资产评估助力数字经济高质量发展

在北京市人民政府推动下，北京国际大数据交易所（下称“北数所”）日前成立，定位于打造国内领先的数据交易基础设施和国际重要的数据跨境流通枢纽。

业内人士认为，北数所作为国内首个数字经济中介产业体系，其成立正当其时、引领时代，对于加快数据要素资源价值化进程、推动数字经济行稳致远有着重大的历史意义。

服务数字经济价值评估

“北数所的成立是北京市‘两区’建设的重点项目和‘全球数字经济标杆城市’建设的重要工程，是服务数字生态社会的里程碑性平台，是推动数字经济做实做深做大走向前台，是资产评估行业服务数字经济价值评估的舞台。”全国政协委员、中联资产评估集团有限公司董事长范树奎向记者表示。

他分析称，北数所的成立为数据产品的登记确权、定价、交易流程、流转管理等方面提供了规范和全面的服务，促进了数据的确权、流通与交易，破解了数据资产定价的难题，为资产评估在数据资产定价环节的应用创造了条件。

中国人民大学资产评估专业硕士项目主任俞明轩认为，通过构建数据经济体系、对接数据资源、开展经纪服务、撮合进场交易等，促进了数据可信有序流通和市场化利用，促进行业发挥数据资产价值发现和揭示功能，引导评估机构参与数据交易、精进数据资产的评估方法和手段，进而促进行业的发展与进步。

“在保护数据个人隐私、商业秘密、国家安全的基础上，探索不交换原始数据、基于数据计算结果的数据价值发现模式是北数所亮点之一。”北京中企华资产评估有限责任公司执行总裁高文忠说，评估机构是价值发现的专业机构。由于实务中的数据资产评估尚未起步，在评估实践中，行业需不断摸索并提高对数据资产评估的整体水平。北数所建立集数据登记、评估、共享、交易、应用、服务于一体的数据流通机制，促进了数据资产评估的发展，拓展了评估机构进行数据资产评估的需求。

“数据资产成为核心生产要素的前提是价值计量与交易流转。各地数据交易所的设立将推动数据资产价值评估研究与发展。资产评估已成为推动数据资产交易中不可或缺的重要环节。”范树奎说，资产评估师应发挥发现数据资产价值、提供公正的数据资产计量尺度、实现数据资产交易流动价值的作用。

他认为，相关部门应在研究数据权属、价值标准、评估指导意见等规范制定过程中提供专业支持和建议，推动数据资产交易的规范化、专业化及市场化。在数据交易过程中，为交易双方提供数据产品价值的参考依据，为数据资产的财务管理提供理论支持和价值标准，为数据资产确认、计量、核算、交易贡献资产评估专业力量。

深刻理解数据资产特殊性

北数所“数据可用不可见，用途可控可计量”的交易范式，是对数据资产特点的高度提炼。只有深刻理解数据资产的特殊性，才能做好数据资产的评估。

范树奎分析道，“可用”，即数据作为基础性生产要素，工作人员对数据资产进行评估时需关注数据资产的应用场景。评估数据不能脱离其环境，不同场景下可以衍生出不同用途。关注应用场景下给持有者带来的经济利益，是数据作为资产的基础属性。

“不可见”主要体现在数据无处不在，难觅其形。当数据成为资产评估对象，如何清查识别、评定估算，分析判断数据资产的类型、规模、质量与应用等，将成为工作人员评估数据资产的关键和焦点。

“可控”，数据交易风险、评估风险是可控的。应关注数据资产的安全性、合法性，避免发生损害国家安全、泄露商业秘密、侵犯个人隐私等问题。其中，应重点关注数据来源的合法性以及数据产品的可交易性。

“可计量的数据才具有交易和评估的基础。”范树奎说，一是物理层面的计量属性，如数据的容量、条数等，通常是交易价格的度量单位，是各种评估方法的参考基础。二是价值层面的计量属性，包括历史成本、变现价值、现金流现值等计量属性，决定了数据资产的价值基础。

