《数据资产会计》系列每期文章，一般都会在开头点明会计数据精英的研究思路，每期文章都会有不同的味道，几乎是全网最新鲜的，欢迎反复咀嚼、评价交流。

　　上期文章，我们解读了中国资产评估协会（简称：中评协）最新下发的《数据资产评估指导意见》，由于内容太多，分为上下两期解读，本期为下期，重点解读最核心的部分：数据资产评估方法。

　　会计粉丝往往对财政部下发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》更感兴趣，然而本号优先解读的却是资产评估业内人士更感兴趣的《数据资产评估指导意见》。

　　本号的解读顺序可以这么理解：先有数据资产定价，才能可靠地计量数据资产、满足资产确认条件，才有数据资产入表。当然，从影响资产成本的会计计量角度考虑，也可以直接从财政部颁发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中得到部分答案，不必非得全面评估数据资产，才能落地数据资产会计确认与计量。只是说，为了更有层次性地实现数据资产会计的学习，本号特意规划了一下研读顺序，先明白数据资产到底是个啥玩意儿，再谈确认、定价、计量、估值等等。

　　甚至，数据资产评估对于数据资产会计而言，是必修课：《企业数据资源相关会计处理暂行规定》中对数据资源会计有硬性披露要求——企业对数据资源进行评估且评估结果对企业财务报表具有重要影响的，应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。

　　同时，本号再次强调：资产评估不是数据资产入表的硬性前提条件，数据资产入表与数据资产评估很可能是并行的关系，两条线有各自的主线目标，只不过，两条线在抵达各自的终点目标（入表/估值）之前，过程有交叉，甚至关键节点彼此借鉴。

　　当然，历史事实是，2023年8月先有的财政部带头《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，2023年9月后有的中评协补刀《数据资产评估指导意见》。这个先后顺序也可以这么理解：只有在会计层面鼓励了数据资产的表内确认，评估师的工作才更有意义，否则对表外资产的评估价值及评估业务合规性就打了折扣。其实资产评估行业早就想放开手脚地去评估数据资产，一直在等一个成熟的时机：只等会计师点头——官宣数据资产可以入表。

　　这不，2023年8月21日会计师刚点头，才过了半个月，9月8日评估师就奉上了貌似早就有所准备的《数据资产评估指导意见》，你以为这就完事了？

　　看到没？2023年11月10日，中评协又有动作了，把《基于应用场景的企业数据资产价值评估研究》和《政府公共数据资源资产化过程中的价值评估研究》列为了协会年度重大研究课题之二，数据资产占据了40%的年度重大研究课题，足以见得数据资产评估这股风有多么猛！

　　【实例1】近日，坤信国际资产评估集团有限公司与山东浪潮傲林大数据有限公司签约，对浪潮傲林方提供的模型数据资产进行评估，目前该评估项目已进入最后阶段，邀请了行业专家对数据资产评估报告进行论证。（号称是首单，但应该不是，在新规出台前肯定就有探索吃螃蟹的了）

　　【实例2】近日，中联资产评估山东公司为山东四季汽车服务有限公司提供数据资产评估服务，对该企业持有的供应商、车辆、订单、评价等数据进行资源盘点、确权登记并进行资产评估，助其成功获得齐鲁银行300万贷款，造就了数据资产融资的典型成功案例。

　　【实例3】近日，青岛天和资产评估有限责任公司为“人民出行”进行数据资产评估服务，采用收益法对其持有并使用的“共享出行数据资产”的市场价值进行评估，并出具了资产评估报告，为相关资产收购行为提供价值参考。

　　马爸爸，无数人问过他下一个商机，下一个风口是什么。搞互联网电商、炒房地产，都已是过去时。经济周期的低谷，往往是偷偷积累实力、抢占经济周期波峰利益的最佳时机，风口都是憋出来的，就看憋的时期有没有你。马爸爸给出的答案是：大数据。准确地说，这不是一个忽然到来的风口，不是一个热点，而是由数字经济的大趋势决定。相关逻辑论证已经在《数据资产会计（三）》中阐述。

