■ 張銘洪 蔡少俊 魏永坤 趙 海
(1. 廈門大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,福建廈門 361005;2. 深圳市星領(lǐng)域教育科技有限公司,廣東深圳 518048;3. 廈門市思明區(qū)稅務(wù)局信息中心,福建廈門 361005)
大數(shù)據(jù)和云時代接踵而來使得電子數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。傳統(tǒng)的統(tǒng)計抽樣分析已經(jīng)不能滿足一些精度極高的分析需求,同時信息技術(shù)進步而不斷提高的信息處理能力和傳輸速率使得人們有能力處理大量的數(shù)據(jù)。大量數(shù)據(jù)中蘊含的信息已開始受到各行業(yè)的廣泛重視,數(shù)據(jù)資源的重要性日益凸顯。黨的十八屆五中全會公報提出要實施“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”,《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》首次將數(shù)據(jù)視為一種重要的生產(chǎn)要素,明確指出“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,推進數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”、推進土地、勞動力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)等要素市場化改革。在此背景下,電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念被人們所提和熟悉,圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)的服務(wù)行業(yè)開始蓬勃發(fā)展,同時電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為一種新型資產(chǎn),其還帶動了相關(guān)金融行業(yè)業(yè)務(wù)范圍如數(shù)據(jù)資產(chǎn)保險、數(shù)據(jù)資產(chǎn)抵質(zhì)押、數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化的發(fā)展,對電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的資產(chǎn)價值和評估問題研究就顯得格外的迫切和重要。
國內(nèi)學(xué)者對電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的探索處于起步階段,研究資料較為稀少。我國學(xué)者主要通過對現(xiàn)有三大基本評估方法的改進和嘗試性的引入AHP方法來處理電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估問題,評估依據(jù)理論的科學(xué)性和評估過程中的主觀性問題仍需長時間的探討和完善。張志剛等(2015)描述了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義及評估方法的模型,引入層次分析模型構(gòu)建指標評價體系;從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本和應(yīng)用兩方面構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型,提出一套全新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估方法。對于單一數(shù)據(jù)資產(chǎn)的評估結(jié)合層次分析法的評估方法是一種較為有效的評估方法,然而針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特殊性來改進AHP的評估方法是近年來較為主流的研究方法。張詠梅和穆文娟(2015)選擇成本法評估數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的金融數(shù)據(jù)資產(chǎn),并在構(gòu)建的金融資產(chǎn)價值評估模型中加入了風(fēng)險因素。
電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)是近幾年才受到專家學(xué)者們的關(guān)注,目前還沒有關(guān)于電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的準確定義和統(tǒng)一的價值認定標準,亦沒有形成一個權(quán)威的電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型。本文將從明確電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義開始,分析討論電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的性質(zhì)特征和價值表現(xiàn)形式,并依據(jù)市場法的邏輯框架對電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估過程中的主觀性問題和電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型進行討論和改進。
