国脉互联郑爱军：数据资产价值评估模型构建与实践探讨 | 2024未来数商大会

4月18日，由浙江省科学技术协会指导，未来数商大会组委会主办，浙江省数字经济学会、国脉研究院承办的2024未来数商大会在杭州未来科技城学术交流中心成功举办。大会以“场景突破 乘数而上”为主题，聚焦数据要素市场的制度创新、数据治理、场景应用与生态构建等话题展开研讨。大会首创发布公共数据开放“开元奖”、数商典型应用场景“乘数榜”、首个区级数据要素生态指数，共同发起成立数商产业服务联盟，为构建数据要素产业新生态注入活力。

会上，国脉互联总裁、国脉研究院院长郑爱军做了《数据资产价值评估模型构建与实践探讨》主题演讲。演讲内容围绕背景与意义、数据资产价值评估模型构建、数据资产价值评估实践探索三方面开展。

她表示， 构建科学、合理的数据资产价值评估模型，并探讨其实践应用，对于推动企业数据资产管理、提升整体商业价值、优化资源配置、提升数据更大范围流通具有重要意义。

她以国脉互联U-EDAS为例，举例了数据资产价值评估模型构建的方法和标准，并以国脉互联两家子公司数据资产评估入表为案例，介绍了数据资产入表的实践。

以下根据现场演讲内容整理。

一、背景与意义

随着数字化时代的到来，数据资源已成为企业竞争的核心要素，对数据的获取、处理和应用能力成为企业竞争力的关键。数据资源的不断积累和增长，如何对数据资产进行价值评估，如何盘活数据资产，成为企业管理和决策的重要问题。因此，构建科学、合理的数据资产价值评估模型，并探讨其实践应用，对于推动企业数据资产管理、提升整体商业价值、优化资源配置、提升数据更大范围流通具有重要意义。

郑院长讲到，在政策引导层面，国家推进培育数据要素市场的行动举措经历了研究起步、战略部署、深化推进、高质发展四个阶段（见下图），尤其是今年年初由国家数据局牵头颁布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，将数据要素同传统产业和传统应用场景进行融合，充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济。

郑院长讲到数据价值的释放在于全流程发挥乘数效应，总结起来主要聚焦在“七化”机理——“摸得清、供得出、流得动、用得活、靠得住、管得牢、产得出”，即通过数据资源账本化梳理、数据资产清单化规划、数据资产产品化登记、数据成本合理化归集、数据合规科学化评估、数据资产规范化入表、数据资产增值化改革、数据效能安全化输出，建立完善的数据资产价值管理体系，实现数据资源账本化、数据供给有序化、数据流通多元化、数据应用场景化、数据监管体系化、数据安全可控化、数据效能显性化7大目标。

二、数据资产价值评估模型构建

在数据资产价值评估模型构建层面，郑院长首先对数据资产的定义、特点、权属关系等做了说明，并提到数据资产应当符合四大标准：可识别有边界、拥有或可控制、成本可计量、可预期未来能产生收益。国脉互联基于数据要素基本特性及多年来积累的咨询经验，构建了EDAS数据资产价值评估模型，围绕价值通、业务通、数据通、应用通、资产通构建了“五通”指标体系。

数据资产价值评估是数据要素市场化的重要路径之一，郑院长对数据资产价值评估收益法、成本法、市场法、调整系数、评估方法的选择等内容进行了详细说明，并提到不同类型的数据资产可能具有不同的价值特征。运用成本法时，数据资产相关成本能够通过各种方式最终获取；运用收益法时，数据资产的相关收益能够预测及追溯；运用市场法时，市场中需要具备同类型交易和产品。同时应关注数据要素特性、市场竞争格局、法律法规和政策环境等对数据资产价值的影响，尤其是成本因素、场景因素、市场因素和质量因素，这些因素直接影响数据资产的价值。

三、数据资产价值评估实践探索

郑院长以国脉互联两家子公司数据资产评估入表为案例，介绍了以“EDAS-企业数据资产管理系统”为支撑，实现国脉互联19年沉淀的评估库、模型库、方案库等相关数据资产入表的实践。国脉互联“EDAS”是基于“U-EDAS”数据资产价值评估模型，帮助企业快速构建数据资产管理平台，实现企业数据资产一本账管理。基于系统，企业数据资产管理业务包含了企业主体入驻、数据资源登记、数据资产确权、数据资产评估、数据资产入表、数据资产增值等流程。

此外，郑院长还介绍了系统数据资源目录编制、数据资产质量评估报告生成、数据资产运营分析等功能。郑院长提到，国脉互联作为评估顶层设计者、指标提供者和平台运营者，对合作伙伴提供培训指导、标准指引、方案提供及工具支撑、并配合进行增值服务，提升资产评估胜任力和用户数据资产价值，在数据资产价值化过程中立足于“教练+工具+服务”的定位。

四、总结

面向未来，数据要素市场将呈现四个趋势：一是技术持续创新。随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据资产价值评估模型将更加智能化、自动化，评估准确性和效率将进一步提高。二是应用场景拓展。数据资产价值评估模型将在更多领域得到应用，如金融、医疗、教育等，为各行业的数据资产管理和应用提供有力支持。三是法规政策完善。随着数据资产的重要性和价值日益凸显，相关法规政策将不断完善，为数据资产价值评估提供更加规范、标准的指导。四是国际合作加强。在国际范围内，各国将加强在数据资产价值评估领域的合作与交流，共同推动数据资产管理和应用的发展。面对如此趋势，注重数据、评估、财务三大能力培养，将有效促进数据资产价值评估和交易工作，推动释放数据要素价值和市场潜力。

来源：国脉研究院