數字經濟背景下中小企業數據資產的 確認、計量與核算研究

推進中國式現代化在數字時代的關鍵驅動力是構建數字中國。這一舉措為塑造國家新的競爭優勢提供了堅實后盾。2022年1月發布的《“十四五”數字經濟發展規劃》倡導市場主體對數據資產定價機制進行探索，并促進數據資產目錄的建立，以期逐步健全數據定價體系。2023年8月，財政部印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，明確了企業數據資源相關會計處理適用的準則，其中未公布數據資產會計處理的方法體系。本文探討并完善了中小企業數據資產的會計確認、計量與核算體系，以期更好地服務于中小企業，體現數據要素價值，從而為數字經濟發展和數字中國建設作出貢獻。

在數字經濟蓬勃發展的當下，數據信息已成為眾多中小企業的核心資源。它不僅蘊含著豐富的商業機遇與潛在規律，更是企業不可或缺的寶貴資產。近年來，數據資產的計量與核算問題日益受到業界的廣泛關注，是否應被正式納入會計體系進行管理和報告，已成為學術界與實踐領域熱議的焦點。盡管社會各界對數據資產入表的呼聲日益高漲，然而當前的國家會計準則尚未明確將數據資產納入其中。中小企業在實際操作中也存在明顯滯后，對數據資產核算的重要性認識不足。因此，一旦數據轉化為可量化的數據資產，企業就有必要深入評估其價值，并進行合理的計量、核算及對外披露，以適應數字經濟時代的發展需求。

一、數據資產相關概念界定

（一）數據

各學科領域對數據有著多樣的界定。中國信息通信研究院（CAICT）將數據視作對客觀事實的數字化記載或表達。強調其作為轉化媒介，經處理后可成為具有特定含義的信息。相似地，國際數據協會（IDA）將資料定義為涵蓋文字、圖表、聲音等多種形式的信息承載體。這兩家權威機構的定義均已被國際標準采納。概括來說，數據即是對事實、概念及指令的規范化表示。

數據的多樣性源自其描述對象的廣泛性與差異性。即便是同一事件，在不同時間與地點記錄也會生成迥異的數據。盡管數據間存在這種差異性，但通過大量數據的計算與分析，人們能夠揭示出隱藏的規律，這正是數據價值之所在。因此，要使數據得以有效利用，就需將其轉化為數字化、資產化、可量化的形式，這是數據創造并釋放價值的基礎。

（二）數據資產

目前，關于數據資產的確切定義沒有共同的認識。毋庸置疑的是，企業擁有或控制的數據首先需滿足《企業會計準則》對資產的界定，下一步確認為數據資產。

本文中所探討的數據資產，指的是企業實際擁有或能有效控制的資源。這些資源包括企業內部生成并采集的數據，經過資產化處理而形成；也包括企業通過外部合法合規途徑獲取的數據。本文主張，那些使用價值能持續一年及以上，并能真實反映企業及其相關經營活動或事項的數據集合，應被視為資產。這些數據資產有望為企業帶來顯著的經濟收益。

（三）數據資產的會計確認與計量

數據資產在會計處理中涵蓋兩大關鍵環節：確認與計量。

會計確認環節主要是對數據進行評估篩選，將滿足特定標準的數據整合進會計系統，以確保其得到正式記錄及信息披露。此環節要求數據資產需滿足會計要素的基本認定，如可定義、可計量、相關性和可靠性等標準。

計量流程分為兩個階段：初始計量與持續性的后續計量。初始計量指的是第一次將相關資產錄入時的流程，后續計量則指的是資產價值發生變動時的處理流程。包括資產使用年限、攤銷方法、計量屬性選取等方面的內容。

二、中小企業數據資產的確認

（一）數據資產的確認原則

1.遵循企業會計準則資產確認原則

中小企業在處理數據資產時，必須嚴格遵循企業會計準則中的資產確認標準。這要求數據資產不僅要符合資產的基本定義，還需確保相關經濟利益流入企業，且其成本或價值能可靠計量，方可作為資產入賬。基于前文分析，中小企業數據資產已滿足這些標準，其價值可準確計量，企業擁有控制權，并已融入企業價值創造過程，帶來顯著的經濟利益。

