一、數據資產的識別與確認

（一）會計核算中對于數據資產的確認

會計核算中識別企業的數據資產，需要同時滿足資產定義涉及的企業過去的交易或者事項形成、由企業擁有或者控制、預期會給企業帶來經濟利益的資源這三個條件，以及數據資產確認所要求的與該資源有關的經濟利益很可能流入企業、該資源的成本能夠可靠地計量這兩個條件。數據資源由企業過去的交易或者事項形成這一條件很容易作出判斷，是為了將預期在未來發生的交易或者事項進行排除。關于數據資源成本可靠計量這項條件，企業通過外購方式取得確認為無形資產或存貨的數據資源，其取得成本比較容易進行區分，但在企業對數據進行加工或企業內部開展數據資源研究開發過程中，其支出和成本能否可靠計量，受數據伴生性特征的影響。其他條件的判斷關注要點分析如下：1、企業擁有或者控制數據資源的判斷數據資產具有非實體性、依存性、可復制性、可加工性、多樣性等基本特征，受這些特征的影響，識別企業是否擁有數據資產完整的所有權可能并不容易，在數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權（以下簡稱：數據資產三種權利）“三權分置”的數據產權制度框架下，識別數據資產完整所有權也可能缺乏必要性，而主要轉為對數據資產控制權的判斷。

判斷企業是否控制數據資源，主要應關注以下兩點：

一是判斷企業是否享有數據資產三種權利或其中的部分權利。

數據資產三種權利可視為由數據所有權中分拆出的用益權，企業獲取數據產權登記證書，是判斷企業享有這些用益權的主要途徑。不過，目前數據產權登記還缺乏法律層面的確權機制，尚未建立全國統一的數據產權登記制度，只有部分省市已啟動數據產權登記工作，且數據產權登記通常遵循自愿登記原則，獲取數據產權登記證書不是企業控制數據資源的必要前提，未獲取數據產權登記證書的企業也可能控制了數據資源。在現有的數據產權登記實踐中，存在著不同的登記類別，其登記機構、登記規則、審查標準以及權利內容、權利客體、權利期限等內容不盡相同，有些類別的數據產權登記證書可能僅能起到公示和初步證據的作用，不是登記主體獲得數據資產權利的充分依據，還需要結合數據資產的來源及形成過程是否合法合規，才能作出企業是否控制數據資源的判斷。對于企業以非法手段獲取的數據，或以交易方式購入的由他人通過非法手段獲取的數據，均不得作為該企業控制的數據資源。

二是要關注企業是否以排他的方式合法地控制數據資源。控制數據資源的目標，是形成其他企業無法形成的經濟利益。在具有競爭關系的企業之間，若數據資源不具有排他性，受數據可復制特征的影響，所有競爭對手均能以極低甚至零成本獲得這些數據資源并形成經濟利益，這必然擠占甚至吞噬控制數據的企業的經濟利益，其實質是后者喪失了數據的控制權。對于企業通過公開渠道免費下載的數據集，企業無法排他地對該數據集實施控制，不屬于企業控制的數據資源。2、企業很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益的判斷判斷企業是否很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益，

關鍵在于以下兩點：

一是企業是否將數據資源進行應用或利用。

對數據進行應用或利用，是數據資產化的基礎。數據作為一項新的生產要素，其與其他生產要素最大的區別在于，數據生產要素無法單獨發揮其效用，需要與其他生產要素相結合才能實現其價值。如果企業僅持有數據資源，但無法將這些數據資源通過自用或對外進行許可、轉讓、提供數據服務等方式，對數據資源加以利用，則這些數據無法為企業帶來直接或間接的經濟利益，不得將這些數據資源確認為數據資產。

二是應用或利用數據資源是否具有經濟可行性。

數據資源的經濟可行性一方面受數據規模的影響。單個數據或單維度數據的價值通常很低甚至可以忽略不計，表現為數據的價值密度低。隨著數據規模、數據維度的增大以及數據時間序列的延長，數據的價值才能被體現出來。因此，數據通常需要具備一定的數量與維度規模，才能使其應用具有經濟可行性，才能成為數據資源。另一方面受數據利用成本的影響。數據資產化的努力并不總是伴隨著價值創造，如果數據資產化帶來的經濟利益流入無法覆蓋數據資產化的成本，數據資產化的行為是不經濟的。如果企業購買了大量的原始數據，但受原始數據質量、整合分析技術等等因素的影響，企業無法將這些數據進行應用或利用，或企業應用或利用這些數據的成本大于收益，則表明企業應用或利用數據資源不具有經濟可行性。

