一、为什么在政府数据开放与共享之前，需要做数据资产价值评估？
政府数据是政府为履行其法定职能而代表人民收集、加工并保存的各种数字化的证据和依据。既然数据源于人民，就应该还于人民。因此，按理说政府数据资产就应该进行免费开放与共享。但是为什么政府数据开放与共享效果并不理想呢？笔者认为其中有一个原因是政府各部门数据库之间还存在共享和流通的壁垒，且对社会而言这些数据具有垄断性，亟需通过数据开放提高政府透明度、平衡社会与政府的利益关系。
可能您要问了：“既然政府数据源于人民，那么，为何还要平衡利益呢？”主要有三个原因：一是数据从收集到共享经历了很多中间环节，虽然数据源是免费获取的，但是中间过程需要付出一定的成本。
图1数据资产全生命周期
上图是数据资产全生命周期管理的几个主要环节，主要成本包括服务器成本、存储成本、计算成本、人工成本、网络通信已经水、电、管理费用等等。这些成本的付出有一部分是为了满足数据开放和共享的需要，如果把这部分成本算作政府财政支持，那么对于广大人民来讲是不太公平的，因为政府数据开放和共享的对象不是对每一个人。
二是政府也需要实现从数据到数据资产再到数据资本的转换，转换的途径不仅包括作为政府与企业合作的投资资本，而且经过价值评估后的政府数据资产能直接影响当地GDP的发展，甚至直接计入当地GDP报表，这对于城市政府管理者来说无疑具有巨大的吸引力。
二、数据资产价值评估的三种常用方法比较分析
数据资产价值评估从根本上来讲主要有三种方法，分别是成本法、收益法和市场法。
（一）成本法
成本法从本质上来看就是对数据成本的归集。主要看数据产生的时候需要哪些费用，比如建设期的建设费用（包括人工材料），运维时期的运维费用包（括数据加工的费用），这些费用加起来构成数据的全部成本。这种方法适用与没有明显的市场价值的数据或正在产生市场。成本法的优点是比较容易把握和操作，看历史上数据产生的费用，比如把软件、硬件、人工费等加起来，比较好操作，便于财务处理，因为财务会计人员和所有生产成本都按照成本的角度进行归结，资产负债表比较方便比较倾向于采用这种方式进行评估。
（二）收益法
（三）市场法
市场法是根据市场上有类似的数据交易的价格去类比估值的方法，它需要活跃的市场交易环境有大量的交易，有这样的数据积累以后比较好做这种操作。反映目前的市场情况，比较容易为买方和卖方接受，因为市场上这个数据就是这个价格，大家比较公认，对双方来讲比较容易接受。它的缺点是对市场上环境要求比较严格，你在评估的时候市场上有没有类似的交易，没有的话就没有办法进行类比，有这样的苛刻条件。我认为目前我们采用市场法的条件不是特别充足，数据类似的无形资产有一定的保密性，评估人员很难收集到数据交易的价格，交易的时候只告诉你什么数据但是里边是什么内容也不是很好掌握，这是有一定难度的。交易的类型比较单一，大多都是结构化的数据，数据集和标签数据，非结构化数据等其他一些数据比较少，交易的就那几类，比如企业数据、气象数据、交通数据等等。数据市场提供的数据的质量、用户的数量、频次等信息无法获得。所以，目前来讲市场不是很成熟。
三、政府数据资产价值评估宜采用成本法
在数据资产价值评估方法的选择上,每种方法的选择要取决于评估目标，政府数据资产价值评估显然不是以盈利为目标，所以最适合采用成本法。
图2数据资产主要成本构成
数据资产价值的评估除了考虑成本的因素之外，数据质量也是决定数据资产价值的重要因素，也就是所谓的“成色”，我们都知道Garbagein,Garbageout（垃圾进，垃圾出），意思是说拿不好的数据去做分析，会产生糟糕或是错误的结论。数据质量是保证数据应用的基础，是数据资产价值得以实现的前提。随着企业拥有数据量的急剧扩大，数据质量问题变得日益突出，数据的质量，将严重影响企业数据资产的价值，是决定数据价值高低的重要因素。数据质量评估的维度包括数据的完整性、正确性、一致性、重复性。数据质量评估能够对整体或其中部分数据的质量状况给出一个合理的评估，帮助数据用户了解数据的质量水平，进而对数据应用水平予以预测，评估企业数据资产的真实价值。
图3数据资产质量评估指标
（一）完整性
描述数据是否存在缺失记录或缺失字段。数据缺失的情况可能是整个数据记录缺失，也可能是数据中某个字段信息的记录缺失。
（二）正确性
（三）一致性
（四）冗余度
描述数据是否存在重复记录。现实世界中的同一个主体，在不同的数据源中常常有多个表达，在语法上相同或相似的不同记录可能会代表现实世界中的同一主体，因而会对同一主体造成重复性记录。
四、总结
当前研究主要集中在政府数据开放与共享体系构建方面，侧重组织架构、政策与监管、数据资源提供、服务功能和内容等方面的综合分析，而侧重从社会利用效益方面分析研究相对不多，尤其从数据价值评估方面则更少。原因在于，这方面的研究存在困难：一方面，诸如透明、问责、参与、创新效用等缺乏可衡量的框架，使得难以开展价值评估；另一方面，就评估方法而言，我国政府数据价值评估的方法研究和实践还处于起步阶段，在评估政府数据资产价值上存在困难，缺乏权威的评估标准，而且完全不同的方法和不同的人会产生不同的评估结果。从全球开放数据价值评估来看，这一领域的进展总体缓慢。部分原因在于价值评估上存在固有困难，另一部分在于各国的经济结构存在多样性。这些挑战已经导致相应的忧虑：政府对开放的政府数据资产的价值低估甚至造成国有资产流失。虽然对于政府数据价值的评估方法还不是很完善，在数据资产价值评估的维度和指标选取上还存在争议，但重要的是,政府需要做出相应努力来促进数据资产价值评估的发展，促进大数据的流通，不断挖掘政府数据资产的总体价值和政府数据资产的潜力。