數據資產會計：概念解析與財務報表列報

張俊瑞 危雁麟

【摘要】隨著數字經濟的不斷發展， 數據資源日益成為企業重要的生產要素。 企業對數據資源的需求日甚， 數據資產越來越具備確認為資產的條件。 數據要素已經成為一項資產， 就軟資產、無形資產與數據資產的關系而言， 無形資產與數據資產皆為軟資產的構成部分， 但無形資產是表內可辨認軟資產， 數據資產則是表外可辨認軟資產。 基于會計核算的相關性和重要性原則， 在考慮將數據資產轉為表內軟資產的同時， 提出數據資產在傳統資產負債表中單獨列報、引入“第四張報表”列報、通過資產負債表與“第四張報表”混合列報三種列報方案， 力推數據資產信息列報的規范化， 提高會計信息的價值相關性。

【關鍵詞】數據資產;軟資產;無形資產;財務報表列報;“第四張報表”

【中圖分類號】F230? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）23-0013-8

一、引言

“第四次工業革命”的出現， 得益于現代科學技術的不斷進步與人類社會日新月異的發展。 企業經營理念和模式發生了重大變革， 導致企業關鍵資產構成顯著改變， 主要表現為相比實物資產， 無形資產對企業價值創造發揮著越來越大的作用。 不僅如此， 無形資產對企業的價值創造已不單單依靠專利權、商標權等表內無形資產， 人力資源、企業客戶和供應商資源、營銷網絡、市場份額、公司聲譽、行業權威認證、員工滿意度、企業文化、數據資源等諸多表外無形資產也對企業成長發揮著重要作用[1-5] 。 因此， 相關研究提出應增強對無形資產的認識和關注， 且不應拘泥于《企業會計準則》規定核算的無形資產類型， 而應當從宏觀視角出發， 建立更廣泛的無形資產范疇[6] 。 針對這一問題， 部分文獻進一步提出了Soft Assets（軟資產）概念[3，7] ， 為構建廣義“無形資產”概念提供了有價值的思路。

近年來， 隨著大數據、人工智能、5G、云計算等技術的高速發展， 數字經濟日益崛起， 目前已成為“十四五”乃至未來更長時期經濟發展的核心動力， 推動了新的資產類型不斷涌現， 數據資產即為最受關注的資產類型。 在數字經濟發展歷程中， 促進數據互聯互通、不斷挖掘和激發數據要素的價值將是推動數字經濟發展、加速全社會數字化進程、打造數字經濟時代企業新的核心競爭力的重要手段。 2020年， 習近平總書記在《國家中長期經濟社會發展戰略若干重大問題》中提到“健全知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。 2021年10月18日， 習近平總書記再次強調“數字經濟可以推動各類資源要素快捷流動”， 這充分證明了激發數據要素活力、加快數據要素市場建設的必要性和必然性。 目前， 除了耳熟能詳的消費者數據、客戶數據、產品數據、物流數據等典型的數據資產外， 通過金融大數據、醫療健康大數據、交通大數據、文化大數據、農業大數據、營銷大數據、空間地理大數據、學術大數據等多種數據資源在諸多領域的價值實現， 很多科技企業已相應形成了豐富多樣的數據資產， 這些資產發揮著日益重要的作用。

從現有研究和相關實踐來看， 數據資產的界定、特征和估值方法已受到廣泛關注， 根據對數據資產特征的剖析， 數據資產是廣義“無形資產”下的一個新資產類型。 理論界和實務界還進一步探討了在現有會計列報體系中應如何提供該項資產的信息， 但較多研究都傾向于將數據資產作為無形資產下的二級科目， 并以此為出發點提出了對數據資產相關問題的研究思路。 本文認為， 隨著數字經濟的日益發展， 數據要素的價值不斷被激發和增強， 數據資產將逐步成為企業競爭發展的核心要素。 作為大數據時代下產生的新的資產類型， 數據資產不僅對企業價值創造越來越重要， 而且從特征來看， 其在確認、計量和信息披露方面也有別于其他無形資產。 因此， 本文支持一些文獻提出的觀點， 認為從核算上單獨增設“數據資產”科目更適合， 而不是作為無形資產下的二級科目進行核算。 這是因為， 從數據資產的特征來看， 雖然其在非實物形態、非貨幣性等方面與目前《企業會計準則》體系中的無形資產有一定相似性， 但它也存在與現有核算體系中無形資產相關規定的不符之處; 更重要的是， 數據資產與企業價值創造關系日益密切， 作為企業的關鍵軟資產， 其地位不斷上升， 基于會計核算的相關性和重要性原則， 應將數據資產作為單獨科目單獨列報， 以彰顯互聯網為代表的數字經濟時代下數據資產信息列報的重要地位。

