数据资产价值评估模型构建分析

龚睿 江西交通职业技术学院

社会生产力的发展在一定程度上促进了经济的大规模发展，数据不仅成为重要的资源，同时也逐渐成为企业重要的资产。但是目前我国对数据资产的研究相对较少，从而导致数据资产反映出的信息难以被充分利用，由此可见，一定要做好企业的数据资产价值评估工作。

一、数据资产价值评估方法

一般情况下，评估数据资产的方法很多，和实物评估不同，由于数据资产没有实物，且无法和等价值货币相比，鉴于此，在实际的评估过程中，都会将数据资产比作无形资产进行比较，在实际的数据资产评估过程中，常用的评估方法为：收益法、成本法、市场法。

以收益法为例，著名学者Mark Berkman指出，收益法主要通过计算和测算各类数据资产能在近期或者未来为企业带来的收益，然后在通过折现计算出相应的数据资产价值。和其他几种方法相比，该计算模式具有非常显著的优越性。收益法的优越之处在于稍微具有理性思维的消费者在对数据资产投资的过程中，其期望支付的价格往往都会低于其在未来预估的回报。正因如此，才导致该计算方法被各类资产评估专家们所接受。但是就数据资产的核心价值来说，且核心目的和核心功能是帮助企业获取更高的收益，并帮助企业进行决策。由此导致数据资产带来的收益率往往会和企业售卖的商品混合在一起，缺乏相应的独立性。所以值得注意的是，在应用该方法来对数据资产进行评估的过程中，一定要将该数据资产视为一个独立的个体进行评估，如果不将其视为独立的个体进行评估，则可能对最终计算的数据资产价值数据的精确性产生影响。

成本法主要是指先对企业数据资产的各类成本进行评估，然后再通过计算企业数据资产中的各类贬值如实体性贬值、经济性贬值、功能性贬值等最后计算出数据资产的实际价值。

知名学者张志刚认为，应用成本法来构建企业数据资产各项成本的价值评估模型可以较为精确的计算出数据资产的实际价值。和其他几种方法相比，成本法的核心功能在于对数据资产的重新构建，由于数据资产可以为企业带来较高的利润和价值，所以在应用成本法进行价值评估的过程中，一定要从全局入手进行评估，并以此来有效规避成本法狭隘性。

市场法属于数据资产价值模型中的常见的一种方法，该方法主要通过对市场上类似或者近似资产现阶段或者限定周期内交易价格进行对比，并通过分析差异来估计数据资产价值的一种方法。假设消费者在足够理性的前提下，如果市场内部存在价值类似的数据资产，消费者不会支付高于该数据资产的价格。由此可知，在应用市场法进行模型构建的过程中，需要注意以下两方面：第一，需要构建的数据资产可以在市场进行公开交易且二者之间具有一定的比较性、第二，不同数据资产之间的差异是可以量化的。以上两个条件缺一不可，在应用该方法进行模型构建，并在此基础上估算资产价值的过程中，一定要选择一些在交易市场上活跃性较高的数据资产，这样可以更好地帮助模型构建者进行价值评估。

二、数据资产价值评估模型的构建

一般情况下，很多企业都会应用前文中提到的第一种和第三种方法来对数据资产进行评估，但是由于数据资产自身的特性以及受到复杂市场变化因素的影响，导致应用以上两种方法来进行数据资产评估的过程中，或多或少都会产生一定的问题，从而对实际的数据资产价值产生影响。

鉴于此，可以应用多种方法来对影响数据资产价值的各类因素进行量化的分析。

例如可以应用层次分析法来对影响数据资产价值的各类因素进行量化分析，在该分析方法的帮助下，不仅可以有效解决可比较数据资产选取困难的一些问题同时也可以精确计算出影响数据资产价值的各部分权重。

除此之外，还可以应用灰色关联分析法来计算影响数据资产价值的各类因素，应用该方法，一方面可以有效计算出不同数据资产之间的关联系数，同时也可以有效计算出影响数据资产各个因素的权重关联。但是需要注意的是，如果期望借助市场法来进行模型构建，则需要对可比数据资产的权重进行计算，然后在此基础上对原有的评估模型进行完善。

综合来看，在构建模型的过程中，需要以下三要素：①应用层次分析法获取数据资产价值影响因素各自所占的权重；②应用灰色关联分析法确定可比数据资产；③应用市场对资产进行实务评估。

三、总结

综上所述，本文主要对数据资产模型构建的各类方法以及模型构建模式进行了分析，期望为企业发展提供全新的一种发展思路，企业需要因地制宜，根据自身实际情况进行数据资产模型构建，对将该数据资产价值模型应用到实际的交易之中，从而为提高企业收益率，促进企业可持续发展产生一定的影响。