陳芳 余謙

【摘要】當(dāng)前我國數(shù)字經(jīng)濟邁入新階段， 數(shù)據(jù)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素， 而數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估還處于探索階段， 未形成一套完整、客觀且行之有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系。 鑒于此， 基于多期超額收益法， 綜合考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬不清晰、數(shù)據(jù)安全等特殊風(fēng)險， 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率區(qū)別于無形資產(chǎn)整體折現(xiàn)率， 提出基于剩余法的多期超額收益模型， 以對數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估。 在此基礎(chǔ)上， 以天士力醫(yī)藥集團股份有限公司為例， 運用該模型計算其數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值， 并通過與同等資產(chǎn)規(guī)模的、數(shù)字化程度更深的信息技術(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的對比， 進一步驗證該模型的合理性。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型;數(shù)據(jù)資產(chǎn);價值評估;多期超額收益模型

【中圖分類號】 F224? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）23-0021-7

一、引言

在以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G為代表的Cloud 2.0新技術(shù)集群飛速發(fā)展的背景下， 經(jīng)濟活動呈現(xiàn)出數(shù)字化形式， 企業(yè)進入數(shù)字化轉(zhuǎn)型新階段。 隨著新技術(shù)與經(jīng)濟社會的交匯融通， 數(shù)據(jù)量不斷增長， 我國政府開始對數(shù)據(jù)給予高度重視， 出臺多項專門政策支持數(shù)據(jù)的發(fā)展。 2015年國務(wù)院在《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中將數(shù)據(jù)作為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源; 2017年習(xí)近平指出要構(gòu)建以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟; 2019年十九屆四中全會明確數(shù)據(jù)與勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素同等重要; 2020年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》， 要求加快數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源價值。

在政府對數(shù)據(jù)這一要素給予高度重視的同時， 各行各業(yè)也逐漸意識到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的龐大價值， 開始將數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心發(fā)展要素， 并通過數(shù)據(jù)挖掘， 幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)、促進新產(chǎn)品開發(fā)以及提升日常經(jīng)營管理活動效率等， 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的活力。 人們已普遍意識到， 不論是助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)數(shù)據(jù)交易流通， 還是測度數(shù)據(jù)對經(jīng)濟增長的貢獻、促進數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估都是必不可少的一步。 然而數(shù)據(jù)這一要素的發(fā)展還處于起步階段， 目前尚未形成規(guī)范化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估理論和實踐的滯后嚴重制約了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展， 如何對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行評估以助力數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展儼然成為一個新的研究主題。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有非實體性、增值性和附著性等無形資產(chǎn)屬性特征， 可運用傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法（成本法、收益法、市場法）對其進行價值評估。 但目前國內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場尚處于起步階段， 其公開性有限， 且可供參考的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易案例較少， 類型也較為單一， 市場法的運用受限。 而成本法只能計量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的初始成本， 無法分離出后期數(shù)據(jù)資產(chǎn)的運營維護成本， 且未考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)在應(yīng)用過程中可能會增值的特點， 導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值大大被低估。 Mark Berkman[1] 認為收益法是數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的最優(yōu)方式， 收益法體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的額外獲利能力， 但其難以將數(shù)據(jù)資產(chǎn)創(chuàng)造的收益從整體收益中分離出來， 如何選擇折現(xiàn)率也成為當(dāng)前的一個難點。 因此， 本文基于多期超額收益法的評估思路， 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率區(qū)別于無形資產(chǎn)整體折現(xiàn)率， 提出了基于剩余法的多期超額收益模型， 以對數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估， 為助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交易流通提供指引。

