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摘要：本文梳理数字经济和大数据发展的时代背景，分析大数据资产估价的必要性，通过梳理当前大数据资产估价的发展历史，明晰了大数据资产评估的概念和理论，分析大数据应用于资产评估存在的问题，对资产评估管理制度提出建议。
关键词：数据资产;价值评估;大数据技术
Abstract：This paper combs the era background of the development of digital economy and big data， analyzes the necessity of big data asset valuation， clarifies the concept and theory of big data asset evaluation by combing the development history of current big data asset valuation， and analyzing the problems of big data in asset evaluation， this paper puts forward suggestions on asset evaluation management system.
1大数据政策背景
2020年4月9日中共中央发文首次将“数据”与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一，提出要加快培育数据要素市场。随着大数据、云计算、人工智能等新型信息技术的飞速发展，数字经济在国民生产总值中的总体比重不断提高。根据联合国《2019年数字经济报告》，数字经济的规模估计在世界国内生产总值的4.5%～15.5%之间。2018年，中国依然保持全球第二大数字经济体地位，规模达到4.73万亿美元，中国数字经济名义增长20.9%，占GDP比重为34.8%。
如今，经济活动的数字化形式在多个领域得到广泛的应用，各行各业逐渐进入数字化转型阶段，数据资产相关的开发与有效管理已成为各国政府以及企业高度关注的重点，很多企业纷纷开始探索大数据应用，将更多的资金投入到数据领域。
目前学术及商业社会对大数据的定义仍然主要關注大数据的体量，而并没发展到大数据具有的潜在商业价值上。随着整个社会数字化进程的加快，互联网数据资产的积累，将打开巨大的价值创造空间。研究互联网企业的数据资产价值评估，将促进产业数字化和数字产业化，不断激发高质量发展的新动能。
2数据资产确认、确权
按照我国《企业会计准则——基本准则》的规定，企业的资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。数字经济时代，在互联网上积累了海量的数据，不少企业自身主动产生或被动收集了大量数据。但是，只有符合上述资产定义且能够可靠计量的数据资源才能被确认为资产。
明确数据资产的法律权属既是确认数据资产的前提条件之一，也是数据资产在开发、运维、交易和使用过程中保护产权主体合法权益的关键问题之一。由于数据资产是数字经济时代产生的新鲜事物，关于数据资产的权属及保护，现有的法制建设还处于探索阶段。同时，在当前的互联网环境下如何采取有效的技术手段对数据资产的法律权属进行及时和准确的判断也面临着不少挑战。
通过《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（下称为“数据资产准则”），列举的部分行业数据资产的特征，我们可以看到主流大数据资产的特征，引导我们未来资产评估实务中执行资产评估程序、评估计划书编制的时候应当如何去思考。尤其是针对相同的数据资产，由于其应用领域、使用方法、获利方式的不同，会造成其价值差异。因此对数据资产商业模式的关注，这能够帮助资产评估专业人员了解数据资产活动获取收益的方式。
3大数据的主要特征
（1）可加工性。互联网企业可以对数据资产进行及时的维护、更新和补充，在数据资源不断积累的过程中，数据资产的价值会受到价值密度的影响，企业运营过程中可能会储存大量重复且无用的信息，增加企业的存储和维护成本，因此可以对数据资产进行归集整理，运用大数据技术分析、提炼并挖掘数据资产的价值，实现企业数据资产的最大化利用。
（2）垄断性。由于互联网企业结合多年的运营优势，可运用人工智能、云计算等前沿技术将经长时间沉淀的数据资源进一步挖掘，在对数据资源的脱敏化处理后进行趋势分析，为互联网企业自身的发展带来独有的获利优势，互联网企业对数据资产的垄断性越高，企业在行业内更具有竞争优势，数据资产的价值也越大。
