互联网企业数据资产价值评估方法研究
中图分类号：F273.4 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）14-0104-04
引言
随着通讯技术的快速发展以及互联网的进一步普及，互联网企业用户规模获得了巨大的增长，因此，互联网企业在运营的过程中积累了大量原始数据；另一方面，数据挖掘等技术的应用使得企业可以从原始数据中获取更多有价值的信息，提高了数据的价值。而与之相对的是，数据虽然由企业持有且能为企业带来预期收益，但是并没有像其他无形资产诸如专利、商标等作为一项资产来考虑。为了解决这种不对称性，需要推动数据资产化，而普及数据的资产化则需要有可靠的方法对数据资产的价值进行评估。由于目前理论研究中对互联网企业价值数据资产价值评佑方法的研究尚少，所以希望通过本文的研究能够为互联网企业价值评估提供新的思路。
一、国内外研究现状
（一）国外文献回顾
Michael L.Gargano和Bel G.Raggad发现通过技术手段能够从数据中发现有价值的信息。Douglas Laney认为旧的会计标准已经不适用现有企业的发展模式。Carol M.Graham研究发现网站访问量与用户数对电商或服务性公司的价值有很大的提高。Blodget指出，部分互联网企业盈利上存在大亏损，但其股票价值却居高不下，因为盈利水平没有真实反映互联网企业的价值。
（二）国内文献回顾
张志刚从成本与应用方面分析了影响数据资产价值评估的因素。魏晓菁使用可信度评估模型对数据资产的管理过程提供指导。翟丽丽使用改进B-S模型计算移动云计算联盟的数据资产价值。周芹提出了用层次分析法与蒙特卡洛模拟相结合的数据资产价值研究方法。王玉林从法律角度认定数据具有财产性。胡凌指出，?τ诨チ?网企业而言数据资产更加重要，因为数据可以多次使用产生价值。邓郁发现资产评估准则可以促使市场的发展。
二、互联网企业的特性
（一）互联网企业的行业特性
由于互联网企业提供的各种业务是以互联网为基础平台的，因此在数据资产的应用与管理方面，互联网企业与其他企业相比有着先天性的优势，这些优势包括：互联网的普及有利于企业大规模且连续的采集用户信息；互联网的技术特性使数据储存与数据分析的成本更低、效率更高。另一方面，互联网企业可以借助数据的驱动力，推动传统行业的数字化，形成“互联网+”的模式。互联网企业存在多方面的特点，研究数据资产价值评估方法在互联网企业中的应用情况将为进一步研究提供依据与参考，为普遍适用于各行业中数据资产的评估方法研究提供理论基础。
（二）互联网企业的运营特性
在企业经营层面上，大部分互联网企业的员工数量比较少，经营初期资金投入需求比较低，导致互联网行业的准入门槛比传统行业要低。但是普遍来讲，互联网企业的发展是阶段性的，中小型企业需要在积累了一定量的用户数量或者占有了一定市场份额后才能够形成规模经济来获取利润。处于成长期的企业的主要经营目的是占领用户与市场，而在这个阶段中，企业在会计利润方面的表现往往不佳。然而，互联网企业的另一特性就是市场规模大与用户数量多，从某种程度上来说，互联网产业其实是一种人口密集型产业，借由信息技术用更低的成本或更多的用户进一步创造更高的利润。在用户积累过程中，企业对各类数据的记录与整理也是互联网企业经营的重要一环，在有的情况下企业还会通过免费提供服务快速开拓市场，并借助海量用户数据调整原有业务。由此可见，数据收集与分析在互联网企业的经营当中已经拥有了非常重要的地位，而将数据视作为一项资产并合理的评估其价值也将是拥有非常重要的意义。
三、数据资产不同的价值体现方式
（一）数据资产的定义
目前数据资产的定义有多种，其中依据会计准则中对资产的定义，数据资产是指由企业运营产生并被企业拥有，且预计能为企业带来收益的资源。这些数据根据内容分为库存账目等传统企业数据、文档邮件等办公数据、信息设备记录的运营状态数据以及用户行为或用户关系等内容产生的社交数据。根据数据来源分为企业内部自有数据与外部获取数据。
