■ 于艷芳 陳泓亞

（河北大學管理學院，河北 071002）

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展將人類帶入信息時代，而從信息到數(shù)據(jù)，是云計算、人工智能技術發(fā)展背景下，數(shù)據(jù)指數(shù)增長的結果。數(shù)據(jù)擁有非競爭性和規(guī)模效應的特點，能夠提高企業(yè)經(jīng)營效率和內(nèi)生增長率。現(xiàn)代企業(yè)開始發(fā)展數(shù)據(jù)化思維，例如，傳統(tǒng)行業(yè)進行數(shù)據(jù)監(jiān)控分析來提高傳統(tǒng)企業(yè)經(jīng)營績效，服務行業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析來提高消費者服務體驗。為了進一步完善我國要素市場，滿足經(jīng)濟發(fā)展的不斷變化，我國生產(chǎn)要素從四大傳統(tǒng)要素變?yōu)橥恋?、勞動力、資本、技術和數(shù)據(jù)五大要素。數(shù)據(jù)這一新的生產(chǎn)要素的產(chǎn)生，意味著生產(chǎn)力的發(fā)展與數(shù)據(jù)要素的發(fā)展息息相關，數(shù)據(jù)資產(chǎn)將會為企業(yè)未來的發(fā)展提供動力，成為財富新高地。2021 年中國大數(shù)據(jù)網(wǎng)發(fā)布的《2021 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)白皮書》中顯示，截至2021 年8月31 日，在完成入庫的16 565 家大數(shù)據(jù)企業(yè)中，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)的大數(shù)據(jù)企業(yè)最為集中，有7 225 家，在全部入庫的企業(yè)中占比高達43.60%。信息服務行業(yè)作為信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)的重要部分，是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的重點行業(yè)，因此對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行研究，離不開對于信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究。

信息服務業(yè)是大數(shù)據(jù)企業(yè)高度集中的行業(yè)，行業(yè)深入挖掘數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用，高度依賴數(shù)據(jù)資產(chǎn)的發(fā)展。一方面，許多企業(yè)通過借助數(shù)據(jù)挖掘與處理技術，整合已有數(shù)據(jù)資產(chǎn)開發(fā)智能產(chǎn)品；另一方面，企業(yè)通過數(shù)據(jù)收集提供行業(yè)咨詢報告，或對其他企業(yè)提供有償咨詢報告的手段，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化可分為四個環(huán)節(jié)，分別為數(shù)據(jù)基礎能力、業(yè)務數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。現(xiàn)代企業(yè)大多停留在前兩個環(huán)節(jié)，處于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形成階段，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與管理處于成長的初級階段。雖然行業(yè)規(guī)模正在快速發(fā)展，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)模式尚不清晰，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易平臺也有待發(fā)展，行業(yè)監(jiān)督機制也不夠健全。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的相關研究有助于促進商業(yè)模式的完善、交易平臺的發(fā)展與行業(yè)的監(jiān)督，因此研究信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估有利于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)具有容量大、多樣、復雜等特點，因此數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究具有復雜性。同時，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估中存在成本難以衡量、使用年限難以確定、價值密度與質量難以確定等問題，利用傳統(tǒng)方法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估具有難度，還有許多亟待解決的問題。因此，研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估有利于對評估理論的進一步發(fā)展。

