2022 年 6 月 8 日，中國資產評估協會發布了《數據資產評估指導意見（征
求意見稿）》，與《資產評估專家指引第 9 號——數據資產評估》相銜接，遵
循《資產評估基本準則》和《資產評估執業準則——無形資產》等相關準則，
以規范資產評估機構及其資產評估專業人員在數據資產評估業務中的實務操作，
更好地服務新時代經濟發展和新時代生產要素市場。結合數據資產的信息屬性、
法律屬性、價值屬性等基本屬性及非實體性、依托性、可共享性、可加工性、
價值易變性等基本特征，闡述不同應用場景下數據資產評估方法的選取和數據
資產權屬的確定，充分考慮當前市場環境下對數據資產評估的需求，接軌主流
理論及實務。
數據資產價值的評估，不僅是財務測算的過程，數據質量的技術評價也具
有特殊的重要性，表現在《數據資產評估指導意見》就把數據資產質量評價單
獨作為了一章，提出了數據質量評價的結論可用于數據資產評估測算過程中；
數據質量評價的成果可以是第三方專業機構出具的專業報告，或者是其他形式
的專業意見。即這個評價是由專業機構給出的技術性評價，評估報告可以引用
評價結論。指導意見還提出了準確性、一致性、完整性、規范性、時效性和可
訪問性等方面的量化指標。
一般而言，數據資產價值的常用評估方法包括成本法、收益法和市場法三
種基本方法及其衍生方法。中國資產評估協會 2019 年制定的《資產評估專家指
引第 9 號——數據資產評估》對這些常用方法予以了簡要介紹。
利用成本法對數據資產價值評估時，需基于形成數據資產的歷史成本開展。
數據資產的成本和價值具有弱對應性，其成本具有不完整性。成本法對有些數
據資產價值評估存在一定合理性，比如，以成本分攤為目的的數據資產價值評
估。
利用收益法對數據資產價值評估時，需要預計數據資產帶來的收益進而估
計其價值。這種方法在實際中比較容易操作，在目前數據資產價值評估實踐中
比較易于落實。這種方法具有一定的局限性，目前實踐中使用數據資產直接取
得收益比較少見。但是，根據業務計劃獲得的間接收益，在一定程度上有助于
把握部分企業數據資產的收益。
利用市場法對數據資產價值評估時，需根據相同或者相似的數據資產的近
期或者往期成交價格，以對比分析結果為基礎評估數據資產價值。根據數據資
產價值的影響因素，比如數據有效性、稀缺性、場景經濟性等因素，對比和分
析調整可比數據資產的價值，進而反映被評估數據資產的價值。
上述三種常用方法比較分析：
成本法在本質上是對數據成本的歸集。主要看數據資產在全生命周期各個
階段的成本，比如建設時期的建設費用（包括人工材料）、運維時期的運維費
用（包括數據加工的費用）等，這些費用共同構成數據的全部成本。這種方法
適用于沒有明顯的市場價值或正在產生市場的數據。成本法的優點是比較容易
把握和操作，易于獲取歷史數據產生的費用，比如把軟件、硬件、人工費等予
以求和計算，便于財務處理，因為財務會計人員和所有成本都從成本角度歸集。
成本法便于解決數據丟失產生的法律糾紛，對于有些數據丟失后怎么賠償
與賠償多少的問題，甲方和乙方之間會因爭執而協調不定。如果按照成本法評
估，提供數據成本等證據有助于解決法律的佐證問題。這種方法評估的數據資
產價值往往偏低，因為收益和成本之間有一個弱對應，數據產生成本可能很低，
但其價值是多倍增長，所以基于這個方法評估的結果并不十分準確。該方法比
較適合第三方的中立機構采用，特別是不以交易為目的的機構。比如在政務數
據的共享方面，這類數據不以盈利為目的，但是要明確掌握國有資產的成本和
流向。
收益法是通過估算被評估資產的預期收益并折算成現值的方法。適用的條
件是被評估資產未來預期收益可以預測并可以用貨幣計量。收益法相對比較真
實準確地反映數據資產價值，如果預期收益預估準確，其對應的數據資產的價
值是比較容易預測的。收益法的缺點是收益額和風險預測比較難以預測準確，
而且會受到主觀判斷因素的影響。對于數據的需求方而言比較容易進行預測，
比如數據的購買方可以預測數據獲取之后能產生多大價值；還有企業自身也比
較容易操作評估，因為對于企業自身數據未來可以應用的業務場景及其未來收
益是比較容易明確的，所以收益法適合企業自身采用。但是對于交易數據則很
難預測對方獲取數據后的收益，故不太適用于對外預估。
市場法是根據市場上類似數據交易的價格類比估值的方法，需要活躍的市
場交易環境，有大量的交易和數據積累后比較適合采用這種操作。該方法反映
目前的市場情況，比較容易為買方和賣方接受。缺點是對市場環境要求比較嚴
格，評估實施時需要依托市場上類似的交易進行類比。目前，采用市場法的條
件不是特別充足，與數據類似的無形資產有一定的保密性，評估人員很難收集
數據交易的價格，只能獲取到交易的是什么數據但是并不能輕易獲取數據內容。
而且，交易的數據類型比較單一，大多是結構化的數據、數據集和標簽數據，
非結構化數據等其他數據比較少，交易類型大多限于企業數據、氣象數據和交
通數據等。另外，數據市場提供的數據的質量、用戶的數量、頻次等信息獲取
難度也很大。
