數據資產會計計量分析

本文圍繞數據資產計量屬性深入探究，以某大數據企業作為研究對象，闡述現階段數據資產會計計量存在的不足之處，并提出具有針對性的解決措施：利用公允價值和歷史成本等計量模式，做好數據資產的初始計量與后續處理，以此保證企業實現賬面價值的準確調整，使數據資產價值完整呈現，切實滿足會計信息的相關性要求，為企業的戰略決策提供數據支持。

數據資產作為大數據企業的競爭力，一直以來都缺少管理者的正確認識，很多企業在實務中，始終未將大數據資產作為財務報表項目，僅是在報表附注內提及，這不僅會影響企業業務的開展，難以保證會計信息的可比性，還會嚴重阻礙企業的可持續發展。為此，實現數據資產會計計量的深入探究，確保其在財務報告中，實現公允體現，有利于企業核心競爭力的提升。故研究此項課題，具有十分重要的意義。

一、數據資產會計計量現狀與存在的問題——以某大數據企業為例

數據資產可以理解為由個人或企業擁有的，能夠為企業創造經濟利益的，以電子或物理等方式進行記錄的數據資源。數據資產不會隨著使用頻率的提升而消耗，因此其計量難度相對較大，并且數據資產具有一定的時效性，會隨著時間的流逝而發生價值變化，表現出一定的波動性，且經濟水平、社會制度等都會對數據資產的價值產生影響。

雖然數據資產所有權尚未在我國法律上確認，但依照會計準則來看，企業如果控制了該項資源，則代表企業可以獲取相應的經濟利益。因此當企業控制某項數據時，便可進一步明確相應資產。當滿足經濟利益產生這一前提條件后，企業便可利用數據清洗、集成、提取、挖掘等手段實現數據的轉變，使之形成具有利用價值的數據資源。之后憑借以下方式，使數據資源為企業創造實際價值：第一，業務數據化應用，即利用數據分析結果，優化企業的管理模式；第二，數據業務化應用，是指通過數據產品或數據資源的共享與交易，直接獲取經濟收益。

（一）X企業數據資產會計計量問題

X企業是一家大數據服務公司，自創設以來，一直致力于數據的統一運營，利用一系列技術手段與平臺集成效應，為交通、公安、教育等行業的客戶，提供大數據服務。對于大數據企業來說，相關數據可以根據過往內部經營活動進行直接獲取，也可利用過去的數據采集活動完成收集。X公司可以實現數據資源的控制，通過數據資源實施數據共享與交易，從而獲取經濟利益。因此，數據資產是大數據企業的主要經濟資源，應當劃入到會計核算范圍。根據實際調查顯示，X企業在2020年的整體收入高達10億元，其中數據服務所創造的效益達到3億元。雖然數據資產是企業開展業務的重要資源，但其一直未列入X企業的資產負債表當中。現階段，X企業每年的數據資產增值成本均實現了費用化處理，并計入當期損益，但這種方法往往會造成以下問題：

一是大數據企業在購入或開發數據資產時都會形成大量成本，比如X公司每年用于打造數據資產的資金超過5000萬元，此類大額支出形成的數據資產可長期形成效益，應當實現資本化處理歸納到長期資產當中。若將此類大額支出當作短期收益支出，實現費用化處理，并計入當期損益，很容易造成企業短期成本確認與盈虧計量間的配比失衡，進而影響會計信息的應用價值，不利于后續運營決策的開展。

二是數據資產是否納入，并劃分在企業資產中會對企業資產賬面價值產生一定影響。比如：X公司的資產負債表難以有效呈現企業在建設數據平臺時的持續投入，這樣當平臺建設更加完善時，會形成資產賬面價值與高估值的矛盾，無疑會提高企業后續投資活動的開展難度。

三是現有會計計量手段難以保證企業績效考核的有序實施，財務報表無法反映數據資產價值的具體變動狀況，管理人員使用數據資源創造經濟價值的環節也難以準確記錄。此外，企業利潤表會在短期內出現虧損，影響部分業績指標的調整。因此，現階段企業的會計計量系統難以激勵企業的大數據資產建設，也阻礙了企業的長遠發展。

