这篇文档是有关数据资产评估的专业报告，以下是文档中需要关注的重点内容：

1. 评估对象：文档中提到了数据资产评估的评估对象，即被评估数据资产。需要关注被评估数据资产的信息属性、法律属性、价值属性等，以及其特征对评估对象的影响。

2. 评估假设和限制条件：文档中提到了评估需要使用假设和限制条件，以确保评估的准确性。需要关注这些假设和限制条件是否合理，以及如何合理使用它们。

3. 数据资产的特征：文档中提到了数据资产的特征，包括数据名称、数据结构、数据字典、数据周期、产生频率及存储方式等。需要关注这些特征对数据资产评估的影响，以及如何识别和描述这些特征。

4. 非实体性：文档中提到了数据资产的非实体性，即数据资产无实物形态。需要注意数据资产的依托性和可共享性，以及它们对评估对象的影响。

5. 价值易变性：文档中提到了数据资产的价值易变性，即数据资产的价值随应用场景、用户数量、使用频率等的变化而变化。需要关注数据资产的价值变化趋势，以及如何评估其价值变化的影响。

6. 专业知识和实践经验：文档中提到了数据资产评估专业人员需要具备的专业知识和实践经验。需要关注这些专业人员是否具备足够的知识和技能，以进行数据资产评估业务。

7. 安全措施和合法性：文档中提到了数据资产评估专业人员需要关注的数据安全措施和合法性。需要关注如何保护数据资产的安全，以及如何遵守相关法律法规。

8. 保密原则：文档中提到了数据资产评估专业人员需要遵守的保密原则。需要关注如何保护评估过程中获得的敏感信息，以及如何遵守保密协议。

        

        该文档是关于数据资产评估的专家指引，详细阐述了数据资产的定义、特征、价值影响因素、评估方法以及评估报告的编制等内容，为数据资产评估提供了全面的指导，具体如下：

 引言

1. 制定目的：针对数据资产特点及实际操作难点，中国资产评估协会制定本指引，规范数据资产评估业务。

2. 数据资产定义：特定主体合法拥有或控制，能持续发挥作用并带来经济利益的数据资源。

3. 评估行为定义：资产评估机构及专业人员依法对特定目的下数据资产价值评定估算并出具报告。

 评估对象

1. 基本状况：包括数据名称、来源、规模、时间、类型、形式、时效性、应用范围等，获取方式多样。

2. 基本特征

    - 非实体性：无实物形态，依托介质，价值取决于数据本身，无消耗性。

    - 依托性：存储于多种介质，同一数据可多种形式存于多介质。

    - 多样性：表现形式及处理方式多样，数据与技术融合产生新资产，应用不确定性致价值波动大。

    - 可加工性：可维护、更新、补充、删除、合并、分析、提炼、挖掘。

    - 价值易变性：受多种因素影响，价值随时间和技术变化。

3. 价值影响因素

    - 技术因素：如数据获取、存储、加工、挖掘、保护、共享等。

    - 数据容量与价值密度：影响数据资产价值。

    - 商业模式：不同模式影响价值获取方式。

    - 其他因素：如行业特征等。

4. 行业特征差异

    - 金融行业：高效性、风险性、共益性。

    - 电信行业：关联性、复杂性。

    - 政府行业：数量庞大、领域广泛、异构性强，管理难度大但潜在利用价值高。

5. 商业模式类型：提供数据服务、信息服务、数字媒体、数据资产服务、数据空间运营、数据资产技术服务等模式。

6. 法律与经济因素及风险

    - 法律因素：包括权利属性、限制、保护方式等，影响价值判断。

    - 经济因素：如取得成本、获利状况、交易价格、市场情况等，影响价值程度。

    - 隐私保护风险：使用不当会产生多种问题，评估时需关注合法性。

 评估方法

1. 方法种类：成本法、收益法、市场法及其衍生方法，根据情况选择，注意适用性。

2. 成本法

    - 原理与公式：基于资产成本，考虑重置成本与贬值，公式为评估值 = 重置成本×(1 - 贬值率)或评估值 = 重置成本 - 功能性贬值 - 经济性贬值。

    - 操作要点：分析成本与价值相关性，确定重置成本（含合理成本、利润、税费），分阶段统计取得成本，合理确定贬值。

    - 模型建立：综合成本与预期使用溢价及影响因素修正，模型为P = TC×(1 + R)×U（P为评估值，TC为总成本，R为投资回报率，U为数据效用）。总成本包括建设、运维、管理成本，数据效用受数据质量、流通、垄断、价值实现风险影响。

