數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估與價值實現(xiàn)問題研究

基金項目：教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目（231107542012630）階段性研究成果。

摘要：對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行價值判斷和流通交易已成為市場主體的迫切需要。在分析傳統(tǒng)方法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，引入拍賣理論刻畫數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值實現(xiàn)過程，基于Vickrey模型構(gòu)建了適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的拍賣模型，并給出了買賣雙方的優(yōu)化目標函數(shù)。在案例分析部分，以H公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)A為例，采用成本法匡算資產(chǎn)價值并將其作為拍賣起始價，繼而對拍賣情境進行仿真實驗并討論了拍賣雙方的收益情況。研究發(fā)現(xiàn)，在假設(shè)競拍報價服從正態(tài)分布的情境下，當數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣數(shù)量變化時，賣方存在對拍品數(shù)量設(shè)置的最優(yōu)區(qū)間，以保證其收益達到一定水平；但買方則不存在最優(yōu)的拍品數(shù)量設(shè)置。希望研究能為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值實現(xiàn)提供更直觀的呈現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)資產(chǎn)；數(shù)據(jù)交易；資產(chǎn)評估；拍賣理論

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、移動支付等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)在人們生產(chǎn)生活中的作用日益凸顯。2019年，黨的十九屆四中全會首次提出要將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素參與收益分配，充分肯定了數(shù)據(jù)要素賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的價值和貢獻。2022年12月9日，《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》正式發(fā)布，進一步夯實了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的制度基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)要素價值釋放具有里程碑意義。2023年2月27日由中共中央、國務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，明確了夯實數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系兩大基礎(chǔ)，提出數(shù)字中國建設(shè)的整體框架。政策出臺的同時，數(shù)據(jù)估值、數(shù)據(jù)入表也成為行業(yè)的討論熱詞。2023年10月，中國資產(chǎn)評估協(xié)會印發(fā)《數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估指導意見》，成為執(zhí)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)的行業(yè)規(guī)范。2024年1月1日，《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》正式施行，明確規(guī)定了企業(yè)的數(shù)據(jù)資源如何在會計和財務(wù)報告中進行確認、計量、報告和披露。從中央政策到行業(yè)規(guī)范，一系列文件的發(fā)布充分展現(xiàn)了我國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟、建立數(shù)據(jù)要素收益分配制度的決心和行動。

在實務(wù)界，“讓數(shù)據(jù)不再沉睡”已經(jīng)從理論構(gòu)想轉(zhuǎn)化為實際行動。2023年11月，由上海數(shù)據(jù)交易所牽頭，數(shù)庫科技公司僅憑一張產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，就獲得了北京銀行上海分行的2 000萬元數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)押授信，創(chuàng)下全國數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)押融資最高額度。2024年2月，中國建設(shè)銀行上海市分行與上海數(shù)據(jù)交易所合作，成功發(fā)放了名為“數(shù)易貸”的數(shù)據(jù)資產(chǎn)信貸服務(wù)產(chǎn)品，標志著以數(shù)據(jù)資產(chǎn)為核心的金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新。在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢下，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長，2022年中國數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場規(guī)模為876.8億元，占全球數(shù)據(jù)市場交易規(guī)模的13.4%，占亞洲數(shù)據(jù)市場交易規(guī)模的66.5%^[1]。未來，這一規(guī)模還將進一步增長。

然而，數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，其在價值評估、流動定價和市場交易方面，較為成熟的理論模型和應(yīng)用案例仍然較少，特別是通過市場手段反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的討論更為缺乏。事實上，數(shù)據(jù)要素的價值與使用者和使用情境高度相關(guān)，同一份數(shù)據(jù)在不同人眼中價值可能有天地之差。因此，傳統(tǒng)的資產(chǎn)評估方法固然能為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值定價提供一定基準，但其價值的真正實現(xiàn)應(yīng)該更依賴市場手段。故而，本文希望能夠?qū)鹘y(tǒng)評估方法與拍賣理論相結(jié)合，探討合理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估與價值實現(xiàn)路徑，并加以應(yīng)用，為相關(guān)理論的豐富和業(yè)務(wù)的展開提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值定價方法概述

