IASB概念框架下數據資產準則研究

劉國英，周冬華

【摘要】黨的十九屆四中全會將數據增列為生產要素之一， 由此探索建立數據生產要素的會計核算制度， 反映數據生產要素的資產價值， 構建數據資產“入表”的基礎性制度， 對推進數據要素市場化配置具有重要的現實意義。 結合數據價值鏈框架， 分析數據資產化過程中的數據價值創造活動， 嘗試基于IASB《財務報告概念框架》開展數據資產準則研究。 通過探討數據資產的定義、數據資產的確認情形、數據資產的成本內涵， 以及以數據資產為核心業務的不同企業業務模式下的資產分類、計量和列報與披露， 提出兩種數據資產報告以改進報告信息傳遞， 推進數據資產價值評估研究。

【關鍵詞】數據資產;會計確認;不確定性;財務報告概念框架

【中圖分類號】 F239? ? ?【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）21-0066-6

一、引言

黨的十九屆四中全會將數據增列為一種重要的生產要素， 提出要加快培育數據要素市場。 我國主張數據確權與數據價值化并重， 探索國內數據要素市場化之路。 隨著近期《數據安全法》《個人信息保護法》的相繼發布， 數據確權困境初步破局。 加速推進數據價值化， 發展數據要素市場， 成為構建數據要素市場化配置體制的關鍵。 數據資產化是實現數據價值的核心[1] 。 在國家大數據戰略推動下， 數字經濟與實體經濟深度融合， 企業數字化投入不斷加大， 數據資產化進程加快。 工信部中國電子信息行業聯合會官網公布： 截至2021年9月底， 已開展了八批數據管理能力成熟度（DCMM）評估工作①， 這些貫標單位的數據管理與應用實踐表明， 數據已發展成為企業組織的重要戰略資源。 因此， 探索建立數據生產要素的會計核算制度， 反映數據生產要素的資產價值， 構建數據資產“入表”的基礎性制度， 對推進數據要素市場化配置具有重要的現實意義。 本文基于數據價值鏈視角， 分析數據資產化過程中數據創造價值的系列活動， 明確數據資產的概念， 規范數據資產會計確認、計量和報表列示事項。 因數據創造價值受到多方面因素的影響[2] ， 具有較大不確定性， 在現行會計準則體系下， 數據資產很難被確認， 導致其游離在資產負債表之外。

基于此， 本文借鑒IASB（國際會計準則理事會）于2018年3月發布的修訂后的《財務報告概念框架》（簡稱“IASB概念框架”）， 在不確定性資產和負債的會計確認與計量決策的理論指引下， 開展數據資產準則研究。

二、IASB概念框架為不確定性經濟業務的會計確認決策提供理論指引

1. 經濟環境不確定性與IASB概念框架修訂。 IASB概念框架的修訂始于2004年IASB與FASB（美國財務會計準則委員會）共同啟動聯合概念框架項目; 置于經濟全球化和信息革命背景下， 經濟環境復雜多變， 市場競爭日趨激烈， 企業經營環境的不確定性②增加。 一方面， 市場、產品和需求的快速變動， 要求企業快速調整其資源能力; 另一方面， 商業新模式可能會隨著新技術的更迭而產生顛覆性變化。 會計作為商業語言， 在應對經濟環境的不確定性中尋求確定性， 促進了財務會計理論發展[4] 。

自20世紀80年代起， 各國相繼發布財務報告概念框架或類似文件， 其主要作用是指導會計準則制定， 以減少信息處理過程中的不確定性。 尤其是當經濟環境發生變化， 需修訂或完善財務會計概念框架時， 為會計準則制定提供了應有的理論與借口。 以FASB發布的財務會計概念公告為例， 為反映經濟活動中的不確定性， 一方面， 以“未來經濟利益”來定義資產和負債， 使財務報表要素反映與未來關系非常密切的不確定性經濟業務; 另一方面， 要求對不確定性經濟業務作出謹慎反映， 權衡會計信息的相關性和可靠性。 隨著經濟環境不確定性的不斷增長， 應適度穩健地確認與披露不確定性經濟業務， 使會計向理解和處理不確定性的方向發展。 例如置信會計的發展， 用統計分布代替分散的具體數字， 以區間范圍和置信區間加強財務報告的可信度和可理解程度。

