数据资产入表对企业影响深度分析（七）

作者：小编更新时间：2026-04-10 点击数：

3.2 数据资产价值评估方法及在贷款融资中的运用

数据资产价值评估是将数据资产入表和融资的基础。由于数据资产的内在价值难以直接观测,且随时间、环境变化而动态演进,因此评估数据资产价值具有很大挑战性。目前,学界和业界对数据资产价值评估尚无统一、成熟的方法论,多从成本法、收益法、市场法等角度进行探索。

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成本法是估算数据资产形成过程中所耗费的各项必要成本,如数据采集、存储、加工、维护等成本,再考虑一定的利润空间后确定数据资产价值。这种方法操作简单,但忽视了数据资产的溢价能力,往往低估了数据价值。以数据采集成本论英雄,容易陷入"拿来主义"和同质化竞争。

收益法是预测数据资产在未来年限内可以产生的收益,选择适当的折现率,计算收益现值之和作为数据资产价值。这种未来导向的评估方法,可以较好体现数据的增值潜力,但受宏观经济、行业周期、技术迭代等因素影响,收益预测的不确定性大。确定恰当的折现率也颇具难度。

市场法是参考与评估对象具有可比性的数据资产交易案例,经过必要修正调整后确定数据资产的价值。这种从市场交易角度定价的方法,可以动态反映市场供需,接近数据资产内在价值。但受制于数据交易市场的发育程度,可参考的案例较少,可比性也不尽如人意。

总的来看,由于数据资产的特殊属性,单一评估方法都存在局限性。未来应综合运用多种评估方法,并嵌入数据质量、效用、安全等维度指标,形成多元动态的评估体系。可喜的是,随着人工智能、区块链等新技术应用,智能定价、实时定价、双边定价等创新方法不断涌现,为破解数据资产定价难题提供了新思路。

在贷款融资场景中,银行需要对企业质押的数据资产进行价值评估,作为确定贷款额度和利率的重要依据。除了上述评估方法外,银行还可引入数据缺失惩罚因子,对不同质量和类型的数据资产给予差异化的贷款条件。比如,对连续性好、时效性强的数据给予较高质押率;对经过去标识化、脱敏处理的数据给予适当溢价;对敏感性强、缺失值多的数据给予惩罚系数,以控制金融风险。同时,银行应加强贷后管理,动态监测数据资产的价值变化。必要时可引入第三方数据资产管理机构,协助做好尽调、估值、处置等工作。可以预见,随着数据要素市场的完善和金融科技的进步,数据资产将成为中小企业破解融资难题的重要抓手。

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