附件：数据资产评估指导意见-评估方法相关模型示例.pdf

附

（供参考）

一、收益法相关模型示例

（一）直接收益预测

1.技术思路

直接收益预测是对利用被评估数据资产直接获取的收益进行

预测的方式。

2.参考公式

=

式中：

——预测第期数据资产的收益额；

——预测第期数据资产的息税前利润。

3.适用场景

直接收益预测通常适用于被评估数据资产的应用场景及商业

模式相对独立，且数据资产对应服务或者产品为企业带来的直接

收益可以合理预测的情形。

例如：拥有用户数据的某公司建立数据资产管理中心，经用

户授权后，提供数据调用服务并收取费用。

（二）分成收益预测

1.技术思路

分成收益预测是采用分成率计算数据资产预期收益的方式。

具体思路是，首先计算总收益，然后将其在被评估数据资产和产

生总收益过程中作出贡献的其他资产之间进行分成。分成率通常

包括收入提成率和利润分成率两种。

2.参考公式

采用收入提成率时：

=×

1

采用利润分成率时：

=×

2

式中：

——预测第期数据资产的收益额；

——预测第期总收入或者息税前利润；

1——预测第期数据资产的收入提成率；

2——预测第期数据资产的净利润分成率。

3.适用场景

分成收益预测通常适用于软件开发服务、数据平台对接服务、

数据分析服务等数据资产应用场景，当其他相关资产要素所产生

的收益不可单独计量时可以采用此方法。

例如：对第一手数据进行加工利用并与软件开发服务等传统

IT项目结合为完整的解决方案，实现数据持续不断地在未来预测

期间间接变现。

在确定分成率时，需要对被评估数据资产的成本因素、场景

因素、市场因素和质量因素等方面进行综合分析。

（三）超额收益预测

1.技术思路

超额收益预测是将归属于被评估数据资产所创造的超额收益

作为该项数据资产预期收益的方式。具体思路是，首先测算数据

资产与其他相关贡献资产共同创造的整体收益，然后在整体收益

中扣除其他相关贡献资产的贡献，将剩余收益确定为超额收益。

除数据资产以外，相关贡献资产通常包括流动资产、固定资产、

无形资产和组合劳动力等。

2.参考公式

=−∑

=1

式中：

——预测第期数据资产的收益额；

——数据资产与其他相关贡献资产共同产生的整体收益额；

——其他相关贡献资产的种类；

——其他相关贡献资产的序号；

——预测第期其他相关贡献资产的收益额。

3.适用场景

超额收益预测通常适用于被评估数据资产可以与资产组中的

其他数据资产、无形资产、有形资产的贡献进行合理分割，且贡

献之和与企业整体或者资产组正常收益相比后仍有剩余的情形。

尤其是数据资产产生的收益占整体业务比重较高，且其他资产要

素对收益的贡献能够明确计量的数据服务公司。

例如：对自有及公开数据进行加工整合后通过提供可供查询、

自助分析的数据产品实现较明确的预期收益。

在确定超额收益时，首先将被评估数据资产与其他共