以下问题解答系大家在日常数据资产评估中遇到的典型问题，根据行业专家解答整理而成，仅代表专家的个人意见，供会员执业参考，不应被视为对相关法律法规、资产评估执业准则的解读，不能替代资产评估专业人员在执业中结合项目实际情况进行的职业判断。
问题一：
根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）：“企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益。开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产”、“本规定自2024年1月1日起施行。企业应当采用未来适用法执行本规定，本规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整”。由此可知，企业内部研究开发作为无形资产核算的数据资产入表其初始计量是基于2024年1月1日后发生的有关数据资产的支出。
根据财政部、国资委、金融监管总局和证监会2025年1月6日发布的《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2024年年报工作的通知》（财会〔2024〕26号）（以下简称“年报通知”）的相关规定，执行资产减值测试评估（估值）业务，确定投资性房地产、固定资产、使用权资产、长期股权投资等长期资产的可收回金额时，通常不应使用重置成本法。
作为无形资产核算的数据资产属于《企业会计准则第8号—资产减值》规范的长期资产，若在企业财务报告后续计量的过程中发生减值迹象，根据会计准则要求应当进行资产减值测试。但根据年报通知的要求，减值测试确定可收回金额又不能采用成本法。那此时我们在对数据资产进行减值测试时，该如何处理？
解析：
一、对于作为无形资产核算的数据资产的资产减值测试工作，我们首先要分析数据资产的账面情况，采用合理的方法进行减值测试，确定可收回金额，进而确定其是否减值以及相关的减值金额。
二、作为无形资产核算的数据资产在入表阶段，应当按照《企业会计准则第6号—无形资产》《〈企业会计准则第 6号—无形资产〉应用指南》等规定，对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。
三、作为无形资产核算的数据资产在后续计量过程中，应根据《企业会计准则第8号—资产减值》的相关规定，判断数据资产在资产负债表日是否存在减值迹象。实务中，应根据评估对象、价值类型、资料收集情况和数据来源等，参照会计准则的有关规定，选择恰当的评估方法。若数据资产的应用场景相对明确，未来的相关收益和风险可以合理确定，可以采用数据资产预计未来现金流量的现值（预计未来现金流量的预测应基于特定实体现有管理模式下可能实现的收益）确定可收回金额，或者以理性市场参与者在最佳应用场景下的现金流折现法计算数据资产的公允价值，再减去处置费用净额后确定其可收回金额；减值测试的范围可以是数据资产自身或者与数据资产共同产生效益的资产组；若在数据资产交易市场能够收集到足够多的数据资产交易案例，确定公允价值时也可以考虑采用市场法。当不存在相关活跃市场或者缺乏相关市场信息，且无法可靠预测该数据资产本身的现金流量时，资产评估专业人员方可考虑其他估值技术，此时必须严格遵守《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2024年年报工作的通知》（财会〔2024〕26号）中“通常不应使用重置成本法”的规定。
在此前提下，资产评估专业人员可模拟理性市场参与者的经济决策，估算其为获得与该数据资产提供同等服务能力或功能，在减值测试日所需承担的最合理替代代价。这可能包括外购替代数据、订阅替代服务、或估算缺乏该资产将导致的额外成本/损失（机会成本）的现值。此估算过程的本质，是推导市场参与者的最高支付意愿（脱手价），而非对资产成本的计量。采用此思路需做出严格假设，并在评估报告中进行充分披露和风险提示。