二、國內(nèi)外文獻綜述

（一）關于數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念及權屬方面的研究

在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性日益凸顯，成為企業(yè)不能缺少的重要資產(chǎn)之一。李雅雄和倪杉（2017）認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)被認為是一種可衡量的數(shù)據(jù)資源，經(jīng)過處理后，可以根據(jù)特定業(yè)務目的為企業(yè)帶來經(jīng)濟利益，具有可數(shù)據(jù)化、時效性、更新性等特征[1]。朱揚勇和葉雅珍（2018）總結數(shù)據(jù)資產(chǎn)的發(fā)展過程，分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的屬性，認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)從物理和存在上表現(xiàn)為有形，從信息屬性上來看具有無形資產(chǎn)的特點，是有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)的結合體[2]。李澤紅和檀曉云（2018）同樣認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)需要歸屬于無形資產(chǎn)之中，并且應計入財務報告中進行確認和后續(xù)計量、報告和處置[3]。阮詠華（2020）對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確權、權屬和歸屬途徑等問題進行了分析，認為只有符合資產(chǎn)特點的數(shù)據(jù)才能確定為數(shù)據(jù)資產(chǎn)[4]。侯彥英（2021）從廣義、管理學和會計學三層含義上對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行劃分，認為只有具備會計學意義的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，才能參與到要素市場中來，進行要素市場分配[5]。

權屬問題也是數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究中的重要方面。王玉林和高富平（2016）對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的歸屬問題展開了探討，結合鄰接權客體說、財產(chǎn)權客體說和數(shù)據(jù)資產(chǎn)說，強調大數(shù)據(jù)具有財產(chǎn)性數(shù)據(jù)，且是數(shù)據(jù)控制人的資產(chǎn)[6]。武長海和常錚（2018）認為數(shù)據(jù)權的歸屬爭議在于，數(shù)據(jù)資產(chǎn)應當屬于數(shù)據(jù)所有者還是數(shù)據(jù)控制者，要解決兩者之間的矛盾需要在保護個人數(shù)據(jù)安全的情況下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的應用價值[7]。此外，姚佳（2019）認為數(shù)據(jù)權屬的確定難點在于個人與企業(yè)的利益沖突，因此數(shù)據(jù)的利用準則的確定，需要滿足不同場景下的經(jīng)濟效益與法律邊界[8]。何柯等（2021）認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅來源于數(shù)據(jù)本身的積累，而且離不開勞動賦權，因此有必要對數(shù)據(jù)權屬進行分層，平衡數(shù)據(jù)的隱私安全與利用效率[9]。

（二）關于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法的研究

數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的核心在用確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的來源。Chris（2010）認為信息的經(jīng)濟價值來源于節(jié)省的資源和系統(tǒng)中的其他成本，可以從會計的角度衡量節(jié)省的成本、時間和空間，也可以從剝奪價值的角度考慮資源的經(jīng)濟價值[10]。Toygar 等（2013）對“數(shù)字資產(chǎn)”概念進行了研究和闡述，認為數(shù)字資產(chǎn)已經(jīng)是數(shù)字社會的一部分，社交媒體賬戶、云存儲以及通過互聯(lián)網(wǎng)存儲在圖書館和金融服務中的數(shù)字信息，使數(shù)字資產(chǎn)比以前更有吸引力、更方便、更有價值[11]。Heckman（2015）通過定性和定量方法的結合，建立了數(shù)據(jù)屬性與給定數(shù)據(jù)集的價值之間的數(shù)據(jù)定價模型，認為數(shù)據(jù)成本、數(shù)據(jù)年限、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)容量和數(shù)據(jù)準確性是影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的關鍵因素[12]。在B-S 定價模型評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的研究過程中，翟麗麗（2016）通過B-S 期權定價模型中關鍵參數(shù)的改進，評估中關村大數(shù)據(jù)交易聯(lián)盟的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值[13]。在傳統(tǒng)方法的選擇上，李永紅和李金驁（2017）研究互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性，描述了成本法、收益法和市場法在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估時的表現(xiàn)形式[14]。閉珊珊等（2020）通過在傳統(tǒng)的評估方法中加入層次分析模型，實現(xiàn)模型的修正[15]。李春秋（2020）認為采用以業(yè)務量為基礎的收益法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)，同時可以借助成本法的評估結果，來規(guī)避收益預測誤差所導致的評估結果不準確[16]。李詩等（2021）以龍馬環(huán)衛(wèi)為例，討論了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計處理模式，認為初始計量采用增量收益法進行計量，后續(xù)計量不考慮攤銷但需進行減值測試[17]。嵇尚洲和沈思韻（2022）將情景法運用于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估之中，并選取東方財富作為評估案例，探索互聯(lián)網(wǎng)+證券服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值[18]。

