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解锁数据知识产权价值评估
■袁华
2025年省政府工作报告提出，推动数字经济取得新突破。坚持算力、数据、应用、产业联动，高质量建设数字经济发展创新区。从打造全国算力高地吸引头部企业，到培育数据产业集聚发展，再到挖掘数据价值、加速数字化转型，贵州在数字经济领域稳步迈进。充分发挥数据潜力，必须首先解决如何准确估算数据价值的问题，促进数据资产定价、交易和流通，激活和完善数据要素市场。
释放数据价值、推动数据产业健康发展。数据知识产权的确立和保护是数字经济发展的根基，而数据知识产权价值评估则是实现数据资产化、市场化的关键，三者紧密相连，相辅相成。通过对数字媒体、电商直播、医疗、金融等多元应用场景的深入剖析，可以清晰地看到数据知识产权价值评估在实际情境中的必要性和复杂性，也深刻认识到动态多样的评估方法、规范的评估指标体系和评估模型、完善的法律保护和政策环境在应用实践中的重要性。数据知识产权价值评估能为数据资产交易提供权威价值参考，消除交易双方信息不对称，促进数据交易高效达成。比如在数据交易市场，买卖双方对数据价值认知常不一致，专业数据知识产权价值评估给出的客观价值区间，可大幅提高交易成功率。同时，价值评估还能助力企业和投资者精准进行风险评估与管理，企业在投资数据资产时，通过价值评估能够提前预判风险，合理规划策略。准确评估数据价值，能激发市场主体开发利用数据的热情，推动数据要素跨行业、跨领域流动融合，实现产业化应用。
定制化评估，适配多元应用场景。针对相同数据知识产权因不同应用场景、不同评估方法产生价值评估较大差异的问题，应提供定制化评估方案。在评估方法上，巧妙融合定性和定量的多元手段，如多元线性回归分析法、系统动力学模型、人工智能辅助评估等。以蓬勃发展的电商直播行业为例，直播平台积累了海量的用户观看、互动、购买行为数据。这些数据在用于精准营销时，其价值评估需重点考量用户的购买转化率、复购率等指标，采用收益法结合大数据分析模型，预测数据在未来营销活动中可能带来的收益；而当这些数据用于市场趋势分析时，更注重数据的全面性和及时性，运用系统动力学模型，结合行业发展趋势，评估数据对把握市场动态的价值。通过这种定制化评估，能够更精准地反映数据在不同场景下的真实价值。
深挖关键问题，明晰解决路径。首先，数据质量与价值评估紧密相关。通过建立严格的数据质量管理体系，提升数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可信度，能够显著提升价值评估的准确性和有效性。其次，构建科学的数据知识产权价值评估指标体系和模型是提升评估透明度和系统性的关键。借鉴专利信息中的引文数量与专利价值关系评估思路，在数据知识产权领域，若某组数据被频繁引用和参考，说明其具有较高的价值和影响力。同时，引入编程中的“总—子—分”架构模型，将数据知识产权价值整体评估任务分解为数据来源、数据处理方法、数据应用效果等多个细致部分进行专项分析，再综合形成全面评估视角，确保评估过程可追溯，提升评估质量。再者，面对价值评估过程中的不确定性问题，采用多种分析方法与工具进行有效管理。如在新兴的人工智能数据训练领域，数据的价值受技术发展、市场需求变化等多种不确定因素影响。通过概率分析、敏感性分析等方法，深入识别和分析不确定性的来源与类型，制定风险应对策略，确保评估结果的一致性和可靠性。
“四轮”驱动，构建组合策略。推进数据知识产权价值评估关键问题的改革，需从法律、政策、技术、应用四个维度协同发力，构建全方位的实践组合策略。在法律层面，积极推动立法改革，明确数据知识产权的权利归属、保护范围和法律责任等关键问题；建立数据共享平台和机制，在保障数据安全的前提下，促进数据的合法流通与共享。政策层面，加大对数据知识产权价值评估的政策支持力度。设立专项扶持资金，鼓励评估机构开展技术创新和业务拓展；加强对地方职能部门的指导，组织开展数字素养培训，提升其对数据知识产权价值评估的认知和管理能力；促进跨部门协作，联合制定价值评估国家标准或行业规范，提高评估的专业性和实效性。技术层面，持续加大研发投入，不断开发先进的数据评估工具和算法。利用机器学习技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提升价值评估的精确度；借助区块链技术，确保数据的真实性、不可篡改和可追溯性，增强价值评估结果的可信度。应用层面，以市场需求为导向，推动数据资产的标准化和市场化。支持金融机构开展数据资产入表和融资贷款业务，为企业提供更多元化的融资渠道。