数据资产与其他类型的资产有着一定区别，比如，数据资产创造过程中建设周期的不确定性以及所带来的成本的不可预测性；数据资产对生产经营的经济收益产生加成效应；数据资产的市场价值随着数据规模的增长呈非线性的增长。
（二）数据资产基本价值的影响因素
数据资产的基本价值由多方面组成。数据规模表示数据的总容量，大样本数据使统计分析结果更与现实接近，容量越高越容易产生有价值的信息；数据准确度表示数据对被记录的准确反应程度，数据的采集方法决定数据的准确度；数据的完备性表示一套数据对被记录对象的所有相关指标的完整程度，数据的采集范围越广完备性就越高；数据的唯一性表示数据资产拥有者对其的独占程度，企业内部数据的唯一性要高于多家企业的合作共享数据与公开数据；数据安全性是指数据不被窃取或破坏的能力，安全性越高的数据价值越高；数据的隐私性是指数据内容是否包含着受法律保护的用户个人隐私信息，隐私数据的采集受到法律的约束，且难以出售或出租。
（三）数据资产的成本
在互联网企业创造数据资产的过程中，将会产生各种相应的成本，这些成本主要分为两类，一类是其初期的投入成本，包括设备购买或租用成本、相关技术取得成本；另一类是数据积累过程中的运营成本，包括数据收集与筛选过程中的人力资源投入、数据安全性维护与冗余备份成本、其他运营成本。 （四）数据资产的收益能力
数据资产最主要的价值实现方式就是它的商业价值，当数据包含内容与企业的经营内容关联性越高，与对核心业务的帮助越大，就越能?l挥更大的价值。企业可以使用用户数据对用户进行细分，进行分组制定不同服务策略，甚至可以提供定制服务，为每个客户提供不同的服务。比如，个性化营销，根据不同用户的不同需求推送个性化的广告，甚至可以对不同用户划定不同价格，在提高服务质量同时提高总收益。同时，企业也可以使用历史数据对市场等方面的未来发展做出预测与模拟，提前发现未来的需求，第一时间对经营策略做出调整，加快新产品与服务的创新与应用速度。
另一方面，数据资产除了被企业自身使用获取价值外，还可以被出租，比如，中小企业与个人也存在使用数据的需求，但是缺少采集与分析数据的能力，因此可以从专门的数据服务提供商获取相应服务由于数据的特性。数据资产可以同时被多次出租，甚至将数据出租作为一项主要业务，提供给有需求的企业与个人。中小企业与个人也存在使用数据的需求，但是缺少采集与分析数据的能力，因此，可以从专门的数据服务提供商获取相应服务。
（五）数据资产的市场价值
市场价值是根据市场中的其他具有可比性的数据资产的交易价格，确定数据资产的价值。随着行业的发展，数据资产的价值开始获得市场的认可，但由于数据资产的特殊性，市场中或许很难找到属性内容完全相同的两份数据资产，因此为了更加合理的评估数据资产的价值，需要根据影响其市场价值的各项因素，在市场中寻找各项指标相对接近的数据资产，根据指标的高低，对评估的价值进行相应的调整。
四、数据资产价值评估方法选择
（一）不同评估方法的适用条件
目前在对于资产的价值评估方法中，比较成熟的有三种，分别是成本法、市场法和收益法。成本法是根据资产取得成本确定资产价值的方法，该方法能够避免主观性对价值评估的影响，但是由于忽略了资产为企业带来的盈利能力，因此可能使得评估价值比真实情况偏低。
市场法主要是将市场上其他数据资产与被评估数据资产进行比较分析，在市场价格的基础上，将其他影响资产市场价值的主要影响因素作为控制变量，然后在一个成熟的公平交易市场上进行比较，以此得到被评估资产的市场价值。使用市场法最大的难点在于以下方面：（1）需要考虑资产中的哪些要素会影响资产的市场价值；（2）需要确定价值影响因素对数据资产市场价值的影响程度，从而对评估价值进行修正；（3）需要存在一个适用的市场才能对资产的价值进行合理的评估，在历史交易较少或者交易数据不公开的情况下，使用市场法对资产进行价值评估会有一定的难度。不过在满足这些条件的情况下，适用市场法进行价值评估将是一个比较适用的手段。
