在数字经济迅猛发展的背景下，数据资产逐渐成为企业核心资产之一。如何科学、合理地评估数据资产的价值，成为理论界与实务界共同关注的焦点。市场法作为资产评估的三大基本方法之一，在传统资产估值中应用广泛。然而，当应用于数据资产估值时，市场法是否适用？是否存在成熟的交易案例支撑？这些问题值得深入探讨。

市场法的基本原理是通过比较近期市场上相似资产的交易价格，来推断被评估资产的价值。其核心在于“可比性”，即要求被评估资产与参照资产在功能、用途、市场环境等方面具有高度相似性。然而，数据资产具有高度非标准化、价值依赖性强、权属不清晰等特征，这使得市场法在实际应用中面临诸多挑战。

首先，数据资产的非标准化特征显著。不同企业、不同行业所积累的数据在结构、质量、规模、时效性等方面存在较大差异，即便是在同一行业，数据的处理方式、应用场景也不尽相同。这种差异性导致很难找到真正具有可比性的交易案例，从而影响市场法的适用性。

其次，数据资产的价值高度依赖于使用场景和分析能力。同样的数据集，在不同的企业或技术条件下，可能产生截然不同的价值。因此，即便存在交易案例，也难以直接用于评估其他数据资产的价值，必须结合具体的应用背景进行调整和修正。

再次，数据资产的权属问题尚未完全厘清。目前，全球范围内关于数据产权的法律制度尚处于探索阶段，数据的归属、使用权、转让权等尚未形成统一的法律界定。这种权属的不确定性直接影响了数据资产交易的合法性和透明度，进而影响市场法的适用基础。

尽管存在上述挑战，市场法在数据资产评估中并非完全不可行。近年来，随着数据交易市场的逐步发展，一些数据资产的交易案例开始出现，为市场法的应用提供了一定的参考依据。

在国内，贵阳大数据交易所、上海数据交易中心等平台已开展数据交易试点，涉及金融、医疗、交通等多个领域。例如，某金融机构曾以数百万价格购买某电商平台的用户行为数据，用于客户画像和风险建模。这类交易虽然仍处于探索阶段，但为数据资产的市场化定价提供了初步的市场参考。

在国际上，数据交易市场更为活跃。例如，美国的数据交易平台如Snowflake Data Marketplace、AWS Data Exchange等，已形成较为成熟的数据交易机制。这些平台上的数据产品通常以订阅制或一次性交易的方式进行销售，交易价格透明度较高。这些交易案例虽然仍存在标准化程度不高、可比性有限的问题，但为市场法的运用提供了初步的数据支持。

在实际操作中，若采用市场法评估数据资产，评估人员需重点关注以下几个方面：一是交易案例的可比性，需从数据类型、数据质量、应用场景、交易时间等多个维度进行匹配；二是交易价格的合理性，需考虑交易双方的背景、交易动机、支付方式等因素；三是数据资产的权属清晰性，需确认交易数据的合法来源和可转让性。

此外，市场法通常需要与其他评估方法结合使用，如成本法和收益法。成本法可用于评估数据采集、清洗、存储等成本，收益法则可用于预测数据资产带来的未来收益。三者结合，有助于形成更为全面、合理的评估结论。

综上所述，市场法在数据资产评估中具有一定的适用性，但受限于数据资产的特殊性，其应用仍面临诸多挑战。当前，虽然已有部分交易案例可供参考，但整体市场仍处于发展阶段，数据资产的标准化程度、交易透明度和法律制度建设仍有待完善。未来，随着数据要素市场的进一步成熟，市场法在数据资产评估中的应用将更加广泛和规范。