资产评估专家指引——数据资产评估（征求意见稿）.doc

附件3资产评估专家指引——数据资产评估（征求意见稿）本专家指引是一种专家建议评估机构执行资产评估业 务，可以参照本专家指引，也可以根据具体情况采用其他适当 的做法中国资产评估协会将根据业务发展，对本专家指引进 行更新第一章引言第一条为指导数据资产评估业务，针对数据资产特点，结合 目前实际操作中的部分难点及要点，中国资产评估协会组织制定 了本专家指引第二条本专家指引所指数据资产是指由特定主体通过合法 的方式拥有或者控制，依托于载体，经过加工处理可在市场上进 行交换，通过符合法律法规的方式使用并且能带来经济利益的数 据资源第三条本专家指引所指数据资产评估，是指资产评估机构及 其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，接受 委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为第二章数据资产的基本情况第四条数据资产的基本状况通常包括：名称、来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用 范围等执行数据资产价值评估业务时，评估人员可以通过委托 人提供、自主收集等方式获取评估对象的基本状况第五条数据资产的基本特征通常包括：非实体性、依托性、 多样性、增值性、可加工性、价值易变性等。

通过对数据资产 基本特征的了解，可以帮助评估专业人员分析基本特征对数据资 产价值评估的影响一）非实体性：数据资产无实物形态，虽然需要依托实 物载体，但决定数据资产价值的是数据自身数据的非实体性 导致了数据的无消耗性，即数据不会因为使用频率的增加而磨 损、消耗，这一点与其他传统无形资产相似二）依托性：数据必须存储在一定的介质里，介质的种 类多种多样，例如纸、磁盘、磁带、光盘、硬盘等，甚至可以 是化学介质或生物介质同一数据可以以不同形式同时存在于 多种介质三）多样性：数据的表现形式多种多样，可以是数字、表格、图像、声音、视频、文字、光电信号、化学反应、甚至 是生物信息多样的信息可以进行互相转换，从而满足不同数 据消费者的需求该多样性表现在数据消费者身上，则是使用 方式的不确定性不同数据类型拥有不同处理方式，同一数据 资产也可以有多种使用方式数据应用的不确定性，使数据资 产的价值变化波动较大四） 增值性：数据的使用会产生新的数据在稳定发展 的基础上，会促进数据资产的规模和维度不断积累，提升其整 体价值五） 可加工性：数据可以被维护、更新、补充，增加数 据量；也可以被删除、合并、归集，消除冗余；还可以被分析、 提炼、挖掘，加工。

六） 价值易变性：数据资产的价值受多种不同因素影响， 这些因素随时间的推移不断变化，某些数据当前看来可能无 用，但随着时代进步可能会产生更大的价值第六条数据资产按照数据所在的产业可以划分为金融行业 数据资产、房地产行业数据资产、电信行业数据资产、政府数据 资产等不同行业的数据资产具有各自不同的特征，这些特征可 能会对数据资产的价值产生较大的影响一）金融行业数据资产的独有特征通常包括：1. 高效性：金融数据资产的高效性体现在它能为数据库终端 拥有者带来超额利润，数据库终端以科学技术为核心，使数据库 终端的维护成本减少2. 风险性：金融数据资产的风险性主要包括研发风险和收益 风险研发风险是指数据库终端在经历一系列研发失败之后的阶 段性成果，研发失败的支出作为费用化处理，账面的资产价值与 研发成本具有弱对应性金融数据资产的收益风险是指数据库终 端的经济寿命受技术进步和市场不确定性因素的影响较大，竞争 对手新开发或升级的数据库终端有可能使得企业持有的该项资产 价值下降3. 共益性：金融数据资产的共益性是指数据库终端可以在同 一时间不同地点由不同的主体同时使用，数据库终端有不同的账 号和密码，不同的个人账号和密码可以同时登录，机构的同一个 账号和密码也可以同时由机构内不同人员登陆使用。

