标准解读——GB/T 46353—2025《信息技术 大数据 数据资产价值评估》国家标准

一、文档定位与背景

1.1 标准基本信息

标准性质判断

这是一份GB/T推荐性国家标准（非强制），标准号为GB/T 46353—2025，将于2026年5月1日实施。这标志着中国在数据要素市场化改革中，从政策层面走向技术规范层面的关键进展。

位置解析：

• 制定主体：国家市场监督管理总局 + 国家标准化管理委员会（最高标准制定权力机构）
• 技术归口：全国信息技术标准化技术委员会（IT领域标准制定的核心平台）
• 起草阵容：89家单位、140+位专家（覆盖评估、电力、金融、互联网、科研等多领域）

---

二、核心框架解构

2.1 评估框架的三层架构

标准构建了一个**“评估对象 → 数据评价 → 价值评估”**的递进式框架（见图1）：

层级	核心内容	关键产出
基础层	评估对象的属性信息、基本特征	明确"评估什么"
评价层	数据质量要素 + 价值影响要素	数据评价报告
评估层	收益法/成本法/市场法	资产评估报告

这三层并非严格串行，如在应用层可直接反馈到评估方法选择（例如：高质量数据优先选收益法）

而另外两个模块是这个主线的 “输入条件” 和 “外部环境”。

---

2.2 五大核心概念

（1）数据资产（3.1）

定义要素：

• 主体：特定主体（以组织为主）
• 控制：合法拥有或控制
• 计量：能进行货币计量
• 收益：带来直接/间接经济利益

注意"特定主体"的限定——个人数据在未组织化前不构成此标准的评估对象。

（2）评估的五个基本特征（5.3）

这些特征对评估方法选择有直接影响：

特征	对评估的影响
非实体性	无物理损耗 → 收益期限不能简单类比有形资产
依托性	需评估存储介质风险
可共享性	同一数据可多方同时使用 → 收益预测要考虑并发收益
可加工性	价值会因加工而增值 → 要区分原始数据vs加工数据
价值易变性	时效性强 → 折现率可能高于传统资产

---

三、数据评价体系（第7-9章）

3.1 质量要素评价（7.2 + 附录A）

标准提出6+1个质量维度（参考GB/T 36344—2018）：

┌─ 准确性 ─── 内容准确、精度准确、记录无重复、无脏数据
├─ 一致性 ─── 跨数据集描述同一事物无矛盾
├─ 完整性 ─── 元素填充、记录填充、数据项填充
├─ 规范性 ─── 值域合规、元数据合规、格式合规、安全合规
├─ 时效性 ─── 周期及时性、实时及时性
├─ 可访问性 ─ 请求访问成功率
└─ （开放维度）─ "质量要素评价包括但不限于以上内容"

质量评价是价值评估的前提基准——标准明确"数据质量应达到应用场景下所要求的基准"（7.2），即质量不合格的数据不进入价值评估环节。

3.2 价值影响要素分析（第8章 + 附录A）

（1）生成要素（成本视角）

三级指标体系：

数据生成投入├─ 规划投入（人员、咨询、测试环境）├─ 建设投入（采购、采集、汇聚、处理、存储、安全、开发）├─ 运维投入（优化、灾备、基础设施维护）└─ 其他投入（第三方服务、管理分摊）生命周期管理├─ 数据来源（合法性、路径通畅性、可持续性）├─ 数据标准（统一性、一致性、遵从性）├─ 数据治理（完整性、体系性、开放性）└─ 数据平台（自动化、智能化、安全性、可扩展性）数据安全合规├─ 管理风险（信息不对称、制度不完善）├─ 流通风险（交换、交易过程风险）├─ 合规风险（法律法规变更影响）└─ 安全风险（泄露、篡改、损毁）

（2）应用要素（价值实现路径）

五大要素组：

要素组	三级指标	评估意义
使用范围	行业、区域、场景	决定市场容量
应用场景	价值路径、使用方式、开放程度、使用频率	决定收益模式
商业模式	交易模式、赋能模式、金融模式	直接影响收益法选择
供求关系	稀缺性、市场规模、价值密度	影响市场法参数
数据关联	用户关联性、数间关联性、业务关联性	影响协同价值评估