（三）關于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面的研究

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理對于現(xiàn)代企業(yè)有重要意義，通過優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理方式，可以提供企業(yè)經(jīng)營效率，降低企業(yè)成本。Ikbal（2016）認為數(shù)據(jù)是企業(yè)最有價值的資產(chǎn)，在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，評估數(shù)據(jù)質量具有挑戰(zhàn)性，因此通過對大數(shù)據(jù)集應用采樣策略，將數(shù)據(jù)大小減少到具有代表性的總體樣本，以進行快速質量評估[19]。Fleckenstein（2018）認為企業(yè)成功的關鍵在于是否有效地使用數(shù)據(jù)來降低風險、增加收入和控制成本，因此企業(yè)有必要進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理[20]。Hannila 等（2019）從產(chǎn)品組合管理的角度將數(shù)據(jù)資產(chǎn)分為主數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù)，認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)擁有在產(chǎn)品組合管理中用于數(shù)據(jù)驅動、基于事實的決策的潛力[21]。Niels 和Adam（2020）提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)的顯著特征是具有高價值彈性，并反思了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生產(chǎn)及其增值機會的不平等分配[22]。宋杰鯤等（2021）采用EDAV 模型，建立數(shù)據(jù)成本、價值表現(xiàn)、服務價值三個方面建立評價指標體系，幫助實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理[23]。

總結國內(nèi)外研究綜述，可以發(fā)現(xiàn)學者在數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念上強調數(shù)據(jù)的資產(chǎn)特性，因此數(shù)據(jù)能否成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其核心在于所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是否實現(xiàn)資產(chǎn)化。此外，有學者認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)應該進行會計化處理，進行確認、計量和報告，其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計計量涉及到數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的確認。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理奠定了基礎，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中，數(shù)據(jù)質量的管理是研究的重點。數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的方法研究中，學者主要采用三種方法：其一是采用B-S 期權定價模型，其二是通過傳統(tǒng)方法與層次分析法結合的方式，其三是采用修正的傳統(tǒng)方法進行評估。通過傳統(tǒng)方法與層次分析法結合的方式進行研究，是多數(shù)學者采用的方法。同時，現(xiàn)有研究主要針對于互聯(lián)網(wǎng)、發(fā)電企業(yè)、政府等的數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究較多，而對數(shù)據(jù)資產(chǎn)緊密聯(lián)系的信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究較少，因此有必要加強其研究。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估理論還不成熟，評估實踐也并不豐富，因此對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的繼續(xù)探索十分必要。

三、信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法分析

（一）信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法選擇

中國市場數(shù)字化建設程度不斷深入，越來越多的企業(yè)建立并積累了基于自身業(yè)務的數(shù)據(jù)資源。企業(yè)通過整合數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全流程治理、分析、可視化，來輔助企業(yè)決策與運營。同時，嘗試將數(shù)據(jù)轉變?yōu)樯唐?，實現(xiàn)收入目標，從而完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程轉變。信息服務企業(yè)一般擁有規(guī)模較大、歷史數(shù)據(jù)豐富的數(shù)據(jù)庫資源，涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)、新聞資訊、公開數(shù)據(jù)、非公開數(shù)據(jù)等結構化和非結構化數(shù)據(jù)等各種類型數(shù)據(jù)，因此通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。信息服務企業(yè)的商業(yè)模式可以分為以下兩種：一是直接提供數(shù)據(jù)或者技術攻關，通過建立數(shù)據(jù)庫資源，或者將數(shù)據(jù)與軟硬件結合形成產(chǎn)品進行銷售或者獲取服務；二是提供獨立的數(shù)據(jù)服務，即通過對擁有的數(shù)據(jù)資源，進行資源的整合、分析，從而進行數(shù)據(jù)挖掘，以提供第三方個性化服務。