（二）資產評估中對于數據資產的識別

在同時滿足由企業過去的交易或者事項形成、企業擁有或者控制數據資源、企業很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益這三項條件，即可在資產評估中識別出數據資產。在資產評估中識別企業的數據資產，不需要再將成本能夠可靠計量作為前提條件。在資產評估行為中，數據資產價值的計量即為資產評估所要達到的目標，盡管數據資源成本能否可靠計量在有些情況下可能會對數據資產價值的評估產生影響，但數據資源的成本能否可靠計量不影響數據資產的識別，數據資產的計量條件應與數據資產的識別條件相分離。因此，在企業價值評估、合并對價分攤的評估、含數據資產的資產組評估以及數據資產單項評估項目中，對于數據資產的識別，不應局限于已入表的數據資產，只要同時滿足由企業過去的交易或者事項形成、企業擁有或者控制數據資源、企業很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益這三項條件，就要在資產評估中識別出數據資產。

（三）數據資產評估對象與評估范圍的界定

1、界定數據資產評估對象的主要任務

界定數據資產評估對象的主要任務，就是關注數據資產存在屬性涉及的法律權屬、數量規模、使用現狀并進行描述，通常并不需要收集、復制完整的數據內容，但需要收集、復制樣例數據。其中，對于數據資產的法律權屬，考慮到當前數據產權登記還不是企業控制數據資源的必要條件和充分依據，執行數據資產評估業務時，對于尚未開展數據產權登記的數據資產，或雖然已獲取數據產權登記證書，但僅能起到公示或為數據資產權屬提供初步證據的數據資產，應圍繞數據資產的來源及形成過程收集數據資產權屬相關的資料，并以詢問、書面審查、查詢等方式實施核查驗證程序，不同數據來源的核查驗證方式如下表：

2、界定數據資產評估對象的其他關注事項

界定數據資產評估對象和評估范圍，還應將企業數據與個人數據、公共數據相區分，將數據資源存貨及數據資源無形資產相區分。

此外，還應著重區分以下三類關系：

一是應將基準日的存量數據與基準日后的新增數據相區分。基于可加工性特征，數據資產通常不是靜態不變的，而是處于持續更新狀態的。數據的收集與產生通常是動態連續的，同一數據資產在不同的時點，其資產范圍可能并不相同。在數據資產評估中，評估對象通常應界定為評估基準日的存量數據，不應包含評估基準日后新增的數據，基準日之后持續更新的數據帶來的價值貢獻不能計入基準日的價值范疇之中。不過，為了對數據資產許可使用或提供數據服務進行定價而涉及的估值過程中，如果其定價涵蓋了定價基準日后指定期間的數據更新形成的價值，則需要將許可使用或服務期間的增量數據納入考慮范圍。

二是應將數據資產評估范圍與會計核算范圍相區分。數據資源存儲中的數據通常不需要持續更新，但數據資源無形資產中的數據通常需要持續更新，以保持數據時效不變。正如“企業的數字化轉型只有起點沒有終點”，對于需要持續更新的數據資源無形資產，甚至可能成為“永不完工的在建工程”。對于數據資源已達到預定用途并確認為無形資產之后的后續支出能否作資本化處理，《企業會計準則第6號——無形資產》并未作出規定，只對企業取得的已作為無形資產確認正在進行中的研究開發項目，在取得后發生的支出能否作資本化處理作出了規定。因此，界定企業數據資產的評估范圍，應與數據資產的賬面核算范圍相區分，不應局限于數據資產賬面成本對應的數據范疇。

三是應處理好數據資產與其他無形資產之間的關系。當把數據資產界定為一項無形資產時，應與傳統知識產權及專有技術、客戶關系等其他無形資產相區分。數據通常缺乏獨創性，數據資產與著作權、商標權、專利權具有明顯差異。另一方面，數據資產與傳統知識產權又有一些聯系，數據資產可能同時具有商業秘密、專利權、著作權等傳統知識產權中的一些表征。