收益法根据资产在未来剩余使用期限内能够取得的预期收益，并按照一定的折现率折现后，判断资产现有价值的方法。收益法能够较明确的反映资产的实际价格，但是适用收益法需要符合以下条件：（1）该项资产的未来收益与相应的风险可以预测并能适用货币来衡量；（2）能够确定一个合理的剩余使用年限；（3）最终价值受同期利率与通胀率等因素影响较大，若这些因素产生浮动，数据资产的价值也会产生明显的变动。
（二）针对互联网企业数据资产价值评估方法的应用分析
1.成本法。根据数据资产的获取方式，将其分为直接购得与内部积累两种。企业内部积累的数据资产使用成本法进行价值评估，其成本主要包括：初期准备成本（设备，技术）+数据收集过程成本（运营费用）。成本法的基本计算公式为：
式中，V为评估价值，C0为初期准备成本，Ci为第i个运营周期的运营成本。由于数据资产的特殊性质，忽略资产的损耗，直接将总成本记为评估价值。但是，由于数据资产的价值存在一定的规模效应，重置成本与真实价值之间的关系呈非线性，使得在数据资产的规模过大或者过小的时候成本法与真实价值会产生较大的偏离。
2.市场法。研究对象均为互联网企业，所以不用考虑行业影响。目前虽然有存在数据资产交易行为，甚至建立了数据交易中心，但是由于每笔交易中的数据资产各项属性以及交易的背景有所不同，所以不能通过直接比较的方法确定评估价值，需要根据各项影响因素，用间接的方法综合考虑被评估数据资产的价值。具体流程为：（1）分析被评估数据资产的基本属性与价值影响指标；（2）在市场中选择适当的被比较数据资产，根据数据资产的相应指标对被选取数据资产的价格进行调整；（3）由于数据资产交易是一种新兴的交易行为，为了保证评估价值的可靠性，应该尽可能多的选取参照对象并对结果平均。市场法的基本计算公式如下：
式中，V为评估价值，n为选取参照对象的数目，Vi为第i个参照对象的市场价格，Ki为第i个参照对象根据各项指标确定的综合调整系数。
3.收益法。收益法的本质是将数据资产所产生的未来收益折算成现值，由于数据存在一定的时效性，因此认为未来预期收益期限为有限的。由于数据资产能够提高经营效率的特征，它使互联网企业的成本降低、收入增长，提高竞争力，对企业的总收益具有加成效果。除了用来出售或者出租的数据资产，其他数据资产所带来的收益无法直接体现。可以在行业内平行对比或者企业内部不同时期拥有数据资产前后经营收益的差额得出数据资产为企业带来的利润，然后根据数据资产的预计有效期确定合适的未来每期的收益以及总期限，最后折现得出现价值。收益法的基本计算公式如下：
式中，V为评估价值，n为数据资产预期产生收益的期限，Rt为第t年数据资产的预期收益，i为折现率。
五、结论与展望
数据资产作为一种新形态的资产，未来还有很大的发展潜力，随着信息技术的不断发展，数据资产的重要性也将不断提升，完善数据资产的价值评估方法也将成为一项重要的工作。本文通过分析互联网企业数据资产的特性以及其价值构成，研究了不同的资产评估方法在数据资产价值评估中需要的前提条件以及适用范围，并针对互联网企业数据资产选择了适当的评估模型进行分析，为后续研究提供基础。 进行数据资产的价值评估研究，提高评估方法的可靠性与有效性，将会有以下作用：首先将为企业经营者、投资者以及公众更加客观的了解到企业的经营水平，其次能推?邮?据资产的交易市场的建设，提高数据资产租售过程的效率；最后可以促进政策的制定与实施，保障行业的健康发展。
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