经过入表两年的实践，数据资产估值领域始终存在着几组难以调和的逻辑矛盾，主要涉及会计、技术、登记、权属四个维度，分别对应着市场、评估、交易的不同价值判断逻辑，彼此缺乏交汇点，成为估值定价的底层障碍。笔者发现，这些冲突不是理论推演，而是在全国多地的调研和项目实践中持续发生的现实梗阻，直接导致数据资产公允定价难以实现。

1.会计逻辑撞上市场逻辑是最直接的估值矛盾。会计准则要求数据资产按历史成本入账，但其核心价值却体现在账本之外的应用场景和商业潜力中^[2]。如某央企800TB地质探测数据，财务核算账面价值对应硬盘购置成本仅98万元，却曾获国际企业千万元收购报价。其因数据涉密，且该市场化报价因缺乏合规依据无法作为官方估值参考，未达成交易。成本与实际价值的巨大差距，让会计核算与市场价值难以合理衔接。

2.技术逻辑与评估逻辑存在核心卡点。技术团队对自家数据产品充满预期，但评估机构讲究的是有据可依、有例可循，面对没有产业化先例，没有同类参照的原创性数据资产，估值参数难以选取^[3]。科创企业尤其典型，那些原创的数据模型、独有的算法沉淀，市面上找不出第二个，传统评估方法无从下手，最终导致技术预期与评估结果严重脱节。

3.登记逻辑和交易逻辑之间有错位。市场一直存在“要入表必先拿证”的认知，让企业过度追求数据资产登记证，却忽视自身数据管理与内控体系这一合规入表根基^[4]。实践中，客户经常询问：这张证书在交易中到底有什么用？能不能作为定价锚点？能不能保障买方权益？目前行业内没有标准答案。当前普遍现象是登记形式化，这不仅推高了成本，降低了效率，更让基于合规登记的估值定价失去实际意义。

4.权属逻辑的模糊是所有矛盾的底层根源。数据加工、持有、经营三权分离，让传统产权框架难以直接套用，而且现行法律仅概括性规定数据保护，未明确原始提供者、采集者、加工者等主体的产权边界^[5]，在一定程度上从底层制度根源制约了估值的科学性。若企业难以证明对数据的合法控制权，数据资产的会计确认就缺乏依据，估值定价更是无从谈起。

多重估值逻辑的冲突传导至交易市场，叠加数据资产的非排他、价值易变、场景依赖等特性，使传统评估与交易体系完全失灵，数据资产被挡在市场化流通交易的大门之外。其中，区域产权交易市场因交易规模偏小、参照案例有限，让这一“死循环”表现得更为具体，其面临“三把枷锁”，评估难题则是贯穿始终的核心症结。

1.第一把锁：评估难与挂牌难互为因果。企业想把数据资产挂牌交易，按监管要求必须出具评估报告，但评估机构因没有同类交易案例可参照，无法出具公允价值报告；没有评估报告，造成挂牌被拒；接着，没有挂牌交易，市场便永远无法积累新的估值参照案例，评估难的问题也就继续存在^[6]。如某科创企业就遭遇此类困境，提交数据资产交易清单后，评估团队因无参照，无法估值，企业尝试绕开评估，直接按挂牌价交易，最终因不符合监管要求被窗口退回，这样的案例成为交易现状的典型缩影。

2.第二把锁：数据资产特性与传统评估体系不兼容。房子、设备、股权等传统资产价值相对稳定，成本法、收益法、市场法的传统评估体系已发展成熟。但这套体系在数据资产领域难以适用^[7]，因为数据资产可以让无数人同时用，使用次数不影响资产本身价值，成本法无法反映其实际效用；技术迭代、市场风向的变化会让数据资产价值发生颠覆性变动，收益法的未来现金流预测难以精准；同一份数据在不同行业、不同场景中的价值差异巨大，场景依赖性让市场法的案例参照失去意义。

3.第三把锁：分级分类缺失让估值交易标准混乱。目前行业虽有数据分级分类的规范性文件，但实操层面的颗粒度远远不够，数据的等级划分标准、交易范围界定、脱敏处理要求均未明确^[8]。市场上流通的多为未经分类的原始数据，有效信息少、重复数据多、格式不统一，评估机构无法进行标准化处理，估值工作缺乏基础依据；买卖双方在信息不对称的情况下摸索交易，对资产价值的判断难以形成共识，进一步加剧了估值与交易的混乱。

估值分歧是数据资产交易梗阻的核心症结。破解这行业难题的关键，并非绕开评估环节，而是以解决评估难题为核心，结合数据资产特性和市场实践，重构适配数据资产的估值体系，同时联动交易机制创新、资产标准化、平台能力升级、制度体系完善，可形成以下破局路径。

路径一：创新动态估值定价体系，破解传统评估方法的静态局限性

针对数据资产价值易变性、未来收益不确定性的特点，摒弃传统评估的一次性静态定价模式，构建区间估值、动态调整和对赌兑现的一体化估值定价体系，将评估维度与交易价值判断维度有机结合，让估值结果既符合评估机构的“有据可依”要求，又能匹配数据资产的实际价值变化规律。