目前， 關于數據資產的會計業務日益增多且不斷豐富， 因此在將數據資產單獨設置科目進行核算的同時， 也不可避免地引發了數據資產信息在資產負債表中列報的問題。 然而， 根據會計處理規定和資產負債表編制原理， 簡單以報表數字列報數據資產很難完全展示數據資產有價值的信息。 考慮到數據資產及其信息的獨特性， 理論界和實務界提出了“第四張報表”的構想， 以德勤為代表的許多機構也已展開了“第四張報表”的編制， 開始了對數據資產等新資產信息列報的嘗試。 因此， 本文認為有必要對比分析目前在財務報表體系中列報數據資產信息的不同方式， 以提高數據資產信息列報效率， 進一步提升財務報表的價值相關性。

綜上所述， 本文通過研究和分析， 著眼于數字經濟發展中越來越重要的數據資產， 希望厘清廣義“無形資產”概念， 為辨識數據資產的資產類型奠定基礎， 同時考慮到數據資產信息與企業價值實現的相關性， 力求在加深數據資產認識的基礎上， 采取可行方案促使數據資產信息納入財務報表體系。 具體來說， 本文將首先辨析“軟資產”與廣義“無形資產”概念， 而后立足“軟資產”概念， 通過對數據資產相關問題的研究， 進一步將數據資產所屬的軟資產類型清晰化， 并根據數據資產特征， 探索數據資產在財務報表中的恰當列報方式。

二、數據要素已成為資產

多年前， “數據”一詞尚不流行。 隨著數字經濟、大數據快速滲入人類生活的方方面面， 數據要素日益成為重要的生產要素， 對宏觀經濟的影響不可小覷。 在宏觀層面， 徐翔和趙墨非[8] 將數據要素定義為數據資本， 估算出2019 年我國數據資本存量水平超過9 萬億元， 約占社會總資本的5%， 且數據資本積累具有拉動宏觀經濟增長的巨大潛力。 在企業層面， 數字化轉型升級已成為企業適應市場發展趨勢的必由之路， 借助大數據、物聯網、5G、云計算等關鍵技術， 隨著數據成為生產要素， 在全社會層面完成價值實現成為可能， 數據資源早已具備確認為資產的條件[5，9，10] 。

具體來說， 企業的數據資源通常是在法律法規和規章制度允許范圍內， 通過主動收集、基于業務被動儲存、數據資源購入或合作、共享等方式獲取的， 前兩項方式為企業的資源采集和業務記錄等事項， 而資源購入、戰略合作、數據共享等方式則屬于數據交易行為[5] ， 因此可認為企業的數據資源均是由企業過去的交易或事項形成的。 在法律法規和規章制度允許獲取并運用的范圍內， 對于企業主動或被動獲取的數據資源來說， 可能有部分乃至全部資源預期能夠通過服務于企業經營決策或作為產品實現對外數據交易等方式為企業帶來經濟利益。 據此， 本文認為并非所有的數據都能確認為資產， 但存在一些數據資源， 企業對其具有控制權甚至所有權， 且這些數據資源預期會為企業帶來經濟流入。 而當企業確定數據資源已經或預期能為企業帶來經濟利益時， 應及時將該數據資源確認為資產。 綜上所述， 根據我國《企業會計準則》對資產的定義， 在企業已經存在符合確認為資產條件的數據資源時， 應當積極促使企業及時確認其為數據資產。

三、數據資產是軟資產的構成部分

1. 軟資產概念的引入和辨析。 不可否認， 當前以數據資產為代表的不具有實物形態的資產創造了大量的經濟價值， 這使得會計準則中現有的無形資產科目已難以完全覆蓋這些資產， 因此建立一個更宏觀、更廣的范疇顯得十分必要。 同時， 為了盡可能地保證企業對資產概念的界定和會計處理上對資產確認的一致性， 本文借鑒已有文獻， 引入軟資產概念， 作為廣義無形資產概念的替代概念， 以進一步明晰數據資產等新資產在企業資產類型中的歸屬。

