數據資產會計處理的問題研究：文獻綜述

摘要：數據作為數字經濟的核心要素，不僅是其發展的關鍵資源，更是推動經濟發展、優化產業結構、提升生產力和創新能力的強大引擎。然而，在數據資產化的進程中，由于數據的獨特性質及當前會計規定的特殊性和不完整性，關于數據資產的概念界定、確認標準、權屬認定及價值評估等方面尚未形成廣泛共識?；诂F有文獻和研究成果的深入剖析，梳理數據資產在會計處理中的關鍵問題，包括歸類方法、確權難題及估值挑戰。在歸類方面，提出數據資產應單列為一級科目，以更好地反映其在數字經濟中的重要地位；在確權過程中，建議“淡化權利”主體，側重數據資源的實際利用和價值創造；同時，還應從實踐角度出發，不斷完善數據資產的估值體系，確保其價值能夠得到準確、合理的衡量。通過這些優化措施，期望能夠推動數據資產會計處理問題的深入研究和規范化發展，為數字經濟的健康發展提供有力支持。

關鍵詞：數據資產；數據確權；數據入表；數據估值

0 引言

2023年，數字經濟正式從“兩化框架”轉變為由數字產業化、產業數字化、數據價值化、數字化治理的“四化框架”、數據資產估值、權利歸屬、入表等相關規定。，數字經濟呈現新型經濟形態。黨的二十大報告中提出“要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”，并強調“要建設以數據為核心的數字經濟”，這將為正確發揮數據作為新的生產要素的作用，促進數字經濟健康發展指明方向。數據資產確認、估值、權屬及入表成為會計理論與實務界關注的熱點。王禹[2]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;王禹lt;/Authorgt;lt;Yeargt;2023lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;102lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[2]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;102lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1699434395\"gt;102lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"JournalArticle\"gt;17lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;王禹lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;auth-addressgt;南京師范大學;lt;/auth-addressgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;數據資產的商業價值研究lt;/titlegt;lt;secondary-titlegt;全國流通經濟lt;/secondary-titlegt;lt;/titlesgt;lt;periodicalgt;lt;full-titlegt;全國流通經濟lt;/full-titlegt;lt;/periodicalgt;lt;pagesgt;189-192lt;/pagesgt;lt;numbergt;19lt;/numbergt;lt;keywordsgt;lt;keywordgt;數字經濟lt;/keywordgt;lt;keywordgt;數據資產評估lt;/keywordgt;lt;keywordgt;評估難點lt;/keywordgt;lt;/keywordsgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2023lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;isbngt;2096-3157lt;/isbngt;lt;call-numgt;10-1464/Flt;/call-numgt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;electronic-resource-numgt;10.16834/j.cnki.issn1009-5292.2023.19.008lt;/electronic-resource-numgt;lt;remote-database-providergt;Cnkilt;/remote-database-providergt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;指出企業迫切需要具有系統性和完整性的數據資產確認、數據資產估值、權利歸屬、入表等相關規定。

為了更好地促進數字經濟健康發展，財政部在2023年8月發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（財會〔2023〕11號，以下簡稱《暫行規定》），明確指出應當在符合規定的前提下將數據資源入表，并就公司如何處理、列示、披露數據資產的若干關鍵問題提供指導，這是數字經濟領域關于數據資產的一項里程碑式文件。本文將在現有研究成果基礎上，圍繞數據資產歸類、資產確權和價值評估等數據資源的會計處理問題展開分析，并為數據資源更好體現價值提供建議。