數據資產以非物質形態存在于企業數據庫中，具有流通交易性。數據資產在企業間的交易活動愈發頻繁，這意味著數據資產可從經營主體中剝離，同時能單獨或與相關合同打包共同交易，符合無形資產的可辨認特征。數據資產具有非實物形態和可辨認性，本文將其歸類為中小企業的無形資產。

2.滿足可利用性原則

大數據的真正價值體現在對企業運營的實際助益上。未經利用的數據，無論規模如何其價值均無從體現，近乎無效。即便認識到其潛在價值，缺乏有效管理和深度挖掘，這些數據仍只是普通存在。數據根植于社會活動，帶有強烈的社會屬性。企業需掌控這些數據，經過整理、深度分析及高效運用，提煉出對企業成長有益的信息，方能使其轉變為真正的數據財富。另外，從互聯網與傳感器獲取的數據里，充斥著大量無價值信息，這不僅削弱了信息的整體價值，還增大了篩選的難度。故而，簡單地將原始大數據等同于數據資產是不恰當的。應將數據清洗、整合分析后的成果或由此形成的數據資源視為數據資產，而非原始數據本身。

3.符合法律法規的規定

個人數據，尤其是客戶和消費者的數據，具有高度的個人特性和敏感性。其收集過程往往觸發被收集者的反感。此類數據在應用中是否侵犯隱私，已成為社會普遍關心的問題。因此，在識別和確認數據資產的過程中，應著重考慮與大數據及隱私保護緊密相關的法律層面問題。企業唯有在確保法律風險已消除的前提下，方能合理利用數據資源。此時，這些數據資源才被視為企業的合法資產。

（二）數據資產確認模型的構建與應用

通過對數據資產確認原則的研究，分析得出數據資產確認模型（如上圖）。

該模型包含4個階段。第一個是數據輸入階段，收集具有合理來源的數據并繼續進入后續的確認流程；第二個是確認是否為資產階段，主要判斷輸入的數據是否滿足資產的確認原則；第三個是確認是否為數據資產的階段：主要是在資產的基礎上判斷是否符合數據資產的確認原則，即數據是否具有可利用性、是否經過整理分析、是否符合法律法規要求；最后一個階段是確認為數據資產，然后對該資產進行進一步的會計處理。

三、中小企業數據資產的計量

（一）數據資產計量屬性的選擇

計量標準有兩種，包括投入價值與產出價值。投入價值關注獲取資產時的費用，反映歷史投入。產出價值則根據一項資產在將來為企業帶來的經濟利益流入來確定，體現資源價值隨時間累積；鑒于產出價值側重未來收益，雖存在可靠性及高估風險，但仍被視為數據資產計量的優選。

1.產出價值計量

未來現金流量現值能更精確地捕捉數據資產的“未來經濟利益”特征。但受限于當前條件，資產收益預測面臨挑戰，需待時機成熟后應用。公允價值雖能體現資產自然增值，但受公開市場不完善限制。不過，隨著國家數據市場的興起，公允價值有望成為理想的計量屬性。

2.投入價值計量

歷史成本與重置成本各有優劣。中小企業數據資產雖看似業務副產品，實則蘊含技術、資本及人力投入。因此，計量時需考慮這些初始投資。由于數據資產量化難以及開發初期價值評估不確定，歷史成本法為初始計量提供了可靠客觀的會計信息。

然而，由于部分數據資產的成本難以明確劃分，歷史成本法在這一情況下不能精確地體現資產的真實價值。鑒于此，在后續計量過程中應被整合進一個公允價值調整體系。鑒于當前數據交易市場的實際情況，可采用估值模型來估算數據資產的價值，以此作為確定公允價值的基準，進而滿足信息用戶的需求。