3. 收益法

    - 原理与公式：通过预计收益评估价值，公式为$P=\sum_{t=1}^{n} F_{t} \frac{1}{(1+i)^{t}}$（P为评估值，$F_{t}$为未来第t个收益期收益额，n为剩余经济寿命期，t为未来第t年，i为折现率）。

    - 操作要点：分析收益可预测性，区分数据资产与其他资产收益，考虑收益期限（综合多因素确定，不超合理收益期）和折现率（采用无风险报酬率加风险报酬率，与预期收益口径一致）。

4. 市场法

    - 原理与公式：根据类似资产成交价格对比分析评估，公式为被评估数据资产的价值 = 可比案例数据资产的价值×技术修正系数×价值密度修正系数×期日修正系数×容量修正系数×其他修正系数。

    - 操作要点：前提是有公开活跃交易市场，搜集可比案例信息（从数据类型和用途选取），调整交易信息（考虑多种修正系数，如技术、期日、容量、价值密度、其他因素等）

• 扩展解读

1. 如何提高数据资产评估的准确性？

提高数据资产评估的准确性是确保数据资产合理定价和有效利用的关键，需要从多方面入手，综合考虑各种因素对数据资产价值的影响。通过科学合理的方法和全面细致的分析，可以更精准地评估数据资产的价值，为企业决策提供可靠依据，具体可以从以下几个方面着手：

 全面准确把握数据资产特性

1. 深入了解基本状况

    - 详细收集数据资产的各项基本信息，包括名称、来源、规模、产生与更新时间、类型、呈现形式、时效性、应用范围等。例如，明确数据是来自企业内部运营产生，还是外部购买或合作获取，数据规模大小以确定其潜在价值范围，以及数据的更新频率是否影响其时效性和应用价值等。

    - 通过多种渠道获取数据资产基本状况，如委托人提供、相关当事人提供以及自主收集等方式，确保信息全面且准确。

2. 精准分析基本特征

    - 非实体性考量：认识到数据资产无实物形态但依托介质存储，其价值核心在于数据本身，且不会因使用频率增加而磨损消耗，在评估时注重数据内容和质量对价值的决定作用。

    - 依托性分析：确定数据存储的介质类型，以及同一数据在不同介质中的存在形式，评估介质对数据资产稳定性和可获取性的影响，例如存储在云端服务器与本地硬盘的数据在安全性和访问便捷性上存在差异。

    - 多样性研究：充分考虑数据表现形式的多样性及其对价值的影响，包括不同类型数据的处理方式和使用的不确定性，如数字、图像、视频等数据在分析挖掘难度和应用场景上的不同，以及数据与处理技术融合产生的新价值形式。

    - 可加工性判断：评估数据资产可被维护、更新、补充、分析、提炼等操作的潜力，以及这些操作对数据价值提升或改变的程度，例如通过数据挖掘发现新的商业洞察从而增加数据价值。

    - 价值易变性评估：关注影响数据资产价值的多种因素及其变化趋势，如技术进步、市场需求变化、同类数据竞争等，对当前看似无价值但可能随时间增值的数据保持前瞻性评估。

 充分考量价值影响因素

1. 技术因素评估

    - 详细分析数据获取、存储、加工、挖掘、保护和共享等技术环节的水平和成本，例如评估采用先进数据挖掘算法对数据价值提升的作用，以及数据存储安全技术投入对数据资产稳定性的保障程度。

    - 考虑技术更新换代对数据资产价值的影响，预测新技术出现可能导致的数据资产增值或贬值情况，如新技术使旧有数据处理方式效率大幅提升或变得过时。

2. 数据容量与价值密度分析

    - 准确统计数据容量，同时深入分析数据价值密度，确定有效数据在总体数据中的占比，例如在大量用户行为数据中筛选出与业务关键指标相关的有效数据比例，以此衡量数据资产价值。

