数据资源估值是实现数据资产化、释放数据内在价值的关键所在。数据资源估值的前提是明确数据资源权属基础，数据来源及数据应用场景的问题，本文将从权属基础、估值方法、估值影响因素及中凯业务介绍等方面展开，探讨数据资源评估需关注的重点因素，以期为企业的数据资源估值、数据资产化提供参考。

理清数据资源化过程中权属基础，是推动数据资源高效利用和流通、估值及后续资产化、资本化的重中之重。在数据二十条¹“三权分置”的数据产权制度框架下，数据产权分为数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权。

数据资源持有权解决的是对数据持有、管理和防止侵害的权利问题，该权利问题的根本依旧是数据来源的问题。数据来源通常可分为公共数据、企业数据和个人数据三类，对于授权运营的公共数据，被授权企业可以与公共机构共享数据资源持有权并办理相关数据资源登记；对于企业相关业务自主生产的数据，企业投入成本、付出贡献较多，企业可以对该类数据资源进行依法确权登记²。但是在涉及到个人信息及个人敏感信息时，企业应依法依规在“告知-同意”原则下收集、存储和处理个人信息和数据等。

数据的加工使用权是指在授权范围内以各种方式、技术手段使用、分析、加工数据的权利。数据加工使用权是数据实现价值增值的核心，通过对数据集合进行抽取、清洗、分析、统计、转换、运算和进一步挖掘，从杂乱无章的数据中提炼出内在规律³。在满足“依法持有”或“合法取得”数据的前提下，数据处理者才有权加工和使用。对于非法获取的数据，数据处理者不仅无权加工使用，还可能构成篡改、破坏、泄露数据或者非法利用数据等行为。

数据产品经营权是指数据处理者作为数据市场主体，对其研发的数据产品进行开发、使用、交易和支配的权利。数据产品经营权合规要点主要为数据来源合法性审查，是否涉及个人信息，数据产品是否具有可交易性、具有使用场景、是否符合现行法律法规的相关规定等。

如前分析，数据二十条以“三权分置”的思路设计了数据产权制度，在此框架下，对不同来源的数据可以明确其权属。数据要素型的数据来源大多是公共数据授权、公开市场采集或者企业自身业务运营生成。在进行数据资源估值时，需要根据不同的来源，确定权属后选择适合的评估方法。

公共数据具有显著的公益属性和共享属性，一般不会以垄断形式进行授权，各个公共部门的数据呈现差异性，基于公共数据开发的数据产品很难在市场上找到可比类型，故不适用市场法，估值可以成本法为主，并将收益法作为参考。

公共数据通常被视为一种公共产品，其价值不仅在于其直接的经济利益，还包括其对社会的广泛影响。成本法能够较好地反映这种公共产品的属性，因为它关注的是数据的获取、处理和维护成本，而不是其市场交易价值。成本法也能考虑到数据全生命周期的重置成本和贬值因素，更准确地评估数据资产的当前价值。

将收益法作为参考，基于公共数据的潜在经济价值也应该被关注，收益法通过预测数据资产未来能够产生的收益来评估其价值，这与公共数据的潜在经济价值相契合。收益法通过预测未来收益，可以激励政府和企业在数据收集、治理和创新方面的投入，因为它能够体现出这些投入所带来的潜在回报。

企业数据指各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据。这类数据往往融合了企业对原始数据的深度加工处理，融入了较多企业劳动成果和智力投入，因此在对此类数据资源进行评估时，应从企业对数据资源的利用方式和加工程度、数据质量等多角度综合考量，选取合适的评估方法以实现效益最大化的效果。

以数据支持型企业为例，主要通过出售数据或提供数据许可来获利，例如国内规模最大的财经数据和信息提供商万得信息科技（Wind），以销售与数据相关的产品或将数据作为直接商品或服务提供给客户，因此收益法为主，成本法为辅的评估方法更合适。收益法能预测企业数据资产在其经济使用寿命内能带来的全部收益，并将未来收益折现到当前价值，在特定应用场景下特定类型的数据稀缺，而需求又很高的情况下，数据资产的未来收益就会显著提升，更能体现数据资产价值。以成本法为辅，企业前期投入的各项人工、材料等直接或间接成本等为价值评估提供底线。