尽管数据资产的特征和收益形成的方式各有不同，但数据资产价值的评估方法万变不离其宗，还是主要包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。数据资产评估方法的选择应当注意各个方法的适用性，不可机械地按某种模式或者某种顺序进行选择。
4结论和建议
本文梳理数字经济和大数据发展的时代背景，明晰了大数据资产评估的概念和理论，通过分析大数据在资产评估存在的问题，本文对于大数据资产评估各环节管理制度设计提出以下建议。
（1）行业协会应当建立数据共享平台。我国市场交易信息公开度不强仍然是造成信息数据不足的主要原因，因此拓宽信息获取渠道从而获得更多的行业数据信息是资产评估行业发展的一个必要条件。国内几乎没有专门从事评估行业信息搜集的机构，协会可以通过自身平台优势与证券交易所、资产交易中介等其他机构合作设立数据共享平台。
（2）评估机构应当保证信息的高效接收和及时反馈。不同的执业机构搜集信息的渠道不同，评估标准也有不同，各机构间应多沟通交流、传递信息，互相借鉴与监督。避免应信息不对称造成的评估效率低下，评估结果差别过大，资源浪费的现象。
大数据是信息时代的产物，其应用必定会对评估行业带来革新，但因其数据规模大和开放共享的特性，会让数据的真实性和安全性受到影响，但通过不断地探索总结，必将战胜这些困难。希望通过梳理数字经济时代背景下大数据技术对于资产评估影响的历史逻辑，为今后进一步讨论和完善资产评估理论和方法论体系打下基础。
参考文献
[1]刘辰翔，王卓，胡永强.数字经济时代的资产评估_刘辰翔[J].中国资产评估，2020，245（8）：33-39.
[2]梁艳.互联网企业数据资产价值评估[D].河北经贸大学，2020.
[3]杨璐，李丽.浅谈大数据在资产评估中的应用[J].中国资产评估，2015， 183（6）：41-44.
[4]朱建平，张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究，2016，33（2）：3-9.
[5]王文华，吴莉.大数据技术在资产评估领域的应用[J].中国资产评估， 2017，209（8）：40-42.
[6]刘玉.浅论大数据资产的确认与计量[J].商业会计，2014，546（18）：3-4.
作者简介
翁焰（1997-），女，汉族，重庆綦江，硕士研究生，房地产评估。
关键词：数据资产;价值评估;大数据技术
Abstract：This paper combs the era background of the development of digital economy and big data， analyzes the necessity of big data asset valuation， clarifies the concept and theory of big data asset evaluation by combing the development history of current big data asset valuation， and analyzing the problems of big data in asset evaluation， this paper puts forward suggestions on asset evaluation management system.
1大数据政策背景
2020年4月9日中共中央发文首次将“数据”与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为要素之一，提出要加快培育数据要素市场。随着大数据、云计算、人工智能等新型信息技术的飞速发展，数字经济在国民生产总值中的总体比重不断提高。根据联合国《2019年数字经济报告》，数字经济的规模估计在世界国内生产总值的4.5%～15.5%之间。2018年，中国依然保持全球第二大数字经济体地位，规模达到4.73万亿美元，中国数字经济名义增长20.9%，占GDP比重为34.8%。
如今，经济活动的数字化形式在多个领域得到广泛的应用，各行各业逐渐进入数字化转型阶段，数据资产相关的开发与有效管理已成为各国政府以及企业高度关注的重点，很多企业纷纷开始探索大数据应用，将更多的资金投入到数据领域。
目前学术及商业社会对大数据的定义仍然主要關注大数据的体量，而并没发展到大数据具有的潜在商业价值上。随着整个社会数字化进程的加快，互联网数据资产的积累，将打开巨大的价值创造空间。研究互联网企业的数据资产价值评估，将促进产业数字化和数字产业化，不断激发高质量发展的新动能。