1.多维度划定评估区间。评估机构要以成本法为基础，核算数据资产的采集、加工、治理等历史成本，作为估值下限；同时结合收益法，基于场景化的市场渗透率、行业应用空间、未来现金流等核心指标，测算不同发展阶段的资产价值，作为估值上限，形成明确的估值区间，就能解决估值无参照问题。

2.设置动态估值校准机制。可引入“技术衰减系数”“场景适配系数”“市场波动系数”等多维度校准指标，由评估机构与交易机构共同制定指标调整标准，根据技术迭代、场景落地、市场变化情况，动态调整估值区间，让估值结果始终贴合资产实际价值。

3.设计对赌式交易条款。交易机构牵头制定标准化的“数据资产交易对赌条款”，将估值差额列为或有资产，明确对赌指标（如市场渗透率、营收规模、场景落地数）、估值调整机制、收益分成比例、差额补足方式。以某科创企业数据资产融资为例，评估机构以15%市场渗透率为下限估值5.1亿元，30%市场渗透率为上限估值7.4亿元，2.3亿元差额列为或有资产，双方约定若3年内渗透率达到25%，战略投资者需补足估值差额。该模式下，评估机构完成了“有据可依”的估值工作，卖方获得基础对价并保留超额收益分享权，买方降低一次性支付风险，交易机构作为中立第三方负责执行监督和争议裁决，实现三方共赢。

路径二：推进数据资产标准化打包，解决评估的底层基础难题

当前市场上流通的原始数据，让评估机构因“资产属性不清晰”无法开展估值工作，破解这一问题的核心是推进数据资产标准化，以合规确权、分级分类、场景赋能、打包评估为核心流程，将零散裸数据转化为估值有基础、定价有依据的标准化资产包，从源头解决评估难题。

1.合规确权为评估定底线。依据“数据二十条”三权分置框架，由交易机构联合律所、会计事务所建立权属认定团队，通过对接国家数据产权登记服务平台及遴选目录内机构明确数据资产的采集、加工、经营权属，出具合法合规的权属认定报告，作为评估机构开展估值工作的底线依据，进而解决权属模糊的问题。

2.分级分类为评估定标准。按照国家数据分级分类规范，结合行业特性制定实操性强的分级分类细则，明确不同等级数据的估值范围、评估方法、参数标准，对数据资产进行标准化分级分类处理，形成统一的评估基础数据，从而解决资产混乱问题。

3.场景赋能为评估定维度。联合数据商、技术服务机构，将数据资产与具体应用场景深度结合，明确数据资产在场景中的使用方式、收益模式、应用价值，为评估机构测算场景化收益、选取估值参数提供具体依据，以便解决无应用场景问题。

4.打包评估为交易定价格。将权属清晰、分级分类明确、场景化赋能的多维度数据资源打包为标准化数据资产包，评估机构针对资产包的整体价值，结合成本法、收益法进行综合估值，出具公允的评估报告，就可实现打包资产可核算、可评估。

路径三：升级交易平台价值发现能力，强化评估全流程专业赋能

传统产权交易机构的核心功能是交易撮合，但在数据资产领域，平台应当转型为估值赋能和价值发现的专业服务主体，深度介入数据资产评估的全流程，为评估机构、买卖双方提供全方位的专业支持，破解信息不对称、评估无支撑、价值无共识的问题，推动估值结果更贴合市场实际。

1.搭建评估基础数据平台。交易机构整合全国数据资产交易信息，建立标准化的估值案例库，收录不同行业、不同场景、不同类型数据资产的估值方法、参数选取、交易价格、收益情况等核心信息，为评估机构提供可参考的案例依据，解决无参照案例的行业痛点。

2.提供全流程评估专业服务。交易机构向前端延伸服务链条，为企业提供数据资源梳理、治理优化、合规确权、分级分类等前置服务，帮助企业将沉睡数据转化为符合评估标准的规范化数据资产，为评估机构提供资产核查、场景分析、参数测算等专业支持，提升估值报告的公允性和科学性。

3.推动买卖双方价值共识形成。发挥交易平台信息中介作用，向买方清晰解读数据资产的应用场景、收益逻辑、估值依据，向卖方客观传递市场需求、行业估值水平、买方价值判断，搭建双方的沟通桥梁，推动买卖双方对评估结果形成共识，让估值结果真正成为交易定价的核心依据。

路径四：构建一体化制度体系，夯实评估与交易的底层保障

模式创新能解燃眉之急，但数据资产评估难题的根本解决，需要政府、行业协会、评估机构、交易机构多方协同，从顶层设计入手，构建适配数据资产特性的确权、分类、估值和交易的一体化制度体系，让数据资产评估有制度可依、有标准可循、有监管保障，从根本上消除估值鸿沟。

