随着数字中国建设的推进，数据已然成为产业高质量发展和行业数字化转型的核心生产要素。加快培育数据要素市场、激发数据资产价值转化，已经成为数字中国建设的关键引擎。在数据要素市场化持续探索的过程中，如何有效衡量数据价值，构建科学、统一的数据资产估值机制，建立“数据资产定价之锚”，是打造健全的数据交易流通市场的重要前提。

　　为此，中国光大银行聚焦数据资产估值，通过对数据资产概念的辨析、数据资产估值理论的研究，探索适用于商业银行的数据资产估值方案，并通过估值实践总结数据资产估值的实施步骤、前提条件和关键点，形成《商业银行数据资产估值白皮书》并对外发布，为同业提供借鉴。

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　　1.中央和地方政府高度重视数据要素市场培育，完善数据要素属性具有战略意义。2020年4月，《中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式将数据作为生产要素，“十四五”规划提出“激活数据要素潜能”，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规密集出台，体现了国家对数据生产要素的重视。同时，部分省市率先探索数据要素市场化改革，相继出台系列法规和指导文件；北京、上海、深圳、贵阳等大数据交易所相继成立。各项政策的频繁颁布不仅在战略高度上强化了完善数据要素属性和市场流通性的重要意义，也为数据要素市场体制机制建设指明了方向。

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　　2.数据资产价值的科学有效计量是数据要素流通的基础。统一的数据资产估值及定价标准是数据要素流通的价值衡量基础，也是数据要素配置的重要手段。对社会而言，数据资产估值为交易市场统一数据定价模式的形成提供系统框架和标准参考，促进数据资产要素流通市场的构建，提升行业对于数据资产价值的公允认知。对企业自身管理而言，通过量化数据资产价值及分布，可有效识别高价值数据资产，为管理决策层数据领域的量化评估提供辅助决策工具，提升数据资产的应用水平，为数字化转型提供参考。

　　要探索数据如何转化为资产以及对其进行价值计量和流通的前提条件和转化机制，首先需要厘清数据资产相关概念。根据对法律规章、国家标准及专业文献等方面的研究，结合对数据、资产、无形资产的定义，从企业应用的角度，我们将数据资产定义为“由企业合法拥有或控制，预期在未来能够为企业带来经济利益的、以电子方式记录的数据资源”。其中“合法拥有或控制”是数据作为资产估值的前提；“带来经济利益”是圈定数据资产的范围，不能带来经济利益，比如内部管理的过程数据需要从估值范围里排除。同时，相比于传统的有形资产和无形资产，数据资产还具备非实体和无消耗性、可加工性、形式多样性、多次衍生性、可共享性、零成本复制性、依托性和价值易变性八大特性。这些属性是在未来逐步构建和完善数据资产估值体系中需要持续考虑和优化的内容。

　　通过对传统资产评估方法及各类理论研究的梳理，当前数据资产估值尚无权威统一的方法体系。数据资产估值方法按照估值结果的形式分为货币度量法及非货币度量法两类。

　　货币度量的估值方法以传统资产评估方法为代表，主要包括成本法、收益法以及市场法三大类，此外还包括由Gartner提出的浪费价值（WVI模型）和风险价值（RVI模型）两种货币类评估模型。非货币度量法主要包括Gartner提出的内部价值（IVI模型）、业务价值（BVI模型）和绩效价值（PVI模型）三类模型。

　　实践中，货币度量法评估的价值能直接与其他货币价值比较，更能直观反映数据资产价值；而非货币度量法一定程度上反映数据资产自身的价值变化，满足数据资产内部管理要求半岛官方体育，但由于缺乏量纲，可比性不足，难以为数据要素的流通交易提供参考。因此，货币度量法更具有普适性。但非货币度量方法能够通过模型的方式将数据资产的各类特点对价值的影响纳入考虑，对货币度量法进行有效补充，构建更加适合数据资产的货币度量方法。

　　结合数据资产定义及特点，中国光大银行在传统的估值理论基础上，以货币化度量数据资产为目标，构建了普适性、可落地的数据资产估值方法体系，指导实际的数据资产估值工作。数据资产估值核心方案采用最朴素的计算方法，即：“算什么”“怎么算”“计算”三大步骤。

　　1.“算什么”明确估值对象和颗粒度。“算什么”的关键是确定估值的最小单元，也就是数据资产估值对象及计算的颗粒度。结合数据资产八大特点，我们确定了估值对象划分的五大原则：独立性、整体性、不重复评估、成熟度及合理性。根据独立性原则，评估对象至少是一个独立产生业务价值的数据集合，单个字段不能作为资产估值的最小单元。根据整体性原则，整体不可分割的数据资产，如模型及其相关参数，建议划分在同一估值对象。充分考虑数据资产的存在形式、价值来源、生命周期等因素，我们将数据划分为原始类、过程类及应用类三大类，再进一步对三大类数据资产的特点和影响价值因素的不同，细分为17个估值对象，明确估值的最小单元。

　　2.“怎么算”构建估值体系。“怎么算”的关键在于明确具体算法和参数。研究中我们发现，各货币度量估值方法均具有不同的适用条件。如运用优化成本法时，数据资产相关成本可通过多种方式获取；运用优化收益法时，各数据资产的相关收益可追溯；运用优化市场法时，市场中应至少具备同类型交易和产品。

　　优化成本法是在传统成本法的基础上，通过合理收益率、综合调节系数两大重要参数，引入数据质量、数据规模等修正因子，结合市场均值或企业本身历史盈利数据确定此类资产的合理利润，综合评估数据资产内部价值。

　　优化收益法在原有收益提成法和增量收益法的基础上，对数据资产收益提成率进行修正，估算数据资产预期经济收益折现到估值时点的价值，综合评估数据资产内部价值。

　　优化市场法则从可类比市场案例、价格修正和交易方式（年限）三个变量进行考虑，利用可比案例相关数据预测待评估数据资产年收益，推算未来历年收益的折现总和，计算数据资产交易日和评估日的现值总值，综合评估数据资产外部价值。

　　基于优化后的三大估值方法，中国光大银行充分考虑数据资产特性及价值实现方式，将数据生命周期、数据规模、数据质量、数据风险、市场交易等因素通过定量或专家法，纳入综合调节系数，构建形成全面、通用的数据资产估值体系，设计计算参数111个。

　　3.计算数据资产价值。“计算”则从实施角度，将方法与估值对象进行适配并最终计算出数据资产价值。在满足方法选用条件的前提下，还需综合考虑方法应用持续性，将估值对象与估值方法进行适配，确定用于数据资产价值计算的198个指标，并进一步以中国光大银行自身的数据资产为对象，完成计算指标数据的采集与计算，最终得出全行超千亿的数据资产价值。通过计算我们发现，数据资产的主要价值体现在应用类的数据资产。这说明沉淀的数据只是资源，只有把数据用起来，才能充分释放数据价值。

　　当前，数据基础设施加速泛在化、数据价值加速显性化，推动了数据要素市场体系的快速迭代升级。展望未来，国家政策、法规及相关标准将逐渐明晰和细化，更具操作和指导意义，数据资产估值方法和评估指标将趋于完善，最终探索出一条科学、具有公信力和普适性的数据资产估值路径。

　　中国光大银行将积极融入国家数据要素市场建设大局，在保证数据安全合规的前提下，拓展新技术实践和数据价值场景应用，为实现银行业高质量发展探索新方案、新模式。