根據上述分析可知，目前企業采用的會計計量手段，會使企業損益與資產賬面價值的確認不科學，影響會計信息的有用性，降低報表信息質量。且不健全的會計信息也無法表現數據企業的真實財務狀況，甚至影響企業的可持續經營。

（二）數據資產計量屬性

一般情況下，數據資產的初始計量需要結合無形資產處理方式，分階段地完成費用化處理以及資本化處理。但以X企業為代表的公司，其數據資產與無形資產存在較大的差異性，無法實現無形資產的類比，若以歷史成本作為應用基礎，實現會計初始計量，也難以避免地會存在一定的局限性。

第一，相較于企業自主研發的無形資產，企業自有數據大多表現為企業經營活動過程中產生的數據，此類伴生數據能夠實現投入成本的計量，往往與實際價值存在較大出入。比如：X企業數據資產價值中，絕大多數表現為用戶群機制，企業在生產經營時，為了更好地獲取用戶群價值數據，需要付出一定成本，但無法完成單獨計量。至于后續資產化加工時，應當使此類價值得到充分挖掘，但加工投入的成本，不可完全代表投入成本。同時，數據資產的加工成本與價值也存在一定的比例失衡，若單純將資本化加工成本當作數據資產計價標準，難以避免地會造成伴生數據機制被低估的問題。而使用歷史成本完成數據資產計量時，如果只將數據加工成本實現資本化處理，同樣會造成資產賬面價值與市場價值的不統一，若初始計量根據歷史成本完成計量處理，則后續計量再實現初始計量的評估，完成賬面價值調整，便必然會產生以下兩個問題。一方面表現在轉換計量方式時間的合理性無法被準確評價。另一方面表現在計量方式的轉換時間點上，財務報表上能夠反映評估價值與賬面價值的差異性，這種巨大差異很容易導致利潤表的大幅度變動，從而出現利潤操縱空間。如果后續的計量無法采用歷史成本法，則在企業合并過程中，會出現大量遺留問題，至于在賬面凈值與收購價值的賬面中，理應歸屬數據資產的價值會充分體現在商譽中，會對企業后續的投資決策產生影響，也不利于會計處理工作的開展。

第二，難以準確辨析數據資產的具體投入成本。雖然外購數據資產成本能夠直接獲取，但自建的數據資產成本往往難以正確計量。如果根據無形資產的初始計量方法，則又會造成費用化部分無法界定的問題，也難以準確界定需要資本化的部分。數據資產構建需要將數據采集、利用等多個流程涵蓋在內，若想實現研究節點與開發階段的合理劃分，便要依賴主觀判斷，這也導致相關標準的制定不夠科學、合理，進一步降低了費用化與資本化的可靠性。

數據資產價值能夠直接決定其產生的未來經濟利益，從理論層面來看，未來現金流量現值需要充分結合預期價值以及價值時間分布，并全面反映資產經濟利益的主要特征，也可以將未來現金流量現值理解為數據資產計量屬性。以往企業的數據資產商業模式不夠成熟，只能依靠數據資產換取潛在收益，且將產出價值作為基礎計量的可行性與實用性也相對較低。但對于大數據企業來說，數據資產的管理體系更加成熟與穩定，能夠獲得持續的現金流。所以，數據資產產出價值，可以使財務報表內的資本化價值與數據資產實際價值更加契合，能夠作為數據資產會計計量的基礎。

二、大數據企業實現數據資產會計計量優化的有效路徑

（一）初始計量

數據資產的初始計量需要依照是否具備應用公允價值的市場環境，從而判斷采用公允價值計量或是現值計量，依照具體用途可細分為：交易型數據資產，如果存在公共活躍的交易市場，則可采用公允價值計量；自用型數據資產，若能持續產生穩定收益，需使用現值法計量，如果無法形成穩定收益，則要采用歷史成本法計量。

