数据资产价值估值的难点和挑战

限量版犯贱

2023-12-27

要有效评估数据资产价值，必须充分考虑影响其价值的各项因素。中国资
产评估协会（2019）认为，数据资产的价值影响因素包括技术因素、数据容量、
数据价值密度、数据应用的商业模式和其他因素。有学者认为数据资产的价值
应该由数据质量和数据分析能力组成（李永红，2018）。阿里和德勤（2019）
则是将数据资产价值影响因素分为质量、应用和风险维度。2022 年，广东财经
大学政税务学院副院长郑慧娟副院长在 DQMIS 大湾区交通行业数据要素增值论
坛提出，数据资产通常具有非实体性、依托性、可共享性、可加工性、价值易
变性等特征。根据中国社科院江飞涛副研究员的判断，在数字技术和数字经济
促进组织形态创新的语境下，组织形态会向放、协同、共享的创新生态网络形
态演变。相应的，带来了数据资产不同于传统资产的特点。例如，组织方式的
网络化带来了产权界定的复杂性，协同化使得成本收益归属更加复杂，企业之
间的数据共享与跨界协作导致数据确权，数据资产边界的确定、收益、成本，
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都比传统的企业整体或者单项资产难度更大。
数据的种类多样，数据资产价值的评估维度也是多元的。与传统资产相比，
数据种类多样、价值易变，具有更加丰富的潜在应用场景，其资产化后的价值
评估也需要综合考虑更多方面因素。