在数据资产估值领域，市场法是一种常用且直观的方法，其核心思想是通过比较近期市场上类似资产的交易价格，来推断目标资产的价值。然而，当我们将市场法应用于数据资产的估值时，一个关键问题浮现：交易时间是否对估值结果产生显著影响？换句话说，是否“近年交易更好”？这个问题不仅关乎估值的准确性，也关系到数据资产交易市场的健康发展。

首先，我们需要理解市场法的基本逻辑。市场法依赖于可比交易的存在，即在一定时间内，有与目标资产在数据类型、数据规模、应用场景、合规性等方面相似的交易案例。通过调整这些交易的价格，可以估算出目标资产的价值。因此，交易时间的远近，直接影响了这些可比交易是否具有现实参考价值。

从理论上讲，越接近当前时间的交易，其参考价值越高。这是因为数据资产具有显著的时效性特征。以消费者行为数据为例，2020年的数据可能无法准确反映2024年的市场趋势，尤其是在经济环境、技术发展和消费者偏好快速变化的背景下。如果使用过于久远的交易作为参考，可能会导致估值偏离实际市场价值。

此外，数据资产的合规性和法律环境也在不断演变。例如，近年来全球范围内对数据隐私和数据安全的监管趋严，GDPR、CCPA等法规的实施对数据资产的交易结构、使用范围和定价方式产生了深远影响。若参考的是几年前的交易，可能未考虑这些新的合规成本和限制，从而导致估值偏差。

再者，技术的进步也使得数据资产的价值发生结构性变化。例如，人工智能和大数据分析能力的提升，使得某些类型的数据在近几年变得更具价值。同样，一些过去被认为有价值的数据集，可能因技术迭代而变得相对过时。因此，使用近年的交易案例，有助于更准确地反映当前市场对数据资产价值的认知。

然而，这并不意味着所有情况下“近年交易更好”都是绝对的真理。在某些数据资产交易市场尚不成熟或交易频率较低的情况下，可参考的近年交易案例可能非常有限，甚至不存在。在这种情况下，评估人员可能不得不依赖较早的交易数据，并通过合理的调整来弥补时间差异带来的影响。

如何判断交易时间是否对估值产生显著影响？一个可行的做法是进行时间因素的敏感性分析。例如，可以比较同一类数据资产在不同年份的交易价格变化趋势，观察是否存在显著波动。如果数据显示出明显的增长或下降趋势，则说明交易时间确实对估值具有重要影响，应优先考虑近年交易。反之，如果价格波动较小，则时间因素的影响可能较弱。

另一个需要考虑的因素是宏观经济环境和行业周期。例如，在经济扩张期，企业对数据资产的需求可能上升，从而推高交易价格；而在经济收缩期，交易活跃度下降，价格可能走低。如果评估基准日处于一个特殊的经济周期阶段，而参考交易发生在不同的周期阶段，那么时间差异可能导致估值结果失真。

在实际操作中，评估人员应当建立一个清晰的交易时间筛选标准。通常建议参考最近三年内的交易案例，作为主要的可比对象。同时，对于时间较久远的交易，应进行必要的价格调整，考虑通货膨胀、技术进步、法律环境变化等因素的影响。此外，还可以结合其他估值方法（如收益法、成本法）进行交叉验证，以提高估值结果的可靠性。

总结来看，市场法在评估数据资产时，交易时间确实是一个不可忽视的因素。在多数情况下，优先选择近年的交易案例能够更准确地反映当前市场的价值判断。但评估人员也应根据具体数据资产的特性、市场成熟度以及外部环境的变化，灵活处理时间因素的影响。在缺乏近年交易的情况下，合理的时间调整和多方法交叉验证，是提高估值质量的重要手段。因此，可以说“近年交易更好”并非绝对真理，而是一个在多数情况下更优的实践选择。