二、文獻綜述

目前學(xué)術(shù)界尚未對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念達成一致意見， 學(xué)者們主要從資產(chǎn)特征和數(shù)據(jù)特征兩個角度對其進行界定。 從資產(chǎn)特征出發(fā)， Ellis[2] 、李雨霏等[3] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為企業(yè)擁有所有權(quán)或者使用權(quán)的， 在未來會給企業(yè)帶來經(jīng)濟效益， 以某種方式記錄的數(shù)據(jù)資源。 從數(shù)據(jù)特征出發(fā)， Zhang等[4] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為企業(yè)主動或被動收集的且加工后能給企業(yè)帶來利潤的數(shù)據(jù)集合;朱揚勇和葉雅珍[5] 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義為在網(wǎng)絡(luò)空間中有形、可讀取、有價值且可計量的數(shù)據(jù)資源;Liu等[6] 則認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)是由五元組數(shù)組組成、響應(yīng)數(shù)據(jù)動態(tài)需求的數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以隨數(shù)據(jù)需求的變化而變化， 且沒有數(shù)據(jù)需求的數(shù)據(jù)是無用的， 也不屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 可見， 不同學(xué)者對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念界定有不同的側(cè)重點， 但都對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值性達成了共識。

學(xué)者們雖然都認同數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值性， 但對于如何進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估各執(zhí)一詞。 部分學(xué)者認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬于無形資產(chǎn)， 因此可通過改進的傳統(tǒng)資產(chǎn)評估模型來對其進行價值評估。 Lin和Wu[7] 從成本的角度出發(fā)， 考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的購置成本、運營成本、維護成本及應(yīng)用場景， 運用層次分析法構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型。 劉琦等[8] 將市場法作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的核心， 并從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的獲取成本， 技術(shù)、價值密度及數(shù)據(jù)容量差異等方面對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行調(diào)整。 李永紅和張淑雯[9] 同樣將市場法作為核心， 并運用灰色關(guān)聯(lián)分析法和層次分析法將數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及數(shù)據(jù)分析能力等影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的因素引入其中， 構(gòu)建了基于市場法的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型。 黃樂等[10] 創(chuàng)造性地將成本法與收益法相結(jié)合構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型， 并通過市場調(diào)整系數(shù)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行調(diào)整。

另一些學(xué)者試圖從經(jīng)濟、管理、計算機等領(lǐng)域的非傳統(tǒng)模型中找到突破口， 對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行評估， 他們認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值隨數(shù)據(jù)的質(zhì)量、格式、時間期限、使用方式等的不同而不同， 傳統(tǒng)的資產(chǎn)評估方法在數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估中并不適用。 王靜和王娟[11] 將B-S理論模型作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的核心， 從標的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、實時數(shù)據(jù)資產(chǎn)浮動率、完全生命周期、固定收益率以及現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)五個方面構(gòu)建評價指標體系， 對互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估。 張馳[12] 借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)， 從顆粒度、多維度、活性度、規(guī)模度和關(guān)聯(lián)度五個特征維度構(gòu)建了新型數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值分析模型。 趙麗和李杰[13] 以重置成本作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最低價格， 又以收益法確定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最高價格， 在此基礎(chǔ)上構(gòu)建討價還價模型， 最終得出在價格區(qū)間內(nèi)的均衡價格。 左文進和劉麗君[14] 除了運用傳統(tǒng)資產(chǎn)評估方法， 還創(chuàng)造性地運用破產(chǎn)分配法和Shapley值法對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值進行了評估。

由上述文獻可以發(fā)現(xiàn)， 當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估還處于探索階段， 學(xué)術(shù)界暫未形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的標準化定義， 對其價值的評估也缺乏統(tǒng)一的衡量標準。 總體而言， 目前尚未形成一套完整、客觀且行之有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系， 無論是理論層面還是實證層面， 都需要對數(shù)據(jù)資產(chǎn)及其價值評估進行進一步的探索和完善。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法及模型構(gòu)建

（一）基于剩余法的多期超額收益模型的構(gòu)建

本文基于多期超額收益法的評估思路， 首先運用剩余法從整體收益中剝離出歸屬于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益; 然后考慮到數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬不清晰、數(shù)據(jù)安全等特殊風(fēng)險， 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率區(qū)別于無形資產(chǎn)整體折現(xiàn)率， 最終得到了基于剩余法的多期超額收益模型：