1 數據資產概念發展

國內外關于數據資產的概念側重點有所不同，國內關于數據資產的研究更多是宏觀層面，而國外對于數據資產的研究多注重微觀層面。

RichardE.Peters[3]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;Petersonlt;/Authorgt;lt;Yeargt;1974lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;43lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[3]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;43lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697974449\"gt;43lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"JournalArticle\"gt;17lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;Peterson，RichardElt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;Acrosssectionstudyofthedemandformoney：TheUnitedStates，1960-62lt;/titlegt;lt;secondary-titlegt;TheJournalofFinancelt;/secondary-titlegt;lt;/titlesgt;lt;periodicalgt;lt;full-titlegt;TheJournalofFinancelt;/full-titlegt;lt;/periodicalgt;lt;pagesgt;73-88lt;/pagesgt;lt;volumegt;29lt;/volumegt;lt;numbergt;1lt;/numbergt;lt;datesgt;lt;yeargt;1974lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;isbngt;0022-1082lt;/isbngt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;最早提出數據資產是一種可以被數字化的資產，擁有獨特的屬性，例如數據類型、數據量、結構等。舍恩伯格[4]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Yeargt;2013lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;45lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[4]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;45lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697977918\"gt;45lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"Book\"gt;6lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;維克托lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"size=\"100%\"gt;·lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;邁爾lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"size=\"100%\"gt;-lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;舍恩伯格lt;/stylegt;lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;BIGDATAlt;/titlegt;lt;/titlesgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2013lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;publishergt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;進口圖書默認出版社lt;/stylegt;lt;/publishergt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;維克托·邁爾-舍恩伯格lt;/Authorgt;lt;Yeargt;2013lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;45lt;/RecNumgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;45lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697977918\"gt;45lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"Book\"gt;6lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;維克托lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"size=\"100%\"gt;·lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;邁爾lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"size=\"100%\"gt;-lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;舍恩伯格lt;/stylegt;lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;BIGDATAlt;/titlegt;lt;/titlesgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2013lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;publishergt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;進口圖書默認出版社lt;/stylegt;lt;/publishergt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;認識到數據資產入表并不是能不能的問題，而是時間早晚的問題。2015年數據資源被認為不應被單純當作其他類別財產的注釋內容，而應被當作一項資產[5]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;Perronslt;/Authorgt;lt;Yeargt;2015lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;46lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[5]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;46lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697978338\"gt;46lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"JournalArticle\"gt;17lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;Perrons，RobertKlt;/authorgt;lt;authorgt;Jensen，JesseWlt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;Dataasanasset：Whattheoilandgassectorcanlearnfromotherindustriesabout“BigData”lt;/titlegt;lt;secondary-titlegt;EnergyPolicylt;/secondary-titlegt;lt;/titlesgt;lt;periodicalgt;lt;full-titlegt;EnergyPolicylt;/full-titlegt;lt;/periodicalgt;lt;pagesgt;117-121lt;/pagesgt;lt;volumegt;81lt;/volumegt;lt;datesgt;lt;yeargt;2015lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;isbngt;0301-4215lt;/isbngt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;。數據資產在美國發布的《開放、公開、數字化及必要的政府數據法案》中被定義為可以組合在一起的數據集或數據要素的集合。

