社交媒体类企业数据资产评估探究
——以新浪微博为例

■ 袁林昊 刘春学 徐雪莲 白彧颖

（云南财经大学城市与环境学院，云南昆明 650221）

数据通过简便的方法在短时间内获得了快速增长，2013年全球大数据的储量仅为4.3ZB，到了2019年其储量就已经达到了40ZB以上。数据已经成为继土地、劳动、资本、技术、知识以及管理之后的新生产要素。数据资产被充分利用时可以创造大量的利润，但并非所有的数据都能成为数据资产。数据资源能否成为数据资产需要结合其属性进行界定，对于数据资产的界定、性质、特征和价值创造等方面，不同的机构和学者有不同的观点。企业在对能够带来经济利益的集合数据进行整理、清洗、分析和可视化分析之后，数字信息就成为了数据资产，并对数据资产如何计量的问题进行了探讨（李永红和张淑雯，2018）。针对数据资产的不同特点，论证了多种数据资产评估方法，诸如期权模型与传统的评估方法结合、市场法、多期超额收益法等（刘琦等，2016；李虹和鲍金见，2020；陈芳和余谦，2021）。然而截止到目前，对数据资产的界定与价值评估仍就处于起步阶段，对于数据资产的评估方法国际上也没有统一的方法体系。

对于社交媒体类企业而言，用户资源是数据资产价值的核心来源，但传统评估方法及其局限性难以合理评估并全面均衡数据资产价值。因此，本文运用DEVA模型并合理引入用户活跃度、市场占有率、用户变动率等进行修正评估企业价值，最后通过AHP层次分析法剥离数据资产比例，为企业的数据资产价值评估提供参考。……