基于多期超額收益法的軟件開發企業數據資產評估
——以同花順為例

常 寒

(哈爾濱師范大學，黑龍江 哈爾濱 150025)

1 數據資產的重要性

在數字經濟和全球大數據飛速發展的背景下，隨著網絡速度和儲存技術的發展，數據的產生速度、總體規模、應用頻率都在不斷增長。美國、歐洲、日本等地區相繼開啟了大范圍的數據共享運動，并將數據定義為一項戰略資產，高度重視數據資產的開發與利用。近年來我國也大力發展大數據、智能AI等新型技術，助力國民經濟的發展。因此，明確數據資產的價值，有利于我國更好地開發與利用數據資產，將對國家的全面發展起到重要的作用，是提升我國整體實力的有利條件。

數據在企業中的地位也愈發突顯，是各企業尚未完全掌握和運用的重要資產。既然數據是企業資產，那就必須被納入企業的資產管理中，與此同時，由于數據資產是一項新興的無形資產，無論是國外還是國內，學者們對于數據資產的研究還尚未成熟，沒有形成主流統一的評估體系。這無疑增加的評估從業者的工作難度，并且容易造成數據資產市場的混亂。明晰的數據價值會促進數據的妥善管理，避免企業資產流失，有利于數據市場和企業向好發展。

文章將以浙江核新同花順網絡信息股份有限公司為例，運用收益法中的多期超額收益法來評估該企業的數據資產價值，以此來豐富軟件開發企業數據資產價值評估的體系構建。

2 多期超額收益法及參數確定

2.1 多期超額收益法

超額收益法最初是應用在專利的價值評估中，而多期超額收益法的概念由美國評估基金會在2010年5月31日發布的報告文件中首次提出，它是在傳統收益法的基礎上演變而來的[1]。其評估模型經國內外學者的不斷修改完善，已經相對成熟。其公式如下：

(1)

其中，V為企業數據資產的價值；E為企業的自由現金流，Ef、Ew、Ei分別為企業固定資產、流動資產以及除數據資產外其他無形資產的貢獻值；i為折現率；n為數據資產的收益期。

該方法的主要流程為：計算企業的自由現金流，將除數據資產以外的其他資產所產生的貢獻值減去，以此得到軟件開發企業數據資產所產生的超額收益；再采用合理的折現率對其進行折現，計算得出數據資產的最終價值。

2.2 自由現金流量的確定

自由現金流量，就是由企業經營所產生、維持企業運營及再投資之后剩余的現金流量，這部分現金流量是企業真正剩余的、可以自由支配的現金流量[2]。其計算方法如下：自由現金流量=營業收入-營業成本-期間費用-所得稅-資本性支出-營運資本增加額+固定資產折舊+無形資產攤銷

其中，資本性支出一般為企業構建長期資產的費用減去處置長期資產的收益；營運資本就是企業持續經營所需資金，一般是以當期流動資產減去流動負債后的數值確定，營運資本增加額為當期營運資本相較于上期的差額。

2.3 固定資產貢獻值的確定

固定資產貢獻值由固定資產的折舊補償和投資回報組成。固定資產投資回報額為固定資產年平均額乘以投資回報率，由于固定資產通常流動性小、變現能力差，因此回報率采用央行最新五年期貸款利率。

固定資產貢獻值=固定資產折舊補償+固定資產投資回報

2.4 流動資產貢獻值

流動資產一般是指企業持有年限低于一年的資產，具有較強的變現能力，其價值波動較小，因此，流動資產貢獻值僅為其投資回報額，其投資回報率采用央行最新一年期貸款利率。

流動資產貢獻值=流動資產年平均額流動資產投資回報率

2.5 其他無形資產貢獻值

其他無形資產包括表內無形資產以及表外無形資產。表內無形資產與固定資產類似，貢獻值由無形資產攤銷補償和無形資產投資回報構成；表外無形資產主要為人力資源，其貢獻值為職工的總薪酬乘以人才貢獻率。具體公式如下：其他無形資產貢獻值=無形資產攤銷補償+無形資產投資回報+應付職工薪酬人才貢獻率

