折现率是必要报酬率吗

众所周知，由于数据资产不具有实物形态，相较于会计准则的资产评估，通常类比于无形资产进行分析。在企业内部或者行业实践中，无形资产价值的评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法以及其衍生方法。

接下来，重点分析这三种评估方法对于数据资产的优缺点有哪些，有利于企业按照自身特点或者行业属性进行选择。

一、成本法

成本法：评估方式=重置成本-贬值因素，或者=重置成本*成新率

这里面需要重点关注两个点。

1. 数据资产的重置成本：如果是企业内部产生或者收集的数据资产，那么重置成本主要包括：收集、存储、处理的人力成本、设备成本、研发成本等。而如果是外购的数据资产，则指企业获取该数据资产的采购金额；
2. 贬值因素：包括时效性、质量低下、不符合需求等贬值的情况，需要将该部分数据剔除，作为数据资产的经济学贬值。

优点：成本法评估数据资产，首先就是容易理解，其次是计算方式简单。

缺点：

1. 如果内部产生的数据没有对于的直接成本，需要通过间接成本分摊，则很难进行评估统计。例如由业务同事在ERP系统录入的业务数据，这部分人工成本属于业务同事的薪酬，需要进行分摊到数据资产里面去，分摊比例难以评估；
2. 贬值因素不好量化，由于时效性或者准确性导致的贬值，很难去进行具体量化；
3. 无法体现数据资产的收益，虽然我们可以通过成本法去评估数据资产的价值，但是具体产生了多大的价值，我们却无法进行体现。

二、收益法

具体分为三种分别是：

基于持有该数据资产而无需支付使用费的成本节约估值方法。

计算方式=Σn/k=1 许可使用费/（1+i）n+所得税摊销收益

• 许可使用费：授权给他人使用该数据资产可以收取的费用。例如：授权给A公司使用自己加工的数据资产，收取A公司一笔费用，为许可使用费；
• 折现率（i）：数据资产持有者要求的必要报酬率；
• 使用期限（n）：数据资产可以使用的期限；
• 所得税摊销收益：部分数据还未形成数据资产，即无法确认为无形资产入账的那部分收益。

该数据资产所贡献的净现金流或超额收益的现值

计算方式=Σn/k=1 超额收益/（1+i）n+所得税摊销收益

超额收益：因持有该数据资产导致收入增加或成本减少，常见的数据提效减负，以及通过数据分析产生利润等。

比较该数据资产在使用过程中产生现金流差额的方法

计算方式=Σn/k=1 增量现金流/（1+i）n+所得税摊销收益

增量现金流=现金流（持有该数据资产）-现金流（未持有该数据资产）

收益法的优点：能够反映数据资产的经济价值，到底产生了多大的价值一目了然。

缺点：

1. 我们针对使用期限（n）是比较难界定的，由于数据资产是动态的，部分数据具有时效性，部分数据具有沉淀分析的价值，所以使用期限很难确定；
2. 如何准确的计量现金收益，是绝大部分企业面临的问题，如果只是简单粗暴的按照节省人天，或者笼统确认收入，则该部分数据资产的价值可能评估不完整或者存在水分。

三、市场法

可比数据资产成交额*Σ修正系数

可比数据资产成交额：在公开交易活跃下，相同或者类似数据资产的交易成交额，类似于公允价值；

修正系数：用于对标的数据资产和可比案例的差异进行修正

优点：能够客观反映资产的市场情况，相对公允、真实、可靠。

缺点：

1. 需要公开市场、第三方作为基础，例如各地的数据交易所进行评估，形成成熟的评估体系，但是如果平台尚未成熟、或者无法提供相应的交易情况，则无法统计可比数据资产成交额；
2. 不同行业，修正系数进行评估。例如地产行业所需的数据，也可以用于其他行业，但价值不具备可比性，所以修正系数需要进一步明确。

四、总结一下

以上三种数据资产的评估方法各有优劣，主要是受制于数据质量、应用场景以及行业特点还有法律约束等影响，虽然有不少数据资产的评估案例，但是还未形成成熟的评估体系。

个人认为，目前需要做的是：按照行业以及企业、数据三者进行分类，确定不同的评估方法，从而在构建数据资产评估体系道路上向前迈进。

专栏作家

成于念，微信公众号：Laosiji，人人都是产品经理专栏作家。关注互联网+行业、数字化转型落地。专注领域包括IT数据管理、数据资产、数据应用和最佳企业数据案例实践分享。

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