新經濟背景下大數據資產的確認與計量探析

張肖飛 王佳媛

【摘要】大數據經濟已成為我國經濟增長的新引擎，其帶來的收益及價值在企業中愈發重要。文章從大數據資產確認及計量的視角出發，對其進行資本化分析，提出在無形資產科目下設置二級科目，并將大數據資產按創造價值分為兩類，結合已有會計準則的相關規定與數據資產的特點，按程序對其后續計量進行討論，以期為現代企業建立健全數據資產會計記錄提供理論支撐及選擇。

【關鍵詞】大數據資產；公允價值

【中圖分類號】F231

一、引言

截至2019年，“大數據”一詞已連續六年出現在政府工作報告中，并上升為國家戰略。十九屆四中全會首次明確提出數據可以作為生產要素按貢獻度參與分配。毋庸置疑，大數據在中國未來新經濟發展中的重要作用日益凸顯。近年來，隨著我國互聯網技術的飛躍式發展，已有研究預測到2025年我國數據總量將會超過8000億，全球占比將會超過27%，屆時我國將躍居為世界第一數據大國，為全球數據發展起到帶頭作用。因此，高質量數據已成為企業運行的核心要素，在提升企業核心競爭力，緩解信息不對稱，加快傳統產業向創新型企業升級轉變，促進經濟高質量發展等方面起到積極作用。

在中國制造2025計劃中，數據以一馬當先的率先之范，驅動著企業向前發展，因此，推動數據資產資本化刻不容緩。但在企業的財務報表中，數據資產并沒有作為一項資產入賬。其主要原因有兩個：第一，數據資產是互聯網時代的產物，而現有會計準則所界定的會計科目及適用對象仍局限于工業時代，其中很多明細科目的匱乏以及特征并不適用于新經濟時代下的產物，導致數據資產無法入賬；第二，由于國家對于數據資產尚未有相關法律法規出臺，且未形成統一標準，部分數據資產存在很大不確定性，在估值時易受會計人員主觀影響，導致入賬價值不準確，引起后續計量的誤差。

如何科學地定義大數據及大數據資產，將大數據作為一項資產確認及計量，是新經濟背景下迫切要解決的問題。本文從財務會計的角度，討論大數據資產的入賬及計量問題，以完善大數據發展的制度體系，促進其交易體系標準化的建立。

二、大數據資產的確認

大數據資產是新經濟時代催生出的一種新資產，源于海量數據價值的產生。一方面它不同于以往的房屋、生產設備、廠房等有形固定資產，其自身具有極大的數據挖掘及分析應用價值，是企業提升盈利能力、獲取超額收益的重要途徑之一。另一方面，大數據資產具有為經濟業務賦能的特征，隨著數據價值的日漸提升，企業管理正逐漸從依靠富有經驗的決策者向依靠即時數據轉變，大數據大幅度提高了資源配置的有效性、管理決策效率和精確性，為企業帶來前所未有的機遇。

《企業會計準則——基本準則》指出，資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。定義中明確規定了資產的三個屬性——由企業過去的交易或事項形成，企業擁有或控制，預期會給企業帶來經濟利益。

首先，第一個屬性重點強調獲取資產的交易或事項發生在過去而非預期，而企業中的數據獲取渠道主要包括企業內部抓取、第三方購買、網絡免費搜集三個方面，這些交易或事項均發生在過去期間符合資產的屬性。

其次，確定企業是否擁有或控制數據資產，需要根據大數據的交易模式具體分析。大數據交易由數據提供方（賣方）、數據交易所或服務平臺（數據中介方）、數據需求方（買方）三方共同完成，數據中介商溝通了買賣雙方，所以大數據交易模式主要由數據中介商制定的規則為準。以中關村數海大數據交易平臺的交易形式為例，交易所從數據提供商處獲取數據源，平臺對數據源進行甄別組合形成處理后的數據。平臺采取在線、離線、托管三種方式將數據源和處理后的數據提供給數據需求方。在線交易模式是賣方在數據交易平臺的數據調用接口上提供給買方數據副本以供下載；離線交易模式是數據交易平臺將賣方提供的數據以離線的方式傳送給買方；托管交易模式中買方只能在數據交易平臺中使用數據不能直接保管和占有。在線和離線方式中數據需求方具有數據的所有權或控制權，托管方式中數據需求方只具有數據的使用權，在線和離線交易模式下符合資產的定義。所以對于企業是否擁有或控制數據資產，不同的數據交易模式下有不同的結果，只有符合定義的大數據才可以認定為資產。

