一、前言

随着《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》于2020年4月9日对外公布， 数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列成为五大生产要素之一。数据资产的量化，可以有效帮 助企业更好的了解其现有数据资产的价值以及寻求可以增加数据价值的基本要素，从而提高企业在行业中 的竞争优势及股权价值。与传统的资产类型相比，数据资产的价值由于具有不确定性和时效性，会受数据 本身的质量、可用性以及市场需求、应用场景等因素的影响。为了更有效的推动数据资产交易，上海数据 交易所于2021年11月25日在上海正式揭牌成立，旨在打造国内领先的数据交易平台，推动数据资源的有序 流通和价值挖掘，培育数据要素市场，促进数字经济的健康发展。财政部于2023年8月21日正式对外发布 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（“《暂行规定》”），并自2024年1月1日开始施行。该规定要 求，企业应当按照企业会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据 资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。与之入 表相呼应，在财政部的指导下，中评协于2023年9月8日印发《数据资产评估指导意见》（以下简称“指导 意见”），指导意见将于2023年10月1日起施行。基于上述背景，数据资产价值评估面临着新的挑战，数 据资产的价值评估已成为推动数据资产化和数据资产市场化的必不可或缺的重要环节之一。

二、数据资产与传统无形资产的差异

三、数据资产评估流程探讨

01 确定及清点当前数据资产 

02 确定数据属性 

对于数据估值来说，企业首先需要完成对自有数据 资产的清单，操作上可以先列出所有的数据资产， 并按照其类型、格式、来源、质量等属性进行分类。 

通过对数据资产的清单盘点，明确每一项数据资产 的用途以及对企业的贡献。

 03 对数据资产的价值体现进行分析及估 值方法探讨 成本法 数据资产的价值将会从影响企业的增长、回报及风险等方面进行体现。咨询机构可以在上述三个方面 协助企业对其数据资产进行深入分析，帮助企业根深层次的挖掘数据资产的价值。

数据资产的价值评估，结合指导意见，可以从成本法、收益法和市场法三种角度出发。

当从成本出发评估数据资产的价值时，一般是按照 该项数据资产的重置成本（包括：前期费用、直接 成本、间接费用、机会成本和相关税费等）作为确 定评估对象价值的基础，结合价值调整系数（如： 通货膨胀、贬值等），以此确定评估对象的价值。

成本法相关模型示例： P = C * δ

其中：

 P = 被评估数据资产价值；

 C = 数据资产重置成本，主要包括前期费用、直接 成本、间接成本、机会成本和相关税费等。前期费 用包括前期规划成本，直接成本包括数据从采集至 加工形成资产过程中持续投入的成本，间接成本包 括与数据资产直接相关的或者可以进行合理分摊的 软硬件采购、基础设施成本及公共管理成本；

 δ = 价值调整系数。

价值调整系数是对数据资产全 部投入对应的期望状况与评估基准日数据资产实际 状况之间所存在的差异进行调整的系数。

收益法

在运用收益法时，咨询机构需要通过了解数据资产市场参与者选择的应用场景或商业模式及该数据资产的评 估目的，来确定数据资产的价值类型选择和评估方法。在收益法的运用过程中，需要考虑到数字资产所驱动 的收益增加或成本的节约，以及其他有形和无形资产的价值贡献并进行合理的价值分配。在模型的选取上， 可以根据适用性采用直接收益法、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预测等方式。数据资产的预期收 益年限，需要综合考虑法律保护期限、合同约定、数据资产的产生和更新时间、时效性等确定。

收益法相关模型示例：

市场法

基于可比案例成交价格及对应调整修正系数得出。通常适用于有活跃的公开市场交易作为基础。需要关注评 估对象与可比交易案例在数据权利类型、数据交易市场及交易方式、数据规模、应用领域、应用区域及剩余 年限等方面具有可比性并对差异进行修正。

P=可比数据资产成交额×Σ修正系数

数据资产评估的难点:

04 数据资产的未来应用方向

通过对企业现有数据资产评估，企业可以量化的看到各类型数据资产在企业发展中起到作用的排序。企业将 对于有价值的数据资产进行进一步升级，以达到效用最大化。对于没有价值的数据资产，可以停止后续投入进行止损。

 当前，数据资产的评估仍面临很多问题，作为数据资产入表的重要环节，数据资产评估的研究仍需不断深入 和完善，我们需要通过大胆探索理论创新，扎实推进实践验证，不断提高评估的可操作性、可靠性和准确 性。