兼谈《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》

释放数据要素价值 赋能数字经济发展

——兼谈《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》

　　近期，中国资产评估协会（以下简称中评协）发布《数据资产评估指导意见（征求意见稿）》（以下简称《指导意见》），体系化地规定了数据资产评估中的核心考量因素和操作要求，进一步规范数据资产评估行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益。对解决数据要素市场建设中的“数据赋值”难题提供了有益的探索性方案。

　　数据资产评估的价值与意义

　　数据资产评估是构建和完善数据要素市场的基础。近年来，随着互联网技术的迅速发展，数据对人们生产、生活和消费方式等影响越来越大。在数字经济时代，作为诸多创新性产品和服务的基础，数据对经济社会的发展、社会治理的影响日益增强。如何释放数据价值潜能，通过探索和实践，我们逐渐形成了数据要素市场。2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》提出，“数据已成为国家基础性战略资源”。2019年印发的《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》明确提出，“加快培育数据要素市场”的战略目标。2022年1月发布的《“十四五”数字经济发展规划》指出，“数据要素是数字经济深化发展的核心引擎”。

　　因此，将数据作为生产要素，并以其为基础构建全局性要素市场，必须遵循数据通过自身价值参与生产过程的规律，在有序流通前提下充分满足和实现数据的“可利用性”。但数据作为一种典型的无形资产，具有来源多样化、质量差异化、非排他性、易复制性、非消耗性等特点，在以数据共享和交易为代表的市场化配置过程中，大部分场景下的数据具有“不可见性”，这使其自身价值并不能显而易见的“外化”。为此，引入并健全数据资产评估制度对构建和完善数据要素市场具有重要意义。数据资产评估，是指对数据资产价值进行评估和估算的过程，可用于揭示数据要素的内在价值，使其在供需双方之间形成可预期的交互、利用基础。对整个数据要素市场而言，数据资产评估能有效协调数字经济各方参与者的权益，促进数据要素合理流动，优化资源配置，促进数字经济发展。

　　明确数据资产评估过程中的各项考量因素

　　数据资产评估对构建和完善数据要素市场、促进数字经济发展具有重要意义。《指导意见》在2019年12月印发的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》基础上，进一步细化数据资产评估操作要求，明确数据资产评估过程中的各项考量因素，对“如何进行数据资产评估”这一根本性问题进行回应，有助于第三方评估机构更高效、专业和公允地对各类数据资产进行货币化计量。

　　阐明数据资产基本属性，帮助评估机构和其他数字经济参与者在规则层面初步理解可能影响数据资产评估结果的因素，为划定数据资产评估边界提供参考。《指导意见》规定，数据资产的基本属性通常包括信息属性、法律属性和价值属性。其中，信息属性包括数据的来源、结构、规模、时段、更新周期、元数据标准等；法律属性包括数据权属、数据权限、数据分类、数据安全、侵权保护效力，以及许可使用、转让、诉讼和抵质押情况等；价值属性包括数据成本信息、数据应用场景、数据可替代性等。

　　明确数据资产评估中的价值影响因素，为评估活动提供直观和可操作的指引。《指导意见》规定，数据评估机构需要重点关注影响数据资产价值的质量因素、应用因素、成本因素和法律因素。其中，质量因素包括准确性、一致性、完整性、规范性、时效性、可访问性等；应用因素包括使用范围、应用场景、商业模式、市场前景、财务预测、供求关系以及应用风险等；成本因素包括直接成本和间接成本；法律因素包括法律法规、政策文件、行业监管等新发布或变更对数据资产价值产生的影响。需要注意的是，数据质量对数据后续的利用过程具有决定性作用，缺乏质量的数据尽管仍具有外观意义上的数据属性，但却需要额外地利用成本——如“数据噪音”的去除。为此，《指导意见》对数据质量进行专章特别规定，进一步明确相关的评价内容、评价方法和质量维度等。

　　对数据资产评估报告提出明确披露要求。《指导意见》规定，无论是单独出具数据资产的资产评估报告，还是将数据资产评估作为资产评估报告的组成部分，都应当在资产评估报告中披露必要信息，例如数据资产的基本属性、数据质量评价情况、数据资产的应用场景、宏观经济和行业前景、评价依据等。一方面，评估报告的披露有助于数据供需双方更透彻地理解评估过程和结论，促成对数据价值的共识；另一方面，评估报告的披露有助于提升评估过程的“透明度”，保证数据评估机构的中立性、公正性，切实维护各方的合法权益。

　　现有指标体系可进一步细化完善

　　数据资产评估是一项复杂的系统工程，在数据应用场景不断丰富、变化的情况下，需要持续性引入、更新、平衡和具体化评估考量因素。当前，《指导意见》已初步构建科学可行的指标体系，为活跃数据交易、促进数字经济发展奠定重要基础。但不可否认，现有指标体系仍有细化完善的空间。

　　首先，《指导意见》认为，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没有价值，但随着时代进步可能会产生更大的价值；随着技术的进步或者同类数据库的发展，可能会使数据资产出现无形损耗，如表现为价值降低，即数据具有“价值易变性”特征。但数据价值的实现依赖于利用方在技术和管理层面的能力，“数据冗余”和“数据噪音”的存在使数据本身的可利用性“因人而异”。相对而言，拥有成熟数据挖掘和分析技术的利用方，更容易将原本相互割裂或毫无关联的数据进行归集融合，产生实质性的利用价值。而对其他利用者而言，相同的数据可能毫无利用价值，这也是大部分中小型数据企业在数字市场中很难产生创新的原因之一。因此，数据本身的价值可能并不是固化的，除“场景化”考量方式外，对利用方的能力验证同样重要，但这种“个案审查”的过程对评估素养的要求较高，且不能过于“刚性”。

　　其次，《指导意见》要求执行数据资产评估业务时，资产评估专业人员应当根据评估目的，确定评估对象的权属类型是数据资产的所有权、收益权、使用权或其他符合相关法律法规的单项权利或多项权利的组合。但当前的确权障碍之一是对合法来源的数据进行加工、处理是否能够天然地产生增益性权利？例如，创建一个数据库是否就可以形成类似“知识产权”式的排他性使用权利？在现行法律框架下，显然不可能实现。因此，数据资产评估标准也需要随着技术发展而发展。

　　【作者单位：西北政法大学行政法学院。本文系陕西省社科基金项目“密码技术应用安全评估法律制度研究”（2020E023）的阶段性成果】