最后，大數據對企業的經濟利益則主要體現在數據資產的變現能力上。信息服務企業可以交易出售大數據從而為自身帶來資金流入，例如同花順、東方財富等金融信息服務軟件公司就是通過出售金融數據從而實現盈利。此外數據資產的另一大功能則表現在它可以通過業務賦能從而實現企業內部的價值驅動。阿里巴巴就是這方面很好的典范，它通過自己的電商平臺進行客戶數據收集、利用企業內部搜集的數據，并對數據進行挖掘、處理、分析，從而達到精準營銷的目的，提高了信息使用者的決策有效性，提升企業自身核心競爭力。

基于以上分析，本文認為大數據符合資產的定義，應該作為一項無形資產列入財務報表中。大數據以無形資產列入報表主要是依據無形資產的核心：定義是企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產。

三、大數據資產的計量

與其他資產相同，大數據資產的計量也分為計量屬性、初始計量和后續計量，但與其他資產相比又存在某些特點上的差別。

（一）大數據資產計量屬性

現行的資產計量屬性主要有公允價值、歷史成本、未來現金流量現值等，現對三種計量屬性進行對比，通過考慮其適用范圍及局限性，綜合互聯網金融信息企業數據資產特征以及會計信息要求，分析其可行性。

1.歷史成本

根據我國企業會計準則、FASB及IASB的定義，歷史成本是指企業為獲得資產所支付的現金或現金等價物，并且在其確認后需要對該項資產進行攤銷等其它方式的處理。由于大數據資產多為賦值型資產，自身價值不高，且其價值易受到市場波動而變化，而歷史成本法通常反映的是資產過去的價值，無法及時衡量數據資產的實際價值或未來經濟流入帶來的收益，與數據資產有關的價值及其風險信息將無法得到披露，資產可能因此被低估或高估，財務報表無法反映企業的財務真實狀況及經營成果，投資者更難以做出正確決策；并且歷史成本常常要求后續對此類資產進行攤銷，而數據具有非折耗性，通常隨著使用次數的增加提升其權威性，進而提升自身價值，所以它不需要像常規資產一樣計提攤銷。因此，歷史成本并不適用于數據資產的計量。

2.可變現凈值

可變現凈值是指在正常生產經營過程中，以預計的售價扣除以后程序的資本化費用、預計銷售費用及相關稅金后的凈值。可變現凈值大多適用于不考慮貨幣時間價值的短期交易，而數據資產的獲取及處理通常是一個日積月累的過程，并且具有準確性越高，價值越高的特性。數據資產準確性通常隨著以后清洗、整理、匯總等程序的增多而提升，其產生價值也呈正相關變動。在此過程中，企業付出的費用與數據資產價值的變化程度存在隨機性與不確定性，所以無法建立模型排除由于費用減少導致價值帶來的降低，并且這一性質也暗示著并非所有信息都具有價值，沒有處理的原始數據價值遠低于可變現凈值，數據資產實時價值被高估，無法向信息使用者傳遞正確信息，違反了財務報告設立的初衷。所以，可變現凈值法也不適用于數據資產的計量。

3.公允價值法

公允價值是指市場參與者在計量日發生的有序交易中，出售一項資產所能收到或者轉移一項負債所需支付的價格，其本質是需要記錄項目的內在客觀價值。公允價值存在的前提是存在活躍交易市場，例如同花順、京東金融、阿里研究院等公司的交易業務中存在大量數據交易的過程，其為數據資產的定價提供了可觀察的價格，實際公允價值可以通過此基礎信息運用合適估值技術進行估計確定；并且公允價值強調“計量日”這一現時動態性特征，而大數據資產價值易受市場需求影響而出現突然性或集群性變動，例如在今年新冠肺炎疫情下，阿里巴巴、中國移動等公司利用地理位置大數據統計人員去向，此數據以前僅用于分析用戶喜好，作為賦值型業務存在，公允價值恰可以及時反映此類變化導致的公司價值變動，從而及時向信息使用者傳達準確信息。所以，公允價值法是目前現行的幾種計量屬性中最為契合且較能真實反映大數據資產價值的。但它也存在估值模型難以建立并且需要根據累計的經驗對模型進行及時調整的缺點，這就需要會計人員具備過硬的知識儲備及變通能力加以克服。