21世紀以來， 經濟環境不確定性日益增大， 成為IASB概念框架修訂的重要影響因素之一。 IASB概念框架將不確定性全面納入會計核算體系， 為不確定性經濟業務的會計確認決策提供了理論指引。 例如： 區分存在不確定性、計量不確定性與結果不確定性對會計上應否確認資產和負債項目的影響， 審視不確定環境下“可能性”“可靠地計量”確認條件的局限性; 對不確定性資產和負債進行計量和報告， 選擇適當的、相關的計量屬性， 并強調表外信息披露可能與表內確認同等重要。

2. IASB概念框架將不確定性納入會計核算與披露。 IASB概念框架除澄清了“受托責任”“如實反映”“審慎性”“實質重于形式”等模糊問題的爭議外， 還更新了財務報表要素的定義， 構建了基于財務信息質量特征的全新確認標準與終止確認標準， 新增了計量目標及確定計量屬性的基本原則。 IASB概念框架在不同層面上闡述了資產和負債確認與計量決策中的不確定性影響， 為不確定環境下資產和負債的會計確認與計量提供了理論指引。

（1）在有用財務信息的質量特征層面， 肯定了計量不確定性具有“如實反映”價值。 當財務報告中的貨幣金額無法直接觀察且必須進行估計時， 就產生了計量不確定性。 財務報告提供有助于企業價值評估的有用信息（1.7段）， 須權衡“相關性”和“如實反映”（2.22段）。 高度的計量不確定性并不妨礙估計能提供有用的信息， 前提是估計被清晰和準確的描述和解釋（2.18段、2.19段、5.19段）。

（2）在報表要素的定義方面， 資產和負債的定義關注于是否存在某項有潛力產生（或要求主體轉移）經濟利益的權利（或義務）， 未包含經濟利益的可能性門檻。 以IASB概念框架中的資產定義為例， 資產是因過去事項形成的， 由主體控制的現有經濟資源（4.3段）; 經濟資源是有潛力產生經濟利益的權利（4.4段）。 可以看出， 資產關注于是否存在一項滿足經濟資源的定義的權利， 即使其產生經濟利益的可能性很低（4.15段）。 會計上有時無法確定是否存在某項資產或負債， 需要綜合考慮其他因素（5.13段）， 基于是否提供有用信息的原則作出確認決策。 無論是否確認， 都應提供該項確認存在不確定性的有關解釋信息（5.14段）。

（3）在確認標準方面， 僅當確定向財務報表的使用者提供了有用信息時， 才確認資產或負債。 在滿足成本約束的條件下， 若資產和負債的確認能夠向財務報表使用者提供有用信息， 即信息相關且如實反映經濟現象， 則確認該項資產和負債適當。 可以看出， 確認標準是原則導向的， 不再采用“可能性”“可靠地計量”確認條件。 這與“可靠性”不再作為質量特征使用， 資產和負債的定義中未包含經濟利益的可能性門檻， 保持了內在邏輯的一致性。

（4）選擇計量基礎③以提供有用的財務信息， 須在相關性和如實反映之間權衡。 計量基礎所提供信息的相關性取決于資產或負債的特征（如價值變動對市場因素或其他風險的敏感性）、產生現金流量的方式（6.54段）。 主體的業務活動④影響其產生現金流量的方式， 繼而影響計量基礎選擇。 例如， 有些經濟資源直接產生現金流量， 最具相關性信息的計量基礎很可能是現行成本; 有些經濟資源通過合并使用間接產生現金流量， 則以歷史成本或現行成本為計量基礎能提供報告期內實現利潤的相關性信息（6.55段， 6.56段）。

（5）在信息披露方面， 為改進財務報告信息傳遞， IASB概念框架為具體準則制定中的列報與披露要求提供指引。 會計準則制定的重點， 由會計確認與計量轉向擴充財務報告信息披露內容、注重財務報表結果的靈活溝通。

