數據資產評估困境及其對策研究

李 艷

(山西省財政稅務?？茖W校,山西 太原 030024)

在數字經濟時代下,數據已經逐漸成為國家重要的戰略資源?！稊底种袊l展報告(2022年)》顯示,截至2022年底,我國數據產量達8.1ZB,位列世界第二。隨著數據資產對國民經濟的影響日益深遠,如何確認和計量數據資產,保證數據資產質量,發現數據資產價值,促進數據資產交易,都使數據資產評估顯得尤為重要。2014—2022年前十位突現關鍵詞中,大多數圍繞的是數據資產,如圖1所示。2021—2022年,繼數據資產的交易和治理后,數據資產評估定價越來越受到關注。對于數據資產評估和定價,我國相關部門先后出臺了若干政策。2021年3月,《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確指出,要對數據資產評估的市場運營體系進行發展。2021年12月,《“十四五”大數據產業發展規劃》提出,要對數據要素評估制定相配套的評估框架和評估指南。2023年9月,《數據資產評估指導意見》的出臺進一步規范數據資產評估相關實務。數據資產評估是企業整體價值提升的重要抓手,是社會實現數字化轉型的重要途徑,是數據要素有序流通的重要保障,對市場化配置數據要素、推動我國數字經濟高質量發展具有重大意義。

圖1 2014—2022年前十位突現關鍵詞

一、數據資產的內涵

數據作為一項資源,需要在“資產化”后才會成為數據資產。數據資源只有在使用的過程中創造價值,才可以形成數據資產。數據資產的內涵隨著信息技術的進步而不斷延伸,在深度和廣度上得到拓展。2023年9月出臺的《數據資產評估指導意見》將數據資產定義為直接或間接為特定主體擁有或控制的、可以通過貨幣計量并為特定主體帶來經濟利益的數據資源。

數據資產具有兩大屬性:數據屬性和資產屬性。數據屬性主要通過數據資產的表現形式來看,以物理形式或電子方式為存儲記錄,主要形式有數字、文檔、視頻等結構化或非結構化數據。資產屬性主要通過數據資產的價值內涵來看,具有一定的使用價值和交換價值,可以在未來給企業創造價值和經濟利益。

在數據資源“資產化”的過程中,核心的前提條件是數據資源企業是否“擁有或者控制”、是否“可以量化”以及能否“帶來經濟利益”等三個方面,如圖2所示。在“擁有或者控制”方面,不僅包括擁有或者控制數據資源本身,還包括運用法律手段對數據資源進行賦權,實現對數據資源的保護和排除侵害?！翱梢粤炕笔侵笖祿Y源可以通過貨幣進行準確計量?！皫斫洕妗敝饕ㄟ^數據資源的交易最終實現。

圖2 數據資產形成的前提條件

對數據資產進行評估,就是根據有關法律、法規和準則的規定,由資產評估機構及其評估專業人員根據委托,在評估基準日的特定目的下評估、估算數據資產價值并出具報告的一種專業服務行為。

二、數據資產的特征

數據資產具有獨特的屬性,結合數據資產的內涵,數據資產評估需要評估專業人員熟悉和了解數據資產的特征,并隨時關注數據資產特征對評估價值的影響。

(一)數據資產的非實體性

數據資產沒有實物形態或物質形式,因此需要通過實物載體作為依托,但是數據資產價值由數據本身決定。數據資產不會像傳統的無形資產一樣,因使用頻率和強度的增加而消耗或磨損,并且不會隨著時間的推移而改變。很多情況下,數據資產會隨著規模擴大和數據技術創新發展,逐漸融合交匯產生新的價值。此時,數據資產的價值不僅不會降低,反而還會增值。

(二)數據資產的依托性

數據資產的依托性主要表現在數據的存儲必須依靠一定的介質,主要的存儲介質包括磁盤、光盤和硬盤等,甚至存在于化學介質和生物介質中,對于同一數據,可以存在于不同形式的多種介質中,數據在讀取和識別過程中被應用。數據資產的價值實施需要借助相應的介質實現。但是,數據資產價值并不能由依托的載體決定,而是由數據本身決定,從這個角度來看,數據資產與一般的無形資產不同。

(三)數據資產的多樣性

數據資產的表現形式多種多樣,主要包括數字、圖像、聲音、視頻、化學反應、光電信號、生物信息等產生的數據,也包括數據與數據處理技術融合而形成的數據資產。為滿足消費者對不同數據種類的需求,多種多樣的信息以不同的方法方式進行互相轉換產生價值。同樣的數據資產可以有多種使用方式,不同的數據類型處理方式是不一樣的。因此,數據資產的使用者可以應用不同的方式和方法。正是因為這種應用不確定的特點,導致數據資產的價值產生了很大差異。

(四)數據資產的可加工性

數據資產的一個重要特征就是可加工性,即數據可以被維護和更新,也可以補充和增加數據量,根據使用者的需要可以被刪除,也可以被合并和歸集,甚至可以被分析和提煉,加工形成更深、更廣層次的數據資源。數據資產的可加工性有利于價值實現,避免數據冗余帶來的低成本和無效數據管理的不利影響,將多種數據資產進行分析和研究,可以實現數據資產的創能增效。

