本文是一篇会计论文，文章构建了一种较为具体，操作性较强的大数据资产的估值模型，填补目前在大数据资产评估方面的空缺，让企业财务报表的使用者全面了解企业的资产构成，大数据资产的价值，对外部投资者了解企业的当前资产状况有一定的借鉴意义。
1绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
随着技术水平的不断更新迭代，数字化产业的不断发展，越来越多的企业意识到数据对其发展的重要性，开始进行数字化转型，使得我国数字经济的规模不断扩张。数字经济是利用现代数据处理技术，迅速调集所需资源，来促进经济的高质量发展。由数据经济的发展，产生了产业数字化和数字产业化两大概念，产业数字化是将现代化的数据处理技术不断地应用在传统行业当中，向传统行业不断渗透，而数字产业化则是IDC（互联网数据中心）的建设与各地大数据交易所的成立使得与我国数据相关的产业链不断向下游发展壮大，政府及各行各业都在进行数字化转型，使得数据量不断暴增，反过来也推动我国IDC业务市场规模的不断增加[1]。如图1-1所示，2020年我国的IDC业务市场总体规模达到2238.7亿元，较2019年增长超过676亿元，同比增长43.3%，与2015年相比，市场规模增加了三倍多，达到近五年来最高增速，预测在2025年其规模将达到3000亿元。
IDC产业规模的不断扩张，反过来也推动数字经济的发展，数字经济的核心是信息化，而数据则是信息化的具体体现，由此发展产生了巨量的数据，使得数据中心的数量也不断增加，Alibaba、Tencent、Baidu、中国电信、华为、美团等大企业都在建立自己的数据中心，来应对数据的飞速增长。
1.2主要研究内容
本文基于现实背景提出研究选题，在对Facebook和美国通用电气两家公司市值和净资产的对比以及相关的文献梳理找到本文研究重点内容，在大数据资产的估值方面还未有学者提出较为合理的估值模型，需要大量学者们的深入研究。所以本文研究大数据资产的估值，分析大数据资产价值的影响因素，将影响因素对大数据资产的价值的核心体现不同将其价值构成分为四个部分，对其四个部分的价值构成进行量化得到B-S模型的标的资产的价值，对B-S模型的其他参数进行分析，得到大数据资产的价值。大数据资产估值方法的解决对存在大数据资产企业的财务报告进行了完善，同时对大数据资产之间交易金额的参考具有很强的现实意义，其次依据大数据资产价值的影响因素对提升其价值也提出相应的政策建议。
本章首先根据目前数字经济背景下，互联网产业及大数据产业的发展现状，以及大数据交易所成立所面临的交易等现实问题出发，提出研究大数据资产估值的必要性，针对现有的资产负债表已经不能完全反映企业当前的资产状况，对于为企业创造价值但未反映在企业财务报表中的大数据、人力资本等资产，研究这类资产进入企业的财务报表，在企业的财务报告中体现其价值，以及企业管理者全面掌握企业当前的资产状况具有实践意义。同时对文章研究过程中使用的研究方法进行说明，指出本研究的创新之处，最后从整体的角度展示本文研究的整体思路。
2相关概念及文献综述
2.1相关概念
2.1.1大数据资产的内涵
我们研究大数据资产的估值方法，需要首先知道大数据资产是什么，对大数据资产的内涵进行界定。数据的本质是为人们提供有用的信息，数据本身的价值微乎其微，只有为需要的人们或企业提供出有用的信息，才会发挥其价值。所以我们在估值过程中不能仅仅只是根据数据自身判断其价值，而是应该结合数据对实体产生的影响进行评估。而大数据最突出的一个特点就是规模之大，麦肯锡[2]的研究指出：大数据相较于数据来说首先是数据量巨大，但巨量的数据并不是都可以应用在企业的价值创造中，需要从其海量的数据中找出有用的信息，其次依附于目前互联网技术更新迭代较快使得数据的流转非常迅速，从久远的数据中是否可以获得有用的信息都是目前大数据存在的主要问题，而数据又是依附于实体的行为产生价值，大数据只有对实体行为产生影响时才会创造价值，成为资产。企业会计准则对资产的定义[3]是由企业过去的交易或事项形成，由企业拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的资源。在国内学者的研究中，较为认可的是秦荣生（2020）[4]基于国际会计准则提出的有潜力为企业产生经济利益，由企业过去的事项而控制的数据资源。在官方的研究中，中国信息通信研究院发布的《数据资产管理实践白皮书（4.0）》（2019）[5]对大数据资产的定义是：企业拥有和控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。
要将大数据确认为企业的一项资产，首先需要和企业的其他资产一样，由企业过去的交易或事项形成，目前大数据在企业的形成主要有两种方式，一种是由于企业的日常运营、消费者或是顾客的浏览记录，或是企业销售产品、购买服务或是制造业企业的生产数据等，来源于企业的内部；另一种是来源于企业外部，通过数据交易所购买的应用于企业内的大数据资产。两者虽然来源不同，但都是由于企业过去的事项形成的，能够为企业未来创造价值。