在界定企業數據資產的評估對象和評估范圍時，應處理好數據資產與其他無形資產之間的關系，避免評估范圍的遺漏或重復。

數據資產與其他無形資產的關系一般有以下三種：一是數據資產是與其他無形資產并列的另外一項無形資產。二是數據資產可能與其他無形資產相互交叉并部分重疊。比如，有些數據產品的許可或數據服務的提供，可能與計算機軟件的授權使用相互融合，存在交叉與重疊之處。三是數據資產與其他無形資產可能存在包含或被包含的關系。比如，企業之間簽署數據資源加工使用許可合同，作為被許可方的企業不僅擁有了數據資源的加工使用權，也擁有了該合同對應的合同權益，但這兩項資產可能是相互包含的關系。

二、數據資產的價值評估

（一）運用成本法評估數據資產的注意事項

成本法通常適用于尚處于開發初期、尚未明確應用場景以及同質化競爭較為激烈的數據資產的評估。運用成本法評估數據資產，應重點注意以下事項：

1、測算數據資產重置成本的注意事項

根據《數據資產評估指導意見》的規定，數據資產的重置成本，包括前期費用、直接成本、 間接成本、機會成本和相關稅費等。前期費用主要指數據資產對應的前提調研、數據模型設計和規劃等費用；直接成本主要包括數據采集成本、數據脫敏、清洗、標注、整合、分析成本、數據更新成本、數據存儲成本；間接成本主要包括數據資產應分攤的管理費用、軟件使用費、維護數據安全對應的成本。而考慮到評估中的重置成本采用的是客觀必要成本，并非個別實際成本，客觀的資本成本也可以包含在數據資產的重置成本之中。《數據資產評估指導意見》中列舉的重置成本構成項目并未包含合理利潤，所列舉的機會成本可視為對合理利潤的替代，兩者都是投資收益能力的一種體現。數據資產的機會成本是指選擇數據資產的投資作為最優方案而放棄其他次優方案的收益，通過其他次優項目的“收益”來衡量數據資產這項最優投資項目的“投資收益”，這一間接過程本質上應用了替代原理，要求最優方案與次優方案之間很接近，且兩者具有可比性，而按照風險與收益對等的原理，要求數據資產這項最優投資方案與次優方案之間的風險類似。因此，數據資產重置成本中的機會成本，可以采用投資風險相同或相近的投資項目的報酬率，來間接衡量數據資產投資應獲得的報酬水平。投資項目的投資報酬率實質是超過資產成本的投資收益率，而數據資產的應用前景及應用風險是影響投資報酬率的兩大因素，因此機會成本也可以視為數據資產的應用價值，即應用數據資產帶來的超過其成本的那部分價值。

2、確定數據資產價值調整系數的注意事項

資產的貶值包括實體性貶值、功能性貶值和經濟性貶值。數據資產具有非實體性的特征，不存在實體性貶值。數據資產的經濟性貶值，主要指數據資產時效性的喪失形成的價值減損。除了時效性以外，數據資產的其他質量要素特征（如準確性、一致性、完整性、規范性、可訪問性）對價值的影響，可視為功能性貶值。數據資產質量的下降將導致數據應用成本的增加，形成功能性貶值。《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》（中評協〔2019〕40號）也指出，數據資產貶值主要包括功能性貶值和經濟性貶值。盡管在《數據資產評估指導意見》中，并未直接對數據資產的貶值計算作出規定，但要求確定數據資產價值調整系數。數據資產的功能性貶值和經濟性貶值，蘊含在數據資產價值調整系數之中。在《數據資產評估指導意見》中，列舉了確定數據資產價值調整系數的兩種路徑：第一種路徑是，對于需要進行質量因素調整的數據資產，可以結合相應質量因素綜合確定調整系數。若適用該路徑，可以參考《數據資產評估指導意見》“附2：基于質量要素的指標體系設計示例”。第二種路徑是，對于可以直接確定剩余經濟壽命的數據資產，可以結合剩余經濟壽命確定調整系數。此路徑的實質是對數據資產時效性進行量化，時效性的喪失形成的價值減損本質上屬于經濟性貶值。不同類別的數據對時效性的要求不同，甚至差異巨大。運用此路徑，不僅需要確定數據資產的剩余經濟壽命，還要確定數據資產重置成本對應的總經濟壽命，在此基礎上分析得出價值調整系數。數據資產價值調整系數應與數據資產重置成本的口徑保持內在一致。重置成本反映的是數據資產在基準質量條件下的客觀成本。如果重置成本的構成包含了全部數據的成本，并未將質量不合格數據的成本剔除，則在重置成本基礎上，應通過數據資產價值調整系數考慮數據質量對價值的影響。數據資產質量調整系數的作用，系將重置成本中的無效成本、沉沒成本、冗余成本剔除。此外，確定數據資產價值調整系數時，還存在一種將數據資產質量因素、應用因素以及風險因素均考慮在內的觀點，該觀點是錯誤的。將數據資產應用因素及風險因素考慮在內，會與重置成本中的機會成本考慮因素相重疊。