V=? ? （E-Ew-Ef -Ei）×（1+i）-t （1）

其中： V指企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值; E指企業(yè)的自由現(xiàn)金流; Ew、Ef、Ei分別指流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)、除數(shù)據(jù)資產(chǎn)以外的其他無形資產(chǎn)的貢獻值; i指數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率; n指收益期限。

（二）考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)特殊風(fēng)險的折現(xiàn)率計算

考慮到被評估企業(yè)的無形資產(chǎn)中包含數(shù)據(jù)資產(chǎn)這一特殊無形資產(chǎn)， 與其他無形資產(chǎn)相比， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)權(quán)屬不清晰， 數(shù)據(jù)安全也存在隱患， 缺乏相關(guān)法律文件的保護， 需要承擔(dān)更大的風(fēng)險， 其收益具有更大的不確定性， 所以數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率比無形資產(chǎn)折現(xiàn)率均值更大。 首先， 采用加權(quán)平均資本成本模型計算出企業(yè)全部投資的回報率; 其次， 通過回報率拆分法將企業(yè)資產(chǎn)分為固定資產(chǎn)、流動資產(chǎn)和無形資產(chǎn)三類， 計算市場上與被評估企業(yè)相似的企業(yè)的無形資產(chǎn)回報率， 將其平均值作為被評估企業(yè)的無形資產(chǎn)回報率; 最后， 以該無形資產(chǎn)回報率為基礎(chǔ)， 進一步將被評估企業(yè)無形資產(chǎn)中的數(shù)據(jù)資產(chǎn)剝離出來， 列為一項單獨的資產(chǎn)， 再次運用回報率拆分法分離出被評估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報率。

加權(quán)資本成本常被作為企業(yè)全部投資的回報率或折現(xiàn)率， 它是企業(yè)股權(quán)和債權(quán)投資回報率的加權(quán)平均值， 可以用如下公式表達：

[WACC=Re×ED+E+Rd×DD+E×1-T] （2）

其中： WACC指加權(quán)平均資本成本; E指股權(quán)價值; D指付息債權(quán)價值; T指企業(yè)所得稅稅率;Rd指債權(quán)回報率; Re指股權(quán)風(fēng)險收益率。

Re一般通過資本資產(chǎn)定價模型（CAMP）確定， 公式為：

Re=Rf+β×（Rm-Rf） （3）

其中： Rf指無風(fēng)險回報率; Rm指市場平均收益率; β指風(fēng)險系數(shù)。

回報率拆分法是從企業(yè)的整體回報率中扣除流動資產(chǎn)和固定資產(chǎn)的回報率， 最后逆向計算出無形資產(chǎn)的回報率， 具體計算公式如下：

（4）

其中：Wj、We、Wf分別表示無形資產(chǎn)、流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重;ij、ie、if分別表示無形資產(chǎn)、流動資產(chǎn)、固定資產(chǎn)的投資回報率。

為從無形資產(chǎn)平均回報率中剝離出數(shù)據(jù)資產(chǎn)的回報率， 改進式（4）， 將被評估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)區(qū)別于整體無形資產(chǎn)， 單獨列為一項資產(chǎn)， 得到如下公式：

（5）

其中： Wd為數(shù)據(jù)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重; id為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的投資回報率， 即數(shù)據(jù)資產(chǎn)特有折現(xiàn)率;Wj、We、Wf、ij、ie、if的含義同式（4）。

（三）模型中重要變量的確定

1. 自由現(xiàn)金流量。 自由現(xiàn)金流量是指企業(yè)滿足了再投資需求后剩余的現(xiàn)金流量， 在不影響企業(yè)持續(xù)經(jīng)營發(fā)展的前提下可分配給股東和債權(quán)人。