2数据资产确认、确权
按照我国《企业会计准则——基本准则》的规定，企业的资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。数字经济时代，在互联网上积累了海量的数据，不少企业自身主动产生或被动收集了大量数据。但是，只有符合上述资产定义且能够可靠计量的数据资源才能被确认为资产。
明确数据资产的法律权属既是确认数据资产的前提条件之一，也是数据资产在开发、运维、交易和使用过程中保护产权主体合法权益的关键问题之一。由于数据资产是数字经济时代产生的新鲜事物，关于数据资产的权属及保护，现有的法制建设还处于探索阶段。同时，在当前的互联网环境下如何采取有效的技术手段对数据资产的法律权属进行及时和准确的判断也面临着不少挑战。
通过《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》（下称为“数据资产准则”），列举的部分行业数据资产的特征，我们可以看到主流大数据资产的特征，引导我们未来资产评估实务中执行资产评估程序、评估计划书编制的时候应当如何去思考。尤其是针对相同的数据资产，由于其应用领域、使用方法、获利方式的不同，会造成其价值差异。因此对数据资产商业模式的关注，这能够帮助资产评估专业人员了解数据资产活动获取收益的方式。
3大数据的主要特征
（1）可加工性。互联网企业可以对数据资产进行及时的维护、更新和补充，在数据资源不断积累的过程中，数据资产的价值会受到价值密度的影响，企业运营过程中可能会储存大量重复且无用的信息，增加企业的存储和维护成本，因此可以对数据资产进行归集整理，运用大数据技术分析、提炼并挖掘数据资产的价值，实现企业数据资产的最大化利用。
（2）垄断性。由于互联网企业结合多年的运营优势，可运用人工智能、云计算等前沿技术将经长时间沉淀的数据资源进一步挖掘，在对数据资源的脱敏化处理后进行趋势分析，为互联网企业自身的发展带来独有的获利优势，互联网企业对数据资产的垄断性越高，企业在行业内更具有竞争优势，数据资产的价值也越大。
尽管数据资产的特征和收益形成的方式各有不同，但数据资产价值的评估方法万变不离其宗，还是主要包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。数据资产评估方法的选择应当注意各个方法的适用性，不可机械地按某种模式或者某种顺序进行选择。
4结论和建议
本文梳理数字经济和大数据发展的时代背景，明晰了大数据资产评估的概念和理论，通过分析大数据在资产评估存在的问题，本文对于大数据资产评估各环节管理制度设计提出以下建议。
（1）行业协会应当建立数据共享平台。我国市场交易信息公开度不强仍然是造成信息数据不足的主要原因，因此拓宽信息获取渠道从而获得更多的行业数据信息是资产评估行业发展的一个必要条件。国内几乎没有专门从事评估行业信息搜集的机构，协会可以通过自身平台优势与证券交易所、资产交易中介等其他机构合作设立数据共享平台。
（2）评估机构应当保证信息的高效接收和及时反馈。不同的执业机构搜集信息的渠道不同，评估标准也有不同，各机构间应多沟通交流、传递信息，互相借鉴与监督。避免应信息不对称造成的评估效率低下，评估结果差别过大，资源浪费的现象。
大数据是信息时代的产物，其应用必定会对评估行业带来革新，但因其数据规模大和开放共享的特性，会让数据的真实性和安全性受到影响，但通过不断地探索总结，必将战胜这些困难。希望通过梳理数字经济时代背景下大数据技术对于资产评估影响的历史逻辑，为今后进一步讨论和完善资产评估理论和方法论体系打下基础。
参考文献
[1]刘辰翔，王卓，胡永强.数字经济时代的资产评估_刘辰翔[J].中国资产评估，2020，245（8）：33-39.
[2]梁艳.互联网企业数据资产价值评估[D].河北经贸大学，2020.
[3]杨璐，李丽.浅谈大数据在资产评估中的应用[J].中国资产评估，2015， 183（6）：41-44.
[4]朱建平，张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究，2016，33（2）：3-9.
[5]王文华，吴莉.大数据技术在资产评估领域的应用[J].中国资产评估， 2017，209（8）：40-42.
[6]刘玉.浅论大数据资产的确认与计量[J].商业会计，2014，546（18）：3-4.
作者简介
翁焰（1997-），女，汉族，重庆綦江，硕士研究生，房地产评估。