三、基于IASB概念框架的數據資產會計確認

本部分將結合數據價值鏈框架[5] ， 參考國內數據管理成熟度評估模型（DCMM）評估工作的推進， 根據數據的信息資源特性⑤， 分析數據資產化過程中的數據價值創造活動， 嘗試基于IASB概念框架探討數據資產的會計確認問題。

1. 數據價值創造活動與數據資產化。 隨著新一輪科技革命和產業革命浪潮， 人類進入數字經濟時代。 以“大智移云物”為代表的新信息技術涌現， 既是加劇不確定性的原因， 也是解決不確定性的手段。 一方面， 新經濟環境的不確定性加劇， 企業需在不確定性情境下對一系列經濟活動作出決策。 另一方面， 數據記錄了不確定性， 且不確定性是企業利潤的唯一來源[3] ， 研究不確定性背后的規律可洞察其中的商業價值。 因此， 數據作為信息的載體， 能降低不確定性[7] ， 使自身具有巨大的潛在價值。

數據科學領域揭示了數據創造價值的機理。 例如， DIKW模型提出了數據價值鏈的概念模型， 從數據中提煉有價值的信息， 發現知識、智慧， 用以解決現實問題。 在大數據技術環境下， 以大算力支持的算法和機器學習模型得到廣泛應用， 從數據到知識的轉化可通過綜合利用大數據技術與方法實現[8] 。 移動通訊全球系統協會（GSMA）于2018年提出的數據價值鏈框架， 用于分析數據創造價值的系列活動， 著眼于數據資產化過程， 明確會計意義上的數據資產概念， 開展數據資產會計確認研究。

GSMA數據價值鏈框架將數據創造價值的系列活動分為生成、收集、分析和交換四個階段， 用來描述數據發展成為具有商業價值的資產的系列活動。 當數據經生成、收集以后， 進入分析階段， 就會具有創造大部分價值的潛力。 分析階段可以細分成兩個子階段： 一是數據處理， 將數據轉換為適合挖掘和分析的格式; 二是數據分析， 通過獲取和利用數據處理結果來預測和理解行動， 形成有意義的洞察和有用的信息， 如見解、知識。 在分析階段， 企業最有潛力進行創新、發展和利用其知識產權， 建立更有吸引力、更高防御性和更高利潤的業務。? 在交換階段， 數據資產經封裝形成數據產品， 與最終用戶進行交換。 數據產品的交換情形包括： 供企業經營決策自用、對外出售數據和對外提供數據服務。

2. 數據資產屬性分析。

（1）數據資產的經濟屬性。 根據IASB概念框架中資產的定義， 數據資產要成為一項經濟資源， 必須有潛力為主體帶來經濟利益。 GSMA數據價值鏈框架表明， 當數據進入分析階段后才會具有創造大部分價值的潛力， 開始發展成為數據資產， 并在交換階段經封裝形成數據產品。 因此， 從數據價值創造的視角來看， 只有進入分析階段的數據才具有產生經濟利益的潛力， 也才能發展成為具有商業價值的經濟資源。 數據的生成、收集階段（統稱為“數據準備階段”）， 是數據進入分析階段之前的數據預處理活動。 實務中， 隨著國內數據管理能力成熟度評估工作的推進， 可以借助企業數據管理成熟度模型（GB/T36073-2018）的評估結果， 進行會計意義上的數據資產確認。