近十幾年來，數據資產在我國的研究深度逐漸增加，學者也都對數據資產進行定義。根據中國知網的檢索，國內學者最早ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;潘曉山lt;/Authorgt;lt;Yeargt;2003lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;47lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[6]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;47lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697979195\"gt;47lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"JournalArticle\"gt;17lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;潘曉山lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;auth-addressgt;中華商務聯合印刷（香港）有限公司lt;/auth-addressgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;數字資產管理的應用lt;/titlegt;lt;secondary-titlegt;今日印刷lt;/secondary-titlegt;lt;/titlesgt;lt;periodicalgt;lt;full-titlegt;今日印刷lt;/full-titlegt;lt;/periodicalgt;lt;pagesgt;18-20lt;/pagesgt;lt;numbergt;02lt;/numbergt;lt;keywordsgt;lt;keywordgt;DMAlt;/keywordgt;lt;keywordgt;數據資產管理lt;/keywordgt;lt;/keywordsgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2003lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;isbngt;1002-6533lt;/isbngt;lt;call-numgt;11-2696/TSlt;/call-numgt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;electronic-resource-numgt;10.16004/j.cnki.pt.2003.02.007lt;/electronic-resource-numgt;lt;remote-database-providergt;Cnkilt;/remote-database-providergt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;提到“數據資產”一詞的是潘曉山[6]。我國對于數據資產的廣泛且深入的研究以2011年為重要節點。這一年，世界經濟論壇發布的《個人數據：新資產類別的出現》報告指出，個人數據未來將成為一種新的“經濟資產類別”，這對數據資產價值化起到了重要的推動作用。到2018年，朱揚勇和葉雅珍[7]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;朱揚勇lt;/Authorgt;lt;Yeargt;2018lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;49lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[7]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;49lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1697980329\"gt;49lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"JournalArticle\"gt;17lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;朱揚勇lt;/authorgt;lt;authorgt;葉雅珍lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;auth-addressgt;復旦大學計算機科學技術學院;上海市數據科學重點實驗室;東華大學計算機科學與技術學院;lt;/auth-addressgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;從數據的屬性看數據資產lt;/titlegt;lt;secondary-titlegt;大數據lt;/secondary-titlegt;lt;/titlesgt;lt;periodicalgt;lt;full-titlegt;大數據lt;/full-titlegt;lt;/periodicalgt;lt;pagesgt;65-76lt;/pagesgt;lt;volumegt;4lt;/volumegt;lt;numbergt;06lt;/numbergt;lt;keywordsgt;lt;keywordgt;數據資產lt;/keywordgt;lt;keywordgt;數據資源lt;/keywordgt;lt;keywordgt;大數據lt;/keywordgt;lt;keywordgt;數字經濟lt;/keywordgt;lt;/keywordsgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2018lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;isbngt;2096-0271lt;/isbngt;lt;call-numgt;10-1321/G2lt;/call-numgt;lt;urlsgt;lt;/urlsgt;lt;remote-database-providergt;Cnkilt;/remote-database-providergt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;首次給出了數據資產的定義，認為數據資產是擁有數據權屬、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集，這也使數據資產的概念和范圍更加明晰化。我國2020年發布的《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》認為，數據資產是由特定主體合法擁有或者控制，能持續發揮作用并且能帶來直接或者間接經濟利益的數據資源[8]ADDINEN.CITElt;EndNotegt;lt;Citegt;lt;Authorgt;中國資產評估協會lt;/Authorgt;lt;Yeargt;2020-01-09lt;/Yeargt;lt;RecNumgt;69lt;/RecNumgt;lt;DisplayTextgt;lt;styleface=\"superscript\"gt;[8]lt;/stylegt;lt;/DisplayTextgt;lt;recordgt;lt;rec-numbergt;69lt;/rec-numbergt;lt;foreign-keysgt;lt;keyapp=\"EN\"db-id=\"9zrxpwdvasf95de0sea5v9wueva5wtw5wtpd\"timestamp=\"1698464442\"gt;69lt;/keygt;lt;/foreign-keysgt;lt;ref-typename=\"WebPage\"gt;12lt;/ref-typegt;lt;contributorsgt;lt;authorsgt;lt;authorgt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;中國資產評估協會lt;/stylegt;lt;/authorgt;lt;/authorsgt;lt;/contributorsgt;lt;titlesgt;lt;titlegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;資產評估專家指引第lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"size=\"100%\"gt;9lt;/stylegt;lt;styleface=\"normal\"font=\"default\"charset=\"134\"size=\"100%\"gt;號——數據資產評估lt;/stylegt;lt;/titlegt;lt;/titlesgt;lt;datesgt;lt;yeargt;2020-01-09lt;/yeargt;lt;/datesgt;lt;urlsgt;lt;related-urlsgt;lt;urlgt;http：//www.cas.org.cn/docs/2020-01/20200109165641186518.pdflt;/urlgt;lt;/related-urlsgt;lt;/urlsgt;lt;custom1gt;2023-10-28lt;/custom1gt;lt;/recordgt;lt;/Citegt;lt;/EndNotegt;。這些定義肯定了數據資產可以為企業帶來經濟價值，為數據資產入表披露奠定基礎。

目前對于數據資產的定義還沒有清晰、統一的認定。但是學者的研究及政府部門發布的文件中都明確了能夠間接或直接產生經濟價值的數據可以作為數據資產。這也為數據資產化價值化提供了保障，能夠幫助企業識別數據資產，為數據資產會計處理奠定基礎。認識數據資產可以帶來預期收益，為數據資產“入表”奠定基礎。

