行政事业单位的数据资产体量较大，增长迅猛，具备权威性、可靠性，对经济社会价值尤为重要。财政部近期印发《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》（以下简称通知），旨在加强行政事业单位数据资产管理，充分发挥数据资产价值作用，保障数据资产安全，更好地服务与保障单位履职和事业发展。中国会计报就评估为行政事业单位数据资产化提供专业服务采访了中企华大数据科技公司董事长刘云波博士。

       就如何充分实现数据要素价值，刘云波博士认为，通知的印发是实现行政事业单位数据资产规范化管理的重要步骤，对加快形成行政事业单位数据资产管理规范、提升数据资产服务效能、保护数据安全和隐私、推动行政事业单位数据资源合理流通与高效利用具有重要的现实意义，体现了对行政事业单位数据资产管理的重要性和迫切性。

       他进一步表示，数据资产评估可以帮助委托方明确数据资产在特定使用对象、具体使用目的、一定应用场景下的价值，优化数据资源配置，为数据资产管理、利用、流通交易等提供决策支持信息。数据要素的规模报酬递增和低成本复用等特点，使数据资产评估存在较大的不确定性和难度，数据资产的价值实现不仅与数据资产的内容和质量相关，也与数据资产利用过程中的算法、模型和算力相关，并依赖于数据资产的应用场景、使用对象与使用目的。

       行政事业单位依法履职或提供公共服务过程中持有或控制的，预期能够产生管理服务潜力或带来经济利益流入的公共数据资源，应作为公共数据资产纳入资产管理范畴。刘云波介绍，公共数据资产的价值体现在多个方面，包括增加直接的经济利益流入、提高政府内部运作效率、提升公共管理与公共服务质量、协助政策制定、激发业务模式创新等。公共数据资产价值的实现依赖于对数据资产或数据资源应用方式的探索与创新，只有基于对特定应用场景的分析，包括各相关主体诉求、需求、技术、法律合规性、经济效益、社会影响、监管框架等的分析，才能对数据资产的数据加工使用权、数据产品经营权等权利的授权经营权益有相对合理分析和判断。应用场景分析是评估和利用公共数据资产价值的关键步骤，也应是行政事业单位数据资产汇聚共享和开发开放，数据资产使用价值充分利用顺利实现的重要基础工作之一。

      “通过基于一定场景分析的数据资产评估，既可以提高行政事业单位资产管理透明度，避免数据资产流失或被滥用，增强公众对行政事业单位数据资产使用和管理的信任；又能为政府部门提供数据资产的清晰画像，帮助决策者更好地理解数据资产状况，支持政策制定和战略规划；也有助于识别数据资产管理中存在的风险，包括数据质量、安全、合规等方面的风险，为风险防控和治理提供支撑。”

       就资产评估机构在行政事业单位数据资产评估中面临的挑战，刘云波博士认为主要体现在以下方面：

       一是数据资产价值量化难度大，主要是因为数据资产的价值在很大程度上取决于其在特定应用场景中的使用。在行政事业单位中，能够直接带来经济利益流入的应用场景相对较少，这进一步增加了量化难度。因此，在资产评估前必须首先进行数据资产应用场景的深入和咨询，以识别和开发潜在的价值创造机会，并确保应用场景对应的相关主体识别、战略目标对齐、运营流程优化和组织结构整合等工作统筹实施。而且技术发展和市场需求的快速变化影响，使得数据资产的价值量化较为困难。

       二是数据资产的法律属性、权属界定、数据安全、交易流通、收益分配等方面的法律法规和规章制度尚不完善，为评估与交易带来不确定性。

       三是数据资产的非均质性使得难以有统一的度量指标来衡量数据资产的质量、有效性和可用性，影响了评估结果的客观性和可比性。相较于其他传统资产类型的评估，数据资产评估仍面临标准化、法规完善、技术适应等多方面的挑战，随着数据资产在经济活动中的作用日益增强和全面流通。未来，这些难点有望通过评估行业共同努力，在技术进步和法制制度的不断完善下逐步得以克服。

      谈及如何助力行政事业单位数据资产评估，促进数字经济发展，刘云波博士指出“专业评估机构的介入，除了有助于提高评估过程和结果的透明度、增加利益相关方对评估结果的信任外，评估机构的多元人才队伍还能够帮助行政事业单位识别和分析在数据资产确权、配置、使用、处置、收益、安全、保密等重点管理环节潜在的风险因素，不仅能为风险控制和应对策略的制定提供有益建议，还能为数据资产管理、利用、流通交易等提供咨询建议和服务“。并表示评估机构应更好地发挥自身专业服务能力。一方面，要培养专业的数据资产评估师。数据资产评估师应掌握数据科学、信息技术、财务会计、法律法规等多学科知识，持续关注数据资产评估领域的国际最佳实践，吸收和引入先进的评估理念和技术。

       另一方面，要创新评估工具。开发适用于数据资产特性的评估模型和工具，如基于数据资产生命周期的评估方法，结合大数据分析、人工智能等现代技术手段，提高评估的准确性和效率，制定更具体的数据资产评估标准和流程。

       此外，要加强生态伙伴合作。与信息技术、法律、财务咨询等领域专业机构合作，提供综合性评估服务；与学术研究机构合作，共同研究和解决数据资产评估中的理论和实践问题；资产评估行业协会组织定期发布数据资产评估的研究报告和市场分析，提升市场对数据资产评估的认知和信任，举办跨行业研讨会、培训班和公开课程，推广数据资产评估的知识和技能。