（2）數據資產的法律屬性。 根據IASB概念框架中資產的定義， 數據資產要成為一項經濟資源并為主體帶來經濟利益， 必須由企業控制。 即數據資產的確權要求， 企業須有能力主導經濟資源的使用， 并獲得其產生的經濟利益。 一般地， 控制通常來源于可執行法定權利的能力， 也可以來源于其他方式。 例如， 一項不受專利權限制的專有技術， 若主體可使用該專有技術， 并具有保守該專有技術秘密的能力， 即使該專有技術不受注冊專利的保護， 企業也可以通過合同、法律或類似方式建立一項權利。 因此， 數據資產從其產生未來經濟利益的潛力獲得價值， 企業必須控制包含該潛力的權利。 GSMA數據價值鏈框架表明， 數據進入分析階段以后， 企業最有潛力形成特定知識產權的數據資產， 獲得知識產權相關法律法規的保護。 實務中， 對于不能形成知識產權的數據資產， 由于數據的非排他性和可復制性， 其權屬難以界定和保障。 隨著《數據安全法》《個人信息保護法》的相繼出臺， 以及數據權屬相關法律的逐步完善， 基于“可用不可見”的原則， 數據在生成、收集、分析和交換各階段， 形成基于數據使用權確權的法律框架將指日可待。

3. 數據資產的會計確認。 基于IASB概念框架探討數據資產會計確認， 包括應否由財務會計來記錄和報告、何時記錄以及如何計量、記錄和報告數據資產。

（1）與數據資產有關的交易或事項應否由財務會計來記錄和報告。 根據IASB概念框架中的會計確認標準， 在滿足成本約束的條件下， 如果數據資產的確認能夠向財務報表使用者提供有用的信息， 即信息相關且如實反映經濟現象， 則應確認該項數據資產。 根據IASB概念框架中資產的定義， 數據資產關注于一項有潛力產生經濟利益的權利是否存在， 即數據資產的“存在不確定性”。 當雖然存在但經濟利益流入（包括金額、時點）的可能性較低時， 即“結果不確定性”， 數據資產確認就不能提供相關信息， 還須權衡相關性和如實反映。 除非數據資產計量的估計過程涉及的不確定性程度很高， 即“計量不確定性”， 不能如實反映該項資源及其經濟利益， 否則， 應當確認該項數據資產。

（2）何時記錄數據資產。 根據GSMA數據價值鏈框架， 進入分析階段后數據開始發展成為具有商業價值的數據資產。 該數據資產即可由控制主體將其確認為數據資產， 進入會計核算系統， 進行初始記錄。 企業結合數據資產（包括交換階段的數據產品）的業務特點以及風險管理要求， 對數據資產進行初始確認、終止確認。

（3）如何計量、記錄和報告數據資產。 由于數據創造商業價值， 并且依賴于具體的業務場景[9] ， 而且數據只有基于商業實踐的算法、模型聚合時才能創造價值[10] 。 因此， 需要研究不同業務模式下數據創造價值和貢獻現金流量的方式， 以選擇數據資產計量屬性， 對數據資產進行計量; 不同業務模式還對數據資產的記錄和報告產生重要的影響， 如確定計量單元、資產列報與披露的分類等。

（4）加強數據資產的財務列報與相關信息披露， 改進數據資產報告的信息傳遞。 重視對數據資產會計確認與計量決策產生影響的不確定性因素的披露， 尤其是要注意數據資產計量上存在較高的不確定性。 例如， 不同使用者處在不同的業務場景或面臨不同的問題， 使數據價值大相徑庭; 又如， 數據價值可能隨時間變化， 既有強時效性數據的價值因折舊而下降， 也有已有數據因新機會和新技術產生新的價值。

四、IASB概念框架下的數據資產準則研究

1. 數據資產的定義。 數據資產是指由過去的交易或事項形成的， 由企業擁有或控制的、有潛力產生經濟利益的數據權利。 下文將根據數據資產的會計確認研究需要， 將GSMA數據價值鏈框架中的數據價值創造活動劃分為數據準備、服務計算⑥兩大階段， 以便于明確會計意義上的數據資產概念以及數據資產成本內涵等。 其中， 數據準備階段是數據生成和收集階段的合稱， 服務計算階段是數據分析和交換階段的合稱。 在服務計算階段， 將計算技術服務于特定的業務需求和場景， 是數據轉化為數據資產的專用性投資， 最后經封裝形成數據產品。

