互聯網金融服務企業數據資產價值確認與計量問題研究

【摘要】近年來，以現代信息網絡為主要載體、以信息通信技術的融合應用和全要素數字化轉型為驅動的數據資源已成為各類企業的核心戰略資源，有關數據資源的確認、計量問題備受關注。2023年財政部出臺《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，明確了數據資源的適用范圍、會計處理標準以及披露要求。但是《暫行規定》不主張突破現有會計準則框架，制約了財務報表有效反映企業數據資源價值的功能實現。文章以互聯網金融服務公司為例，探討數據資產在確認、計量方面的問題并提出建議，旨在為數據資產會計核算改革和實踐提供借鑒和參考。

【關鍵詞】互聯網金融；數據資產；大數據；會計處理；資產計量

【中圖分類號】F274

★ 基金項目：本文獲北京市大學生創新創業訓練項目——互聯網金融服務企業數據資產價值計量問題研究（10805136024XN139-134），財政部全國會計重點科研課題——數據要素價值實現全鏈路的“量價險”平衡研究：分級分類、價值測定和風險防控，北方工業大學本科教育教學改革一般項目——業財融合導向下管理會計課程體系設計，北京市教委社科一般項目——北京市非營利文化組織績效導向成本核算研究（項目編號：SM202210009006）的資助。

一、引言

隨著經濟環境的不斷演變，會計作為其產物亦需不斷適應并革新。2023年8月財政部頒布的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）首次明確數據資源的適用范圍、會計處理標準以及披露要求等內容。鼓勵和引導企業核算“數據資產”，對有序推動數據資產化，加強數據資產全流程管理具有里程碑的意義。然而作為新興資源的數據資產區別于其他傳統資產，其會計確認與計量具有獨特性，而《暫行規定》不主張突破現有會計準則框架，一定程度上制約了財務報表有效反映企業數據資源價值的功能實現。鑒于此，本文擬通過對互聯網金融服務公司——浙江核新同花順網絡信息股份有限公司（后文簡稱“同花順”）為例，探討金融服務公司數據資源在價值確認、計量方面存在的問題，并提出相應建議，以便更有助于反映真實的企業資產狀況、提升企業財務報表質量。

二、文獻綜述

（一）數據資產的概念及特征

數據資產是指組織或個人擁有并可以利用的數據的價值，作為一種新興的生產要素，它指的是可以為公司或個體帶來經濟利益的數據資源。趙麗芳（2024）將數據資產總結為可以包括各種類型的數據，例如客戶信息、市場趨勢、產品規格。她認為這些數據資產對于組織的運營和決策起著重要作用，并且可以為企業帶來競爭優勢。曾家瑜、趙治綱（2023）認為數據資產是一種虛擬的資產，它不會因為正常的使用頻率增加而磨損或消耗，這大大增加了數據資產計量的難度。張俊瑞、危雁麟（2023）提出數據資產可以無限次地進行交換、轉讓和使用，并為他人所共享。何越（2023）將時效性作為影響數據資產價值的重要特征，他認為數據資產會受到數據時效程度、數據容量等因素的影響，該信息僅針對某一特定時間段內的狀況具有相對精準的反映，然而隨著時間的逐步推移，其精確度將逐漸下降，甚至可能變得完全不準確或具有誤導性。例如，金融交易數據需要實時更新，而地理空間及人口統計數據通常時效性更長一些。

（二）數據資產的會計確認

在我國現行企業會計準則框架下，若數據資源滿足資產的定義及確認標準，則應正式將其列為數據資產進行確認；反之，若不滿足，則應僅在資產負債表的附注中進行相應的信息披露。羅玫（2020）認為來源明確、無可爭辯、受企業合法控制、發展可行、對企業經濟業務有貢獻的數據資源，可確認為企業的數據資產。在賬戶開立方面，黃世忠等（2023）認為，數據資產應在符合資產定義和確認標準的前提下，按照數據資產所有權是否發生轉移，應當分別確認存貨及無形資產核算；何越（2023）則分析了資產全生命周期的賬務處理流程，以新資產類別的形式對數據資產進行確認。財政部2023年發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，要求企業應根據數據資源的創立方式、持有目的、商業模式及與數據資源相關的經濟利益的預期消費模式來識別和計量數據資源。符合《企業會計準則第6號——無形資產》定義和計量要求的數據資源，作為無形資產確認和計量。對于日常業務中持有并最終用于銷售的數據資源，符合《企業會計準則第1號——存貨》定義和獲取條件的數據資源作為存貨進行確認和計量。

