數據資產會計處理的流程、難點與破解策略

祝彪

較之傳統的制造業經濟形態，以共享、體驗為代表的新業態更注重產品或服務的迭代速度與智能化程度，因而產品或服務的生命周期較短，而數據則成為一種新的生產要素與無形的智慧資產。從這個角度講，對數據資產的會計處理已然成為現代企業保持競爭優勢、提高價值創造力的重要驅動?；诖?，文章將從數據資產會計處理的流程、難點與破解策略等方面探討“數據”這一智慧資產的重要價值，以提高企業在新經濟業態下的價值創造力。

為完善數據資產的交易機制與市場化運作，明確新經濟業態下新舊生產要素的價值創造力，科學評估企業資產與價值，數據資產的會計處理成為會計理論與實務的必然選擇。從處理環節或流程上看，數據資產處理除了要堅持穩健性與質量性原則外，還需要統籌考慮確認、計量、披露等三個環節。

資產確認 首先，明晰權屬關系。為推進數據資產的市場機制，明確資產的權屬關系是前提。作為企業而言，數據作為一種資產與生產要素，其存在的實質在于協調企業自身的運營體系。在此過程中，難免會產生與傳統有形資產不同的權屬關系，即存在資產所有權與使用權的模糊問題。作為數據資產擁有方而言，同一數據資產往往可以循環應用，且循環頻率越高，其邊際成本越低，而邊際報酬越高。例如，以股票、期貨交易公司為例，容易對數據的所有權與使用權進行“自我界定”，即通過對數據資產的再加工、深清洗、價值增值進行調控，從而將數據的使用權轉化為所有權。因此，如何確定所擁有的數據資產具有“排他性”是維護自身權益應考慮的重要問題。因此，基于數據資產的物理屬性與產權保護機制的不完善，加之網絡完全問題的存在，明晰權屬關系是推動數據資產走向市場化的首要任務。

資產計量 首先，關于資產定價與數據聚合的計量價值。基于數據資產的物理屬性，在資產定價過程中，既要借鑒傳統資產的評估理論，又要考慮數據資產在新經濟形態下的特點。例如，全面分析影響數據資產定價的主客觀因素，從定價的“區間”與“均衡”角度探討定價的合理性。需要指出的是，無論是哪一種定價或評估機制，都要考慮定價的實用性，尤其是要適用于企業當前會計人員的素質現狀，并在實踐中不斷修正與調整評估方案。此外，在大數據、云計算、區塊鏈的技術支撐下，數據的價值往往以“聚合”形式呈現，即以數據整合發揮規模價值。從這個角度講，會計處理的對象要以聚合數據為主。值得注意的是，數據資產的使用往往與其他資產整合運用，因而需要考慮資產整合后的“整體”計量問題，如“股票市值的倒軋法”，即以賬面價值與股票市值差異性評估智慧資本。

資產披露 首先，表內確認。當前，數據交易類公司往往會出現市凈率虛高的現象。從表面上看，市凈率高可能是由于炒作因素的參與。但是，從數據資產會計處理的角度講，這種“虛高”現象實則是缺乏統一的處理規范或處理機制，因而無法及時進行表內確認。顯然，基于會計信息的穩健性原則，要落實數據資產“入表”的嚴謹性，并根據資產來源進行初始確認。例如，結合對無形資產的會計處理，對外購型數據資產的買價與相關費用進行計入與攤銷。當然，對于自我研發的數據資產，可圍繞未來現金的凈流量進行計量，以科學反映數據資產的真實價值。

關于數據資產會計處理的難點，仍然需要從資產確認、資產計量、資產披露三個環節挖掘其處理難點。

確認環節 首先，資產數量與質量的不對等是資產確認環節的首要問題。數據之所以成為資產，是因為數據背后隱含的商業邏輯，因而數據本身并無價值。從這個角度講，對基礎數據的搜集與挖掘至關重要。正因如此，在存量方面，數據資產不僅不會因挖掘而損耗，反而會因挖掘而產生新的數據資產，只是不同企業對同一數據資產的開發效果存在差異性。這就涉及企業會計人員的專業素養與辨別能力，如部分數據資產存在明顯的“時效性”，倘若資產使用超過時效，那么在資產確認環節往往會產生數量與質量的不對等問題。

其次，產權歸屬是資產確認的另一個難點。只有做到產權明晰，數據資產交易機制才會完善，進而推動數據資產的市場化與市場信息的對稱度。當前，所有權與使用權的模糊是明確產權歸屬的關鍵點，也是導致數據資產交易不公平性的主要原因。盡管學術界對數據資產的確權研究漸趨成熟，但仍然未形成行業統一的確權規則或規范。事實上，基于數據資產的異質性與多樣化，在會計實務中往往會涉及除所有權、使用權之外的其他權利，如收益權、開發權等。顯然，確權問題仍然是會計理論與實務面臨的重要問題。