　　自从本号连载了几期数据资产会计系列文章后，有些粉丝表示很感兴趣，而有些粉丝表示数据资产的会计计量难题就像一个永远无法逾越的坎一样，觉得数据资产会计毫无存在感，甚至是个伪命题...想当年，多少老会计对会计电算化不屑一顾半岛官方体育，说很多技术上的难题无法实现，后来呢？还没退休就面临职业危机，新事物取代旧事物的客观规律不可违，正所谓沉舟侧畔千帆过。

　　回到正题，传统资产评估的三大方法：成本法、收益法、市场法，在数据资产评估中必然有传承、也有变通，这也是《数据资产评估指导意见》出台的技术核心所在。本篇文章会从资产评估一般逻辑出发，针对性地解读官方对数据资产评估指导的专业特色。

　　本篇文章按照《指导意见》的顺序：收益法（第二十一条）、成本法（第二十二条）、市场法（第二十三条）来讲。收益法，第二十一条就用了七句话进行指导，非常精炼。

　　【1】根据数据资产的历史应用情况及未来应用前景，结合应用或者拟应用数据资产的企业经营状况，重点分析数据资产经济收益的可预测性，考虑收益法的适用性。

　　这条重点在讲收益法应用的前提，即适用性问题。这可是《指导意见》最先搬出来的重点评估方法啊，这要是规定的太严格，《指导意见》不就是在自降身价、很难有用武之地吗？目前的风气以鼓励为主，约束为辅，因此我们来看看在数据资产评估中运用收益法的前提条件，是不是相比于一般资产评估中的收益法有所放松？

　　可查阅《资产评估执业准则——资产评估方法》，里面第八条对收益法的应用前提有三条规定：评估对象的未来收益可以合理预期并用货币计量+预期收益所对应的风险能够度量+收益期限能够确定或者合理预期。

　　这三点很好理解，分别是现金流折现模型中的分子、分母底数、分母指数，说白了不就是折现前必须确定的三个参数呗，不然折现都无法计算，意思就是收益法折现所需的这三个计算参数，必须要保障确定得合理，才适用收益法，废话！

　　然而，这种废话放在《数据资产评估指导意见》中都不敢，毕竟在大多数企业中，对于有没有数据资产都有疑问，数据资产的法律法规也处于快速迭代期，一些数据资产产权保护环境随时可能发生变化，怎样合理预期收益期限及反映数据资产各种不确定风险的折现率？

　　因此，《指导意见》只给出了评估收益法适用性的所谓重点：分析数据资产经济收益的可预测性。其他的都没敢说哈哈哈，顶多隐晦地暗示了“根据数据资产的历史应用情况...”，意思就是建议有过几年数据资产应用经历的企业再去考虑运用收益法，毕竟数据资产从无到有的摸着石头过河阶段，如果一上来用收益法，没经验的参数估计只会让预测更加不可靠。

　　上期文章说过，数据资产评估要事先确定权利类型，到底是数据资源持有权、数据加工使用权还是数据产品经营权？不同的获益模式，收益法模型会有不同时间分布、不同风险程度、不同金额的现金流，不是说同样的数据资产，放在同样的会计主体中，就会有唯一正确的预期收益口径，如果会计主体同时拥有两种及以上权利类型的数据资产大产权（类比一下大产权房与小产权房），企业完全可以有不同的权利变现途径选择，企业的不同发展阶段也有不同的资产运用战略，因此在明确预期收益口径之前，一定要明确数据权利类型这个假设前提，毕竟上期文章提到的《数据二十条》已经明晰了数据资产产权的三权分置。