问题二：
请问：采用成本法评估城市自来水公司数据资产时，一线抄表员的人员工资以及自来水管道、水表等固定资产的投资费用，能否作为数据资产的重置成本？
解析：
城市自来水公司在开展供水业务的过程中，会不断地累积形成用户用水数据、水质监测数据、供水管网数据、企业经济指标等数据。这些数据经过脱敏、清洗和处理后，可以为供水企业内部运营、管理提供帮助，也可以通过数据交易为企业带来主营业务成本以外的利益价值。
根据《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17号），数据资产的重置成本，包括前期费用、直接成本、间接成本、机会成本和相关税费等。其中：直接成本包括数据从采集至加工形成资产过程中持续投入的成本，间接成本包括与数据资产直接相关的或者可以进行合理分摊的软硬件采购、基础设施成本及公共管理成本。问题所提到的一线抄表员的人员工资以及自来水管道、水表等固定资产是潜移默化的嵌入进数据采集的相应工作中，其主要作用依然是服务其供水这一主业的。所以，问题所提到的三项内容的支出或投资是不能全部作为数据资产采集的直接成本或间接成本的。评估时还需要根据具体情形进一步分析、确定能否从其中合理分摊或分割出确实是服务于“数据采集”的投入。此时分摊或分割的合理性直接关系到评估结论的可靠性，因此，需要建立一套客观、合理且有据可查的分摊标准（如按数据采集工作量占比、系统资源占用率等），并在评估报告中详细披露分摊的依据和过程。就问题中提到的几项内容，我们可以做进一步分析：
一线抄表员的人员工资属于混合成本。抄表员的本职工作是读取用户用水数据与收费，其在履行本职工作中的同时完成了用水数据的采集。因此，只有对应于其专门用于数据采集、校验、录入等活动所耗费的工时所对应的工资薪酬部分，方可作为直接成本或可分摊的间接成本计入。可以参考工时记录或其他恰当方法进行分割或分摊。
自来水管道、水表等固定资产投资属于基础设施成本。这些资产的主要功能是输送与计量，其设计、建造目的并非专门用于生成数据资产，数据采集是其运营中产生的衍生功能。只有当能明确划分资产功能中用于“物理输水”和“数据采集”的 ，才可以将“数据采集”功能部分的投入作为数据资产的重置成本进行归集，否则不建议计入。此时，可以采用以下方法进行分割或分摊。1.比例分摊法：将其中直接的“数据采集”功能模块的投资部分（如智能远传水表特有的传感模块、通信模块的增量成本等）作为数据资产的重置成本。2.机会成本或租金比例法：考虑这些基础设施在承载“数据采集”功能时所占用的资源，以一个较为谨慎的比例进行分摊。目前实务中通常只考虑“数据采集功能”的直接投入，比如部署等效数据采集系统（如物联网传感器、通信网络）的投入，而不将自来水管道、水表等固定资产投资计入数据资产的重置成本。
问题三：
在使用成本法评估数据资产价值时，如何运用质量评价结果？特别是在引用外部质量评价结论时应注意什么？收益法评估中，是如何考虑数据质量因素的？
解析：
一、从事数据资产评估，涉及数据资产质量评价时，首先，建议委托人优先选择在数据治理、数据质量评价领域有良好市场声誉、公开透明评价方法的专业质量评价机构，其专业资质和行业认可度是数据质量评价结果可信度的第一道保障。其次，按照数据资产评估的要求，与数据质量评价机构就采用的质量评价框架、指标权重、打分标准和数据来源进行讨论，向数据质量评价机构介绍资产评估相关规定和资产评估业务相关情况，提出出具专业报告的具体要求，使评价指标能够充分反映数据资产价值。
二、根据《数据资产评估指导意见》（中评协〔2023〕17号），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。在引用任何数据质量评价结果时，评估人员应遵守《资产评估执业准则—利用专家工作及相关报告》（中评协〔2017〕35号），资产评估机构和资产评估专业人员不因利用专家工作而减轻或者免除法律责任。通常数据质量评价机构由委托人聘请，并出具数据质量评价报告。针对数据资产这一特殊的资产类型，引用数据质量评价报告时的复核程序以及资产评估专业人员所需具备的能力相较于传统有形资产有显著不同，其核心在于理解数据资产的价值与其质量（准确性、完整性、一致性、规范性、时效性、可访问性等）的强关联性。
