大型制造企业数据资产价值评估研究 ——以美的为例

王晓慧

武汉轻工大学

摘要：随着世界经济发展,“云计算”、“区块链”、“物联网”、“互联网”、“人工智能”、“5G”等数字技术纷沓而至,加剧了海量数据的产生,由此我们迈进了数字经济时代。数据已经成为资源和资产,数据是驱动数字经济发展的最核心动力,同时也是数字经济时代最核心基础的战略资源。随着数字化进程的推进,各种前沿的数字技术得到大力发展,企业纷纷借助数字技术进行数字化转型,产生和积累了大量数据资产。许多实际并购案例中,并购方往往愿意支付高额溢价,很大一部分原因是因为被并购方已经积累了很大价值的数据资产,这表明数据资产的价值正在被发现。 目前关于数据资产的研究主要集中在互联网行业,关于制造企业数据资产分析少之又少。但我国一些大型制造业早已开始数字化转型之路,企业生成的数据资产逐渐累积,已达到相当的水平,同时国家正在探索数据资产入表的有效途径,数据资产入表是数据资产走向数据资本重要的一步,将开启数据要素产业化的大时代。而数据资产走向数据资本需要完善的定价估值体系,基于此,本文以大型制造企业为研究对象,尝试构建一个有效的数据资产价值评估模型,并选取具有代表性的美的集团作为研究案例,对其进行数据资产价值评估,验证模型的可行性,为完善定价估值体系贡献微薄之力。 通过研究发现,数据资产根据来源、生产途径以及应用场景来区分可分为不同种类,在不同的企业中各种类数据资产比例不一,具有非实体性、时效性、准确性等多种特点。为合理评估企业数据资产的整体价值,本文将企业的整体数据资产看作为特殊的无形资产,构建改进的多期超额收益模型,以美的集团为例,详细分析其数据资产的基本情况,对模型各参数的计算作出说明,选择合适的方法预测企业未来的自由现金流量,计算出流动资产、固定资产和表内无形资产的贡献值,分离出企业的增量收益后,利用层次分析法计算出数据资产对增量收益的贡献权重,最终得到美的数据资产价值为309.06亿元,初步验证了该模型的可行性,为我国大型制造业企业数据资产的价值评估提供了一定参考。 

关键词：

制造企业;数据资产;价值评估;多期超额收益法;层次分析法;

• 专辑：

  工程科技Ⅱ辑;信息科技;经济与管理科学

• 专题：

  电力工业;计算机软件及计算机应用;工业经济;企业经济;会计

• DOI：

  10.27776/d.cnki.gwhgy.2024.000177

• 分类号：

  F406.7;F426.6;F270.7

导师：

范丽霞

学科专业：

会计专硕（专业学位）

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大型制造企业数据资产价值评估研究

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• 摘要

  3-4

• ABSTRACT

  4-8

• 1 绪论

  8-16

• 1.1 研究背景

  8-9

• 1.2 研究意义

  9

• 1.2.1 理论意义

  9

• 1.2.2 现实意义

  9

• 1.3 国内外文献综述

  9-13

• 1.3.1 数据资产概念界定

  9-10

• 1.3.2 数据资产会计核算

  10-11

• 1.3.3 数据资产价值影响因素

  11

• 1.3.4 数据资产价值评估方法

  11-13

• 1.3.5 文献评述

  13

• 1.4 研究内容和方法

  13-16

• 1.4.1 研究内容

  13-14

• 1.4.2 研究方法

  14-15

• 1.4.3 创新之处

  15-16

• 2 相关概念与理论基础

  16-20

• 2.1 相关概念

  16-17

• 2.1.1 大型制造企业

  16

• 2.1.2 数据与数据资产

  16-17

• 2.2 理论基础

  17-20

• 2.2.1 企业价值评估理论

  17-18

• 2.2.2 数据生命周期理论

  18

• 2.2.3 货币时间价值理论

  18-20

• 3 大型制造企业数据资产价值评估方法选择

  20-27

• 3.1 大型制造企业数据资产概况

  20-23

• 3.1.1 数据资产的类型

  20-21

• 3.1.2 数据资产的特点

  21

• 3.1.3 数据资产价值的影响因素

  21-22

• 3.1.4 数据资产的价值实现途径

  22-23

• 3.2 大型制造企业数据资产评估注意事项

  23-24

• 3.2.1 权属问题

  23

• 3.2.2 隐私保护问题

  23-24

• 3.3 传统与新兴评估方法的适用性分析

  24-26

• 3.3.1 成本法

  24

• 3.3.2 市场法

  24

• 3.3.3 收益法

  24-25

• 3.3.4 实物期权法

  25

• 3.3.5 超额收益法

  25-26

• 3.4 改进的超额收益法确认思路

  26-27

• 4 大型制造企业数据资产价值评估模型构建

  27-33

• 4.1 评估模型的建立

  27-29

• 4.1.1 超额收益的含义及公式

  27

• 4.1.2 多期超额收益的预测及公式

  27

• 4.1.3 数据资产分成率的确定

  27-29

• 4.2 模型参数的确定

  29-33

• 4.2.1 企业自由现金流

  29

• 4.2.2 各类资产贡献值

  29-31

• 4.2.3 折现率

  31-32

• 4.2.4 收益期

  32-33

• 5 美的企业数据资产价值评估案例分析

  33-51

• 5.1 公司概况

  33-36

• 5.1.1 公司简介

  33

• 5.1.2 财务状况

  33-35

• 5.1.3 数据资产基本情况

  35-36

• 5.2 数据资产评估参数与评估结果

  36-51

• 5.2.1 评估基本事项

  36-37

• 5.2.2 收益期的确定

  37

• 5.2.3 企业未来现金流的预测

  37-42

• 5.2.4 各资产贡献值的预测

  42-48

• 5.2.5 折现率的计算

  48-49

• 5.2.6 数据资产价值计算与验证

  49-51

• 6 结论与展望

  51-53

• 6.1 研究结论

  51

• 6.2 不足与展望

  51-53

• 6.2.1 研究不足之处

  51-52

• 6.2.2 研究展望

  52-53

• 参考文献

  53-56

• 附录 A 数据资产对增量收益的贡献权重调查问卷