超額收益法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的原理是從自由現(xiàn)金流中剔除流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和表內(nèi)無形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)值，避免了對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進(jìn)行直接計算的困難。綜上，本文采用多期超額收益法對物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價值進(jìn)行估算，公式為

式中， V₂ 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價值； E 為企業(yè)自由現(xiàn)金流;E_c 為流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； E_f 為固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； E_b 為無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值； r 為折現(xiàn)率； Ψ_tΨ_t 為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限。

2.2 灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型基于灰色系統(tǒng)理論，可以從“部分”已知信息中提取有價值的信息，實現(xiàn)對系統(tǒng)未來狀態(tài)的預(yù)測。物流企業(yè)的收益受季節(jié)因素影響，具有較大的波動性，而灰色預(yù)測模型計算簡單，對波動性數(shù)據(jù)適應(yīng)性較好，在短期預(yù)測中精度高，能夠?qū)α可俚臅r間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。綜上，應(yīng)用灰色預(yù)測模型對物流企業(yè)未來收益進(jìn)行預(yù)測?；疑A(yù)測模型的具體步驟如下：

第一步：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行級比檢驗，計算級比λ（k） ，若所有級比都在 內(nèi)，則表明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行灰色預(yù)測；否則，應(yīng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換處理。

第二步：建立模型，弱化隨機(jī)性。對原始數(shù)據(jù)序列 X^（0） 進(jìn)行一次累加生成，得到累加生成序列 X^（1）

X^（1）={x^（1）（1），x^（1）（2），…，x^（1）（n）}

第三步：建立預(yù)測方程。白化方程如式（7），時間響應(yīng)函數(shù)如式（8）

第四步：還原預(yù)測值。通過累減生成原始數(shù)據(jù)序列的預(yù)測值。

k=1，2，…，n-1

第五步：模型檢驗。模型預(yù)測精度檢驗見表1。

2.3確定模型的相關(guān)變量

2.3.1 收益期限的預(yù)測

收益期限是企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)預(yù)期能夠給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的時間。數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒有實體形態(tài)且具有可復(fù)制性，從理論上來說在較長的時間內(nèi)都能夠給企業(yè)創(chuàng)造價值。然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有時效性，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和企業(yè)的成長，數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能會發(fā)生無形損耗，部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)也因此不再具有使用價值。因此，要綜合考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)容和特點、企業(yè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用狀況、技術(shù)是否有更新、行業(yè)的發(fā)展前景及法律法規(guī)的規(guī)定等，以此為依據(jù)確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限。

2.3.2相關(guān)收益額的預(yù)測

1.灰色預(yù)測模型預(yù)測企業(yè)自由現(xiàn)金流

企業(yè)自由現(xiàn)金流不受權(quán)責(zé)發(fā)生制的制約，有效反映了企業(yè)的經(jīng)營狀況，也考慮了企業(yè)未來發(fā)展必須進(jìn)行的籌資活動和預(yù)算預(yù)測。傳統(tǒng)的百分比法不能很好地反映銷售收入的變化趨勢，而灰色預(yù)測模型在短期預(yù)測方面具有優(yōu)勢，對于數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求，對于變化趨勢相對穩(wěn)定的短期數(shù)據(jù)序列，能以少量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對未來多期的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，較為準(zhǔn)確地預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。所以，本文通過灰色預(yù)測模型和收益百分比法預(yù)測企業(yè)自由現(xiàn)金流計算所需的各項數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)對未來企業(yè)自由現(xiàn)金流的預(yù)測。

E= 息前稅后利潤 + 折舊及攤銷-資本性支出-營運資本增加額

2.流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

流動資產(chǎn)是企業(yè)資產(chǎn)必不可少的組成部分，周轉(zhuǎn)速度快、變現(xiàn)能力強(qiáng)，在周轉(zhuǎn)過程中不存在折舊損耗。收集物流企業(yè)的歷史財務(wù)數(shù)據(jù)，運用灰色預(yù)測模型對企業(yè)未來的流動資產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測，再通過公式計算，得到企業(yè)未來的流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。