自由現(xiàn)金流量=息稅前利潤（EBIT）-稅款+折舊和攤銷-營運資本變動-資本性支出

EBIT=營業(yè)收入-營業(yè)成本-營業(yè)稅金及附加-銷售費用-管理費用

2. 流動資產(chǎn)貢獻值。 流動資產(chǎn)在資金周轉(zhuǎn)的過程中價值一般不會發(fā)生變化， 且可以在一個完整的經(jīng)營周期后全部收回。 因此， 流動資產(chǎn)貢獻值僅指投資回報部分。

流動資產(chǎn)貢獻值=流動資產(chǎn)年平均額×流動資產(chǎn)投資回報率

由于流動資產(chǎn)一般以一個會計年度作為周轉(zhuǎn)周期， 且主要以貨幣資金形式出現(xiàn)， 其投資回報率可選擇一年期銀行貸款利率。

3. 固定資產(chǎn)貢獻值。 固定資產(chǎn)在生產(chǎn)過程中會發(fā)生損耗， 其從被購入開始需要每期進行折舊處理， 直至賬面價值為零， 或達到企業(yè)規(guī)定的凈殘值。 因此， 固定資產(chǎn)貢獻值包括固定資產(chǎn)的折舊補償和投資回報兩個部分。

固定資產(chǎn)貢獻值=固定資產(chǎn)折舊補償+固定資產(chǎn)投資回報

固定資產(chǎn)投資回報=固定資產(chǎn)年平均額×固定資產(chǎn)投資回報率

由于固定資產(chǎn)的折舊年限一般為五年及五年以上， 其投資回報率可選擇五年期以上銀行貸款利率。

4. 無形資產(chǎn)貢獻值。 無形資產(chǎn)可按照是否在企業(yè)財務(wù)報表中披露分為表內(nèi)無形資產(chǎn)和表外無形資產(chǎn)。 其中， 財務(wù)報表中披露的土地使用權(quán)、專利權(quán)、軟件等屬于表內(nèi)無形資產(chǎn)， 人力資本、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等未在財務(wù)報表中披露的屬于表外無形資產(chǎn)。 兩者均能為企業(yè)帶來收益， 所以在計算無形資產(chǎn)貢獻值時需同時考慮表內(nèi)和表外無形資產(chǎn)的貢獻值。

表內(nèi)無形資產(chǎn)會因技術(shù)進步或其他原因而產(chǎn)生經(jīng)濟性貶值， 需每期進行攤銷。 因此， 表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻值包括無形資產(chǎn)的攤銷補償和投資回報兩個部分。

表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻值=無形資產(chǎn)攤銷補償+無形資產(chǎn)投資回報

無形資產(chǎn)投資回報=無形資產(chǎn)年平均額×無形資產(chǎn)投資回報率

由于無形資產(chǎn)周轉(zhuǎn)周期較長， 攤銷年限一般較長， 其投資回報率也取五年期以上銀行貸款利率。

表外無形資產(chǎn)主要考慮人力資本和數(shù)據(jù)資產(chǎn)兩項。 從馬克思的剩余價值理論來看， 企業(yè)通過榨取職工的剩余價值來為自身創(chuàng)造超額收益。 因此， 人力資本的超額收益是表外無形資產(chǎn)貢獻值的重要組成部分。

人力資本貢獻值=勞動力年投入額×勞動力貢獻率

其中， 勞動力的年投入額根據(jù)企業(yè)財務(wù)報表中的“應(yīng)付職工薪酬”來確定， 勞動力貢獻率以我國經(jīng)濟增長中平均人才貢獻率為標準。

5. 收益期。 數(shù)字資產(chǎn)收益期是指能夠運用數(shù)字資產(chǎn)獲得超額收益的期限。 就資產(chǎn)評估而言， 被評估對象應(yīng)該是在評估基準日這一時點上企業(yè)所擁有的資產(chǎn)情況， 不考慮企業(yè)后期投入對資產(chǎn)價值的影響。 因此， 企業(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)資產(chǎn)并非永續(xù)存在， 而是有其特定的收益期限。 又因數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值易受環(huán)境的影響， 具有極強的時效性， 因此為保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的精準性， 其預(yù)測收益期限不宜過長。