2. 數據資產的確認和終止確認。 符合下列情形之一的， 可以判斷數據資源具有潛力產生經濟利益， 會計上將確認其為控制主體的數據資產。 第一， 擁有或控制已完成數據預處理且符合數據處理與分析所需格式要求的數據資源。 例如， 企業數據管理成熟度達到穩健級（DCMM3級）， 數據已經被當作實現組織績效目標的重要資產， 以及企業數據管理成熟度達到量化管理級（DCMM4級）或優化級（DCMM5級）。 第二， 已經獲得服務計算活動的關鍵技術專利、專有技術， 如數據處理、數據挖掘、數據分析和數據展示活動相關的知識產權權利。 第三， 擁有或控制經封裝形成的數據產品， 該產品能夠供企業自身經營決策使用， 或對外提供數據服務、出售。 第四， 擁有或控制某項數據資產相關權利證明， 或表明有潛力產生經濟利益的其他情形。 當全部或部分數據資源不再滿足數據資產的定義時， 應當終止確認數據資產。 終止確認通常發生在主體喪失了對已確認數據資產的全部或部分控制權時。

3. 數據資產成本。

（1）數據資產成本的內涵。 數據資產的成本， 是指數據發展成為數據資產（數據資產化）過程中發生的服務計算成本， 即按特定的業務需求和場景， 利用算法從已完成數據預處理的數據中分析挖掘有價值信息的過程中所發生的投入， 一般包括數據資產的研發設計、服務計算活動（如數據處理、數據挖掘、數據分析和數據展示等）所發生的工具研發費用和實施成本。 數據資產達預期效果后， 經封裝形成數據產品， 并結轉計算數據產品的生產成本。

（2）數據準備階段的支出。 由于數據準備階段的數據尚不具有實現價值創造的潛力， 該階段所發生的活動支出（包括數據采集與數據存儲成本、數據預處理費用）在發生時計入當期損益， 不計入數據資產的成本。

（3）數據產品的計量。 數據產品按成本進行初始計量。 數據產品的后續計量采用現時價值⑦， 利用反映計量日各種條件的最新信息， 計量數據產品的現時價值。 對于源自使用價值的數據產品， 采用基于特定主體假設的使用價值進行計量， 數據產品的現時價值變動計入其他綜合收益; 對于源自交換價值的數據產品， 采用公允價值進行計量， 數據產品的現時價值變動計入公允價值變動損益。

4. 不同業務模式下的資產分類、計量、列報與披露。 以數據資產為核心的企業業務模式多樣， 會對資產分類、計量屬性、列報與披露產生重要的影響。 下文將分別討論不同業務模式⑧下， 數據資產的會計確認及其相關會計問題。

（1）不涉及數據資產會計確認， 適用其他具體準則的業務模式。 一是通過提供數據服務， 獲取基礎數據與衍生數據的價差利潤的， 適用《企業會計準則第1號——存貨》， 基礎數據根據不同數據來源確定獲取成本， 衍生數據按成本進行初始計量， 衍生數據的后續計量采用公允價值。 二是通過利用ICT 設備及其他機器設備提供數據空間服務， 或通過計算機軟件與數據庫提供基礎數據技術服務的， 適用《企業會計準則第 14 號——收入》， 確認服務合同收入、計算合同成本。 視服務合同訂立的具體情況， 對所提供的一攬子軟件和硬件等技術開發服務合同， 分立為單項合同或將數項合同合并進行會計核算。

（2）數據資產的生產一體化企業， 或者企業提供信息服務或數字媒體的業務模式。 企業確認數據資產按照成本進行初始計量。 其成本包括： 數據資產的研發設計成本、服務計算階段的工具研發和服務計算活動的相關支出。 數據準備階段發生的數據預處理支出、基礎數據的成本不構成數據資產的成本， 一律作費用化處理， 并披露相關信息。