1.公允價值計量

對于外購的交易型數據資產，應當依照獲取時的公允價值完成入賬處理，并將交易過程中出現的費用劃入到當期損益。對于以數據交易為目標的數據資產，則要在完成構建后，依照公允價值實施入賬，并將其與實際成本差額歸納到其他收益當中。同時，在資產負債表中，還要體現數據資產的公允價值變動狀況。由于數據資產的收益具有長期性特征，在運用公允價值計量時，數據資產價值會存在較大波動，此時將公允價值波動體現在其他收益中，可以更好地提升財務數據的相關性。

現階段企業在使用公允價值計量時仍存在一定的條件限制，由于數據內容存在一定的保密性，因此往往無法準確收集數據資產的交易價格。同時，因為不同企業間的交易具有特殊性，且隨著數據交易案例的提升，數據交易會愈發頻繁，若想適應數據交易所的發展需求，便要進一步提高公允價值計量的適用性。

2.現值計量

上文提到，大數據企業的部分數據資產是跟隨經營活動形成，此類數據資產采用歷史成本只能體現企業增值，無法反映客戶數據價值以及資產價值。為此，對于大數據企業被動獲取的數據資產，如果可以形成穩定收益，需要使用現值法來完成計量。在應用過程中，企業在完成折現率的選擇過程中，需要提供合理的依據。同時，為了進一步提高會計計量的可行性，需要將合同規定的現金流作為首選對象，如果不存在有效合同，則要結合企業過審的財務預算數據，并將相對穩定的增長率作為現金流變化的評估指標。

3.歷史成本計量

企業數據資產如果不符合公允價值以及現值計量等方法的應用條件，則要實施歷史成本計量，依照數據收集、加工和利用等成本費用，將人力資本等投入涵蓋在內，并在構建數據資產后，實施資本化。

（二）后續計量

數據資產的后續支出大多變現為以下兩種：一是針對原始數據的存儲與更新，X公司打造了以通信商數據為基礎的數據資產，需要對數據實現持續地維護與更新，否則數據價值只能在短期生效。而利用更新等手段，可以保證數據資產在市場環境相對穩定的前提下，實現長時間保值。同時，數據存儲與更新是企業實現數據資產利用所形成的支出，因此使數據資產增值，也不會對未來現金流造成不必要的影響，所以應當實現費用化，并計入當期損益。二是針對數據技術的創新，由于數據資產市場始終屬于不斷探索的過程中，X企業利用改善數據挖掘技術，使數據資產價值得到了進一步提升。而研發部門則借助對數據技術的改進，進一步開發出了全新的市場應用，此類支出能夠從根本上決定數據資產盈利狀況，并對未來現金流入產生積極影響，因此可以將其看作改良型支出，實現資本化。

（三）攤銷與減值

數據價值會隨著時間的流逝以及市場變化而發生改變，因此價值存在一定的波動性，甚至可能因市場環境劇烈動蕩，導致全部價值的喪失。為此，在應用數據資產時，要做好市場價值變化的時刻關注，評估并調整其賬面價值，保證數據資產價值得以在財務報表中準確呈現，從而為使用人員提供決策信息。

通常來說，自用型數據資產可分為兩種：一是使用壽命確定型，其數據資產需要在使用時完成攤銷，比如利用直線攤銷法，將資產成本在使用期限內平均分攤至各會計期間。或是采用加速攤銷法，即在使用資產的早期加大對其攤銷額，后期隨資產價值降低，適當減少攤銷額。二是使用壽命不確定型，其數據資產無需實施攤銷，而是要開展定期減值測試，即為了確保反映的會計信息更具有應用價值，對出現價值變動的大數據資產，實施準確評估，及時完成賬面價值的調整，保證大數據資產的真實價值得到準確呈現。同時在減值過程中還要注意，切實滿足決策觀點，滿足會計信息謹慎性原則，在每期期末實施大數據資產的測試，并對減值情況進行反映。企業可采用評估價值的方法完成減值測試，并交由專業會計人員承擔相關工作，如果發現實際價值低于賬面價值，則要依照差額計提大數據資產減值準備，完成賬面價值的重新確定。

（作者單位：浙江本發科技有限公司）

作者簡介：呂波（1986.10——），女，漢，籍貫：浙江省紹興市新昌縣，中級會計師，本科，研究方向：會計。