数据资产价值评估的三种方式以及优劣.docx

《数据资产价值评估的三种方式以及优劣.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据资产价值评估的三种方式以及优劣.docx（4页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。

1、数据资产价值评估的三种方式以及优劣数据资产的价值评估在企业管理与决策中是至关重要的。虽然数据本身是无形的，但其在企业运营和发展中的作用日益凸显。随着信息时代的不断发展，数据不再仅仅是一种资源，更是企业蓬勃发展的重要动力之一。本文将深入探讨数据资产评估的三种方式及其优劣，旨在为企业在复杂的商业环境中选择最适合的评估方法提供清晰的指引。1 .成本法评估方式=重置成本-贬值因素或评估方式=重置成本*成新率数据资产的重置成本主要关注两方面：内部数据资产：包括了企业内部产生或者收集的数据资产，其重置成本主要涵盖了人力、设备和研发等方面的成本O这些成本涵盖了数据的收集、存储和处理过程O外部数据资产：指的是

2、企业通过购买获取的数据资产，其重置成本即为企业获取该数据资产的采购金额。贬值因素：时效性：数据的时效性对其价值有着重要影响。随着时间的推移，部分数据可能会失去其时效性，从而导致价值下降。质量低下：数据的质量是其价值的重要衡量标准。如果数据质量较低，可能会导致数据资产的价值降低。如果数据不符合企业的需求或者无法满足预期的使用目的，也会导致数据资产的价值下降。优点：简单易懂：成本法的计算方式直观简单，易于理解。计算简便：通过比较重置成本与贬值因素，可快速得出数据资产的估值。缺点:间接成本难以分摊：对于内部数据资产，需要对间接成本进行合理分摊，但分摊比例难以准确评估。例如，对于由业务同事录入的数据，

3、其人工成本如何合理分摊到数据资产中，需要进一步探讨。贬值因素难以量化：时效性、准确性等贬值因素难以具体量化,影响了评估的准确性与全面性。无法反映收益：尽管成本法可以评估数据资产的价值，但无法清晰反映其具体带来的收益。因此，难以全面衡量数据资产的实际经济价值。2 .收益法具体分为三种类别一、权利金节省法：定义：权利金节省法是一种评估数据资产价值的方法，其基于数据持有者因拥有该资产而无需支付使用费用所节省的成本来进行估值。计算方式：计算公式为2nk=l许可使用费/（l+i）n+所得税摊销收、乙rmo许可使用费:表示将数据资产授权给他人使用所能收取的费用，例如,授权给公司A使用数据资产，收取公司A的

4、许可使用费。折现率（i）：表示数据资产持有者期望的必要报酬率。使用期限（n）：表示数据资产可使用的期限。所得税摊销收益：表示部分数据尚未形成资产，因此无法确认为无形资产入账的部分收益。应用：通过权利金节省法，可以更准确地评估数据资产的经济价值,考虑了数据持有者因拥有数据资产而节省的成本，从而为企业决策提供重要参考。二、多期超额收益法：定义：多期超额收益法是一种评估数据资产价值的方法，其基于数据资产所带来的净现金流或超额收益的现值进行估值。计算方式：计算公式为2nk=l超额收益/（l+i）n+所得税摊销收益。其中：超额收益：指由于持有该数据资产而导致收入增加或成本减少的额外收益。常见的情况包括数

5、据提效减负以及通过数据分析产生的利润等。折现率（i）：表示投资者期望的报酬率。使用期限（n）：表示数据资产的使用期限。所得税摊销收益：表示部分数据尚未形成资产，因此无法确认为无形资产入账的部分收益。应用：多期超额收益法考虑了数据资产所带来的长期收益，因此可以更全面地评估其经济价值。通过该方法，企业可以更准确地衡量数据资产的潜在贡献，从而为决策提供重要参考。三、增量收益法：比较该数据资产在使用过程中产生现金流差额的方法计算方式=nk=l增量现金流/（l+i）n+所得税摊销收益增量现金流=现金流（持有该数据资产）-现金流（未持有该数据资产）优点：能够反映数据资产的经济价值，到底产生了多大的价值一目

6、了然。缺点：（1）使用期限难以确定：由于数据资产的动态性，使用期限的确定较为困难，尤其是针对具有时效性和沉淀分析价值的数据（2）现金收益计量难度大：对现金收益的准确计量是企业普遍面临的问题，若仅简单地按照节省人力或笼统确认收入，可能导致数据资产价值评估不完整或存在不准确性。3 .市场法市场法：可比数据资产成交额*2修正系数可比数据资产成交额:在公开交易活跃下，相同或者类似数据资产的交易成交额，类似于公允价值；修正系数：用于对标的数据资产和可比案例的差异进行修正优点：能够客观反映资产的市场情况，相对公允、真实、可靠。缺点：（1）需要公开市场、第三方作为基础，例如各地的数据交易所进行评估，形成成熟的评估体系，但是如果平台尚未成熟、或者无法提供相应的交易情况，则无法统计可比数据资产成交额；（2）不同行业，修正系数进行评估。例如地产行业所需的数据，也可以用于其他行业，但价值不具备可比性，所以修正系数需要进一步明确。4、总结虽然数据资产评估已有多种方法，但其仍受到数据质量、应用场景、行业特性及法律框架等多重因素的影响。一个成熟的评估体系尚在形成之中，因此根据行业特征、企业需求及数据属性进行系统分类，以确立适宜的评估策略，推动数据资产评估体系的完善和发展。