    - 关注数据容量和价值密度的变化趋势，如数据增长对价值密度的稀释或新数据补充对价值提升的影响。

3. 商业模式适配性考量

    - 明确数据资产在不同商业模式下的价值实现方式，如在提供数据服务模式中，评估数据的时效性、准确性和全面性对商业机会提供的有效性；在数据资产服务模式中，分析为客户提供的数据开发和运行保障服务如何转化为客户的实际生产力和收益。

    - 根据商业模式特点，预测数据资产未来收益情况，例如数字媒体模式下基于数据精准营销带来的广告收入增长预期。

 合理选择并科学运用评估方法

1. 评估方法适用性判断

    - 根据数据资产的具体情况，如数据来源、应用场景、行业特点等，选择最适合的评估方法。例如，对于数据获取成本明确且可量化，市场上缺乏可比交易案例的数据资产，成本法可能更适用；对于能够明确预测收益且收益稳定的数据资产，收益法更能体现其价值；对于存在活跃交易市场且有可比案例的数据资产，市场法可提供有效的价值参考。

    - 避免机械套用评估方法，综合考虑数据资产特性、评估目的、资料收集情况等因素，确保所选方法能够准确反映数据资产价值。

2. 成本法精确运用

    - 准确统计数据资产形成的全部投入，包括创建数据资产生命流程各阶段的成本，如数据采集阶段的购买价款、调查费用、人工成本等，研发阶段的设备折旧、研发人员工资等，合理确定数据资产的重置成本，考虑合理的成本。

1. 数据资产评估报告应该包含哪些内容？

数据资产评估报告是对数据资产价值评估过程和结果的全面呈现，应涵盖评估对象详细情况、商业模式、影响价值因素分析、评估假设与前提条件、资产相关情况、评估方法及其他必要信息等方面，具体内容如下：

 评估对象详细情况

1. 基本信息：包括数据资产的名称、来源（如内部生成、外部购买、合作共享等）、数据规模（数据量大小）、产生时间和更新时间（反映数据时效性）、数据类型（如结构化、非结构化数据）、呈现形式（数字、表格、图像等）、时效性（数据有效期限及更新频率影响）、应用范围（涉及业务领域及使用场景）等，全面描述数据资产的基本属性。

2. 权利属性与法律状态：明确数据资产的权利归属（如企业独有、合作共有等）、使用权具体形式（如独家使用、授权使用等）以及相关法律状态（是否存在法律纠纷、合规性等），为评估价值提供法律层面依据。

 数据资产应用的商业模式

阐述数据资产在企业或组织中如何应用于商业活动，例如提供数据服务（出售时效性强的数据）、信息服务（深度整合萃取信息提供服务）、数字媒体模式（利用数据进行精准营销）、数据资产服务（提供数据开发和运行保障）、数据空间运营（提供数据存储服务）、数据资产技术服务（提供数据处理技术支持）等模式，说明商业模式如何影响数据资产的价值实现和收益获取方式。

 影响数据资产价值因素分析

1. 基本因素分析：分析数据资产自身特征如非实体性、依托性、多样性、可加工性、价值易变性等对价值的影响，例如数据的可加工性如何通过挖掘分析提升其价值，价值易变性受技术发展和市场变化的影响程度等。

2. 法律因素分析：考虑数据资产的权利属性（所有权、使用权等）、权利限制（如使用范围限制、保密要求等）、保护方式（加密、备份等措施）以及历史诉讼情况等法律因素对价值的影响，确保评估价值在合法合规框架内。

3. 经济因素分析：评估数据资产的取得成本（包括创建、采集、研发等成本）、获利状况（收益来源、盈利水平）、类似资产的交易价格（市场参考价值）、市场应用情况（市场需求、应用深度广度）、市场规模情况（所在市场容量及增长趋势）、市场占有率（竞争优势体现）、竞争情况（竞争对手数据资产情况及竞争压力）等经济因素对价值的影响，从经济角度衡量数据资产价值。

 使用的评估假设和前提条件

明确评估过程中所依据的假设（如持续使用假设、公开市场假设等）和前提条件（如数据质量稳定、法律法规不变等），这些假设和条件是评估的基础，确保评估结果在特定环境和条件下的合理性和有效性。