（三）數據資產的分類與計量

我國現行會計計量屬性分為以下五種：歷史成本、重置成本、現值、公允價值、可變現凈值。其中歷史成本、公允價值和現值是數據資產中廣泛采用的計量屬性。但由于會計計量需具備平衡可靠性和相關性的特點，數據資產計量方法在很長一段時間內將不完善和不準確。胡偉（2024）認為根據國內會計信息質量要求中的可靠性原則，數據資產的計量可參照企業研發費用的會計處理進行，應當采取成本模式保守計量數據資產；黃世忠等（2023）認為應當采取“歷史成本+減值測試”方式對數據資產進行綜合衡量；而田雪（2023）則認為公允價值雖是一種激進的計量數據資產定價方法，與我國現行的企業會計準則背道而馳，但數據資產價值起伏較大的交易公司更應選擇使用這種方法來判斷數據資產的真實價值。

三、互聯網金融信息服務業相關概述

（一）互聯網金融服務業的定義

互聯網金融服務業，作為一個依托網站、軟件及APP終端等媒介的新興領域，致力于為用戶提供涵蓋宏觀、經濟、股票、基金、債券等多維度的金融信息服務。其服務范疇廣泛，涵蓋金融資訊的傳遞、金融數據的分析、信息交流的平臺、培訓教育的提供、分析工具的開發以及交易工具的集成等。這一行業并非互聯網與金融的簡單疊加，而是在互聯網技術實現互聯與安全保障的基礎上，隨著用戶認知的深化而自然衍生出的新型業務模式。隨著信息技術的迅猛進步，互聯網金融服務業的內涵與外延均經歷了顯著的演變。行業綜合性日益增強，不僅滿足了用戶多樣化的金融信息需求，還推動了信息服務行業的全面升級。技術的迭代更新深刻改變了行業生態，數字產業化的發展進一步推動了信息服務行業的深度變革。

同花順是我國一家提供金融數據和金融信息服務的公司，成立于1995年，總部位于中國浙江省杭州市，是我國證券市場知名的金融信息服務平臺之一，為廣大投資者提供全面的金融信息服務和交易工具。公司核心業務是提供信息數據類服務，包括為個人投資者和金融機構提供經濟業務、財務咨詢、投資研究、投資分析工具等，在幫助用戶分析市場、做出投資決策方面起到了重要作用。作為金融信息服務的提供者，同花順公司擁有大量的金融數據，這些數據對于投資者做出決策、企業進行市場分析以及同花順公司自身的產品開發和服務創新具有極高的價值。在互聯網金融服務業，數據的重要性尤為凸顯。對于同花順公司這樣的互聯網金融企業來說，掌控并能夠有效利用這些數據資源，不僅能夠為企業帶來經濟利益，更是構成其核心競爭力的關鍵。

（二）互聯網金融服務業的數據資產

伴隨著中國市場的數字化建設程度不斷深入，越來越多的企業建立并積累了基于自身業務的數據資源，企業通過整合數據，實現數據全流程治理、數據分析、可視化來輔助企業決策與運營，也在嘗試將這些數據轉變為商品，實現收入目標及數據資產化的過程轉變。金融信息服務企業在從上游行業及用戶中收集到大量數據之后，通過數據處理中心運用大數據人工智能等技術來處理相關數據，可以作為企業盈利的資產。例如，同花順公司對最近幾十年來的證券市場和股票市場的信息進行了統計和研究分析，為廣大的股民消費者提供了所需的金融數據，推動股民炒股和購買基金，進而收取增值信息服務的使用費和產生的手續費來增加企業收益。分析企業自身數據了解企業自身發展現狀，根據自身發展情況來進行合理規劃。也可以為企業自身開發新產品提供靈感，極大地提高企業的自身效益。對于這類企業來說，數據資產更像是企業的生產成本。

四、同花順公司數據資產會計計量現狀及問題

（一）同花順公司數據資產會計計量現狀及問題

2023年同花順公司收入35億元，其中增值電信服務占42.89%，軟件銷售和維護占12.28%，廣告和互聯網業務推廣服務占38.13%，基金代銷和其他交易服務占6.7%，數據資產是同花順創造價值的主要資源，但數據資產沒有在財務報表中真實反映，而是直接支出并計入當期損益。大數據企業無論是從外部購買數據資產還是自己開發數據資產，都會產生巨大的成本。就同花順公司而言，該公司數據資產大模型方面、算力資源建設等領域的投入每年逾10億元，而將這筆支出直接費用化會導致資產價值被低估，從而影響公司的財務狀況和業績評估，嚴重情況下甚至會造成決策誤導，使管理層做出不利于公司長期發展的決策。基于現行會計計量模式計量的資產賬面價值不科學、不合理，大大削弱了會計信息的相關性和實用性，對財務報表的整體質量產生了重大負面影響。此外，不完整的會計信息無法準確顯示大數據企業的真實業績和財務狀況，進而干擾其績效管理和戰略規劃。隨著時間的推移，這可能會對公司的持續運營能力產生嚴重影響。

