企業數據資產會計核算問題研究

◎文/張 新

伴隨著大數據、 云計算等信息技術的迅猛發展，數據資源愈發成為重要的戰略資源。 2015 年 8 月國務院印發 《促進大數據發展行動綱要》 中便提出數據已成為國家基礎性戰略資源。 隨著大數據的廣泛應用， 人類社會逐步走向數字經濟時代。 數據作為重要的資源其價值受到廣泛認可， 但是我國現有會計準則中并沒有明確數據的屬性、 確認及相關計量方法， 其會計核算仍舊處于探索階段， 這不利于真實反映企業的經濟情況， 尤其是產生大量數據并應用數據產生價值的企業， 對于企業決策者和信息使用者而言是不利的。 筆者通過對數據資產的概念、確認、計量及披露的分析， 對數據資產的會計核算提出針對性建議。

一、數據資產的概念

依 據 《 企 業 會 計 準則——基本準則》 中對資產的定義 “資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、 預期會給企業帶來經濟利益的資源”。 由此可見，并非企業中所有的數據資源都屬于數據資產。 筆者認為數據資產是由企業交易或者技術性處理形成， 所有權或者控制權明確歸企業所有， 通過數據分析、 挖掘能夠直接或間接為企業帶來經濟效益的數據資源。

以阿里巴巴集團的核心零售業務淘寶、天貓為例，就是企業通過平臺獲取大量用戶的瀏覽及相關購物數據，對用戶曾經瀏覽的商品內容、瀏覽時長、下單商品、支付方式、 選擇運輸方式等數據進行技術性有效整合與存儲， 來進一步分析用戶的相關購物偏好， 進而在用戶未來再次進行訪問時可予以精準性信息推送， 最終促成用戶完成訂單交易， 為企業帶來經濟利益。 這些被技術有效性整合后的數據資源即為數據資產。

通常情況下， 數據資產擁有以下幾個特征：

（一）依附性

數據不能脫離載體而單獨存在， 一般情況下數據依附于通訊設備、電腦硬盤、移動硬盤等進行存儲， 脫離存儲介質后不能獨立存在。 與傳統意義上的資產相比較，數據資產不具備固定的實物形態。 數據資產價值的體現往往是依靠一定的介質，例如以紙質書本、照片、表格等方式，或是以電子數據包、程序、音頻等形式展現。

（二）時效性

區別于實物資產在形態及內容上長期保持不變，伴隨著信息技術不斷發展，數據會隨著時間的推移而改變， 隨著時間的變化完成不斷積累。 也可以通過算法或者模型的改變而發生巨大變化， 數據資產的內容和價值也會相應發生變化。

（三）非排他性

數據資產可以多次復制并且可供多人同時使用，且復制成本一般為零。 一般情況下數據資產可重復性使用，并且支持多次數據挖掘。與其他實物資產不同， 數據資產可供不同主體同時使用，具有非排他性的特點。例如， 淘寶首個全網商業數據產品數據魔方。 數據魔方可以分析淘寶中各行業的瀏覽、交易、收藏、搜索等數據，并根據消費者的用戶特征，可以將同類型數據出售給業務相同的不同店鋪賣家，用于市場化分析研究， 再根據數據體現的市場動態、 消費者購買偏好， 對商品隨時進行相應調整， 便于合理安排生產和營銷。

二、數據資產的會計處理

就目前對數據資產歸屬的資產類型來看， 研究學者也有各自看法： 根據大數據的性質、特點和功能，認為大數據應屬于無形資產 （于玉林，2016）； 大數據在擁有資產屬性的基礎上還符合無形資產的一些特征 （唐莉和李省思，2017）； 數據資源是一種重要的無形資產（趙博雅，2021）；數據資產在主要特征上可歸屬于無形資產范疇（張俊瑞等，2020）；作為國際標準的 《2008年國民賬戶體系》（SNA2008）中增加了“知識產權產品” 類別的固定資產中包含了 “計算機軟件與數據庫”，雖未明確數據資產概念， 但實際已將數據資產作為固定資產處理（李原等，2022）。 綜合以上論述，筆者認為在準則尚未明確數據資產具體屬性的情況下， 數據資產的特征更加貼合無形資產， 其確認及計量可參照無形資產的相關會計處理方法。

（一）確認

《企業會計準則第6號——無形資產》中規定，同時滿足以下兩點的無形資產才能予以確認： 一是與該無形資產有關的經濟利益很可能流入企業； 二是該無形資產成本能夠可靠計量。 以此為參考， 數據資產應當滿足以上兩點方可進行確認。 由于數據資產的依附性特點，通過介質進行存儲的數據其價值應當能與存儲介質分開計量， 且預計未來相關的經濟利益很可能流入企業才可確認為數據資產。

