數據資產評估在企業并購與重組中的應用與意義

隨著科學技術的不斷發展，無形資產的價值也在發生變化，某些類型的無形資產的價值甚至會發生重大變化。因此，在企業的經營管理中，由于其無形價值的變化等特點，其準確價值難以依靠傳統的方法進行準確評估。本文從數據資產評估的基本分析入手，討論了數據資產的特性、評估方法以及評估過程中遇到的難點，探討了數據資產評估對企業并購與重組的深遠影響，提出了在企業并購與重組過程中應用數據資產評估的策略，旨在幫助企業更好地應用數據資產評估，使企業在并購與重組中充分利用數據資產，提高競爭力。

互聯網、人工智能、5G等新一代信息技術的快速發展引領了數字經濟，黨的十九屆四中全會首次將“數據”增列為一種生產要素，數據資產已經成為企業重要的無形資產。數據資產評估作為一種衡量數據價值的手段，對企業的經營決策和發展有著重大影響，特別是在企業并購與重組過程中，正確的數據資產評估能夠幫助企業準確把握并購與重組的機會和風險，推動企業發展。目前，我國對數據資產的研究仍處于萌芽階段，如何定義數據資產并使用適當的方法來評估數據資產價值，還需要進一步研究。

數據資產評估的基本分析

數據資產的定義 目前，國內外學術界還沒有關于數據資產的明確定義，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所將數據資產表述為“由企業擁有或控制的物理或電子記錄的數據資源并且可以為企業帶來預期經濟效益”。在大數據時代，數據并不能直接帶來效益，原始數據必須經過收集、清洗、挖掘、分析和可視化等步驟才能提取出對企業有價值的信息。此外，產權明確是數據資產可以流通的前提，只有明確數據的所有權和使用權，才能合理分配數據產生的收益。因此，數據資產是經過數據收集、數據清洗、數據挖掘等數據資本化過程的產權明確的數據。

數據資產的特性 數據資產具有無形性（難以識別）、可交換性（對雙方都有利）和可變性（價值隨時間、市場條件和使用條件的變化）等無形資產的屬性，但也有其自身的特殊性：第一，數據資產具有非消耗性。數據的使用不會導致其價值的消耗，相反，通過適當的數據分析和應用，數據的價值會得到增強。第二，數據資產具有高度的共享性。數據可以在企業的各個部門之間共享，甚至可以跨企業進行共享，從而提高數據的使用效率和價值。第三，數據資產具有可復制性。數據可以無限制地復制，且復制的數據與原始數據完全相同，不會降低其價值。第四，數據資產具有時效性。隨著時間的推移，一些數據會變得不再相關或準確，因此，保持數據的更新和準確性是確保數據資產價值的關鍵。第五，數據資產具有潛在的價值。數據本身沒有太大的價值，但通過適當的分析和處理，可以從中發現深層的信息和知識，從而產生巨大的價值。

數據資產評估方法 無形資產評估方法包括成本法、收益法和市場法。成本法根據獲取數據的方式，分為自行收集和外部購買。自行收集數據資產考慮建設和持續運營成本，適用于大型互聯網企業如阿里巴巴、騰訊等。外部購買數據資產則根據歷史購買成本確定，包括購買價格、稅費和其他相關費用。收益法通過預測數據資產帶來的經濟效益來評估價值，著重考慮數據資產未來的盈利潛力。例如，Facebook收購Instagram后能夠通過提供有針對性的廣告服務提高盈利能力。根據未來增加的利潤貼現估算確定數據資產價值。市場法用來分析市場上類似數據資產的交易價格來評估價值。隨著大數據交易中心的建立，數據資產流動性提高，接近公允價值。確定數據資產價值時參考現有數據資產的特征，如數據類型、到期日、應用范圍等。

數據資產評估難點 首先，數據價值的多元性。數據的價值不僅取決于數據本身，還取決于如何使用數據、在何處使用數據、使用數據的目的是什么等因素。這使得數據價值的評估變得復雜且具有主觀性。其次，數據的質量問題。數據的質量直接影響到數據的價值。然而，評估數據的質量需要考慮數據的完整性、準確性、一致性、時效性等多個方面，這增加了評估的難度。再次，數據安全性和隱私問題。在評估數據資產的價值時，需要考慮數據的安全性和隱私問題。如果數據的安全性和隱私不能得到保障，會導致數據價值的大幅度降低。最后，技術和方法的問題。當前的數據資產評估技術和方法還不夠成熟，尤其是對于大規模、復雜的數據資產，缺乏有效的評估工具和方法。

數據資產評估對企業并購與重組的影響

數據資產評估對企業并購決策的影響 首先，數據資產評估可以幫助企業對目標企業的整體價值進行更準確的估計。當今的企業價值不再僅僅局限于物理資產，尤其是在科技、金融、服務等行業，數據資產往往占據了企業價值的重要部分。只有通過對數據資產進行準確的評估，企業才能夠對目標企業的真實價值有一個全面了解，從而做出正確的并購決策。其次，數據資產評估可以幫助企業評估并購后帶來的效益。數據資產，如客戶信息、操作數據等，往往與企業的運營密切相關。通過對這些數據資產的評估，企業可以預見并購后帶來的經營效益，進一步支持并購決策。最后，數據資產評估可以揭示潛在的風險，這些風險如果在并購前未被發現和評估，會給收購企業帶來重大損失。因此，數據資產評估也是風險管理的重要工具。

