今年可以稱之為數據年，從去年年底黨中央發布《數據20條》，對數據領域的一系列的制度建設做了提綱起領的作用。在財經領域今年的下半年，密集出臺一系列跟數據資產相關的政策，包括8月21日發布的《企業數據資源會計處理的暫行規定》以及9月8日發布的《數據資產評估的指導意見》。一個是從會計計量角度而言，對符合條件的數據資源怎么樣入表，怎么進行會計計量進行規范和指引；一個是從價值評估的角度，對表外的乃至于入表之后表內的資產的價值也進行進一步的評估指引和規范。

數據資產評估是推動數據資產化的重要前置工作。中聯資產評估集團作為《數據資產評估指導意見》主要內容的起草單位之一。上周，億信華辰邀請到中聯資產評估集團副總裁李業強分享《數據資產會計計量與價值評估》，與大家分享數據資產的相關概念，數據資產評估的具體方法等。


數據資產會計計量相關概念

1.什么是數據資產

會計計量對于資產評估而言的話，關注的是評估對象，即數據資產。數據資產是數據和資產構成的一個復合詞，直觀的語義理解，即以數據所構成的資產。

數據是一些原始的資料，它是由每一個產生數據的個體所產生的客觀存在的信息，相對比較孤立同時又是離散的。每一個數據產生個體所產生的單一的數據蘊含的價值相對來說都是有限的，但同質化個體在同一時間的數據積累就有一定的意義，增加了統計學中結構化分析方面的意義。同一個產生數據的個體也可在另外一個時間軸上進行積累，經年累月之后也形成一定的規模也具備了一定的規律，就可進行更多的商業活動和經濟和經濟決策，在資源層面上的數據就有一定的意義。

符合一定前提的數據資源就可以稱之為數據資產，具體的前提歸納下來有5大點：
一是應用結果可讀取，也就是說可讀取這個結構化的數據，所以它本身是一個結構化的或者是能夠結構化的數據。
二是成本計量可歸集，作為資產的話必然是能夠以一定的價值來衡量的。
三是場景價值可顯化，就是具備可顯化的應用場景，并且在這個場景當中能夠獲得相應的場景價值。
四是質量效用可評價，它作為一項資產而言，質量是好是壞，跟其他資產一樣是可以評價出來的，是能夠對比的。
五是權屬清晰可登記，任何一項資產的權屬都應該清晰的，才能夠保證使用這個資產的收益歸屬于相應的權屬人。符合上述五個條件的數據資源，就具備資產化的前提了，可以稱之為數據資產。

2.什么是會計計量的資產
目前積累了數據資源的企業，可能已經存在著很多符合5個前提的數據資產，但它并不一定是一個入表范圍之內的的數據資產。從表內資產的角度，去界定符合條件的數據資產有哪些前提呢？

第一：資產是一項由過去的交易或者事項形成的資源。一層含義是指資源的形成一定是過去就已形成了，而不是正在形成的或者是現在還沒有形成預期未來能形成的。第二層含義是資源是通過兩種途徑形成的，一種是通過交易形成的，第二種是通過事項（自己主動去采集、開發）形成的。

第二：享有的權利是企業有擁有權或者控制權。

第三：資產預期能夠給企業帶來經濟利益。一是指目前手上的資源不強求現在就能夠產生現實的利益，而是認為他能夠產生預期利益；第二層意思就是它必須能夠帶來經濟利益。

3.數據資產與其他資產的邊界
從數據角度，我們分析了數據經過積累形成數據資源，數據資源符合可商業化前提就構成了數據資產。從會計資產的角度，符合三大資產確認前提的數據資源，就能夠成為會計可以計量的，也就是說可以入表的資產。但是還需要把數據資產與其他資產的邊界界定出來，才最終非常準確的知道入表的對象是什么，評估對象是什么。

一是與固定資產邊界，準確的說就是和數據相關硬件的邊界在哪。數據的采集、數據的存儲以及數據的應用都沒有辦法自己獨立去進行，一定是依托于相關的硬件設備。相應的硬件是數據的載體，但它并不是數據本身。

二是與無形資產的邊界，主要是和技術、知識產權等之間的邊界在哪。數據的處理、數據的采集、數據的存儲、數據的應用都需要相應的技術，技術和數據之間的邊界其實也是技術和資源之間的邊界。