2 數據資產如何歸類

只有明確數據資產的歸類，才可以明確歸屬于哪一類報表項目，服務于企業，為相關利益方所了解，產生經濟價值?！稌盒幸幎ā分兄赋?，對企業可以按照準則或規定可以確認為數據資源，以及企業合法控制的未來可以帶來經濟利益流入的數據資產進行分類，認定為無形資產或者存貨。但是《暫行規定》中對于數據資產的歸類也與現行資產、無形資產、存貨會計準則之間存在相悖之處。對現有文獻和準則進行梳理分析，應當在肯定《暫行規定》的務實性和現實意義之后，繼續細化準則，更好地為數據資產早日入表做好準備。

2.1 數據資產歸類于資產的沖突

雖然數據資產的資產化、價值化成為趨勢，并且數據資產化的內涵與特征逐漸明顯，但是根據資產的定義，數據資產與資產的準則定義也具有以下幾點沖突，數據與資產之間的轉換還需要進一步明晰。

2.1.1 數據并不是在過去形成的，存在易變性的特點

根據《企業會計準則——基本準則》（財政部令第76號）文件中對資產的定義“資產是指企業過去的交易或者事項形成的”，具體來說是所指的企業過去的交易或者事項包括購買、生產、建造行為或其他交易或者事項。數據在產生的一瞬間是過去形成的，但是數據真正發揮價值是在利用、更新、持續使用中才得以顯現。數據具有更新頻繁的特點，那么，因為數據是動態的，可能每一時刻形成的數據庫都是不同的，這可能與準則中關于資產是過去的交易或事件所產生的資產的定義不一致，無法完全從定義上匹配。

2.1.2 IASB與我國會計準則關于資產認定門檻的差異

IASB在對《財務會計概念框架》中對資產的概念定義從“由于過去事項而由主體控制的、預期會導致未來經濟利益流入主體資源”變為“由于過去事項而由主體控制的現有經濟資源”，表明國際上對資產的定義不再強調“預期的經濟利益流入”，這一修改降低了資產的確認門檻。而我國會計準則對于資產的定義強調“企業擁有或者控制以及預期的經濟利益流入”，資產的定義與確認門檻與國際會計準則理事會（IASB）并不完全吻合。在實際應用中，有些數據在后續的使用和維護階段，并不能為企業帶來預期的經濟利益流入。因此，在判斷這些數據是否可以被定性為企業的數據資產時，由于國內外會計準則的差異，數據資產是否可以資產化的認定標準可能存在顯著的差異。

2.2 數據資產歸類于無形資產的沖突

歸類于無形資產也相當于承認了數據資產屬于資產，上述數據資產與資產的沖突也同樣適用歸類于無形資產的沖突。

目前對數據資產確認為無形資產的觀點較多，劉玉以facebook公司為背景，認為應將數據資產歸類于無形資產，并可以下設“大數據資產”二級科目。這雖然與無形資產的概念在一定程度上吻合，但將數據資產歸為無形資產還存在權屬、攤銷、成本計量等困惑。

2.2.1 數據不是企業擁有或者控制

根據《企業會計準則第6號 ——無形資產》（財會〔2006〕3號），無形資產強調由企業擁有或控制的，但是數據具有非獨占性的特點。并且現在我國對于數據資產的權屬問題還在討論范圍，并未形成統一認知。所以，由于數據不同于其他資產的特征，這一點在資產認定、納入資產報表中還存在困惑。

2.2.2 數據資產不能依據無形資產準則進行攤銷

若數據資產被納入無形資產的范疇，根據無形資產會計準則，需要在獲取數據資產時對其使用壽命進行科學且合理的評估，并在后續的會計年度中根據預估的使用壽命進行攤銷。然而，數據的價值特性不同于傳統的無形資產。其價值可能會隨著時間流逝而增值，或者其價值變化呈現出一種動態的趨勢，難以用固定的標準來衡量。更復雜的是，數據的壽命往往具有不確定性，這使得難以按照無形資產的會計準則對其進行精確的攤銷處理。因此，在現行無形資產會計準則的框架下，數據資產可能并不完全契合其攤銷要求，需要進一步探索更加適合的會計處理方式。