1.完善权属界定制度。加快落地“数据二十条”三权分置框架的实操细则，待《数据产权登记工作指引》印发，以国家数据产权登记服务平台为登记载体，遴选目录内机构为实施主体，厘清各类主体产权边界，健全全国统一登记追溯机制，核发具备法律效力的数据产权凭证，为评估提供明确的权属依据。

2.制定统一分级分类标准。结合各行业特性，行业协会可制定全国统一、实操性强的数据资产分级分类标准，明确不同等级、不同类型数据资产的定义、范围、处理要求，为评估机构的标准化评估工作奠定基础。

3.统一行业估值规范。由中国资产评估协会牵头，联合产权交易机构、数据交易所、行业龙头企业，在传统成本法、收益法、市场法的基础上，制定数据资产评估准则，明确数据资产的估值框架、核心参数、方法选取、报告规范，引入场景化收益、技术衰减、市场渗透率等多维度评估指标，形成可落地、可复制、可推广的行业估值标准。

4.强化评估人才培养。建立数据资产评估专业人才培养体系，开展资产评估从业人员的专业培训，覆盖数据合规、权属界定、分级分类、场景分析、估值模型等核心内容，颁发数据资产评估专业资质，提升行业整体的评估能力和专业水平。

从2024年入表元年的探索，到2025年的规模扩容与模式创新，再到2026年四部委政策的出台，数据要素市场历经三年三步走，数据要素市场正在进入政策红利集中释放期。截至2026年3月，全国已成立40余家数据交易所，20余个省市出台了数据资产入表、估值、交易的地方细则，近两千家企业完成数据资产梳理，盘活表内数据资产、实现估值定价与市场化流通，已成为市场的刚性需求。

对于产权交易市场而言，这不仅是数字经济发展带来的全新机遇，更是要素市场建设赋予的核心使命。在数据要素市场化浪潮中，产权交易机构作为市场的核心建设者，拥有线上交易网络完善、合规风控体系成熟、政企资源联动紧密的天然优势，更成为破解估值难题、重构交易体系的核心主体。

从行业实践来看，一批产权交易机构已率先迈出探索步伐，形成了可复制的实践经验，如：上海数据交易所搭建起数据资产登记、估值、交易全流程服务体系，发布《数据资产价值评估指引（试行）》等制度文件，2024年全年数据产品及资产交易额突破40亿元^[9]；广东股权交易中心联合外部机构，构建数据知识产权存证登记、价值评估、融资对接全链条服务体系，为超百家企业提供融资服务^[10]；安徽省产权交易中心依托地方产业特色，打造了类金融领域的场景化数据资产包，实现了评估与交易的联动。这些实践案例证明，产权交易机构只要紧扣“评估核心”，推动模式创新、能力升级、生态构建，就能在数据要素市场中抢占先机。

政策东风已至，实践基础已成，产权交易市场的发展选择已然清晰：一要坚持以评估为核心，将破解估值难题作为一切工作的出发点，推动估值体系创新、标准制定、能力提升，让数据资产估值有依据、定价有公允。二要坚持以标准化为基础，推进数据资产的权属确权、分级分类、场景赋能，从源头解决评估与交易的底层难题。三要坚持以生态构建为关键，联动律所、会计师事务所、评估机构、数据商、技术服务机构，打造确权、估值、交易、交割的一站式服务生态。四要坚持以区域特色为抓手，结合地方主导产业，打造场景化、特色化的数据资产交易产品，让数据资产与实体经济深度融合，真正把“表上数字”转化为“发展动能”。

当评估师不再说出“没有市场参照物”，当买卖双方不再对估值定价各执一词，当数据资产能够顺畅实现市场化流通，数据要素的万亿价值才能真正落地。产权交易市场作为数据要素市场的核心建设者，唯有以闯劲破难题、以创新建体系、以专业促流通，才能在数字经济高质量发展的浪潮中，扛起要素市场建设的重任，为数据要素市场化、价值化注入源源不断的动力。

参考文献：

[1]国家数据局,国家发展和改革委员会,财政部,中国证券监督管理委员会.关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见[Z].2026.

[2]中国资产评估协会.资产评估准则——无形资产[Z].2020.

[3]周蕾,王健.数据资产估值方法创新与行业实践[J].会计之友,2025(05):45-51.

[4]乔鹏程,杜庆璋.数据资产入表的合规性风险挑战与应对研究[J].财务管理研究,2024(06):25-31.

[5]《中华人民共和国数据安全法》[Z].2021.

[6]吴伟央,李婧.数据要素市场化的估值难题与制度破解[J].改革,2024(09):78-87.

[7]黄世忠,叶丰滢,陈朝琳.数据资产的确认、计量和报告——基于商业模式视角[J].财会月刊,2023(08):3-7.

[8]财政部.关于加强数据资产管理的指导意见[Z].2023.

[9]上海数据交易所.2024年度数据要素市场发展成果[R].2025.

[10]广东省人民政府.广东省国家数字经济创新发展试验区建设方案(2025—2027年)[R].2025.

（本文首发于《产权导刊》2026年第5期，转载时请保持图文原貌并注明出处。）

来源：中国企业国有产权交易机构协会