T/HAAI 004-2024 数据资产 数据评估定价办法

ICS 35.240.01
CCS L 70
团体标准
T/HAAI 004—2024
数据资产 数据评估定价办法
Data assets— Pricing method of data
2024 - 11 - 27发布2024 - 12 - 01实施
海南省人工智能学会 发布

目次
前言 .................................................................................. II
1 范围 ................................................................................. 1
2 规范性引用文件 ....................................................................... 1
3 术语和定义 ........................................................................... 1
4 指导性原则 ........................................................................... 1 多次性
........................................................................... 1 组合性
........................................................................... 2 多样性 ................................................................
........... 2
5 数据定价的定位与作用 ................................................................. 2
6 数据资源的定价流程 ................................................................... 2 梳理成本构成 ................................................................
..... 2
选择定价方法 ................................................................
..... 2
制定具体价格 ................................................................
..... 2
7 定价方法及其适用范围 ................................................................. 3 成本法 ................................................................
........... 3
市场定价法 ................................................................
....... 5
收益定价法 ................................................................
....... 6
参考文献 ............................................................................... 8
T/HAAI 004—2024
II
前言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本文件由海南省人工智能学会提出并归口。
本文件起草单位：中国电信股份有限公司数据要素技术创新（海南）中心、中国电信股份有限公司海南分公司、海南师范大学、武汉大学、海南科技职业大学。
本文件主要起草人：张小建、黄健强、陈文思、符舒凡、梁钰、吴佩琦、丁超、黄程杰、周政成、郭世坤、蔡雪云、严炜炜、王艺臻、白颢。
1
数据资产 数据定价方法
1 范围
本文件提出了数据交易标的定价的三种方法，及其对应的适用范围、原理及定价思路等。
本文件适用于各类企业针对数据资源、数据产品等尚未形成数据资产的数据交易标的的定价行为。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 36344-2018《信息技术 数据质量评价指标》