多期超額收益法適用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)商業(yè)化模式成熟的企業(yè)，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，實現(xiàn)了營銷變現(xiàn)，同時也產(chǎn)生了占領市場、提升市場核心競爭力的社會價值和品牌效應，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值完全體現(xiàn)在企業(yè)的現(xiàn)金流中。在信息服務企業(yè)中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)與其他資產(chǎn)共同發(fā)揮作用，服務企業(yè)產(chǎn)生收益，因此采用多期超額收益法確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)，需要識別其他資產(chǎn)對于企業(yè)的貢獻，從而確定屬于資產(chǎn)的貢獻水平。信息服務企業(yè)的資產(chǎn)結構有明顯的特點，由于與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)緊密聯(lián)系，表現(xiàn)為固定資產(chǎn)較小、無形資產(chǎn)較大的特點，尤其是企業(yè)可能存在較多的表外無形資產(chǎn)。對于采用超額收益法對信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行評估而言，合理的扣除表外無形資產(chǎn)對企業(yè)經(jīng)營的貢獻是其中的重點和難點。

（二）多期超額收益法的評估思路及計算公式

1.評估思路

多期超額收益法運用于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估的基本思路是，識別數(shù)據(jù)資產(chǎn)運用于企業(yè)的商業(yè)模式，獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)與其他資產(chǎn)共同產(chǎn)生的現(xiàn)金流，通過剝離數(shù)據(jù)資產(chǎn)以外的其他資產(chǎn)的貢獻額，得到企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益；在此基礎上，合理選擇數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率與收益期，得到企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的整體價值。信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的準確性，取決于各個參數(shù)取值的準確性。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)超額收益的確定中，要準確預測各類資產(chǎn)的貢獻額，需要取得各類資產(chǎn)合理的投資回報率以及識別企業(yè)存在的各種表內(nèi)外資產(chǎn)。對于折現(xiàn)率的確定思路，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場還不夠完善，因此無法合理的倒算出數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率，因此可以采用無形資產(chǎn)折現(xiàn)率代替數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率。

2.計算公式

多期超額收益法以資產(chǎn)的超額收益為計算基礎，具體公式如下：

四、信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估案例分析

（一）案例背景

選取浙江核新同花順網(wǎng)絡信息股份有限公司作為案例分析對象，其原因在于軟件與信息技術服務業(yè)對經(jīng)濟社會發(fā)展具有重要的支撐和引領作用，互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務行業(yè)作為軟件與信息服務行業(yè)的一個重要分支，正處于高速發(fā)展的機遇期。隨著居民財富的不斷增大，理財意識的不斷增強，對于金融產(chǎn)品和金融信息需求不斷增加，因此我國金融信息服務市場容量不斷擴大，金融信息服務企業(yè)的經(jīng)營模式和盈利模式不斷完善，并形成了從數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理到信息智能加工整合等較為完整的產(chǎn)業(yè)鏈。同花順作為金融信息服務行業(yè)的領先企業(yè)，不僅專營于金融信息服務行業(yè)，而且發(fā)展也十分成熟，因此選取其信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估案例具有代表性。

浙江核新同花順（300033）網(wǎng)絡信息股份有限公司，成立于2001 年，于2009 年在創(chuàng)業(yè)板上市。同花順細分于軟件與信息技術服務行業(yè)，主營互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務，主要通過信息技術向用戶提供股票、基金等金融信息服務。同花順產(chǎn)業(yè)鏈上游是各類信息提供商，產(chǎn)業(yè)鏈下游是各類機構與個人投資者。