2.2.3 數據資產的成本準確計量存在現實困難

《企業會計準則第6號——無形資產》（財會〔2006〕3號）中對無形資產的確認條件之一是該無形資產的成本能夠可靠地計量。但是數據的成本并不做到完全可靠的計量，其具有價值易變性的特征。并且數據的成本構成復雜，在數據形成過程中主要包括取得、加工、存儲成本，但也包含一系列隱性成本，如與企業其他業務共同銷售的數據資產，其價值往往與整體業務交織在一起，難以單獨且完整地剝離。更為關鍵的是，數據資產的價值體現高度依賴具體的場景應用，這使得對其成本進行可靠計量變得尤為困難。因此，在數據資產的會計處理上，需要更加細致地考慮其成本的復雜性和價值的不確定性，以確保財務報告的準確性和完整性。

2.3 數據資產歸類于存貨的沖突

數據的利用并不是所有企業的日常經營活動。根據《企業會計準則第1號——存貨》（財會〔2006〕3號）中對存貨的定義“企業在日?；顒又谐钟幸詡涑鍪邸?，但是也存在有些企業對于數據的利用并不是日?；顒?，隨著很多制造業智能化程度的提高，在經營中不可避免地會利用數據進行資源整合幫助企業更加合理地生產和銷售，但這種對數據的利用并不能作為制造業的日常生產經營活動。并且根據會計準則，存貨也具有流動性的特征，數據資產的使用期限很可能是永久的，可能不會在一年之內被企業出售，不存在價值遞減的情況，因此這類數據也有非流動性的特征。

2.4 數據資產單列為一級科目

目前，關于數據資產賬戶歸類設計的結論尚未達成一致意見?，F有文獻對數據資產的分類主要有3種：第一類是歸為無形資產，如唐莉和李省思［13］通過對數據資產化、特點、核算進行分析，認為數據資產應該歸類于無形資產;第二類是歸為存貨，此類觀點支持度較低;第三類是將數據資產設置為一級科目，獨立于另外兩類資產分類ADDINEN.CITE.DATA[11，14-16]，因為數據存在數據性、非流動性、非知識產權性的特征，將數據資產歸類于無形資產和存貨還存在準則的不適用性[16]。同時，企業可以根據數據取得方式（自行研發、外購獲得、共享合作等）、所屬行業（制造業、電商企業、運輸行業等）、產生主體（個人、企業、外購等），在“數據資產”一級科目下設合適的二級科目，為數據資產準確入表提供前提準備。

3 數據如何確權

將數據轉化為資產是數據市場發展的必然結果。數據要成為資產，必須有明確的權屬主體[17]?，F階段，關于數據的確權問題，現有文獻對于數據的確權主要集中在數據權利屬性、數據權利內容及數據權利主體界定方面。

數據資產納入財務報表，主要探討數據資源的權利主體應該如何界定。主要有3種觀點：第一種是“以用戶為中心”，即數據來源者為權利主體；第二種是“以企業為中心”，即數據處理者為權利主體；第三種是“淡化權利”[15]不局限于將數據權利主體進行嚴格歸屬。這3種觀點并不沖突，是數據在經歷數據資源化、數據資產化到數據要素化的過程中的主體變換。

基于數據流動性強、非競爭性、與傳統資產有較大不同等特性，過于追求權利歸屬會導致數據資產的價值降低，產生負向效應[15-18]。對于數據權屬問題，現行法律法規并無明確規定，但數據資產的發展卻日新月異。無論最后對數據資產權利主體如何規定，可能都會對任一方造成傷害ADDINEN.CITE.DATA[15，18-19]。基于此，譚明軍ADDINEN.CITE.DATA[15]提出從法理與數據資產的特性、資產的定義、數據利用條件、現實發展角度來分析，認為應當淡化數據資產的所有權主體。對于數據產品的確權來說，數據的價值或許并不在于誰發明或發現，而在于誰能夠更好地利用和整合數據，然后形成數據產品，創造數據更好服務于企業的價值。因此，在數據資源化階段，數據產品應當是以“以企業為中心”，即為數據處理者為權利主體。

