数据资产化研究报告：数据资产的估值与行业实践(40页)

资产具有通用性和专用性，数据资产与传统资产最重要的区别在于数据资产的通用性更强。资产的通用 性是指资产替换使用程度以及与其它资产结合使用的程度。替换使用是指资产不仅能担当原来的用途， 还能直接担当其它的用途。结合使用是指资产与资产之间通过互补、重组，形成新的资产，担当新的用 途。通过结合使用，原来的资产间接转为它用。 关于资产的通用性与专用性，传统意义上如生产工艺带来了生产的副产品（如：发电厂发电形成附带产 品热气），生产工序之间高度的关联性，两种或多种产品在生产上具有交叉性，一种产品可能是另一种 产品的投入（钢铁企业从炼铁、炼钢到型材的工艺联系日益紧密）等。而随着信息通信技术等通用目的 技术的发展，资产的通用性不断增强，新技术的发展正在不断改变有形资产的利用效率，随着信息技术 的发展，固定成本的可变性增大了，而资产的专用性却减少了。

数据相对于一般的无形资产、实物资产可以说具有更高的通用性。有形资产往往由于其形态限制，用途 有限，比如专用设备只能用于加工某类产品；通用设备虽然可加工的产品种类较多，但仅能用于生产制 造。而数据通常可以用于不同行业不同领域，比如个人的信用信息，在金融行业和消费领域都是非常重 要的营销、运营依据。 资产通用性与专用性的变化对企业带来的影响体现在企业规模经济和范围经济上，资产的通用性是企业 形成范围经济的重要来源。 • 外部性 数据除企业自用外，还可以打包形成数据产品、数据服务等在外部市场销售，以产生更大的商业价值， 而且数据的外部性往往是其价值的重要组成部分。生产数据的企业可以利用数据提升自身的业绩，同时 这些数据对其他企业也会具有相当的价值。比如，租车企业在搜集到用户的用车习惯后，不仅可以进行 针对性的客户维护和营销活动，还能在合法合规的前提下，把相关数据提供给保险公司作为其分析寻找 目标客户的重要信息。 • 可以无限共享 数据可以在在同一时间被多方使用而没有任何损失，这一特性使得数据具有更大的使用价值。 • 集合使用价值更高 数据的价值取决于数据的应用场景，单一数据的应用有限，多维度的数据结合应用可能产生 1+1 大于 2 的价值。 • 数据权利不同造成价值差异 鉴于数据资产的特殊性，在纯学术推演的理想状态下，完整的数据权可以根据应用情况分为多个权利 束，如占有权、使用权、收益权、共享权、跨境传输的权利等（许可，2019）。权利人可以同时拥有 一个或多个权利束，不同权利束下，数据资产的价值也会不同。

数据通常是指对客观事物进行记录、未被加工的原始素材，是基础生产资料。互联网时代下，具有价值的数 据通常具有体量大、种类繁多、价值高、反应速度快等特点，也就是行业所谓的大数据。数据资产的概念由 信息资产、数字资产衍生出来，并随着大数据的蓬勃发展而被提出。信息资产概念来源于信息技术对各个领 域和生活方式的影响，强调数据的信息属性；数字资产概念来源于“数据经济”的提出，对应着数据的物理 属性；数据资产概念来源于将数据视为一项战略资产，对应着数据的存在属性。实质上，这三个概念具有一 致的内涵（朱扬勇等，2018）。Gartner（2015）认为需要具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的处理模式来适应海量、高增长和多样化的信息资产。通过数据的定义，我们看到当下的模式，主要体现 为：对巨量数据进行分析，提取出有价值的信息，并利用该信息为企业创造经济价值。