（二）評估過程

選擇2020 年12 月31 日作為評估基準日，評估對象為浙江核新同花順網(wǎng)絡信息股份有限公司的全部數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，評估范圍為同花順全部的數(shù)據(jù)庫資源，以及由龐大客戶資源產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)資源，目的是為浙江核新同花順網(wǎng)絡信息股份有限公司的全部數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值確定提供參考依據(jù)。

1.數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期的確定

理論上，數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有可重復性和非損耗性，應存在于企業(yè)經(jīng)營的整個過程，但由于數(shù)據(jù)本身具有時效性，評估企業(yè)在一個時點上的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值時，現(xiàn)存的數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮的價值應該是有限期的。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形成還離不開數(shù)據(jù)資產(chǎn)化工具的發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化工具包括了將元數(shù)據(jù)進行采集、儲存、處理到實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)應用全過程所需要的工具。根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過程可以將數(shù)據(jù)資產(chǎn)化分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)分析與可視化、數(shù)據(jù)融合與決策四個數(shù)據(jù)資產(chǎn)化階段，每個階段所需的技術會隨著時代的發(fā)展而更新，所需的技術環(huán)境發(fā)展周期在十年左右。因此，根據(jù)現(xiàn)代科技發(fā)展規(guī)律和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化工具的發(fā)展歷程，確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期為十年。

根據(jù)同花順企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的利用、積累程度，假設同花順未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累與更新保持穩(wěn)定水平，同時公司營銷和服務能夠保持用戶粘性，將同花順數(shù)據(jù)資產(chǎn)未來收益期分為兩個階段：2021-2025 年的預測期和2026-2030 年的穩(wěn)定期。

2.數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率的確定

折現(xiàn)率的內(nèi)涵包含著投資者對于資產(chǎn)的預期，但數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為企業(yè)整體的一部分，很難直接測算其回報率。因此，采用WACC（Weighted Average Cost of Capital）倒算的方式進行測算，即回報率拆分法。回報率拆分法的核心在于分析企業(yè)的利潤來源，企業(yè)資產(chǎn)包括固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和流動資產(chǎn)，因此將回報率拆分成固定資產(chǎn)回報率、流動資產(chǎn)回報率和無形資產(chǎn)回報率，因此，無形資產(chǎn)回報率為：

（1）加權資本成本的確定（WACC）

WACC 的公式為：

加權資本成本的計算涉及股權和債權回報率的計算。對于股權回報率，采用經(jīng)典模型CAPM 進行計算，采取可以忽略風險的國債收益率作為無風險利率，中債國債到期收益率曲線，2020 年12 月平均十年期的為3.24%。對于市場風險溢價的估算，可以從市場回報率的角度進行計算，根據(jù)2011-2020 年十年的市場數(shù)據(jù)，可以得到平均市場收益率7.7%。在特有風險中，可以具體細化為公司規(guī)模溢價和特有風險溢價。公司規(guī)模對溢價有較大影響，規(guī)模較大的企業(yè)有較大的抗風險能力。此外，還包括一些非系統(tǒng)性風險，如經(jīng)營管理風險等。同花順是一家資產(chǎn)規(guī)模超10 億元大型公司，公司面臨的特有風險比較小，綜合考慮同花順的企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營管理和抗風險能力后，選擇1.5%作為公司特有風險超額收益率的值。通過查詢RESST 數(shù)據(jù)庫，同花順在2020年的值為1.4389。匯總相關指標的取值，可以得到同花順的股權回報率為11.16%。

債權投資回報率實質是債權投資者期望的投資回報率。在最優(yōu)資本結構下，企業(yè)擁有最優(yōu)的債券回報率，因此選用五年期LPR，即4.65%作為債權投資回報率。因為同花順為高新技術企業(yè)，在理想狀態(tài)下企業(yè)稅率為15%，因此債權資本成本產(chǎn)生的稅盾效應為15%。

