清华大学研究院解析数据要素市场化改革：从政策到实践的全面提速

在这个信息时代，数据资产正逐渐变成企业极为关键的经济财富。学界和业界都高度重视如何精确衡量这些数据资产的价值。目前，关于数据资产价值评估的研究尚未达成共识，这促使我们共同探寻解决问题的途径。

数据资产的定义

企业所拥有的数据信息是一笔宝贵的财富。这些信息既可进行价值评估，又可进行交易。数据可能以实体或电子形式存在。它们有望为企业带来经济效益，对企业的发展极为重要。以科技公司为例，它们收集的用户行为数据，正是其数据资产的重要组成部分。

数据资产价值的影响维度

孙淑萍于2022年对数据资产的价值影响进行了探讨。她提到，获取与维护数据资产需投入成本。而且，数据资产的多寡与品质是衡量其价值高低的重要因素。另外，合理运用数据资产能为企业带来更多效益。最后，企业还需关注数据资产可能引发的风险。

价值评估方法分类

大家对评估标准的看法尚未统一，但讨论的核心都是围绕数据资产的价值。评估方式主要有两种：一是对传统方法进行了优化，二是从传统方法中发展出的综合评估。优化后的传统方法在评估数据资产方面有一定作用，但每种方法都有其不足。而综合评估方法则考虑了更多因素，因而更为全面。

不同方法的研究与适用性

李静萍在2020年提出，在评估数据资产价值时，应融合多种手段，比如市场价格和收益计算等。到了2023年，熊旺旺和余炳文指出，鉴于国有数据信息管理规范明确，成本也能追踪，因此采用成本法来评估数据资产更为适宜。随着数据市场的逐步成熟，使用收益法进行数据资产评估既合理又高效。这种方法在确定评估标准时遭遇了困难，亟需对以往的做法进行创新和优化。

多期超额收益法

通过将每期的预期额外收益进行折现并加总，多期超额收益法能估算出目标资产的价值。这种方法特别适用于评估那些竞争力强且价值独特的资产，数据资产也不例外。它不仅全面分析了数据资产的商业属性，还考虑了其多种收入渠道，因而能更准确地体现数据资产的实际价值。孙文章与杨文涛于2023年提出一创新法，此法通过差量法对多期额外收益进行核算，并以此为基础进行价值判断。他们所构建的模型加入了层次分析法，并去除了其他资产收益的干扰。此方法既严格又公正，非常适合众多企业对其内部数据资产进行估值。

评估风险与更新

数据在经济和战略方面的重要性十分显著，因此在评估过程中必须全面审视潜在的风险与不确定性。我们采用灵活与敏感的分析方法来识别风险所在。另外，还需依据数据的时效性，定期对数据资产的价值进行评估与更新。如此一来，能更精确地反映出数据资产的实际价值，确保评估结果的精确性。例如，市场状况的变化也会导致数据资产价值的相应调整。

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