三是和存貨的邊界。以數據為基礎去經營主營業務，會涉及到要去交付數據產品、開放數據接口、提供數據服務，但它和底層的數據資產之間不是一個東西，交付的產品、服務都是由底層數據資源生產出來的的商品，但它并不是資產。資產是用來生產數據產品的，但是交付的并不是資產本身。

綜上，入表的對象是什么，乃至于評估的對象是什么已經清楚，所以會計計量的標的物是這些符合前提條件的，并且有明確邊界的數據資產。

數據資產的價值來源及影響因素
任何一個資產都有它的價值，而且價值有不同的計量口徑。數據資產也是一樣，表外資產可能沒有賬面價值，表內資產雖然說有賬面價值，但是在進行一系列跟資產相關的行為時，肯定不會是以賬面價值作為最終的決策因素，要去考量它的真實的價值。

那么考量真實的價值，就涉及到要采用一定的路徑去判斷它的價值。

第一個路徑：從形成和投入的角度去判斷資產的價值。

眾所周知，形成資產肯定有相應的投入，所有的投入都有相應的價值的，都可以用貨幣化來體現。也就是說，形成資產實際上是消耗了其他資源的價值才形成了這項資產，實際上是一個資源價值的轉化。所以對數據而言，形成數據資產有8個步驟進行相應投入，包括從前期規劃到采集、匯聚、數據存儲、進行進一步的挖掘、檢索分析等等一系列的開發活動，結合最終的應用場景來進行應用，以及對數據進行全過程的運營維護以及安全保護。

在市場有效的情況下，投入的價值已轉化到數據資產價值中，所以可從投入角度去看資產的價值來源。

第二個路徑：從收益的角度去判斷資產的價值。

任何一項資產價值體現在未來能夠給帶來多少收益，帶來的收益越大即資產價值就越高。就數據資產而言分析它的收益，主要有4個不同的維度：

一是直接收益，即利用數據產生的直接金錢收益，包括直接銷售數據、授權開發收取授權費、開發成數據產品對外銷售獲得數據產品的銷售收益、基于數據提供數據服務獲得服務費等。

二是間接收益，比如企業利用生產線上積累的數據，了解生產經營狀況和產品質量之間的關聯，形成管控經驗，可進一步提升經營效率或降低成本。雖然不是直接金錢收益，但換來的是產量的提升或成本的降低乃至風險的減少，這也是在整體運營過程中帶來間接的收益。

三是協同效應，由單一數據資產所驅動的收益之外，數據還可以和其他的數據、甚至和其他的資產之間產生協同效應。比如經常會看到有數據交易的場景，企業可能缺某一塊數據，拿到這塊數據之后，就能產生1+1>2的作用。

四是外部效應，除了在企業乃至產業之內，還可為整個社會發生更大的作用。企業收集數據、加工數據、推出數據應用雖說都是利己行為，但最終帶來了一個更加數據化、智慧化的世界，社會運轉也更高效，這都是基于數據的積累才產生的外部效應。

基于上述兩個路徑，數據會有相應的價值產生來源，同時又有對價值產生影響的因素，其中最核心的一個因素就是數據的質量。按照數據質量評價的國家標準，包括六個維度的指標：準確性、一致性、完整性、規范性、時效性和可訪問性，這也是數據資產價值評估需要去考量的關鍵因素。

準確性：準確性越高，表述的是每一個數據格所展示的數據真實且準確地反映了信息。
一致性：不同的角度去描述同一個信息，最后描述出來的結果是一致的，如果不一致它的質量就很低。
完整性：指表格里面的數據是否填滿了，如果有空數據，尤其某些高價值字段為空，將影響最終使用。
規范性：比如要求是一個0-100之間的整數，如果它出現了小數或者是小于0大于100，就不符合數據標準，也會影響最終使用。
時效性：反映的是什么時候的數據及多長時間更新一次，時間越近且更新越快的數據價值越高。
可訪問性：數據一定要能夠被計算機系統所認識所訪問，如果不能訪問或訪問有限制，訪問效率受到影響，數據的質量也會受到影響，也會影響商業應用影響其價值。
數據資產的具體作用
我們知道數據資產價值是怎么來的以及價值受到什么影響，理論上就能夠拿到一個數據資產的價值。拿到數據資產的價值有什么作用呢？這個取決于我們拿數據資產干什么。