通過已經(jīng)取得的股權回報率和債權回報率，以及同花順的資本結構，根據(jù)公式（3）計算可得同花順WACC 為9.21%。

（2）無形資產(chǎn)折現(xiàn)率的確定

流動資產(chǎn)是企業(yè)可以靈活運用的資產(chǎn)，保證了企業(yè)的流動性安全，是企業(yè)資產(chǎn)中必不可少的組成部分。因此，對于流動資產(chǎn)的回報率，可以選擇銀行一年期的短期貸款利率作為流動資產(chǎn)的回報率。一年期貸款利率為4.35%。同花順涉及的固定資產(chǎn)折舊包括房屋及建筑物、電子設備、辦公設施和運輸設備及其他。一般固定資產(chǎn)折舊年限在5 年左右，因此，采用五年期銀行貸款利率作為固定資產(chǎn)的回報率。五年期貸款利率為4.75%。

對于全部資產(chǎn)市場價值，可以采用股權價值（EV）與債權價值（DV）之和來表示。企業(yè)股權價值可以根據(jù)企業(yè)股票市場的表現(xiàn)來確認即：

全部市場價值等于股權價值與債權價值之和。李伊（2019）[24]基于兩種模型對創(chuàng)業(yè)板限售股流動性折扣率進行研究，得出21 個月以上的限售股流動性折扣率為25.86%；李外（2019）[25]基于三種模型對創(chuàng)業(yè)板限售股流動性折扣率進行研究，得到限售期為2 年的流動性折扣率為36.28%，本文取兩者均值31.07%作為同花順限售股折扣率。無形資產(chǎn)市場價值等于全部市場價值減去固定資產(chǎn)與流動資產(chǎn)的市場價值，由此可以得到各類資產(chǎn)占比數(shù)據(jù)。將回報率拆分法的相關參數(shù)帶入計算公式（4），可以得到同花順無形資產(chǎn)折現(xiàn)率為9.85%。鑒于同花順公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)較為穩(wěn)定，個別風險非常小，所以直接取9.85%作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 無形資產(chǎn)折現(xiàn)率

3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)超額收益的確定

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益等于企業(yè)自由現(xiàn)金流，扣除流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)貢獻額、其他無形資產(chǎn)貢獻額，因此要確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益，就要分別對企業(yè)自由現(xiàn)金流、流動資產(chǎn)貢獻額、固定資產(chǎn)貢獻額、其他無形資產(chǎn)貢獻額進行測算。

（1）基于灰色預測法的企業(yè)自由現(xiàn)金流

對于企業(yè)自由現(xiàn)金流的預測一般采用銷售收入百分比法，而其中的第一步是要實現(xiàn)企業(yè)營業(yè)收入的預測。對于企業(yè)收益預測來說，一般采用五年數(shù)據(jù)進行預測，較短的時間序列數(shù)據(jù)如果采取傳統(tǒng)的平均方法或者線性回歸的方法進行預測，可能存在較大偏差，而灰色預測模型適合小樣本數(shù)據(jù)的預測，所以灰色預測模型能更好的適用這一背景下企業(yè)現(xiàn)金流的預測過程。通過同花順2016-2020 年利潤表營業(yè)收入數(shù)據(jù)，運用灰色預測模型對同花順營業(yè)收入預測，數(shù)據(jù)如表2 所示。

表2 五年營業(yè)收入預測（單位：百萬元）

采用銷售收入百分比法對企業(yè)自由現(xiàn)金流運算所需的各項預測數(shù)據(jù)進行匯總，可以得到同花順企業(yè)自由現(xiàn)金流量的預測數(shù)據(jù)，如表3 所示。

表3 自由現(xiàn)金流計算表（單位：百萬元）

（2）各類資產(chǎn)貢獻額的確定

企業(yè)總體貢獻分別來自于企業(yè)流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、表內(nèi)無形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)。要企業(yè)整體現(xiàn)金流中分離出數(shù)據(jù)資產(chǎn)貢獻額，則需要分離出流動資產(chǎn)、表內(nèi)無形資產(chǎn)以及非數(shù)據(jù)資產(chǎn)外的無形資產(chǎn)對企業(yè)的貢獻情況。