1.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值定價的傳統(tǒng)方法

近年來，國內(nèi)外圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估方法展開了多樣化的研究。胡蘇和賈云潔^[2]從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特性出發(fā)，認為應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認為無形資產(chǎn)，運用超額收益折現(xiàn)法評定估值。劉琦等^[3]選擇市場法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，并在對被評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行修正時，考慮了對科技因素、效用因素、規(guī)模因素的修正。王靜和王娟^[4]結(jié)合了層次分析方法和B-S理論模型仿真，探索了影響互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的因素。高錫榮和楊建^[5]基于DEVA模型與實物期權(quán)法，對互聯(lián)網(wǎng)公司進行估值。左文進和劉麗君^[6]分析了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，在借鑒傳統(tǒng)資產(chǎn)估價方法的基礎(chǔ)上，引入破產(chǎn)分配法則和Shapley值法，構(gòu)建出一套系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)估價方法選擇體系，并通過實例分析驗證了其合理性和可行性。陳浩然^[7]通過計算企業(yè)的整體收益和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益分成率評估出電商導購企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。上述研究皆是在傳統(tǒng)市場法、收益法和成本法的基礎(chǔ)上考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性進行的改進。3種傳統(tǒng)方法在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估中的應(yīng)用條件、優(yōu)勢、局限性與應(yīng)用場景總結(jié)見表1。

1.2 拍賣理論及其應(yīng)用

近年來，學術(shù)界對拍賣理論進行了大量研究，并在不同領(lǐng)域進行了拍賣機制的設(shè)計。Vickrey是第一個規(guī)范地研究拍賣的經(jīng)濟學家，他率先提出了拍賣理論中最重要的定理——收益等價定理^[8]。該定理指出，在一定假設(shè)下，英式拍賣、荷式拍賣、一級價格密封拍賣、二級價格密封拍賣給賣家?guī)淼钠谕找媸窍嗟鹊摹Ｔ诖嘶A(chǔ)上，Riley和Samuelson^[9]、Myerson^[10]幾乎同時得到了一樣的收益等價定理：不僅僅是4種標準拍賣機制，任何滿足一定假設(shè)的拍賣機制都能給賣方帶來同樣的期望收益。隨著數(shù)據(jù)資產(chǎn)的快速發(fā)展，拍賣理論也漸漸應(yīng)用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價中。陳志注等^[11]對傳統(tǒng)的Vickrey拍賣模型和序貫拍賣模型進行改進，使之適應(yīng)不同條件下的大數(shù)據(jù)拍賣，并得出相應(yīng)的收益的期望。江東等^[12]認為拍賣可以看作是博弈論中不完全信息博弈的一種具體應(yīng)用形式，從而應(yīng)用在數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估方式。

拍賣是當前流行的數(shù)據(jù)交易機制之一。一般來說，拍賣是一種經(jīng)濟驅(qū)動的方法，主要是通過買賣雙方的競價過程來進行分配。拍賣競價的過程公開透明、交易效率高，是在信息不對稱情況下有效的數(shù)據(jù)產(chǎn)品評估方式。貴陽大數(shù)據(jù)交易所就將拍賣評估作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的方式之一，并且部分數(shù)據(jù)資產(chǎn)都采取拍賣評估的方式交易。

1.3 數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值定價方法述評

綜上，雖然許多研究圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估方法展開，但在以下方面仍存在不足。第一，數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估體系的構(gòu)建仍不夠成熟，許多研究依賴無形資產(chǎn)評估方法，分離出數(shù)據(jù)資產(chǎn)在企業(yè)營業(yè)收入中的貢獻度從而進行評估，較少考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身的特性；第二，一些研究僅停留在理論探討，缺少實際評估案例的支撐；第三，一些研究將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論價值評定與市場價值形成割裂，沒有從整體上考慮其定價與流通環(huán)節(jié)的價值增值。鑒于此，本文在傳統(tǒng)評估方法的基礎(chǔ)上，考慮基于拍賣理論的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值發(fā)現(xiàn)，以期系統(tǒng)化地解決該類資產(chǎn)的價值評估與價值實現(xiàn)問題。

2 基于拍賣理論的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值形成方法

2.1 研究假設(shè)

本文為研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)在拍賣模型下的報價和預期收益，做出以下假設(shè)：

（1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)的競拍者和賣方都是風險中性的，他們的最終目標都是讓自己的預期收益最大化。

（2）數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣在交易平臺上進行，不考慮拍賣入場費和流拍成本。

（3）所拍賣的數(shù)據(jù)資產(chǎn)對競拍者而言價值相同。

（4）競拍者根據(jù)自己掌握的信息對數(shù)據(jù)做出估值，由于信息不同，估值不盡相同，且競拍者的估值只有自己清楚，即競拍者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值服從獨立分布。

