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    大數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究

    2021-04-14 03:34:51姜玉勇
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2021年8期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

    姜玉勇

    摘? ?要:作為一種無(wú)形資產(chǎn),大數(shù)據(jù)價(jià)值如何體現(xiàn)成為重要的研究?jī)?nèi)容。通過對(duì)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)界定、交易模式、估值方法、估值風(fēng)險(xiǎn)等內(nèi)容進(jìn)行探索,討論大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的框架。大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)界定應(yīng)考慮將原始數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù)區(qū)別對(duì)待;大數(shù)據(jù)交易模式會(huì)對(duì)價(jià)值評(píng)估產(chǎn)生影響,應(yīng)綜合考慮各種評(píng)價(jià)指標(biāo);在三大基本估值方法外應(yīng)拓展衍生估值方法對(duì)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。上述研究對(duì)促進(jìn)大數(shù)據(jù)交易體系建設(shè)及大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的政策制定有一定的理論意義。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);資產(chǎn)價(jià)值;價(jià)值評(píng)估框架

    中圖分類號(hào):F832.33? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2021)08-0005-03

    引言

    政府一直把大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展作為重中之重。無(wú)論對(duì)政府還是企業(yè)而言,如今大數(shù)據(jù)都成為一種重要的無(wú)形資產(chǎn)。在這種背景下,作為核心競(jìng)爭(zhēng)力的大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值成為重要的研究?jī)?nèi)容之一。對(duì)政府而言,在大數(shù)據(jù)管理過程中積累了巨量的大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn),但這些無(wú)形資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)界定、價(jià)值體現(xiàn)、交易模式都有很大的研究空間。政府需要更完善、更充分的理論和實(shí)踐研究,以促進(jìn)大數(shù)據(jù)行業(yè)的健康發(fā)展。對(duì)企業(yè)而言,出于其利益需求,需要合理、合法利用這些無(wú)形資產(chǎn),或者把這些無(wú)形資產(chǎn)合理變現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)是新生事物,企業(yè)需要知曉它們的價(jià)值以便將其納入資產(chǎn)交易體系。未擁有大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)也可能成為大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛在需求者。比如,商業(yè)銀行、保險(xiǎn)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)迫切需要與自身業(yè)務(wù)密切相關(guān)的大數(shù)據(jù),以便有針對(duì)性地開展精準(zhǔn)營(yíng)銷業(yè)務(wù)或避開存在風(fēng)險(xiǎn)的客戶,實(shí)現(xiàn)自身利益最大化。因此,利益相關(guān)者迫切需要以合理的價(jià)格交易大數(shù)據(jù)資產(chǎn),傳統(tǒng)行業(yè)也可以抓住大數(shù)據(jù)發(fā)展的契機(jī)駛?cè)肟燔嚨?。這些都屬于大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估潛在需求。

