一種數據資產評估的CIME模型設計與實現

閉珊珊 楊 琳 宋俊典

(上海計算機軟件技術開發中心 上海 201112)

0 引 言

隨著經濟活動數字化轉型加快，數據對提高生產效率的乘數作用凸現[1]，推動數據資產化、商業化、金融化和要素化，是數字經濟時代的內在特征和發展訴求。

數據資產是組織合法擁有或控制對其具有價值的、可計量的數據資源[2]。要確定數據資產價值，無論是對其內部收益或外部變現的認可，前提是可計量。數據資產評估是對組織內數據資產現狀、質量、價值等進行定量和定性評價的活動。數據資產評估的目標在于充分挖掘數據價值，促進數據資產化；引導數據變現，為確定數據價值提供參考；指導數據定價，支撐數據交易市場發展。組織開展數據資產評估，意味著將數據提升到戰略資產的層面進行治理和管理，驅動數據潛在價值的融合應用。

能夠多維度、動態化地評估數據資產，是實現數據資產流通和應用的重要基礎。但目前，數據資產的評估缺乏成熟可參考的理論方法，影響了數據資產價值評估過程和結果的規范性、合理性、可靠性，對提升運營管理水平、促進流通應用、推進產業創新，釋放數據資產價值都造成了不利影響。因此，本文圍繞數據資產評估面臨的主要問題，通過梳理國內外數據資產評估研究現狀，創新性地提出數據資產評估的整體框架，并基于該框架探索數據資產評估工具的設計和應用，對未來數據資產的評估實施提供參考。

1 研究現狀

資產評估是使用專業的理論及方法，定量估計和判斷其價值的過程，屬于價值判斷過程。數據資產是一種兼具無形資產和有形資產特征的全新資產類別[5]。一方面，無形資產和有形資產已有的評估體系和方法對數據資產評估具有借鑒和參考作用，例如重置成本法、清算價格法、市場法和收益折現法等[3]有形資產評估方法，成本法、現行市價法和收益現值法等[4]無形資產評估方法；另一方面，數據資產可增值、可共享和價值多變性等特征，決定了對其評估的復雜性，難以使用統一的計價標準，例如，資產價值評價會隨使用者和應用場景不同而有差異。因此傳統資產的評估框架不能完全照搬到數據資產評估中，需專門研究數據資產評估的體系、框架、模型和方法等。

根據不同評估需求，數據資產的評估工作可細化為數據資產化評估、數據資產價值評估和數據資產定價，如圖1所示。

圖1 數據資產評估工作的分類

1.1 數據資產化的評估

組織內所有數據并非都是數據資產，只有經過識別、評估和嚴格管理的、具有實際應用價值的數據才能認為是數據資產。實現數據資產的價值化屬性、體現數據價值的過程即“數據資產化”。數據資產化的評估回答“某項數據資源是不是數據資產”的問題，經評估，權屬可控、價值可量化并變現的數據資源可視為數據資產。

紀婷婷等[6]提出了一種基于數據包評估報告的量化方式；葉雅珍等[7]提出了一種數據資產化的工作框架，其中包括數據確權、數據價值確認與質量管控、數據裝盒入庫、貨幣計價與評估等評估相關工作內容。

1.2 數據資產價值評估

數據資產融合應用、開放共享、交易流通和金融衍生服務是數據資產增值的關鍵路徑，需要對數據資產在各應用場景下所發揮的價值做定量評價。數據資產價值評估回答“某項數據資產價值的量化評價”的問題。

目前，國內外數據資產價值研究分別從以下幾個角度展開。一是基于指標體系的評估模型，2019年發布的GB/T 37550—2019采用此類方法，提供了電商領域數據資產評價指標體系的構建原則、分類和評價過程[8]。文獻[9-12]均基于層次分析法開展研究。二是基于多重估值模型構建的評估方法。Laney[13]提出了信息資源的多重估值模型，根據實現某種目標和某種應用維度混合運用不同的模型；Austin等[14]采用協作價值生成框架法，從業務戰略目標中分解財務的現金價值，再分解到不同的業務模塊并映射到各信息化應用，最后評估各信息化應用中的數據價值。三是基于各參與方理性行為假設的數據市場交易的經濟模型。Niyato等[15]從服務效用的角度研究了服務提供者及服務消費者的最優價格模式和最優訂購模式；董祥千等[16]從數據市場模型及資產價值入手，提出參與者利潤最大化模型。

1.3 數據資產估值定價

1.2節所述數據資產價值評估的應用場景，有側重對內運營量化和對外交易流通之分，前者偏重對數據資產管理和運營績效，以及數據對不同業務支撐作用的衡量，可通過上述價值評估方法，得到一個量化分值或運營管理成熟度數值，以及對應的價值評估報告。后者偏重收入和量化結果，回答“某項數據資產計價是多少”的問題，需要得到支撐數據資產交易流通，以及估值、投資、抵押等金融衍生服務的數據資產定價。

