网络信息企业的数据资产评估研究：以同花顺为例开题报告

 2023-02-02 08:51:04

1. 研究目的与意义

随着信息技术迅猛发展，全球涌现出大量的网络信息企业，推动了对网络信息企业估值的强烈需求。网络信息企业拥有大量的数据资产，但是在财务报表中却难以体现。数据资产一方面具有无形资产的属性，同时又不同于传统的无形资产，具有收益不确定性和价值影响因素的复杂性等特点，给评估工作带来了挑战。科学的对数据资产进行估值是亟待解决的一个问题。本人认为研究网络信息企业数据资产估值问题对提高解决问题能有巨大的帮助，同时能够对评估理论的发展做出一定贡献。

2. 研究内容和预期目标

数据资产具有无实体、可计量、能够为企业带来经济利益等属性，业内普遍将数据资产划分到无形资产的范畴。一般意义上的无形资产比如专利、商标等已经有了比较完善的评估方法体系，比如成本法、市场价值法、收益分成法和实物期权法等，但是数据资产不同于一般无形资产。首先获得数据资产的成本和效益往往是不匹配的。当数据规模较小时成本大于收益，当数据规模超过一定程度数据资产带来的经济收益会爆炸性增加，理论依据有梅特卡夫定律，网络的价值与联网用户数的平方成正比，因此成本法在大多数情况并不适用于数据资产价值计量。其次数据资产的价值是实现具有不确定性。数据资产一般是通过优化决策实现其价值，为企业带来更多的经济收益，但是数据资产对收益的贡献率比较难以测算，这给收益法的应用带来了困难。另外显示中数据资产交易市场不够活跃，加上不同数据资产之间差异很大，可比案例极少，目前而言数据资产估值无法使用市场法。

国内外部分学者虽然对数据资产估值进行了一定的研究，但是主要停留在定义和特征分析上，此次网络信息企业数据资产评估研究主要是在前人基础上，确定数据资产进行定义、分析数据资产的价值特征、提出数据资产估值方法并结合具体案例对网络信息企业数据资产进行估值。

3. 国内外研究现状

郜鼎,谢婧（2017）等认为，大数据资产化过程中所面临主要挑战是缺乏大数据资产划分依据、缺少大数据资产价值评估的完善体系、受限于传统会计信息质量要求、以及亟待健全的交易机制和法律法规。徐漪（2017）认为，国家应当在《会计》准则中添加与数据资产有关的条款和计量方式，把数据资产纳入无形资产范畴，同时参考无形资产计量方式采用收益现值法、市场价值法和重置成本法对数据资产进行计量。张咏梅, 穆文娟（2015）分析了大数据时代金融资产的特征和价值，选择采用成本法对金融资产进行评估，并确立了金融资产评估模型。李永红, 李金骜(2017)分析了互联网企业数据资产特性和价值构成，研究了不同资产评估方法对数据资产评估的局限性。周芹, 魏永长（2016）等分析了数据资产定义、价值来源、价值影响因素等问题，并以京东为例，创新的将层次分析法和蒙特卡洛模拟相结合来计算数据资产对电商企业的贡献度，解决了数据资产的不确定性问题。王建伯（2016）认为，数据资产是无形资产并引入收益现值法、市场价值法、重置成本法对数据资产定价进行讨论，同时提出了博弈方法、人工智能方法进行数据资产评估的观点。魏晓菁, 陈峰等（2015）认为数据资产可信度是数据管理过程中的一项重要参考指标，并提出一种数据资产可信度评估方法，从可信度角度实现数据资产价值的量化。杨禹（2006）强调了数据资产作为新兴生产力要素的重要性，认为企业应该把数据资产作为一种无形资产进行管理。王青华（2016）分析互联网在各个方面对资产评估行业的挑战。杜鑫（2016）分析了传统企业价值评估方法的不适用性，并介绍了用户流量估值模型，DEVA 模型和引入非财务指标的相对价值评估模型三种估值方法。郭文登（2017）认为报表未体现的能够为企业带来经济利益的数据资产是互联网企业高溢价原因之一。康旗，韩 勇（2015）认为大数据资产具有潜在和现实的社会价值，定义了大数据资产，界定其特征，对大数据资产化的管理提出了建设性意见。张志刚, 杨栋枢等（2015）采用了层次分析模型构建应用指标评价体系，并利用YAAHP层次分析法软件计算指标权重，从数据资产的成本和应用两方面研究，构建数据资产价值评估模型，提出一套全新的数据资产价值评估方法。Beiermann J, Ritten C J 等（2017）研究了数据信息在决策中的消极影响。Blni L, Turgut D（2016）研究了基于云计算的数据在房地产投资领域的价值。

4. 计划与进度安排

1、2022年11月至2022年1月，拟订提纲。通过学校图书馆书籍、电子网络、杂志以及硕博论文收集相关资料，在学习所有与论题相关知识点的基础上，总结并提炼出提纲，填写开题报告。

2、2022年1月至3月，完成初稿。进一步收集相关资料，按照前期拟订出的提纲，充实论文的内容，并对其加以具体分析论证，完成论文初稿。

3、2022年3月至4月，反复修改初稿。仔细阅读初稿，对其不足之处以及语句不通顺之处进行修改，并查阅近期文献充实论文。

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5. 参考文献

[1]郜鼎,谢婧,石艾鑫.大数据资产化面临的挑战[J].生产力研究,2017(1):131-133.

[2] 徐漪. 大数据的资产属性与价值评估[J]. 产业与科技论坛, 2017, 16(2):97-99.

[3] 张咏梅, 穆文娟. 大数据时代下金融数据资产的特征及价值分析[J]. 财会研究, 2015(8):78-80.

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