本文摘自普華永道近日發(fā)布的《數(shù)據(jù)資產化前瞻性研究白皮書》，將圍繞數(shù)據(jù)資產的特性及發(fā)展階段，展開關于數(shù)據(jù)資產估值框架的討論。

對社會而言，數(shù)據(jù)資產估值研究為數(shù)據(jù)資產交易統(tǒng)一定價模式提供了指導性框架體系及參考，促進構建流通的數(shù)據(jù)要素市場，提升社會各界對數(shù)據(jù)資產的認知，引導蓄勢待發(fā)的數(shù)據(jù)交易市場正向發(fā)展。

對企業(yè)而言，推進數(shù)據(jù)資產估值能夠有效提升企業(yè)各業(yè)務線的運營效率和管理能力，定期的估值工作可以有效地協(xié)助管理層分析數(shù)據(jù)資產價值與企業(yè)價值的高度相關性，從而發(fā)掘高價值密度的數(shù)據(jù)，制定或修正業(yè)務發(fā)展目標及戰(zhàn)略。此外，具有準確量化價值的數(shù)據(jù)資產可有效解決企業(yè)各部門在績效理解、數(shù)字化運營等方面的溝通障礙，減少企業(yè)溝通成本，提高運營效率，推動企業(yè)整體朝著健康的方向發(fā)展。

影響數(shù)據(jù)資產價值的因素

鑒于估值方法的選擇應當與待評估數(shù)據(jù)資產的基本特征、類型、價值實現(xiàn)方式等相匹配，因此，在展開估值體系框架的詳細介紹前，需要根據(jù)數(shù)據(jù)資產特征和類別劃分等做簡要梳理與歸納。

1.1?數(shù)據(jù)資產特征

數(shù)據(jù)資產的基本特征通常包括非實體性、依托性、多樣性、可加工性、價值易變性等。

非實體性：數(shù)據(jù)資產本身不具備實物形態(tài)，需要依托實物載體存在。數(shù)據(jù)資產的非實體性同時意味著其具備無消耗性，即數(shù)據(jù)不因使用而發(fā)生磨損、消耗等，故數(shù)據(jù)資產于存續(xù)期間可無限使用。

依托性：數(shù)據(jù)必須存儲在一定的介質里。介質的種類多種多樣，例如紙、磁盤、磁帶、光盤、硬盤等，甚至可以是化學介質或者生物介質。同一數(shù)據(jù)可以以不同形式同時存在于多種介質。

多樣性：數(shù)據(jù)資產具備表現(xiàn)形式和融合形態(tài)等多樣性的特征。數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式包括數(shù)字、表格、圖像、文字、光電信號，甚至生物信息等。此外，數(shù)據(jù)庫技術與數(shù)據(jù)、數(shù)字媒體與數(shù)字制作特技等融合，也可產生多樣的數(shù)據(jù)資產。多樣的信息可以通過不同方法進行互相轉換，從而滿足不同數(shù)據(jù)消費者的需求。該多樣性表現(xiàn)在數(shù)據(jù)消費者上則是使用方式的不確定性。不同數(shù)據(jù)類型擁有不同的處理方式，同一數(shù)據(jù)資產也可以有多種使用方式。數(shù)據(jù)應用的不確定性導致數(shù)據(jù)資產的價值變化波動較大。

可加工性：數(shù)據(jù)可以被維護、更新、補充、增加，也可以被刪除、合并、歸集、消除冗余，還可以被分析、提煉、挖掘、加工，從而得到更深層次的數(shù)據(jù)資源。

價值易變性：數(shù)據(jù)資產的價值受多種不同因素影響，包括技術因素、數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)價值密度、數(shù)據(jù)應用的商業(yè)模式和其他因素，這些因素隨時間推移不斷變化，導致數(shù)據(jù)資產價值具備易變性。