（二）運用收益法評估數據資產的注意事項

收益法適用于應用場景已明確或預期能夠明確的數據資產的評估。運用收益法評估數據資產時，對于收益預測，考慮到不同的使用者利用同一數據，不僅應用場景不同，數據的可利用率也不同，通常應將與價值類型相匹配的當前已明確以及未來能夠明確的應用場景納入考慮范疇；對于折現率，數據資產的折現率應與其預測收益口徑相匹配，并綜合考慮應用場景不確定性、數據資產質量、數據安全風險等因素的影響。此外，還應重點關注以下事項：

1、數據資產質量對收益法應用過程的影響

數據資產的質量因素對收益法評估的影響主要體現于三個方面：

一是影響收益現金流，對于低質的數據資產，在未來應用過程中應考慮其清洗、修復等提高數據質量對應的現金流；

二是影響收益期，比如數據資產的時效性因素及數據更新方式直接對數據資產的收益期限產生影響；

三是影響折現率，質量較低的數據資產，其形成收益的不確定性可能更大，進而影響折現率。數據資產質量對收益預測、收益期限、折現率的影響，可能同時發生，也可能部分或單獨發生。時效性是數據資產的一項重要的質量要素，主要表現為數據的效用會隨著時間的推移而減損甚至消失。為了保持數據的效用不變，需要在數據效用衰減時進行數據更新。因此，對數據資產進行評估時，以基準日后對數據進行持續更新為假設，通常更符合數據資產的應用方式。在假設基準日后對數據進行持續更新的前提下，對于未來收益預測，應關注數據更新投入是否與收入口徑相匹配，更新投入的頻率及時點是否符合時效性的要求，更新投入是否足夠；對于收益期限，數據的持續更新，通常代表著數據時效的動態保持，這種情況下數據資產的收益期限不會因基準日的靜態時效的逐步喪失而終止，只要這些動態更新后的數據還需要被使用，數據資產的收益期限就不會截止；對于折現率，也需要相應考慮基準日后數據更新支出及其對收益影響的不確定性。在收益法的應用中已考慮質量因素影響而得出的收益法結論基礎上，不應再重復考慮數據資產的價值調整系數，更不應就數據資產的應用因素以及風險因素作重復調整。

2、基準日后新增數據對收益法應用過程的影響

當評估對象界定為評估基準日的存量數據時，以基準日后對數據進行持續更新為假設條件，采用收益法得出的評估值，應避免包含或擠占了基準日后新增數據的貢獻。正確的做法是，若未來收益是由基準日存量數據及基準日之后持續更新的數據共同形成的，則應當在未來收益預測過程中合理考慮后續更新數據的支出。以多期超額收益法為例，在未來收益中考慮更新數據的支出又有兩種途徑可供選擇：第一種途徑，是在數據更新支出當期作費用處理，一次性直接減少當期收益。在此基礎上，基準日之后更新數據的支出對應的應得利潤不應再作扣除。第二種途徑，是在經營利潤中不扣減數據更新支出，而是在各期經營利潤基礎上，扣減數據更新支出對當期收益的貢獻額。數據更新支出對當期收益的貢獻額的計算主要有兩種做法：一是更新支出在當期的攤銷額加上更新支出攤余金額在當期的投資回報額，得出數據更新支出對當期收益的貢獻額；二是參考貸款對應的等額本息還款的計算方法，以更新支出為現值，根據更新數據的投資報酬率及受益期限為參數，計算各期的內含貢獻額。各期內含貢獻額的折現值合計，即為數據更新支出金額。