（5）由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有可復制性，假設(shè)每位競拍者只會購買一件數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍品，而賣方可以自行決定售出的拍品數(shù)量。

2.2 模型構(gòu)建

Vickrey拍賣在數(shù)量確定的多物品拍賣下是標準且有效的，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)的拍賣數(shù)量并不確定。因此，本文將在Vickrey模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究假設(shè)構(gòu)建適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的拍賣模型。

2.1.1 模型基本設(shè)定

假設(shè)在一場數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣中，有1位賣方和n位競拍者，賣方售出m件數(shù)據(jù)資產(chǎn)，m≤n。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量與售出數(shù)量無關(guān)。假設(shè)拍品數(shù)量為1時，競拍者i對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估價為v_i。令x_i表示競拍者i的報價向量。隨著拍品數(shù)量的增加，競拍者的報價會降低。令θ表示折價系數(shù)向量，θ_i=[1， θⁱ₁， θⁱ₂， …， θⁱ_m-1]， |θ_i|∈（0，1]，則競拍報價為估價與折價系數(shù)的乘積，即x_i=v_i×θ_i。

2.1.2 拍賣定價策略

本文選擇二階密封價格拍賣作為成交價格的確定機制。在該機制中，投標者如實根據(jù)自己的估價進行報價是一個弱占優(yōu)策略。由于拍賣的數(shù)據(jù)商品數(shù)量為m，報價排名前m位的競拍者將獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)，且他們需要支付的價格為排名第m+1位的競拍者的報價；而排名在m+1～n位的競標者競標失敗，他們的支付價格為0。

2.1.3 買賣雙方預期收益

令π_i表示競標者i在一場拍賣中的收益，其期望值E（π_i）可由式（1）表示，即

E（π_i）=P（a_m+1＜x_i）（x_i-E[a_m+1|a_m+1＜x_i]）（1）

式中，a_m+1為表示失敗者的最高報價；P（a_m+1＜x_i）為競拍者i獲勝的概率。

假定競標報價的累積分布函數(shù)為F（x），則式（1）等價于式（2），即

E（π_i）=F（a_m+1）（x_i-E[a_m+1|a_m+1＜x_i]）（2）

則所有獲勝競標者的總期望收益表示為∑mi=1E（π_i）。

從賣方角度，令TC₀表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本，令w₀表示賣方收益，當其在一場拍賣中售出m件數(shù)據(jù)資產(chǎn)時，賣方的期望收益E（w₀）由式（3）表示，即

E（w₀）=mE[a_m+1|a_m+1＜x_i]-TC₀（3）

2.3 優(yōu)化目標

拍賣設(shè)計應(yīng)兼顧效率和收益。二階價格密封拍賣激勵競拍者依據(jù)自身對拍品的估價進行報價，且報價高者獲得拍品，這是效率的體現(xiàn)。而收益的優(yōu)化，要綜合考慮買賣雙方的利益，式（4）和式（5）分別是買賣雙方的預期收益最大化目標，即

max∑E（π_i）（4）

maxE（w₀）（5）

作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣機制的設(shè)計者，大數(shù)據(jù)交易所或拍賣中介機構(gòu)應(yīng)權(quán)衡雙方收益函數(shù)，進行單一目標或多目標的優(yōu)化。

3 評估實例與仿真實驗

3.1 評估案例簡介

數(shù)據(jù)資產(chǎn)A是H公司旗下的一款企業(yè)征信查詢產(chǎn)品，為用戶提供快速查詢企業(yè)工商信息、法院判決信息等服務(wù)。該產(chǎn)品匯集了逾1 000億條境內(nèi)企業(yè)實時動態(tài)大數(shù)據(jù)，涵蓋工商、股權(quán)、司法涉訴、誠信與失信、輿情、資產(chǎn)等多個數(shù)據(jù)維度，能為用戶提供企業(yè)關(guān)聯(lián)圖譜、輿情監(jiān)控、風險監(jiān)控、司法涉訴、商標及專利信息、深度報告等多種數(shù)據(jù)查詢、挖掘和智能分析服務(wù)。