(五)數據資產的價值易變性

數據資產的價值受到多種因素影響,主要包括質量因素、應用因素、法律因素和成本因素等。數據隨時間更新換代較快,數據資產在不同時間、不同應用下的價值也不同。一項數據資產可能在現在沒有價值,但是隨著時代的進步、人們觀念的轉變,可能產生巨大價值。一項數據資產在當下可能發揮重大作用,但是隨著科技進步或數據庫發展,可能導致數據資產出現貶值,最終降低數據資產的價值。

三、數據資產價值的影響因素

數據資產價值的形成是一個完整的過程,如圖3所示。數據資產通過對成本合理、來源可靠、質量較高的數進行據采集,運用適當的存儲方式進行存儲,選擇科學的數據分析方法進行分析,并構建價值評估模型,在應用場景中衡量數據資產的價值,開發數據資產的適用性,最終實現數據資產價值最大化。

圖3 數據資產價值的形成過程

因此,結合數據資產價值形成的過程,考慮各個階段的影響因素,是研究數據資產評估及評價的前提。綜合數據資產的內涵,根據數據資產的特征,主要從數據質量、數據風險、數據管理和數據應用四個方面分析數據資產價值的影響因素,如圖4所示。

圖4 數據資產價值的影響因素

(一)數據質量

數據質量是數據資產價值的重要影響因素。數據質量越高,越能為企業提供優質的數據信息,帶來越高的企業價值。數據質量的高低取決于以下五個方面:一是數據對物體特征的描述是否真實,一般情況下,在有利于做出正確決策前,數據信息越準確,其使用價值就越大;二是在整個數據形成的生命周期內,如果數據的完整性遭到破壞或數據覆蓋范圍不全,數據資產的價值會大幅縮水,甚至其經濟價值會跌至零,數據的完整性是準確性的前提;三是數據本身與描述的同一對象在不同的數據庫和數據平臺中保持一致,并無實質區別;四是數據并非掌握得越多越能體現數據資產的價值,數據的唯一性和稀缺性才能使數據資產獲得超額回報,從而對其價值產生影響;五是數據是有時效性的,滯后的數據會大大降低其價值。

(二)數據風險

數據資產的交易和使用應該在法定的范圍內進行。為保障數據資產使用者的合法權益,要對數據資產交易進行相關約束,限制條件越多越復雜,使用的范圍就會越小。但是數據資產的風險降低,數據資產的價值就會下降。所以,在進行數據資產價值評估時,需要對數據資產的風險情況進行測量和判斷。

(三)數據管理

數據資產在采集、分析、應用的過程中,需要管理才能產生價值。維護、管理費用在管理過程中控制得較為合理,價值就會較高。數據資產的管理水平是企業綜合實力的體現,企業重視數據資產的全面管理,建立完整的數據管理系統,提供穩定的數據資源環境,搭建數據資產管理平臺,對保障數據資產價值的實現具有重要意義。

(四)數據應用

數據資產的應用場景、適用范圍、應用風險和供求關系等,是數據資產應用的重要體現,數據應用是數據資產最終發揮作用的終點。數據資產使用范圍越廣泛,價值密度越高,稀缺程度越高,企業就會產生更大的價值。數據資產被不同使用主體在不同場景下多次使用,所產生的效果是不一樣的,數據資產價值也會有很大不同。

四、數據資產評估困境

在大數據時代推動企業數字化轉型進一步實現的同時,數據資產也為企業帶來了價值。越來越多的公司開始重視數據資產,通過分析挖掘數據來增強公司的核心競爭力。數據資產價值的相關探索也相繼展開,為更好地指導數據資產評估業務,我國資產評估協會于2019年12月發布了《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》,對數據資產評估相關事項進行了明確。2023年9月,《數據資產評估指導意見》對數據資產評估實務做了進一步規范。但是,我國數據要素市場發展并不成熟,仍處于起步階段,數據資產如何在交易中合理評估和定價仍然面臨諸多困境。

(一)數據資產評估范圍界定困難

2023年9月,《數據資產評估指導意見》將數據資產定義為直接或間接為特定主體擁有或控制的、可以通過貨幣計量的、能給特定主體帶來經濟利益的數據資源。但是,數據資產的非實體性、時效性等特征決定著數據會無時無刻處于更新狀態,數據類型不一致,持續性就有很大差異。有一些數據在較長時間不需要頻繁更新,有效持續一段時間,如教育程度;有些數據則會時時刻刻處于變動,持續時間有限,如每個人的實時定位數據。因此,不可能評估每一條數據資產的價值,同時由于數據資產的多樣性,使數據資產在多種介質中存儲,如何準確分離出需要的數據資產,對其進行評估是非常困難的。

