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【专业交流】数据资产价值的评估方法浅探

陈由中国资产评估协会于2022年9月17: 10在京发布。

数据资产的用户可分为三类，即数据生产者，以及数据主要用于转售的用户；主要价值在于辅助日常运营或重大决策的用户、企业或R&D中心；数据中心是一个集成用户，其数据具有多端口来源和多端口输出，其目的是由多个用户共享。

数据中心是指数据库、数据终端等场景，可以形象地看作数据的库。一般存在于高校和科研场所等重视价值而忽视价格的环境中。作为数据生产者和用户之间的纽带，数据中心的资产价值更加无形。相对于数据生产者和数据使用者的价值评估，数据中心的价值评估更加复杂。

在评价方法上，与数据生产者和使用者的评价方法相比，数据中心类别的评价方法新颖。价值的判断不仅包括业务发展和利润的衡量，还包括数据库安全、社会责任等宏观指标。

基于消费的价值评估方法

作为数据的交通枢纽，数据中心的信息具有多端口来源、多端口输出的特点。与生产者和使用者不同，数据中心的价值并不来自于数据的出售或使用，而是基于数据的一个特性“数据价值的评价只与数据使用的次数挂钩”，即数据使用的次数越多，数据价值越高。因此，对其价值的评估方法不应拘泥于数据中心创造的现金收入，而应通过统计使用数据库的次数和人数来判断数据中心的价值，即基于消费的价值评估方法。

与修正历史成本法一样，基于消耗的价值评估法要求对数据中心的整体成本进行测算，并根据数据中心的实际情况对测算的整体成本进行修正。例如，当数据中心中的一个数据库存在重复或错误时，应以重复率或错误率为参数，相应地调整数据库的成本。

获得数据中心的修订总成本后，该值应等于成本乘以数据中心的使用频率。使用频率系数也可用于鼓励或惩罚数据中心的管理措施。在数据中心，如果管理者严格遵守安全合规性规定，禁止部分用户不安全使用数据，其价值不应因拒绝不安全访问而降低，而应为其安全性增加“安全使用价值”；数据库中从未使用或很少使用的数据应视为无效数据，按照“无效数据比例”扣除使用频率。

基于消费的价值评估方法存在很多主观假设，客户类型的权重对数据中心的评估结果影响很大。对权重的细微调整会导致整个数据库评估值的显著变化。

同时，“数据资产的价值会随着使用次数的增加而增加”是数据的特性之一。基于这一特点，基于消耗的价值评估方法将每个用户端口的价值作为数据中心整体成本的倍数作为计算基础，不考虑用户端口对数据实际使用或囤积的影响。基于消耗的价值评估方法，必然导致价值评估结果远远超过数据中心的历史成本。

科研数据保护法

科研数据保护法的最佳适用数据类型是更注重前期研究的科研数据中心。这种数据中心的成本和收益的未来预测时间跨度往往超过一年。与基于消费的价值评估法中提到的一般数据中心不同，科研数据保护法中的数据中心往往得到国家或地方政府的支持，其公益性和科研性比追求短期利润重要得多。因此，在科研数据中心的评价中，评价方法要特别关注科研中心的社会责任，从宏观的角度看待科研数据中心对于整个社会的价值。

成本方面，《科研数据保护法》将数据资产从接收到使用的整体成本大致分为三个阶段，即预归档阶段、归档阶段和辅助服务阶段。其中，每个阶段又分为若干单个服务和底层服务。根据英国国家数据中心的研究报告，时间和成本占比最高的单一服务是归档阶段的数据处理服务，包括数据接收和读取、质量检查、分类和引用等几项底层服务。一些有专职人员或专业软件处理的服务，如数据格式转换、数据安全传输、前端授权等。，有相对规范的处理流程，单次处理时间相对稳定。而包括外部服务或定制服务在内的一些单项服务的处理时间，如数据许可的申请、数据分类标签的识别和生成、技术支持等，波动较大，成本分摊需要单独分析。通过对单个服务的成本和时间进行分阶段分类，数据中心可以更好地分配数据资产的相应成本，并对未来发展的相应成本做出更准确的预测。

与其他数据资产不同，科研数据中心的核心目的不是盈利，而是作为公益性的公共文化机构服务于社会。其社会职能应包括但不限于科研数据资产的收集、清理、整理和借阅。

在此前提下，科研数据保护法的预期收益不应局限于数据中心本身带来的短期经济收益，而应以不同社会群体的长期价值来判断。因此，研究数据保护法将从直接和间接效益、短期和长期效益、内部和外部效益三个不同维度分析数据库带来的效益，从而体现研究数据中心的社会价值。

总体而言，科研数据保护法的成本划分较为严谨，基于各单项服务的成本动因单独计算预测数，并可通过实地调查或问卷反馈随时调整预测方法，框架灵活，时效性高；但由于研究数据中心的公益性质，《研究数据保护法》对收入进行了宏观判断，不仅需要从三个维度进行判断，还需要企业、研究人员或行业专家根据数据所属的行业和前景进行专业预测。对于评估人员来说，《科研资料保护法》需要大量的现场走访和访谈作为依据，要求评估人员对资产所在的专业领域有深入的了解。这是一种具有挑战性的数据资产评估方法。

面临的挑战和机遇

数据资产评估方法有多期超额收益法、比较法、版税节约法、电子文献周期法等多种方法，在国外数据资产评估领域已经萌芽。

如何在这些方法中做出选择，并结合我国数据资产的行业标准和实际环境进行修正，是当前数据资产评估行业面临的一个具有挑战性的问题。

数据资产评估还存在数据资产确权困难、网络安全保护和隐私保护等问题。迫切需要行业专家和企业对数据资产评估标准进行更细化的定义和补充。

挑战与机遇并存。在“十四五”时期信息化的大背景下，中国的数据产量和质量正在一起爆发。在相关政策的鼓励下，数据市场运营将逐步发展成为一个规范、标准化、安全的自律体系。届时，数据资产评估将是其中必不可少的一环，辅助数据产权的价值计量和交易，保护数据资产交易市场。

来源:中国会计报2022年9月2日第8版。