数据资产估值：商业银行领域的研究与应用

《Journal of Diabetes and its Complications》：Data asset valuation: Research and application in commercial banking

数据资产估值面临传统方法不适用、准确性低等问题，本文提出优化成本、收入和市场三种方法，引入调整系数修正数据虚拟性、复用性等特性影响，并通过商业银行案例验证显示优化方法估值准确率提升25%-40%。

　　数据资产作为新型资产形式，正在全球数字化浪潮中发挥着越来越重要的作用。它们不仅对企业的竞争力和经济效益产生深远影响，还对整个经济体系的运行产生广泛而深刻的影响。然而，由于数据资产的非传统特性，如虚拟性、可复制性、多维性、可共享性、可变性等，传统的资产估值方法在面对数据资产时常常显得力不从心。因此，本研究提出了一种基于优化后的成本法、收益法和市场法的估值模型，以解决数据资产估值过程中所面临的准确性不足、效率低下、适用范围有限、缺乏理论依据以及实施难度大等问题。通过引入合理的利润率、调整系数和价格修正系数等关键参数，优化后的估值方法能够更全面地反映数据资产的实际价值，并在实际场景中展现出更高的适用性和可行性。

### 数据资产的特性与估值挑战

数据资产在本质上不同于传统的有形资产。它们不具备物理形态，但具有极高的经济价值。数据的可复制性意味着一旦生成，其边际成本几乎为零，但其价值却可能因使用场景、市场环境、技术发展水平等而发生显著变化。同时，数据资产的可共享性和多维性使得其价值难以通过单一维度进行衡量。在金融和经济统计中，由于缺乏有效的定价机制，数据资产的市场表现往往难以被量化。这些特性使得数据资产的估值面临诸多挑战，例如，传统的成本法往往只关注数据的生成成本，却忽略了其未来收益潜力和使用效率；而市场法则因缺乏可比交易数据而难以准确反映市场情况。

此外，数据资产的虚拟性和可复制性也导致了其在估值过程中的不确定性。传统的估值方法通常假设资产的未来收益是可预测的，但数据资产的收益可能因技术更新、市场变化和企业战略调整而发生波动。因此，现有的方法往往无法准确评估数据资产的真实价值。这不仅影响了企业对数据资产的管理和使用，也限制了数据资产在金融、投资和企业战略规划中的应用。

### 优化的估值方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种优化后的估值方法，主要包括成本法、收益法和市场法的改进版本。这些方法分别针对数据资产的不同特性进行了调整，以提高其在实际应用中的准确性。

#### 优化的成本法

优化的成本法在传统成本法的基础上，引入了“合理利润率”和“调整系数”两个关键参数。合理利润率用于衡量数据资产的盈利能力，它不仅考虑了数据资产的直接成本，还涵盖了其间接收益，如市场应用和管理效率的提升。调整系数则用于修正数据资产的虚拟性和可复制性带来的估值偏差，使其更贴近实际应用环境。通过这种方法，企业可以更全面地评估数据资产的经济价值，从而在内部管理中实现更科学的成本收益分析。

#### 优化的收益法

优化的收益法在传统收益法的基础上，增加了“质量调整系数”和“生产周期调整系数”。质量调整系数用于衡量数据资产的使用效率和应用效果，而生产周期调整系数则考虑了数据资产的生命周期及其在不同时间点的收益变化。这种方法特别适用于数据资产在不同应用场景下的价值评估，如银行的信用风险管理系统。通过预测模型在不同周期的收益表现，并结合市场环境和风险因素进行调整，优化的收益法能够更准确地反映数据资产的潜在价值。

#### 优化的市场法

优化的市场法则是在传统市场法的基础上，引入了“价格修正系数”。该系数用于调整数据资产在不同市场条件下的价格差异，使其更符合实际交易情况。此外，市场法还通过引入多维度的交易数据，如交易时间、交易类型、市场环境等，使得数据资产的估值更加全面和客观。这种方法特别适用于数据资产在公开市场中具有可比交易案例的情况，从而能够提供更合理的估值参考。

### 实证分析与应用案例

为了验证优化后的估值方法，本研究选取了中国工商银行（China Everbright Bank）的典型案例进行分析。在银行内部，数据资产的估值通常涉及多个维度，包括数据质量、数据应用范围、数据可得性、数据规模、数据风险和数据稀缺性等。通过将这些因素纳入估值模型，优化后的估值方法能够更准确地反映数据资产的综合价值。

在实际应用中，优化后的成本法在银行内部数据资产的估值中表现尤为突出。通过分析银行的内部数据资产，研究发现优化后的成本法在估值结果上比传统方法提高了25%到40%的准确性。这表明，优化后的成本法能够更好地捕捉数据资产的多维价值，从而为企业的内部管理提供更科学的依据。

在收益法的应用中，研究选取了银行的信用风险管理系统作为案例。该系统的估值结果通过预测模型在不同周期的收益表现，并结合质量调整系数和生产周期调整系数进行修正。结果显示，优化后的收益法在评估数据资产的潜在价值时，能够更全面地反映其在不同应用场景下的价值变化，从而为企业的决策提供更可靠的支持。

市场法的应用则主要集中在数据资产的市场交易中。通过引入价格修正系数，研究发现优化后的市场法能够更准确地反映数据资产在市场上的实际价值。例如，在对某银行的评级产品进行估值时，优化后的市场法通过考虑数据质量、数据应用范围、数据可得性、数据规模、数据风险和数据稀缺性等因素，得出的估值结果比传统方法高出十倍以上。这表明，优化后的市场法在数据资产的市场交易中具有更高的适用性和准确性。

### 数据资产估值的实际意义

数据资产的估值不仅是企业资产管理的重要组成部分，也是金融行业进行风险评估和信用决策的重要依据。在银行信用评估中，数据资产的估值能够帮助银行更准确地判断企业的信用风险，并据此调整信用额度。例如，中国工商银行在2023年至2025年期间，对近100家企业进行了数据资产估值，并成功为其中约30家企业提供了基于数据资产的信用融资。这一应用不仅提高了企业的融资能力，也促进了银行在数据资产领域的创新和实践。

此外，数据资产的估值还对企业的战略决策和资源配置具有重要意义。通过科学的估值方法，企业可以更清晰地了解其数据资产的价值，并据此制定更合理的数据管理策略。例如，在数据资产的内部管理中，企业可以通过优化的成本法更全面地评估数据资产的使用效率和管理成本，从而在资源分配上实现更高的经济效益。

### 未来展望

尽管优化后的估值方法在实际应用中展现出良好的效果，但其推广和应用仍面临一些挑战。首先，数据资产的法律属性尚未完全明确，这使得其在估值过程中可能受到其他权利因素的影响。其次，数据资产的成本测量和价值评估仍然存在一定的不确定性，特别是在数据资产的持续积累和动态变化方面。最后，数据资产的市场环境仍然不够成熟，导致市场法的应用受限。

然而，随着数据市场的不断发展和相关政策的逐步完善，数据资产的估值方法将逐渐成熟，并在更多领域得到应用。未来，数据资产的估值不仅将成为企业管理和融资的重要工具，还可能成为金融行业和投资市场的重要参考指标。通过不断优化和创新，数据资产的估值方法将为企业的可持续发展和金融市场的健康发展提供有力支持。