在實際操作中， 數據資產的確認往往會存在以下問題： 由于數據資產通常無實物形態，一般存儲于介質中，但其價值與存儲介質無關，在資產的確認環節應當與存儲介質分開進行確認計量，不能統一確認為數據資產；數據資產的時效性會影響其未來流入企業的經濟利益。隨著時間變化， 部分數據資產對應帶來的價值會發生變化， 例如貝殼網中儲存的房屋交易數據信息， 包括了購買方的瀏覽記錄、看房記錄、交易記錄等相應信息。 但是該數據反應的是某一時段的購買偏好， 并且房屋購買為大額交易， 此類交易的頻率對比快消產品而言偏低，通常會受到相應時段貸款政策及購房政策的影響。因此，這些數據未來會產生的經濟利益具有很大不確定性， 這類數據資產在確認過程中存在較大難度。

（二）初始計量

企業數據資產的取得一般情況下有兩種： 一種為外部購買取得， 另一種為企業內部數據積累技術挖掘取得。根據取得方式的不同，企業的數據資產在計量過程中應當采用不同方法。

外部購入的數據資產初始計量成本應當包含購買價款及達到預定用途所發生的所有其他支出， 即采用購買日的現行成本或者現行市價作為公允價值進行初始計量。 企業外購的數據通常是市場活躍度較高、 具有公開報價的數據， 因此采用公允價值對數據資產進行初始計量具有更高的可靠性。目前，我國用于數據資產交易的平臺有貴州大數據交易所、中關村數海大數據交易平臺、上海市大數據中心、 武漢長江大數據交易中心等。 這些大數據交易所的服務內容除了大數據資產交易外， 還包括了金融衍生數據的相關服務、 大數據清洗及建模等技術開發等。 其中涵蓋的數據品種包括政府、金融、醫療、企業、電商、交通等十幾類大數據。 隨著我國數據交易平臺逐步完善， 交易規則不斷地規范化， 數據資產的交易會日益成熟， 數據信息使用者未來可通過各大數據交易平臺獲取所需數據資源。

值得注意的是， 采用公允價值的計量屬性反映的是交易時點的信息， 因此為達到會計信息的真實可靠性，在數據資產的后續計量過程中應當對其價值進行合理調整。

企業通過技術挖掘取得的數據資源在資產的初始計量上存在一定的難度， 通常情況下有兩種方法比較適用：成本法和收益法。企業自主進行數據的收集、清洗、分析、 挖掘等流程最終取得數據資產。 在數據處理過程中所有相關成本如果能夠可靠計量， 則應當全部計入到數據資產的初始計量成本中。例如在數據收集階段捕捉數據相關設備成本、 取樣調查的成本， 在數據存儲過程中產生的數據庫服務成本，在數據清洗、分析、技術挖掘過程中相關技術人員的勞動成本以及在整個過程中產生的間接行政管理費用等。 但就現階段企業在具體處理上而言， 在數據的整理挖掘過程中，一部分的成本已經進行了費用化處理，不能準確分離出該部分成本，導致依照成本法確認計量不夠準確。所以參照其他資產確認的方法，可以選擇收益法進行確認，即預計數據資產投入使用后，未來預期收益并進行折現為現值的方法。該種方法完全不考慮資產的歷史成本，關注的重點是資產使用后所產生的收益。值得我們關注的是在實際操作過程中，通過企業對數據的不斷挖掘，建立不同的模型，預期帶來的收益會有所不同。 此外，相同數據資源由于不同企業對數據資源的挖掘運用能力不同，產生的經濟效益也會存在很大差異。所以通過該種方法確認的數據資產價值很難得到外部的廣泛認可，因此收益法的難點主要在對預計收益的評估方面。

（三）后續計量

一般資產的后續計量主要包括了資產的攤銷、報廢，數據資產一般不具備實物形態， 因此在其后續計量過程中參照無形資產進行處理。數據資產的攤銷主要根據使用年限的不同， 分為使用年限確定和使用年限不確定兩種。如果使用年限確定，應當將其價值在使用年限范圍內進行合理攤銷， 直至資產不能達到使用狀態為止； 使用年限不確定的數據資產不進行攤銷。

使用年限確定的數據資產在攤銷年限和殘值的確認方面， 如果為外部購入的數據資產， 其使用壽命及殘值應當按照購買協議、 合同中的規定進行處理； 如果為內部研發挖掘數據， 交易平臺有類似數據的相關攤銷年限及殘值的， 可以參照數據交易平臺進行確認； 如果交易平臺無此類數據資產相關信息的， 企業應當對該數據資產的使用年限及殘值進行合理評估。一般情況下，如果沒有第三方承諾在使用壽命結束后購買該資產， 或者在交易平臺上沒有相似資產殘值信息的， 數據資產的殘值應當視為零。 另外應當每年年終對數據資產的使用年限進行復核， 如果有明確證據證明使用年限發生變化的，應當按照會計評估結果對使用年限進行調整。

