1.数据资产评估的重要意义。
随着人工智能+AI技术迅速发展的时代到来，以大数据和大模型技术为核心的数字经济发展迅猛，数据资产已成为重塑企业经济发展的新型生产要素。以大数据为应用背景的企业，早已经将数据作为一种资产加以运用，并给企业带来了巨大的经济利益。
但目前针对数据资产还没有公认的评估体系，数据资产仅仅是一种“新”的生产要素，其在企业投入产出关系中的地位、作用、贡献以及对生产效率的影响尚未明确，如何将数据资产要素的贡献与其他生产要素的贡献区分开来并对数据资产的价值进行合理评估，是目前新质生产力发展过程中的难题。因此构建企业数据资产评估体系，解决数据资产全面评估问题迫在眉睫。
2.数据资产评估方法。
数据资产评估体系需要解决二方面的问题：
（1）顶层评估。用于评估数据资产要素在投入产出关系中的增长和贡献以及对生产效率的影响，从而支持企业经济决策。这里采用以生产函数原理为基础的评估方法。
（2）底层评估。用于合理评估数据资产的财务价值，达到符合会计准则的资产负债入表标准。未来将采用通用资产评估的成本法、收益法、市场法以及综合修正法等方法实现标准化评估。
3.建立以生产函数为基础的评估方法。
生产函数是分析和评价企业投入产出效率最有效的方法之一，借助简洁全面的投入产出关系表达，生产函数能够直击企业生产经营的核心要素，其分析结果能够支持企业的经济决策。
初步采用资本、劳动力、数据资产、技术进步等四大核心生产要素表达生产函数，在此基础上建立描述投入产出关系的微分方程并计算数值结果，可直接显示某个时间点数据资产的增长和贡献状态。如果计算多时期数据资产增长和贡献的时间序列，可以进一步采用描述统计和动力学方法对数据资产历史进行平滑、滤波，预测分析，以支持长期生产决策。