電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)是指企業(yè)消耗一定的人力物力財力,在生產(chǎn)運營過程中產(chǎn)生并積累或有意識的運用一定的電子數(shù)據(jù)收集技術(shù)方法和統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)信息進行擷取、管理、處理、整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策或預(yù)期能為企業(yè)帶來經(jīng)濟收益,可用貨幣單位來計量由企業(yè)擁有或者控制并以某一種格式存儲在電子信息存儲介質(zhì)上的新生資源。
信息資產(chǎn)是企業(yè)擁有或控制的一項特殊資產(chǎn)。其存在需要媒介,具有一般物質(zhì)資產(chǎn)的特征,同時又兼有信息資源和無形資產(chǎn)的雙重特征。電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)是信息資產(chǎn)的一部分,因此其不僅繼承了信息資產(chǎn)的多種性質(zhì),同時還具有自身特殊的性質(zhì):
①傳輸?shù)统杀尽k娮訑?shù)據(jù)能夠應(yīng)用現(xiàn)在主流數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化信息技術(shù)和手段方便快捷進行存儲、復(fù)制、傳輸和處理,具有低成本的特性。②可還原性?,F(xiàn)有數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和工具具有良好的冗余備份功能,在對電子數(shù)據(jù)進行修改、增添、刪除等錯誤操作后,一般可以恢復(fù)和修復(fù)數(shù)據(jù)。③高風(fēng)險性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和應(yīng)用,不法分子可利用計算機系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)的漏洞和缺陷對電子數(shù)據(jù)庫進行竊取、破壞、更改,造成企業(yè)巨大的經(jīng)濟損失。④非磨損性。不同于一般的資源如礦產(chǎn)資源,在使用過程中會不斷減少。電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)可重復(fù)多次使用而不會發(fā)生損耗,相反,在數(shù)據(jù)使用過程中可能會產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。⑤增值性。增值性也稱為積累性。一些通過技術(shù)手段實時獲取的動態(tài)業(yè)務(wù)和監(jiān)測電子數(shù)據(jù),隨著數(shù)據(jù)量規(guī)模不斷擴大,數(shù)據(jù)間的協(xié)同效應(yīng)和數(shù)據(jù)量本身的增加會使得電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值也隨之提升。⑥替代性。隨著信息技術(shù)更新?lián)Q代以及市場環(huán)境的變遷,一些舊的數(shù)據(jù)集合不再能適用新環(huán)境要求,新的數(shù)據(jù)指標將會替代舊的數(shù)據(jù)指標。⑦附著性也稱為依賴性。電子數(shù)據(jù)不能直觀被查看,必須通過設(shè)備讀取存儲介質(zhì)內(nèi)的二進制碼,然后通過計算機按一定的編碼規(guī)則轉(zhuǎn)換成我們需要的數(shù)據(jù)格式。因此,電子數(shù)據(jù)是以二進制編碼進行存儲,不能脫離載體單而獨存在。⑧共享性。電子數(shù)據(jù)因其可復(fù)制性和具有經(jīng)驗產(chǎn)品的公共物品性質(zhì)而形成的外部性和非排他性,使得電子數(shù)據(jù)具有共享性。⑨數(shù)據(jù)使用差異性。不同的企業(yè)或個人因其背景經(jīng)歷、對事物認識程度、理解能力、側(cè)重點差異性導(dǎo)致對同一電子數(shù)據(jù)的分析結(jié)果存在明顯偏差,數(shù)據(jù)分析結(jié)果的差異性還取決于企業(yè)或個人的分析目的、分析方法的選擇等主觀因素的影響。⑩時效性。數(shù)據(jù)資產(chǎn)給企業(yè)帶來的收益是逐年遞減的,按照目前數(shù)據(jù)的使用情況來看,數(shù)據(jù)資產(chǎn)所能創(chuàng)造的價值在五年后基本耗用殆盡。
電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類有很多種,本文所提出的幾種分類方式是服務(wù)于電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估方法的分類方式。
