资产评估落地，数据产业化加速推进

数据资产评估指导意见发布，对数据资产的特性、产权、价值因素、评估方法等给出框架性指导。1）9月8日，为规范数据资产评估执业行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益，在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，自2023年10月1日起施行，主要对数据资产的特性、评估的产权对象、价值影响因素、可行的评估方法等方面给出框架性指导。2）具体内容包括：相较于其他资产，数据具备非实体性、依托性、可共享性、可加工性和价值易变性等特性；可供评估的数据产权类型包括资源持有权、加工使用权、产品经营权等；成本因素、场景因素、市场因素、质量因素等均会影响数据价值，其中《指导意见》明确提出，资产评估专业人员应当关注数据资产质量，必要时可以利用第三方专业机构出具的数据质量评价专业报告或者其他形式的数据质量评价专业意见等；评估方法主要包括收益法、成本法及市场法，其中收益法指的是数据资产未来预期收益的现值，成本法主要用重新制造数据资产的成本乘以价值调节系数，市场法即基于已有市场的数据交易价格作出修正。 市场规模或已达四十亿元，资产评估拉开产业化大幕。1）根据发改委报道，据初步测算，全国企业数据要素支出规模约为3.3万亿元。参考资产评估收费水平测算标准，我们假设1.2‰的计费率，则目前数据资产评估市场规模或约40亿元，伴随数据要素应用加快，有望继续高增。2）市场交易的基础指标包括量与价，而资产评估即为对应市场设定了基础的“价值锚”。回顾以往数十年的资产评估方案，包括专利资产、投资性房地产、不良资产等，我们认为，资产评估将正式打开对应要素的产业化路径。 数据将成为数字经济时代第一要素，落地速度或持续超预期。1）本次《指导意见》，正式明确了数据资产将以何种价值入表，以及未来将以何种价值交易，进一步推动数据要素的价值实现，产业化、资本化路径有望逐步展开，数据有望成为数字经济时代的第一生产要素。2）2021-2023年，广东、四川、浙江、上海、长沙等地均已启动数据要素相关试点工作，力争在区域性数据要素市场的工作机制、资源管理平台、参与主体和载体、数据产品与服务、政策与运营体系、典型案例等方面实现有效探索；7月28日，据人力资源和社会保障部消息，任命刘烈宏为国家数据局首任局长；8月21日，财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。伴随自上而下监管体系的确立，我们认为数据确权、收益、交易等方面的政策有望陆续推出，数据要素落地进度有望持续超预期。 相关标的： 数据资产评估、登记及确权：易华录、深桑达、人民网等； 国资云及政务数据要素：深桑达、易华录、太极股份、云赛智联等； 自有数据产品：上海钢联、中远海科、卓创资讯、航天宏图等； 垂类公共数据要素：久远银海、山大地纬、中科江南、德生科技、万达信息等。 风险提示：政策推进不及预期、政府支出不及预期、行业竞争加剧、宏观经济风险。 1.数据资产评估指导意见发布，市场规模或已达四十亿元 9月8日，为规范数据资产评估执业行为，保护资产评估当事人合法权益和公共利益，在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》现予印发（以下简称“《指导意见》”），自2023年10月1日起施行。 数据特性：非实体性、依托性、可共享性、可加工性和价值易变性。相较于其他资产，数据具备一定的特殊性。根据《指导意见》，数据资产无实物形态、必须存储在一定的介质里、可以被复制共享和应用、价值易发生变化等。 图表1：数据资产的特性 数据产权：资源持有权、加工使用权、产品经营权等。根据《指导意见》，执行数据资产评估业务，应当根据数据来源和数据生成特征，关注数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等数据产权，并根据评估目的、权利证明材料等，确定评估对象的权利类型。 价值影响因素：成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。1）根据《指导意见》，执行数据资产评估业务，需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。2）其中，《指导意见》明确提出，资产评估专业人员应当关注数据资产质量，并采取恰当方式执行数据质量评价程序或者获得数据质量的评价结果，必要时可以利用第三方专业机构出具的数据质量评价专业报告或者其他形式的数据质量评价专业意见等。 图表2：数据资产价值的影响因素 评估方法：收益法、成本法和市场法。