年均流動資產(chǎn) σ=σ （期初流動資產(chǎn) + 期末流動資產(chǎn)）/2

E_c= 年均流動資產(chǎn) × 流動資產(chǎn)回報率 （12）

3.固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

固定資產(chǎn)不同于流動資產(chǎn)，其使用壽命超過一個會計年度，且會受使用期限、材質(zhì)、環(huán)境等因素的影響發(fā)生各種損耗，通過使用過程中的損耗將價值轉(zhuǎn)移到新產(chǎn)品中。所以，在計算固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值時，還需要考慮固定資產(chǎn)折舊部分?；谖锪髌髽I(yè)的歷史財務(wù)數(shù)據(jù)，采用灰色預(yù)測模型對企業(yè)未來的固定資產(chǎn)及折舊進(jìn)行預(yù)測，并運用公式計算貢獻(xiàn)值。

年均固定資產(chǎn) Σ=Σ （期初固定資產(chǎn) + 期末固定資產(chǎn)）/2

E_f= 年均固定資產(chǎn) × 固定資產(chǎn)回報率 + 固定資產(chǎn)折舊

4.無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

無形資產(chǎn)能夠為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益，且具有非實體性、壟斷性、共享性等特征，導(dǎo)致這部分利益受到使用壽命、權(quán)屬范圍等因素的影響，因此，在計算貢獻(xiàn)值時，要考慮無形資產(chǎn)攤銷部分。運用灰色預(yù)測模型對物流企業(yè)未來的無形資產(chǎn)及攤銷進(jìn)行預(yù)測，將得到的數(shù)據(jù)代入公式，計算得到無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。

年均無形資產(chǎn) Σ=Σ （期初無形資產(chǎn) + 期末無形資產(chǎn)）/2

E_b= 年均無形資產(chǎn) × 無形資產(chǎn)回報率 + 無形資產(chǎn)攤銷

2.3.3折現(xiàn)率的確定

折現(xiàn)率是一種期望投資報酬率。在資產(chǎn)評估實務(wù)中，通常運用加和法、成本法、資本資產(chǎn)定價模型和資本成本加權(quán)法確定折現(xiàn)率?？紤]到物流企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模大，本文運用資本資產(chǎn)定價模型確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率[19]

式中， r_f 為無風(fēng)險報酬率； β 為風(fēng)險系數(shù)； r_m 為市場平均收益率; r_?m-r_f 為市場平均風(fēng)險報酬率。

綜上所述，物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值（ V ）包括交

易價值（ V₁ ）和經(jīng)濟(jì)價值（ V₂） °

V=V₁+V₂

3 案例分析

3.1 案例背景

韻達(dá)控股集團(tuán)股份有限公司（以下簡稱“韻達(dá)股份”）是國內(nèi)知名物流企業(yè)，于2007年3月6日在深圳證券交易所上市。在大數(shù)據(jù)能力和信息化技術(shù)的支持下，韻達(dá)股份精準(zhǔn)聚焦全網(wǎng)核心資源與模塊，在干線運輸、大數(shù)據(jù)決策、智慧服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)末端等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域重點發(fā)力，深度推進(jìn)信息化、數(shù)字化、自動化與智慧化建設(shè)，并持續(xù)優(yōu)化升級，從而全方位提升運營效率與服務(wù)質(zhì)量，在全網(wǎng)全鏈路實現(xiàn)一體式、數(shù)智化管理管控。

韻達(dá)股份以快遞業(yè)務(wù)為主，其數(shù)據(jù)資產(chǎn)大部分產(chǎn)生在物流與供應(yīng)鏈流程的各個環(huán)節(jié)及對外交易中，主要包括用戶數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)。用戶數(shù)據(jù)由外部用戶的訂單等信息組成，如用戶基本信息、快遞使用記錄、行為數(shù)據(jù)等；物流數(shù)據(jù)多在企業(yè)內(nèi)部倉儲運輸時形成，如運輸信息、軌跡信息、倉儲信息等。這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)在優(yōu)化物流流程、提高運營效率、增強(qiáng)客戶體驗等方面發(fā)揮了重要作用。除此之外，韻達(dá)股份擁有的財務(wù)數(shù)據(jù)能夠反映企業(yè)經(jīng)營狀況，幫助企業(yè)分析不同業(yè)務(wù)板塊的盈利能力和發(fā)展?jié)摿Γ鹾蠑?shù)據(jù)資產(chǎn)的核心要義，歸屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)范疇。

3.2 評估過程

自2023年起，韻達(dá)股份在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路上不斷前進(jìn)，將AI（人工智能）、數(shù)字管控、移動化等技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合。基于此，將評估基準(zhǔn)日確定為2023年12月31日。