 数据资产的许可使用、转让、诉讼和质押情况

1. 许可使用情况：说明数据资产是否已授权他人使用，授权范围、期限、费用等许可使用相关信息，反映数据资产的收益获取方式和潜在风险。

2. 转让情况：记录数据资产是否有转让历史，转让价格、转让对象、转让条件等信息，为价值评估提供参考。

3. 诉讼情况：披露数据资产是否涉及法律诉讼，诉讼原因、进展、可能影响等，评估法律纠纷对数据资产价值的影响。

4. 质押情况：明确数据资产是否被质押，质押金额、质押期限、质权人等质押相关信息，考虑质押对数据资产价值和可处置性的影响。

 有关评估方法的主要内容

1. 评估方法选取及其理由：说明选择成本法、收益法或市场法等评估方法的依据，结合数据资产特点、评估目的、资料可获取性等因素解释为何选用特定方法，确保方法选择合理。

2. 评估方法中的运算和逻辑推理公式：列出所采用评估方法的具体计算公式，如成本法中评估值与重置成本、贬值率的关系公式，收益法中涉及收益额、折现率、收益期限的计算公式等，并解释公式中各参数的含义和逻辑关系，保证评估计算过程清晰透明。

3. 各重要参数的来源、分析、比较与测算过程：详细说明评估方法中关键参数（如成本法中的重置成本、收益法中的预期收益、折现率、市场法中的可比案例数据等）的获取来源

1. 数据资产评估报告的范本

# 数据资产评估报告

## 一、引言

 （一）评估目的

本次评估旨在为[委托方名称]提供关于其[数据资产名称]在[评估基准日]的价值参考，以辅助其在[具体经济行为，如数据资产转让、质押融资、企业并购等]中的决策。

 （二）评估对象和范围

1. 评估对象：[详细描述数据资产的名称、类型、来源等基本信息，例如“某电商平台用户交易数据资产，来源于该平台自[起始时间]至[截止时间]的所有线上交易记录”]。

2. 评估范围：涵盖该数据资产相关的所有数据记录、元数据、数据处理系统（若适用）以及与之相关的权利和义务。

 （三）评估基准日

[具体日期，确保该日期能够准确反映数据资产的状态，如“20XX年XX月XX日”]。

## 二、评估对象概况

 （一）数据资产基本情况

1. 名称与来源：[如上述评估对象中所述]。

2. 数据规模：包括记录数量、存储容量等，例如“包含[X]条交易记录，存储容量为[X]GB”。

3. 产生与更新时间：[说明数据首次产生时间以及更新频率，如“数据自[产生时间]开始积累，每日实时更新”]。

4. 数据类型与呈现形式：[如结构化数据，以数据库表形式呈现，包含用户信息、交易详情、商品信息等字段]。

5. 时效性：[分析数据的有效期限及对业务的时效性影响，如“交易数据在分析用户近期消费行为和市场趋势方面具有较高时效性，有效期限为[具体时长]”]。

6. 应用范围：[列举数据资产在企业内部或外部的主要应用场景，如“用于精准营销、客户关系管理、销售预测等业务领域”]。

 （二）数据资产权利状况

1. 所有权归属：[明确数据资产的所有权属于[委托方名称]]。

2. 使用权情况：[说明委托方对数据资产的使用权限，如“拥有独家使用权，可在内部业务流程中使用，并有权授权第三方在特定范围内使用”]。

3. 是否存在权利限制或纠纷：[经调查，未发现该数据资产存在权利限制或法律纠纷情况]。

 （三）数据资产应用的商业模式

1. 当前商业模式：该数据资产主要应用于电商平台的精准营销业务，通过分析用户交易数据，实现个性化商品推荐，提高用户购买转化率，从而增加平台销售额。

2. 商业模式对数据资产价值的影响：精准营销模式依赖于数据资产的准确性、完整性和及时性，高质量的数据能够有效提升营销效果，进而增加平台收益，直接影响数据资产的价值。

