關于數據資產會計核算相關問題的研究

劉晉利

（四川數字交通科技股份有限公司，四川 成都 610095）

一、引言

隨著信息技術的飛速發展、互聯網的不斷普及，企業能通過網絡挖掘數據，從而創造商業價值。大數據時代，全球信息化發展進入新階段，數據的作用已經從過去的輔助轉向引領，從熱點轉向質點，大數據的商業價值逐漸被人們所熟知并被充分挖掘。

智能化、云計算、大數據、移動互聯網的快速普及實現了數據和人類生產生活的即時交匯與融合，全球數據呈現出爆發式的增長、鏈條式的集聚。相關研究報告顯示，2021年大數據產業規模突破了1.3萬億元，大數據使用場景的不斷豐富、大數據市場的規模化增長，為企業充分運用大數據技術來提高自身的生產力和核心競爭力提供了無限的可能。由于企業擁有的數據資源是在過去的交易或事項中形成的，并且現在由企業所掌控，因此數據資源具備資產的確認條件，但是目前我國企業對數據資產的會計核算還存在一些不足。

本文深入剖析與研究企業數據資產的會計核算等相關問題，以期為企業數據資產日常核算提供借鑒。

二、相關概念闡述

（一）企業數據資產的形成

大數據時代，數據資產應運而生。大數據主要是由結構復雜、類型較多、數量龐大的數據構成的一個集合體。

大數據技術是一次重大的信息革命，其引發了全新經濟業務的出現，數據交易就是備受關注的一個話題。大數據時代，企業可以借助先進的信息技術獲取并使用跨領域的數據信息，從而為企業的發展贏得更多商機［1］。

（二）相關概念闡述

1.數據資產的基本概念

數據是一種特殊的資源，當數據具備資產屬性，就可以將其稱為數據資產。目前社會各界對數據資產的具體定義還沒有形成一個確切的定論，但是可以肯定的是，數據資產具備數據和資產雙重屬性，并且是有一定價值的資源。

因此，可以將數據資產定義為：企業自主研發的、被企業控制或擁有的，能夠客觀而真實地反映企業某一交易或事項的情況，并且能在未來帶來預期經濟利益的數據資源。就目前我國的現實狀況來看，尚未出臺針對企業持有數據信息資產的統一會計準則，很多企業對數據資產的理解都存在一定的差異［2］。

2.數據資產管理

所謂數據資產管理，是指企業及組織開展的各種管理活動，并且是以確保數據資產的完全認定、有效利用以及合理配置，進而全面提升數據資產為企業帶來的經濟效益為目的。因此，數據資產管理是針對企業數據資產價值的一種管理行為，并不是對數據資產挖掘技術的管理。

三、數據資產核算的主要環節

（一）數據資產的確認

數據信息符合資產的定義，如前所述，主要是企業在過去的交易或事項中形成的，但是目前主要由企業擁有或實質控制，企業利用好這項資源，能在未來獲得預期經濟利益。因此可以計量并確認數據資產的成本或價值，這也是我國會計準則中的相關規定。

作為生產經營活動中的一項重要生產要素，數據資產的關鍵性特征并不具備實物形態。基于此，數據資產完全符合無形資產的定義，對其進行確認，可以按照企業會計準則中的相關規定來完成［3］。

（二）數據資產的計量

企業對資產的計量主要分為三個階段：初始計量、持有期間的后續計量、處置計量。根據企業會計準則中的相關規定，對無形資產進行初始計量時，如果是企業通過市場交易購買獲得的無形資產，則應按照購買支付的價款、相關的稅款、其他可以直接歸入該項資產中的其他支出作為無形資產的入賬成本和價值。

例如，A 企業為了促進生產和發展，通過大數據交易平臺購買了100萬元的數據資產，這批數據資產在發揮預期的作用前還產生了一些費用，其中主要包括數據分析處理費、人工成本費用等共計30萬元，那么該項數據資產入賬時，可以確定其價值為130萬元。

數據資產持有期間的后續計量主要是指對數據資產價值的轉移進行記錄。在此過程中，必須準確而清晰地反映企業所持數據資產主要在哪個環節被耗用。值得注意的是，在攤銷數據資產的過程中，要確定數據資產的使用壽命，這就要求企業必須充分考慮信息時代大數據的時效性，一般數據資產使用壽命的確定時間不宜過長。

筆者認為，企業可以根據數據資產的不同類型來確定其攤銷年限。對數據資產進行期末計量是處置數據資產的主要環節，主要包括對數據資產的對外出租、出售、捐贈，當數據資產并不能為企業帶來切實的經濟利益時，就應終止確認并轉銷。數據資產的處置與固定資產的處置類似，處置數據資產的價款應與賬面價值的差額進行比較，并將這一差額作為數據資產處置的利得或者損失，分別將其計入營業外收入或營業外支出兩個科目中。

（三）數據資產的信息披露

企業會計準則中明確要求，當企業的一個會計期間終了時，應將企業的實際經營狀態編制成會計報表并撰寫財務報告，為信息的使用者提供更系統、更詳細、更真實的會計信息。因此，為了能更加真實、準確、完整地反映出企業會計期末數據資產的持有狀況、數據資產的質量等，須將相關數據資產呈現在資產負債表中［4］。