2.2文献综述
2.2.1大数据权属确定相关文献
根据资产的定义我们要将数据确认为一项资产，首先要确认的是该项数据是否由企业拥有或控制，由此我们研究大数据资产的价值评估首先要清楚的是其权属问题。网站上的数据是由用户在平台上注册，根据自身的偏好留下大量的浏览数据，但是网站却控制着这些数据，所以这些数据的权属应该属于用户还是网站，值得商榷。截至目前有关大数据资产的相关研究还未进入成熟阶段，只有少数的学者提出了该概念，也未有现实可行的法律法规解决数据的权属问题，学术界也未就该问题达成一致意见。一部分学者从法律的角度对其权属进行界定，如学者纪海龙（2018）[13]将数据根据存储的服务器的归属情况，进行界定，申卫星（2020）[14]从现有的法律角度，认为数据的制造者属于数据所有权的拥有者，对于上述电商数据来说权属应该归用户所有。而熊巧琴和汤珂（2020）[15]、高完成（2018）[16]基于法律中的隐私法，对数据进行拆分，比如上述电商网站的数据，将其所有数据分为涉及隐私的个人数据和不涉及隐私的数据产品，对于用户在网站注册的个人信息其权属归个人所有，但是对于用户的浏览数据，由于该数据不涉及用户隐私，将该数据的权属归网站平台。学者黄锫（2021）[17]是基于个人数据，对数据是否涉及个人敏感信息也进行分类，对不涉及个人敏感信息的数据，可以由网站和个人一块拥有其权属，也就是两个主体都可以对数据进行控制，对外交易等；而对于涉及个人敏感信息的数据来说网站不能拥有数据的权属，因为涉密信息一旦泄露会造成很大的影响，并且这类数据应该也严禁进行交易。
崔淑洁（2020）[18]结合法律和经济学两个学科，将数据的权属和获得的收益结合起来，对于企业来说与获得收益相比，更注重对于数据的保护，对于数据在使用过程中获得得收益，将收益分配在每一使用过程中，这样从侧面也反映数据的权属归属于使用其创造价值的主体。姬蕾蕾（2020）[19]将其权属分为两个方面，一方面是人格权是对个人数据财产利益的认可，主要还是保护个人隐私，另一方面是财产权是站在企业的角度，主要从对数据的占有、使用、收益和处分的权力配置来促进数据产业的发展。
3大数据资产价值影响因素分析.................23
3.1大数据资产的质量维度对其价值的影响..........................23
3.1.1大数据资产的完整性对其价值的影响........................23
3.1.2大数据资产的准确性对其价值的影响........................24
4大数据资产价值的构成与估值方法的选择......................33
4.1大数据资产价值的构成........................33
4.1.1平台用户数和点击量..................................33
4.1.2大数据资产使用权产生的价值..........................36
5估值模型的构建.............................55
5.1B-S模型的基本假设............................55
5.2模型各参数的确定..................55
5估值模型的构建
5.1B-S模型的基本假设
对于该问题的研究，首先应该建立一个合理的估值模型。大数据资产直接分析相对复杂且具有不确定性的特点。在大数据资产转移之后，初始公司仍占有对大数据的使用权，因此通过大数据转移，所有涉及数据资产的公司都可以从中获益。同时，许多外界影响也会对大数据资产的价值产生干预，大数据资产在交易过程中的流通形势类似于树状结构，且会不断延伸扩展。在此背景下，可选用与其结构最为接近的B-S模型，B-S模型是标的证券期末价格具有多样性，模型价格也具有树状结构，这与大数据资产在不同企业及应用场景下会产生不同价值相类似。实物期权定价法则可以捕获公司的隐藏价值和隐性发展因素，由于大数据资产是动态变化的，实物期权法的动态评估方法则刚好可与其匹配。以下为B-S模型的8个重要假设：
（1）假设标的资产价格是一个随机变量，其价值服从正态分布；
（2）假定在期权有效期内以国债收益率为测度指标的无风险利率不变；
（3）大数据资产交易市场摩擦为零，即交易过称中资产可分割，无其他资本；
（4）在期权有效期内，大数据资产不会产生额外收益；
（5）大数据资产期权为到期日行权的欧式期权；
（6）大数据资产交易市场中不会产生无风险套利现象；
（7）大数据资产较为连续，即交易市场中的企业符合持续经营；
（8）任何大数据资产的购买者能以短期的无风险利率借得任