## 三、评估依据

 （一）法律法规依据

1. [列出相关法律法规，如《中华人民共和国资产评估法》等]。

2. 行业相关规范和准则，如[具体规范名称]。

 （二）准则依据

1. 资产评估准则体系，包括基本准则、具体准则、评估指南和指导意见等相关规定。

2. 数据资产评估相关的专家指引或行业标准（若有）。

 （三）行为依据

1. [委托方名称]与[评估机构名称]签订的《资产评估委托合同》。

2. 委托方提供的相关经济行为文件，如数据资产转让协议草案（若适用）、质押融资合同意向书（若适用）等。

 （四）其他依据

1. 委托方提供的数据资产清单、技术文档、财务报表等资料。

2. 评估机构收集的市场调研资料、行业研究报告、同类数据资产交易案例等。

3. 评估人员现场勘查、调查访谈记录等。

# 数据资产评估报告

## 四、评估方法

 （一）评估方法选择

1. 方法适用性分析

    - 数据资产具有独特的性质，其价值受到多种因素影响。鉴于本次评估目的为[具体评估目的，如数据资产转让、质押融资、企业并购等]，且评估对象所在行业具有一定的数据资产交易活跃度，同时能够获取较为充分的数据资产成本信息以及对其未来收益的合理预测依据，综合考虑选用市场法、成本法和收益法进行评估。

    - 市场法适用于存在活跃交易市场且有可比案例的数据资产评估。通过与近期或往期成交的类似数据资产进行对比分析，能够快速反映市场供需关系和行业趋势对数据资产价值的影响，为评估提供市场导向的参考价值。

    - 成本法基于数据资产形成过程中的成本投入，对于确定数据资产的价值底线具有重要意义。尤其在数据资产的创新性和收益性较难准确衡量时，成本法能够提供一个相对保守但可靠的价值基准，确保评估结果不低于数据资产的创建成本。

    - 收益法通过预测数据资产未来带来的收益，并将其折现至评估基准日，能够真实、准确地反映数据资产本金化的价值。在数据资产的商业应用模式较为成熟且收益可预测性较高的情况下，收益法是评估其价值的有效方法，更能体现数据资产的内在经济价值，也更容易被交易各方所接受。

 （二）市场法评估

1. 可比案例选择

    - 从数据类型相近性方面，选取了[X]个与评估对象同属[具体数据类型，如用户行为数据、交易数据等]的可比案例。这些案例的数据结构、字段含义和数据内容与评估对象具有较高的相似性，确保在数据本质特征上具有可比性。

    - 从数据用途相似性角度，所选可比案例均应用于[列举与评估对象相似的主要应用领域，如精准营销、客户关系管理等]领域，与评估对象在商业应用场景和价值驱动因素上保持一致，从而能够在相同或相似的业务逻辑下进行价值对比。

    - 可比案例来源广泛，包括公开市场交易数据、行业数据库以及专业数据交易平台等，确保案例信息的可靠性和代表性。

2. 因素修正

    - 技术修正系数：分析评估对象与可比案例在数据获取、存储、加工、挖掘、保护和共享等技术环节的差异。例如，若评估对象采用了更先进的数据挖掘算法，能够更深入地挖掘数据价值，经专家评估，技术修正系数确定为[X]。通过详细对比各技术因素，对可比案例的成交价格进行合理调整，以反映技术因素对数据资产价值的影响。

    - 价值密度修正系数：计算评估对象和可比案例的有效数据占总体数据的比例，确定价值密度。如评估对象的价值密度经分析为[X]，可比案例的价值密度为[X]，根据价值密度与数据资产总价值的逻辑关系，计算得出价值密度修正系数为[X]。该系数用于调整可比案例价格，以体现价值密度差异对数据资产价值的影响。

    - 期日修正系数：考虑评估基准日与可比案例交易日期的不同，获取评估基准日和各可比案例交易日期的相关价格指数（如数据资产行业价格指数、数据交易平台综合指数等）。根据期日修正系数公式（期日修正系数 = 评估基准日价格指数 / 可比案例交易日价格指数），计算得出各可比案例的期日修正系数分别为[具体系数值]。该系数用于修正因时间因素导致的价值差异，确保不同时期的交易案例在同一价值基准下进行比较。

    - 容量修正系数：在评估对象和可比案例价值密度相同或相近时，主要考虑数据容量对资产价值的影响。比较评估对象与可比案例的容量大小，如评估对象容量为[X]，可比案例容量为[X]，根据容量修正系数公式（容量修正系数 = 评估对象的容量 / 可比案例的容量），计算得出容量修正系数为[X]。若价值密度差异较大，则需同时考虑容量和价值密度对资产价值的影响，采用更复杂的计算方法进行综合修正。