　　这是数据资产个性化的产权口径，不是每一个资产都有这么复杂多样的商业模式，但任何一项资产的收益法评估，都要统一模型中的预期收益类型及口径，至于一般意义上的《资产评估执业准则——资产评估方法》，只是提到了诸如整体收益口径与部分收益口径需明确、名义金额口径与实际金额口径要明确等，而数据资产收益口径更加多样，这点更为关键，所以《指导意见》中收益法在第2点的位置就强调了。

　　【3】在估算数据资产带来的预期收益时，根据适用性可以选择采用直接收益预测、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预测等方式。

　　其实这点不是数据资产特有的收益预测方式，熟悉资产评估的粉丝肯定知道，这是copy了无形资产评估的收益预测方式。未来本系列文章会讲到，根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，站在会计师的视角，数据资产入表要么参照无形资产模式，要么参照存货模式。而从《数据资产评估指导意见》这一条可以看出，站在评估师的视角，收益法评估数据资产更适合参照无形资产模式进行评估，重点支持参照无形资产评估而不是存货资产评估。具体原因后期文章会细讲。

　　【4】区分数据资产和其他资产所获得的收益，分析与之有关的预期变动、收益期限，与收益有关的成本费用、配套资产、现金流量、风险因素。

　　这个是《指导意见》特有的，专门针对数据资产强调的，为什么要强调这个？因为数据资产的使用一般需要结合其他资产一同使用才能获益，很少能够明确数据资产单独产生的现金流，在会计上资产减值测试技术中辨析最小现金流单元的资产组可能都精确不到数据资产，而是数据资产与其他资产结合在一起形成的资产组，所以这给收益法确定仅与数据资产相关的增量现金流量带来了难题！这一条指导意见，就是告诉你，你区分困难也得给我区分，这是收益法评估数据资产的技术难点但也是技术重点，同时给你个提示：你不是难区分吗，那你就先跟其他资产一起考虑，跟收益结合在一起进行综合分析后，再行区分是不是容易一些？

　　【5】根据数据资产应用过程中的管理风险、流通风险、数据安全风险、监管风险等因素估算折现率。

　　这一点，是《指导意见》在《资产评估执业准则——资产评估方法》第十三条“收益法评估所采用的折现率不仅要反映资金的时间价值，还应当体现与收益类型和评估对象未来经营相关的风险，与所选择的收益类型与口径相匹配”的基础上进行的细化，如果不细化确定折现率需要考虑的风险类型，那数据资产用收益法评估时直接确定折现率着实有点抓瞎，毕竟数据资产的特殊性决定了数据资产的相关风险也是特殊的，最好指导意见给个提示，需要特殊考虑哪几个方面，这不，指导意见做到了。

　　其实，管理风险、流通风险、数据安全风险、监管风险，这几个风险肯定还不全，实务工作会不断反哺评估理论，不断地细化且随着法律法规环境的变化而有所侧重。比如，2023年11月2日财政部、国家网信办联合下发了《会计师事务所数据安全管理暂行办法（征求意见稿）》，以后这种法律法规会不断喷涌，学习吧，终身学习吧哈哈哈

　　这点没什么特殊的，就是照抄了一下《资产评估执业准则——资产评估方法》第十三条，同上。

　　【7】综合考虑数据资产的法律有效期限、相关合同有效期限、数据资产的更新时间、数据资产的时效性、数据资产的权利状况以及相关产品生命周期等因素，合理确定经济寿命或者收益期限，并关注数据资产在收益期限内的贡献情况。

　　对比一下《资产评估执业准则——资产评估方法》第十二条：资产评估专业人员在确定收益期时应当考虑评估对象的预期寿命、法律法规和相关合同等限制，详细预测期的选择应当考虑使评估对象达到稳定收益的期限、周期性等因素。