計量環節 首先，資產價值評估。由于數據資產在投資與受益方面存在的不確定性，往往會使未來凈現金流難以正確估計。同時，在現代信息技術的迭代升級過程中，企業會計人員也難以客觀估計資產的使用年限。從這個角度講，以市場法、收益法、成本法為代表的傳統評估理論并不適用于數據資產評估。更重要的是，對數據資產的價值評估牽涉到數據資產的成本計量與定價問題。例如，在成本計量方面，對于有交易價格的數據資產，可根據“付出的代價”進行初始計量。當然，對于自主研發的數據資產，其研發過程存在更多的不確定性與風險性，如研究的前沿性與滯后性，往往會對資產的實際價值評估產生重要影響。顯然，數據資產交易的不對稱性導致資產的定價要充分考慮市場競爭對手的研發情況、機會成本、邊際成本以及購買方的心理需求。

其次，增值的持續性。數據的整合、分析會實現數據資產的增值，且這種增值會隨著挖掘深度而持續擴大。作為自主研發的數據資產而言，為保持市場競爭力，必然要對數據進行定期升級與維護。正是在此過程中，數據的附加值逐漸累積。可見，對自主研發的數據資產進行精準確認，在會計實務中可能并不適用。因此，為降低企業會計的主觀性滲透，是否只對數據資產進行初始確認，而在計量環節再處理其后續價值的變動是值得研究的問題。

披露環節 從本質上講，會計是一種價值管理活動；從職能上講，核算、監督、預測、控制、決策、分析等是會計的主要任務。 作為數字經濟時代的基本生成要素，數據資產正是創造價值的重要資產。因此，圍繞數據資產進行確認、計量、披露，有助于企業決策者對數據資產的市場化與交易機制有更深的認知。但是，基于數字經濟時代企業經營類型的多樣化，數字資產的交易機制尚不成熟，尤其是企業內外部信息之間的不對等，導致資產擁有者與投資者之間的互動機制稍顯滯后。因此，作為一種新興的生產要素，短期內構建成熟的數據披露機制還有一定困難。

基于數據資產會計處理的難點，文章將圍繞數據資產的確認、計量、披露等環節探討其突破策略。

確認環節 一方面，強化數據資產的產權管理意識。數據資產作為一種新型的生產要素，是企業保持競爭力與創造力的動力支撐。從資產管理角度講，其前提是構建完善的交易機制與交易環境，尤其是要確保數據資產的安全性。但無論是技術保護還是知識產權保護與債權保護，在保護數據資產安全方面均存在一定的局限性。因此，將數據資產融入相關法律體系或許是一種有效的突破策略，即將數據資產視為無形的物質進行物權界定。

另一方面，基于穩定原則適當降低資產確認標準。作為會計信息而言，穩健性是第一原則，是對企業生產管理的約束與保護。需要指出的是，考慮到企業會計人員的主觀性判斷，尤其是在管理層的影響下很可能會出現會計信息質量下降的情況。對此，確認環節要放松數據資產確認條件，避免因數據資產的確認對企業經營造成影響。

計量環節 一方面，健全數據資產市場交易機制。從資產來源看，數據資產是信息技術與市場資源配置共同賦能的結果。因此，推進數據資產的市場化交易，既是解決數據資產市場信息不對稱的有效途徑，也是強化風險管理的必然選擇，更是提高會計信息質量的關鍵一環。從這個角度講，數字經濟時代的數據資產仍然要遵循資源的市場化配置。例如，通過構建數據交易平臺，并借助“數據+算法”實現數據資產的供需平衡。

另一方面，要強化對數據資產的風險管控?；跀祿Y產研發投資與預期價值的不確定性，若純粹依靠債務資本，往往會阻礙資產交易市場的健康發展，進而導致數據資產的科學評估。因此，數據資產要對潛在的安全風險、法律風險、侵權風險以及外部市場風險進行科學的識別。

披露環節 一方面，要全方位優化資產披露框架，尤其是要從資產用途角度設計契合數據資產特點的計量方法。例如，將數據資產科目嵌入資產負債表內，并在附注中披露數據資產的具體情況，構建具有針對性的數據資產信息列報模式。此外，在資產披露環節，還要考慮企業的披露意愿程度，要降低主觀判斷的誤導，在定性與定量結合的基礎上完善披露框架。

另一方面，要優化財務報表，確?，F有財務報表在數字經濟時代下的與時俱進，如對新型生產要素的科學嵌入。顯然，這種嵌入是對以數據資產為代表的智慧資本的尊重，有助于為企業創造更大的價值。

作者單位：浙江壽仙谷醫藥股份有限公司