一是按電子數(shù)據(jù)是否與數(shù)據(jù)庫交互分為動態(tài)電子數(shù)據(jù)和靜態(tài)電子數(shù)據(jù)。汪振林(2013)根據(jù)收集措施的不同來對動態(tài)、靜態(tài)電子數(shù)據(jù)進行區(qū)分,若采用實時收集或電子監(jiān)視來收集數(shù)據(jù)則稱為動態(tài)電子數(shù)據(jù),反之為靜態(tài)電子數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,本文對該分類方法進行補充。本文認為在一個數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)是動態(tài)的,即便是靜態(tài)數(shù)據(jù)也是會進行修改、刪除等操作。因而從獲取數(shù)據(jù)的方式來判斷并不合適。本文從數(shù)據(jù)顯示是否與數(shù)據(jù)庫交互來區(qū)分,當數(shù)據(jù)使用者在查看數(shù)據(jù)時,數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中被讀取后顯示,此時數(shù)據(jù)若時依舊保持與服務(wù)器上數(shù)據(jù)庫的交互,則被稱為動態(tài)數(shù)據(jù)。若數(shù)據(jù)只是從數(shù)據(jù)庫一次性獲取后便斷開與數(shù)據(jù)庫的交互,便是靜態(tài)數(shù)據(jù)。
二是按行業(yè)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)程度由高至低分為數(shù)據(jù)強相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)弱相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。國家統(tǒng)計局于2011年以2008年聯(lián)合國重新修訂的《國際標準行業(yè)分類》(ISIC4)為參照修訂了《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》,本文根據(jù)該標準將總共二十大類的行業(yè)根據(jù)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)程度進行分類。其中數(shù)據(jù)強相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)數(shù)據(jù);信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)數(shù)據(jù);批發(fā)和零售業(yè)數(shù)據(jù);金融業(yè)數(shù)據(jù);科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)數(shù)據(jù);文化、體育和娛樂業(yè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括制造業(yè)數(shù)據(jù);建筑業(yè)數(shù)據(jù);住宿和餐飲業(yè)數(shù)據(jù);房地產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù);租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù);教育數(shù)據(jù);公共管理和社會組織數(shù)據(jù);國際組織數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)弱相關(guān)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括農(nóng)、林、牧、漁業(yè)數(shù)據(jù);采礦業(yè)數(shù)據(jù);電力、燃氣、水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)數(shù)據(jù);水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)數(shù)據(jù);居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù);衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)數(shù)據(jù)。該三級分類服務(wù)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估進行分類這一設(shè)想,通過不同層次采用不同方法以達到合理的、偏差小的評估結(jié)果。
三是按電子數(shù)據(jù)(能否以紙質(zhì)方式)顯示形式分為純電子數(shù)據(jù)和非純電子數(shù)據(jù)。純電子數(shù)據(jù)指只能在電子設(shè)備上進行顯示或稱軟拷貝,如視頻、動畫、音頻等。非純電子數(shù)據(jù)指不止能在電子設(shè)備上顯示(軟拷貝),還能通過硬拷貝的方式顯示閱讀,如文字、圖片、數(shù)字等。按電子數(shù)據(jù)是否直接獲取分為直接電子數(shù)據(jù)和間接電子數(shù)據(jù)。直接電子數(shù)據(jù)是通過一定的收集方式從來源處直接獲取。間接電子數(shù)據(jù)是從直接電子數(shù)據(jù)中衍生出來的數(shù)據(jù),也稱衍生數(shù)據(jù)。舉例來說,網(wǎng)絡(luò)商城的交易數(shù)據(jù)記錄為直接電子數(shù)據(jù),而通過處理產(chǎn)生的交易者的平均年齡則為間接電子數(shù)據(jù)。
