数据资产价值评估助推数字经济高质量发展

      《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）以及《数据资产评估指导意见》（以下简称《指导意见》此前相继出台，构成了财政部推动数字经济落地“一体两翼”的政策实践。

　　助力开展数据资产评估工作

　　《指导意见》的发布对评估机构开展数据资产评估工作具有重要的指导意义。

　　一是对数据资产进行明确定义。将数据资产定义为特定主体合法拥有或控制、能进行货币计量，且能带来直接或间接经济利益的数据资源。这与《暂行规定》中，符合企业会计准则中无形资产或存货定义的数据资源可以作为数据资产进行入表，在合规、计量、经济利益等关键词上具备逻辑上的一致性，对于保证资产评估机构、专业人员、市场及监管机构对数据资产认识上的统一口径具有重要意义。

　　二是为数据资产评估工作的开展提供有效指引和规范。《指导意见》中的评估对象、操作要求、评估方法和评估披露等章节，充分结合了数据资产这一特殊评估对象特点，对核查关注要点、评估作业路径、适用评估方法、报告披露要求给予明确的指引。其发布适应了当前数据资源要素化、资产化、资本化对数据资产评估的迫切需求，有利于解决当前数据资产评估业务中存在的一系列重点难点问题，对于进一步规范数据资产评估行为、促进资产评估行业服务数据资产化发挥了重要的推动和保障作用。

　　三是为数据资产评估指明了具体的方法路径。基于对数据资产价值内涵的基本认知，《指导意见》以附件形式，对数据资产评估适用方法、各种方法相关的具体模型乃至公式均进行了详细定义和解释，进一步解决了数据价值表征如何在资产评估模型中体现、如何结合数据资产特点合理选择资产评估路径、如何运用专业模型进行数据资产评估等关键“卡脖子”问题，保障数据资产化相关出资、交易、转让、计量等环节的价值传导机制畅通。

　　四是明确了数据资产质量评价对数据资产评估的重要意义。与一般资产评估程序不同，数据资产评估通常需要进行前置的质量评价，从数据资产的基本情况、数据质量等维度进行分析，了解各类要素对数据资产价值的影响。强调了数据资产评估要重视质量因素，包括数据的准确性、一致性、完整性、规范性、时效性和可访问性等，要求采取恰当方式执行数据质量评价程序或者获得数据质量的评价结果，有利于资产评估行业实事求是开展数据资产评估业务，科学合理地形成数据资产评估结论，有效树立数据资产化领域的公信力。

　　认识数据资产核心价值特性

　　与其他类型资产的评估相比，数据资产评估具有以下特点。

　　价值维度多元化。数据资产的完整价值，来源于其多元化的价值维度及组合化的价值协同。数据资产可以同一时间在多行业、多区域、多场景发挥多元化多维度价值，数据资产可以同一时间与多种固定资产、无形资产乃至其他权利发挥协同性、叠加性价值。资产评估需要特别关注所评估数据资产的价值内涵与外延，进行合理的价值维度考量及充分的适用前提披露。

　　投入累积资本化。数据资产形成及运维过程的投入，并不能仅视为研发或管理费用。这些持续投入，提升完善数据资产功能与效用，应属于资本化投入。同时，不同类型数据资产形成的路径千差万别，采用成本法对数据资产进行价值评估时，需要特别关注数据资产在形成过程中各类成本的归集情况。

　　应用场景多样化。根据数据资产的共享性特点，其可通过复制被组织内外多个主体共享和同时使用。其价值会根据应用场景的不同而产生差异。同一数据资产在不同应用场景下，通常会发挥不同的价值，应根据相应评估目的下评估对象的具体应用场景，选择使用恰当的价值类型。

　　边际成本最小化。由于数据资产本身存在可复制、可共享、可升级等特点，以极低的边际成本实现收益倍增，可形成规模报酬递增的经济模式。

　　价值创造外溢化。与传统意义上的资产不同，数据资产可以同时应用于不同场景。当数据资产应用场景范围扩大时，其预期收益水平也会因外溢性效果出现明显提升。因此，通过充分挖掘数据资产在更多领域的应用，使数据资产服务于整个社会经济体系，其价值将远大于仅应用于企业本身的应用场景，更加充分地揭示数据资产的价值。

　　为数据资产入表提供专业保障

　　历史成本是数据资产入表初始计量的主要路径。数据资产评估是通过交易形式取得数据资产的初始计量依据。

　　根据目前中国企业会计准则以及《暂行规定》要求，企业确认的数据资源在初始计量时需以历史成本入账。初始计量时，要结合数据资产的形成方式和来源路径，分类处理。对于企业自创自建的数据资产，需清晰认识到并不能以评估价值入账，需梳理其形成过程中的合理投入，以历史成本计量。对于企业外购形成的数据资产，通常以外购成本入账。外购成本的公允性可由评估结果作为依据。

　　资产评估是数据资源入表后续计量的必要工具。数据资产入表是持续性行为，需要进行持续规范的后续计量。例如，对于存货类数据资源可变现净值以及无形资产类数据资源可收回金额的计量，均需要合理公允的价值判断，即资产评估的专业保障。资产评估相关的专业服务能力和经验能为数据资产入表企业提供有力专业支持。

　　《指导意见》是数据资产相关信息披露的重要依据。资产评估是数据资源入表相关信息披露的重要来源。资产评估机构及专业人员需要更加充分地学习并运用《指导意见》，提供专业资产评估服务和资产评估报告，作为企业数据资源入表、计量、信息披露的重要支撑和依据。

　　不断提升全面服务数字经济能力

　　资产评估机构要站在数据资产服务商的角度，促进数字经济高质量发展，不断提升数据资产评估专业能力，为数据资产化提供专业优质服务。

　　一要继续推动数据资产登记工作。通过区块链等专业技术为数据资产进行登记，以此方式作为权属确认的尝试，并在报告中充分披露。经过权属登记，明确数据资产归谁所有、申报人所享有的权利状况以及在该权属状况下的申报人。

　　二要继续投身数据资产入表实践。资产评估机构应从自身专业出发，在数据资产价值计量、数据资产会计估计、数据资产信息披露等环节发挥专业贡献，与准则制定机关、企业管理层、外部审计师、市场监管机构共同构建有作用、有效率、有原则、有底线的数据资源会计列报及财务管理生态。

　　三要继续助力数据要素市场发展。全国性、区域性、行业性数据交易所正在有序建立，符合数据安全前提的数据资产交易范式正在研究论证，资产评估机构应充分发挥数据交易专业服务机构作用，在《指导意见》的指引和规范下，提供专业的价值鉴证服务，保障交易各方利益公平，维护市场繁荣稳定。

　　四要积极探索数据跨境流动路径。数据跨境流动是贯彻我国数字经济全球化战略的必然要求，是新型信息技术创新的必然要求。如大数据、人工智能、物联网、区块链、云计算等新兴数字技术，均以数据为核心、以算法为引擎、以算力为支撑、以分布式为特征，跨越时空，突破地理区域限制。评估机构应以开放和促进数据流动的姿态投身数据跨境探索，为中国数据价值保驾护航。

　　五要创新研究数据资产金融属性，在数据资本化道路上做好专业引领。数据资产化的终极目标是充分发挥金融属性，走向数据资本化，数据金融、数据证券、数据信托、数据衍生品等市场空白需要进一步创新研究。资产评估作为金融市场的重要参与者、资本市场的重要“看门人”，在数据资本化领域发挥专业引领作用，以价值引擎推动相关制度建设和市场建设。