四、案例分析

（一）案例選取

生物醫(yī)藥作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一， 數(shù)字化技術(shù)為整個產(chǎn)業(yè)注入了新的活力， 有助于推動經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。 天士力醫(yī)藥集團股份有限公司（簡稱“天士力”）作為生物醫(yī)藥上市公司的代表， 率先意識到數(shù)字化技術(shù)的重要性， 積極探尋數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路。 2014年天士力成立數(shù)字創(chuàng)新事業(yè)部門， 開啟了數(shù)字資產(chǎn)應(yīng)用的新篇章; 2016年天士力投資1.5億元啟動“現(xiàn)代中藥智能制造”項目， 將“數(shù)字化、智能化、集成式”作為該項目的核心內(nèi)容; 2019年天士力開啟數(shù)字化元年， 以數(shù)字科技為驅(qū)動， 積極推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 隨著數(shù)字化進程的推進， 天士力擁有了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 如何評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值， 發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大效用成為企業(yè)亟需解決的難題。 本文以天士力作為評估案例， 對該企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估， 助力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）數(shù)據(jù)及預(yù)測

通過分析發(fā)現(xiàn)， 天士力從2014年開始進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 數(shù)字資產(chǎn)也從這一年開始創(chuàng)造超額收益。 但由于數(shù)據(jù)獲取限制， 本文將評估基準日確定為2019年12月31日。 又因數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有極強的時效性， 為保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的精準性， 本文將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益期限設(shè)置為2020 ～ 2024年五年。 為簡化計算過程， 本文在預(yù)測方面并未涉及復(fù)雜的理論公式， 選擇以最小二乘法進行一元線性回歸對過去六年歷史收入進行擬合， 由此預(yù)測未來五年的收入， 其他各變量的預(yù)測皆以過去六年占收入之比例的平均值作為預(yù)測基礎(chǔ)。

1. 自由現(xiàn)金流量預(yù)測。 本文以RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)， 獲取天士力2014 ～ 2019年的營業(yè)收入等基本財務(wù)報表數(shù)據(jù)。 運用最小二乘法對天士力2014 ～ 2019年的收入數(shù)據(jù)進行一元線性回歸， 通過擬合函數(shù)預(yù)測天士力2020 ～ 2024年的營業(yè)收入， 得到各年的營業(yè)收入預(yù)測值分別為2033019萬元、2171902.72萬元、2310786.44萬元、2449670.16萬元、2588553.88萬元。

然后取各項目占營業(yè)收入之比例的平均值作為預(yù)測基礎(chǔ)對未來五年的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。 天士力屬于高新技術(shù)企業(yè)， 可享受稅收減免政策， 企業(yè)所得稅稅率為15%。 由此可得天士力未來五年自由現(xiàn)金流量， 如表1所示。

2. 各資產(chǎn)貢獻值預(yù)測。 為預(yù)測各資產(chǎn)創(chuàng)造的收益值， 本文從RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫中獲取天士力2014 ～ 2019年的總資產(chǎn)、應(yīng)付職工薪酬等財務(wù)報表數(shù)據(jù)。

（1）流動資產(chǎn)貢獻值預(yù)測。 以流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例的平均值66.55%作為預(yù)測基礎(chǔ)， 根據(jù)總資產(chǎn)的增加額占營業(yè)收入比例的平均值15.45%， 可得到流動資產(chǎn)增加額占營業(yè)收入的比例為10.28%， 以此為基礎(chǔ)預(yù)測天士力未來五年的流動資產(chǎn)。 流動資產(chǎn)的投資回報率取一年期銀行貸款利率4.35%， 可得到天士力未來五年流動資產(chǎn)貢獻值， 如表2所示。

