大数据资产的估值

李秉祥 任晗晓

【摘 要】 大数据时代，数据将成为企业发展的核心带动经济的发展，将数据作为企业的一项资产已经成为一种势不可挡的趋势，但资产价值的确定是亟待研究和解决的问题。文章从大数据资产概念的界定出发，分析大数据资产的特点，针对其特点以及所能带来的经济利益的流入等方面对标的数据资产的价值进行计算，再根据大数据资产的动态性采用实物期权法中的B-S模型得出数据资产总的价值，最后再通过一个简单的案例对该模型进行检验，确定评估模型的可靠性。文章研究大数据资产的估值对其进入资产负债表以及大数据资产交易过程的价值的确定具有很强的实践意义，也对企业价值的提升提出了新的思路。

【关键词】 大数据资产; 估值; 动态评估环境; B-S模型

【中图分类号】 F230;F275.2  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）21-0127-07

一、引言

随着我国科技的不断发展，很多互联网公司的发展势头正猛。截至2019年年末，Facebook公司的总资产为1 333.76亿美元，但其市值已达到7 622亿美元;美国通用电气公司市值为642亿美元，但公司的总资产却为2 740.90亿美元。比较两者之间的差异发现，通用电气的总资产是Facebook的两倍多，但其市值都不到Facebook公司的十分之一，为什么两家公司账面价值和市值相差如此之大？这一问题引起了学术界的讨论，有学者就猜测，可能是因为互联网公司产生的大量技术、数据资料等信息在企业的资产负债表中不能体现，于是就出现一个新的问题：数据是否可以作为企业的一项资产进入资产负债表当中？

在信息化程度高速发展的阶段，麦肯锡预测，数据将成为新一代的生产要素带动生产力的增长和经济的飞速发展。贵阳大数据交易所的成立以及2021年国务院政府工作报告中提出要加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字化转型，这些都标志着我国已經真正开始正视数据所带来的价值。国家已经从政府层面开始着力规划数据，挖掘数据背后的价值，说明未来数据一定会成为新一代的体现企业核心竞争力的信息资源，类似于企业的固定资产为企业带来经济利益的流入。将数据资产列入企业的资产负债表，必然会涉及到数据资产的价值衡量，有学者提出利用贵阳大数据交易所数据的交易金额作为该项数据的公允价值，采用公允价值的计量模式对其进行后续计量，但是目前我国数据的种类繁多，虽然贵阳大数据交易所目前发展的势头相当不错，但是由于成立时间较短加上互联网近几年的发展已经产生很多种类的数据，交易所的数据所涵盖的种类还不太全面，不可能涵盖市场上出现的每一种数据，当大数据没有公允价值时，应该如何入账。研究大数据资产的估值，对于未来数据资产进入企业的资产负债表当中的所列式的金额有一定的参考作用。

二、文献回顾

（一）大数据资产确认与计量相关文献

大数据资产相关的研究是从近几年才开始，主要集中在大数据资产的确认与计量和大数据资产的估值两个方面，在大数据资产的定性上将其归为一项无形资产来核算，如杨善林等[1]基于管理视角对大数据资产进行定义，认为数据也是企业的信息资源。唐薇[2]基于交易所的数据处理方法，目前交易所的数据处理方法主要是拍卖法，所以在定性上将企业自行产生的大数据作为无形资产进行计量。王玉林等[3]提出大数据资产没有实物形态，不能将其确定为财产权中的某一类型，而是随着科技的不断进步出现的一种新型财产权客体，说明大数据资产相关权利与知识产权不同，将其归为技术型的无形资产。

除了上述学者认为大数据资产没有实物形态将其定义为无形资产之外，李如[4]和张俊瑞等[5]在研究中重新定义了大数据资产，为大数据资产会计体系找出一条新思路，根据大数据资产自身的特点在列报时选择将其在资产负债表中单独列式，针对大数据资产的来源情况选择不同的计量属性，以及后续需要在附注中披露的资料。

（二）大数据估值方法的选择相关文献

1.成本法

在大数据资产的评估方法中成本法是从资产的重置角度考虑估值的一种估值方法[6]。重置成本需要重点考虑大数据资产的价值与成本的关系，数据具有无时无刻都在不断变化的特性，所以依据成本法对数据资产进行估值具有一定的局限性，资产成本不易区分、贬值因素不易估算和没有办法体现数据资产可以产生的收益。因此一些学者提出改进模型，张志刚等[7]通过数据资产成本和数据资产费用来确定数据资产的价值，加入AHP确定影响数据资产价值的各项因素的权重，再结合专家打分进一步确定出数据资产的评估值。但目前有关“成本法是否适用于大数据资产价值的评估”，这一问题仍旧存在很大的争议，李泽红等[8]在其研究中认为，使用成本法时，相应资产应具有随着时间的变化使其价值降低，但大数据资产反而会随着时间的推移和数据持续的挖掘不断增加，所以成本法不适用于数据资产的估值。

2.市场法

市场法是在当前市场寻找相同或相似资产，对其价值进行调整的一种估值方法。刘琦等[9]预设未来大数据交易市场会十分活跃，在市场上寻找相同或相似的大数据资产，引入层次分析法对大数据资产影响因素进行修正，最后对其进行差异化调整得到大数据资产的价值。基于平台企业进行研究的黄乐等[10]，在评估平台数据资产的价值时借鉴了多种方法，在评估中引入平台活跃系数对其价值进行衡量，再根据市场的情况对数据资产价值进行调整，来最终确定数据资产的价值。除此之外，还有李永红[11]在市场法的基础上使用灰色关联法量化数据资产的价值的影响因素，确定每个因素对数据价值的影响，计算被估数据资产的价值。除上述学者采用市场法外，还有不少学者提出使用市场法在目前大数据交易还不太完善的市场中存在很大的问题，张迎[12]提出目前的大环境将大数据的交易统一规法化是很难实现的，一方面大数据交易所往往会根据交易金额收取服务费，由此难以避免大数据交易所为了集团利益而对相应大数据进行高估售价;另一方面市场上对大数据交易大多都属于私下秘密交易，交易的信息相对不透明，可能会导致大数据资产的交易价格偏离正常的市场价格。