资产评估专家指引——数据资产评估（征求意见稿）.doc

—PAGE 8— PAGE 1 ADDIN CNKISM.UserStyle附件3 资产评估专家指引——数据资产评估 （征求意见稿） 本专家指引是一种专家建议。评估机构执行资产评估业务，可以参照本专家指引，也可以根据具体情况采用其他适当的做法。中国资产评估协会将根据业务发展，对本专家指引进行更新。 第一章 引言 为指导数据资产评估业务，针对数据资产特点，结合目前实际操作中的部分难点及要点，中国资产评估协会组织制定了本专家指引。 本专家指引所指数据资产是指由特定主体通过合法的方式拥有或者控制，依托于载体，经过加工处理可在市场上进行交换，通过符合法律法规的方式使用并且能带来经济利益的数据资源。 本专家指引所指数据资产评估，是指资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则，接受委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务行为。 第二章 数据资产的基本情况 数据资产的基本状况通常包括：名称、来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等。执行数据资产价值评估业务时，评估人员可以通过委托人提供、自主收集等方式获取评估对象的基本状况。 数据资产的基本特征通常包括：非实体性、依托性、多样性、增值性、可加工性、价值易变性等。通过对数据资产基本特征的了解，可以帮助评估专业人员分析基本特征对数据资产价值评估的影响。 （一）非实体性：数据资产无实物形态，虽然需要依托实物载体，但决定数据资产价值的是数据自身。数据的非实体性导致了数据的无消耗性，即数据不会因为使用频率的增加而磨损、消耗，这一点与其他传统无形资产相似。 （二）依托性：数据必须存储在一定的介质里，介质的种类多种多样，例如纸、磁盘、磁带、光盘、硬盘等，甚至可以是化学介质或生物介质。同一数据可以以不同形式同时存在于多种介质。 （三）多样性：数据的表现形式多种多样，可以是数字、表格、图像、声音、视频、文字、光电信号、化学反应、甚至是生物信息。多样的信息可以进行互相转换，从而满足不同数据消费者的需求。该多样性表现在数据消费者身上，则是使用方式的不确定性。不同数据类型拥有不同处理方式，同一数据资产也可以有多种使用方式。数据应用的不确定性，使数据资产的价值变化波动较大。 （四）增值性：数据的使用会产生新的数据。在稳定发展的基础上，会促进数据资产的规模和维度不断积累，提升其整体价值。 （五）可加工性：数据可以被维护、更新、补充，增加数据量；也可以被删除、合并、归集，消除冗余；还可以被分析、提炼、挖掘，加工。 （六）价值易变性：数据资产的价值受多种不同因素影响，这些因素随时间的推移不断变化，某些数据当前看来可能无用，但随着时代进步可能会产生更大的价值。 数据资产按照数据所在的产业可以划分为金融行业数据资产、房地产行业数据资产、电信行业数据资产、政府数据资产等。不同行业的数据资产具有各自不同的特征，这些特征可能会对数据资产的价值产生较大的影响。 金融行业数据资产的独有特征通常包括： 1.高效性：金融数据资产的高效性体现在它能为数据库终端拥有者带来超额利润，数据库终端以科学技术为核心，使数据库终端的维护成本减少。 2.风险性：金融数据资产的风险性主要包括研发风险和收益风险。研发风险是指数据库终端在经历一系列研发失败之后的阶段性成果，研发失败的支出作为费用化处理，账面的资产价值与研发成本具有弱对应性。金融数据资产的收益风险是指数据库终端的经济寿命受技术进步和市场不确定性因素的影响较大，竞争对手新开发或升级的数据库终端有可能使得企业持有的该项资产价值下降。 3.共益性：金融数据资产的共益性是指数据库终端可以在同一时间不同地点由不同的主体同时使用，数据库终端有不同的账号和密码，不同的个人账号和密码可以同时登录，机构的同一个账号和密码也可以同时由机构内不同人员登陆使用。 房地产行业数据资产的独有特征通常包括： 1.不确定性：房地产数据资产本身不具备直接的使用价值，只有通过分析和挖掘之后才具有使用价值。由于房地产数据具有容量大和类型多样的特点，因此其价值取决于不同主体的需求。 2.稀缺性：房地产数据资产的稀缺性主要表现在两个方面：一方面是因为数据内容庞大、多样性、混乱无规则导致的价值密度低；另一方面是房地产数据来源的稀缺导致的价值稀缺。现阶段具备收集和储存大数据能力的组织机构有限，其收集和存储数据技术不能满足需求。 电信行业数据资产的独有特征通常包括： 1.关联性：电信行业数据几乎承载了用户所有的通信行为，并且数据之间存在着天然的关联基因。 2.复杂性：电信行业数据不仅包括结构化数据，也包含非结构化数据以及混合结构数据。 政府数据资产的独有特征通常包括： 数量庞大，领域广泛，异构性强。政府数据跨越了农业、气候、教育、能源