数据资产有哪些估值方法？

数据资产估值方法按照估值结果的 形式分为以货币度量的估值方法及非货币度量的估值方法两类。

一、货币度量估值方法

（1）成本法

成本法，又称重置成本法，是将在当前条件下重新购置或建造一个全新状态的评估对象所需 的全部成本与合理利润，减去各项贬值后的差额作为评估对象价值的一种评估方法。其中考虑合理利润的主要原因是需要将资产生产者的风险成本纳入考量，而合理利润是风险成本的量化估 计。 确定成本法的可用性时需要考虑以下两点： 其一，成本与价值是否具有对应性；即计算的重置成本应能较好地体现资产的待评估价值， 否则成本法评估值意义较弱。 其二，相关历史资料是否具备可得性；成本法是以历史资料为依据确定目前价值，其中重置 成本包括各类相关合理成本项，只有此类数据在企业内部可以获得，成本法才具有可行性。

（2）收益法

收益法，是通过估算被评估资产的未来预期经济收益，并将预期值折现作为评估资产价值的 一种方法。相比重置成本法中对数据资产获取代价的关注，收益法更注重数据资产能够为企业带 来的超额收益能力。收益法的思路源自资产本身的定义，即：资产预期会给企业带来经济利益的 流入。 确定收益法的可用性需要考虑以下三点： 其一，未来收益是否可以合理预期并用货币进行计量，即需要清晰把握数据资产与企业经营 收益之间是否存在着可以连接、可以预测的关系。 其二，预期收益所伴随的风险价值是否可以合理预期并用货币进行计量，即需要明确收益的 不确定性是否可以预测。 其三，获利年限是否可以预期，即收益年限需要用于计算后续的时间价值折现，因此确定资 产的盈利期间是收益法实施的重要条件。

（3）市场法

市场法，又称比较市场法，是按所选参照物的现行市场价格，通过比较被评估资产与参照资 产之间的差异并加以量化，以调整后的价格作为资产评估价值的方法。市场法要求充分利用类似 资产成交价格信息，采用比较和类比的思路估测被评估资产的价值。 确定市场法的可用性时需要考虑以下两点： 其一，是否具备充分发育且活跃的资产市场，即市场法通常需要已有的可比交易作为基础， 且出于准确性考虑一般需要找到三个及以上的类似参照资产，将结果加权平均。如果评估资产所 在的市场没有相关参照物或者相关交易，市场法则较难启用。其二，对标资产与被评估资产的资料可得性，即市场法的另一关键是将被评估资产与对标资 产的各项指标参数进行比较，因此需要确认是否可以收集到可比资产的关键技术参数、属性等。

（4）其他货币度量估值方法

在 2020 年 Gartner《如何衡量信息资产的净值》报告中，提出了从企业数据质量低下导致 业务绩效差或者产生负债的角度对数据资产的价值进行评估。 WVI 模型描述了数据质量低对企业造成的可避免的实际额外成本。数据质量低可能会造成企 业运行中出现重大意外事件、操作流程执行不佳，产生业务损失与商机损失、监管罚款、声誉损 失等，以上情况所造成的额外成本均可以看作 WVI 模型的影响因素。此外，在企业运营中，某些 数据的缺失可能尚未造成实质性损失，但已经对业务带来了潜在的业务风险和负面影响。对于此 类情况，可以使用 RVI 模型补充评估数据资产的价值。 确定上述两种方法的可用性时，需要考虑待评估数据资产的缺失带来的直接或间接损失是 否易于衡量。 值得注意的是，WVI、RVI 在本质上都是对未来的（负）收益折现的方式。因此，尽管这两种 评估方式与传统方式参数不同，但其仍可被划归为收益法范畴。

二、非货币度量估值方法 

当前理论和领先实践中，非货币类度量法通常根据特定的资产评估目的，选择相关评估维度 构建评估体系，并最终以无量纲的形式展现评估结果。此类方法中，目前 Gartner 提出的 IVI、BVI 和 PVI 三类评估模型较为完善。三类方法分别从数据的客观特征、数据对业务的应用价值和 数据应用前后企业 KPI 指标的变化三个方向构建评估模型，重点考虑数据资产在企业中如何推 动业务效率提升。 IVI 模型重点考虑了信息的内在价值，强调信息的正确性、完整性、其他竞争者获取该数据 资产的可能性以及数据可使用的时长。IVI 模型的优势在于其重视数据本身的相关因素，且模型 中所需的正确性和完整性的指标相对容易获得，能够快速计算出客观的资产价值；但由于 IVI 模 型缺少业务视角，因此其也忽略了对于数据资产价值密度的考量，其适用于快速比较应用相似的 数据资产的价值潜力，以明确提升数据资源投入方向。

相比之下，BVI 模型纳入了数据资产与业务相关性的指标，体现了数据资产对公司业务和收 益的支撑，但“业务相关性”指标的确定方式较为主观，不同使用者评估的相关性不一定具有可 比性，因此 BVI 的评估结果可能存在较大波动。BVI 模型适用于探索发掘目前未被分析使用的数 据业务价值，或评估尚无具体应用的数据价值，合理管理现有的低价值数据。 PVI 模型从企业绩效因子（KPI）的角度来衡量数据资产与业务的相关性，通过观测目标企 业 KPI 的前后变化来差异化对比数据资产在企业中发挥的作用。PVI 模型能够直观地体现数据资 产在企业中发挥的作用，但其强调企业 KPI 的前后对比并纳入了时间维度的评估因子，因此只能 用于数据应用的后评估环节，无法在数据被使用之前或者使用过程中对其价值进行评估。同时， PVI 模型的应用过程中，难以剔除企业中其他因素对企业 KPI 的影响，因此数据资产对 KPI 的直 接影响力度并不能可靠衡量。PVI 模型主要适用于评估已使用的资产对企业关键目标的价值，例 如在数据应用试点过程中分析数据对业务的价值。

综合法模型，即通过确定评估对象，针对自身数据资产估值目的和相关特点，构建相应的估 值模型。综合法模型没有固定的公式或影响因子，使用者可以结合企业自身数据指标的丰富度， 以及企业对数据的关注点和管控重点，对模型因子和权重进行调整和优化，定制化地构建评估模 型。其适用于无法直接使用现有模型的企业，特别是对数据资产的价值有较为特殊的定义，需要 用特定因子进行衡量的企业。