1.2?數(shù)據(jù)資產的類別劃分

數(shù)據(jù)資產依據(jù)不同的劃分標準（如發(fā)展階段、數(shù)據(jù)應用所在的行業(yè)等）可以形成不同的類別（圖1）。

圖1 數(shù)據(jù)資產的分類

按數(shù)據(jù)應用的行業(yè)劃分，數(shù)據(jù)資產可分為金融行業(yè)數(shù)據(jù)資產、電信行業(yè)數(shù)據(jù)資產、政府數(shù)據(jù)資產等。不同行業(yè)的數(shù)據(jù)資產具有不同的特征，例如金融行業(yè)數(shù)據(jù)資產具備高效性、風險性和公益性等特點。行業(yè)數(shù)據(jù)資產各自的鮮明特點基于各個行業(yè)的發(fā)展需要和需求生成，這些特征可能對數(shù)據(jù)資產的價值產生較大的影響。

按數(shù)據(jù)發(fā)展階段劃分，數(shù)據(jù)資產可以分為原始數(shù)據(jù)、粗加工后數(shù)據(jù)、精加工后數(shù)據(jù)、初探應用場景的數(shù)據(jù)、實現(xiàn)商業(yè)化的數(shù)據(jù)等。

由于數(shù)據(jù)資產具有前文描述的特征，數(shù)據(jù)資產在實現(xiàn)其價值過程中，即便是相同的數(shù)據(jù)資產，其應用領域、使用方法、獲利方式的不同，其價值也存在差異。

1.3?數(shù)據(jù)資產價值的驅動因素

從數(shù)據(jù)資產的加工過程及不同特性來看，不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的質量因素與數(shù)據(jù)的價值息息相關。同時，在數(shù)據(jù)的整個發(fā)展階段，其對應應用場景的經(jīng)濟性和多維性亦在數(shù)據(jù)資產價值中起著至關重要的作用。

（1）數(shù)據(jù)質量對數(shù)據(jù)資產價值的影響：

準確性、唯一性。主要取決于數(shù)據(jù)的來源。真實、準確、不重復的數(shù)據(jù)必將能夠轉化為穩(wěn)健、可靠的商業(yè)化成果，從而提升數(shù)據(jù)資產的價值。

完整性。若數(shù)據(jù)充分、完整、可持續(xù)利用程度高，則可以大大減少企業(yè)補充遺漏數(shù)據(jù)及后續(xù)年度循環(huán)重復使用的成本。

時效性、及時性。及時獲取高時效數(shù)據(jù)，對于企業(yè)各方面的運營都至關重要。

（2）數(shù)據(jù)發(fā)展階段對數(shù)據(jù)資產價值的影響：

在初級階段，數(shù)據(jù)資產還僅僅為原始未加工數(shù)據(jù)的形式，尚未有具體匹配的商業(yè)化場景，價值可能僅限于其開發(fā)成本。

經(jīng)過一定的加工，數(shù)據(jù)資產在初步找尋到適用的商業(yè)化場景后，即具有了一定的盈利模式，其價值顯著增加，但仍存在不確定性。

最終，經(jīng)過多次嘗試，數(shù)據(jù)資產的商業(yè)化場景得以確定，多數(shù)的不確定性消除，數(shù)據(jù)資產價值顯著增加，實現(xiàn)最大化。

（3）應用場景對數(shù)據(jù)資產價值的影響：

是否存在明確可界定的商業(yè)化應用場景決定了數(shù)據(jù)資產是否具有價值。在不同的商業(yè)場景下，數(shù)據(jù)資產也將發(fā)揮不同的作用，實現(xiàn)不同的價值。毫無疑問，數(shù)據(jù)資產所適用的場景越多維，場景之間的兼容性越高，則數(shù)據(jù)資產的價值越高。

企業(yè)應當盡可能探索數(shù)據(jù)資產所適用的各種場景，如果場景之間是兼容的，則可以探索出數(shù)據(jù)資產在各個場景下的價值，綜合考慮場景兼容程度，最終綜合得到數(shù)據(jù)資產的總體價值。