    一、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)界定

    大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)界定一直都是學(xué)者探索和爭(zhēng)議的重要內(nèi)容。徐漢明和孫逸嘯等(2020)認(rèn)為,數(shù)據(jù)是一種虛擬資產(chǎn)和特殊資產(chǎn),數(shù)據(jù)和信息是不同的概念[1]。大數(shù)據(jù)資產(chǎn)在采集、整理、利用的過程中其產(chǎn)權(quán)如何界定一直是個(gè)復(fù)雜的問題。網(wǎng)絡(luò)或交易平臺(tái)是數(shù)據(jù)的收集者,在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)貼或平臺(tái)上交易的個(gè)體是數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)者。數(shù)據(jù)收集者將會(huì)員提供的信息收集起來出售,或者經(jīng)過整理或清洗為自己所用。從資產(chǎn)的含義來看,凡是能為企業(yè)或個(gè)人在未來帶來收益的實(shí)物或信息等均可視為資產(chǎn)。問題的關(guān)鍵是,如果平臺(tái)收集了會(huì)員的私人信息,那么會(huì)員擁有產(chǎn)權(quán)嗎?即使會(huì)員對(duì)自己貢獻(xiàn)的信息部分擁有產(chǎn)權(quán),但是也很難對(duì)平臺(tái)因出售信息產(chǎn)權(quán)而產(chǎn)生的收益進(jìn)行分成。分成的道理如果行得通,但由于個(gè)人信息的貢獻(xiàn)極小,從而使該收益分成變得微不足道,甚至?xí)捎诰S權(quán)成本大于分成收益而自行放棄。雖然如此,平臺(tái)也不應(yīng)該在數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)時(shí)完全無(wú)視會(huì)員的收益分成部分。田杰棠和劉露瑤(2020)認(rèn)為,企業(yè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)可以分為原生數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù),其產(chǎn)權(quán)的界定方式是不同的[2]。理論上,為大數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)信息的個(gè)人對(duì)各自的原生數(shù)據(jù)擁有產(chǎn)權(quán),而衍生數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)則應(yīng)屬于數(shù)據(jù)企業(yè)。至于各擁有產(chǎn)權(quán)的利益主體采取何種方式在收益實(shí)現(xiàn)時(shí)進(jìn)行分成,數(shù)據(jù)企業(yè)通常選擇“王顧左右而言他”的方式應(yīng)對(duì)。但是,在將數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估時(shí),如何界定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán),或者考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益中的會(huì)員分成,是必須說明或討論的重要組成部分。如果對(duì)某項(xiàng)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估,在正式報(bào)告出具前,產(chǎn)權(quán)界定部分又未區(qū)分原生數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù),或者認(rèn)為產(chǎn)權(quán)界定存在一定風(fēng)險(xiǎn),則應(yīng)該在評(píng)估報(bào)告的重要假設(shè)部分或其他需要說明的事項(xiàng)中進(jìn)行闡明,以提請(qǐng)報(bào)告的使用者或交易關(guān)聯(lián)方注意。

    二、大數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易模式對(duì)價(jià)值評(píng)估的影響

    大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易模式主要從國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)的實(shí)際做法總結(jié)而來。大數(shù)據(jù)交易模式對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估內(nèi)涵有著重要的影響。交易模式?jīng)Q定交易成本,從而也決定價(jià)值評(píng)估的成本。價(jià)值評(píng)估作為交易成本的一部分,不可能超過大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本。王文平(2016)認(rèn)為,數(shù)據(jù)交易按標(biāo)的物劃分可以分為所有權(quán)交易、使用權(quán)交易、收益權(quán)交易,按平臺(tái)交易模式可分為C2B(用戶向企業(yè))模式、B2B(企業(yè)向企業(yè))模式,按平臺(tái)定價(jià)機(jī)制可分為平臺(tái)預(yù)定價(jià)、固定定價(jià)、實(shí)時(shí)定價(jià)、協(xié)議定價(jià)、拍賣定價(jià)[3]。胡燕玲(2017)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)定價(jià)理論包括效用價(jià)格理論和成本價(jià)格理論,按交易的收費(fèi)模式可以分為按次計(jì)價(jià)、一口價(jià)和撮合定價(jià),定價(jià)策略可以采取預(yù)處理定價(jià)、拍賣定價(jià)、協(xié)商定價(jià)、反饋定價(jià)等[4]。前人對(duì)大數(shù)據(jù)定價(jià)模式的討論大多數(shù)是對(duì)定價(jià)方式的描述,而很少涉及大數(shù)據(jù)定價(jià)的本質(zhì),如大數(shù)據(jù)交易定價(jià)的依據(jù)是什么、大數(shù)據(jù)平臺(tái)是如何進(jìn)行定價(jià)或喊價(jià)的,等等。實(shí)際上最后仍需要大數(shù)據(jù)價(jià)值資產(chǎn)評(píng)估的內(nèi)容,即采取適當(dāng)?shù)膬r(jià)值評(píng)估方法估計(jì)出大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值后,在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行定價(jià)。定價(jià)與估值的關(guān)系實(shí)際上反映了價(jià)值與價(jià)格的關(guān)系,即先有價(jià)值,再有價(jià)格。趙子瑞(2017)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)定價(jià)指標(biāo)可以在質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)、數(shù)據(jù)拆分指標(biāo)、歷史成交價(jià)指標(biāo)和效用指標(biāo)的基礎(chǔ)上,再增加人力指標(biāo)、物力指標(biāo)和傭金指標(biāo)綜合進(jìn)行衡量[5]。翟麗麗和馬紫琪等(2018)提出,對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行定價(jià)可以考慮大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生命周期、數(shù)據(jù)質(zhì)量、流通過程和使用方式等因素[6]。各種定價(jià)指標(biāo)最終應(yīng)圍繞一個(gè)核心指標(biāo)展開,即收益指標(biāo)。大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的購(gòu)買者在期待購(gòu)入該項(xiàng)資產(chǎn)時(shí),其最終目的是希望該無(wú)形資產(chǎn)能為自己帶來收益,以抵減購(gòu)買成本。例如,大數(shù)據(jù)資產(chǎn)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷能夠帶來收入的增加,用于風(fēng)險(xiǎn)回避則為降低成本帶來好處。