应用场景 → 商业模式 → 收益预测方式（附录B的四种方式）

---

四、价值评估方法（第10章）

4.1 三大基本方法对比

维度	收益法	成本法	市场法
核心逻辑	未来收益折现	重置成本调整	市场交易比较
使用前提	①收益可预期 ②风险可度量 ③期限可确定	①数据在用 ②可重置 ③成本可估算 ④质量达标	①存在公开活跃市场 ②交易信息可获得 ③有3个以上可比案例
适用场景	直接产生收益的数据产品 （如API调用、数据订阅）	自用数据、基础数据 （如企业内部数据中台）	标准化数据产品 （如行业数据包、公开数据集）
典型行业	金融科技、征信、营销数据	制造业、政务数据	数据交易所交易的标准产品

4.2 收益法的四种收益预测方式（附录B）

方式1：直接收益预测（B.1）

• 公式：Ft = Rt（第t期收益 = 息税前利润）
• 场景：证券公司提供"消费者购买力"API，按条收费
• 关键点：收益必须可独立计量

方式2：分成收益预测（B.2）

• 公式：
  • 收入提成：Ft = Rt × Kt1
  • 利润分成：Ft = Rt × Kt2
• 场景：数据+软件开发的打包解决方案
• 难点：如何确定分成率？标准建议综合数据特征、质量、成本、应用要素，参考市场案例

方式3：超额收益预测（B.3）

• 公式：Ft = Rt - Σ(其他资产贡献)
• 场景：数据产品收益占比高，其他资产（流动资产、固定资产、劳动力）贡献可计量
• 步骤：
  1. 确定资产组（数据+其他资产）
  2. 预测资产组整体收益
  3. 扣除其他资产合理贡献
  4. 剩余即为数据资产超额收益

方式4：增量收益预测（B.4）

• 公式：Ft = RYt - RNt（使用数据利润 - 不使用数据利润）
• 场景：
  • 额外收益型：启用数据后开拓新业务
  • 成本节约型：嵌入大数据模型降低成本
• 关键：需要对比分析（A/B测试思维）

方法选择决策树：

是否存在活跃交易市场？├─ 是 → 优先市场法└─ 否 → 收益可独立预测？├─ 是 → 优先收益法│        └─ 选择直接/分成/超额/增量中的具体方式└─ 否 → 成本法└─ 确定重置成本 × 价值调整系数

---

五、评估实施的关键环节（第11章）

5.1 数据评价实施的六步流程（11.1）

步骤	关键动作	产出
①	确定权属路径、业务/数据范围	评估对象清单
②	执行质量规则核验、抽取、匹配	质量检查记录
③	选取评价指标，确定评分模型	评价指标体系
④	执行质量检查，核验结果及评分	质量评分表
⑤	（可选）生成要素分析	成本构成表
⑥	（可选）应用要素分析	场景/模式分析报告
输出	数据评价报告	质量结论 + 要素分析

5.2 价值评估实施的强制要求（11.2）

• 法律遵从：遵循现行法律法规、行业准则（如《资产评估法》《数据资产评估指导意见》）
• 报告强制披露：
  • 评估方法选择理由
  • 关键参数来源、分析、比较、测算过程
  • 评估结论成立的假设前提和限制条件
  • 对数据评价报告及结果的采用说明（体现两阶段衔接）