四是按電子數(shù)據(jù)的類型可分為文本型數(shù)據(jù)、圖片型數(shù)據(jù)、音頻型數(shù)據(jù)和視頻型數(shù)據(jù)。本文的指標體系是建立在該分類之下,指標體系中的個性指標按照該分類而有所不同,具體指標選取詳見下后文中評估指標的選擇。
電子數(shù)據(jù)價值不僅在于其表面直觀體現(xiàn)的顯性價值,還在于對其進行數(shù)據(jù)分析的隱形價值。有些數(shù)據(jù)在分析后可具備合理的解釋,然而更多在于分析后所呈現(xiàn)的一些復(fù)雜的相關(guān)性。這種相關(guān)性通常會超出傳統(tǒng)理論的解釋范圍,這也是數(shù)據(jù)的研究魅力之一。
1.開發(fā)價值。開發(fā)價值也稱為挖掘價值、潛在價值或隱形價值。是電子數(shù)據(jù)價值中最重要的價值形式之一,包括科研價值、商業(yè)價值等,通過使用數(shù)據(jù)處理工具、初始數(shù)據(jù)梳理、建立模型、采用數(shù)據(jù)分析技術(shù)、利用數(shù)據(jù)和模型的關(guān)系優(yōu)化結(jié)果。經(jīng)過一系列的流程,將數(shù)據(jù)的隱形價值轉(zhuǎn)化為顯性價值,并將此結(jié)果應(yīng)用到生活各個領(lǐng)域,電子數(shù)據(jù)服務(wù)于醫(yī)療、商業(yè)、科研、教育、電子商務(wù)、市政服務(wù)、旅游、個人健康等。近年來,電子數(shù)據(jù)開發(fā)價值越發(fā)明顯,特別是大數(shù)據(jù)概念提出以來,數(shù)據(jù)隱形價值的挖掘算法理論不斷發(fā)展、改進,并形成分類、估計、預(yù)測、相關(guān)性分析、聚類、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等相對完善體系分支。
2.協(xié)同價值。協(xié)同價值也稱為附加值或創(chuàng)造價值,分為內(nèi)部和外部協(xié)同價值,數(shù)據(jù)內(nèi)部協(xié)同價值指數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高或數(shù)據(jù)量增加導(dǎo)致數(shù)據(jù)的關(guān)系明顯或產(chǎn)生新的關(guān)系,因而使得原有數(shù)據(jù)集的價值更具價值。數(shù)據(jù)外部協(xié)同價值指新的數(shù)據(jù)集的加入原有的數(shù)據(jù)集而導(dǎo)致更多數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的產(chǎn)生,該合并的數(shù)據(jù)集大于孤立兩個數(shù)據(jù)集的價值之和。將使得原有數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的作用,數(shù)據(jù)價值在數(shù)據(jù)間的協(xié)同效應(yīng)下發(fā)揮更大的價值。
3.現(xiàn)行價值?,F(xiàn)行價值是指數(shù)據(jù)在不經(jīng)過任何數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理之前就具有的價值,也稱為顯性價值或現(xiàn)實價值。在數(shù)據(jù)挖掘未出現(xiàn)之前,許多數(shù)據(jù)都是直接利用統(tǒng)計分析而得出具有參考意義的結(jié)果。
4.市場價值。市場價值也稱為交易價值,是指一項電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)在交易市場上的價格,它是買賣雙方通過相互競價博弈協(xié)商后產(chǎn)生的雙方都認同的價格。我國電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場尚未形成體系,但也已經(jīng)有一些代表性的交易平臺出現(xiàn),如數(shù)海交易平臺。該平臺通過平臺資源優(yōu)勢來編制合理的大數(shù)據(jù)定價機制,同時依據(jù)該機制構(gòu)建價格指數(shù),建立規(guī)范完善的電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易市場,為電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易雙方提供交易平臺。
5.經(jīng)濟價值。經(jīng)濟價值是開發(fā)價值的一種體現(xiàn)形式,在將隱形價值轉(zhuǎn)化為顯性價值的過程中或在對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行合理應(yīng)用時,企業(yè)或個人在該過程中直接提供技術(shù)服務(wù)。如數(shù)據(jù)分析、云計算等由數(shù)據(jù)或圍繞該過程而提供相關(guān)衍生的服務(wù)而取得的一定的收益。電子數(shù)據(jù)的經(jīng)濟價值在目前各種互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)、軟件開發(fā)行業(yè)、數(shù)據(jù)服務(wù)商、市場調(diào)查企業(yè)、市場研究企業(yè)中體現(xiàn)尤為明顯,帶動了一大批新興行業(yè),為社會創(chuàng)造了價值。