2.6 折現率

折現率是多期超額收益法模型的一個較為重要的參數。由于該方法是根據未來現金流量來評估數據資產的價值，因此在就需要考慮時間對資產價值的影響，將數據資產所產生的超額收益折現。計算出企業加權平均資本成本作為整體的投資回報率，再將企業整體的投資回報率分為固定資產回報率、流動資產回報率和無形資產回報率，以此計算市場上與被評估企業行業、體量相近企業的無形資產回報率，將其平均值作為被評估企業的無形資產回報率，確定數據資產的折現率[3]。公式如下：

(2)

其中，WACC為加權資本成本；Re、Rd分別為股權資本成本和債權資本成本；E、D分別為股權價值和債權價值；T為企業的所得稅率。

可以通過資本資產定價模型來確定，其公式為：

Re=Rf+β×(Rm-Rf)

(3)

其中，Rf為無風險回報率；Rm為市場平均收益率；β為企業的風險系數。

根據上述公式可以得出無形資產回報率的計算公式：

(4)

其中，Wf、We、Wj分別為固定資產、流動資產和無形資產所占總資產的比重；if、ie、ij分別為固定資產、流動資產和無形資產的回報率。

2.7 收益期

數據資產的收益期就是指持有數據資產能獲得利益的期限[4]。某些數據具有較強的時效性，隨著時間的推移，其價值將越來越小，不過也存在一些具有的歷史研究意義的數據，比如歷史資料，隨著時間的推移逐漸增加該數據的價值。另外就是數據具有再生性，在不同的場景下，數據持有者掌握的數據處理方法不同，得到的收益也不同。再者數據的活性較強，更新的頻率較快。數據的快速更新加上外部環境的變化使得數據資產的價值隨時間發生變化。因此，具體的收益期限要根據評估對象的具體情況進行確定。

3 基于多期超額收益法的同花順公司數據資產評估實證研究

3.1 公司概況

浙江核新同花順網絡信息股份有限公司成立于2001年,是業內國家信息化試點工程單位。公司擁有較為完整的產業鏈,主要客戶覆蓋數量龐大的機構客戶和個人投資者用戶。公司在現有的基礎規模上,積極研發基于人工智能、大數據、云計算等高新技術的產品及應用,形成公司新的業務模式和增長點。

在數據資產方面，同花順較早深耕前沿技術并開展數據服務，公司在2014年上線大數據平臺，2016年全面布局人工智能，目前不僅在結構化數據上能夠有效滿足客戶需求，還在非結構化數據的積累上領先其他競爭對手。基于較強的數據采集和分析能力，公司開發了一些創新和特色功能，部分金融從業人員具備較強的實用性，形成了差異化優勢。截至2021年，公司已經擁有了價值量龐大的數據資產，確定數據資產價值，優化數據資產的管理和應用是企業應當考慮的大事。文章以同花順作為案例公司，對該企業的數據資產價值進行評估，助力企業數據資產的開發利用。

3.2 評估參數的確定

3.2.1 收益期

數據資產并不能永續地給企業帶來利益，尤其對于同花順這樣以信息服務為主的公司，該公司2013年可是著手于人工智能領域的研發，在接下來的幾年不斷增加研發力度，2017至2020年研發投入占比均超過20%，研發人員所占比例更是過半。目前已經形成人工智能生態體系，人工智能+其他行業的融合應用也已開發完成。根據市場普遍的情況并結合同花順公司自身狀況，文章將收益期確定為5年。

3.2.2 未來現金流預測

文章基于過去五年同花順年度報告中的營業收入及營業成本，運用最小二乘法，通過一元線性回歸對未來五年公司的收入和成本進行預測。而計算自由現金流的其他數據如期間費用、資本性支出等，則通過過去五年該項目占收入比重的平均值確定其占比，再乘以預測的收入得出，得出結果如表1所示。