---

六、评估保障体系（第12章）

6.1 四大保障维度

技术保障（12.2）

• 区块链应用：实现评价全流程可信、可监控、可追溯
• AI应用：质量评价自动化、市场回归分析、数据集聚类/分类

平台保障（12.3）

• 支撑数据评价的自动化辅助、工作协同
• 支撑价值评估的辅助管理

制度保障（12.4）

• 建立管理制度和服务流程
• 明确专业人员能力要求及考核机制
• 清晰交付成果的范围、内容、形式

数据安全保障（12.5）

安全类型	具体措施
人员安全	签署保密协议
工具安全	对评估工具进行安全检查
过程安全	记录及存档，确保可追溯性

标准未明确安全事件的责任归属机制，实践中需要补充合同约定。

---

七、标准的创新与补充

7.1 五大创新点

创新1：双阶段设计

• 将"数据评价"与"价值评估"分离，前者为技术服务，后者为专业评估服务
• 意义：可由不同机构分工，数据评价可先行独立开展

创新2：要素体系化

• 首次将数据资产价值影响要素系统化为质量要素 + 生成要素 + 应用要素
• 附录A提供三级指标体系（见表A.1、A.2）

创新3：方法适配性

• 不是机械套用三种方法，而是根据数据特征智能选择（10.4）
• 收益法内部细分4种预测方式（附录B）

创新4：动态调整机制

• 成本法的"价值调整系数"（10.2.3）
• 市场法的"五个调整系数"（10.3.3）
• 体现数据资产价值易变性的特征适配

创新5：保障体系前置

• 将技术、平台、制度、安全保障纳入标准（第12章）
• 而非仅规定评估方法

7.2 四个补充维度

补充1：历史维度

• 标准较少涉及数据资产的路径依赖、演化趋势
• 例如：某电商10年积累的用户行为数据，其历史深度本身构成竞争壁垒，但标准未提供评估方法

补充2：多主体博弈场景

• 标准主要针对单一主体持有的数据资产
• 对数据联合体（如多方安全计算场景）、数据信托等新模式的评估指导不足

补充3：负面价值

• 仅关注"带来经济利益"（3.1定义）
• 未考虑数据资产可能带来的合规成本、声誉风险、ESG负面影响

补充4：实操性工具

• 附录B给出四种收益预测方式，但折现率如何确定？标准仅提及"根据风险因素估算"（10.1.4 e）
• 缺少参考折现率区间或行业基准数据

---

八、应用场景与战略意义

8.1 五大典型应用场景

场景1：企业数据资产入表

• 背景：财政部2023年发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》
• 作用：本标准提供价值评估技术路径，支撑会计计量
• 关键点：需符合会计准则的资产确认条件

场景2：数据产品交易定价

• 场景：在数据交易所挂牌交易
• 作用：市场法提供可比案例分析框架（10.3）
• 建议：结合交易所的数据资产登记系统

场景3：数据资产质押融资

• 场景：企业用数据资产向银行申请贷款
• 作用：评估报告作为质押物价值凭证
• 注意：需关注数据资产的流动性折扣（标准未明确）

场景4：并购中的数据资产剥离

• 场景：收购方仅购买目标公司的数据资产部分
• 作用：超额收益法（B.3）可剥离数据资产与其他资产的贡献
• 难点：数据与业务系统的不可分性

场景5：数据资产损失评估

• 场景：数据泄露、损毁后的索赔
• 作用：成本法评估重置成本（10.2）+ 增量收益法评估损失（B.4）
• 法律衔接：需与《数据安全法》《个人信息保护法》的损害赔偿条款结合

8.2 战略意义的三个层次

宏观层：数据要素市场化的基础设施

• 与"数据二十条"（2022）、数据资产入表政策（2023）形成政策-标准-实践的完整链条
• 为全国统一大市场中的数据要素市场提供计量基准

中观层：行业数字化转型的加速器

• 让企业"看清"自身数据资产价值 → 激活数据资产运营意识
• 推动从"数据成本中心"向"数据利润中心"转变

微观层：专业服务新赛道

• 催生数据资产评估师新职业（类比房地产评估师）
• 资产评估行业、会计师事务所、数据服务商的业务拓展机会

---

九、实践建议

9.1 对不同主体的建议

对企业（数据资产持有方）

短期行动（3-6个月）：

1. 盘点数据资产：参照5.2的属性信息框架，建立数据资产清单
2. 质量基准检查：对核心数据集执行质量要素评价（7.2）
3. 识别高价值场景：优先对已产生收益的数据产品进行评估（用收益法）

中期规划（1-2年）：

1. 建立评估制度：每年度对数据资产进行评估（类比固定资产年度盘点）
2. 对接财务系统：为数据资产入表做准备
3. 探索数据资产证券化：在数据交易所或产权交易所试点

对评估机构（服务提供方）

能力建设：

1. 复合团队：资产评估师 + 数据工程师 + 行业专家
2. 工具开发：开发符合12.3要求的评估平台（建议集成区块链+AI）
3. 案例库建设：积累各行业的评估案例，形成市场法的可比数据库

业务拓展：

1. 先做数据评价，再做价值评估：降低客户决策门槛
2. 细分行业：聚焦金融、电信、互联网等数据密集型行业
3. 产品化：开发标准化评估产品（如"数据资产体检报告"）

对监管方（政府、交易所）

制度完善：

1. 出台实施细则：明确不同行业的折现率参考范围、质量基准阈值
2. 建立评估师认证体系：设置数据资产评估专业资格
3. 构建案例库平台：由官方数据交易所汇总脱敏后的评估案例

市场培育：

1. 试点项目：在国家数据交易所选择10-20个典型案例深度实践
2. 税收政策配套：明确数据资产评估增值的税务处理
3. 争议解决机制：建立数据资产评估的专业仲裁或鉴定机构