以数据增强型企业为例，主要通过利用数据来优化现有产品和提高生产效率，进而实现增加收入的目的。例如电商巨头阿里巴巴、京东等利用大数据等优化商品推荐、库存管理和物流配送。企业对原始数据加工深度较深，且伴随持续加工处理、优化改进，数据资源的价值也越来越高，因此使用成本法更能体现此类数据资产巨大的经济价值。

市场法是通过比较公开活跃的交易市场上类似数据资产实际交易价格来评估拟交易数据资产价值的方法，市场法能够直观反应数据资产在市场中的实际价值。然而市场法的适用必须同时具备两个条件（1）资产能够在公开活跃的交易市场上进行交易 （2）资产具有可比性。然而由于数据交易市场仍属于新兴市场，交易案例有限，市场透明度不高。且很多数据资产在应用场景、数据质量等方面都是独一无二的，在缺乏可比的数据资产交易情况下，找不到具有可比性的市场价格，所以仍需结合其他评估方法进行综合分析。

数据资源经加工、建模及应用场景开发形成数据产品后，进行数据资产化处理，估值可以反映资产将来一定周期内经济价值、未来盈利等。数据资产估值是一个复杂而多维的过程，除成本、固有价值、市场价值外，主要还受到数据产品自身生命周期、交易市场经济行为的影响。这些因素共同作用于数据资产，并决定了不同阶段、不同应用场景下数据资产的经济价值。

所谓数据产品生命周期，指产品在市场竞争中的经济寿命，即从准备进入市场开始到被淘汰退出市场为止的全部过程，针对生命周期阶段区分比较明显的数据产品，应根据不同阶段适用不同的评估办法。

数据产品生命周期一般分为导入期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段。数据产品进入市场的初始阶段称为导入期，因产品研发、宣传和推广等一系列活动需要投入较多运营成本，因此导入期的数据产品更适合选择成本法进行估值。待数据产品已经有了比较成熟的应用场景、消费群体和市场份额后，数据产品也就进入了成长期，这个阶段企业投入成本明显低于导入期，而产品销售收益或未来可得利润稳步提升，因此采用收益法或者市场法进行评估更能体现产品经济价值。企业数据产品经成长期快速增长到一定阶段后，即进入数据产品成熟期，该阶段销售增速放缓，企业主要投入在日常维护工作上，因此优先选择收益法和市场法。最后，进入衰退期的数据产品可能面对应用场景饱和、市场竞争激烈、顾客使用习惯发生变化等问题，企业对这一类型的数据产品再去开发新的应用场景可能投入小于产出，因此对企业来说采用收益法评估更合理⁴。

数据资产评估涉及的经济行为类型主要包括转让、许可使用、出资、质押融资、企业清算、司法诉讼、司法执行财产处置、财务报告、资产证券化。就转让而言，卖方掌握数据资产的成本信息，因此可采用成本法评估，作为转让价格的下限参考。若卖方认为其数据资产盈利能力较强，实际价值远高于成本法估值，也可在假设数据资产不转让情况下编制未来收益预测并采用收益法得出评估值，作为转让价格的上限参考。同理，在对数据资产有明确规划和收益方式的情况下，采用收益法更能体现数据价值、提高数据估值，如资产证券化、利用数据资产出资、数据产权侵权下被侵权人主张损失等。而在许可使用、质押融资、企业清算、司法执行财产处置等看重数据资产及时可变现价值的情况下，市场法可以及时反映公开市场中具有可比性数据产品的交易情况，对企业而言更具有参考价值。

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数据资源估值的基础主要是数据来源合规、数据质量，明确数据权属、选择适合的评估方法进行数据资源估值能有效预测企业数据资源蕴含的价值，指导企业后续数据开发方向，形成数据产品，进行数据资产入表提供参考和依据。

1.参见《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）。

2.参见《上海数据交易所：数据资产入表及估值实践与操作指南》。

3.参见北京通信信息协会：《数据“三权分置”，什么是数据资源持有权、加工使用权、数据产品经营权》

4.参见《上海数据交易所：数据资产入表及估值实践与操作指南》