在数据资产估值领域，市场法作为一种常用的评估手段，其核心在于通过对比市场上相似资产的交易价格来推断目标资产的价值。然而，当我们将目光聚焦于数据资产这一具有高度行业特性的资产类别时，一个关键问题便浮现出来：市场法在评估数据资产时，是否充分考虑了行业趋势的影响？更进一步地，处于朝阳行业中的数据资产，是否天然就“贵”？

从市场法的基本逻辑来看，其核心在于“可比性”。也就是说，评估者需要找到与目标数据资产在功能、规模、应用场景、数据质量等方面具有相似特征的可比交易案例。然而，数据资产的行业属性往往决定了其价值的高低。例如，在金融、医疗、人工智能等数据密集型行业中，数据的价值通常高于传统制造业或零售业。因此，在选择可比案例时，如果不考虑行业趋势，就可能导致评估结果出现系统性偏差。

朝阳行业通常指那些增长迅速、前景广阔、政策支持明显的行业，例如新能源、人工智能、生物医药、大数据等。这些行业的共同特点是技术更新快、市场需求旺盛、资本关注度高。在这种背景下，相关企业的数据资产往往具有更高的潜在价值。一方面，数据本身可能具有更高的稀缺性与应用潜力；另一方面，行业整体的估值水平也可能被资本推高，从而带动数据资产的市场价格上升。

然而，市场法评估中是否应将“行业趋势”作为直接参数纳入考量，仍存在争议。支持者认为，行业趋势反映了未来收益预期，而数据资产的价值本质上是对未来数据变现能力的折现。如果一个行业正处于高速增长期，那么该行业中数据资产的变现能力也相应增强，因此其估值理应更高。反对者则指出，市场法强调的是“已发生”的交易行为，而非对未来趋势的预测，如果过度强调行业趋势，可能会使评估结果偏离市场实际交易情况，导致估值泡沫。

在实践中，评估机构通常会采取“行业调整系数”或“行业溢价”等方式来处理这一问题。例如，在选取可比交易案例时，除了考虑数据资产本身的属性外，还会对案例所属行业的增长速度、资本热度、政策支持力度等因素进行量化分析，并据此对评估结果进行修正。这种做法在一定程度上兼顾了市场法的客观性与行业趋势的前瞻性。

但值得注意的是，朝阳行业的“贵”并不总是合理的。一方面，市场可能存在“跟风炒作”的现象，导致数据资产估值虚高；另一方面，某些朝阳行业虽然整体发展迅速，但由于数据合规性、技术成熟度或商业模式尚不清晰，相关数据资产的实际价值可能并不匹配其市场定价。因此，在采用市场法评估数据资产时，除了考虑行业趋势外，还需深入分析行业内部结构、数据资产的具体应用场景以及企业自身的运营能力。

此外，数据资产的估值还受到数据质量、数据合规性、数据可变现路径等多方面因素的影响。即便在同一朝阳行业中，不同企业的数据资产也可能存在显著差异。例如，一家拥有高质量用户行为数据的企业，其数据资产的价值可能远高于另一家仅拥有基础运营数据的企业。因此，行业趋势只能作为评估的参考维度之一，而非决定性因素。

从监管与合规角度看，随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，数据资产的合规成本显著上升。这也意味着，在评估数据资产时，不仅要考虑其市场价值，还需评估其合规风险。特别是在某些监管趋严的朝阳行业（如金融科技、医疗数据等），数据资产的估值可能会受到更多限制。

综上所述，市场法在评估数据资产时，确实需要考虑行业趋势的影响。尤其是在朝阳行业中，数据资产的价值往往受到行业整体发展态势的推动。然而，这种“贵”并不意味着“合理”或“可持续”。评估者应在遵循市场法基本逻辑的基础上，结合行业发展趋势、数据资产质量、合规风险等多维度因素，进行综合判断。唯有如此，才能实现对数据资产的科学、客观、合理的估值。