---

十、与相关标准体系的关系

10.1 标准族谱

数据资产治理生命周期
│
├─ 数据资源管理
│   └─ GB/T 34960.5-2018（数据治理规范）
│
├─ 数据质量
│   └─ GB/T 36344-2018（数据质量评价指标）⟵ 本标准引用
│
├─ 数据分类
│   └─ GB/T 38667-2020（大数据数据分类指南）
│
├─ 数据资产评估 ⭐
│   ├─ GB/T 46353-2025（本标准）
│   └─ 《数据资产评估指导意见》（中评协2023）⟵ 本标准呼应
│
└─ 行业应用└─ GB/T 37550-2019（电子商务数据资产评价指标体系）

10.2 与《数据资产评估指导意见》的差异

维度	本标准（GB/T 46353）	中评协指导意见
性质	国家推荐性标准	行业自律规范
适用范围	所有数据资产评估	资产评估机构执业行为
技术深度	详细规定评估指标体系、计算公式	原则性要求
强制力	推荐采用	行业内强制
侧重	“怎么评”（方法论）	“谁来评、评估责任”（执业规范）

协同关系：指导意见约束评估师行为，本标准提供技术工具，二者配合构成完整规范体系。

---

十一、未来演进方向

基于标准现状与技术趋势，预测三个演进方向：

11.1 技术升级

方向1：AI评估模型

• 现状：标准提及AI可用于质量评价、市场回归分析（12.2）
• 未来：可能出现数据资产智能评估系统（类似房产自动估价AVM）
  • 输入：数据资产属性信息 + 质量报告
  • 输出：估值区间 + 置信度 + 评估依据
• 技术路径：基于历史评估案例训练机器学习模型

方向2：实时动态评估

• 现状：标准为静态时点评估
• 未来：对于交易频繁的标准化数据产品（如API服务），可建立实时估值指数
  • 类比：股票价格指数、房价指数
  • 应用：为数据资产抵押融资提供每日估值

11.2 场景拓展

方向3：跨境数据资产评估

• 现状：标准未涉及跨境场景
• 未来：需补充数据本地化成本、合规风险溢价的评估方法
  • 例如：欧盟GDPR要求下，数据传输到中国的合规成本如何计入？

方向4：数据资产组合评估

• 现状：标准主要针对单一数据资产
• 未来：评估数据资产投资组合（类比股票投资组合）
  • 引入协方差概念：不同数据集之间的关联性如何影响组合价值？
  • 应用：数据基金、数据资产证券化

11.3 制度深化

方向5：负面清单制度

• 现状：标准未规定哪些数据禁止评估
• 未来：可能出台禁止或限制评估的数据资产清单
  • 例如：敏感个人信息、国家秘密数据
  • 防止评估活动被滥用为数据非法交易的"洗白"工具

---

十二、底线与警示

12.1 标准的边界意识

标准明确不做的三件事：

标准不做	说明	留给谁做
① 不规定强制评估	推荐性标准（GB/T），企业可选择是否评估	企业自主决策
② 不替代会计准则	评估值≠账面价值，入表需符合会计准则	财政部、会计师
③ 不保证评估准确性	评估是专业判断，不是精确科学	评估机构承担专业责任

12.2 风险警示

对使用方的三个警告：

警示1：评估值≠交易价格

• 评估报告提供的是在特定假设下的价值参考
• 实际交易价格受供需关系、谈判能力、市场时机影响
• 案例：某企业数据资产评估1000万元，但在数据交易所挂牌3个月无人问津 → 说明市场认可度不足

警示2：质量不达标的数据不应进入评估

• 标准7.2明确"数据质量应达到应用场景下所要求的基准"
• 如果为了融资目的，强行评估低质量数据 → 可能涉及评估欺诈

警示3：数据资产价值的"薛定谔状态"

• 数据的价值高度依赖应用场景（8.2应用要素）
• 同一数据集，在不同场景下价值可能相差10倍以上
• 例如：电商用户画像数据
  • 用于精准营销 → 高价值
  • 用于学术研究 → 低价值（需脱敏，信息损失大）

---

总结：认知主权保留区

这份标准最大的价值，不在于它提供了"正确答案"，而在于它搭建了一个多方对话的共同语言系统。在数据要素市场这个全新领域，标准更像是认知的脚手架，而非行为的枷锁。

三个判断：

1. 价值判断：这个数据资产是否值得评估？（涉及伦理、战略）
2. 假设前提的合理性：评估报告中的假设条件是否符合实际？（需要行业经验）
3. 评估结果的应用边界：这个估值在什么范围内有效？（需要商业智慧）

最后提醒：标准本身也需要接受市场检验。2026年5月1日实施后，预计需要3-5年的实践迭代，才能形成成熟的评估范式。