在數據資產攤銷方法選擇上， 如果沒有確定預期實現方法的， 應當采用直線法進行攤銷。 攤銷金額應當為成本扣除預計殘值的差額，如果已經進行了減值測試的數據資產， 還應當扣除已計提減值準備的累計金額。

數據資產在后續計量過程中應當每年進行減值測試， 對資產的價值重新進行評估， 及時對資產價值進行調整。

值得注意的是， 上述操作的前提是擁有成熟規范的數據交易平臺、 健全的評估體系。就現階段而言，在缺乏規范性數據活躍市場報價，估值模型、 技術及估價方法還不夠健全， 會計準則對于數據資產的規定還不夠規范的情況下， 數據資產估值的可靠性受到了極大的挑戰。

（四）會計披露

數據資產作為一項重要的資產， 其價值會直接影響報表使用者的判斷， 無論是企業內部決策者還是外部投資者， 都應當通過會計報表及時了解數據資產相關信息， 以便做出更加準確的判斷。 筆者認為數據資產應當在會計報表中予以列報及披露。 具體列示與披露的信息應當參照 《企業會計準則第6 號——無形資產》 中對無形資產的相關規定， 列示內容應包括數據資產的期初、期末的賬面余額、 累計攤銷額以及減值準備金額。此外，在報表附注中應當披露數據資產使用壽命的估計情況及其攤銷方法， 如果使用壽命不確定的數據資產， 還應當列示出壽命不確定的判斷依據。

三、數據資產會計核算的建議

在信息化迅猛發展的時代，數字經濟高速發展，構建完善的會計核算制度和體系是實現數字經濟快速可持續發展的必然要求。 在未來數據資產納入會計核算報表的過程中， 我們可以主要從三方面入手。

（一）加快完善企業會計準則

我國現有企業會計準則對于數據資產還沒有相關規定， 由于數據資產擁有區別于其他資產的特征， 直接將其歸類為固定資產或無形資產下列示多有不妥。 筆者認為企業會計準則應當將數據資產作為一項獨立的資產進行規范， 對數據資產進行完整準確的定義， 對哪類數據歸為數據資產進行明確規定， 便于企業對數據進行更加規范地分類。 另外應當對外購數據和自主研發數據的具體確認和計量予以明確，對數據資產的成本確認、攤銷處理、 價值變動等予以制度化， 以滿足企業在實際操作過程中有據可依。

應逐步完善準則中與數據資產相關的會計科目，設置與數據資產成本、攤銷、收益、減值等相關的會計科目，構建核算勾稽關系，促進數據資產在報表中規范化列示。

（二）加快建立健全數據資產評估體系

我國數據交易市場現在還處于探索完善階段， 數據市場還不夠健全， 數據交易的價格還不夠完善， 所以健全數據資產的評估體系勢在必行， 數據資產的評估也是現階段會計核算的重點和難點。 筆者認為，一般通過外部購入的數據可以直接按照交易價格進行計價； 企業通過自主挖掘數據可通過市場上同類數據資產的交易價格進行估價。 如市場上無同類數據交易價格， 則可以運用收益法進行估價， 另外還可以通過專家評估的方式進行估價。

從長遠來看， 數據資產通過收益法評估或專家評估的方式還存在一定的難度。通過數據市場的規模不斷擴大、 數據資源定價機制和交易機制不斷健全、 市場規則架構逐步趨于完善， 會給數據資產的評估提供更加可靠的保障。此外，應加強對典型企業的數據資產運營及交易模式等進行深入研究，逐步推進數據資產的市場化發展。

（三）推進數據資產在報表中的披露

隨著數字經濟不斷發展， 我國現執行的企業會計準則中的財務報表將無法完全涵蓋新出現的數據資源信息。 目前所披露的財務信息將不能夠再繼續滿足利益相關者的需求， 財務信息披露不完善將會直接影響到企業未來發展。 筆者建議相關部門應當結合企業的實際情況， 盡早建立健全數據資產披露框架， 構建數據資產在報表中列示、 在報表附注中披露的數據資產信息列報模式。我國應當根據企業實際，逐步推進傳統財務報表改革， 為企業進一步提高財務信息的真實性、 可靠性提供強有力的制度保障。

四、結束語

在數字經濟迅猛發展的背景下， 數據將作為企業發展的重要內容， 起到無法取代的作用， 數據資產對于企業財務信息使用主體而言，將成為不可忽略的會計核算內容。 本文結合理論研究對數據資產的會計核算進行了初步探討， 結合資產的概念對數據資產進行初步定義，并根據比較典型的數據資源特點， 總結了數據資產的特征， 通過對企業資產的相關會計核算現狀分析， 提出數據資產核算中存在的難點問題， 最后對我國企業數據資產的會計核算提出針對性建議， 以期對數據資產的會計核算處理提供參考。