目前，數據確權在理論和實踐層面都存在困境。我國《民法典》對于數據確權并沒有明確的相關規定，并且數據資產在概念分類等方面都還沒有形成較為統一的認知。有些企業主體同樣對于數據確權的認知也比較模糊，沒有清晰認知，這都給數據確權帶來了困難。目前對于數據資產確權的問題并沒有國家級的法律法規，但是已經出現因為權屬不清所帶來的沖突和糾紛。由于缺乏數據法律制度而造成的許多社會問題表明，迫切需要建立數據法律制度ADDINEN.CITE.DATA[19]。只有數據真正地進行確權，企業、政府、個人才可以合理地評估自身擁有多少數據，才可以將數據資產寫入報表，形成報表項目。在確定數據要素的價值之前，需要準確劃定數據所有權、定義數據使用范圍，并進一步指定數據價值評估流程。

4 數據資產如何估值

數據資產的準確估值，是數據資產入表的前提條件。數據資產尚未在財務報表（資產負債表）中得到廣泛確認，也未在財務報表附注中被企業規范化地提及或詳細解釋。對數據資產的使用旨在促進數據元素的充分利用和流通，以創造經濟和社會價值，這種價值創造過程應以科學、客觀的方式進行評估和記錄。估值是企業處置、交易數據資產的首要前提，數據資源估值與數據資產商品交易直接掛鉤，從數量和質量上為數據資產流動及相關產業和部門提供了新的推動力。無論選擇何種估值方法來衡量數據資產的價值，都會對數據資產如何進行會計處理產生影響，從而影響數據資產入表價值。目前，關于數據資產如何估值的問題主要聚焦于貨幣價值（價格與價值內涵）及非貨幣價值（價值與價值指數）在對數據資產價值管理研究成果進行梳理后，認為數據資產主要在3項內涵（數據資產價格、數據資產價值、數據資產價值指數）、2個維度（貨幣價值以及非貨幣價值）上進行評估。現有研究文獻中，對于數據資產關于貨幣價值的估值主要有3種傳統的價值評估方法：收益法、成本法以及市場法（這3種傳統的估值方法主要是對無形資產的評估要求），以及商業機構對數據資產的價值進行研究得出了一系列衍生改進的數據資產評估方法。

4.1 數據資產關于貨幣價值的傳統估值方法

數據資產的貨幣價值主要包括價格與價值內涵，價值和價格的內涵不盡相同，在承認了數據資產的價值之后，價格才得以表現出來。數據資產的價值依賴于場景，在不同的場景下，同一項數據資產的價值可能不同。對于這一現象，“場景理論”提供了理論基礎。該理論認為，應根據具體的使用場景情況來對數據的性質進行評估。傳統的估值方法是基于對無形資產的估值方法，由于前文已經描述無形資產與數據資產之間的差異與沖突，可以說明，傳統的估值方法可能在一定程度上并不完全匹配數據資產，但也不能否定其適用性。傳統的估值方法對于數據資產評估的優勢及局限性見表1。

綜上所述，傳統的3種估值方法是在對于無形資產進行估值的情況下產生的，并且目前數據資產交易市場十分有限的境況下，傳統的估值方法與數據資產估值存在不適用的情況，還需要探索更加適用于數據資產價值易變性、依靠場景變換體現價值、價值與用戶使用深度緊密聯系等特性的一種估值方法，或對傳統估值方法進行改進、完善使之更加適用于數據資產。

4.2 數據資產關于貨幣價值的衍生改進評估模型

數據資產化成為新的經濟趨勢，各個商業機構都認識到了對數據資產評估可有效提高不同業務領域的運營效率和管理能力。定期評估可以有效幫助管理層分析數據資產價值與業務價值之間的相關性。此外，具有準確價值量化的數據資產還能有效解決不同業務部門數字化運營方面的溝通屏障，提高工作效率。因此，在傳統評估方法的基礎上，商業機構也積極對數據資產評估進行研究，提出了一系列的改進衍生的數據資產評估模型。