表1 同花順2022—2026年自由現金流量預測 單位：萬元

3.2.3 其他資產貢獻值預測

(1)固定資產貢獻值。由于固定資產屬于長期資產，不易變現，因此收益率采用央行最新五年期貸款利率，為4.65%。同樣以最小二乘法對過去5年企業的固定資產余額進行回歸分析，確定未來5年的固定資產余額，折舊額采用表1的數據。

(2)流動資產貢獻值。企業未來5年的流動資產同樣以最小二乘法進行預測，并計算年平均額，再乘以流動資產投資回報率計算流動資產貢獻值。由于流動資產流動性強，有著很強的變現能力，因此回報率采用央行最新的一年期貸款利率4.35%。

(3)其他無形資產貢獻值。同花順公司的表內無形資產主要為土地使用權，查閱同花順往期年報，可以發現其無形資產余額的趨勢，文章以2020和2021兩年的平均值作為未來五年公司表內無形資產的預測值。此外，由于無形資產與固定資產有著相似的流動性和變現能力，回報率依然采用央行五年期貸款利率4.65%。表外其他無形資產貢獻值為應付職工薪酬乘以人才貢獻率，應付職工薪酬預測值由前五年其占收入比重的平均值乘以收入預測值確定，人才貢獻率根據《國家中長期人才發展規劃綱要(2010—2020年)》確定為35%。

3.2.4 折現率

文章選擇所屬行業、公司體量與同花順相近的云賽智聯、用友網絡和焦點科技作為對比公司進行分析。

(1)股權資本成本Re。無風險收益率Rf采用最新五年期國債利率3.52%，市場平均收益率Rm取近五年滬深300年均收益率的平均水平，β值采用四家公司進兩年來的平均值，具體數值通過Choice數據終端獲得，將數據代入式(3)中，得出計算結果。

(2)加權平均資本成本WACC。債權資本成本Rd采用央行五年期貸款利率4.65%。查閱各公司年報，得到各公司所得稅率、股權價值、債券價值，和計算得出的股權資本成本Re一起帶入式(2)中，計算得出加權平均資本成本WACC。

(3)無形資產回報率ij。固定資產、無形資產回報率分別為4.65%和4.35%。查閱各公司年報，得出各公司固定資產、流動資產和無形資產占總資產的比重，代入式(4)中，即可得到無形資產回報率ij。

同花順公司的無形資產回報率遠高于其他公司，其主要原因為公司系數更高，且無形資產占總資產比重較小，考慮到企業大量的數據資產并未在資產負債表中體現，所以實際上無形資產所占比重應該更大，相應的無形資產回報率會更小，因此文章采用四家公司回報率的平均值30.71%作為折現率較為合理。

3.3 數據資產價值計算

將計算的結果代入式(1)中，可得出同花順公司數據資產的估算價值，結果如表2所示。

表2 數據資產價值 單位：萬元

4 結論與展望

經過預測和計算，最終得出的同花順公司數據資產價值為87668.13萬元，相對于企業850121.63萬元的總資產，占比較大，數據資產在企業中占據重要地位，企業應該充分利用數據，為企業帶來更多的利潤。企業也應該針對這些數據進行較好的規劃，讓數據資產更好地服務用戶。同時，明確數據資產的價值，也有利于規范市場交易，促進數據良性發展。

隨著大數據時代的來臨，數據資產已成為生產生活不可或缺的一部分，如何開發利用數據資產，發揮其最大效用，都是亟待研究的問題。文章通過對數據資產的相關理論和價值評估方法的總結分析，確立了基于多期超額收益法的數據資產價值評估模型，考慮軟件開發企業的特點，使結果更加合理，可以為學者們提供一些新的數據資產評估思路。但數據資產本身的價值會隨著時間波動，方法中的數值預測可能出現偏差，折現率的計算精確度也有待提高，期待未來學者可以建立更加合理精確的模型，對數據資產評估方法進行探索，并在實踐中不斷進行完善和修正，以促進軟件開發企業數據資產價值評估理論和實踐的發展。