（1）概念解析。 在理論界和實務界， 對軟資產的相關話題已存在較多討論。 通常認為， 軟資產是與“硬資產（Hard Assets）”或“實物資產（Physics Assets）”相對應的概念， 這里突出了軟資產無實物形態的特性。 Nielson[7] 將交易成本劃分為硬資產和軟資產兩個維度， 前者用于代表與固定資產投資等相對具體和有形的投資相關要素， 后者用于表示與人、過程等相對無形的投資相關要素， 反映影響買賣雙方之間關系發展的個人層面的工作關系和組織機制的質量與程度。 雷珉[11] 認為， 軟資產是企業擁有的除金融資產和實物資產之外的具有經濟價值的資本形態的總稱。 而Wataya等[12] 將軟資產的概念運用到智慧城市建設中與知識、技術相關的內容上。 在互聯網領域， 軟資產被認為是可以在互聯網傳播交易的資產， 具有無實物傳遞、可無限復制、存在于信息世界、市場龐大、創新才有價值、時效性（部分產品）等特點。 可以看出， 軟資產具有相對無形、非貨幣性、信息化、與知識技術等相關等特征。

（2）軟資產與無形資產關系辨析。 關于軟資產與無形資產的關系， 現有研究在肯定廣義無形資產范疇的基礎上， 針對軟資產的界定存在兩種不同的觀點。 一些文獻提到， 無形資產概念也包含表外無形資產如人力資源、企業客戶和供應商資源、公司聲譽等， 且將這些表外無形資產稱為軟資產， 即認為無形資產概念包含軟資產[3] ; 而另一些文獻則認為， 軟資產是指企業所有無形的資產[7] ， 或稱其為企業擁有的除金融資產和實物資產之外所有資產的總稱[11] ， 即軟資產類似于廣義的無形資產， 其中不僅包含無形資產會計科目下的資產， 也包含表外的無形資產[13] ; Munter[13] 還提到， 軟資產應包含商譽等不可辨認的無形資產。

綜上， 本文認為軟資產是指在金融資產之外、其他不具有實物形態的非貨幣性資產。 與此同時， 鑒于無形資產是傳統的資產項目且《企業會計準則》已以無形資產為基礎， 建立了被廣泛接受的無形資產概念體系， 因此如果考慮數據資產等新資產與無形資產特征存在的差異， 就不宜將數據資產納入“無形資產”科目核算， 而需要建立一個更新、更能夠廣義反映包含數據資產等新資產在內的資產類別概念， 并主張將該類型有價值的軟資產納入財務報表框架。 如果納入數據資產等新資產后， 繼續沿用無形資產概念， 企業未來的資產管理和對外信息披露都可能產生概念混淆、信息效率降低的風險。 基于此， 本文支持部分文獻的觀點， 并進一步明晰了該觀點， 即應引入軟資產概念來指代廣義無形資產的概念。 自此， 無形資產概念則僅指《企業會計準則》中無形資產會計科目所規定核算的特定資產。

（3）軟資產既是非流動資產， 又是非貨幣性資產。 從財務報表體系來看， 一方面資產按照流動性原則被劃分為流動資產與非流動資產。 流動資產是指變現期在一年或長于一年的一個營業周期內的資產， 不符合流動資產概念的皆為非流動資產。 那么， 軟資產究竟是屬于流動資產還是非流動資產？本文認為應劃歸為非流動資產。 這是因為， 各類軟資產通常能夠在較長時間內為企業經營和決策帶來經濟價值， 軟資產的積累往往也需要較長的時間， 說明其變現期應長于一年或一個營業周期以上。 另一方面， 資產還可以按照貨幣性與非貨幣性分類， 根據對軟資產的界定可以看出， 軟資產屬于非貨幣性資產。 基于此， 本文對軟資產在資產類型中的歸屬進行了界定， 具體如圖1所示。

2. 數據資產是一種軟資產。 本文認為， 企業可確認并計量的數據資產屬于一種軟資產。 對于數據資產的概念， 相關研究給出了定義， 如中國信息通信研究院發布的《數據資產管理實踐白皮書》中參照資產要素的定義， 進一步將數據資產界定為“由企業擁有或者控制的， 能夠為企業帶來未來經濟利益的， 以物理或電子的方式記錄的數據資源， 如文件資料、電子數據等”[10] 。 張俊瑞和危雁麟等[5] 參考無形資產的定義， 將數據資產界定為“由企業擁有或控制的具有數據化形態的可辨認非貨幣性資產”。 由此可見， 由于確認為資產的數據資源具有數據性（非實物形態）、非貨幣性和可辨認性等突出特征， 且明顯有別于金融資產， 因此， 數據資產可明確歸屬于軟資產范疇。