（作者单位：贵州商学院）
2025年省政府工作报告提出，推动数字经济取得新突破。坚持算力、数据、应用、产业联动，高质量建设数字经济发展创新区。从打造全国算力高地吸引头部企业，到培育数据产业集聚发展，再到挖掘数据价值、加速数字化转型，贵州在数字经济领域稳步迈进。充分发挥数据潜力，必须首先解决如何准确估算数据价值的问题，促进数据资产定价、交易和流通，激活和完善数据要素市场。
释放数据价值、推动数据产业健康发展。数据知识产权的确立和保护是数字经济发展的根基，而数据知识产权价值评估则是实现数据资产化、市场化的关键，三者紧密相连，相辅相成。通过对数字媒体、电商直播、医疗、金融等多元应用场景的深入剖析，可以清晰地看到数据知识产权价值评估在实际情境中的必要性和复杂性，也深刻认识到动态多样的评估方法、规范的评估指标体系和评估模型、完善的法律保护和政策环境在应用实践中的重要性。数据知识产权价值评估能为数据资产交易提供权威价值参考，消除交易双方信息不对称，促进数据交易高效达成。比如在数据交易市场，买卖双方对数据价值认知常不一致，专业数据知识产权价值评估给出的客观价值区间，可大幅提高交易成功率。同时，价值评估还能助力企业和投资者精准进行风险评估与管理，企业在投资数据资产时，通过价值评估能够提前预判风险，合理规划策略。准确评估数据价值，能激发市场主体开发利用数据的热情，推动数据要素跨行业、跨领域流动融合，实现产业化应用。
定制化评估，适配多元应用场景。针对相同数据知识产权因不同应用场景、不同评估方法产生价值评估较大差异的问题，应提供定制化评估方案。在评估方法上，巧妙融合定性和定量的多元手段，如多元线性回归分析法、系统动力学模型、人工智能辅助评估等。以蓬勃发展的电商直播行业为例，直播平台积累了海量的用户观看、互动、购买行为数据。这些数据在用于精准营销时，其价值评估需重点考量用户的购买转化率、复购率等指标，采用收益法结合大数据分析模型，预测数据在未来营销活动中可能带来的收益；而当这些数据用于市场趋势分析时，更注重数据的全面性和及时性，运用系统动力学模型，结合行业发展趋势，评估数据对把握市场动态的价值。通过这种定制化评估，能够更精准地反映数据在不同场景下的真实价值。
深挖关键问题，明晰解决路径。首先，数据质量与价值评估紧密相关。通过建立严格的数据质量管理体系，提升数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可信度，能够显著提升价值评估的准确性和有效性。其次，构建科学的数据知识产权价值评估指标体系和模型是提升评估透明度和系统性的关键。借鉴专利信息中的引文数量与专利价值关系评估思路，在数据知识产权领域，若某组数据被频繁引用和参考，说明其具有较高的价值和影响力。同时，引入编程中的“总—子—分”架构模型，将数据知识产权价值整体评估任务分解为数据来源、数据处理方法、数据应用效果等多个细致部分进行专项分析，再综合形成全面评估视角，确保评估过程可追溯，提升评估质量。再者，面对价值评估过程中的不确定性问题，采用多种分析方法与工具进行有效管理。如在新兴的人工智能数据训练领域，数据的价值受技术发展、市场需求变化等多种不确定因素影响。通过概率分析、敏感性分析等方法，深入识别和分析不确定性的来源与类型，制定风险应对策略，确保评估结果的一致性和可靠性。
“四轮”驱动，构建组合策略。推进数据知识产权价值评估关键问题的改革，需从法律、政策、技术、应用四个维度协同发力，构建全方位的实践组合策略。在法律层面，积极推动立法改革，明确数据知识产权的权利归属、保护范围和法律责任等关键问题；建立数据共享平台和机制，在保障数据安全的前提下，促进数据的合法流通与共享。政策层面，加大对数据知识产权价值评估的政策支持力度。设立专项扶持资金，鼓励评估机构开展技术创新和业务拓展；加强对地方职能部门的指导，组织开展数字素养培训，提升其对数据知识产权价值评估的认知和管理能力；促进跨部门协作，联合制定价值评估国家标准或行业规范，提高评估的专业性和实效性。技术层面，持续加大研发投入，不断开发先进的数据评估工具和算法。利用机器学习技术，对海量数据进行深度挖掘和分析，提升价值评估的精确度；借助区块链技术，确保数据的真实性、不可篡改和可追溯性，增强价值评估结果的可信度。应用层面，以市场需求为导向，推动数据资产的标准化和市场化。支持金融机构开展数据资产入表和融资贷款业务，为企业提供更多元化的融资渠道。
（作者单位：贵州商学院）