1.評價指標體系構(gòu)建思路
電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值是以開發(fā)價值為中心,按電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)的類型加以區(qū)分,以數(shù)據(jù)內(nèi)容質(zhì)量、數(shù)據(jù)市場供需、數(shù)據(jù)來源為主要分支,通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)自身和外部市場情況相結(jié)合、共性指標和各類型的個性指標相結(jié)合的電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系。本文所采用的方法是綜合估值法,或稱多變量綜合估值法,是指通過構(gòu)建一套評估指標體系,并運用一定的評估處理方法將不同指標整合成為一項綜合評估值。本文綜合考慮主客觀因素對指標權(quán)重的影響采用主客觀的組合賦權(quán)方法,主觀方法為層次分析法和序關(guān)系法,客觀方法為CRITIC法和變異系數(shù)法,構(gòu)建帶限制條件的求基于方差最小的最優(yōu)解方程并采用遺傳算法求得組合權(quán)重,根據(jù)求得的權(quán)重分別計算綜合評估值。
2.評價指標體系構(gòu)建原則
單指標選取通常要遵循SMART原則。“S”代表評價指標必須是具體、明確的,“M”代表評價指標必須是可度量、可評價的,“A”代表評價指標是可實現(xiàn)的、切合實際的,“R”代表指標是現(xiàn)實的、非假設(shè)的,“T”代表評價指標是明確時限的。本文的指標體系的構(gòu)建主要依據(jù)以下原則:第一,全面性和代表性相結(jié)合的原則。全面性體現(xiàn)在所選擇的指標能夠全面的解釋數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息,同時所選擇的指標應(yīng)當能體現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的核心價值。第二,定性和定量相結(jié)合的原則。定性指標體系中所選擇的指標含有對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的主觀價值判斷,定量指標體系中含有指標是數(shù)據(jù)資產(chǎn)客觀事實的反映。第三,一般性和特殊性相結(jié)合的原則。本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值體系要既能反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)標的共性同時也體現(xiàn)每個標的資產(chǎn)的個體表現(xiàn),將不同的標的資產(chǎn)加以區(qū)分。
一套完整的評價指標體系包括目標層、準則層、指標層,本文所構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系的目標層為數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估,準則層包括數(shù)據(jù)基本信息、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)市場供需、數(shù)據(jù)來源四種,同時下設(shè)若干指標及分指標,指標分為正向指標和反向指標,按其特殊性與否分為個性指標和共性指標:
①數(shù)據(jù)基本信息A。數(shù)據(jù)基本信息為電子數(shù)據(jù)的基本參數(shù),本文的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類為文本、圖像、音頻、視頻,本文由數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類來確定個性指標,因此個性指標主要集中在數(shù)據(jù)基本信息A中。②數(shù)據(jù)質(zhì)量B。數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)購買者的使用評價B1、是否經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗 B2、使用難度B3。③數(shù)據(jù)市場供需 C。數(shù)據(jù)市場供需包括數(shù)據(jù)的下載次數(shù) C1、主要用途種類 C2、交易市場上類似數(shù)據(jù)數(shù)量 C3。④數(shù)據(jù)來源 D。數(shù)據(jù)來源包括數(shù)據(jù)發(fā)布者 D1、獲取難度 D2、發(fā)布時間距今日的天數(shù) D3。
