【摘 要】
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自2015年将“互联网+”写入政府报告,大数据和互联网上升至国家的战略层面,大至国家小到企业都开始关注大数据的潜在价值。近几年来,大数据不断展现出更高的价值,数据资产显然是企业越来越重要的战略性资源,所以对于轻资产化且高度依赖大数据开展日常业务的互联网金融信息服务企业来说,战略性意义更为突出。但是,目前大数据的相关研究,更多是聚焦在数据的挖掘与应用方面,大数据转化为数据资产后,企业层面的价值评估上
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自2015年将“互联网+”写入政府报告,大数据和互联网上升至国家的战略层面,大至国家小到企业都开始关注大数据的潜在价值。近几年来,大数据不断展现出更高的价值,数据资产显然是企业越来越重要的战略性资源,所以对于轻资产化且高度依赖大数据开展日常业务的互联网金融信息服务企业来说,战略性意义更为突出。但是,目前大数据的相关研究,更多是聚焦在数据的挖掘与应用方面,大数据转化为数据资产后,企业层面的价值评估上的研究相对来说还是较为缺乏。因此,本文对互联网金融信息服务企业的数据资产价值评估问题进行研究。本文首先对数据资产的概念进行梳理归纳并将其重新进行界定、对数据资产相关概念的关系进行梳理、数据资产的价值影响因素以及结合金融行业的特点对数据资产的特性进行总结归纳,分析了数据资产对互联网金融信息服务企业的价值实现流程,明确数据资产是互联网金融信息服务企业不可或缺的特殊无形资产。其次,结合2020年中国资产评估协会印发的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》讨论分析了传统资产评估方法在数据资产价值评估上的适用性和局限性。根据前文的分析以及借鉴无形资产价值评估方法的超额收益法的基础上,建立了多期超额收益法和层次分析法相结合的评估方法来对互联网金融信息服务的数据资产价值进行评估。该评估方法的思路是:首先根据超额收益法分割的核心思想将可以创造收益的资产分类为固定资产、流动资产和组合无形资产,运用超额收益法将组合无形资产价值从企业整体资产收益中分割出来,然后通过由层次分析法确定的数据资产的贡献率,并采用了专家权重系数来修正层次分析法的主观性差异,为了保证权重计算结果的稳健型,贡献率的确定采用算数平均法、几何平均法以及特征值法计算出权重的均值,继而对组合无形资产价值进行二次分割,计算出数据资产的价值。最后,论文以典型的互联网金融信息服务企业——同花顺为分析案例,检验了该评估模型的适用性。
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