（2）固定資產(chǎn)貢獻值預(yù)測。 根據(jù)天士力2014～2019年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)， 可得到資本性支出占營業(yè)收入比重的平均值4.45%， 以及固定資產(chǎn)資本支出占資本性支出的比例均值32.65%， 以此為基礎(chǔ)預(yù)測天士力未來五年的固定資產(chǎn)資本支出。 固定資產(chǎn)的投資回報率取五年期以上銀行貸款利率4.90%， 可得到天士力未來五年固定資產(chǎn)貢獻值， 如表3所示。

（3）無形資產(chǎn)貢獻值預(yù)測。 同理， 可得到2014 ～ 2019年的表內(nèi)無形資產(chǎn)資本支出約占資本性支出的0.81%， 表內(nèi)無形資產(chǎn)的投資回報率取五年期以上銀行貸款利率4.90%， 可得到天士力未來五年表內(nèi)無形資產(chǎn)貢獻值， 如表4所示。

對于表外無形資產(chǎn)， 本文僅考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)和人力資本兩種。 這里將天士力財務(wù)報表中“應(yīng)付職工薪酬”作為人力資本投入數(shù)據(jù)， 分析其歷史勞動力投入情況， 發(fā)現(xiàn)人力資本投入約占營業(yè)收入的0.93%。 馬寧和王選華[15] 通過構(gòu)造經(jīng)濟增長中人才貢獻率的模型， 發(fā)現(xiàn)1978 ～ 2015年間人才對中國經(jīng)濟增長的平均貢獻率為24.49%。 本文將24.49%作為勞動力貢獻率， 預(yù)測天士力未來五年人力資本貢獻值， 結(jié)果如表5所示。

3. 折現(xiàn)率。 本文的無風(fēng)險回報率Rf取評估基準日的五年期短期國債利率4.27%; 市場平均收益率Rm取Choice金融終端中滬深300指數(shù)歷年年平均收益率， 經(jīng)計算Rm=12.83%; β指數(shù)同樣來自Choice金融終端; 債權(quán)回報率Rd根據(jù)評估基準日的五年期銀行貸款利率4.75%來確定; 所有者權(quán)益合計E、負債合計D及企業(yè)所得稅稅率T均可通過查閱企業(yè)年報獲得。 將上述參數(shù)代入式（2）和式（3）， 可得到與被評估企業(yè)相似的企業(yè)的加權(quán)資本成本， 如表6所示。

流動資產(chǎn)投資回報率為一年期銀行貸款利率4.35%， 固定資產(chǎn)投資回報率為五年期以上銀行貸款利率4.90%。 將各參數(shù)代入式（4）， 倒擠出相似企業(yè)的無形資產(chǎn)回報率， 如表7所示。

為得到天士力的數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報率， 再次運用回報率拆分法， 將醫(yī)藥行業(yè)無形資產(chǎn)回報率的平均值21.63%代入式（5）， 得到天士力的數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報率， 如表8所示。

由此得到天士力的數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報率為24.12%， 比無形資產(chǎn)平均回報率21.63%高2.49%， 驗證了數(shù)據(jù)資產(chǎn)特有的權(quán)屬風(fēng)險、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險等導(dǎo)致其風(fēng)險比整體無形資產(chǎn)風(fēng)險更高這一推測， 表明了該數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率的合理性。

（三）數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估結(jié)果

將預(yù)測的天士力未來自由現(xiàn)金流減去上述各資產(chǎn)貢獻值， 即得到未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益。 天士力數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估結(jié)果如表9所示。

由表9可知， 天士力在2019年年底時數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值為25146.79萬元， 而且數(shù)據(jù)資產(chǎn)所產(chǎn)生的超額收益是逐年遞減的， 這符合數(shù)據(jù)資產(chǎn)時效性強的特征。 企業(yè)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如果不能在恰當(dāng)?shù)臅r間進行開發(fā)利用， 其使用價值就可能隨時間的流逝而減少， 甚至完全失去價值。