3 术语和定义
GB/T 36344-2018界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
数据资源 data resources
是指具有使用价值的数据，是可供人类利用的新型资源。
数据产品 data products
是指基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。
数据资产 data assets
是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。
[来源:GB/T 40685-2021，3.1，有修改]
数据交易标的 objections of data transaction
主要指数据资源、数据产品等尚未形成数据资产的数据交易标的。
4 指导性原则
数据交易标的的定价应当遵循多次性、组合性及多样性的原则。 多次性
2
在数据要素市场中，数据经过加工形成可流通的交易标的进行交易。数据交易标的在不同阶段和环节可能具有不同的价值，因此需要进行多次定价，以确保数据资产评估定价的准确性和控制的有效性。 组合性
数据交易标的定价的影响因素包括数据采集获取、数据治理、数据产品加工、数据流通、数据管理等多阶段产生各项费用，组成内容多源复杂，只有把数据交易标的的产生过程分解成能够独立核算的基本组成单元，再逐层汇总，才能准确计算整个标的的成本价格。 多样性
数据交易标的在不同的应用场景发挥效应不同，定价过程具有灵活、多样性特征。本标准内各种参数的适应条件也不同，定价时要根据具体情况灵活选择。
5 数据定价的定位与作用
本标准所述数据定价是以推动数据要素化流通、促进价值释放、实现数据资产化为目标，旨在撑数据价值评估、成本归集及列报与披露，具体作用包括以下几点：
——反映数据质量，提升数据质量管理水平：数据定价需要考量数据质量因素，如准确性、完整性和时效性等，促进数据提供者提高数据质量，推动数据资产的保值增值。
——推动成本归集，确保数据入表价值准确：采用成本法进行数据定价的企业，需要考虑数据资源的获取、存储、处理、分析等多个环节的成本，可更加准确地反映数据资源的成本情况，为后续的会计计量和披露提供有力支持。
——促进数据交易，激发数据要素价值释放：合理的数据定价机制能够吸引买卖双方参与市场，促进数据交易和流通。
6 数据资源的定价流程 梳理成本构成
数据交易标的的总成本包括具体包括数据采集获取成本、数据治理成本、数据产品加工成本、数据流通成本、数据管理成本等。 选择定价方法
定价方法包括：
a）成本法：针对尚无活跃公开交易市场的数据交易标的，可采取“成本法”定价；
b）市场法：针对已形成规模化、常态化交易的数据交易标的，可采取“市场法”定价；
c）收益法：针对交易活跃，且具有竞品或替代品的数据交易标的，可采取“收益法”定价。 制定具体价格
基于成本、价值、市场需求和竞争环境等因素，确定数据交易标的的具体价格，并根据市场反馈和销售数据，适时调整定价策略。
如涉及垄断定价争议，本标准建议引入第三方机构进行公正性认定。
3
7 定价方法及其适用范围 成本法
7.1.1
概述
采用成本法评估数据资产一般是按照该项数据交易标的形成过程中所发生的各项成本作为确定数据资产价值的基础，并对历史成本进行调整，以此确定数据交易标的价格的评估方法。
本标准提出的成本价是基于修正的成本价格法计算得到的价格（含税），其表达式如公式（1）所示：
Pc=TC×(1+R)×(1+T)×K ………………………（1）
式中：
Pc —数据交易标的价格
TC —总成本；
R —合理利润率；
T —适用税率；
K —修正系数,详见 7.1.5。
7.1.2
总成本
数据资产的总成本，具体包括数据采集获取成本、数据治理成本、数据产品加工成本、数据流通成本、数据管理成本等。
a)
数据采集获取成本：企业可通过内部生产采集及外部购买两种方式获取数据；
具体核算项目类别包括但不限于表1所示：
表1 数据获取阶段成本项目类别
获取方式
项目类别
内部生产采集
数据采集相关的终端设备折旧费、场地租金、水费、电费、空调费、网络费、采集系统（软件）成本、和下包商运维费等。
外部购买
数据采买相关的人工工资、数据购买价款、税费、注册费和手续费等。
间接调研
人工工资、设备折旧、场地租金、打印费、数据采集相关的网络费和下包商采集调研费等。
b)
数据治理成本：主要指企业为盘清数据资源家底，发掘企业数据资产，提升数据质量，开展的数据导入、去重、清洗、存储等工作所产生的成本；
具体核算项目类别包括但不限于表2所示：
表2 数据治理成本项目类别
成本产生方式
项目类别
数据治理规划
