从数据估值看数字化效益 恒丰银行发布《商业银行数据资产估值研究与入表探索》白皮书

　　数据资源向数据资产转化 直面价值评估新挑战

　　近年来，我国数字经济快速发展，占GDP比重已超过四成。数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，数据要素市场化建设加速推进。然而，数据流通不畅通问题制约着数据要素价值潜能的充分发挥，关键症结之一在于缺乏系统高效、标准统一的数据资产估值与定价方法。

　　2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，将数据资源纳入会计报表核算，并对数据资产评估提出了披露要求。在数据资源向数据资产转化的进阶阶段，数据资产估值与入表是需要持续探索的难题，从创新中寻求最优解，成为推动数据资产化的重要议题。

　　创新数据资产评估思路 破解数据资产化难题 

　　银行业作为数据密集型行业和数据要素市场的重要参与主体，对数据基础制度探索、数据要素市场建设具有重要引领突破作用。恒丰银行以“一流数字化敏捷银行”为战略愿景，凝心聚力推进数字化转型，在核心竞争力的蓄势过程中，以数据资产价值为导向，引导数据资源的高效配置。近年来，恒丰银行开展了数据资产估值与入表的前瞻性研究，从数据资产的“估值设计、方法构建、公式优化、参数计量、数据资产表构建”五个方面，创新提出新思路、新方法、新实践。

　　一是估值设计上，首次将数据资产价值划分为“投入价值”和“业务价值”进行评估。投入价值反映企业对数据资产的投入积淀，业务价值反映数据资产带来的经济效益，两者构成数据资产的总价值。这种估值方法，有助于分类计量成本和效益，优化数据资源配置。

　　二是评估方法上，将订单管理模式创新应用于数据资产价值评估。依据数据资源的调用情况，评估数据资产的潜在价值，即哪类数据调用量大，哪类数据资产的价值就越大，有助于树立数据资源的应用价值导向，提升数据共享成效。

　　三是公式优化上，对传统成本法进行了分解，以改良的成本法评估投入价值，以收益法评估业务价值代替收益率的测算，解决了不同方法联用导致的重复估值问题，同时增强了评估结果的准确性。

　　四是参数计量上，系统地构建了公允、可落地的估值参数体系。数据资产估值参数的设定对整个估值体系至关重要，当前以专家法为主的方法具有较强主观性。恒丰银行对重要参数进行了综合研判，建立了一套科学计量支撑的参数体系。

　　五是数据表构建上，基于数据资产估值研究，开创性构建了与估值体系相承接的“数据资产表”。这一数据表包含投入价值栏、业务价值栏、外部价值栏，涵盖数据要素投入、数据价值创造、数据产品交易的三大维度数据资产价值分析模式，为推动数据资产合理估值与披露提供创新思路。

　　基于构建的估值体系，恒丰银行进行了数据资产的估值实践。经测算，该行数据资产总价值221亿元，其中，从2019年末股改建账后，对数据资产的投入价值52亿元，业务价值169亿元。其中，业务价值是数据资产价值的主要部分，数据在赋能业务创新发展时，才能更好地释放价值。

　　探索数据资产价值运营 助力数据要素市场建设

　　数据资产价值评估与入表探索，是保障数据要素有序流通与价值挖掘的重要抓手，对推动数据要素市场化配置和数字经济高质量发展具有重要意义。商业银行依托数据资产估值和入表实践，一方面可加速数据资产定价机制统一标准建设，搭建与外部数据市场衔接基础。另一方面，围绕数据资产评估，可打造“数据资产管理中心、数据价值运营中枢、数据市场交易中介”，探索数字化价值创造新模式，培育出穿越经济周期的核心实力。

　　恒丰银行以数据资产估值与入表的创新实践，为推动数据要素市场建设、推进数据资产科学入表贡献“恒丰智慧”。下一步，该行将围绕数据资产评估，持续探索数据要素价值释放的有效路径，以金融力量助力数字中国建设。

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