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中评协印发专家指引第9号数据资产评估

时间:2020-01-12  访问:

中国会计视野讯 中评协《关于印发<资产评估专家指引第9号——数据资产评估>的通知》。

公告称,为指导资产评估机构及其资产评估专业人员执行数据资产评估业务,中国资产评估协会制定了《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》,现予印发,供资产评估机构及其资产评估专业人员执行数据资产评估业务时参考。请各地方协会将《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》及时转发资产评估机构。

以下为公告全文:

资产评估专家指引第9号——数据资产评估

本专家指引是一种专家建议。评估机构执行资产评估业务,可以参照本专家指引,也可以根据具体情况采用其他适当的做法。中国资产评估协会将根据业务发展,对本专家指引进行更新。

第一章  引言

第一条  针对数据资产特点,结合目前实际操作中的部分难点和要点,中国资产评估协会组织制定了本专家指引。

第二条  本专家指引所指数据资产是由特定主体合法拥有或者控制,能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。

第三条  本专家指引所指数据资产评估,是资产评估机构及其资产评估专业人员遵守法律、行政法规和资产评估准则,接受委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算,并出具资产评估报告的专业服务行为。

第二章  评估对象

第四条  数据资产的基本状况通常包括:数据名称、数据来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等。执行数据资产评估业务时,资产评估专业人员可以通过委托人提供、相关当事人提供、自主收集等方式获取数据资产的基本状况。

第五条  数据资产的基本特征通常包括:非实体性、依托性、多样性、可加工性、价值易变性等。通过对数据资产基本特征的了解,可以帮助资产评估专业人员分析基本特征对数据资产价值评估的影响。

(一)非实体性:数据资产无实物形态,虽然需要依托实物载体,但决定数据资产价值的是数据本身。数据的非实体性导致了数据的无消耗性,即数据不会因为使用频率的增加而磨损、消耗。这一点与其他传统无形资产相似。

(二)依托性:数据必须存储在一定的介质里。介质的种类多种多样,例如,纸、磁盘、磁带、光盘、硬盘等,甚至可以是化学介质或者生物介质。同一数据可以以不同形式同时存在于多种介质。

(三)多样性:数据的表现形式多种多样,可以是数字、表格、图像、声音、视频、文字、光电信号、化学反应、甚至是生物信息等。数据资产的多样性,还表现在数据与数据处理技术的融合,形成融合形态数据资产。例如,数据库技术与数据,数字媒体与数字制作特技等融合产生的数据资产。多样的信息可以通过不同的方法进行互相转换,从而满足不同数据消费者的需求。该多样性表现在数据消费者上,则是使用方式的不确定性。不同数据类型拥有不同的处理方式,同一数据资产也可以有多种使用方式。

数据应用的不确定性,导致数据资产的价值变化波动较大。

(四)可加工性:数据可以被维护、更新、补充,增加数据量;也可以被删除、合并、归集,消除冗余;还可以被分析、提炼、挖掘,加工得到更深层次的数据资源。

(五)价值易变性:数据资产的价值受多种不同因素影响,这些因素随时间的推移不断变化,某些数据当前看来可能没有价值,但随着时代进步可能会产生更大的价值。

另外,随着技术的进步或者同类数据库的发展,可能会导致数据资产出现无形损耗,表现为价值降低。

第六条  数据资产的价值影响因素包括技术因素、数据容量、数据价值密度、数据应用的商业模式和其他因素。

其中技术因素通常包括数据获取、数据存储、数据加工、数据挖掘、数据保护、数据共享等。

第七条  数据资产可以按照数据应用所在的行业进行划分,不同行业的数据资产具有不同的特征,这些特征可能会对数据资产的价值产生较大的影响。以下列举的是部分行业数据资产的特征。

(一)金融行业数据资产的特征通常包括:

1.高效性:金融数据资产的高效性体现在能够提高金融系统运行效率,降低系统运行成本和维护成本,为数据库终端拥有人带来超额利润。数据库终端以科学技术为核心,不断进步的技术可以降低数据库终端的维护成本。

2.风险性:金融数据资产的风险性主要包括研发风险和收益风险。研发风险是指在研究开发过程中,研究开发方虽然作了最大限度努力,但由于现有的认识水平、技术水平、科学知识以及其他现有条件的限制,仍然发生了无法预见、无法克服的技术困难,导致研究开发全部或者部分失败,因而引起的财产上的风险;数据库终端是在经历一系列研发失败之后的阶段性成果,研发失败的支出作为费用处理,账面的资产价值与研发成本具有弱对应性。金融数据资产的收益风险是指数据库终端的经济寿命受技术进步和市场不确定性因素的影响较大,竞争对手新开发或者升级的数据库终端有可能使得权利人的该项资产价值下降。

3.共益性:金融数据资产的共益性是指数据库终端可以在同一时间不同地点由不同的主体同时使用。例如,数据库终端有不同的账号和密码,不同的个人账号和密码可以同时登录使用,机构的同一个账号和密码也可以同时由机构内不同人员登录使用。

(二)电信行业数据资产的特征通常包括:

1.关联性:电信行业数据几乎承载了用户所有的通信行为,并且数据之间存在着天然的关联基因。

2.复杂性:电信行业数据不仅包括结构化数据,也包括非结构化数据以及混合结构数据。

(三)政府数据资产的特征通常包括:数量庞大,领域广泛,异构性强。政府数据跨越了农业、气候、教育、能源、金融、地理空间、全球发展、医疗卫生、工作就业、公共安全、科学研究、气象气候等领域。这些来源广泛、数量巨大、非结构化的异质数据,增加了政府管理的难度。

数据资产对政府公共管理的潜在利用价值大。尽管数据资产能在各个领域显著提高创新力、竞争力和产出率,但对于不同部门而言,数据资产所带来的收益程度不同。政府数据资产的构成和特点分析表明,政府在数据占有方面具有天然的优势。占有巨量数据是从数据中挖掘出巨大价值的前提,但由于政府数据资产来自于横向的不同部门或者管理领域以及纵向的不同层级,其数据资产管理面临着巨大的难度,这一难度既有数据资产及其技术发展方面的障碍,也有政府组织之间相互独立的限制和跨职能部门交流的障碍。

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