自中共中央、國務院2022年12月發布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱《意見》）以來，各地相繼成立地方數據集團公司作為開展授權運營的市場主體，推動公共數據與社會數據融合開發利用。各地都在積極探索建立結構性分置的數據產權制度，探索健全數據要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬機制，完善數據收益合理化分配，積極從數據資產登記、資產評估入表、數據資產金融創新等方面，加快推動數據資產價值實現。 

      數據資源成為數據資產被列入資產負債表、數據資產和數據產品在數據交易所進行市場交易、數據資產金融創新等各方面的核心環節是能對數據資產的成本進行可靠地計量，對其價值進行合理的評估。數據資產的入表、交易和利用等導致對數據資產的價值評估產生了巨大的需求，各地數據交易所也在推動數據資產價值評估研究與發展，與傳統的資產類型相比，數據資產的財務核算、交易、利用以及數據資產的投資管理面臨著新的挑戰，數據資產的價值評估已成為推動數據資產化和數據資產市場化的必不可或缺的重要環節之一。

      為更好地規范和促進中國資產評估行業在數據資產的財務核算、交易、利用以及數據資產的投資管理等方面為市場相關各方提供專業的價值評估服務，中國資產評估協會于2023年9月8日發布了《數據資產評估指導意見》（以下簡稱“指導意見”），指導意見極富時效性和實踐指導意義。指導意見包括正文和附錄，分別為總則、基本遵循、評估對象、操作要求、評估方法、披露要求和附則共七章28條。圍繞數據資產的評估對象，評估對象的基本屬性和特征，影響價值的關鍵因素，數據資產評估特有的數據質量評價要求，評估方法和披露要求等各方最為關切的問題進行了規范，并特別提示在執行數據資產評估業務時，應當關注數據資產的安全性和合法性，并遵守保密原則。指導意見將于2023年10月1日起施行。


      指導意見所稱數據資產，是指特定主體合法擁有或者控制的，能進行貨幣計量的，且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源。執行數據資產業務，應了解和關注數據資產的信息屬性（主要包括數據名稱、數據結構、數據字典、數據規模、數據周期、產生頻率及存儲方式等）、法律屬性（主要包括授權主體信息、產權持有人信息，以及權利路徑、權利類型、權利范圍、權利期限、權利限制等權利信息）和價值屬性（主要包括數據覆蓋地域、數據所屬行業、數據成本信息、數據應用場景、數據質量、數據稀缺性及可替代性等）。還應當根據數據來源和數據生成特征，關注數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等產權分類，并根據評估目的、權利證明材料等，確定評估對象的權利類型。


      指導意見要求資產評估專業人員執行數據資產評估業務，應當知曉數據資產具有非實體性、依托性、可共享性、可加工性、價值易變性等特征，關注數據資產特征對評估對象的影響。

      數據資產的上述特征說明了數據資產的存儲、使用和流通都需要介質才能完成，數據可以無限制地循環使用和復制，不會因為使用而磨損、消耗。數據資產不僅表現形式多種多樣，還可以通過更新、分析、挖掘等處理方式，改變其狀態及形態，數據資產的利用過程中還可以采用不同的模型、算法和應用場景。數據資產的價值隨應用場景、用戶數量、使用頻率等的變化，采用不同的模型、算法和應用場景會導致加工后的數據資產價值也會產生較大的差異。


       指導意見要求資產評估專業人員執行數據資產評估業務，需要關注影響數據資產價值的成本因素、場景因素、市場因素和質量因素。

       成本因素包括形成數據資產所涉及的前期費用、直接成本、間接成本、機會成本和相關稅費等。

       場景因素包括數據資產相應的使用范圍、應用場景、商業模式、市場前景、財務預測和應用風險等。

       市場因素包括數據資產相關的主要交易市場、市場活躍程度、市場參與者和市場供求關系等。

       質量因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。

       同一數據資產在不同的應用場景下，通常會發揮不同的價值。指導意見要求資產評估專業人員應當通過委托人、相關當事人等提供或者自主收集等方式，了解相應評估目的下評估對象的具體應用場景，并選擇和使用恰當的價值類型。


       指導意見要求資產評估專業人員應當關注數據資產質量，并采取恰當方式執行數據質量評價程序或者獲得數據質量的評價結果，必要時可以利用第三方專業機構出具的數據質量評價專業報告或者其他形式的數據質量評價專業意見等。

       指導意見的附1中定義了什么是數據質量，數據質量是指數據在指定條件下使用時，其特性能夠滿足明確的或者隱含的要求的程度。并從準確性（即數據資產準確表示其所描述事物和事件的真實程度）、一致性（即不同數據資產描述同一個事物和事件的無矛盾程度）、完整性（即構成數據資產的數據元素被賦予數值程度）、規范性（即數據符合數據標準、業務規則和元數據等要求的規范程度）、時效性（即數據真實反映事物和事件的及時程度）和可訪問性（即數據能被正常訪問的程度）等六個維度設計了數據資產質量要素評價指標體系，規范資產評估機構或第三方專業機構對數據質量的評價工作，可以認為數據資產的質量評價是數據資產價值評估的基礎。


       確定數據資產價值的評估方法包括收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法。

       指導意見要求在采用收益法評估數據資產，估算數據資產帶來的預期收益時，根據適用性可以選擇采用直接收益預測、分成收益預測、超額收益預測和增量收益預測等方式，并根據數據資產應用過程中的管理風險、流通風險、數據安全風險、監管風險等因素估算折現率。在附1的評估方法相關模型示例部分，對于不同的收益預測方式，分別列出了技術思路，參考公式和適用場景，并進行了較為充分的說明。

       在運用成本法進行數據資產評估時，要根據形成數據資產所需的全部投入，分析數據資產價值與成本的相關程度，考慮成本法的適用性，合理確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）。與運用成本法進行資產評估時通常所考慮的三類貶值因素或使用成新率有所不同，指導意見基于數據資產的特征，要求在運用成本法進行數據資產評估時合理確定數據資產價值調整系數。價值調整系數是對數據資產全部投入對應的期望狀況與評估基準日數據資產實際狀況之間所存在的差異進行調整的系數，需要進行專業和合理的分析。

      在運用市場法進行數據資產評估時，應根據數據資產或者類似數據資產是否存在合法合規的、活躍的公開交易市場，是否存在適當數量的可比案例，考慮市場法的適用性，基于數據權利類型、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相同或者近似因素選擇可比的數據資產案例，通過質量差異調整、供求差異調整、期日差異調整、容量差異調整以及其他差異調整等確定調整系數，并將調整后的結果匯總分析得出被評估數據資產的價值。附1中對相關的調整系數分別進行了說明。

       數據作為新型生產要素，是數字經濟發展的重要基礎。中企華作為數據領域的長期踐行者，致力于協助數據要素市場發展，在數據資產價值評估方面不斷研究和創新服務。我們在數據資產價值評估的基礎上，將為企業提供數據應用場景優化、商業模型分析、業務規劃咨詢等專業服務。可以預期，在數據確權、流通和交易、數據要素收益分配、數據交易場所建設、數據治理等關鍵環節的政策及標準的完善過程中，我們的實踐經驗將會是有益的補充；在完善數據管理、數據脫敏、數據質量、價值評估等標準體系的建設中，我們的專業能力將得到充分的發揮。中企華愿與社會各方共同努力，致力于發揮數據要素潛能，促進數字經濟快速發展，提升經濟發展新水平。

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