本次評估的目的在于對數(shù)據(jù)資產(chǎn)A在積累和取得階段的成本進行估計，從而為該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的拍賣確定起拍價格。評估對象是數(shù)據(jù)資產(chǎn)A為期1年的使用權(quán)。評估基準日設(shè)定為2023年1月1日。由于當前數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場交易尚未成熟，沒有充分的可比案例，加之收益期限、折現(xiàn)率等收益法參數(shù)的確定比較困難，市場法和收益法的使用受到限制。故本文先采用成本法確定起拍價格，再通過拍賣方式探尋待估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合理價值。

3.2 基于成本法的起拍價格計算

本文參考《資產(chǎn)評估專家指引第9號——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估》，在傳統(tǒng)無形資產(chǎn)成本法的基礎(chǔ)上，考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本與預期使用溢價，同時根據(jù)數(shù)據(jù)效用對其價值進行修正，見式（6），即

P=TC（1+R）U（6）

式中，P為數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估值；TC為數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本；R為數(shù)據(jù)資產(chǎn)投資回報率；U為數(shù)據(jù)效用。

3.2.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本

本文將數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本分為直接成本和間接成本。其中，直接成本是數(shù)據(jù)從采集至加工形成資產(chǎn)全過程持續(xù)投入的成本；間接成本是與該數(shù)據(jù)資產(chǎn)直接或間接相關(guān)的可以合理分攤的硬件設(shè)備、房屋租賃等公共費用。計算直接成本時將其劃分為數(shù)據(jù)采集成本和數(shù)據(jù)加工成本。

數(shù)據(jù)采集主要有兩種方式：一是自主采集；二是外部購買。自主采集獲取的數(shù)據(jù)量有限、成本較高，且有些數(shù)據(jù)可能涉及部分企業(yè)尚未公開的信息，因此受到一定限制。自主采集部分對應(yīng)的成本為形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集人員工資。外部購買主要通過直接向數(shù)據(jù)供應(yīng)商采購、自動化訪問、調(diào)查實驗等方式進行，數(shù)據(jù)采集的成本相對較低。這部分對應(yīng)的成本為數(shù)據(jù)采購費用。

數(shù)據(jù)加工方面，數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的持有方H公司是一家專業(yè)人工智能和大數(shù)據(jù)科技企業(yè)，擁有強大的技術(shù)團隊，其數(shù)據(jù)加工工作主要由自身技術(shù)人員承擔，較少依賴第三方。故數(shù)據(jù)加工成本主要為形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的研發(fā)人員工資。

間接成本主要包括服務(wù)器和帶寬成本、相關(guān)設(shè)備折舊和攤銷費用、其他成本3個部分。其中，其他成本金額較小，暫不計入。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)成本描述與應(yīng)計費用詳見表2。

1.工資費用

由表2可知，應(yīng)計入數(shù)據(jù)資產(chǎn)A直接成本的工資費用包含數(shù)據(jù)采集人員工資和研發(fā)人員工資。但根據(jù)企業(yè)信息披露，很難將兩部分人員工資明確區(qū)分。因此本文做簡化處理，將兩部分工資合并為“工資費用”進行計算。

截至2022年12月31日，H公司全職員工共912人，其中研發(fā)人員共499人。研發(fā)人員分布在數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)發(fā)掘、產(chǎn)品測試等各個崗位，很難確切知曉形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的研發(fā)人員數(shù)量，故本文采用按照各業(yè)務(wù)部門營業(yè)收入占比情況估計研發(fā)人員數(shù)量。該公司2020—2022年主營業(yè)務(wù)收入及占比情況見表3。其中，在商業(yè)大數(shù)據(jù)板塊，本次評估對象“C端產(chǎn)品—數(shù)據(jù)資產(chǎn)A”的2022年營業(yè)收入為7 635.28萬元，占公司全部營業(yè)收入的7.72%。據(jù)此估計：形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的研發(fā)人員數(shù)量=499×7.72%≈39（人）。

H公司2022年的員工平均薪資是45.58萬元。研發(fā)人員作為高端技術(shù)人才，薪資一般會高于全體員工平均水平。本文進一步搜集到H公司15個技術(shù)研發(fā)職位的薪資情況：其中，產(chǎn)品總監(jiān)、高級算法工程師的年薪可達90萬～100萬元；普通開發(fā)者年薪約為48萬元。據(jù)此，將形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的研發(fā)人員年薪定為52萬元。進而計算出工資費用如下

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的工資費用=研發(fā)人員數(shù)量×研發(fā)人員年薪=39×52=2 028（萬元）