资产评估专业人员利用数据质量评价机构的专业报告，首先应当从数据质量评价机构的专业性、独立性以及所采用评价方法的科学性和依据标准的普适性等方面对评价主体与资质进行复核。其次，应当判断其作为评估依据的时效性和可靠性，必须深入了解和审视质量评价机构所采用的质量评价框架、评价时点、指标权重、打分标准和数据来源，尤其关注是否涵盖了与资产价值密切相关的指标。再次，进行现场与非现场补充验证，如与数据管理员、业务用户访谈，验证报告中反映的质量问题在业务实践中的真实影响；在获得授权且不侵犯隐私/商业秘密的前提下，对关键数据项进行小范围的准确性、一致性抽检；检查数据资产的技术元数据、数据血缘图，验证数据生产流程的合理性，间接佐证质量报告的结论。最后，资产评估专业人员应当将利用的专业报告作为工作底稿，必要时作为资产评估报告附件。
资产评估专业人员利用数据质量评价机构的专业报告也应当具备掌握数据资产相关核心概念、能够理解数据生命周期、熟悉数据质量维度，同时要能够解读质量评价报告并建立价值关联，熟悉数据相关法律法规和国家标准以及与数据技术团队沟通协作等核心能力。
三、在成本法评估中，模型中的质量调整系数代表了数据资产的效用比率或价值实现度。它反映了这样一个经济学原理：一项资产的投入成本可能在竞争中间接影响资产价值，而实际能实现的价值取决于其有效性和可用性。质量差的数据，即使投入成本高，其实际效用和价值也低。因此在成本法评估时，要设定质量基准与价值的映射关系，质量调整系数则代表了这个映射关系。
四、在收益法中，数据质量的影响更为复杂和动态，通常不采用简单的系数乘法，而是将其影响内化到收益预测的核心参数中。
影响收益预测：高质量数据能带来更高的业务收益。直接收益通常指直接通过数据产品或服务变现产生的现金流，对直接收益的影响主要体现在营业收入以及对应的成本费用。例如，数据的准确性较低则会降低客户支付意愿与单价或者增加售后成本与退款风险等，在直接收益预测时需要下调未来年度的预测销售收入，或提高收入的波动性（风险），同时提高营业成本或管理费用预测。间接收益指数据通过赋能主业、提升效率、降低风险等方式，间接贡献于企业整体产生的收益。例如，在精准营销场景中，专业质量评价机构评定的高“准确性”和“完整性”，可以直接作为支撑更高“客户转化率”和“客单价”预测的关键依据。
影响经济寿命：专业质量评价机构对“时效性”的评价结果，是判断该数据资产在特定场景下经济寿命的核心证据。
影响折现率：数据质量本身是风险的重要组成部分。如果专业质量评价机构的评价结果揭示了数据在规范性或一致性方面的缺陷，资产评估专业人员应当据此考虑相对较高的风险报酬率。
将外部专业质量评价机构的数据质量评价结果引入价值评估，极大地增强了评估结论的客观性和公信力。然而，其前提是“审慎引用”。评估人员必须履行尽职调查责任，深入理解其方法论，确保评价逻辑与评估目的相匹配。只有这样，质量评价结果才能从一个简单的“得分”，转变为支撑成本法中调整系数、收益法中关键参数的坚实依据，最终形成一份经得起推敲的数据资产评估报告。
综上，无论在成本法还是收益法中，数据质量评价结果都是不可或缺的影响因素。在成本法中，它通常以一个显性的调整系数形式出现，对重置成本进行“打折”；在收益法中，它的影响是隐性的和系统性的，渗透在收益额、收益期和折现率这三大核心要素的估算过程中。
执笔：厦门嘉学资产评估房地产估价有限公司南京分公司 章庆
南京长城土地房地产资产评估造价咨询有限公司 居剑
江苏华信资产评估有限公司 胡睿
审核：南京正浩资产评估有限公司 李小明
金证（上海）资产评估有限公司江苏分公司 徐晓斌
江苏华信资产评估有限公司 曹文明
江苏五星资产评估有限责任公司 任漱晨