二）房地产行业数据资产的独有特征通常包括：1•不确定性：房地产数据资产本身不具备直接的使用价值， 只有通过分析和挖掘之后才具有使用价值由于房地产数据具有 容量大和类型多样的特点，因此其价值取决于不同主体的需求2.稀缺性：房地产数据资产的稀缺性主要表现在两个方面： 一方面是因为数据内容庞大、多样性、混乱无规则导致的价值密 度低；另一方面是房地产数据来源的稀缺导致的价值稀缺现阶 段具备收集和储存大数据能力的组织机构有限，其收集和存储数 据技术不能满足需求三） 电信行业数据资产的独有特征通常包括：1•关联性：电信行业数据几乎承载了用户所有的通信行为， 并且数据之间存在着天然的关联基因2.复杂性：电信行业数据不仅包括结构化数据，也包含非结 构化数据以及混合结构数据四） 政府数据资产的独有特征通常包括：数量庞大，领域广泛，异构性强政府数据跨越了农业、气 候、教育、能源、金融、地理空间、全球发展、医疗卫生、工作 就业、公共安全、科学研究、气象气候等领域这些来源广泛、 数量巨大以及非结构化的异质数据，增加了政府管理的难度第七条相同的数据资产，由于其获利方式的不同，形成其价 值大小的差异对数据资产的商业模式的关注，可以帮助评估专 业人员了解数据资产获益的方式。

目前以数据资产为核心的商业 模式主要有：（一） 租售数据模式：该模式的企业其主营业务为出售广泛 收集、精心过滤的时效性强的数据二） 租售信息模式：该模式的企业聚焦在某个行业，广泛 收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用 的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条， 通过租售数据中所包含的信息获利三） 数字媒体模式：数字媒体公司通过广泛搜集数据、发 挥大数据技术的预测能力，开展精准的营销业务四） 数据使能模式：该模式的企业利用大量的数据，进行 数据分析，为客户提供相应的预测、营销等服务，其主要是大量 数据的收集与使用五） 数据空间运营模式：该模式的企业主要提供数据资产 的储存业务六） 大数据技术提供商：该模式主要是以第三方提供大数 据技术作为商业模式例如：提供语音数据、视频数据；语义识 别领域等服务第八条在对数据资产及其实施情况进行必要的现场调查、市 场调查时，需要收集的相关信息、资料通常包括：（一） 数据资产的权利人及实施企业基本情况；（二） 数据资产的基本情况，包括数据资产名称、来源、数 据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、 应用范围等；（三） 数据资产的应用情况，包括数据资产已使用情况和未 来使用情况；（四） 数据资产法律保护状况资料；（五） 数据资产取得成本和历史收益情况资料；（六） 数据资产收益期和预期收益情况资料；（七） 数据资产以往的评估和交易情况，包括数据资产所有 权转让合同、实施许可合同及其他交易情况。

第九条数据资产的法律因素通常包括数据资产的权利属性 及权利限制、数据资产的保护方式等关注数据资产所有权的具 体形式、以往使用和转让的情况对数据资产价值的影响、数据资 产的历史诉讼情况等法律因素情况，可以帮助评估专业人员判断 法律因素对数据资产价值的影响程度第十条数据资产的经济因素通常包括数据资产的取得成本、 获利状况、类似资产的交易价格、市场应用情况、市场规模情况、 市场占有率、竞争情况等通过对经济因素情况的分析，评估专 业人员可以判断经济因素对数据资产价值的影响程度第十一条 在数据资产的使用过程中部分敏感数据如水文、 地理、气象等测绘数据、航天信息类数据、个人隐私数据、企业 战略及商业数据等虽具有较高的应用价值，但可能存在损害国家 安全、个人隐私、企业利益等问题，在实际应用中存在法律障碍第三章数据资产的评估方法第十二条收益法评估数据资产时，数据资产作为经营资产直 接产生收益，其价值实现方式有数据分析、数据挖掘、应用开发 等收益现值法反映了数据资产资本化的价格，在投资决策时， 更容易被交易双方所接受第十三条收益法评估基本计算公式为：评估值=未来收益期内各期的收益额现值之和X分成率n 1P = K.yF M (1 + 厅式中：P—评估值K—分成率Ft —未来第t个收益期的收益额 n —剩余经济寿命期t —未来第t年i —折现率依据收益法基本公式，在获取数据资产相关信息的基础上， 根据该数据资产或者类似数据资产的历史实施情况及未来应用前 景，结合数据资产实施或者拟实施企业经营状况，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。