2.數(shù)據(jù)采購費用

H公司的數(shù)據(jù)采購主要面向行業(yè)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)供應(yīng)商，如上海憑安征信服務(wù)有限公司、東方財富信息股份有限公司等，采購的數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。根據(jù)H公司年報，2022年數(shù)據(jù)采購費用為814.3萬元。根據(jù)表3，待估數(shù)據(jù)資產(chǎn)A占整個商業(yè)大數(shù)據(jù)板塊營業(yè)收入的比例為43.86%（7.72/17.6）。計算得出數(shù)據(jù)采購費用如下

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的數(shù)據(jù)采購費用=814.3×43.86%=357（萬元）

3.服務(wù)器和寬帶費用

H公司年報顯示，2022年的服務(wù)器和寬帶費用是1 599.36萬元。按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)A在主營業(yè)務(wù)收入占比情況，計算服務(wù)器和寬帶費用如下

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的服務(wù)器和寬帶費用=1 599.36×7.72%=123（萬元）

4.折舊與攤銷費用

H公司年報顯示，2022年該企業(yè)營業(yè)成本中折舊與攤銷的費用是761.10萬元。按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)A在主營業(yè)務(wù)收入占比情況，計算折舊與攤銷費用如下

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的折舊與攤銷費用=761.1×7.72%=59（萬元）

5.數(shù)據(jù)資產(chǎn)總成本

綜合上述成本費用，計算出數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的總成本為

形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的成本=工資費用+數(shù)據(jù)采購費用+服務(wù)器和寬帶費用+折舊與攤銷費用=2 028+357+123+59=2 567（萬元）

3.2.2 投資回報率

H公司定位于AI與大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，故本文選用2022年軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的240家上市公司的平均資產(chǎn)報酬率作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的投資回報率。部分選定公司的資產(chǎn)報酬率見表4。據(jù)此，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)A投資回報率為5.49%。

3.2.3 數(shù)據(jù)效用

數(shù)據(jù)效用是影響數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)因素的集合，用于對數(shù)據(jù)資產(chǎn)投資回報率進行修正。根據(jù)《資產(chǎn)評估專家指引第9號——數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估》第十九條的表述，由式（7）計算數(shù)據(jù)效用，具體為

U=αβ（1+l）（1-r）（7）

式中，a為數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)；β為數(shù)據(jù)流通系數(shù)；l為數(shù)據(jù)壟斷系數(shù)；r為數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)風險系數(shù)。

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)

為確定數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)，本文首先構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量評價體系；其次進行問卷調(diào)查；再次采用層次分析法確定各級指標權(quán)重；最后結(jié)合專家打分情況計算待估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量系數(shù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)評價指標體系見表5，限于篇幅，文章不展示問卷設(shè)計與層次分析法計算指標權(quán)重具體過程，僅呈現(xiàn)最終的指標權(quán)重與專家打分結(jié)果，見表6。

綜合各級指標的權(quán)重以及專家打分，計算出數(shù)據(jù)質(zhì)量系數(shù)為

α=∑二級指標權(quán)重×相應(yīng)指標專家打分=81.63

2.數(shù)據(jù)流通系數(shù)

本案例的評估對象是匯集了大量商業(yè)數(shù)據(jù)、能夠為用戶提供全面決策支持的龐大數(shù)據(jù)集，屬于共享數(shù)據(jù)，流通性較好。因此，數(shù)據(jù)流通系數(shù)β取1。

3.數(shù)據(jù)壟斷系數(shù)

數(shù)據(jù)壟斷系數(shù)表示該數(shù)據(jù)資產(chǎn)所擁有的數(shù)據(jù)量占該類型數(shù)據(jù)總量的比例。本文采用該業(yè)務(wù)的規(guī)模占行業(yè)規(guī)模的比例來表示數(shù)據(jù)資產(chǎn)的稀缺系數(shù)。在2022年國內(nèi)相關(guān)行業(yè)中，包含H公司在內(nèi)的3家征信類企業(yè)的市場規(guī)模超過85%，而位居前兩位的企查查、天眼查約占78%，故確定該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的壟斷系數(shù)l為8%。

4.數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)風險系數(shù)

在數(shù)據(jù)價值鏈上的各個環(huán)節(jié)都存在影響數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的風險，本文采用專家打分法確定數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)風險系數(shù)。邀請5位企業(yè)人員使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)A產(chǎn)品一周后對其使用風險進行評分，結(jié)果見表7。據(jù)此確定數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)風險系數(shù)r= 0.152 5。

