数据资产评估收益法

收益法是一种评估数据资产价值的方法，通过预估数据资产所带来的收益来进行估值。这种方法操作简单，能够较为真实和准确地反映数据资产的价值。同时，由于它能够直接关联到数据资产的经营收益，所以在交易中更容易被各方接受。

在使用收益法评估数据资产时，考虑到数据资产作为经营资产，可以直接或间接产生收益。这些收益可以通过数据分析、数据挖掘、应用开发等方式来形成数据产品或服务，供内部使用或外部交易，从而产生价值。通过对未来现金流量的预测和折现，我们可以得出数据资产的估值结果。这种方法能够较全面地考虑到数据资产的经济效益，并且能够与实际经营活动相匹配，因此在实际操作中使用较为广泛。

收益法模型

收益法评估的基本计算公式为：

其中：

P—评估值（现值）；

Ft—数据资产未来第t个收益期的收益额；

n—剩余经济寿命期；

t—未来第t年；

i—折现率。

从公式可以看出，收益额的可预测性是收益法适用性的关键。使用收益法时，需要根据该数据资产或者类似数据资产的历史应用情况以及未来应用前景，结合数据资产应用的商业模式，重点要分析和预估数据资产的收益额。另外，还要确定经济寿命期和折现率。

预估数据资产的收益额

数据资产的预期收益是因数据资产的使用而额外带来的收益，数据资产收益额是全部收益扣除其他资产的贡献后归属于数据资产的收益额。数据资产的获利形式通常包括直接销售数据资产、数据许可和授权、数据分析和洞察服务、数据驱动的产品和服务、精准广告和营销、数据交易和交换。在估算数据资产带来的预期收益时，需要区分数据资产和其他资产所获得的收益，分析与之有关的预期变动、收益期限、成本费用、配套资产、现金流量、风险因素等。

确定数据资产收益额的方法有增量收益、收益分成或者超额收益等方式。以下是对三种方法的具体操作步骤的简要说明：

1、增量收益方法

增量收益方法通过比较使用数据资产与不使用数据资产时的收益水平，计算出由于数据资产的使用所带来的额外收益。具体操作步骤如下：

（1）确定基准收益：即在没有使用数据资产时所能获得的预期收益。

（2）确定使用数据资产后的预期收益。

（3）计算收益增量：预期收益减去基准收益，得到数据资产的增量收益。

2、收益分成方法

收益分成方法是基于双方合作协议或合同约定的分成比例，将数据资产的收益按一定比例进行分成。具体操作步骤如下：

（1）确定合作协议或合同中的分成比例。

（2）计算数据资产产生的收益。

（3）按照分成比例进行收益的分配，得到每个参与方应获得的分成金额。

3、超额收益方法

超额收益方法是通过比较数据资产相对于其他可替代性资产的收益水平，评估数据资产的超额收益能力。具体操作步骤如下：

（1）确定其他可替代性资产的收益水平，可以通过行业平均水平或类似投资项目的收益作为参考。

（2）计算数据资产的预期收益。

（3）计算超额收益：数据资产的预期收益减去其他可替代性资产的收益水平，得到超额收益。

使用这三种方法具体操作上会因应用场景、行业特点和合同条款等因素而有所不同。确定预期收益时，注意区分并剔除与委托评估的数据资产无关的业务产生的收益。在实际应用中，我们需要根据具体情况进行调整和细化。

评估数据资产的收益期限

评估收益期，需要综合考虑法律保护期限、相关合同约定期限、数据资产的产生时间、数据资产的更新时间、数据资产的时效性以及数据资产的权利状况等因素确定收益期限。但收益期限不得超出产品或者服务的合理收益期。

比如可以使用权重法，通过各个因素的期限以及对应的权重来评估合理的收益期。收益期限 = (权重1 × 期限1 + 权重2 × 期限2 + ... + 权重n × 期限n) / (权重1 + 权重2 + ... + 权重n)。要注意确保权重之和为1或百分比形式，以确保计算结果的准确性和一致性。

此外，还可以考虑使用其他更复杂的模型或算法，例如层次分析法（AHP）或灰色关联分析等，以更全面和科学的方式确定数据资产的收益期限。

评估数据资产的折现率

使用收益法执行数据资产评估业务时，还要合理确定数据资产的折现率。折现率可以通过分析评估基准日的利率、投资回报率，以及数据资产权利实施过程中的技术、经营、市场、资金等因素确定。数据资产折现率可以采用“无风险报酬率+风险报酬率”的方式确定。数据资产折现率要与预期收益的口径保持一致，即在进行数据资产评估时使用相同的假设和参数。

具体操作方法可能因行业、地区和市场状况而异，以下只是一种具体的操作方法，可以帮助我们确定数据资产的折现率：