    三、大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值方法

    數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素較多,數(shù)據(jù)的后期加工、使用者的變動(dòng)、使用規(guī)模等都會(huì)影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值,因此要建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)控模型。在獲得大數(shù)據(jù)交易基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和相關(guān)資料的基礎(chǔ)上,與國(guó)內(nèi)省份大數(shù)據(jù)交易所的交易體系和交易規(guī)則進(jìn)行對(duì)比,分析大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的途徑和方式。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值分析模型的建立需要全面考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的維度,計(jì)算其每個(gè)特征值的整體效應(yīng),避免單個(gè)維度特征值的影響。根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)維度的劃分對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行量化,從數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)時(shí)效、價(jià)值密度等方面分別測(cè)度數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的角度,使用成本法、市場(chǎng)法、收益法等方法可以解決一部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)交易中出現(xiàn)的問題。然而,更優(yōu)化的評(píng)估方法、數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和參數(shù)調(diào)整規(guī)則應(yīng)作為主要問題進(jìn)行研究。

    由于大數(shù)據(jù)規(guī)模和容量巨大,利用傳統(tǒng)方法進(jìn)行價(jià)值評(píng)估會(huì)產(chǎn)生局限性。人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估中發(fā)揮很好的優(yōu)勢(shì),從而利于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。相比其他類無(wú)形資產(chǎn),如專利技術(shù)、非專利技術(shù)、商標(biāo)使用權(quán)等價(jià)值評(píng)估范式,對(duì)數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值內(nèi)涵進(jìn)行研究,結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的維度,根據(jù)不同的價(jià)值評(píng)估目的確定其價(jià)值類型,可以為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。

    在傳統(tǒng)評(píng)估方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點(diǎn),探索新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估衍生方法,構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值分析模型和數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易體系。基于取得的數(shù)據(jù)和資料,對(duì)適合于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評(píng)估方法進(jìn)行理論與實(shí)證分析。定量研究方法可以利用成本法評(píng)估模型、市場(chǎng)法評(píng)估模型、收益法評(píng)估模型分別對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估分析,重點(diǎn)使用收益法下的自由現(xiàn)金流量模型、銷量增加的價(jià)值評(píng)估增值模型、成本降低的價(jià)值評(píng)估增值模型,并探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值分析模型的適用性和可推廣性。成本法評(píng)估模型的內(nèi)涵在于利用成本途徑評(píng)估大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)的形成成本及合理利潤(rùn)。由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的本質(zhì)特征,其成本可能與市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生較大的差異。成本價(jià)值高并不一定會(huì)產(chǎn)生可觀的收益,成本價(jià)值低也不一定只能帶來低收益。市場(chǎng)法模型,即對(duì)市場(chǎng)上相同或類似的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行比對(duì),經(jīng)過參數(shù)調(diào)整,最后確定其價(jià)值的方法。市場(chǎng)法評(píng)估途徑的結(jié)論往往能提高交易雙方的信服度。收益法評(píng)估模型,即從大數(shù)據(jù)資產(chǎn)能為擁有者帶來的未來收益為出發(fā)點(diǎn),將其每期的收益現(xiàn)金流折現(xiàn),從而體現(xiàn)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。收益法評(píng)估途徑與大數(shù)據(jù)資產(chǎn)購(gòu)買者的投資理念及未來的使用安排有關(guān),并依賴于投資者的其他投入,比如,不同的投資規(guī)模和不同的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用方式可能帶來不同的收益。