①流動資產(chǎn)貢獻額

流動資產(chǎn)具有在一個正常營業(yè)周期內(nèi)變現(xiàn)、出售或者耗用，或在一年內(nèi)變現(xiàn)等特點，因此流動資產(chǎn)的市場回報率一般可以采用一年期銀行貸款利率。而流動資產(chǎn)每年的貢獻額應是流動資產(chǎn)價值與流動資產(chǎn)回報率的乘積。

采用流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)的百分比預測未來五年流動資產(chǎn)數(shù)據(jù)。2016-2020 年流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重趨勢平穩(wěn)，采用2016-2020 年五年平均的流動資產(chǎn)占比進行預測，比率為87.65%。通過灰色預測模型對同花順2021-2025 年的總資產(chǎn)數(shù)據(jù)進行預測，流動資產(chǎn)占比采用87.65% 作為流動資產(chǎn)的計算依據(jù)，選擇一年前貸款利率4.35%作為流動資產(chǎn)回報率，因此可以得到2021-2025 年流動資產(chǎn)對于企業(yè)的貢獻額。

②固定資產(chǎn)貢獻額

根據(jù)2016-2020 年相關數(shù)據(jù)，固定資產(chǎn)折舊占營業(yè)收入比率均值為1.71%，因此選取1.71%作為2021-2025 年固定資產(chǎn)折舊補償率。在固定資產(chǎn)投資的回報方面，可以按照固定資產(chǎn)公允價值乘固定資產(chǎn)投資回報率的方法進行確定；其中固定資產(chǎn)投資回報率可按五年期貸款稅前利率4.90%進行計算。固定資產(chǎn)損耗的補償和固定資產(chǎn)投資的回報之和為固定資產(chǎn)貢獻總額。

③表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻額

同花順所擁有的表內(nèi)無形資產(chǎn)比較單一，僅包括土地使用權。由于無形資產(chǎn)在經(jīng)營過程中自身價值發(fā)生損耗，無形資產(chǎn)貢獻也由兩部分構成，分別是無形資產(chǎn)補償回報和無形資產(chǎn)投資回報。根據(jù)2016-2020 年無形資產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)可以看出，每年無形資產(chǎn)折舊額較小，所以在預測期不考慮無形資產(chǎn)補償回報，表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻額只考慮投資回報的部分。

④表外無形資產(chǎn)貢獻

I.專業(yè)技術與著作權

根據(jù)同花順2021 年年度報表可知，企業(yè)擁有多項服務于軟件的專業(yè)技術與著作權，截至2020年12 月31 日，已累計獲得自主研發(fā)的軟件著作權315 項，非專利技術131 項，形成了明顯的技術領先優(yōu)勢。通過對企業(yè)營業(yè)收入的產(chǎn)品分類，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在軟件銷售及維護業(yè)務，將其對應于專業(yè)技術和著作權收益。通過五年平均軟件銷售及維護業(yè)務收入占營業(yè)收入比重7.75%作為預測依據(jù)，預測2021-2025 年專業(yè)技術和著作權的收益。

II.人力資源

《國家中長期人才發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》提出，我國人才發(fā)展的戰(zhàn)略目標為：到2020年我國人力資本投資占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例達到15%，人力資本對經(jīng)濟增長貢獻率達到33%，人才貢獻率達到35%。因此采用35%作為同花順人才資源的貢獻比率。

（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估結果及分析

將流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)和其他無形資產(chǎn)的貢獻在現(xiàn)金流中進行扣除，可以得到預測未來每年的超額收益，評估同花順在2020 年12 月31 日這一時點的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，現(xiàn)存的數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)揮的價值應該是有限期的，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為有限期的無形資產(chǎn)進行評估，考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)隨著時間的推移，數(shù)據(jù)的有效性會降低，需要進行不斷地投入和維護，從而產(chǎn)生數(shù)據(jù)資產(chǎn)貢獻的衰減，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益進行調整。采用多期超額收益法的計算公式，得到同花順在評估基準日的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值為52.91 億元，具體如表4 所示。

