随着大数据时代的来临和数字技术革命的崛起，数据资源对各国的发展已愈发重要。2019年，美国《联邦战略和2020年行动计划》明确将数据列为一项重要的国家战略资产；欧盟在2020年出台了数字化战略，着力于推动具有欧盟特色的数字化发展模式；日本设立数字担当大臣，并提议成立数字厅，以此引领日本数字经济发展。与此同时，我国正在加强数字经济的建设，“十四五”规划纲要指出：我国要加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。数据经济不仅是政府主导的产物，更是市场发展的选择，像Factual，Data Plaza和贵阳大数据交易所等数据交易平台都已相继出现。 数据时代的到来为经济发展和社会进步带来了新思路，数据资产作为一种非标准化的新事物，其价值对数据的供需具有双向不确定性。当下，对数据资产的理论研究远远落后于商业实践，资本市场常常出现一些难以解释的现象，如处于常年亏损状态的某些互联网企业在资本市场却深受投资者的喜爱并获得了巨额的资金；业绩平平的数字信息企业存在明显的市场溢价；企业以一种明显亏损的营销方式进行客户信息收集和顾客满意度调查等。这些现象出现的原因之一是企业已经认识到数据资产对自身发展的重要性，但数据资产的市场机制尚未建成，数据资产在企业之间的交易和流通缺少可靠的参考依据。 本文的主要贡献之处在于：第一，对数据资产的界定和归属进行说明，并分析了数据资产的价值构成，为企业数据资产的确认和估值奠定理论基础。第二，构建数据资产的估值模型，为数据资产在企业间的流通和交易提供可靠的价值参考工具，同时也为企业确定数据资产的价值提供全新思路。 二、文献回顾 (一)数据资产的界定 “数据资产”最早由Richard E.Peters(1974)提出，他将数据资产视作像政府债券一类的资产。现代数据资产的研究始于“大数据之父”维克托·迈尔·舍恩伯格(2013)，他预测数据资产最终会像固定资产一样单独列示在资产负债表中。2019年，美国实施的《开放政府数据法》从法律的角度将数据资产定义为可组合在一起的数据元素或数据集的集合。近年来，国内学者开始逐渐重视数据资产的研究，但对数据资产的界定，不同学者提出不同的观点。李永红等(2018)利用生命周期理论去界定数据资产，认为原始数据只有经过加工处理后，能为企业带来经济利益时才能称为数据资产。秦荣生(2020)结合IASB(2018)对资产的定义，从数据和资产两个维度出发，将数据资产定义为企业由于过去事项而控制的现时数据资源，并且有潜力为企业产生经济利益。石艾鑫等(2017)从数据的分类出发，将数据分为结构化和非结构化两类，只有经过加工处理后能为机构和个人带来经济利益流入的数据资源才能称为数据资产。李雅雄等(2017)从数据资产的商业本质出发，认为当企业拥有的可计量的数据资源能够实现企业特定的商业目的，并且给企业带来经济利益流入时，数据资源可称为数据资产。 (二)数据资产的归属 不同学者对数据资产的归属持有不同观点。张俊瑞等(2020)从数据资产的特征出发，将数据资产归属于无形资产的范畴。Warren等(2015)认为大数据类似于企业的品牌形象，间接支持了数据资产属于无形资产的范畴。杨训等(2016)认为数据资产满足广义无形资产的特征，可将其归为无形资产。但有学者认为，应单独对数据资产进行归类确认，李雅雄等(2017)认为数据资产与其他资产的内涵存在明显差异，应单独对数据资产进行归类确认。谭明军(2021)认为数据资产是独立于无形资产的另一种资产。也有学者认为数据资产和无形资产既存在重复部分，又各具差异，这些灰色部分有待学者继续研究予以确认。阮咏华(2020)认为，根据数据资产在企业营业周期内发挥的作用，可将数据资产归属于存货或者无形资产，如果数据资产仅在一个营业周期内发挥作用，可将其归属于企业的存货，如果数据资产可以在多个营业周期内持续发挥作用，可将其归属于企业的无形资产。祝子丽等(2018)认为，将数据资产归为无形资产的学者忽略了有些数据资产不符合无形资产的定义，而对其单独确认会忽略有些数据资产正好满足无形资产的全部特征，这些灰色区域有待学者继续研究。 (三)数据资产的估值 对数据资产估值的研究主要有三个方面。 在对传统方法改进方面，李永红等(2018)利用层次分析法和灰色关联分析法对传统的市场法进行了改进。赵丽等(2020)用成本法、收益法给出了数据资产的理论价格区间，并以讨价还价的模型确定数据资产的交易价值。刘琦等(2016)利用层次分析对传统的市场进行改进。 在新模型构建方面，张志刚等(2015)从数据资产的成本和应用出发，利用层次分析法构建数据资产的估值模型。闭珊珊等(2020)从数据资产价值影响因素的关键因素出发，将关键影响因素归为成本费用、固有价值、市场供求和环境约束四个方面，以此构建数据资产的评估模型。翟丽丽等(2016)构建了LSM模型对移动云计算联盟企业的数据资产进行估值。王静(2019)利用层次分析法构建数据资产影响因素的评价指标体系，然后结合B-S理论构建数据资产的评估模型。 从经济学的供求角度出发，左文进等(2019)对传统评估方法比较后，将博弈论分析法和破产分配法引入数据资产价值评估模型，设计了数据资产分解估价方法。尹鑫(2018)提出了大数据定价的二价委托拍卖方案，从拍卖定价的视角研究大数据定价。熊励(2018)等以客户感知价值为视角，提出数据资产应由供需双方进行博弈定价。