四、數據資產目前是可辨認的表外軟資產

1. 軟資產的分類。 由于會計核算體系中的無形資產和商譽均屬于軟資產[11] ， 因此本文認為可借鑒《企業會計準則第6號——無形資產》對無實物形態的非貨幣性資產的分類標準， 按照可否辨認原則， 將軟資產分為可辨認軟資產和不可辨認軟資產。 可辨認軟資產包括“無形資產”科目核算的各類資產、開發支出、客戶資產、數據資產等， 而不可辨認軟資產主要指商譽。

此外， 除了無形資產、開發支出、使用權資產和商譽， 人力資源、數據資產、公司聲譽等較多軟資產尚未納入財務報表中予以確認和列報， 因此按照是否被納入資產負債表的原則， 可將軟資產進一步分為表內軟資產和表外軟資產。

具體來說， 除商譽這項不可辨認軟資產外， 現有研究所關注的其他軟資產基本都屬于可辨認軟資產。 此外， 在現行會計準則體系下， 表內軟資產主要為無形資產、開發支出、使用權資產和商譽， 但基于現有研究成果， 大量表外資產屬于軟資產范疇， 諸如人力資源、企業客戶和供應商資源、營銷網絡、市場份額、公司聲譽、行業權威認證、員工滿意度、企業文化和數據資產等暫時未能納入財務報表列報的資產中。 目前， 數據資產的確認與計量已取得了較多成果， 為數據資產成為表內軟資產提供了可供參考的思路。 然而， 以上多數軟資產暫時缺乏可行方案來有效確認與計量， 導致較多對企業有價值和有意義的表外軟資產仍難以納入企業會計核算體系。 隨著會計準則的發展， 企業的會計核算內容必須適應企業經營和商業模式的變化， 表外軟資產有可能納入會計核算系統， 按照會計準則進行確認并在資產負債表中列報， 使其從表外軟資產轉變為表內軟資產。

2. 數據資產在軟資產中的歸屬類型分析。 考慮到數據資產的獨有特征并結合文獻成果， 如果數據資產被納入會計核算， 也應與現有會計核算體系中的“無形資產”加以區分， 因此需從數據資產的內涵和外延出發， 重新界定數據資產應歸屬的資產類型， 而非直接套用無形資產的類型特征。 根據上述軟資產的內涵及分類框架， 結合數據資產的概念界定和特點， 本文認為數據資產作為一種新的資產， 其本質是可辨認軟資產。 與此同時， 相關法律法規暫時未對企業在財務報表中確認并列報數據資產的流程做出明確規定， 也未對數據資產的會計處理和信息列報做出強制要求， 說明數據資產目前仍是表外資產。 綜合來看， 可以認為數據資產目前屬于一種可辨認的表外軟資產。

鑒于數據資產對企業價值的解釋力不斷增強， 本文認為出于增強財務報表信息價值相關性的需要， 可嘗試對現行會計準則涉及的相關資產分類及會計處理、信息列報規則進行適當改革， 推動數據資產作為一個新的會計科目進入財務報表體系。

基于軟資產的概念界定和分類， 結合數據資產的類型特征， 本文歸納了軟資產的分類構成和數據資產所屬的軟資產類型， 具體如圖2所示。

五、數據資產是數字經濟下的關鍵軟資產

數字經濟的高速發展推動了企業轉型和產業結構升級， 有助于實現高質量發展。 目前， 我國已全面發力推動建設高效的數據要素市場， 借助大數據、云計算、物聯網、5G等前沿技術， 數據資源的收集、傳輸、共享和挖掘已非難題， 數據資產對企業價值的貢獻更呈爆發態勢， 其日益成為政府提升GDP、企業打造核心競爭力的關鍵資產。