表4 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值

根據(jù)企業(yè)自由現(xiàn)金流的預測數(shù)據(jù)與WACC 數(shù)據(jù)，采用兩階段折現(xiàn)模型，計算可得2020 年12 月31 日同花順企業(yè)整體價值為573.58 億元。市場數(shù)據(jù)顯示，同花順2020 年12 月31 日收盤價為每股123.98 元，總股本為5.37 億股，市場價值為665.77 億元。與同花順市值相比，收益法下的企業(yè)整體價值低13.85%。數(shù)據(jù)資產(chǎn)占收益法下企業(yè)整體資產(chǎn)價值的比重為9.22%，占市值的7.95%。

同花順數(shù)據(jù)資產(chǎn)主要來源于龐大的金融數(shù)據(jù)庫以及活躍的用戶群體所產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)。金融行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)有著高效性、風險性與共益性。高效性體現(xiàn)在隨著技術的進步，數(shù)據(jù)庫的維護成本降低，可以帶來超額利潤；風險性在于受到技術進步與市場不確定性因素的影響；共益性則表現(xiàn)在，可以在同一時間服務于不同地點的不同主體。通過對金融數(shù)據(jù)金融高效的處理與分析，能夠擁有良好的數(shù)據(jù)服務能力，是公司實現(xiàn)差異化的核心競爭力。因此，在信息服務企業(yè)中，數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為信息服務企業(yè)的核心資產(chǎn)，對于企業(yè)價值有較大的影響。

五、研究結論與評價

數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為一種新的生產(chǎn)要素，是未來企業(yè)發(fā)展的核心動力，具有戰(zhàn)略意義。本文采用多期超額收益法進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估，通過分析剝離總收益中有形資產(chǎn)與表內(nèi)外無形資產(chǎn)的貢獻，最終折現(xiàn)得到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。研究結果可以幫助擁有大量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)進行資源管理和利用，也有利于為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估研究提供新的視角。企業(yè)經(jīng)營過程中積累的用戶數(shù)據(jù)本身并不會創(chuàng)造價值，只有通過一定處理手段對積累的用戶數(shù)據(jù)進行整理、加工、分析，才能夠有效作用于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營，提升企業(yè)核心競爭能力，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。因此多期超額收益法能夠運用于信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的關鍵在于其在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化以及數(shù)據(jù)營銷變現(xiàn)上擁有優(yōu)勢，可以看出多期超額收益法適用于擁有成熟的變現(xiàn)模式企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估。從評估結果可以看出，信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值在企業(yè)整體價值占有較大比重。因此，信息服務企業(yè)更應該注意數(shù)據(jù)資產(chǎn)在未來的發(fā)展方向，探索全流程、智能化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模式。

利用多期超額收益法評估信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，可能存在結果偏大的問題。原因在于，在剝離表外無形資產(chǎn)時，未能將所有的表外無形資產(chǎn)考慮在內(nèi)，也沒有考慮各個資產(chǎn)之間存在的組合效應，所以評估結果會存在偏差。此外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期的長短，會對評估結果有較大的影響，然而數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益期受到技術發(fā)展、企業(yè)運營等諸多因素的影響，存在一定的不確定性。同時，由于當前數(shù)據(jù)交易市場不透明程度較高，交易效率低，缺乏公正合理的數(shù)據(jù)交易定價系統(tǒng)，無法從市場中檢驗企業(yè)信息服務企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的準確性，因此，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的相關價值理論以及交易定價機制有待于進一步的研究，需要繼續(xù)推動數(shù)據(jù)要素市場的建立和發(fā)展，在更大范圍內(nèi)發(fā)展數(shù)據(jù)交易。