《金融数据资产估值与交易研究》（附：PDF文件下载）

来源：北京金融科技产业联盟

中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025年）》中明确提出要深刻认识数据要素重要价值，不断拓展金融业数据要素广度和深度，为跨机构、跨市场、跨领域综合应用夯实多维度数据基础，探索建立多元化数据共享和权属判定机制，提升数据要素资源配置效率。金融业作为数据密集型行业，对数据资产估值和交易的研究探索，将加速数据资产定价机制的落地方案和创新模式发掘，有助于发挥数据定价的价值尺度作用，推动数据要素市场建设。

该报告围绕金融数据资产估值与交易主线，从数据资产确权、估值、入表和交易等方面展开系统研究，创新提出数据资产估值与入表的新思路、新方法。根据数据资产价值的构成逻辑，将数据资产价值划分为“投入价值”“业务价值”进行评估，从成本效益角度量化数字化效益，为有效推动数据资产价值释放提供重要参考。

投入价值为形成数据资产的资源总投入，业务价值为数据资产支撑业务开展创造的增量收益的现值，两者构成数据资产总价值。其中，业务价值是数据资产的主要价值构成，这是因为只有数据在赋能业务发展时，才能更好地驱动价值释放。在企业运营过程中，形成的数据资产能够通过公允价值进行计量时，便可进一步评估数据资产的外部价值。但是，目前数据要素市场尚不成熟，市场法估值缺少可参考的公允价值。为评估数据产品的潜在外部价值，本课题创新提出“订单法”，吸收借鉴市场法估值思路，充分反映企业不同部门的数据资源调用需求，将订单管理模式与市场法相结合，依据数据产品的调用情况，评估数据资产的潜在外部价值。

本课题采用“成本法-收益法-订单法”对数据资产价值进行评估。其中，运用成本法对数据资产的“投入价值”进行评估，以数据资产的投入成本为基础，通过成本重置因素、数据效用综合调节系数进行价值修正。运用收益法对数据资产的“业务价值”进行评估，通过数据资产支撑业务开展的增量收益折现估算数据的业务价值。运用订单法对数据资产的“潜在外部价值”进行评估，通过参考同类型数据资产的行业代加工对价和订单量进行价值估算。此外，由于潜在外部价值产生于数据资产前期投入或后续运营过程中，为避免重复估值，不将其计入数据资产总价值，如图所示。

数据资产价值评估创新体系

考虑到不同估值方法均有各自的适用条件，对不同类型数据资产所匹配的估值方法选择如下，共分为三种情况：

一是对于获取类数据资产、传输与存储类数据资产、管理类数据资产，由于与最终业务收益之间难以有效追溯，难以挂钩和测度各类数据资产的业务收益，但其投入成本可以较为客观计量，对该部分数据资产采用“成本法”进行价值评估。

二是对于应用类数据资产，由于与业务场景的匹配性较强，可以直接赋能业务提升收益表现，业务增量收益能够较为客观、准确地测度。该类数据资产可进一步按照价值构成划分，对业务算法模型的投入价值，采用“成本法”进行评估；对数据资产赋能业务拓展所创造的业务价值，采用“收益法”进行评估。

三是各类数据资产存在可参考的外部交易案例时，参照外部交易价格进行调整评估，即传统的市场估值法。但目前数据市场体系不完善，公允的参考价格获取难度较大，此处采用同业代加工价格作为“订单法”的数据资产估值对价，对可计量的数据资产潜在外部价值进行评估。

《金融数据资产估值与交易研究》

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①、天津市数据资源服务联合体发布的《企业数据资产入表操作指引》，该指引详细阐述了数据资产相关概念及应用场景、政策依据及业务需求、基本原则、参与主体、基本路径、数据治理、数据资产评估、合规与确权、数据交易、成本归集与分摊、列报与信息披露等数据资产入表相关内容。

②、上海数据交易所发布的《数据资产入表及估值实践与操作指南》针对企业入表十大操作难点、三种收益测算、八项创新应用给出操作指引。

③、浙江省发布的《数据资产确认工作指南》，指南在全国范围内首次提出以数据资产管理内部控制、管理体系、技术支撑、工作制度、工作流程、工作执行等要素为组成的确认工作框架，提供数据资产初始确认、变更确认和终止确认指引，明确数据资产识别、判断、流程启动、核实、审定等步骤，是数据资产管理创新实践经验的总结固化。