（四）對比案例的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟的支撐產(chǎn)業(yè)， 其數(shù)字化程度更深， 信息技術(shù)企業(yè)在發(fā)展過程中也積累了更多的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 2020年動脈網(wǎng)、零氪科技、CAHA數(shù)字醫(yī)療專委會聯(lián)合發(fā)布的《錨定價值路徑，全產(chǎn)業(yè)鏈賦能——醫(yī)藥數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新報告》中指出， 醫(yī)藥行業(yè)的數(shù)字化水平相對較低， 我國醫(yī)藥市場雖持續(xù)高速增長， 但整體數(shù)字化水平落后于其他支柱產(chǎn)業(yè)， 對數(shù)字經(jīng)濟的貢獻相對較小。 醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化發(fā)展水平明顯滯后于信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)， 因此本文推斷， 信息技術(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值比數(shù)字化轉(zhuǎn)型醫(yī)藥企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值更高。 本文選擇與數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)天士力同等資產(chǎn)規(guī)模的信息技術(shù)企業(yè)航天信息股份有限公司（簡稱“航天信息”）作為對照， 計算同一時點（2019年12月31日）航天信息擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。

航天信息是以信息安全技術(shù)、各種咨詢服務(wù)、計算機數(shù)據(jù)庫服務(wù)等為主營業(yè)務(wù)的IT行業(yè)高新技術(shù)公司。 這些業(yè)務(wù)大多需要數(shù)據(jù)作為支撐， 因此企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 從RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫中獲取航天信息的財務(wù)報表數(shù)據(jù)， 企業(yè)自由現(xiàn)金流量及各資產(chǎn)的貢獻值預(yù)測方法均參考上述天士力案例， 可得到如表10所示的評估結(jié)果。

航天信息的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值為73222.03萬元， 而天士力的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值為25146.79萬元， 可見航天信息的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值明顯高于天士力， 由此驗證了前文的推測： 在同等資產(chǎn)規(guī)模下， 數(shù)字化程度更深的企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值更高。 這也驗證了本文模型的合理性。

五、結(jié)論與展望

隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展， 數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟的重要支撐， 其價值逐漸得到重視， 學(xué)者們開始嘗試對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估進行研究。 本文基于多期超額收益法的評估思路， 綜合考慮了數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬不清晰、數(shù)據(jù)安全等特殊風(fēng)險， 將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率區(qū)別于無形資產(chǎn)整體折現(xiàn)率， 提出了基于剩余法的多期超額收益模型， 并采用該模型對數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值進行評估， 進而驗證了該模型的合理性。

本文是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估的一個重要嘗試， 以基于剩余法的多期超額收益模型為核心對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行評估， 體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的超額收益性， 但該方法仍存在一定的局限性。 首先， 評估所需的預(yù)測數(shù)據(jù)會有偏差。 本文通過預(yù)測的方法來確定使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)可能獲得的收益， 預(yù)測時未考慮實際影響因素的變動， 所以會導(dǎo)致預(yù)測有偏差。 其次， 折現(xiàn)率的選擇不夠精準。 本文雖將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率區(qū)別于無形資產(chǎn)平均折現(xiàn)率， 但由于在計算無形資產(chǎn)平均折現(xiàn)率時并未排除與被評估企業(yè)相似的企業(yè)存在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的情況， 所以得到的無形資產(chǎn)平均折現(xiàn)率可能本身已經(jīng)包含了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的折現(xiàn)率部分， 導(dǎo)致被評估企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)折現(xiàn)率不夠精準。 最重要的是， 該模型未能考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值易變性， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值可能會隨使用方式及時間的推移而不斷變化。

未來在進一步的深入研究中， 可以從改善預(yù)測數(shù)據(jù)偏差， 充分考慮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)使用方式、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)時效性等價值影響因素的角度出發(fā)， 完善本文的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型， 為提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估精度做貢獻。

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