5.數(shù)據(jù)效用

將上述4個系數(shù)代入式（7），計算得出數(shù)據(jù)效用為

U=αβ（1+l）（1-r）=0.82×1×（1+0.08）（1-0.152 5）=0.75

3.2.4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)起拍價格

綜合上述過程，由式（6）計算得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的價值為

P=TC（1+R）U=2 567×（1+5.49%）×0.75=2 031（萬元）

這一價值是使用成本法對該數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合理估值，可以作為在售數(shù)據(jù)資產(chǎn)的起拍價格。

3.3 基于拍賣模型的仿真實驗

假設(shè)H公司在大數(shù)據(jù)交易平臺拍賣數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的1年使用權(quán)。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)總體價值較高，資產(chǎn)出售方將采用增加拍賣數(shù)量、減少起拍單價的方式對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行拍賣。前文已估算出數(shù)據(jù)資產(chǎn)A的總成本為2 031萬元。假定拍賣數(shù)量為m，競拍人數(shù)為n，且m≤n。假定競拍方對數(shù)據(jù)資產(chǎn)總成本有一定了解，進而根據(jù)個人估值進行投標報價，但競拍者之間互不知曉他人估值。假設(shè)拍品數(shù)量越多，競拍者的報價越低，且每位買家只競拍1件拍品。拍賣將采用二階密封價格拍賣機制。

在實驗環(huán)節(jié)，將模擬競拍人數(shù)n=20時，賣方將拍賣數(shù)量m設(shè)置為1～19時的情形。假定競拍者的折扣系數(shù)向量θ=[0.9， 0.9²， 0.9³， …， 0.9^n-1]。競拍者的報價來自于隨機抽樣。具體地，令報價x服從均值為vθ_i-1，標準差為0.05vθ_i-1的正態(tài)分布，即x～N（v， （0.05vθ_i-1）²）。為簡化情境，令v=2 031。競拍報價由計算機自動生成。仿真實驗結(jié)果見圖1和表8。

由表8可知，在競拍人數(shù)確定時，賣方改變拍賣數(shù)量會影響買賣雙方的總收益。從買方角度，當拍賣數(shù)量為16件時，買方總收益最高，為728萬元。從賣方角度，當拍賣數(shù)量為11件時，賣方總收益最高，為5 900萬元。由圖1可知，賣方設(shè)置的拍賣數(shù)量在7～11件之間時，其總收益均可達到5 800萬元以上；但買方總收益一直呈現(xiàn)波動，且拍品數(shù)量越多波動的幅度越大，這與本次實驗的隨機數(shù)設(shè)置有關(guān)。作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的出售方和撮合成交的中介機構(gòu)，可依據(jù)本實驗商議確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣的最優(yōu)數(shù)量，從而使買賣雙方的利益達到更好的均衡。

4 結(jié)語

數(shù)據(jù)要素作為賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟模式、促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要力量，未來必將發(fā)揮更加顯著的作用。但目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)在價值評估和市場定價方面，可供借鑒的理論方法與案例仍然有限。本文立足于這一背景，將傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法與拍賣方法相結(jié)合，通過傳統(tǒng)評估方式與市場化手段相結(jié)合的方法刻畫數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估與價格形成過程。

本文在分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)拍賣特征的基礎(chǔ)上，設(shè)計了與之相適應(yīng)的拍賣機制。以一個商業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)的某項數(shù)據(jù)資產(chǎn)為真實案例，首先采用成本法評估資產(chǎn)價值，接著設(shè)置拍賣情境、進行仿真實驗，并討論了競拍者和賣家的收益情況。仿真實驗結(jié)果表明，當賣方設(shè)置不同的拍賣數(shù)量時，競拍者對拍品的估值會合理減少，因此帶來買賣雙方的收益呈現(xiàn)不同變化：對于賣家，存在一個拍品數(shù)量設(shè)置的最優(yōu)區(qū)間，以保證其收益達到一定水平；對于買家，則難以找到這樣的最優(yōu)拍品數(shù)量設(shè)計。當然，這一結(jié)論的可靠性仍需在后續(xù)工作中檢驗。希望本文提出的方法和案例能為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流通交易提供一些新思路。

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收稿日期：2024-09-26

作者簡介：

徐媛，女，1986年生，博士研究生，講師，主要研究方向：投資項目評估。

張應(yīng)，女，2001年生，本科在讀，主要研究方向：投資項目評估與資產(chǎn)管理。