在当前数字经济快速发展的背景下，数据资产的价值评估日益受到重视。而在众多评估方法中，收益法因其能够反映资产未来收益能力而被广泛采用。然而，由于数据资产具有无形性、不确定性以及高度依赖技术环境等特征，其评估过程中面临的风险也相对较高。因此，在应用收益法评估数据资产时，如何合理进行风险调整，尤其是如何确定折现率，成为评估工作的关键环节。

收益法的基本原理是通过预测资产未来可带来的收益，并将这些收益折现至评估基准日，从而得出资产的现值。在这个过程中，折现率的选择至关重要，它不仅反映了资金的时间价值，更体现了对未来收益不确定性的补偿。也就是说，风险越高，折现率就应当越高，以反映投资者对承担更高风险所要求的额外回报。

那么，在评估数据资产时，如何识别和量化风险，并据此确定合适的折现率呢？我们可以从以下几个方面进行分析：

一、数据资产的风险识别

数据资产的风险主要来源于以下几个方面：

1. 市场风险：包括数据需求的波动、市场竞争格局的变化、数据产品或服务的生命周期等。例如，某些数据资产可能在短期内具有较高的商业价值，但随着市场环境的变化，其价值可能迅速下降。

2. 技术风险：数据资产的价值高度依赖于技术平台和处理能力。如果技术更新换代迅速，或者数据处理系统存在安全隐患，都可能导致数据资产贬值甚至失效。

3. 法律与合规风险：数据的采集、存储、使用和交易都受到相关法律法规的约束，如《个人信息保护法》《数据安全法》等。一旦出现合规问题，数据资产可能面临被限制使用甚至被禁止使用的风险。

4. 运营风险：包括数据质量的不确定性、数据管理能力的强弱、数据使用效率的高低等。这些因素都会影响数据资产的持续盈利能力。

二、风险量化与折现率的确定

在识别出各类风险之后，评估人员需要对这些风险进行量化，并将其反映在折现率中。常见的折现率确定方法包括：

1. 加权平均资本成本法（WACC）
   适用于企业整体资产的评估，但在数据资产评估中也可作为参考。WACC综合考虑了股权资本和债务资本的成本，并根据各自的权重计算得出。但由于数据资产通常不具备传统资产的资本结构特征，因此在使用时需进行适当调整。

2. 资本资产定价模型（CAPM）
   CAPM模型通过无风险收益率加上市场风险溢价乘以β系数来确定折现率。虽然该模型主要用于有价证券的评估，但其核心思想——即风险越高，预期回报率越高——同样适用于数据资产的评估。

3. 风险累加法
   这是一种较为常用的方法，适用于非标准化资产的评估。具体操作是：首先确定一个无风险利率（如国债收益率），然后根据评估对象所面临的不同类型风险，分别加上相应的风险溢价。例如：

   • 市场风险溢价：3%～5%
   • 技术风险溢价：2%～4%
   • 法律与合规风险溢价：2%～5%
   • 运营风险溢价：1%～3%

   各类风险溢价的总和即为整体风险调整值，加上无风险利率后，即可得到最终的折现率。

三、风险调整的实际操作建议

在实际操作中，评估人员应结合具体数据资产的特点，进行细致的风险分析和判断。以下几点建议可供参考：

1. 建立风险评估指标体系
   可根据数据资产的行业属性、用途、数据来源、技术平台、合规性等维度，建立一套系统的风险评估指标体系，帮助更科学地识别和量化风险。

2. 采用多情景分析法
   由于数据资产的未来收益具有高度不确定性，建议在预测未来收益时采用多情景分析法，设定乐观、中性和悲观三种情景，并赋予不同概率，从而提高预测的稳健性。

3. 引入专家判断与行业数据
   在缺乏历史数据支持的情况下，评估人员应结合行业经验、专家意见以及可比交易数据，合理确定风险溢价和折现率。

4. 保持折现率与收益口径的一致性
   在收益预测中若采用税后现金流，则折现率也应为税后口径；若预测的是企业自由现金流，则应使用WACC作为折现率。保持口径一致，是确保评估结果准确的前提。

四、结语

总之，在收益法评估数据资产的过程中，风险调整是不可或缺的一环。由于数据资产本身的特殊性，其面临的风险种类多、不确定性大，因此在确定折现率时，必须充分考虑各类风险因素，并通过科学的方法进行量化处理。风险越高，折现率自然也应越高，这是风险与收益对等原则的体现，也是评估结果合理性的保障。

评估人员在实际操作中应秉持审慎原则，结合定量分析与定性判断，确保评估结果既符合市场规律，又能真实反映数据资产的价值与风险特征。这不仅有助于提升评估的专业性与公信力，也为数据资产的交易、融资、管理提供了有力支撑。