數據是現代經濟中最重要、價值最高的資產之一，數據就是當代的石油，這個說法業已是常識。 數據資產化，數據如何交易等都成為商業金融界的熱門話題，但如此種種，都需要對數據進行定價和估值。可是，數據在本質上是很難觀察、衡量和定價的。
與專利一樣，數據可以通過附加在數據上的產權進行買賣。 就像可以授權給多方的技術一樣，數據的多個副本可以出售給多方。 然而，數據生產與專利的生產有很大的不同。 大數據集不是在實驗室中研發的。相反，大數據之所以龐大，是因為它們是經濟活動留下的足跡。數據其實就是經濟活動的副產品，使其有別於專利和其他無形資產。數據歸公司所有，可以定價和被交易的，而公司和股東就是數據租金的受益者。
這種所有權和可交易性的差異對於數據估值和擁有數據的公司的估值極為重要。數據經濟的興起正在改變收入來源和風險來源。故此，以往金融業常用的工業時代的估值工具，都需要更新以適應新的數據經濟時代。
經典的資產估值工具或許不適合數據這種新的資產類別，原因之一是數據具有很大的私有價值成分。 值得注意的是，一個大數據對某個投資者或公司的價值，通常並不等同對另一個投資者或公司的價值。
故此，有人會提議用成本法來對數據進行估值，問題是這些數據也沒有明確的生產成本。 然而，數據是經濟活動的副產品，標準的 GAAP 會計規則會為此類數據分配零賬面價值。另一邊廂，當我們可以觀察或模擬公司如何從數據中獲利時，收入方法也或可以評估數據。
數據的價值應該是它產生的收入的現折現值，並根據風險進行調整。 如何將數據收入與其他收入分開，就是關鍵。 在許多情況下，數據可能用於多種目的，分離數據收入於是變得很困難。
以估值無形資產的方法來看數據又如何？評估無形資產的典型方法是使用公司的市場價值和賬面價值之間的差額。 數據很少出現在公司的資產負債表上，除非數據是從另一個實體購買的。 但如果數據是內部生成的，則不能列為資產，故此這方法又將顯得乏善足陳。
無論如何，數據估值將是數據資產化，理順數據交易市場的重要一環，需要各方專家積極共識，並創建數據的估值模型。
撰文：盧銘恩
香港專業及資深行政人員協會會員
方土控股行政總裁
香港中文大學商學院客座助理教授
香港大學中國商業學院客席講師
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