（3）根據用戶需求委托定制硬件、研發軟件， 提供數據資產服務的業務模式。 由用戶企業確認數據資產。 數據資產的成本包括： 數據資產的研發設計成本、企業自有或租賃的委托研發的軟件工具的攤銷金額、定制的硬件設備計提折舊費用， 以及其他服務計算活動的相關支出。 委托研發的軟件工具、定制的硬件設備， 是由用戶企業擁有， 還是由用戶企業（以租賃方式）控制， 根據是否包含租賃合同的評估情況進行判斷。 對于租賃安排部分， 由用戶企業控制該租賃服務資源的， 適用《企業會計準則第 21 號——租賃》中出租方、承租方的會計處理規定; 由用戶企業擁有該租賃服務資源的， 適用《企業會計準則第 4 號——固定資產》《企業會計準則第 6 號——無形資產》， 將可以資本化的服務費和實施成本確認為固定資產、無形資產， 并進行相關后續計量。

五、數據資產報告信息披露

1. 建立“彩色”數據資產報告， 提高財務報告信息披露質量。 傳統財務報告以是否確認作為列報與披露的標準， 即“非黑即白”報告模式， 要么確認， 要么不確認[13] 。 在我國現行會計準則體系下， 數據資產須符合資產的確認標準， 即可定義性、可計量性、可靠性、相關性， 才能進入會計確認程序， 導致數據資產很難被會計確認。 考慮數據資產會計確認受到諸多不確定性因素的影響， 可以采用Wallman 于1996年提出的“彩色”報告模式， 將數據資產報告分為以下五個層次， 以促進傳統財務報告信息的靈活溝通。

（1）完全符合傳統會計確認標準， 即符合數據資產的定義及可計量性、相關性和可靠性， 這是數據資產報告的核心層次。

（2）符合相關性、可計量性和數據資產的定義， 但是可靠性較低。 例如， 未來現金流量金額和時點結果的不確定性， 提供數據資產價值最相關信息的金額， 并披露數據資產價值不確定性的置信區間， 反映企業風險管理的側重點， 加強使用者對不確定性經濟業務的理解。 又如， 在資產負債表日， 數據產品的現時價值計量， 須持續披露數據產品現時價值存在的不確定性及風險信息。

（3）符合相關性、可計量性， 但是可靠性較低， 是否符合數據資產的定義存在著不確定性。 例如， 會計上有時無法確定是否存在某項數據資產， 這種存在的不確定性影響計量和結果的確定性， 無論是否確認數據資產， 都應披露與該項數據資產存在的不確定性有關的解釋性信息。

（4）符合相關性、可靠性、可計量性， 但是不符合數據資產的定義。 例如， 數據準備階段基礎數據的成本、數據預處理活動支出費用化的有關信息披露。

（5）符合相關性， 但是不符合可靠性、可計量性以及數據資產的定義。 例如： 將獲得的個人數據加工分析形成某盈利點子， 由于其同時具有存在不確定性、計量不確定性和結果不確定性， 因此不在財務報表內確認， 但可以披露此類存在合法合規性風險的信息， 說明其估計方法和可靠程度等。

2. 運用數據思維， 構建基于事項法會計的數據資產報告。 由于數據資產計量的估計過程涉及的不確定性程度很高， 數據資產的表外信息披露尤顯重要。 為了向報告使用者提供數據資產相關的定性和定量信息， 有必要運用數據思維， 構建基于事項法會計的數據資產報告。 基于Sorter[14] 提出的事項法會計， 構建一個數據資產業務事件倉庫， 采集有助于數據資產價值評估的有用信息， 融合財務與非財務、貨幣與非貨幣、定量與定性信息為一體的多源數據集。

基于事項法會計的數據資產業務事件倉庫， 可以根據不同的使用者信息需求， 生成多種格式的數據資產報告。 例如， 嚴格遵循會計準則生成傳統的財務報告。 根據不同計量基礎所提供的信息特征， 生成滿足不同使用者信息需求的財務報告。 還可以通過采集、存儲和處理對數據資產的價值評估產生具有重要影響的多維度信息， 如在數據資產的收益維度方面， 包括數據質量（含數據準確性、真實性、完整性、安全性）、數據應用（含稀缺性、時效性、多維性、場景經濟性）; 在風險維度方面， 充分考慮源自商業環境的法律限制和道德約束， 對數據資產的價值可能存在從量變到質變的影響， 形成數據資產價值評估報告API接口。