本文采用模糊數(shù)學(xué)中的集值統(tǒng)計方法對初選指標體系中的定性指標進行定量化處理,所有的定性指標評價區(qū)間為 。假設(shè)有A個專家對B項標的資產(chǎn)的C個定性指標進行判定,第 a(a=1,2,…,A)位專家對于任一標的資產(chǎn) b(b=1,2,…,B)的某一定性指標 c(c=1,2,…,C)給出的評價區(qū)間記為將A個區(qū)間疊加,則會形成經(jīng)典集值統(tǒng)計理論中的分布(落影)。落影函數(shù)反映每位專家的評價區(qū)間,可設(shè)為:
該式為每位專家落影函數(shù)。對于同一項標的資產(chǎn)的同一個定性指標b和c是不變的。將所有A位專家的落影函數(shù)進行重疊,則可以得到模糊覆蓋頻率樣本落影的估計函數(shù),該函數(shù)為多位專家評價區(qū)間上的分布。根據(jù)張衛(wèi)華和王建軍(2007)定性指標定量化的方法中對于傳統(tǒng)集值統(tǒng)計進行合理的改進,將傳統(tǒng)每個專家均分評判結(jié)果改為與專家評價區(qū)間寬度相關(guān)的權(quán)重確定方法:
式(2)說明專家給出的判斷范圍越小,說明專家的把握性越大,對于判斷越精準,這對于最終的檢驗有不少的提升。令為A專家的評估區(qū)間端點值從小至大排列而成的序列,令為評判區(qū)間包含區(qū)間各專家權(quán)重之和,即為:所以,分布函數(shù)為:
根據(jù)集值統(tǒng)計原理,標的資產(chǎn)b的第c個定性指標的綜合評價值為:
關(guān)于評判集中統(tǒng)計評估值是否較大程度上符合要求,主要判別方法是求集值統(tǒng)計樣本的方差,計算公式如下:
衍生判別集值統(tǒng)計結(jié)果可靠性的判別指標如下:
式(6)為所有專家對標的資產(chǎn)b的第c個定性指標好壞程度的量化評估值的可信度,其取值為[0,1],由于本文研究對象數(shù)據(jù)資產(chǎn)其內(nèi)容較為新穎、未形成業(yè)內(nèi)一致的標準,所以當T值大于等于0.75時,該次集值統(tǒng)計的定量評估值是可信的,專家意見基本上一致。當T值小于 0.75 時,必須組織專家重新評價。
為了避免指標間高關(guān)聯(lián)度和重覆計算,在指標構(gòu)造過程中,本文參考蘇為華(1995) 提出對指標體系必要性檢驗,即辨別力和冗余度檢測,使得評價指標體系更具全面性、科學(xué)性和層次性。本文就辨識度和冗余度這兩方面來對指標進行篩選,采用的是灰關(guān)聯(lián)度與灰關(guān)聯(lián)聚類分析方法對指標進行篩選。
本文選取了主客觀賦權(quán)方法相結(jié)合的組合賦權(quán)綜合指數(shù)法來衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值,通過各種主觀和客觀方法的對比,選出其中科學(xué)的經(jīng)典的兩種主觀方法:層次分析法(Analytic Hierarchy Process)、序關(guān)系法;兩種客觀方法:CRITIC法、變異系數(shù)法。
為了兼顧主觀意愿和客觀事實需要考慮對四種方法得到的權(quán)重值向量進行組合賦權(quán),設(shè)組合后的合理權(quán)重為 ,該權(quán)重使得各個標的資產(chǎn)每個指標得分至四種主客觀權(quán)重的各指標得分偏差盡可能的小。由于為組合權(quán)重可表示為:
可構(gòu)建相應(yīng)的拉格朗日函數(shù)求解該最優(yōu)化模型。由于計算量較大且存在的約束范圍較小,本文采用matlab的Fmincon函數(shù)與各種組合相結(jié)合求取全局最優(yōu)解。Fmincon函數(shù)求解結(jié)果是給出離初始點最近的極小值,但是由于本文的各組合權(quán)重的權(quán)重范圍為[0,1],范圍比較小,因此給出精度為0.01的[1,2,3,4]的各種組合,并求出每種組合下的局部最小值,所有組合的局部最小值的最小值即為近似全局最優(yōu)解。
本文數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息來自數(shù)據(jù)堂數(shù)據(jù)交易平臺。因該平臺數(shù)據(jù)文本類的數(shù)據(jù)較為完善,所以實證部分選擇文本類電子數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行分析。將收集的40個數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)分為用于構(gòu)建模型的測試組30個標的(編號由1-30)和用于模型檢驗的驗證組10個標的(編號為31-40)。主要模型參數(shù)求取及步驟如下:
根據(jù)文本類的數(shù)據(jù)資產(chǎn)特性,構(gòu)建表1的指標體系。
表1 文本數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估指標體系
將上文中文本類型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的初選指標體系中定性指標,即數(shù)據(jù)存儲格式A1、使用難度B3、數(shù)據(jù)發(fā)布者D1、獲取難度D2,分別邀請10位數(shù)據(jù)相關(guān)專家對40個標的資產(chǎn)進行評價。由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)較為新穎,不同專家對于同一資產(chǎn)的判斷會存在差異,所以本文對于每一個標的資產(chǎn)的每一個定性指標均由10位專家做出判斷,再從中選擇使得式(6)中最大的8位專家的評判區(qū)間,如若不能滿足大于0.75,則重新組織專家進行重新評判。①限于篇幅,四個定性指標的專家評判區(qū)間矩陣不再匯報,備索。