数据治理战略规划、制度建设、元数据管理规划、主数据管理、数据架构设计、数据安全设计等相关人工工资、资源成本及技术成本。
4
表2 数据治理成本项目类别（续）
成本产生方式
项目类别
数据治理实施
主数据与元数据治理、业务数据清洗、处理、管理、服务、应用等相关人工工资、资源成本及技术成本。
数据治理监控与改进
数据质量监控、数据安全监控、数据合规评估、数据治理效果评估等相关人工工资、资源成本及技术成本。
数据存储
自有服务器的购置成本（指该专项数据所涉及的服务器成本）、云端订阅费用等、存储软件的购买或自开发相关费用。
c)
数据产品加工成本：主要指企业为从数据中提取要素信息，将数据定义元数据描述进行标识，以方便数据后续合理转化与利用所产生的各项成本，包括对算力算法的利用，以提高后续数据挖掘的精确度和速度；
具体核算项目类别包括但不限于表3所示：
表3 数据产品加工阶段成本项目类别
成本产生方式
项目类别
数据核验
核验相关的人工工资、软硬件折旧摊销和下包商核验费等。
数据分析挖掘
数据打标相关的人工工资、软硬件折旧摊销和下包商数据处理费，以及数据挖掘相关的人工工资、软硬件折旧摊销、下包商数据研发费和可容试错费等。
d)
数据流通成本：指开展数据资产登记、合规、确权相关工作所产生的成本；
e)
数据管理成本：指通过优化、完善数据库的设计，以确保存储数据的持续、高效使用，保证数据系统安全、可靠运行，为业务实现提供支撑相关工作所产生的成本。
具体核算项目类别包括但不限于表4所示：
表4 数据维护/更新阶段相关成本项目类别
成本产生方式
项目类别
人力成本
与数据资产维护/更新相关的人力资源成本。
管理系统成本
与数据资产维护/更新相关的管理系统成本。
其他相关间接成本
其他与数据资产维护/更新相关的间接费用支出。
注：
若由几个成本核算对象共同负担的，即主要为间接成本，无法直接对应单一成本对象，应当选择合理的分配标准分配计入，通常是以成本动因占比方式来确定。成本动因可包括，开发相关数据交易标的所耗费的工时，开发相关数据交易标的所需的硬件运行小时数，数据交易标的的存储量，数据交易标的未来的经济收益预期，数据交易标的的可变成本总额，直接成本总额等。
5
7.1.3
合理利润率
可参照企业数据资产相关利润要求。
7.1.4
适用税率
按照项目所在地税务部门规定计算。
7.1.5
调整系数
调整系数应充分反映数据交易标的价值，综合考虑数据质量、数据预期应用价值、贬值等因素。
表达式如公式（2）所示：
?=?（?+?）(?−?) ………………………（2）
式中：
α—数据质量系数；
i —数据应用系数；
r —贬值系数。
各系数释义如下：
a）数据质量系数，综合考虑数据质量对数据资产价值的影响；参考GB/T 36344-2018《信息技术数据质量评价指标》国家标准，包括规范性、完整性、准确性、一致性、时效性和可访问性6个方面。评价规则，评价指标及计算方法详见T/HAAI 003—2024《数据资产 数据质量评价规范》。
b）数据应用系数，是数据应用对数据资产价值的影响；评价维度包括但不限于从市场关注度、应用场景广度等。评价规则，评价指标及计算方法参考附录A。
c）贬值系数，数据交易标的贬值主要体现在功能性贬值和经济性贬值两方面。功能性贬值与数据交易标的本身的业务价值变动有关。经济性贬值是指数据交易标的受外部因素影响导致其本身使用价值发生变动。 市场定价法
7.2.1
概述
市场法是在具有公开并活跃的交易市场的前提下，选取近期或往期成交的可比参照物价格作为参考，并调整特异性和个性化的因素，从而得到估值的方法。
7.2.2
原理与定价思路
关注市场相同或相似数据交易标的的交易情况，在可比案例数据交易标的交易价格的基础上，加入数据价格相关影响因子（修正系数），建立数据交易标的市场法定价模型。
7.2.3
可比案例的确定
可比案例应选择公开活跃交易市场上相同或相似类型数据交易标的交易。基于对数据交易标的情况的充分了解，搜集类似数据交易标的交易案例相关信息，包括交易价格、交易时间、交易条件等信息，考虑数据交易标的的交易条件、自身特点、所在行业以及获取与使用途径、相近数据类型、相近数据用途等因素，从中选取和确定可比案例。
7.2.4
修正系数确定
6
基准调整应充分反映数据交易标的与可比案例的差异，综合考虑数据质量、供求关系、期日差异、容量差异等因素。 收益定价法
7.3.1
概述
采用收益法评估数据资产，一般是通过测算该项数据资产所产生的未来预期收益并折算成现值，将其收益现值作为销售价格。
7.3.2
原理与定价思路
收益法的原理为，将数据交易标的在未来各年中预计为企业带来的经济收益，折现至当前时点的价值总和。其基本计算公式如公式（3）所示：
??=Σ??1(1+?)???=1 …………………………（3）
式中：