俞明轩则认为，价值时效性强是数据资产的重要特征之一。随着时间的推移，某一特定数据资产可能因为外部环境变化而发生贬值，也可能会因为受到技术进步、数据应用商业模式的改变等因素的影响具有更高价值。因此，评估主体在执行数据资产价值评估业务时，需深入了解被评估数据资产的应用场景与使用方式，关注是否存在特殊的评估假设。法律与道德风险因素也会对数据资产的价值产生较大影响。

“收益法是评估数据资产的核心方法。多期超额收益法是收益法中评估数据资产常用的具体模型。”高文忠表示，数据资产在不同的应用场景下具有不同的价值，必要时应进行相应的前提假设。评估数据资产在用、市场或投资价值等，对以数据资产为核心的商业模式、自收入驱动因素等进行预测。不同的商业模式对应不同的成本费用、盈利水平、自由现金流结构，应根据相应商业模式的成本费用或盈利水平进行成本费用的预测。

他认为，评估人员应了解分析影响委估数据资产权属等法律因素、取得成本等经济因素、数据获取等技术因素、数据价值密度等，以及委估数据资产应用场景、数据资产为核心的商业模式，识别委估数据资产的主数据，并分析主数据的剩余经济使用寿命。

数据资产价值评估需进一步关注

当前我国数据资产价值评估仍存在不少阻碍。

范树奎举例说，与数据质量评价机构或专家对接时，资产评估师可能看不懂数据、数据工程师不熟悉价值计量等。

“数据的可加工性、使用范围对价值具有一定影响，可以被维护、更新、补充、升级，可采用各类算法模型或其他数据进行分析、提炼、挖掘等加工处理。处理后的数据可以成为一种新的数据产品，其价值也会发生根本性变化。不会因为使用频率的增加而磨损、消耗，使用范围可以无限穷举，但容易导致数据的价值边界难以准确衡量。”范树奎说。

同时，在数据登记和确权过程中应明确数据的范围、数量、规模等信息，避免数据在加工前后的差异对价值产生影响；在数据交易环节明确数据产品的使用对象和场景，便于识辨因素变化对价值的影响。而且，我国对于数据资产交易仍处于初步阶段，交易案例和披露交易信息较少，对数据资产价值评估中各种方法仍存在障碍。

俞明轩则认为，当前最重要的是关注数据资产的产权属性与产权归属，数据资产的产权问题较为复杂。目前，有关数据资产的产权界定和权益归属问题还在探讨和形成共识过程中，而数据资产价值又与数据资产产权密不可分。资产评估机构及其资产评估专业人员执行包括数据资产价值评估在内的资产评估业务时，应明晰评估目的、评估对象、评估范围、价值类型、评估基准日等业务基本事项，才能进一步开展评估业务。

“数据资产化需克服法律角度的数据资产确权、市场角度的数据资产评估与交易、会计角度的数据资产入表。”高文忠说，数据资产评估是数据流通的基础，可保障数据在市场的参与下逐步趋于公允价值。

他认为，由于数据资产具有权利主体涉及数据提供、采集、加工、存储、维护、运行等多方特性，存在各方权利隐私保护、利益合理分配，以及数据资产易造假、真伪辨认等问题。这是数据资产价值评估实务难以开展的关键阻碍。

“应进行顶层设计，确定统一权威确权部门。在数据资产评估开展前，评估公司及评估人员可事先基于《北京数据交易服务指南》等资料，加强相关知识的培训，了解、熟悉数据资产交易机制，增加对数据资产特性及其评估程序、评估方法等的认识。”高文忠表示。

范树奎则建议，相关部门应开展数据资产研究，制定数据资产价值评估标准，深入数据资产实践，创新前沿性服务。与国家数据主管部门、各方数据交易主体充分对接专业需求，发挥资产评估在数据交易流转中不可替代的重要专业功能。

（来源：《中国会计报》吴进 高鹤 ）