数据资产价值评估研究综述
摘要：在数字化转型的浪潮中，数据资产已经成为企业提升竞争力的有力武器。随着数据资产入表政策正式落地，数据资产价值评估成为数字经济时代的关键议题，研究运用CiteSpace软件对数据资产价值评估研究进行可视化分析，系统梳理了数据资产价值评估指标体系的发展与演变，归纳评述了数据资产评估的主要方法，着重分析了数据资产评估中新工具、新模型的运用，指出了现有评估方法的局限性与欠缺点，以期拓展数据资产管理、数据资产评估理论及实践的研究方向。
关键词：数据资产；价值指标体系；评估方法
0引言
数字经济，作为农业经济、工业经济后的一种新兴经济形态，正在我国展现出强劲的发展态势，已成为驱动经济增长的核心引擎。截至2022年末，我国数字经济规模已跃升至50.2万亿元，约占国内生产总值中的41.5%，彰显了其举足轻重的地位。伴随5G通信、云计算等高新技术的飞速进步，数据资源作为关键生产要素的重要性日益凸显其，为经济社会的全面发展注入了新的活力与机遇。
我国数据资产管理经历了积极的变革与发展，数据要素改革进程进一步加快。2023年9月，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，旨在规范评估的执业行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益。10月25日，国家数据局正式挂牌成立，标志着在优化数据管理机构和职责体系方面的重大改革。12月31日，财政部发布了《关于加强数据资产管理的指导意见》并制定相应的管理办法，为数据资产的规范管理提供了明确的指导。2024年1月1日，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，明确了数据资源的确认范围以及会计处理适用准则。其中数据资产入表是数据资产最终走向数据资本重要的一步，将开启数据要素产业化的大时代。这一系列政策文件的相继发布不仅为数据资产管理奠定了坚实基础，同时也通过强化数据资产的合规管理和高效流通使用进一步推动数据要素改革，为数字经济高质量发展阶段提供了重要支持。
数据资产价值的不确定性可能会引发数据交易市场的混乱，导致企业对数据资产的不合理配置。因此，合理准确的对数据资产进行评估，有助于企业正确认识数据资产重要作用，充分挖掘其潜在价值，提高数据资产利用效率，优化企业数据资产配置。本文系统梳理了数据资产价值评估指标体系的发展与演变，归纳与评述了数据资产评估的主要方法，着重分析了数据资产评估中新工具、新模型的运用，并发掘现有研究不足及以后的拓展方向。
1数据资产价值评估研究的可视化分析
1.1研究工具和数据来源
本文采用CiteSpace软件，在中国知网（CNKI）以“数据资产价值评估”为主题进行高级检索，文献来源为“学术期刊”和“学位论文”，共检索出304篇相关文献，为了确保研究的准确性和针对性，对文献进行筛选，剔除与研究主题无关的文献，最终构成本文的有效文献样本284篇。检索结果中，第一篇与数据资产价值评估的文献始于2015年，因此本文的研究时间跨度为2015—2024年。
1.2数据分析
首先，利用CiteSpace软件对筛选后的284篇文献进行了年度发文量的可视化处理，以图表形式（图1）直观展现了284篇文献的发表时间分布情况，从发文量的时间序列角度分析数据资产价值评估研究的整体发展历程和进展，从图中可以看出，2015—2018年文献研究数量较少，处于数据资产价值研究的开始阶段。2019年中评协发布《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》后，数据资产价值评估的研究热度逐年提高，同时由于国家对数据资产定价领域的重视以及政策指引，2019年之后的发文量呈爆发式增长。
其次，借助CiteSpace工具深入分析了数据资产价值评估领域的关键词，通过构建关键词共线图谱及高频关键词列表，揭示了该领域内关键词之间的内在联系与结构特征，见图2和表1。除“数据资产”“价值评估”以外，“评估方法”“电商企业”“物流企业”“收益法”“大数据”等词出现频次较高，反映出电商、物流等行业对于数据资产的重视程度较高，以往的数据资产价值评估研究与实践也显示出评估方法的高度关注。
最后，根据图2数据资产价值评估研究关键词共线图谱分析和表1高频词列表中的对近十年的数据资产价值评估领域的研究情况进行分析，本文梳理出了“影响因素”“模型构建”“评估方法”三大研究热点，所以本文围绕数据资产价值评估的指标体系和价值评估方法两个主题进行展开。
2数据资产价值评估的指标体系
数据资产价值评估的指标体系基于数据资产价值的影响因素构建，通过层次分析法、模糊综合评价法等方法计算指标权重。
2.1数据资产价值的影响因素
数据资产价值的影响因素是构建数据资产价值评估指标体系的基础，其价值变动收到多种因素的影响，经过学者研究整理，将数据资产的影响因素归纳为几种不同的类别。郑海平[1]分别从数据自身、法律、财务3个角度归纳数