四、企業數據資產核算難點

（一）較難界定納入資產的數據范疇

納入資產的數據須具備特定條件，但是目前數據的種類繁多、數量龐大，可以說是無處不在，目前究竟哪些數據可以被界定為資產，還存在較大的爭議。例如，企業生產經營活動中產生的數據是否能為企業帶來經濟效益；如何正確區分企業在生產經營中產生的數據與其他費用，采用什么方法對這些數據進行計量；企業通過自己研發的軟件獲取并匯集到的市場公開的數據，是否享有數據的所有權和控制權？

由此可見，企業的哪些數據可以作為資產列報，哪些不能列報，還很難界定。當然，企業的生產經營過程中或多或少使用了各種數據。例如，制造企業獲取的客戶數據、生產經營中使用設備的參數等，這些數據體量較小，并且是企業自行研究的，很多企業通常將這些數據視為企業的資產進行處理。那么在未來如何界定那些體量小、非典型、并未納入傳統數據庫中的數據，以及是否能夠全部進行統一核算，都值得商榷。

（二）對數據的評估定價存在一定的困難

與傳統的資產不同，數據資產的評估定價還存在一定困難。如果只是按照傳統的人力、水電費、折舊等物質投入來機械性地評估數據資產的價值，很可能會低估數據資產的價值。特別是企業自行生產的數據由于并未進行交易，很難確定其公允價值，要通過更嚴謹、科學的評估方法對其進行評估后才能入賬。

成本法、市場法以及收益法是資產評估最常用的三種方法。數據資產屬于新型的、多樣化的資產，不論是哪一種資產評估方法，都具有很強的局限性，都無法科學而準確地評估數據資產的價值［5］。

（三）對數據資產的后續計量還存在難度

數據資產高度虛擬，并且可以無限復制和共享，因此其與傳統資產存在明顯差異，特別是在后續的計量中難度更大，如數據資產的攤銷、出售以及減值等。

例如，由于數據資產與無形資產類似，不會產生折舊和物理損耗問題，那么實物資產的折舊年限也就不適用于數據資產；數據的減值要對其可變現凈值進行評估，然而數據的使用者、操作方式以及需求并不相同，這就導致數據資產在市場上體現的價值不一樣，很難對可變現凈值進行估計，很難進行減值測試；不同的數據具有明顯的差異性，后續的計量方法也具有多樣性，有些數據經二次整理后仍保留較高的價值，然而有的數據具有一定的時效性，時效期一過，價值必會銳減，后續對數據資產的計量制定出統一的標準，還存在很大的難度。

五、企業數據資產會計核算的著力點分析

（一）科學設置會計科目，建立規范的數據確認標準

在我國企業會計準則中，要想將數據作為資產類科目進行處理，就要對數據作出科學的、完整的、規范的、準確的定義，并明確規定哪些數據可以作為企業的資產在財務報表中列示，哪些可以作為直接費用直接計入當期損益中。凡是納入資產的數據，應從不同方面制定統一的標準，如數據的估價、權屬、應用、方向等，以便為實際操作提供指導。

例如，如果能夠單獨計量企業從外部獲取的數據，并且也能夠明確企業對這些數據享有控制權、使用權、所有權，那么就應將這些數據記錄到數據資產中；對于企業自主研發的數據，比如對基礎數據資料進行整理、分析、分類以及篩選后所形成的系統性數據，融入過渡性的科目中。當確認這些數據產品能給企業帶來直接或間接的收益時，才能結轉為數據資產。

（二）優化與完善評估方法，全面推動數據的準確入賬

對數據資產的價值進行評估，能進一步完善企業數據資產的核算。因此，各企業應進一步優化和完善數據資產的評估方法，使數據資產能夠準確入賬。對數據資產的評估直接關系到數據的購買價格是否合理，減值測試是否科學，自行開發的數據成本是否進行了準確估價，企業整體的價值評估方法是否科學，這就要求企業必須進一步細化數據價值的評估方法。

（三）進一步明確數據的類別，全面豐富數據的攤銷方法

與傳統的資產相比，數據資產具有很多特征，如價值不確定性、多樣性、無限復制性等，不同種類的數據在進行減值攤銷時，采用的方式存在一定的區別。因此，這要求各企業必須對數據的性質、特點等進行分類，針對不同類型的數據設定出與之匹配的攤銷年限、減值測試方法等。

例如，對于時效性較強的數據資產，可以通過加速攤銷的方式和每年末進行減值測試的方式開展后續的計量工作；對于商業檔案、客戶消費偏好等數據資產，可以結合商業周期來設定出符合行業實際情況的攤銷年限。

（四）構建核算鉤稽關系，盡快完善配套科目

目前，在現金流量報表中并沒有專門針對數據的構建與處置科目。隨著數據時代的不斷發展，數據作為資產正式納入企業會計核算是大勢所趨。因此，須盡快修訂并完善現金流量表，在現金流量表中，單獨設置能反映數據流量變化的項目，能在現金流量表中更加明確、真實、規范地反映出數據資產的流量變化情況。

一旦數據資產對現今的流量產生重要影響時，必須在財務報表的附注中重點披露，這樣才能讓報表的使用者全面而充分地了解企業數據價值的變動情況、收益情況等。

六、結語

大數據時代，數據作為新型的資產，受到越來越多企業的認可和關注，并且能幫助企業進行科學的分析與決策，并從中獲得收益。

因此，在現有的條件下，如何對這些數據信息進行系統而完整的核算，是各企業必須高度關注的問題。大數據時代，在實踐中積極探索海量數據信息對傳統會計理論的影響，能為進一步推進數據資產的市場化、全面完善數據資產的交易機制奠定堅實的基礎。