（二）數據資產初始計量

進行數據資產初始計量時，可遵循《企業會計準則第6號——無形資產》的相關規定。具體而言，數據資產的成本應根據其來源分類與確認。

如果數據資產是直接從其他企業通過購買途徑獲得的，那么其成本應當包含買價、手續費以及那些必要的且能夠資本化的支出；倘若數據資產是通過接受捐贈的形式獲取，其成本應以收據上標明的價格為基礎，再加上其他必要的支出進行核算；對于企業外購并打算用于研究和開發的數據資產，其成本應涵蓋原始獲取成本以及那些可以進行資本化的研究和開發費用；而對于由企業內部自行產生的數據資產，其成本則應當按照購置成本加上已經進行資本化處理的研究和開發成本進行入賬操作。

（三）數據資產的后續計量

為了確保財務信息貼近現實、增強其實用價值，并達成后續計量的主要目的，應遵循會計的謹慎性原則。有必要在每個會計年度結束時，對數據資產的價值進行重新評估與認定。這一過程不僅有助于更準確地掌握數據資產在當前市場環境下的真實價值，還能夠為后續的會計處理提供堅實的基礎。

在完成年度價值重估后，在此基礎上對數據資產的攤銷、后續支出以及處置等事項進行更為合理、科學的處理。在攤銷方面，根據重估后的價值來設定更為合理的攤銷期限和攤銷額；在后續支出方面，我們可以結合數據資產的最新價值來評估其維護、升級等所需費用的合理性；在資產處置方面，則能夠依據重估價值來制定更為公正的轉讓、出售等策略。

四、數據資產的核算

本節通過研究數據服務企業QY公司數據資產的會計確認和計量處理，并應用前文所構建的模型，最終形成適用于中小企業數據資產會計處理的基本模型。

（一）QY公司簡介

QY公司是一家專注于大數據技術的軟件開發與數據服務提供商。成立于2018年9月，屬于小微企業。經營范圍涵蓋信息系統集成服務、軟件開發、大數據服務、互聯網數據服務、物聯網技術服務等多個領域。該公司未對產生的各類數據進行系統的會計確認和計量以及進一步的會計處理，從而未能全面體現數據價值和反映企業的資產負債情況。下一步，本節將根據前文研究探索適用于QY公司的數據資產核算模型，幫助QY公司及類似的中小企業系統全面地對數據資產進行會計處理，以此反映企業的真實價值，提升經營效益。

（二）QY公司數據資產的確認與初始計量

2022年1月，QY公司通過購買獲得數據資產，根據實際成本支出，該交易被確認為數據資產，并進行了以下賬務處理。

借：無形資產—數據資產

貸：庫存現金、銀行存款等

同年3月，公司利用內部研發資源產生了相關費用，這些費用均被確認為數據資產的一部分。

借：無形資產—數據資產—原始數據成本

貸：銀行存款等

5月，公司開展了自主研發，并產生了相應的研發支出。

借：研發支出—數據資產研發支出—費用化支出—資本化支出

貸：銀行存款、應付職工薪酬等

6 —12月底，財務部門將費用化的研發支出轉入管理費用。

借：管理費用

貸：研發支出—數據資產研發支出—費用化支出

12月，QY公司完成了數據資產的研發，并達到預定使用狀態。

借：無形資產—數據資產

貸：研發支出—數據資產研發支出—資本化支出

（三）QY公司數據資產的后續計量與會計處理

自2023年1月起，QY公司對數據資產進行月度攤銷，賬務處理如下。

借：管理費用、銷售費用等

貸：累計攤銷—無形資產—數據資產

6月，公司出售了部分數據資產，并在滿足收入確認條件后進行了以下賬務處理。

借：銀行存款、應收賬款等

貸：其他業務收入等

7月，公司決定報廢并處置一項數據資產。

借：營業外支出

累計攤銷—無形資產—數據資產

貸：無形資產—數據資產

結語：

本文對中小企業數據資產的會計核算體系研究還處于起步階段。研究不夠深入，適用性不強。通過初步探討，完善了數據資產的確認流程和初始與后續計量方法。同時也優化了會計核算體系，為中小企業的利益相關者提供更客觀全面的信息，從而提升企業經營效率和經濟效益，為服務中小企業和區域經濟高質量發展貢獻綿薄之力。