數(shù)據(jù)資產估值框架體系

鑒于前面描述的非實體性、依托性、多樣性、可加工性、價值易變性幾大特征，數(shù)據(jù)資產既具有了類似無形資產的特征，又因多樣性和非耗盡性使得其異于常見的無形資產。因此，傳統(tǒng)的無形資產估值方法在評估數(shù)據(jù)資產時雖有一定的適用性，但又存在各種缺陷。在此基礎上，普華永道結合數(shù)據(jù)資產特征和其發(fā)展階段等方面提出以下框架（圖2）。

圖2 基于數(shù)據(jù)資產發(fā)展階段的估值框架研究

在暫沒有活躍交易市場的情形下，主要根據(jù)數(shù)據(jù)的發(fā)展階段從成本角度及收益/效益角度對數(shù)據(jù)資產價值進行分析。數(shù)據(jù)資產尚在開發(fā)形成階段，尚未被正式運用，該階段沒有社會價值及經(jīng)濟價值，適用成本思路或模糊因素/數(shù)學評價思路。當數(shù)據(jù)資產通過進一步開發(fā)，被應用于一些實際場景，并逐步產生社會價值，該階段的顯著特點是數(shù)據(jù)資產的社會價值較大，且高于經(jīng)濟價值，此階段適用成本思路、模糊因素/數(shù)學評價思路、數(shù)據(jù)勢能模型或實物期權模型。數(shù)據(jù)資產在應用場景下，經(jīng)濟價值逐步顯現(xiàn)，在該階段數(shù)據(jù)資產或將高于甚至遠高于社會價值，此階段適用可變現(xiàn)凈值思路、數(shù)據(jù)勢能模型、實物期權模型、多因素修正后的增量效益折現(xiàn)模型或非核心資產/因素剝離折現(xiàn)模型。

在有活躍交易市場的情形下，可從數(shù)據(jù)資產交易價值（市場角度）結合類比數(shù)據(jù)資產特征進行分析，通常使用的是多因素評價比較法與神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

2.1?成本思路

成本思路是從形成數(shù)據(jù)資產所需花費的成本進行評估的一種思路。盡管無形資產的成本和價值先天具有弱對應性且其成本相對欠完整，但一些處于開發(fā)初期的數(shù)據(jù)資產（即原始數(shù)據(jù)及粗加工階段數(shù)據(jù)資產）因尚無明確應用場景，沒有形成社會價值及經(jīng)濟價值。因此對于該階段的數(shù)據(jù)資產，成本思路評估其價值存在一定合理性。

2.2?模糊因素/數(shù)學評價思路

模糊因素/數(shù)學評價思路同樣適用于處于開發(fā)初期階段的數(shù)據(jù)資產（即沒有形成顯著社會價值及經(jīng)濟價值的數(shù)據(jù)資產），為成本思路的進階應用。其基本原則：由于同樣的投入不一定有同樣質量的數(shù)據(jù)，通過模糊數(shù)學評價方法對數(shù)據(jù)資產進行估值時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征列出評價項目，對每個項目定出評價的等級，并用分數(shù)表示，最后將所得分數(shù)進行加權平均，得到加權評價分數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)勢能模型

數(shù)據(jù)勢能模型適用于經(jīng)過精細化加工處理后形成一定應用場景的數(shù)據(jù)資產。該階段的數(shù)據(jù)資產處于“能量”的存儲積累的狀態(tài)中，蓄勢待發(fā)。雖然沒有產生商業(yè)利益，但在以數(shù)據(jù)驅動社會發(fā)展的重要趨勢下，形成了不同程度的社會價值。

2.4 實物期權模型

實物期權模型一般適用于企業(yè)數(shù)據(jù)資產，同時該數(shù)據(jù)資產的應用場景仍然存在不確定性。例如，企業(yè)未來可能會繼續(xù)加大在該數(shù)據(jù)資產方面的投入，還可能因該數(shù)據(jù)資產預計收益不能覆蓋前期投入的成本而放棄數(shù)據(jù)資產的繼續(xù)投入。實物期權模型不僅能夠幫助企業(yè)有效衡量數(shù)據(jù)資產于當下時點價值的最佳估計，也能夠協(xié)助企業(yè)管理者在企業(yè)的不同發(fā)展階段對于數(shù)據(jù)資產的發(fā)展做出最優(yōu)決策。