（二）同花順公司數據資產確認、計量的難點

盡管《暫行規定》為數據資源入表設計了一整套制度框架，但由于政策整體處于落地初期，其中多數規定仍較為籠統、模糊，實務中有較多問題仍有待探索。筆者認為，同花順公司未能準確將數據資產準確資本化入表主要原因有以下幾點：

1.數據資產科目界定難。盡管《暫行規定》建議將可辨認為資產的數據資源確認為“無形資產”或“存貨”，但數據資產在界定上并不完全符合這兩者的條件。首先，二者在資產負債表上的分類（流動資產與非流動資產）通常基于是否在一個會計年度內周轉消耗，而數據資產的使用目的并不明確，導致劃分標準模糊，難以為資本市場提供準確信息。其次，數據資產無實體且可無限復制，例如同花順公司利用數據提供定制服務時無需實際成本，這使得數據資產在存貨管理（如成本結轉、減值損失計提）上存在問題，且不完全符合無形資產的定義。因此，數據資產應如何計入會計科目亟待解決。

2.數據資產價值確定難。《暫行規定》中所列舉的各項成本仍不足以涵蓋數據資產可能發生的全部成本，故均保留了口袋條款，但這也為判斷何為“應當構成數據資產的成本”增添了難度。此外，數據資產規模不斷壯大會產生“1+1>2”的規模效應，比如同花順公司向投資者提供某上市公司數年歷史財務信息以及同行業其他友商信息遠遠比僅提供該公司一年財務信息產生更大的效用。除規模效應外，部分數據資產面臨時效性問題，隨著時間推移數據資產可能會貶值，甚至一文不值。例如，新冠疫情期間的疫情動態統計圖在疫情結束后失去了絕大部分社會價值。基于數據資產本身特殊性及價值不穩定性導致數據資產很難準確入表。

3.監管、合規要求帶來的難點。對于數據的應用和流通，我國各項相關政策歷來強調合規先行，數據合規的要求貫穿數據采集、數據加工、數據管理、相關業務運營等全過程。然而考慮到企業所處的行業及個體差異化，政府很難出具統一標準來對數據資產進行統一核算及界定，對于以同花順企業為首的互聯網金融服務業而言，醫療、教育類非金融數據對其主營業務并不能帶來價值。并且同一項數據對于龍頭企業和行業中下游企業之間的價值又不一樣，因此如何準確反映企業的數據資產且避免企業對財務報表進行財務舞弊和利潤操縱給監管部門帶來新挑戰，如何在滿足各項合規需求的情況下依法依規地實現數據資產的入表，仍需長期探索。

五、同花順公司數據資產會計計量方法改進

（一）數據資產計量屬性的探討

《暫行規定》建議數據資產應參照存貨或無形資產計量與管理。但對于同花順公司而言，其核算有局限性。數據資產不完全符合存貨定義，不隨使用而減值，甚至可能因規模化而增值，因此采用歷史成本法會低估其價值。數據資產與無形資產差異大，其成本界定模糊，受主觀判斷影響大，且各企業數據資產差異大，難以統一計量。數據資產價值取決于其經濟效益，理想計量屬性應為基于市場信息的公允價值。互聯網金融服務企業擁有成熟數據管理體系，公允價值計量更接近實際價值，因此本文建議大數據企業可以引入公允價值作為數據資產的會計計量屬性。

