中企華積極推進數據資產評估專業研究工作，公司陳徽因和李永剛兩位同志梳理大量國外數據資產評估文獻并撰寫的專業文章“國外基于用戶對象的數據資產價值評估”被分為三部分陸續刊登在《中國會計報》，本文為該文章的第三部分。

      數據資產的用戶可以分為三類，即數據生產者，數據使用目的主要為再出售的用戶；數據使用者，數據的主要價值在于輔助日常經營或重大決策的企業或研發中心；數據中心，數據存在多端口來源、多端口輸出，且使用目的為多用戶共享的集成性用戶。

      數據中心是指數據庫、數據終端等場景，可以被形象地視作數據的圖書館，普遍存在于大學和科研場所等重價值、輕價格的環境中。作為數據生產者與使用者中間的紐帶，數據中心的資產價值更為隱形。相較于數據生產者、數據使用者的價值評估，數據中心的價值評估更為復雜。

      在評估方法方面，相較數據生產者和使用者的評估方法，數據中心類別的評估方法較為新穎，對價值的判斷不僅包括對商業發展、盈利獲利的衡量，更是涵蓋數據庫安全性和社會職責等宏觀指標。


      作為數據的交通樞紐，數據中心的信息具有多端口來源、多端口輸出的特征。與生產者和使用者不同，數據中心的價值并不來自于對數據的出售或使用，而是基于數據特征之一的“數據價值的評判只與數據的使用次數掛鉤”，即使用次數越多，數據價值越高。因此，針對其價值的評估方法不應拘泥于該數據中心所創造的現金收益，而應通過統計數據庫的使用次數及人數的方式判斷數據中心的價值所在，即基于消費的價值評估法。

      與修正歷史成本法相同，基于消費的價值評估法要求對數據中心的整體費用進行測算，并對測算出的整體費用根據數據中心的實際情況進行修正。例如，當數據中心里的某數據庫存在重復或錯誤時，該數據庫的成本應以重復率或錯誤率為參數相應地進行降低調整。

      在得到修正后的數據中心總體費用后，價值應等于費用乘以數據中心的使用頻率。使用頻率系數同樣可以被用于鼓勵或懲罰數據中心的管理措施。在數據中心中，如果管理人員嚴格遵守安全合規條例并禁止部分用戶不安全使用數據，其價值不應因為拒絕不安全訪問而導致價值減少，反而應為其安全性增加“安全使用價值”；數據庫中從未或極少被使用過的數據應被認定為是無效數據，使用頻率應按照該“無效數據比例”相應進行扣除。

      基于消費的價值評估法存在較多主觀假設條件，客戶類型的權重對數據中心的評估結果影響較大，對權重輕微的調整可以導致整體數據庫評估值的大幅變化。

      同時，“數據資產的價值會隨著使用次數的增多而提升”是數據特征之一，基于消費的價值評估法以此特征作為理論支撐，將每種用戶端口的價值以數據中心整體費用的倍數作為計算基數，且不考慮用戶端口對數據的實際使用用途或囤積性復制造成的影響，基于消費的價值評估法必然會導致價值評估結果遠超于數據中心的歷史費用。


      科研數據保護法的最佳適用數據類型是重前期研究投入的科研型數據中心，此類數據中心對成本與收益的未來預測時間跨度往往在一年以上。與基于消費的價值評估法中提到的一般數據中心不同，科研數據保護法中的數據中心往往有國家或地方政府支持，其公益性和科研性的重要程度遠高于對短期盈利的追求。因此，在針對科研數據中心的評估中，評估方法需格外注意科研中心的社會職責，從宏觀角度看待科研數據中心為社會整體所帶來的價值。

      在成本端，科研數據保護法將數據資產從接收到使用的整體成本大致分為三個階段，分別是存檔前階段、存檔階段和輔助服務階段。其中，每階段再被分割成數個單項服務和底層服務。英國國家數據中心的研究報告顯示，占據時間和成本比例最高的單項服務為存檔階段的數據處理服務，包括數據接收讀取、質量檢查、分類和引用等數個底層服務。部分擁有專職人員或專業軟件處理的服務，如數據格式轉換、數據安全轉移、前端授權等處理流程較為標準，單項處理時長比較穩定，而申請數據使用牌照、數據分類標簽的辨認及生成、技術支持等部分包含外部服務或定制化服務的單項服務處理時長波動較大，對成本的分配則需要單獨分析。通過對單項服務所需的費用和時間進行階段性分類，數據中心可以更好地分配數據資產對應成本，并對未來發展對應的成本做出更為精準預測。

      與其他數據資產對收益的判斷不同，科研型數據中心的核心目的并非盈利，而是作為公益性的公共文化機構為社會提供服務，其社會職能應包括但不限于對科研型數據資產的收集、清洗、整理和借閱。

      在此前提下，科研數據保護法的預期收益不應局限于對數據中心本身帶來的短期經濟收益，而是需要對不同社會群體做出長期價值判斷。因此，科研數據保護法會將數據庫帶來的收益以三個不同維度進行分析，分別是直接與間接收益、近期與遠期收益、內部與外部收益，以此反映出科研數據中心的社會價值。

      總體而言，科研數據保護法的成本分割較為嚴謹，預測數是基于每單項服務的成本動因單獨計算得出，且可以通過實地考察或調查問卷反饋情況隨時對預測方法進行調整，框架靈活且及時性高；而由于科研數據中心的公益性質，科研數據保護法對收益判斷十分宏觀，不僅要站在三個維度進行判斷，而且需要企業、科研人員或行業專家根據數據所屬行業及前景進行專業預測。對評估人員而言，科研數據保護法需要大量的現場考察及訪談作為基礎，并且要求評估師對資產所在的專業領域具有深度理解，是一種具有挑戰性的數據資產評估方法。


       數據資產評估方法還有多期超額收益法、有無比較法、權利金節省法、電子文獻周期法等諸多方法，已在國外數據資產評估領域萌芽。

       如何在這些方法中進行取舍，并結合我國數據資產的行業標準與實操環境進行修正，是當下數據資產評估業界具有挑戰性的難題。

       數據資產評估還存在數據資產確權難、網絡安全保護難及隱私權保護難等問題，急需行業專家與企業一同對數據資產評估標準進行更細化的界定與補充。

       挑戰與機遇并存。在“十四五”時期信息化的大背景下，我國數據產量與質量一同爆炸式上升，在相關政策的鼓勵下，數據市場運營將會逐漸發展為一個標準化、規范化、安全化的自律體系。屆時，數據資產評估將作為其必不可少的一部分，輔助數據產權的價值衡量與交易，為數據資產交易市場保駕護航。