評估對象主要為韻達(dá)股份擁有的各類數(shù)據(jù)資產(chǎn)，具體包括用戶數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等。

評估目的是為韻達(dá)股份全部數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值確定提供參考依據(jù)，提高其數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用率，優(yōu)化資源配置，提升運營效率。

3.2.1 收益期限及折現(xiàn)率

通過查閱企業(yè)年報和相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，韻達(dá)股份不存在數(shù)據(jù)交易行為，所以不考慮這部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的交易價值，即 V₁=0 。因此，只需對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價值進(jìn)行評估。

結(jié)合上文分析，物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)更迭快，具有較強(qiáng)的時效性，考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值會受到持有期限的影響，為了保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文將收益期限定為5年。

計算折現(xiàn)率過程中，用2023年5年期國債收益率的平均值確定無風(fēng)險報酬率，共選取2023年的250條數(shù)據(jù)，計算結(jié)果為 2.56% 。風(fēng)險系數(shù)采用2023年韻達(dá)股份綜合市場年 β 值，為1.22。選擇國證A指2012—2023年的數(shù)據(jù)計算市場平均收益率，將數(shù)據(jù)代入式（19），得到市場平均收益率為 8.91% 。

式中， LP_i 為國證A指第 i 年12月31日的收盤價； LP_i+1

為國證A指第 i+1 年12月31日的收盤價。

將上述數(shù)據(jù)代入式（20），計算出折現(xiàn)率為 10.31% 。

3.2.2 企業(yè)自由現(xiàn)金流預(yù)測

1.營業(yè)收入預(yù)測

為保證預(yù)測的準(zhǔn)確性，通過對比分析，選擇韻達(dá)股份2016年12月31日—2023年12月31日的數(shù)據(jù)，運用灰色預(yù)測模型對其2024—2028年的營業(yè)收入進(jìn)行預(yù)測。

首先，對時間序列進(jìn)行級比檢驗，檢驗結(jié)果見表2。

由表2可知，平移轉(zhuǎn)換后序列的級比值均位于（0.801，1.249）內(nèi)，表明序列經(jīng)平移轉(zhuǎn)換后適合構(gòu)建灰色預(yù)測模型。

其次，對模型進(jìn)行精度檢驗，結(jié)果見表3。

后驗差比值 ∣c∣ 為0.108，小于0.35，表明模型精度較高。

最后，檢驗灰色預(yù)測模型的擬合效果，結(jié)果見表4。

由表4可知，模型相對平均誤差為 18.426% ，擬合效果較好。

運用灰色預(yù)測模型，得到2024—2028年韻達(dá)股份營業(yè)收入預(yù)測結(jié)果，見表5。

表52024—2028年韻達(dá)股份營業(yè)收入預(yù)測結(jié)果

（單位：億元）

2.相關(guān)費用預(yù)測

韻達(dá)股份2024—2028年的營業(yè)成本、稅金及附加、銷售費用、管理費用、財務(wù)費用，根據(jù)2019—2023年占其營業(yè)收入比重的平均值預(yù)測。所得稅以營業(yè)成本減去相關(guān)費用為基礎(chǔ)計算，稅率為 25% 0

韻達(dá)股份的折舊攤銷由固定資產(chǎn)折舊、無形資產(chǎn)攤銷及長期待攤費用構(gòu)成，計算2019—2023年其占營業(yè)收入比重的平均值，為 4.4% ，據(jù)此預(yù)測韻達(dá)股份2024—2028年的折舊攤銷。

韻達(dá)股份的資本性支出由其當(dāng)年構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付的資金減去處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額計算得到。根據(jù)資本性支出占營業(yè)收入比重的平均值預(yù)測韻達(dá)股份2024—2028年的資本性支出，并將其中的異常數(shù)據(jù)剔除。

韻達(dá)股份的營運資本為當(dāng)年流動資產(chǎn)和流動負(fù)債的差額，營運資本增加額由當(dāng)年營運資本減去上年營運資本計算得到。根據(jù)營運資本增加額占營業(yè)收入比重的平均值預(yù)測韻達(dá)股份2024—2028年的營運資本增加額。

2024—2028年韻達(dá)股份自由現(xiàn)金流預(yù)測結(jié)果見表6。

表62024—2028年韻達(dá)股份自由現(xiàn)金流預(yù)測結(jié)果

（單位：億元）

3.2.3相關(guān)資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

1.流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

用韻達(dá)股份2019—2023年流動資產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測其2024—2028年的流動資產(chǎn)貢獻(xiàn)值。通過查找資料，2023年銀行1年期貸款利率為 4.35% ，所以將流動資產(chǎn)回報率確定為 4.35% 。預(yù)測結(jié)果見表7。