(二)數據資產評估標的權屬核查受限

數據資產化的關鍵前提在于產權結構的清晰。產權歸屬比較清晰的數據是企業通過自己收集、整理和分析得到的資料。但如果是通過網絡大數據“爬蟲”、資源共享,甚至非法手段獲得的數據,數據資產的產權就存在爭議,即使數據已經經過加工和處理。目前對于數據資產產權歸屬的相關制度和法律法規并不完善,再加上數據資產的可加工性特征,復制成本低,共享性強,權屬問題較為復雜,確認經濟上的所有權權屬困難,不容易進行準確界定。

(三)數據資產評估人員專業技能欠缺

隨著數字經濟的快速發展,數據信息量日益龐大,分析和量化數據工作日益突出,需要資產評估師通過運用大數據技術和數據庫資源,結合技術信息方法,對數據資產信息進行整合、鑒別和區分,從而為進一步開展數據資產價值評估工作提供依據,資產評估師需要運用大數據技術和數據庫資源對數據資產信息進行整合。但是,能夠較為熟練運用大數據技術進行評估的機構和專業人員相對缺乏,資產評估人員的數據資產評估技能比較欠缺。中小規模的評估機構評估人員缺乏處理數據的專業知識和創新意識,對數據庫的運用較少。同時,我國高校資產評估與管理專業在數據評估方面的人才培養還沒有形成體系,無法及時滿足數字經濟時代社會發展需求。無論是資產評估從業人員還是資產評估專業學生,在數據資產評估專業知識和技能方面依舊欠缺,數據資產評估專業人員的勝任能力還有待提高。

(四)數據資產評估方法難以滿足需求

運用傳統的資產評估方法,如市場法、成本法、收益法等評估數據資產時,局限性非常大,如表1所示。首先,對于數據資產來說,因為具有非實體性、依托性和多樣性等特征,在數據規模、數據結構、使用群體等方面差異性較大,可比性較差,因此進行數據資產評估時,市場法的使用受限。其次,數據資產的價值與取得和維護成本的弱對應性,使重置成本和損耗貶值等較難測量,成本法的使用也很受限。最后,由于數據資產具有可加工性、價值易變性等特點,數據資產帶來的未來現金流和風險具有不確定性,計量的主觀性較大,收益法存在較大的使用局限性。因此,數據資產使用傳統的評估方法難以滿足需求,亟須探索相適應的評估方法。

表1 數據資產采用傳統評估方法的可行性分析

五、規范和推進數據資產評估的對策建議

結合數據資產評估的困境,數據資產的特征和價值影響因素,本文提出規范和推進數據資產評估的對策建議,以便整合多方資源,實現數據資產交易的合理估值和定價。

(一)推進數據資產評估范圍合理界定

數據資產評估范圍的界定實質是確認數據資產準確,判斷數據資產是否真實有效,是否可以給企業未來帶來經濟利益。在數據資產價值影響因素中,數據規模、數據質量和數據有效情況都有正向影響。因此,在進行數據資產評估范圍界定時需要綜合考慮以上三個影響因素。

數據只有形成一定的集合,產生一定的規模經濟后,價值才會越發凸顯。數據量越大,數據庫就會越穩定,風險也會越小。數據的質量越高,數據的采集、清洗和挖掘的成本就越低,數據資產的價值也就越大。數據資產的時效性越強,數據更新頻率越快,其價值也就越高。數據資產與其他資產的相關性越強,產生的效果就越好,市場整合效果就越高,價值也會更高。因此,數據資產的范圍界定要綜合考慮上述主要的影響因素,確定合理范圍是進行數據資產評估的基礎。

(二)建立數據資產評估產權歸屬制度

明確產權結構是數據資產化的前提。要通過構建新型產權制度,實現數據資產使用、持有、加工、收益和經營等方面重要權益確權,建立相應的產權運行機制。依據數據資產的特征對權屬進行劃分,通過對數據資產的“擁有或者控制”,行使處分和收益等權利“帶來經濟利益”,或者是通過權屬轉移賦予他人擁有數據資產的控制和處理的合法權益。

(三)提升數據資產評估人員執業水平

面對高速發展的數字經濟,數據資產評估工作呈現出新的特點,資產評估專業人員除了需要具備評估知識外,還需要具備信息和大數據方面的知識和技能。因此,評估機構在提升資產評估專業人員執業水平和業務勝任能力的同時,需要加大對評估專業人員數字化技能的培訓力度。此外,高校資產評估與管理專業需要結合社會實際,更新完善人才培養方案,從增強數字化執業能力的角度出發,培養學生采集、處理、分析、運用數據的能力,為評估機構輸送緊缺人才。

(四)完善數據資產價值評估方法體系

基于數據資產的特征、數據資產的應用環境和場景,需要對數據資產進行分類管理,對傳統的市場法、成本法和收益法進行完善和修正,衍生多種數據資產估值定價的方法,將信息技術和大數據技術融入傳統的評估方法中,滿足數據資產評估的市場要求。整合數據資產評估信息,調整性為主,數字化為輔,不斷完善數據資產評估估值定價體系,逐漸過渡到全面應用數字化技術進行估值定價,提升數據資產評估效率。