作用1：數據資產的交易
數據交易是最直接的作用，買賣雙方之間需要確定數據資產按什么樣的價值來交易，比如數據交易所需要對交易的數據資產價值做一個客觀的判斷。

作用2：數據資產出資增資
數據資產可以拿當資本金使用，用于出資增資，實現數據入股。自《公司法》修訂之后，作為公司出資的資本不再局限于貨幣資金， 可以以非貨幣的資產來進行出資。符合一定條件的數據資源已經是數據資產，即使是一個表外資產也具備出資的功能，明年甚至會成為表內資產，也具備出資的功能，因此可以拿數據資產來進行出資。

作用3：數據資產增信融資

作為一項資產除了自己發揮物權價值之外，也可以發揮擔保物權的價值，比如對接銀行進行數據資產的抵質押。持有數據資源的企業是可以把相應的數據資產對接金融機構來獲得融資。

作用4：數據資產入表入賬

8月21日財政部會計師發布《企業數據資源相關處理的暫行規定》，明確企業使用的數據資源符合條件的可以作為無形資產來確認， 以對外交易為目的用于出售的數據資源可以作為存貨來確認。也就是說對于擁有數據資源的業主而言，可以不再把這個數據資產當成一個其他的資產來確認，可以把它作為一個數據資源在財務報表當中體現。

作為一項表內資產而言，它的價值體現在以下3個方面：

一是對于報表使用者，尤其是對于外部使用者（投資人、潛在投資者）可以從報表當中清晰地看到企業有哪些表內的數據資產，賬面價值是多少，對于企業整體的面貌有更加清晰的認識。

二是對企業整體估值乃至于企業的股權融資都會更有作用，隨著更多的數據資源入表之后帶來的是凈資產的增厚，資產負債的結構有了進一步的優化，利潤端也能帶來利潤的增厚，對整個企業的報表結構以及盈利能力都有進一步的作用。

三是入表之后可以更高效地完成數據資產交易、數據資產出資、數據資產抵押等行為。

就入表入賬而言，數據資產的價值就有更多的發揮空間，也是我們了解并且獲得數據資產價值的一個核心意義，第一知道企業有哪些數據資產，第二知道能拿數據資產來干什么，第三能知道在干這些事情的時候，對應的數據資產的價值是多少。

所以對于數據資源的持有者而言，有符合資產化條件的數據資源，都能夠在一定程度上進行相應的價值化處理，通過前面所說的四種手段來更大程度的挖掘價值。

數據資產評估三大方法

據中國資產評估協會《數據資產評估指導意見》，數據資產評估主要是三個方法：市場法、成本法和收益法。


收益法：資產的價值由資產的收益所決定，有四種場景可以判斷：直接收益、分層收益、超額收益、增量收益，分別有不同的適用范圍。基于現有應用場景的數據資產，總能找到相應的適合收益預測的路徑來確定它的價值。

成本法：結合形成數據資產的相關投入，在要評估它價值的時間點，確定現在投入是一個什么樣的價格水平，基于重置成本需要進行相應的價格調整。如果前面的重置成本是一個完整年限的數據資產，要進行年限的調整；同時有影響數據資產價值的質量因素，也要進行質量的調整。

市場法：實際上是一個最高效的方法，但是前提條件是一定要有公開活躍的市場，市場有足夠的交易案例，那么交易案例和評估對象之間能夠非常清晰地對比出來。就現在來看，當下這幾個條件可能都不具備，所以現在的市場法是一個理論當中可行但實操當中基本上用不了的一個方法。但隨著政策驅動，場內交易會越來越多，也會有更多的案例，市場法就是更直觀更直接及更高效的一個方法。

總的而言，目前市場法相對來說是比較難實現的。另外兩種方法都有相應的適用前提，收益法的適用前提是需要具備收益預測，要明確具備商業邏輯的應用場景，并且這個應用場景所能夠實現的預測是可量化的，相應的風險也是可量化的，如果不具備這個條件的話，收益法可能很難實現。成本法的前提是形成的數據資產的成本是能夠核算清楚的，能做到哪些事情是清晰的并且能夠計量出來，同時成本和價值之間的對應關系相對比較強。

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