在当前数字经济快速发展的背景下，数据资产已成为企业核心竞争力的重要组成部分。随着数据资产价值评估需求的日益增长，成本法作为一种常见的评估方法，被广泛应用于数据资产的价值衡量中。而在成本法的实施过程中，人工成本往往占据了相当大的比例。因此，深入探讨成本法评估数据资产中人工成本的占比及其影响因素，对于提升评估效率、优化资源配置具有重要意义。

一、成本法与数据资产评估的基本概念

成本法是一种基于“替代原则”的评估方法，其核心思想是：一项资产的价值等于重新构建或购置相同或相似资产所需的成本。在数据资产评估中，成本法主要通过计算获取、处理、维护和管理数据资产所需的各种成本来确定其价值。

这些成本通常包括硬件设备投入、软件系统开发、数据采集、数据清洗、数据分析、系统运维以及人员投入等多个方面。其中，人工成本作为评估中不可或缺的重要组成部分，往往占据了总成本的较大比例。

二、人工成本在成本法中的具体体现

在数据资产评估过程中，人工成本主要体现在以下几个方面：

1. 数据采集与清洗：原始数据通常存在缺失、重复、格式不统一等问题，需要专业人员进行整理和清洗，确保数据的可用性和准确性。
2. 数据建模与分析：为了挖掘数据价值，需要技术人员进行数据建模、算法设计与分析，这一过程对人员的专业技能要求较高。
3. 系统开发与维护：数据资产往往依托于特定的系统平台，其开发、测试、上线及后续维护都需要大量人力投入。
4. 项目管理与协调：在整个数据资产生命周期中，项目管理、跨部门协调、需求沟通等工作也需大量人工参与。

上述环节中，每一个阶段都离不开人力的深度参与，尤其是在数据治理和价值挖掘方面，人工的判断与经验具有不可替代的作用。

三、人工成本在总成本中的占比分析

根据行业调研和实际项目经验，人工成本在数据资产评估中通常占到总成本的40%至70%之间，具体比例受多种因素影响：

• 数据复杂度：数据来源越复杂、结构越多样，所需的人工处理时间与成本越高。
• 评估目的与精度要求：若评估用于投资决策或并购估值，对数据资产价值的测算要求更高，相应地需要更多专业人员参与。
• 企业数据治理水平：数据治理成熟度高的企业，数据质量较高，人工干预较少，成本相对较低。
• 自动化程度：引入自动化工具和技术可以有效降低人工参与度，从而减少人工成本。

例如，在一个中等规模的数据资产评估项目中，若总成本为100万元，人工成本可能在50万元左右，占比达50%。而在一些高度依赖人工判断和复杂建模的项目中，人工成本甚至可能超过60%。

四、人工成本高企的原因分析

人工成本在数据资产评估中占比较高，主要原因包括以下几点：

1. 技术门槛高：数据资产评估涉及数据科学、信息系统、财务管理等多个领域，对从业人员的专业知识和技能要求较高。
2. 定制化需求强：每个企业的数据资产状况不同，评估方法和模型需要根据实际情况进行定制，难以完全标准化。
3. 评估周期长：从数据采集到价值测算，整个评估过程可能持续数月甚至更长时间，导致人力成本累积。
4. 缺乏成熟工具支持：目前数据资产评估的自动化工具尚不完善，大量工作仍需依赖人工完成。

五、优化人工成本投入的策略建议

为了在保障评估质量的前提下控制人工成本，企业可以采取以下策略：

1. 提升数据治理水平：通过建立统一的数据标准、完善数据质量管理体系，减少数据清洗和整合的工作量。
2. 引入自动化工具：利用数据处理平台、AI模型、评估软件等工具，提升评估效率，降低对人工的依赖。
3. 加强人员培训与分工协作：通过内部培训提升团队能力，同时合理分工，提高工作效率。
4. 采用模块化评估方法：将评估工作分解为多个模块，部分模块可外包或采用标准化流程处理，降低整体成本。
5. 推动行业标准建设：积极参与数据资产评估标准的制定，推动评估方法的规范化和标准化，减少重复性工作。

六、结语

在数字经济时代，数据资产的价值评估已成为企业战略决策的重要依据。成本法作为一种基础而实用的评估方法，在实际应用中展现出较强的可操作性。然而，人工成本的高企也成为制约其广泛应用的重要因素之一。因此，如何在保障评估质量的同时，合理控制人工成本，是当前数据资产评估实践中亟需解决的问题。

通过提升数据治理水平、引入自动化工具、优化人员配置和推动标准化建设，企业可以在保证评估结果科学合理的同时，有效降低人力投入，提升评估效率。未来，随着技术的发展和评估方法的不断完善，人工成本在数据资产评估中的占比有望逐步下降，推动数据资产价值评估走向更加高效、智能的发展路径。