瓴羊&阿里云：2023基于数据资产全生命周期估值与实践报告（30页）.pdf

1、目录页一、数据资产价值评估的意义和研究现状.41.数据资产的概念和意义.42.数据资产估值发展现状.4二、数据资产价值评估主流方法.61.数据资产价值评估的方法.62.数据资产价值评估的核心因子说明.61）成本计算因子.72）价值调节因子.83.数据资产价值评估的技术实现探索.101）血缘传播用于数据成本评估：.102）层次分析用于数据管理要素评估：.143）超额收益法用于数据收益率评估：.17三、数据资产价值评估应用场景与案例介绍.191.数据资产价值评估应用场景.191）内部治理运营.192）外部数据流通.24四、趋势与总结.251.数据资产价值评估总结.262.数据资产价值评估未来趋势.

2、27一、数据资产价值评估的意义和研究现状4一、数据资产价值评估的意义和研究现状1.数据资产的概念和意义数据要素市场化已成为建设数字中国不可或缺的一部分，而数据资产化是数据要素化的基础，在企业数字化转型和全面数据管理能力的基础上，进一步提升数据应用和数据流通，以最大化数据资产的价值。数据资产是组织(政府机构、企事业单位等)与个人合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录、存储，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库等结构化或非结构化数据。数据资产的构建和应用，对于企业发展，对于社会进步，都具有重大价值和意义1。数据资产估值在厘清数据资产权属、构建数据资产的定价和交易体系、促进数据要素市场发展具

3、有至关重要的作用。对企业自身发展而言，数据资产估值结果将更加直观、丰富的展现数据给企业带来的业务和财务价值，进而推动企业构建数据文化，加大数据资产管理投入，调动各方参与数据资产管理工作的积极性，提高企业使用数据辅助决策的效率。对社会经济发展而言，数据资产的流通将极大的促进全社会的数据丰富度，创新更多数据应用场景，在此基础上，社会各界可加快对数据资产价值的共识，加快形成不同数据资产的不同定价和多种交易模式，引导数据流通和交易健康有序发展。2.数据资产估值发展现状国内各界自 2019 年起陆续关注数据资产价值评估领域，行业组织、科研院所和产业界相继发布了相关政策文件、研究成果或实践案例。中国资产评

4、估协会于 2020 年 1 月发布了的资产评估专家指引第 9 号数据资产评估，在传统资产评估三种方法（成本法、收益法和市场法）的基础上进行了优化，提出了数据资产评估方法。德勤-阿里在2019 年联合发布了 数据资产化之路-数据资产的估值与行业实践，其基本思路与 资产评估专家指引第 9 号数据资产评估一致，同时深入分析了各个方法的优劣势。中国信息通信研究院与浦发银行在 2021 年联合发布了商业银行数据资产管理体系建设1参考大数据技术标准推进委员会数据资产管理实践白皮书（6.0 版）一、数据资产价值评估的意义和研究现状5实践报告，结合浦发银行数据资产管理实践，提出了内在价值、成本价值、业务价值、

5、经济价值和市场价值的五大估值维度。光大银行于 2022 年发布的商业银行数据资产会计核算研究报告中从数据资产入表的视角出发提出了货币度量数据资产价值的方法。总结而言，国内在理论层面当前数据资产价值评估方法主要划分为成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。其中，成本法为数据资产的价值由生产该无形资产的必要劳动时间所决定，是从数据资产的重置角度考虑的一种估值方法，即新建该项数据资产所需花费的成本；收益法为数据资产的价值由其投入使用后的预期收益能力体现，是基于目标数据资产预期应用场景，对未来产生的经济收益进行求取现值的一种估值方法；市场法是基于相同或相似数据资产的市场可比交易案例的一种估值方

6、法。此外，数据资产估值也引起了国外学者的广泛关注，但是更多以数据资产市场化定价为出发点倒推数据资产估值思路的。例如，斯坦福大学的研究者提出了基于市场价值的数据估值方法，主要基于数据资产带来的消费者剩余价值，并研究生产者的市场表现等因素；英国的金融科技公司和数据服务提供商根据自身在数据交易市场中的实践，开发了基于数据流量、数据质量和数据影响力等指标的数据资产估值模型。我们认为数据资产估值当前在理论研究层面已有初步成果，但仍然面临三大问题，一是数据资产估值目的、场景和相应方法尚未统一，二是估值过程主观性较大、缺少量化指标、技术应用程度低，使得数据资产估值结果不准确，三是缺少各行业数据资产估值实践案