2.固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

固定資產(chǎn)的貢獻(xiàn)值分為固定資產(chǎn)的投資收益和固定資產(chǎn)折舊帶來的補(bǔ)償回報。韻達(dá)股份2024—2028年的固定資產(chǎn)由灰色預(yù)測模型預(yù)測得到，固定資產(chǎn)投資回報率依據(jù)2023年銀行5年期貸款利率確定，為4.2% 。固定資產(chǎn)折舊根據(jù)2019—2023年固定資產(chǎn)折舊占營業(yè)收入比重的平均值確定。2024—2028年韻達(dá)股份固定資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測結(jié)果見表8。

3.無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測

根據(jù)財報披露，韻達(dá)股份的無形資產(chǎn)包括土地使用權(quán)、計算機(jī)軟件及公司內(nèi)部研發(fā)形成的無形資產(chǎn)?；?019—2023年的數(shù)據(jù)，結(jié)合灰色預(yù)測模型，預(yù)測企業(yè)的無形資產(chǎn)及攤銷；無形資產(chǎn)回報率按2023年銀行5年期貸款利率 4.2% 計算；通過計算2019—2023年無形資產(chǎn)攤銷占銷售收入的比重，求其平均值，得到2024—2028年韻達(dá)股份無形資產(chǎn)攤銷。2024—2028年韻達(dá)股份無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值預(yù)測結(jié)果見表9。

3.2.4數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價值計算

將流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)值代入式（2），運用多期超額收益法計算可得韻達(dá)股份2024—2028年數(shù)據(jù)資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)價值，即 V₂=60.26 （億元）。具體見表10。

3.3 評估結(jié)果

綜上，韻達(dá)股份不存在數(shù)據(jù)交易行為， V₁=0 ?；诨疑A(yù)測模型和銷售百分比法預(yù)測，運用多期超額收益法計算得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價值，即 V₂=60.26 （億元）。所以，韻達(dá)股份數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值為 V=V₁+ V₂=60.26 （億元）。

4結(jié)語

數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)制定決策、生產(chǎn)運營、風(fēng)險管理等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級、優(yōu)化政府服務(wù)等方面也具有重要意義[20]。物流產(chǎn)業(yè)連接經(jīng)濟(jì)相關(guān)的各個部門，其發(fā)展程度逐漸成為衡量一個國家現(xiàn)代化程度和綜合國力的指標(biāo)之一，而數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸成為物流企業(yè)的核心競爭力之一。因此，對物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進(jìn)行評估勢在必行。本文采用灰色預(yù)測模型對企業(yè)未來收益進(jìn)行預(yù)測。該模型可以利用有限的數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測，能夠較好地捕捉數(shù)據(jù)的變化趨勢，經(jīng)過處理可以使預(yù)測結(jié)果更接近真實情況，并以預(yù)測結(jié)果為基礎(chǔ)結(jié)合多期超額收益法對物流企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進(jìn)行評估。從評估結(jié)果看，數(shù)據(jù)資產(chǎn)為韻達(dá)股份帶來了經(jīng)濟(jì)利益，說明韻達(dá)股份重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)推動創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本文仍存在不足之處：第一，盡管灰色預(yù)測模型在中短期時間序列預(yù)測方面具有一定優(yōu)勢，但是企業(yè)自由現(xiàn)金流受多種因素的交互影響，灰色預(yù)測模型難以全面、準(zhǔn)確地描述這些因素的行為和變化，從而影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性；第二，在確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)超額收益時不夠嚴(yán)謹(jǐn)，沒有考慮除固定資產(chǎn)、流動資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)外的其他資產(chǎn)。這些都會對評估結(jié)果產(chǎn)生影響。未來在進(jìn)行相關(guān)研究時，應(yīng)結(jié)合蓬勃發(fā)展的大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建更為科學(xué)的預(yù)測模型，設(shè)計一套更為精確的評估方法。

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收稿日期：2025-01-01

作者簡介：

馬維佳，女，1999年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：無形資產(chǎn)評估。

郝麗，女，1988年生，博士研究生，講師，主要研究方向：知識管理與重用、CAD模型檢索及重用、企業(yè)管理。