Pe——数据交易标的收益现值；
t——未来第t个收益期；
n——剩余经济寿命期；
Ft——未来第t个收益期带来的收益额；
i——折现率。
收益导向型的数据交易标的定价法估值思路关注数据交易标的的收益获取能力，考虑该数据交易标的或者类似数据交易标的的历史应用情况以及未来应用前景，估算数据交易标的收益年限和预期收益额。
7.3.3
预期收益年限的确定
使用收益法进行数据交易标的评估时，需要综合考虑法律有效期限、相关合同有效期限、数据交易标的自身的经济寿命年限、更新时间、时效性以及权利状况等因素，合理确定收益期限。收益期限的选择需要考虑使评估对象达到稳定收益的期限、周期性等，且不得超出产品或者服务的合理收益期。在确定收益期的过程中，需要考虑被评估数据交易标的在其收益期限是否存在衰减的情况，例如数据交易标的未来因广泛传播、更新迭代、下游市场需求下降等情况导致其价值出现降低，如存在则需要在预期收益的测算时考虑合理的衰减对预期收益进行调整。
7.3.4
预期收益额的确定
数据交易标的预期收益额的具体预测方式可采用直接收益预测、分成收益预测、超额收益预测和增量收益预测等。
直接收益预测法通常是针对特定应用场景下被评估数据交易标的的预期收益进行直接预测,并通过适当的折现率折现到评估基准日时点，以此作为该项数据交易标的的价值。适用于被评估数据交易标的的应用场景及商业模式相对独立,且以数据交易标的为组织带来的直接收益的可以独立计量并合理预测的情况。
分成收益法通常采用分成率计算数据资产的预期收益,并通过适当的折现率折现到评估基准日时点，以此作为该项数据资产的价值。适用于主营业务包括软件开发服务、数据平台
7
对接服务、数据分析服务等的技术服务公司，当其他相关资产要素所产生的收益不可单独计量时可采用此方法。
超额收益法将归属于被评估数据交易标的所创造的超额收益作为该项数据交易标的的预期收益。具体是先测算数据交易标的与其他相关贡献资产共同创造的整体收益，在整体收益中扣除其他相关贡献标的的贡献，将剩余收益确定为超额收益,并作为被评估数据交易标的所创造的收益并测算数据交易标的价值。适用于数据交易标的产生的收益占公司主营业务比重较高的数据服务公司，且其他资产要素对收益的贡献能够明确计量。
增量收益法基于未来增量收益的预期而确定的数据交易标的预期收益。该增量收益来源于对被评估数据交易标的所在的企业和另一个不具有该项数据交易标的的企业的经营业绩进行对比,即将由于该项数据资产使企业得到的利润或现金流量，与一个没有使用该项数据资产的企业所得到的利润或现金流量进行对比，将二者的差异作为被评估数据交易标的所创造的增量收益并测算数据交易标的价值。适用于评估以下两种情形下的数据交易标的价值,即可以使企业产生额外的可计量的现金流量或利润的数据交易标的(如通过启用数据交易标的能够直接有效地开辟新业务或赋能提高当前业务所带来的额外现金流量或利润)，以及可以使企业获得可计量的成本节约的数据交易标的(如通过嵌入大数据分析模型带来的成本费用的降低)。
8
参考文献
[1]
GB/T 36344-2018 信息技术 数据质量评价指标
[2]
GB/T 40685-2021 信息技术服务 数据资产 管理要求
[3]
T/CHTA 410-2023 数字技术 数据元件 估值与定价指南
9
附录A
（资料性附录）
数据应用系数
A.1 市场关注度
市场关注度，指市场对数据交易标的的关注程度，反映了数据交易标的的受众广度价值。如该类数
据交易标的的总交易量仅为1，则市场关注度评估指标值默认为0。
表A.1 市场关注度评估指标
维度
一级
指标
维度一级
指标描述
计算方法
测量值值
域
测量值解
释
评估方法
获取方
式
示例说明
市场
关注
度
市场对数据交
易标的的关注
程度
X=A/B
式中：
A=该数据交易标
的交易次数；
B=该类数据交易
标的总交易量。
X∈[0,1]
X越接近1
越好
依据系统存储
的交易次数自
动计算
计算机
自动检
查
/
A.2 应用场景广度
应用场景广度，指数据交易标的可被应用于多个场景的程度，反映了数据交易标的的复用价值。
表A.2 应用场景广度评估指标
维度
一级
指标
维度一级
指标描述
计算方法
测量值
值域
测量值
解释
评估方法
获取方
式
示例说明
应用
场景
广度
数据交易标的
可被应用于多
个场景的程度
MAX MIN
A MIN
X
−
−
=
式中：
A=该数据交易标的
应用场景数量；
MAX=同类数据交易
标的最大应用场景
数量；
MIN=同类数据交易
标的最小应用场景
数量。
X ∈
[0,1]
X越接近
1越好
依据数据交易
标的信息、交易
后评价统计数
据资产的应用
场景数
人工/计
算机检
查
客户收入相关
的数据包资产，
既可应用于金
融信贷风控场
景，也可用于电
商精准营销场
景