（三）運用市場法評估數據資產的注意事項

與一般的無形資產相類似，數據資產的市場法適用性通常較弱。運用市場法對數據資產價值進行評估，應特別關注可比案例的選擇以及可比案例的差異調整事項。

1、可比案例的選擇

在采用市場法對數據資產價值進行評估時，選擇可比交易案例時，可比案例的選擇，通常應考慮數據權利類型、數據交易市場及交易方式、數據規模、應用領域、應用區域及剩余年限等因素。除非能對不同應用場景對數據資產的價值進行量化修正，否則不同應用場景的數據資產交易案例可能缺乏可比性。如果企業以壟斷形式獲得某個領域的公共數據授權，因各個領域的數據之間缺乏可比性，企業由此形成的數據資產可能在市場不存在可比的數據資產，難以采用市場法進行評估。

2、可比案例的差異調整

根據《數據資產評估指導意見》的規定，對于待評估的數據資產與可比案例的差異，通常情況下需要考慮質量差異調整、供求差異調整、日期差異調整、容量差異調整以及其他差異調整等。除此之外，數據資產保護措施及效果，應成為一個修正因素。在眾多調整因素中，質量差異調整是其中的重點事項，而數據資產的質量要素包括數據的準確性、一致性、完整性、規范性、時效性和可訪問性等，時效性又是其中的重要質量要素，不同類別的數據的時效性不同，即便是同一數據，在不同的應用場景下數據的時效也可能不同。因此，如果可比案例與被評估的數據資產的時效性及其他質量要素差異顯著且難以對質量差異進行量化修正，則可能致使市場法不適用。從這個角度看，數據資產的時效性等質量要素，甚至成為篩選可比案例的條件之一。

此外，基于數據資產可加工性特性，《數據資產評估指導意見》市場法相關模型示例中，市場法可以采用分解成數據集后與參照數據集進行對比調整的方式。

三、總結

資產評估中對于數據資產的識別，與會計核算中對于數據資產的確認并不完全相同，但兩者均要求滿足由企業過去的交易或者事項形成、企業擁有或者控制數據資源、企業很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益這三項條件。對數據資產控制權的判斷，主要應關注數據產權登記情形、數據資產來源和形成過程以及是否以排他的方式合法地控制數據資源。對企業是否很可能享有數據資源帶來的預期經濟利益，則主要通過企業是否將數據資源進行應用以及應用是否具有經濟可行性作出判斷。界定數據資產評估對象和評估范圍，主要應關注數據資產存在屬性涉及的法律權屬、數量規模、使用現狀并進行描述，還應將企業數據與個人數據、公共數據相區分，將數據資源存貨及數據資源無形資產相區分，將基準日的存量數據與基準日后的新增數據相區分，應將數據資產評估范圍與會計核算范圍相區分，并應處理好數據資產與其他無形資產之間的關系。

運用成本法評估數據資產時，機會成本和數據資產價值調整系數的測算是其中的兩大難點。對于重置成本中的機會成本，可以采用投資風險相同或相近的投資項目的報酬率，來間接衡量數據資產投資應獲得的報酬水平。確定數據資產價值調整系數存在兩種不同的路徑，且應與數據資產重置成本的口徑保持內在一致。運用收益法評估數據資產時，應特別注意數據資產質量（特別是時效性）以及基準日后新增數據對收益法應用過程的影響，數據資產質量可能同時也可能分別對收益預測、收益期限、折現率產生影響，當評估對象為評估基準日的存量數據時應避免將基準日后新增數據的貢獻考慮在內。運用市場法評估數據資產，應特別關注可比案例的選擇以及可比案例的差異調整事項，數據資產的時效性等質量要素，不僅是重要的調整事項，甚至可能成為可比案例的一項篩選條件。