在指標篩選及以下權(quán)重確定的求解過程中,測試組并沒有參與計算。將15個指標進行標準化處理和灰關(guān)聯(lián)度與灰關(guān)聯(lián)聚類分析,設(shè)定分辨系數(shù)為0.65,并設(shè)閥值為0.85,可以得出表2結(jié)果。
表2 關(guān)聯(lián)度分析
可以發(fā)現(xiàn)指標數(shù)據(jù)條數(shù)A5分別與數(shù)據(jù)大小A4和字段數(shù)A6存在明顯的關(guān)聯(lián)關(guān)系,直觀來看,一個二維的數(shù)據(jù)大小A4是跟字段數(shù) A5 和數(shù)據(jù)條數(shù)A6存在乘數(shù)關(guān)系。因此三者一定程度上存在重復(fù)性計算,特別的是對于大數(shù)據(jù)來說字段數(shù)A6一般相對于數(shù)據(jù)條數(shù)A5來說數(shù)值非常小,此時數(shù)據(jù)大小A4與數(shù)據(jù)條數(shù)存在共線性,在該測試樣本的情況下,由表2可得該樣本的字段數(shù)A6與數(shù)據(jù)條數(shù)A5也存在關(guān)聯(lián)。為此,去除數(shù)據(jù)條數(shù)A5這一指標以打破這種關(guān)聯(lián)關(guān)系,提升數(shù)據(jù)的辨識度,降低數(shù)據(jù)的冗余度。
按前文所述的 AHP、序關(guān)系法、CRITIC 法和變異系數(shù)的方法分別計算各自的權(quán)重,得到主客觀方法相結(jié)合的綜合權(quán)重值。同時利用matlab根據(jù)構(gòu)建的最優(yōu)化函數(shù)式(8)求解可得,各權(quán)重的組合賦權(quán)結(jié)果見表1最后一列。②限于篇幅,各指標分類賦權(quán)的結(jié)果未做匯報,備索。
運用表1最后一列的組合權(quán)重值,利用模型計算測試組和驗證組的綜合指標得分,見表3。
表3 測試組和驗證組數(shù)據(jù)集合綜合得分排序
④ 限于篇幅,問卷設(shè)計未作匯報,備索。
表3中,50 000例人類工效學(xué)數(shù)據(jù)精簡版排名第一,因為其有較好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和規(guī)范性,在使用上效率高,同時該數(shù)據(jù)的市場需求大、數(shù)據(jù)獲取難度遠高于其他數(shù)據(jù),其來源具有權(quán)威性。從這幾點來看,該數(shù)據(jù)的評價都遠高于其他的數(shù)據(jù)。相反,新浪娛樂領(lǐng)域新聞數(shù)據(jù)集這個數(shù)據(jù)集合,其獲取渠道簡單,是個人從互聯(lián)網(wǎng)上簡單抓取,并未經(jīng)過數(shù)據(jù)的清洗和整理,獲取難度小、市場上供求多,所以評價相對較低。按上述方法,當該數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估體系在數(shù)據(jù)庫容量不斷增加之后,各區(qū)間的間隙將更加精細,可逐步精確至千分位、萬分位、十萬分位等。
1.市場調(diào)查細節(jié)
考慮到問卷調(diào)查的內(nèi)容為40個數(shù)據(jù)標的資產(chǎn),本文的問卷調(diào)查方式主要通過手機端收集問卷,以提高問卷調(diào)查的便捷性。問卷的發(fā)放對象為從事科學(xué)研究員、高校碩博士、與數(shù)據(jù)相關(guān)的計算機及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)員工。問卷內(nèi)容為40個數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)的介紹,包括數(shù)據(jù)產(chǎn)品概況、數(shù)據(jù)來源、發(fā)布時間、數(shù)據(jù)用途、數(shù)據(jù)應(yīng)用結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)格(數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)存儲格式、數(shù)據(jù)大小、數(shù)據(jù)字段)、數(shù)據(jù)細節(jié)截圖、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等,全面詳細的介紹數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)。
2.集合競價