1. 在政府層面。 相關統計表明， 可利用、可開發的數據資產80%掌握在政府手中， 激發政府數據資產價值， 預計可釋放超過億萬的產值， 成為推動數字經濟的核心增長點; 同時， 政府數據資產具有資源可循環、價值可持續的特點， 是地方政府追求創新力及新舊動能轉換的源泉①。 另外， 政府部門通過整合共享政務信息資源并實現面向內外部的數據開放， 在清查并盤點數據資產的基礎上， 打破“信息壁壘”和“數據孤島”， 盤活數據資產價值， 也為大數據產業發展及企業數字化轉型升級提供有力支撐。 不僅如此， 通過加強不同政府部門間以及政府與企業間數據資產的互聯互通， 對政府部門運用大數據技術強化監管能力、提高監管效率具有極大的作用。

2. 在企業層面。 本文延續張俊瑞和危雁麟等[5] 的研究思路， 將數據資產對企業的作用分為對內賦能和對外交易兩種類型。 目前市場上可開發并使用的數據資產類型多種多樣， 數據交易數量不斷增長， 數據資產對企業內外的作用都在不斷增強， 極大地實現了數據資產在數字經濟中的價值。

在對內賦能方面， 零售行業通過對零售產業鏈上下游產品、物流和運輸等數據資源的整合共享， 為鏈上的生產商、運輸商和零售商形成了豐富的數據資產， 從而使全產業鏈的企業獲得更為有力的決策依據; 交通行業通過加強車輛數據、路況數據等數據資產的平臺化采集和整合， 提高了企業為用戶提供實時交通指揮的服務效率。 企業披露的信息還顯示， 通過與“企業微信”深度合作， 該企業采集了相關管理數據用于提供商業大數據智能服務， 將數據資產轉化為有價值的知識， 幫助企業提升管理效率。

在對外交易方面， 不難看到企業以戰略合作、資源共享等方式實現了對外交易的豐厚收益。 企業累積的數據資源除了對自身運營可能會產生價值， 對于市場內的其他企業可能也具有巨大的挖掘潛力。 因此企業通過對外進行數據交易， 不僅能夠為企業帶來經濟利益， 更能夠充分發掘數據資產價值， 最大程度地推動數據資產助力市場整體的發展。

2014年， 我國首個大數據交易平臺——“中關村數海大數據交易平臺”啟動， 同年我國第一家由政府支持成立的交易所類大數據交易機構——“貴陽大數據交易所”也宣告誕生。 此后， 全國各地的數據交易平臺、數據交易所如雨后春筍般不斷涌現。 2021年3月31日， “北京國際大數據交易所”成立， 成為國內首家基于“數據可用不可見、用途可控可計量”的新型交易范式數據交易所， 通過重新設計數據交易的整個交易機制， 以破解數據交易的痛點為著力點， 力求打造全國數據交易樣板平臺。 由此可見， 我國的數據交易環境已逐步形成并在探索中不斷成熟， 為企業參與數據交易獲取經濟價值和滿足自身數據需求奠定了堅實基礎。

六、數據資產在財務報表中的列報

1. 數據資產由表外進入表內列報的設想。 基于會計核算中的相關性和重要性原則， 為了改善企業財務報表的價值相關性， 完善外部信息使用者的信息環境， 數據資產相關信息很有必要作為表內列報項目由企業對外提供， 以降低提供者與使用者的信息不對稱程度。 本文根據已有文獻， 結合數據資產的內涵和特征， 對數據資產在財務報表中的列報方式提出如下設想：

（1）在資產負債表中單獨列報數據資產。 無論是將數據資產作為無形資產科目下的二級科目， 還是單設新的一級會計科目核算， 現有文獻對是否將數據資產納入財務報表體系以及在資產負債表中如何列報均有所涉及[5，9] ， 其中部分文獻還提出數據資產屬于非流動資產項目， 應通過財務報表附注補充披露其攤銷年限、使用壽命等信息， 使得通過資產負債表的信息披露能夠傳遞相關信息。 同時， 由于對數據資產的價值評估處于不斷探索之中， 而且由于科技的發展， 大數據技術、云計算日益成熟、普及， 也為數據資產價值評估提供了便利， 多家數據資產交易平臺的建設和發展為評估數據資產市場價格提供了平臺， 因此數據資產在確認過程中的價值評估問題也基本可以得到解決。