（二）數據資產的初始計量

互聯網金融服務企業的數據資產計量需要考慮會計信息不僅要滿足反映管理層受托責任、為投資者提供有用決策信息的財務報告目標，還要滿足會計信息優先考慮可靠性和相關性的質量要求。同花順公司以定制化分析報告的形式向有關投資人提供服務，采用協商定價法制定產品價格。因此僅以歷史成本難免有損于可靠性。故引入公允價值計量這一概念，公允價值可如實反映同花順公司數據資產的實際價值，提供更加可靠的會計信息。本文認為，現行政策下同花順公司數據資產處理可以結合同花順公司數據資產特點進行初始計量。根據持有目的不同，分別采用公允價值模式和成本模式進行賬務處理。以內部自用為目的研發出的數據產品，采用歷史成本進行計量，以購買價款、相關稅費作為入賬價值，在取得時借記“無形資產”科目；現行以對外交易為導向研發出的數據產品具有探索性質，數據資產的價值存在較大不穩定性，應當采用公允價值模式進行計量，則在取得時借記“數據資產——取得成本”，該科目歸屬于非流動資產。以數據資產穩定性作為初始計量方式的標準，不僅向內外部決策者正確傳遞出企業對數據資源的實際價值，還能夠激發企業利用數據資源的積極性，數據資產初始計量判斷流程圖詳見圖1。

（三）數據資產的攤銷、減值及公允價值變動

數據的價值隨市場和時間的變化不斷變化，價值上下浮動很大，并可能因市場環境的變化而失去全部價值。因此，在使用數據資產時，應盡早關注其使用價值和市場價值的變化，并及時聘請權威評估機構對數據資產的公允價值進行評估并及時調整其賬面價值，以確保數據資產的實際價值真實反映在財務報表中，為報告用戶提供及時有效的決策信息。

對于同花順公司以內部自用為目的的數據資產，由于數據本身的及時性，其價值會隨著時間的推移而貶值。后續計量在符合會計準則規定下，應根據數據資產的預期使用壽命攤銷，并將其攤銷額借記“管理費用”等，貸記“累計攤銷”；除此之外，至少每一會計期間對數據資產進行減值測試，若發生減值則借記“資產減值損失”，貸記“無形資產減值準備”；一經減值不得轉回。對于股票、債券數據等以對外交易為目的研發出的數據產品通常具有穩定不變的指標和模型，但數據會定期更新。時間因素和使用頻率并不一定會降低數據資產的價值，反而更新的增量數據有可能增強了數據資產的服務潛力。因此，此類數據資產的后續計量不需要攤銷或減值，其賬面價值應定期調整為公允價值，在其公允價值變化時計入“數據資產——公允價值變動”，并對應“其他綜合收益”科目。

（四）數據資產的后續支出

同花順公司數據資產的后續支出分為資本化支出及費用化支出；其中，由于技術更新、數據算法革新等可以明顯提質增效的改良、擴充支出應按照資本化支出進行賬務處理；內部自用為目的的數據資產（成本模式）應當結轉“無形資產”“累計攤銷”“無形資產減值準備”科目余額，公允價值模式計量的數據資產應當結轉“數據資產——取得成本”“數據資產——公允價值變動”科目余額至“數據資產——研發支出”進行后續資本化處理；而另一類因數據資產在長期使用過程中，存儲介質發生的損耗、磨損，為了保證數據資產能夠正常運轉及使用，所發生的必要修理費用支出應當計入當期損益，即借記“管理費用”，貸記“銀行存款”等。

（五）數據資產的終止計量

對于時效性或因其他原因不再符合資產確認條件的數據資產，同花順公司應及時終止對該項數據資產的計量，并結轉其賬面價值；以內部自用為目的的數據資產（成本模式）在終止計量時，應當借記“銀行存款”“累計攤銷”“數據資產減值準備”等，貸記“無形資產”，并將差額計入“營業外收入”“營業外支出”。以對外交易為目的研發出的數據在終止計量時，應當借記或者貸記“數據資產——公允價值變動”，同時貸記“數據資產——取得成本”，將所得價款和數據資產的賬面價值差額借記“營業外支出”或貸記“營業外收入”，并將數據資產在持有期間因公允價值變動產生的“其他綜合收益”轉入“營業外支出”或者“營業外收入”。

六、結論與展望

隨著數字經濟的不斷發展，數據資產的發展受到更多關注。目前我國已經出臺了《暫行規定》，但是在不同類型企業中的具體應用還存在很多問題有待探討。企業將數據資源確認為資產，可以改變將數據資源方面的投入全部費用化的處理方式，更準確反映企業數據資源的價值，推動數據資源向數據資產轉化，進一步發揮數據作為“新質生產力”的生產要素作用。除此之外，企業在數據資源資產化同時，應當做好數據合規體系建設，建立健全數據資源管理經營制度，提高會計核算能力，通過不斷提高財務、法律方面合規能力，避免企業通過數據資產對會計利潤進行操縱，以數據資源入表為契機，驅動企業價值的提升。

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責編：楊雪