數據資產評估對企業重組策略的影響 企業重組是一種重要的戰略決策，涉及企業的組織結構、業務流程、資源配置等多個方面。在這個過程中，數據資產評估對企業重組策略的制定有著顯著的影響。第一，通過數據資產評估，企業能夠明確自身的數據資產狀況，包括數據量、質量、應用范圍等。這對于企業制定適合自身的重組策略至關重要。例如，如果企業的數據資產質量高、應用廣泛，那么在重組中，企業可以考慮更多利用數據資產的策略，如數據驅動的決策、數據共享等。第二，數據資產評估可以揭示企業在數據管理和利用上的弱點和問題，如數據安全、數據質量、數據應用等。這對于企業在重組過程中解決這些問題，提高數據管理和利用的效率具有重要的指導作用。第三，數據資產評估也可以幫助企業預測重組后的效果。通過分析數據資產的變化，企業可以預測重組后數據資產的應用范圍和價值，進一步優化重組策略。

數據資產評估對并購與重組后的企業價值的影響 并購與重組后的企業價值不僅取決于原始的物質資產，也密切相關于企業的數據資產。這是因為在當今的數字化時代，數據資產已經成為企業競爭力的重要組成部分。一方面，數據資產評估有助于識別并購或重組后企業數據資產的價值提升。精準的數據資產評估能夠揭示數據的潛力和商業價值，為企業提供新的增長點，如基于數據資產的新產品或服務的開發，從而提高企業的市場價值。另一方面，數據資產評估可以幫助企業規避數據相關的風險，保護企業價值。對于數據安全、隱私保護等問題的評估，可以讓企業及時發現并解決問題，避免因數據問題導致的法律風險或聲譽損失，保護企業的長期價值。

數據資產評估在企業并購與重組中的應用策略

全面性策略 首先，全面性策略強調數據資產的完整性評估。企業的數據資產通常包括客戶數據、產品數據、運營數據等多個方面。全面性策略要求在數據資產評估過程中，對所有這些數據進行評估，而不是僅僅關注部分數據。其次，全面性策略還要求對數據資產的各個屬性進行評估，包括數據的質量、安全性、應用范圍等。這些屬性對于數據資產的價值具有重要影響。例如，質量高、安全性好的數據，其價值往往比質量差、安全性低的數據要高。最后，全面性策略也強調對數據資產的潛在價值進行評估，這些潛在價值對并購后的企業價值有著重要影響。

前瞻性策略 前瞻性策略的目標是幫助企業預測并購或重組后的數據資產狀況，以及數據資產帶來的效益和風險。一是前瞻性策略要求在數據資產評估過程中，考慮到未來的技術發展和市場變化。例如，隨著人工智能、大數據等技術的發展，數據資產的應用范圍和價值會有重大變化。前瞻性策略要求企業在數據資產評估時，提前預見這些變化，做好準備。二是前瞻性策略還強調數據資產的未來發展潛力評估。例如，對于一些新興的數據類型，如社交媒體數據、物聯網數據等，雖然當前的應用還不成熟，但未來會有很大的發展空間。前瞻性策略要求企業在評估這些數據資產時，要考慮到它們的發展潛力。三是前瞻性策略也要求企業預測并購或重組后的數據資產狀況，以及數據資產帶來的效益和風險。這有助于企業在并購或重組決策時，更全面地考慮到數據資產的因素。

參與性策略 參與性策略的目標是確保數據資產評估的全面性和準確性，同時也增強了數據資產評估的接受度和執行力。參與性策略要求各部門和團隊的積極參與，因為各部門和團隊對自己的數據資產最為了解。他們對數據的產生、收集、使用等過程有深入理解，可以為數據資產評估提供寶貴的信息和見解。同時，參與性策略強調跨部門的協同合作。數據資產評估不僅僅是一個部門的事情，而需要多個部門的合作。例如，技術部門可以提供數據的存儲、處理和安全保護等技術支持，而業務部門可以提供數據的實際應用情況和價值評估。

持續性策略 持續性策略要求在并購或重組的前期、中期和后期，都要進行數據資產評估。前期的評估主要是為了了解數據資產的基本狀況，為并購或重組的決策提供基礎。中期評估主要是為了監控數據資產的變化，為并購或重組的執行提供支持。后期的評估主要是為了評估并購或重組的效果，為以后的決策提供經驗。同時，持續性策略也要求對數據資產進行定期的評估。因為數據資產是一種動態的資產，它的狀況會隨著時間和環境的變化而變化。只有通過定期的評估，才能及時發現和解決問題，保持對數據資產狀況的準確了解。此外，持續性策略還強調對數據資產評估結果的持續跟蹤和改進。通過對評估結果的分析和反饋，可以不斷改進數據資產評估的方法和策略，提高評估的準確性和效率。

數據資產評估在企業并購與重組中的重要性不言而喻，無論是并購決策、重組策略還是企業價值評估，數據資產評估都起著關鍵性的作用。而采取全面、前瞻、參與和持續等策略，能夠進一步提高數據資產評估的有效性和精確性，為企業的并購與重組提供強有力的數據支持，最終實現企業價值的最大化。

（作者單位：武漢產業投資控股集團有限公司）