第十四条在估算数据资产带来的预期收益时，需要区分评估对象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、 风险因素数据资产的预期收益是因数据资产的使用而额外带来的收益，数据资产收益现金流是全部收益扣除其他资产的贡献后归属 于数据资产的现金流数据资产的获利形式通常包括：对企业顾 客群体细分、模拟实境、提高投入回报率、数据存储空间出租、 管理客户关系、个性化精准推荐、数据搜索等目前确定数据资 产现金流的方法有增量收益、节省许可费、收益分成或者超额收 益等方式确定预期收益时，通过区分并剔除与委托评估的数据 资产无关的业务产生的收益，并关注数据资产产品或者服务所属 行业的市场规模、市场地位及相关企业的经营情况第十五条使用收益法执行数据资产评估业务时，收益期限需 要综合考虑法律保护期限、相关合同约定期限、数据资产的产生 时间、数据资产的更新时间、数据资产的时效性以及数据资产的 权利状况等因素确定，收益期限不得超出产品或者服务的合理经 济寿命第十六条使用收益法执行数据资产评估业务时，折现率可以 通过分析评估基准日的利率、投资回报率，以及数据资产实施过 程中的技术、经营、市场、资金等因素确定。

数据资产折现率可 以采用无风险报酬率加风险报酬率的方式确定数据资产折现率 与预期收益的口径保持一致第十七条执行数据资产评估业务，选用市场法的前提条件是 具有活跃的市场目前中国大数据产业尚处于起步阶段，还未建 立完善的交易规范体系，但潜在的、丰富的数据资源已经涵盖了 电信、金融、房地产、医疗、社保、交通、物流、电力、教育以 及制造业、电商平台、社交网站等众多领域，加速了中国大数据 产业以及数字经济新业态新模式的蓬勃发展海量数据要素在开 放、流通、交易中互通互联，创新数字经济发展，助力数字中国 建设就目前大数据交易市场发展现状而言，中国大数据交易发 展初现成效，主要包括以下两个特点：一是大数据交易市场规模 加速增长，变现能力大幅度提升；二是大数据交易市场组织机构 发展迅猛，服务体系不断完善第十八条市场法评估数据资产的基本公式为：被评估数据资产的价值二可比实例数据资产的价值X技术修 正系数X价值密度修正系数X期日修正系数X容量修正系数X其 他修正系数第十九条 使用市场法执行数据资产评估业务时，在充分了解 被评估数据资产的情况后，需要收集类似数据资产交易案例相关 信息，包括交易价格、交易时间、交易条件等信息，并从中选取 可比案例。

对于类似数据资产，可以从两个角度相近，相近数据 类型和相近数据用途目前比较常见的数据类型包括：用户关系 数据、基于用户关系产生的社交数据、交易数据、信用数据、移 动数据、用户搜索表征的需求数据等目前比较常见的数据用途 包括：精准化营销、产品销售预测和需求管理、客户关系管理、 风险管控等第二十条使用市场法执行数据资产评估业务时，根据数据资 产特性对交易信息可以进行必要调整，调整参数应包括技术修正 系数、期日修正系数、容量修正系数、价值密度修正系数和其他 修正系数其中，技术修正系数主要考虑因技术进步带来的数据资产价 值差异，其指标通常包括数据获取、数。