④、中国银行业协会发布的《银行业数据资产估值指南》，该《指南》构建了全面而实用的数据资产估值框架，涵盖数据资产的识别、评估、管理到价值提升等关键环节，为全面构建我国金融领域数据资产估值体系提供了有益参考，有助于完善数据要素资源体系，并带动行业数据资产估值走向规范化、市场化。

⑤、深圳数据交易所发布的《数据资源入表白皮书》，该白皮书围绕数据资产评估及入表的全过程，借鉴了数据资源入表“五步法”，重点从数据合规与确权、数据治理体系、预期经济利益可行性分析、相关成本的合理归集与分摊、列报与披露和安全监管保障体系等环节，分析了数据资源入表的技术路线。

⑥、杭州市联合发布《企业数据资源入表实践白皮书》，该白皮书的内容不仅包括对数据资源入表各阶段的详细指导，还提出了一种方法，能够系统展示数据资源的应用价值，这一方法对于帮助企业解锁数据潜能、推动数据驱动决策具有重要意义。

⑦、中国经济信息社联合发布的《企业数据资产入表合规指引》，该指引对企业数据资产入表工作提出工作建议与操作指引，并指出，企业数据合规主要包括数据来源合规、数据处理合规、数据经营合规和数据管理合规等。

⑧、海南省数据产品超市印发《数据资产评估场景化案例手册（第一期）》，该手册选取了电力、旅游、海关、国际贸易、气象、制造6个数据要素典型应用场景，从行业现状概况、案例详情、评估目的、行业应用场景、评估价值类型、评估方法等几个方面提供了数据资产场景化评估的具体操作指引，为解决不同应用场景下的数据资产评估标准、评估方法难以适配的难点问题，提供了有效的解决思路和全面的解决方案。

⑨、中国电子技术标准化研究院、国家信息中心等牵头编写的《数据要素流通标准化白皮书（2024版）》，白皮书梳理了国内国际数据要素流通发展趋势，聚焦数据标准建设现状与问题挑战，形成了数据要素流通标准体系，研提数据要素流通标准化工作建议，为数据要素流通创新实践提供参考，助力新质生产力培育与应用。

⑩、广东数据局、广东数字政府研究院联合发布的《数据资产化实践指南》，实践指南阐述了数据资产化的内涵、目标、一般过程与实施路径等多个方面，为企业数据资产化提供了可行路径和实践指引

⑪、华信咨询设计研究院联合发布的《数字政府建设与发展白皮书（2024）》，全文共4章、21节，总计3万余字，包含20余个数字政府建设特色应用案例。围绕我国数字政府发展历程、政策制度、典型做法和特点、趋势研判等方面展开研究，并给出我国数字政府建设建议，旨在为各级各地数字政府规划、建设、运营等工作提供参考。

⑫、开放群岛开源社区数据资产小组牵头撰写《2023中国数据资产化发展趋势白皮书》，白皮书主要内容包括：数据资产化发展的总体趋势、数据资产化政策与监管、数据资产化定价与估值、数据资产化治理、数据资产运营、数据隐私与数据资产安全、数据资产化创新案例、数据资产化趋势与展望八部分内容。

⑬用友集团发布的《中央企业数据资产化及数据资产入表场景建设白皮书》，从方法论角度介绍企业数据资产化与数据资源入表路径。

⑭中国电子技术标准化研究院联合发布的《数据安全技术 数据分类分级规则》、《金融数据安全 数据安全分级指南》，规定了数据分类分级的原则、框架、方法和流程，给出了重要数据识别指南。

⑮中国计算机行业协会发起《数据分类分级产品技术要求》，标准规定了数据分类分级产品的技术要求，为组织开展数据分类分级产品的设计、开发、建设、部署及检测提供理论依据和实践参考。

⑯北京金融科技产业联盟发布的《金融数据资产估值与交易研究》，该报告围绕金融数据资产估值与交易主线，从数据资产确权、估值、入表和交易等方面展开系统研究，创新提出数据资产估值与入表的新思路、新方法。根据数据资产价值的构成逻辑，将数据资产价值划分为“投入价值”“业务价值”进行评估，从成本效益角度量化数字化效益，为有效推动数据资产价值释放提供重要参考。

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