    對(duì)于僅涉及大數(shù)據(jù)交易當(dāng)事人的方法還有協(xié)商估價(jià)法,該方法基于當(dāng)事人雙方都非常了解所交易的大數(shù)據(jù)的范圍、規(guī)模、作用等因素,能夠綜合賣方底價(jià)及買方對(duì)該數(shù)據(jù)在未來的使用方式、期望等自行對(duì)其價(jià)格進(jìn)行商議。

    四、大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值風(fēng)險(xiǎn)

    由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有公共性、非物質(zhì)性、價(jià)值的雙重性、可再生性等特點(diǎn),對(duì)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易主體最終目的不同,對(duì)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的處理方式也不相同。在這種情況下,價(jià)值評(píng)估的過程及風(fēng)險(xiǎn)處理非常重要。以數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易中的主體為例,交易模式有:一是只為買賣雙方提供交易平臺(tái)不出售數(shù)據(jù)資產(chǎn),這種情況下平臺(tái)提供方是否應(yīng)承擔(dān)雙方交易內(nèi)容的法律風(fēng)險(xiǎn)存在較多爭(zhēng)議;二是不交易原始數(shù)據(jù)只交易經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、脫敏和挖掘處理過的數(shù)據(jù),理論上這種情況使估值風(fēng)險(xiǎn)較第一種模式有所降低;三是通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲方式獲取數(shù)據(jù),再出售原始數(shù)據(jù)或經(jīng)過脫敏處理后的數(shù)據(jù),這種情況也存相當(dāng)大的產(chǎn)權(quán)界定風(fēng)險(xiǎn)甚至?xí)鹪V訟。因此,在對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行估值時(shí),應(yīng)充分考慮存在的種種估值風(fēng)險(xiǎn)。

    五、結(jié)論

    大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估首先要建立在產(chǎn)權(quán)界定的基礎(chǔ)上,須要考慮大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易模式對(duì)價(jià)值的影響程度,之后從大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)的價(jià)值內(nèi)涵出發(fā),分析該資產(chǎn)能夠帶來的最終收益,從而做出其價(jià)值判斷。當(dāng)然,從三大基本評(píng)估方法中可以衍生出若干適合大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估的子方法。2015年阿里研究院發(fā)布了《中國(guó)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)鍵問題探索》報(bào)告,提出三種數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)方式:物權(quán)定價(jià)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)定價(jià)、收益定價(jià),反映了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的內(nèi)涵。

    本文通過對(duì)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)界定、交易模式、估值方法及估值風(fēng)險(xiǎn)的分析,討論了大數(shù)據(jù)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的框架,相信這會(huì)對(duì)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展、交易體系建設(shè)及數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的政策制定有一定的理論意義。

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    The research on the Valuation of Big Data Assets —An Analytical Framework

    Jiang Yu-yong

    (School of Management Science and Engineering, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550025, China)

    Abstract: As an intangible asset, how to reflect the value of big data has become an important research content. By exploring the definition of property rights, transaction mode, valuation method and valuation risk of big data, this paper discusses the framework of value evaluation of big data intangible assets. The definition of property rights of big data assets should consider the difference between original data and derivative data; Big data trading mode will have an impact on value evaluation, so various evaluation indicators should be comprehensively considered; derivative valuation methods should be expanded besides the three basic valuation methods; and the valuation risk of big data assets should be analyzed. The above research has a certain theoretical significance to promote the development process of big data trading system and the policy formulation of big data industry.

    Key words: big data; asset value; value evaluation framework

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