本文的價值評估時點為 2016年1月31日,由于市場調(diào)查所需要的時間較長,并不能在2016年1月31日一天內(nèi)完成,所以本文假設(shè)宏觀環(huán)境短時間內(nèi)是一致的。因此市場調(diào)查集中在2016年1月31日前后一周內(nèi)完成。本次市場調(diào)查的主體是40個數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)的買賣雙方的心理定價,本文共發(fā)放343份問卷,其中269份為有效的買方和賣方的心理價格,采用使成交量最大化原則的集合競價方法確定各標的資產(chǎn)的交易價格??商崛〕山粌r格如表4。
表4 市場交易價格匯總表
在確保指標體系構(gòu)建、指標權(quán)重值計算準確和數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)價格問卷調(diào)查的有效性的前提下,將測試組的各標的資產(chǎn)的綜合得分和市場價格作回歸分析,得到的回歸模型即是指標體系模型下的無量綱評估值至市場價格的映射。本文將驗證組的資產(chǎn)標的評估值帶入回歸模型可得在該模型下的預(yù)期市場價格,該預(yù)期的市場價格同真實的市場價格進行比較和分析,以驗證該評估模型的可行性。本文將評估值和市場交易價格進行一元線性回歸主要是因為評估值與市場交易價格必然存在聯(lián)系,而評估值是各標的資產(chǎn)的相互比較所得,市場交易價格是由買賣雙方心理價格確定的,而買賣雙方定價行為同樣也是存在相互比較的結(jié)果。所以兩者如果存在映射的話,必然是線性的。根據(jù)所得測試組的評估值與市場交易價格作回歸分析可得:
F統(tǒng)計量為335.9226,F(xiàn)統(tǒng)計量的P值為3.951441751647090e-17,遠小于0.05,即可以拒絕原假設(shè)H0,回歸模型成立。評估值與市場交易價格存在明顯的線性關(guān)系,本文中數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估指標體系與市場認定的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價格因素是吻合的,該評估體系能反映標的資產(chǎn)的價值。
該回歸模型是基于測試組所得到的模型,現(xiàn)在我們將驗證組的評估代入該模型可得市場交易價格估計值,將其與問卷調(diào)查所得的市場交易價格進行比較,表5的偏差為(市場交易價格-市場交易價格評估值)/市場交易價格。
表5 驗證組市場真實價格與價格估計值表
① 限于篇幅,問卷設(shè)計未作匯報,備索。
從表5中可以數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)編號為36、37、39的偏差絕對值達到了10%以上,其他標的資產(chǎn)偏差絕對值均在10%以內(nèi)。若將10%內(nèi)的偏差設(shè)為合理范圍,則該模型的合理估計成功率為70%,若將16%內(nèi)的偏差設(shè)為合理范圍,則該模型的合理估計成功率為100%,當需大量評估的數(shù)據(jù)標的資產(chǎn),使用該模型來評估可以在很大程度上提高效率。該模型從整體來看該結(jié)果相對合理和準確,所以本文認為該模型的建立是有意義的,其估計是可行的。
本文采取文件調(diào)查的方式來獲取市場價格,將綜合評估值和市場價格作映射,并對驗證組的市場價格進行驗證,該思路一定程度上可用于資產(chǎn)評估方面研究的相關(guān)評估結(jié)論檢驗和借鑒。同時由于本文采用的方法均實現(xiàn)了計算機模塊化處理,能做到快速批量評估。數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)的交易通常采用互聯(lián)網(wǎng)平臺的形式,因此獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息的數(shù)據(jù)均為電子數(shù)據(jù)。將本文所述評估方法和流程結(jié)合計算機網(wǎng)絡(luò)輔助系統(tǒng)進行處理,在測試樣本庫中收納更多的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的同時,模型中的參數(shù)將不同程度的隨之變動,那么模型對已評估過的數(shù)據(jù)標的資產(chǎn)將會重新進行估價,這樣就能及時的反饋市場信息的變化和影響實時計算定價,實現(xiàn)動態(tài)評估。最后,本文認為動態(tài)評估在當前網(wǎng)絡(luò)信息化技術(shù)支撐下是可以實現(xiàn)的。通過拾建相關(guān)企業(yè)與資產(chǎn)評估機構(gòu)的接口,對相關(guān)企業(yè)所持有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)標的規(guī)模等情況以及相關(guān)評估的數(shù)據(jù)進行鏈接(API接口),在收集動態(tài)的評估數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,評估機構(gòu)可根據(jù)不同企業(yè)的類型調(diào)整不同的評估策略(甚至使用計算機AI人工智能技術(shù)自動給出評估策略),計算機網(wǎng)絡(luò)輔助系統(tǒng)根據(jù)設(shè)置好的評估方法和評估內(nèi)容直接給出評估結(jié)果,完成對相關(guān)企業(yè)所持有數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的實時評估。