资产评估专业人员应当根据评估目的、评估对象、价值类型、资料收集等情况，分析上述三种基本方法的适用性，选择评估方法。 1）收益法：数据资产未来预期收益的现值。 预期收益：首先结合数据资产的历史及未来应用前景，并结合应用或拟应用企业的经营状况，分析其经济收益的可预测性；可采用直接收益、分成收益、超额收益和增量收益等预测方式。 折现率：根据管理、流通、数据安全、监管等风险估算折现率。 期限：综合考虑法律有效期、合同有效期、资产更新时间、资产时效性等因素。 图表3：直接收益公式 图表4：分成收益公式 图表5：超额收益公式 图表6：增量收益公式 2）成本法：通过重新制造数据资产的成本，乘以价值调整系数。 重置成本：首先考虑形成数据资产所需的全部投入，分析数据资产价值与成本的相关程度；重置成本包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。 价值调整系数：例如结合数据质量、剩余经济寿命等确认相关调整系数。 图表7：成本公式 3）市场法：根据市场已有数据交易价格，以数据特征的差异作为修正评估数据价值。 可比案例：该数据资产或者类似数据资产是否存在合法合规、活跃公开的交易市场，以及可比案例；根据数据资产的特点，选择可比案例，例如权利类型、交易市场及方式、规模、应用领域等。 调整系数：考虑质量差异调整、供求差异调整、期日差异调整、容量差异调整以及其他差异调整等。 图表8：市场法公式 我们估算，数据资产评估市场规模或约40亿元，伴随数据要素应用加快，有望继续高增。1）根据发改委报道，据初步测算，全国企业数据要素支出规模约为3.3万亿元。2）参考中国资产评估协会发布的资产评估收费水平测算标准，在计件模式下，假设1.2‰的中值计费率，则目前数据资产评估市场规模已达到39.6亿元。3）伴随数据要素应用加快，我们认为资产评估市场有望继续高增。 图表9：资产评估差额定率累进收费表 2.资产评估拉开产业化大幕，数据将成数字经济时代第一要素 资产评估为市场设定“价值锚”，正式打开要素产业化路径。市场交易的基础指标包括量与价，而资产评估即为对应市场设定了基础的“价值锚”。回顾以往数十年的资产评估方案，包括无形资产、专利资产、投资性房地产、不良资产等，我们认为，资产评估将正式打开对应要素的产业化路径。 图表10：部分资产评估指导意见 我们认为，数据资产评估意见落地，标志着数据产业化序幕正式拉开。1）8月21日，财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对于符合规定定义和确认条件的数据资产，可确认为无形资产或存货，数据正式完成了从自然资源到经济资产的跨越。 2）而本次《指导意见》，正式明确了数据资产将以何种价值入表，以及未来将以何种价值交易，进一步推动数据要素的价值实现，产业化、资本化路径有望逐步展开。 数据将成为数字经济时代第一要素，落地进度有望持续超预期。1）根据发改委报道，2022年12月19日，中共中央、国务院对外公开《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”），系统性布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”，擘画了数据要素发展的长远蓝图，对我国率先掌握数字文明时代第一要素——数据要素，迈向社会主义现代化强国新征程具有重要历史意义。2）2021-2023年，广东、四川、浙江、上海、长沙等地均已启动数据要素相关试点工作，力争在区域性数据要素市场的工作机制、资源管理平台、参与主体和载体、数据产品与服务、政策与运营体系、典型案例等方面实现有效探索。3）7月28日，据人力资源和社会保障部消息，任命刘烈宏为国家数据局首任局长。伴随自上而下监管体系的确立，我们认为数据确权、收益、交易等方面的政策有望陆续推出，数据要素落地进度有望持续超预期。 图表11：数据成为数字经济关键生产要素 图表12：部分地区数据要素试点方案梳理 3.相关标的 数据资产确权、登记与评估：易华录、深桑达、人民网等； 国资云及政务数据要素：深桑达、易华录、太极股份、云赛智联等； 自有数据产品：上海钢联、中远海科、卓创资讯、航天宏图等； 垂类公共数据要素：久远银海、山大地纬、中科江南、德生科技、万达信息等。 风险提示 政策推进不及预期：数据要素化的推进受多方面因素影响，尤其是政策，可能导致推进速度低于市场预期。 政府支出不及预期：数据要素仍需要政府做一定的前期投入，若政府支出不及预期，产业增速可能会受较大影响。 行业竞争加剧：各公司发展情况各异，存在一定不确定性，若竞争加剧则可能会导致公司受益程度不及预期。 宏观经济风险：宏观经济若有压力，可能导致实体经济的损伤较大，短期难以恢复。