數據資產主要通過兩種方式定價。一是市場交易中的貨幣計價。葉雅珍等[7]歸納了市場交易中離散計數計價、按使用量和時長等計價、按多因素混合計價和按盒、包等件數計價等模式；自2014年來國內迅猛發展的大數據交易市場背景下，文獻[17-21]研究了拍賣、協商、反饋性定價等相關大數據與信息產品定價理論。二是估值定價。即成本法、市場法、收益法及其三者的組合法和修正法在數據資產領域的應用。文獻[22-25]分別細化并設計了不同的評估方法；中國資產評估協會于2019年發布了針對數據資產評估的“第9號專家指引”，作為一種專家指引，為評估機構及評估人員介紹了成本法、收益法和市場法3類評估方法在數據資產評估中的應用[26]。

1.4 資產評估存在的問題

目前數據資產評估存在宏觀和微觀兩層面的一些問題與瓶頸。宏觀層面，缺乏法律法規和評估標準，例如當前立法中關于數據產權的內容尚不健全，也未出臺數據資產評估相關標準規范、評估機制或操作指南，導致數據資產的評估和共享交易仍存在不確定性、合規風險和數據安全風險。微觀層面，尤其聚焦在評估的方法和技術上，主要問題包括：

(1) 缺乏系統框架，方法零散。目前，大量零散的數據資產評估研究均從單一問題或應用場景的假設出發來構建評估方法，提出建模觀點和設計建模步驟，但所構建的評估方法未能體現出成體系的價值評估維度，以及不同的維度所考量的要素和指標，且方法多局限于概念和理論層面，缺乏可落地執行性?？傮w而言，尚未形成一套全面的、具有權威性的數據資產價值體系框架、評估模型和參考方法，不能有效地保障數據市場中各類交易載體、交易模式之間的數據資產價格協調關系，從而促進交易流通有序化發展。

(2) 缺乏數據資產評估相關技術和工具支撐。大數據規?；投鄻踊忍匦?，決定了數據資產評估工作難以依靠手工人力或電子表格等方式完成，應建立在強有力的技術工具之上。目前數據資產評估的相關技術和工具，仍處在相關組織自行探索、各自研發的狀態。在功能上，難以支撐數據資產評估的完整流程，智能化程度較低；在能力成熟度上，尚未形成具備產品級水平的技術工具；在技術標準上，體系架構、功能要求、數據格式、指標口徑、資產目錄、交換傳輸接口和數據隱私保護等方面均缺乏技術標準，導致技術層面缺少有效的規范指導和基礎支撐。

2 CIME數據資產評估模型構建

根據上述現狀和問題分析，針對數據資產評估面臨的系統框架缺乏、方法零散等問題，本文在充分借鑒成熟的資產評估體系、已有數據資產框架和中評協〔2019〕40號專家指引的基礎上，構建了一種由評估要素和評估方法組成的數據資產評估CIME模型。開展評估工作時，需要充分理解評估目的，遵循評估依據，從梳理數據資產評估的關鍵影響因素出發，充分理解“數據資產”這一評估對象的特性，從而針對性地設計評估方法，并從技術、平臺、安全等維度做好評估保障，該模型如圖2所示。

圖2 CIME數據資產評估模型

2.1 評估要素

數據資產評估模型從梳理影響評估的關鍵因素出發，將評估要素的維度歸納為“CIME”，即成本費用、固有價值、市場供求和環境約束四方面因素。

成本費用因素(Cost)是指數據資產從產生到評估基準日所發生的總成本[26]，主要包括建設成本、運維成本和管理成本等。以數據資產生存周期管理的視角，在建設成本方面，包括數據規劃、采集獲取、數據確認和數據描述等成本；在運維成本方面，包括數據存儲、整合和知識發現等成本；在管理成本方面，包括間接成本、人力成本和服務外包等成本。

固有價值因素(Intrinsic value)是指數據資產在交易當下的質量、規模、活性屬性不同帶來的價值差異。數據質量是指數據特性在特定應用條件下符合要求的程度[2]，包含明確的及隱含的要求。數據質量的評估模型和測度方法應符合GB/T 25000.12及GB/T 25000.24等國家標準的規定[27]；數據規模是指當前的數據量或者在一定時間內數據的增加量，包括數據量、增長率、更新速度和多源異構性等評估角度；數據活性是指數據的時效性以及新舊數據經過再處理之后產生的價值量，包括貶值速度、經濟效益量、附加值、關聯性等評估角度。