    - 其他修正系数：针对市场供需状况、数据质量稳定性、法律风险等其他可能影响数据资产价值的因素进行分析。例如，若评估对象所在市场需求旺盛，供不应求，经专家判断给予[X]的供需状况修正系数。综合考虑这些特殊因素，对可比案例价格进行进一步调整，以确保评估结果更正确。

 （五）成本法评估

1. 数据资产成本构成分析

    - 获取阶段成本：对于主动获取的数据，成本包括向数据持有人购买数据的价款[X]元、注册费[X]元、手续费[X]元，以及通过市场调查、访谈、实验观察等方式获取数据发生的费用共计[X]元，还有数据采集阶段的人工工资[X]元、场地租金[X]元、打印费[X]元、网络费[X]元等，总计[X]元。对于被动获取的数据，如企业生产经营中自然产生的数据，在获取阶段主要考虑数据存储等少量费用，约为[X]元。

    - 研发阶段成本：研发阶段成本主要涵盖设备折旧[X]元、研发人员工资[X]元等。设备折旧根据设备原值[X]元、预计使用年限[X]年及残值率[X]%计算得出每年折旧额，在本次评估中取研发期间设备折旧费用。研发人员工资根据参与数据资产研发的人员数量、平均工资水平及研发周期计算确定。

2. 重置成本确定

    - 综合数据资产获取阶段和研发阶段的成本，考虑合理的利润[X]元（按成本的[X]%计算）以及相关税费[X]元（根据现行税率计算），确定数据资产的重置成本为[X]元。

3. 贬值因素分析与计算

    - 功能性贬值：经评估，由于技术进步导致数据资产在功能上相对落后，如数据处理效率低于市场平均水平，预计每年减少收益[X]元。根据剩余经济寿命期[X]年，采用年金法计算功能性贬值额为[X]元。

    - 经济性贬值：因市场竞争加剧，数据资产的运营环境恶化，预计未来收益将减少。通过对市场份额下降、成本增加等因素的分析，确定经济性贬值率为[X]%，计算得出经济性贬值额为[X]元。

4. 评估值计算

    - 根据成本法计算公式（评估值 = 重置成本 - 功能性贬值 - 经济性贬值），计算得出数据资产的评估值为[X]元。

 （六）收益法评估

1. 收益预测

    - 收益期确定：综合考虑法律保护期限、相关合同约定期限、数据资产的产生时间、更新时间、时效性以及权利状况等因素，确定数据资产的剩余经济寿命期为[X]年。

    - 收益额预测：基于数据资产当前的应用模式及市场前景，预计未来第 1 年的收益额为[X]元，随着市场拓展和数据价值挖掘的深入，预计收益额将以[X]%的年增长率增长。例如，第 2 年收益额为[X]元（第 1 年收益额×（1 + 增长率）），以此类推计算出未来各年收益额。

2. 折现率确定

    - 采用无风险报酬率加风险报酬率的方式确定折现率。无风险报酬率参考评估基准日国债利率确定为[X]%。风险报酬率通过分析数据资产权利实施过程中的技术风险、经营风险、市场风险和资金风险等因素确定。经评估，技术风险报酬率为[X]%，经营风险报酬率为[X]%，市场风险报酬率为[X]%，资金风险报酬率为[X]%，风险报酬率合计为[X]%，则折现率为[X]%（无风险报酬率 + 风险报酬率）。

3. 评估值计算

    - 根据收益法基本计算公式（$P=\sum_{t=1}^{n} F_{t} \frac{1}{(1+i)^{t}}$，其中P为评估值，$F_{t}$为数据资产未来第t个收益期的收益额，n为剩余经济寿命期，t为未来第t年，i为折现率），将各年预测收益额折现至评估基准日并求和，计算得出数据资产的评估值为[X]元。

 （七）评估结果确定

1. 评估结果分析

    - 市场法评估结果为[X]元，反映了市场对类似数据资产的价值认可程度，体现了数据资产在当前市场环境下的交换价值。成本法评估结果为[X]元，从数据资产的形成成本角度提供了价值底线，确保评估价值不低于其投入成本。收益法评估结果为[X]元，基于数据资产未来预期收益的折现。