在当前数字经济高速发展的背景下，数据资产作为企业核心资产之一，其价值评估日益受到重视。在众多评估方法中，收益法因其能够体现资产未来收益能力而被广泛采用。然而，在应用收益法评估数据资产时，是否应考虑技术迭代和技术淘汰风险，成为一个不可忽视的重要议题。

首先，收益法的基本原理是通过预测资产未来的收益，并折现至现值来确定其价值。对于数据资产而言，其价值往往依赖于数据的可用性、准确性以及与特定技术环境的匹配程度。因此，在预测数据资产未来收益时，技术因素的影响不可忽略。技术的快速迭代可能导致当前所依赖的数据处理方法、算法模型甚至数据格式迅速过时，从而影响数据资产的持续盈利能力。

以人工智能领域为例，深度学习技术在近几年取得了突破性进展，但同时也伴随着大量旧模型的淘汰。如果某企业的数据资产是基于早期的机器学习模型进行训练和应用，而市场已被更先进的模型所主导，那么这些数据资产的价值将受到严重削弱。此时，如果不考虑技术淘汰风险，将可能导致对数据资产价值的高估。

其次，技术淘汰风险不仅体现在算法层面，还可能涉及硬件环境、数据存储格式、通信协议等多个维度。例如，某些数据资产可能依赖于特定的数据库系统或计算平台，一旦这些平台被市场淘汰或不再受到支持，数据资产的可访问性和可用性将大打折扣。因此，在收益法评估过程中，评估人员应深入分析数据资产所依赖的技术生态，评估其可持续性及可能面临的技术淘汰风险。

此外，技术迭代也可能带来新的商业机会，从而提升数据资产的价值。例如，随着边缘计算和5G技术的普及，实时数据处理能力大幅提升，原本静态存储的数据资产可能因此获得新的应用场景和收益来源。这种情况下，技术迭代反而成为数据资产增值的推动力。因此，在评估过程中，不仅要识别技术淘汰的风险，还应充分考虑技术进步带来的潜在收益增长。

为了更准确地反映技术因素对数据资产价值的影响，评估人员在采用收益法时应采取以下措施：

1. 技术生命周期分析：对数据资产所依赖的关键技术进行生命周期评估，判断其当前所处阶段（导入期、成长期、成熟期或衰退期），从而预测其未来可用时间。

2. 技术替代风险评估：识别可能替代现有技术的新技术，并评估其商业化进度、市场接受度及对现有数据资产的潜在冲击。

3. 情景分析与敏感性测试：在收益预测中引入不同技术发展情景，如技术维持现状、缓慢演进、快速替代等，并进行敏感性分析，评估不同情形下数据资产价值的变化范围。

4. 技术更新成本考量：若数据资产需依赖技术更新以维持其价值，应合理估算相关的更新成本和时间成本，并在收益预测中予以扣除。

5. 与技术专家协同评估：在评估过程中引入技术专家的意见，增强对技术发展趋势的判断力，提高评估结果的科学性和前瞻性。

综上所述，在使用收益法评估数据资产时，技术迭代和技术淘汰风险是必须纳入考量的重要因素。忽略这些因素，可能导致对数据资产价值的误判，影响企业决策的准确性。因此，评估人员应在充分理解数据资产技术特性的基础上，结合市场动态与技术发展趋势，做出更为全面和合理的价值判断。只有这样，才能确保数据资产评估结果的真实性和有效性，为企业的数据资产管理提供有力支撑。