市場供求因素(Market)是指數據資產價值在市場環境下，受到市場競爭性、供求關系、使用對象和歷史情況等影響。數據的競爭性主要體現在數據價值受稀缺性、獨占性、具備何種數據權屬影響；市場供求關系的變化影響數據的價格波動，通過計算供求指數，調研市場規模和市占率等來明確；使用對象維度包括適用范圍、覆蓋程度、行業適應性、場景適應性和服務模式，對不同的行業領域和應用場景，同樣的數據發揮的價值不同；歷史情況會影響數據的價值走向，包括數據資產以往使用和轉讓情況、好評數量、差評數量和歷史訴訟情況等。

環境約束因素(Environment)是指對數據價值產生影響的區域營商環境、交易法規、評估者和風險因素。營商環境包括區域的管控模式以及法律、文化與道德等方面的約束；交易法規包括對法律法規和交易規則的遵循，如數據交易不符合二者相關要求，將否定數據價值實現；評估者包含評估組織和人員，無論采用內部或外部評估，評估者資質認證、是否行業權威，以及是否建立合理的人為介入制度、方法，均影響數據資產評估值；風險因素包含管理、流通、增值研發和數據安全等風險。

2.2 評估方法

數據資產評估方法是指分析判斷數據資產現狀、質量和價值等的方式和路徑。數據資產評估要素CIME模型從規劃框架、評估內容、評估指標和備選參數等維度為評估方法設計提供了思路和依據。在評估實踐中，結合具體行業和場景的評估需求，采用適當的量化方法來處理評估內容的主要影響因素，從而獲得合理的評估值。本文分別以層次分析法、成本法、市場法和收益法四種常用評估方法的一種實現模型設計為例，旨在舉例說明基于CIME模型設計評估方法的思路。

2.2.1層次分析法

1) 層次分析法簡述。層次分析法(AHP)是一種多維度、多指標、綜合分析的決策方法，原理是把決策對象分解成數個組成要素，并遵循特定依據形成分組、分層結構，對相關方和專家定性和定量結合的判斷集思廣益，兩兩比較以確定量化分值。

2) 基于CIME的層次分析法實現模型的設計思路?；贑IME模型，構建AHP的三層次評估指標體系，計算判斷矩陣，綜合評估成本費用、固有價值、市場供求、環境約束四項評估指標的得分，模型的表達式為：

數據資產價值=數據成本費用因素得分+數據固有價值因素得分+數據市場供求因素得分+數據環境約束因素得分。

基于CIME的指標評估體系見表1。

表1 基于CIME的指標評估體系

2.2.2成本法

1) 成本法簡述。成本法是基于以成本費用來衡量的、形成數據資產的勞動過程中所發生的消耗，評估其所體現和對應的價值程度的方法。

2) 基于CIME的成本法實現模型的設計思路。數據資產價值評估基于其重置成本，即評估時點要再次獲得該資產的成本，并結合一系列杠桿作用因素來進行。CIME模型中的成本費用要素，為重置成本構成提供了完整視圖；CIME模型中的固有價值因素、市場價值因素和環境約束因素，即為主要的杠桿作用因素，可通過各自的價值修正系數來體現，對各價值修正系數取值的明確，可進一步按需分別對CIME四類因素下的各子因素加權平均形成。綜上，一種成本法實現模型的表達式為：

(1)

式中：P為待評估數據資產的價值；Ci為每個數據集重置成本；n為數據集的個數；Ri為數據集的成本投資收益率；Ii為數據集的固有價值因素修正系數；Mi為數據集的市場價值因素修正系數；Ei為數據集的環境約束因素修正系數。

2.2.3市場法

1) 市場法簡述。市場法是在具有公開并活躍的交易市場的前提下，選取近期或往期成交的類似參照系價格作為參考，并修正有特異性、個性化的因素，從而得到估值的方法。

2) 基于CIME的市場法實現模型的設計思路。市場法通常分為篩選和調整兩個步驟。篩選是在市場上尋找與評估對象相同或相似的參考數據資產或對標交易活動，CIME模型為篩選環節提供了對比的維度和依據；調整是通過比較評估對象和參考數據資產或對標交易活動來確定調整系數，調優以取得準確價值。成熟的、參照物豐富的、交易活動多樣的數據市場有益于數據資產的精益估值。綜上，一種市場法實現模型的表達式為：

(2)

2.2.4收益法

1) 收益法簡述。收益法是預計評估對象的剩余經濟年限、選取合理的折現率，將其預期收益折現以確定現值的方法。收益法的假設是數據在未來具備盈利能力、具有內在的固有價值，此邏輯起點符合數據資產價值評估宗旨、目標和要求。