　　多了数据资产更新时间、时效性、权利状况的特殊考虑，删掉了详细预测期的话术，毕竟能粗略预测就不错了哈哈哈。

　　【1】根据形成数据资产所需的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度，考虑成本法的适用性。

　　我能说这是《指导意见》特有的嘛！哈哈哈，《资产评估执业准则——资产评估方法》可没这么写哦，你看看这是啥架势，《指导意见》在指导成本法评估数据资产的时候，上来就让你考虑成本法适用性，还隐晦暗示你“分析数据资产价值与成本的相关程度”，就是告诉你，数据资产跟传统资产不一样，很特殊，资产价值会与资产成本产生很大的分离，资产成本在资产价值中影响因素占比可能很低！成本法，成本法，成本你个毛钱，数字经济时代，还在那拼成本呢？当然，成本确实是非常重要的因素，但工业经济时代与数字经济时代的侧重不同啊，《指导意见》也是在未来数字经济趋势大环境下编的，编写的人也清楚，所以一上来就提示你，不要抱着传统资产的那种依赖成本法评估的惯性思路，慎重考虑成本法。

　　但是啊，理论归理论，理想很丰满，能不能落地，还要看现实啊。人家收益法都暗示了，你要是从没有过数据资产管理经验，刚入门，尽量别用收益法，你预测不准，这时候咋办，可能就是成本法的利用窗口！尤其是企业自创的数据资产，很多成本归集可追溯的那种，可能成本法比收益法更加适用。《指导意见》要综合起来研读。

　　【2】确定数据资产的重置成本，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。

　　对比一下《资产评估执业准则——资产评估方法》第十九条：资产评估专业人员应当根据评估目的、评估对象和评估假设合理确定重置成本的构成要素。重置成本的构成要素一般包括建造或者购置评估对象的直接成本、间接成本、资金成本、税费及合理的利润。

　　评估对象为数据资产，自然影响到了重置成本的构成要素，相比于一般构成要素，数据资产重置成本额外强调了前期费用，不再强调合理的利润，毕竟，数据资产的入账价值都亟待进一步规范，利润咋可能合理确定呢是不是哈哈哈，而且想不到的费用都往“前期费用”里装，目前只能这么暂定，将来数据资产评估成熟了，大家都熟悉了，应该会有更细化的改动。

　　【3】确定数据资产价值调整系数，例如：对于需要进行质量因素调整的数据资产，可以结合相应质量因素综合确定调整系数；对于可以直接确定剩余经济寿命的数据资产，也可以结合剩余经济寿命确定调整系数。

　　这个质量因素调整系数，是数据资产专有的。本文开头说的那个坤信国际的数据资产评估先例，就联合了各个单位的专家一起举行了数据模型资产质量评价沟通会，专家讨论并通过了本次数据质量评价的评价维度、评价规则、评价标准，对数据质量进行了现场检测并签署了数据质量评价报告。

　　《数据资产评估指导意见》后附的附件2，就是《基于质量要素的指标体系设计示例》，搭建了数据质量因素评价的模板，《指导意见》除了核心技术路线的指导外，全文上下能看出来尤其强调了数据资产的质量评价，这是数据资产评估绕不过去的一个坎。但这也是一个难点，毕竟评估师也不是专门干IT的，也不是专门干被评估单位业务的，那些业务大数据封装后没个专业点的方法很难评估其质量。

　　此外，《指导意见》第十七条还额外给出了数据资产质量评估的一个指引：资产评估专业人员应当关注数据资产质量，并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，必要时可以利用第三方专业机构出具的数据质量评价专业报告或者其他形式的数据质量评价专业意见等。数据质量评价采用的方法包括但不限于：层次分析法、模糊综合评价法和德尔菲法等。

　　看似有明确的指导，实际操作起来，问题只会越来越多：这些需要数据专家干的活儿，评估师也要利用专家的工作，但承担多少责任？毕竟数据质量评价采用的层次分析法、模糊综合评价法和德尔菲法掺杂了很多主观上的因素，无法复现，底稿检查产生争议怎么办？数据质量评价专家的责任与资产评估师的责任如何划分？这点没有《资产评估执业准则——资产评估方法》的对比，因为资产质量这个考量，是在《数据资产评估指导意见》中特殊强调的，那与数据资产可能接近的无形资产，就不需要额外强调资产质量了吗？不同资产的质量评价方法，有没有区分？