六、結論

推進數據價值化， 成為當前發展數字經濟、培育數據要素市場的重要內容。 數據資產具有不同于常規資產的信息資源特性， 研究數據資產化過程中的數據價值創造活動、明確會計意義上的數據資產、探索構建數據資產準則、規范數據資產的會計核算， 對推進數據要素市場化配置具有重要現實意義。

基于IASB概念框架的數據資產準則研究中， 由于受到諸多不確定性的影響， 數據資產報告信息披露與數據資產的會計確認與計量同等重要。 此外， 在學科融合趨勢下， 數據資產會計確認、計量與報告， 是涉及法學、數據科學等相關學科的交叉研究領域。 實務中， 需要相關學科領域密切合作和共同推動。 例如： 加強以數據使用權為核心的數據資產相關知識產權的立法及其法律保護， 明確數據資產的權利及其權利束構成。 在現有的數據治理體系下， 推動數據管理與評估形成行業規范， 構建和完善數據安全合規性評估體系， 促進數據產業健康與可持續發展。

【 注 釋 】

① 根據中國電子信息行業聯合會官網 （http：//www.citif.org.cn/LEAP/MIIT/html/mainnew.html？newstype=citif_pggz），截至2021年9月27日，有66家單位獲評穩健級（DCMM3級），數據已經被當作實現組織績效目標的重要資產;有17家單位獲評量化管理級（DCMM4級），數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源;有1家單位即國家電網有限公司已經達到優化級（DCMM5級），數據被認為是組織生存和發展的基礎。

② 本文將不確定與風險統稱為“不確定性”，二者不作區分。理論上，不確定與風險不同。“風險”是可度量的不確定性，“真正的”不確定性是不可度量的，是利潤理論的基礎[3] 。

③ 2018年3月IASB發布的《財務報告概念框架》中，使用術語“計量基礎”（Measurement Basis）;我國現行會計準則體系中，使用術語“計量屬性”;本著尊重原文的原則，本文同時使用了兩個術語。

④ 2018年3月IASB發布的《財務報告概念框架》中，使用術語“業務活動”（Business Activity），而不是“業務模式”。根據該理事會的解釋，因術語“業務模式”被很多組織使用，具有不同的含義，為避免與它們混淆，使用“業務活動”。

⑤ 信息資源的七大定律包括：無限共享性（定律1），越使用越有價值（定律2）但對數據質量有要求，越準確越有價值（定律4），價值隨時間減損（定律3），越整合越有價值（定律5）但并非多多益善（定律6）和非折耗性（定律7）[6] 。

⑥ 服務計算是研究如何利用最新的信息技術和計算技術，打造全新的商業服務，提升現有的服務水平，將產品變為服務等多領域的交叉學科，也是在服務領域有效地將商業和技術進行有機整合的科學和技術的總稱。“服務”指的是業務的領域與價值實現的方式，而“計算”指的是支撐技術。二者結合是讓技術產生完美商業價值的一種理想狀態[11] 。

⑦ IASB框架概念在計量章討論了各種計量基礎可提供的信息及如何選擇計量基礎。IASB 將計量基礎歸為歷史成本和現時價值（Current Value）兩大類，將公允價值、使用價值（資產）與履約價值（負債）、現行成本三種計量基礎列于現時價值大類下。IASB認為，使用價值提供了有關一項資產的使用及其最終處置產生的估計現金流量現值的信息。

⑧ 各業務模式的界定，包括：提供數據服務模式、提供信息服務模式、數字媒體模式、數據資產服務模式、數據空間運營模式、數據資產技術服務模式[12] 。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] 中國信通院.數據資產化：數據資產確認與會計計量研究報告（2020年）[R/OL].https：//weibo.com/2618726865/JxFbnyFE0？type=comment，2020-12-09.

[2] 德勤，阿里研究院.數據資產化之路——數據資產的估值與行業實踐[R/OL].http：//www.199it.com/archives/959228.html，2019-11-04.

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