從目前來看， 按照現行《企業會計準則》的規定， 數據資產只能作為表外項目列報， 尚不符合進入資產負債表的條件。

但是， 按照本文的思路和觀點， 如果會計準則承認數據資產可以單獨設置會計科目核算并成為表內項目、在資產負債表中列報時， 其應該列于何處呢？ 根據2019年修訂的企業財務報表格式， 本文認為作為表內軟資產， 應在“非流動資產”大類下， 將“數據資產”項目置于“無形資產”項目與“開發支出”項目之間， 以體現經濟越發展、資產類型越復雜越需要細分列報的原則。

然而， 通過資產負債表列報數據資產信息也有一定的局限性。 具體來說， 由于數據資產的經濟價值受到數據規模、應用技術、數據風險等多維因素的影響， 資產負債表作為基于傳統經濟環境所構建的會計信息載體， 其列報規則對數據資產的價值難以充分反映， 會影響數據資產信息的有效供給。 例如， 運用成本法計量數據資產入賬價值時， 由于數據資源的收集和儲存成本隨著數據規模增長而上漲幅度較低， 不同規模數據資源之間的成本差異并不突出， 但數據資源的經濟價值隨著數據規模的積累將帶來幾何級數程度的增長， 此時資產負債表中數據資產的列報幫助信息使用者正確評估企業價值的作用將有所削弱。

（2）編制“第四張報表”列報數據資產。 近年來， 理論界和實務界基于企業數字化轉型升級帶來的數據資產價值不斷提升的現實， 開始嘗試對傳統經濟環境下財務報表體系的完善， “第四張報表”構想便由此而生。 2016年年底， 德勤、易觀和上海國家會計學院組成聯合課題組開始圍繞構建“第四張報表”展開研究②。 具體來說， “第四張報表”概念側重于企業非財務信息， 尤其是數據資源方面信息的匯集輸出， 比如企業用戶數據、渠道數據、產品數據等維度的關鍵指標。 易觀副總裁李智曾在專訪中說道：“完成‘第四張報表’， 就是做好企業的數據用戶資產的管理和審計， ‘第四張報表’不僅能在大數據時代幫助企業管理層更清晰地看到數據資產的價值， 還能夠幫助企業高效地通過結構化、標準化的方式來評估數據資產價值。” 此外， 田五星和戴雙雙[14] 也提出“第四張報表”將側重數字用戶資產與價值計量。 綜合來看， 可以認為反映企業數據資產信息的關鍵指標是“第四張報表”的主要內容， 通過編制“第四張報表”， 力求完善適應大數據時代發展的新型企業價值評估體系。

現有研究也對“第四張報表”的具體構建提供了參考方案。 田五星和戴雙雙[14] 提出將“第四張報表”設計為“關鍵指標變動表”， 在表格中填報用戶規模、用戶質量、用戶活躍度、離職率、品牌估值、渠道層次和密度等關鍵信息， 這一設計不僅包含了用戶、產品、渠道等維度的數據資產信息， 也包含了關于品牌聲譽、人力資源等其他軟資產的關鍵指標。 此外， 德勤最新發布的“第四張報表2.0”是以非財務數據為核心， 搭建以企業績效為基礎， 關注數據資產價值， 涵蓋用戶、產品、渠道和財務四大維度的量化企業價值管理體系③， 這張報表不僅展示了數據資產的關鍵指標、管理流程等資產信息， 還進一步地評估了數據資產對企業價值的貢獻。 由此可見， 目前的研究和實踐普遍認為從結構上來說應以用戶、產品、渠道等非財務信息關鍵維度作為大類標題搭建企業“第四張報表”的基本框架， 并在每個大類下梳理關鍵指標作為要列示的具體項目， 從而逐步深入、全面地反映企業價值評估中重要的非財務信息。

基于田五星和戴雙雙[14] 以及德勤④的現有研究， 本文整理了其中關于“第四張報表”內容的要素， 并進一步提出關于數據資源的規模、積累年數、數據潛力和數據規范性等要素， 從而編制“第四張報表”結構設想示例如表1所示。

如前文所述， 資產負債表可能難以充分展示企業數據資產的關鍵信息， 導致外部信息使用者存在對企業數據資產價值估計不足的風險， 使財務報表的價值相關性難以保證。 相比通過資產負債表列報數據資產信息， 本文認為基于現有研究， 進一步結合數據資產的內涵和特征， 挖掘反映數據資產價值的核心指標， 構建適當的“第四張報表”， 促使企業針對核心指標全面、真實地列報相關信息， 由信息使用者根據自身需要估計數據資產價值， 使數據資產的信息列報更具客觀性和完備性。 但需要注意的是， 數據資產存在一部分難以量化的信息， 給企業列報留下了一定的操作空間; 同時， 由于數據資產的估值在一定程度上具有預測性， 易于受到外部使用者的主觀影響， 不同使用者對“第四張報表”數據資產的估值可能會存在差異。

