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一、前言

在中国共产党十九届四中全会上，中央首次公开提出“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制。”这是中央首次在公开场合提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。

“数据是资产”已经成为全球共识。

各个层面对数据资产的定义基本形成共识。在中国信息通信研究院与中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合发布的《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》中，对数据资产的定义如下：数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

虽然行业内已经有许多数据资产交易案例，但对于数据资产价值评估方法、数据资产价值评估模型等，相关工作在全球范围内都处于起步阶段，尚未形成成熟的通用的成果。

在对于数据资产价值评估体系已有研究成果的基础上，本文总结出数据资产价值评估模型构建及求值的七步法，具有一定的现实意义。

二、数据资产价值评估模型构建的理论方法

在数据资产价值评估模型构建中，常用的理论方法为层次分析法（AHP）和专家打分法（德尔菲法），并在构造比较判断矩阵和计算权重的时候应用到YAAHP层次分析法软件。

（一）层次分析法（AHP）

层次分析法是美国在 20 世纪 70 年代提出的一种将定性和定量分析相结合的多准则决策方法。层次分析模型是把复杂的问题分成若干个组成因素，并按照支配关系分组形成层次结构。然后通过两两比较的方式，综合专家的判断，确定分析的结果。具体步骤如下：

（1）分析各因素的关系，建立递阶层次结构；

（2）对同一层次的多个元素，关于上一层次中某一准则的重要性进行两两判断，构造比较判断矩阵；

（3）由判断矩阵计算比较元素对于该准则的相对权重；

（4）计算合成权重。

在运用层次分析法时，如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。为保证递阶层次结构的合理性，需把握以下原则：

（1）分解简化问题时把握主要因素，不漏不多；

（2）注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。

（二）专家打分法（德尔菲法）

德尔菲法由兰德公司首次用这种方法用来进行预测，后来该方法被迅速广泛采用。这是一种将所需解决的问题单独发送到各个专家手中，征询意见，然后回收汇总全部专家的意见，并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家，再次征询意见，各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，逐步取得比较一致的预测结果的决策方法：

（1）组成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家；

（2）向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，由专家做书面答复；

（3）各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见；

（4）将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断；

（5）将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止；

（6）对专家的意见进行综合处理。