　　市场法，在《资产评估执业准则——资产评估方法》中三大方法排行之首，结果在《数据资产评估指导意见》中三大方法排行之末，很好猜到原因吧。

　　刚起步的行业，市场都不健全，获取公允价都很难的，市场法说好听点就是确定一些参数存在技术上的困难，说难听点就是可能压根不适用！

　　不过啊，市场法离数据资产评估也没很多人想象的那么远，国内的数据交易所都好多好多了，运作成熟点的也有了。

　　别着急，本系列后期文章都会讲到的，数据资产市场发展的现状。其实发展的已经很多了，只是在大众认知上偏小众。数据资产会计火起来后，赶紧了解啊，多读读会计数据精英的系列文章，永远不会落伍哈哈！

　　【1】考虑该数据资产或者类似数据资产是否存在合法合规的、活跃的公开交易市场，是否存在适当数量的可比案例，考虑市场法的适用性。

　　对比《资产评估执业准则——资产评估方法》第五条：资产评估专业人员选择和使用市场法时应当考虑市场法应用的前提条件：评估对象的可比参照物具有公开的市场，以及活跃的交易；有关交易的必要信息可以获得。

　　感觉差不多是不是，只是多强调了一点，考虑市场法的适用性，解读跟成本法第1点差不多，不重复了。

　　【2】根据该数据资产的特点，选择合适的可比案例，例如：选择数据权利类型、数据交易市场及交易方式、数据规模、应用领域、应用区域及剩余年限等相同或者近似的数据资产。

　　这个就不贴对比文了，很简单，毕竟市场法的运用强调可比案例的可比性，这里只是根据数据资产的特殊属性特征，强调了在数据资产可比案例的选择上应额外关注什么，是在实务操作细节上的指导。

　　【3】对比该数据资产与可比案例的差异，确定调整系数，并将调整后的结果汇总分析得出被评估数据资产的价值。通常情况下需要考虑质量差异调整、供求差异调整、期日差异调整、容量差异调整以及其他差异调整等。

　　对比《资产评估执业准则——资产评估方法》第七条：资产评估专业人员在运用市场法时应当对评估对象与可比参照物进行比较分析，并对价值影响因素和交易条件存在的差异做出合理修正。

　　这其实是市场法应用时很常规的必不可少的一步，跟上一点一样，属于针对数据资产量身打造的操作细节上的指导，额外强调了质量差异调整。

　　从篇幅上也能看出来，重收益法、轻成本法、轻市场法。轻成本法是因为数据资产固有属性，轻市场法只是暂时的时机不成熟。强调了数据资产的质量因素差异对评估的影响，强调了数据权利类型的相关参数估计与口径统一，强调了可参照无形资产收益法评估模式来评估数据资产。

　　当然，一个企业在不同生命周期，半岛官方体育对不同评估方法也有侧重，比如数据资产诞生期倾向于成本法来评估数据资产，并用历史成本计量属性来完成数据资产的初始入账。数据资产诞生后自用，运用大数据智慧优势降成本、重构商业模式，产生显著的超额经济效益后，倾向于用收益法评估数据资产。等到企业发展成熟，数据资产沉淀基本完成并标准化应用，形成标准的数据产品后上市流通，甚至以数据资产作为抵押来融资，那对数据资产的评估方法又会倾向于市场法。

　　除了收益法、成本法、市场法这三种基本方法外，还有衍生方法，后期文章会介绍。具体用什么方法，不仅取决于企业，也取决于数据资产市场的发展。

　　学习《数据资产评估指导意见》，结合上期文章，抓住这几个数字就可提纲挈领：