2.5 多因素修正后的增量效益折現(xiàn)模型

該模型適用場景：數(shù)據(jù)資產已完全實現(xiàn)商業(yè)化，即產生穩(wěn)定經(jīng)濟效益，但該數(shù)據(jù)資產一般為企業(yè)價值賦能之存在，而非企業(yè)核心資產或最主要的價值驅動因素。例如，數(shù)據(jù)資產能夠幫助企業(yè)降本增效或者助力企業(yè)獲取更多用戶和開拓市場等，為企業(yè)進一步賦能。

2.6 非核心資產/因素剝離折現(xiàn)模型

該模型適用場景：數(shù)據(jù)資產已完全實現(xiàn)商業(yè)化，即產生穩(wěn)定經(jīng)濟效益，一般作為企業(yè)的核心資產和最主要的價值驅動因素。例如，企業(yè)的主營業(yè)務收入及收益來源于出售或許可市場用戶使用企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)資產。

2.7 可變現(xiàn)凈值思路

該思路適用場景：數(shù)據(jù)資產經(jīng)驗證后發(fā)現(xiàn)沒有適合的應用場景，或將被淘汰。以數(shù)據(jù)資產于預計處置日的估計處置價格，減去為處置該資產需要額外發(fā)生的費用（例如交易成本、稅費）等，得到期末的可變現(xiàn)凈值，將其通過合適的折現(xiàn)率折現(xiàn)以得到數(shù)據(jù)資產于當下的估計價值。在該方法下，可能需要配合其他方法（例如市場法）來確定數(shù)據(jù)資產的預計未來處置價格。在極端情形下，結果接近于零。

2.8 多因素評價比較法

該方法適用場景：存在活躍的數(shù)據(jù)資產交易市場。企業(yè)價值評估領域有市場價值比率的概念，類似P/E、P/B等，以可比上市公司的市場價值比率乘以被評估企業(yè)對應的財務指標從而得到被評估企業(yè)的股權價值。在數(shù)據(jù)資產估值中，同樣可以采用該相對值比較法，且在分析分母的過程中可以帶入該方法——通過選取與被評估數(shù)據(jù)資產價值高度相關的驅動因素，并對這些因素進行量化評價得到綜合評價系數(shù)。相對于單一財務指標而言，以通過考慮數(shù)據(jù)資產價值驅動因素的綜合評價系數(shù)作為價值比率的分母更能反映數(shù)據(jù)資產價值的驅動源，可得到更有意義的價值比率。

2.9 神經(jīng)網(wǎng)絡模型

該模型適用場景：數(shù)據(jù)資產交易市場成熟、有序且活躍，且具有大量的交易數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)資產交易信息。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種以神經(jīng)元數(shù)學模型為基礎、模擬人腦系統(tǒng)結構和功能的抽象數(shù)學模型，是一個高度復雜的非線性動力學習系統(tǒng)，具有“學習”和“充分逼近復雜的非線性關系”等特性。

數(shù)據(jù)資產具有其鮮明且有別于其他有形和無形資產的特性，其價值受到諸如各類風險、數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)發(fā)展階段、數(shù)據(jù)應用場景等多項因素的影響，在現(xiàn)階段尚未完全厘清數(shù)據(jù)權屬、明確數(shù)據(jù)資產化條件和前提、形成大規(guī)模規(guī)范化數(shù)據(jù)資產的市場配置的現(xiàn)狀下，很難一蹴而就地形成一套完善且成熟配套的方法論體系。因此，界定權利屬性及假設前提、厘清評估對象及其他評估要素、研究不同方法論的相互聯(lián)系以及進一步夯實數(shù)字資產評估中非量化指標的量化可能等，將成為普華永道下一階段的研究方向及重點。