（二）大數據資產的初始計量

從數據價值產生方式可明確確認為資產的數據主要表現為：直接創造價值的數據以及賦值型數據資產。

1.直接創造價值型數據資產

在遵守相關法律與規定的前提下，直接用合同約定的數據換取貨幣資金或其他等價物，這是該類數據創造價值的直接方式。此類數據收集的目的在于收取合同目標現金流量，出售相應數據。它可以單獨進行交易，也可以和其他類別數據組合以數據庫形式交易。此類數據已經存在較為完善活躍的交易市場，未來帶來的收益流入可能性高，并且較為穩定。目前京東金融、同花順、東方財富的營業成本很大占比來自外購數據，并且隨著技術的提升以及市場的完善，量化投資得到越來越多投資者的認可，其普及過程也會極大程度提高數據需求量，所以該類數據確認為資產屬于大勢所趨。此類數據在取得時，雙方就此達成一致形成的對價或活躍市場的報價，應作為入賬價值計入資產負債表。應在“無形資產”下設置二級科目“無形資產——數據資產”，借記“無形資產——數據資產”，貸記“貨幣資金”或者“應付賬款”。

2.賦值型數據資產

此類數據自身不產生價值或價值極低，持有目的在于了解客戶需求，實現精準營銷，發掘更多潛在用戶，提升企業核心競爭力。企業通常將此類數據與現有業務有機結合，使其在為公司增加業務數量、降低運營成本、創造超額收益上有更好的表現，其價值是很難像普通資產一樣簡單評估。此類數據往往抓取于互聯網用戶出于本能考慮下的選擇，再經過一系列的清洗、挖掘、匯總、分析處理，用于輔助管理者決策、完善優化業務流程，從而提高企業收益。以阿里巴巴集團下的淘寶公司為例，淘寶利用長期對店鋪所在商圈的趨勢、消費者畫像等進行數據挖掘，形成更精準的消費者洞察，給后續的產品和供應鏈提供參考。其成本包括自滿足數據資產確認條件前所產生的支出總額，對于以前期間已經費用化的支出不再調整。此類數據資產在單獨入賬時會計分錄借方記“無形資產——數據資產”，貸方記資本化的“研發支出”和“管理費用”。

（三）大數據資產的后續計量

隨著使用時間的增長，數據資產價值（獲得超額收益的能力）可能不減反增，即使數據資產會消耗，服務潛力在下降，但由于數據需求變化不定以及競爭者層出不窮的原因，數據資產壽命很難確定，因此數據資產在會計后續計量不考慮攤銷問題。在資產負債表日，企業應以當天的公允價值為基礎，與數據資產賬面價值進行比較，將差額計入當期損益。為完善數據，提高其準確性，企業需要后續對數據進行完善，期間發生的支出滿足以下條件時，應當在都達到預期使用程度時計入數據資產成本：①未來利益流入具有高確定性；②可以可靠計量。

企業可以選擇在“無形資產——數據資產”科目下設置“成本”與“公允價值變動”三級明細科目：①對于直接產生價值的數據資產，當數據資產資產負債表日公允價值高于賬面價值時，將二者差額借記“無形資產——數據資產——公允價值變動”，貸記“公允價值變動損益”，若前者低于后者，則做反向分錄；②對于賦值型數據資產，由于其持有非出售目的的原因，所以將其常態的公允價值變動計入權益，將資產負債表日公允價值高于賬面價值的差額借記“無形資產——數據資產——公允價值變動”，貸記“其他綜合收益”，公允價值低于賬面價值時做反向分錄。

出于謹慎性要求，企業需要每年至少對數據資產進行一次減值測試。當減值測試結果反映此跌價存在對企業有重大意義或導致風險顯著增加的，此時往往伴隨公允價值大幅度下跌，為加強會計信息相關性、防止對信息使用者產生誤導，企業需計算資產未來現金流量現值低于賬面價值的差額，確認相關減值損失、計提減值準備，會計分錄為：借記“資產減值損失”，貸記“無形資產減值準備——數據資產”。

對于符合數據資產資本化條件的后續支出，應在達到預期可使用狀態時計入數據資產成本。借記“無形資產——數據資產”科目，貸記“研發支出”科目。由于數據資產在后續開發過程中，其正常使用不受影響，所以無須將其設置“開發”狀態。

四、大數據資產的處置

當企業對大數據資產進行買賣時，每次獲取的收入均需確認（表1），但成本只需在第一次銷售時轉回（表2），這是因為數據具有共享性，同一項數據，隨著使用人數增多，其效力及成本并不會發生改變，所以一項數據資產可以通過增加其買方的數目，從而降低成本直至為零，用以提升企業效益。

當大數據資產被有客觀證據證明其無法繼續向企業提供未來經濟利益時，應當終止確認該項大數據資產（表3）。此種情況常見于大數據資產的報廢或者損毀。

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