2) 基于CIME的收益法實現模型的設計思路。收益法的使用應具備評估對象的預期收益、折現率和預期獲利持續年限三個參數。相應地，方法的應用應具備三大必要前提，即預期收益可貨幣化預測；體現“為獲利所承受的風險”的折現率可被預測和量化；預期獲利年限可被預測。上述條件均需綜合CIME模型的核心要素來明確。例如，確定預期獲利年限時，宜綜合考慮CIME模型中的數據活性、數據權屬、法律保護期限和交易合約期限等子因素；確定預期收益時，可側重聚焦市場供求因素，如供求指數、適用范圍、覆蓋程度、服務模式、行業及場景適應性等子因素；確定折現率時，可綜合風險報酬率和無風險報酬率(如兩者相加)來確定，風險報酬率宜參考相關風險因素。綜上，一種收益法實現模型的表達式如下：

(3)

式中：P為待評估數據資產的價值；Rt為第t年的預期收益；n為待評估數據資產的預期獲利持續年限；r為待評估數據資產的折現率。

3 基于CIME模型的評估工具實現

數據資產評估工具的建設目標是將所設計的數據資產評估框架和評估方法、流程等通過軟件系統來固化、落地和驗證，從而建立標準專業的支撐工具，具備評估流程管理、質量評估管理、價值評估管理、評估模型管理、評估安全管理和評估報告管理能力，結合數據抽樣、專家評估、計算機自動檢測評估、聚合評分等方式，根據領域上下文，將所有的量化評價聚合成一個最終的評估值。同時沉淀評估知識庫、專家庫和資產庫，為評估工作的申請與執行提供規范、可靠、智能的工具和環境支持。2019年，本系統在上海數據交易中心成功完成應用驗證，為上海數據交易中心在國家標準研制、商業數據流通、跨區域數據互聯、政務數據與商業數據融合應用等領域的創新打下了堅實的數據資產評估基礎。

3.1 功能設計

系統應用架構由數據層、支撐層、功能層和展現層組成，如圖3所示。數據層提供數據接入和數據存儲能力，確保評估對象從數據來源方的接入。支撐層包括了系統管理、評估管理和專家管理，可實現對評估任務、評估方法、評估專家等多個對象的管理，保障評估工作順利實施。功能層主要包括了成本法、市場法、層次分析法和收益法四大評估方法的實現，評估專家可結合實際選擇適合的評估方法，并通過系統完成評估工作。展現層是工具與用戶交互的門戶，評估結果通過門戶進行展示。

圖3 數據資產評估系統應用架構

各模塊具體功能設計如圖4所示。

圖4 數據資產評估系統各模塊的功能設計

在邏輯流程設計上，完整的評估工作流程包括明確評估基本事項、編制評估計劃、實地及在線評估勘察、評估資料匯聚梳理、組織開展估算評定、編寫提供評估報告、評估檔案歸檔管理，本系統主要支撐在線評估勘察、組織開展估算評定和編寫提供評估報告等步驟。針對評估專家、評估人員和系統管理員等不同角色，分別設計功能流程，通過系統實現的價值評估邏輯流程如圖5所示。

圖5 價值評估邏輯流程設計

3.2 系統實現

本文系統架構設計如圖6所示。系統采用Java企業版作為開發工具和部署平臺，保證跨平臺性；采用基于SOAP協議和XML格式的Web服務作為與外部系統的集成接口，保證數據交換共享；采用B/S架構和HTML/CSS/JavaScript，保證應用在各類瀏覽器中的一致性；采用SSM+EXT框架，保證可擴展性和安全性；采用基于JDBC的數據庫訪問方式，保證跨數據庫的可移植性。

圖6 數據資產評估系統架構設計

系統提供全面的可視化編排工具，通過調用相關的數據、函數、計算過程、工具庫，在符合評估規則邏輯的前提下，可以通過系統提供的模型管理組件來實現評估模型的定制，以滿足實際業務運用。其評估方法管理界面如圖7所示。

圖7 評估方法管理界面

系統可根據評估的模板生成報告，呈現完整的評估結果，支持對報告做出評估意見的生成，針對報告情況給出評估結論。評估報告查看頁面如圖8所示。

圖8 評估報告查看界面

系統可通過統計圖表等數據可視化展示技術和多維數據統計分析，通過交互可視化大屏等展現方式，動態、實時、全面地掌控數據資產評估情況，如圖9所示。

圖9 數據資產評估系統統計分析界面

4 結 語

本文對數據資產評估的問題現狀、系統框架構建和工具設計實現等做出研究，旨在為數據資產評估的體系構建和落地實施提供啟示和參考。數據資產評估作為需持續研究的領域，本文僅是一個起點，仍有諸多未完善之處：一是評估方法設計有待進一步落地，包括各方法的適用性分析與論證、模型精細化設計、面向不同行業評估場景的指標體系設計等；二是評估技術研究有待進一步深入，包括技術框架構建、核心算法設計、安全的技術保障等；三是評估工具研發有待進一步產品化，并實現與數據資產管理、登記和運營等環節的相關支撐工具的共享交互和集成。