普華永道發布的《數據資產化——前瞻性研究白皮書》中對于數據特性進行了分析，認為數據資產具有五大特性?；跀祿碛械呐c傳統資產不同的特性，普華永道提出了數據資產發展階段的估值框架研究，認為數據資產經歷了數據勢能形成階段到動能的轉化階段，再到數據動能上升階段。這個估值框架體系為企業中數據資產發揮價值提供了提升路徑。依據3個數據轉化的路徑，普華永道分別提出了適用各個階段的估值模型。數據勢能形成階段的估值只要用成本法、模糊評價法；數據勢能向動能的轉化階段可以使用成本法、數據勢能模型、實物期權模型；到數據資產完全可以交易時，可以使用數據勢能模型、多因素修正后的增量效益折現模型、因素剝離折現模型。

德勤和阿里研究院聯合發布的《數據資產化之路——數據資產的估值與行業實踐》認為主要有3個維度、11個具體影響因素影響數據價值，并指出傳統的估值方法與數據資產估值間的不適配與不足，構建出關于數據資產的估值評價模型。從相對原始的財務數值角度，數據資產可以使用EBITDA市值模型和凈資產市值模型如果數據資產存在業務交易，也可以用財務數值與多元現金流模型、面板多元現金流模型等適用于業務模型相結合的估值方法。

雖然目前并未形成對于數據資產的估值統一認知，現有估值體系還不完善，但不論是傳統的估值模型還是商業機構衍生的估值模型，都為數據資產的估值帶來了有益借鑒。我國學者也提出許多數據資產的估值模型。李永紅等對傳統估值方法市場法進行修正，利用灰色關聯分析法量化數據資產。這種對于傳統數據資產估值模型的改進更具有普適性，不是只適用于數據資產。李秉祥等根據數據資產的成本特征，在實物期權方法中使用B-S模型來估算大數據資產動態性質下的價值，在將數據資產納入資產負債表和在實踐中確定大數據交易價值方面具有現實意義，并為如何提高公司價值提供了新思路。Berkman[27]認為收益法是適合數據資產的估值方法，但收益法在實踐中使用條件較難匹配。為了使數據資產能夠更好地流通進而產生價值，應設計一個可計量、可識別的標準數據產品形態在仿照了圖書的形態設計后，基于數據盒模型設計了一種數據產品標準形態——盒裝數據，并提出盒裝數據的最小基礎規模設定為1GB。對數據的產品形態進行研究是針對公開數據市場數據流通的一種積極探索，具有重大實踐意義。

現有對數據資產的估值及可計量的標準數據產品形態的討論與研究，都進一步完善了數據資產估值體系，為使數據資產入表形成報表項目、數據資產估值的理論與實踐擬合度更高，在對數據資產進行價值評估時應采用成本較低、標準嚴格、程序相對簡單的估值方法，注重數據資源的利用過程并從實踐角度來進行估值。

5 結語

在《暫行規定》的背景下，對數據資產的概念發展、如何歸類、如何確權、數據資產的估值方法等方面進行了梳理。數據資源只有明確主體擁有或控制并且可以為企業帶來預期經濟利益的流入才會被確認為數據資產。通過對數據資產與資產、無形資產及存貨的準則定義進行比對與分析，應當將數據資產單列為一級科目，應當進一步明晰數據資產后續如何入表以及繼續完善準則。數據資產確權應當秉持“淡化權利”的觀點，注重利用數據，使數據更好地發揮價值。雖然目前對于估值還未形成較為統一的認知，但是對于數據資產估值的探索進一步完善了數據資產估值體系，推動數據資產估值的理論與實踐擬合度更高。

企業應當在認識到數據資產對企業的價值后，確保數據資產得到妥善管理，以發揮其在支持經濟發展、組織效率和創新方面的重要作用，使之支撐企業技術創新和深度數字化轉型，推動社會高質量發展。

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作者簡介：楊嘉歆，男，1985年生，碩士研究生，副教授，碩士生導師，主要研究方向：數字經濟、大數據分析。

楊梓秋（通信作者），女，1999年生，碩士研究生在讀，主要研究方向：財務智能化。

基金項目：陜西省社會科學基金年度項目“陜西省數字經濟與制造業高質量融合發展研究”（2022D056）。寶雞文理學院研究生創新科研項目“數字化轉型、ESG與企業綠色技術創新的作用機制研究”（YJSCX24YB25）。