（3）資產負債表與“第四張報表”混合列報數據資產。 根據會計處理流程， 通過會計處理將具有潛在經濟利益的數據資源確認為資產時， “數據資產”科目下便會形成賬面價值， 在會計期末就需要將數據資產的賬面價值列報于資產負債表中， 且應在“非流動資產”大類下增設“數據資產”項目列示。 由于通過資產負債表列報數據資產信息的局限性， 本文認為數據資產的信息列報還可以考慮資產負債表與“第四張報表”混合的方法， 以資產負債表列報為基礎， 以“第四張報表”關鍵指標為補充。 具體來說， 除了在資產負債表中“數據資產”項目列示其賬面金額， 還應在“第四張報表”中根據企業數據資產的實際情況， 在用戶、渠道、產品等相關維度下的對應指標中填列數據資產信息， 同時在合規范圍內識別是否需要增添能夠反映數據資產信息的關鍵維度和指標并填寫相關內容， 以期盡可能完整地列示數據資產的相關指標數據， 相當于“第四張報表”為資產負債表中“數據資產”項目的補充報表。 同時， 還需要著力完善相關列報的具體規范， 以確保兩張報表對應項目之間的勾稽關系， 并提高企業對數據資產信息列報的解讀能力。

綜合來看， 三種報表列示方式各有優勢， 并存在一定的局限性。 本文根據上述分析整理出這三種方案的對比情況， 如表2所示。

2. 數據資產表內、表外信息關聯分析。 目前企業主要通過定期報告中的“業務概要”“經營情況討論與分析”等章節以文字形式披露數據資產信息。 而隨著數據資產表內列報方案的成熟， 數據資產信息將更多地列報于財務報表體系中， 更需明晰還有哪些有價值的輔助信息需要在表外披露， 并做好表內、表外信息的鏈接和匹配， 以便外部使用者更好地了解企業數據資產的整體情況。 張俊瑞和危雁麟等[5] 提出， 除了數據資產的使用壽命、攤銷方法、減值測試情況等信息應列示于財務報表附注中， 企業還應在定期報告中披露數據資產管理和運用的技術支持情況、數據資產規模和數據資產經濟利益表現等文字信息。

基于這一觀點， 由于本文提出的“第四張報表”設想已將數據資產規模、數據資產相關技術投入等可量化信息納入報表中， 本文認為企業應在年度報告的適當章節（如“研發投入”部分）披露企業在數據資產管理和運用方面技術投入的更多細節， 用于反映企業數據資產的價值潛力。 此外， 企業還應以文字形式闡述數據資產所參與的主要業務， 從而有效佐證數據資產帶來經濟利益的具體表現， 從價值流入方面與數據資產尤其是表內數據相呼應， 以便更好地為企業價值評估提供參考。 進一步地， 由于數據安全和數據應用的合規性已成為備受關注的重要話題， 企業在定期報告披露中， 還應對其在數據資產管理和運用過程中如何確保數據資源安全以及數據資產相關業務的合法性、合規性予以充分說明， 并通過文本信息更好地呼應“第四張報表”中數據資產規范性的投入數據。 綜上， 本文繪制了企業數據資產表內、表外信息關聯示意圖， 如圖3所示。

七、結論

在大數據時代， 數字經濟的發展推動了數據要素價值對企業的貢獻， 企業擁有的數據資源已具備確認為資產的條件， 并成為數據資產。 根據《企業會計準則》， “無形資產”科目核算的資產類型較為有限， 難以涵蓋數據資產這樣新興的非流動、非貨幣性資產， 因此本文引入“軟資產”概念， 認為可以用“軟資產”代指企業所有非貨幣性、不具有實物形態的非金融資產， 即廣義“無形資產”。 此后， 基于軟資產分類標準， 本文認為目前企業的數據資產尚屬于可辨認的表外軟資產， 但為了提高數據資產價值相關性， 基于會計核算的相關性和重要性原則， 提出有必要推動數據資產成為表內軟資產。 進一步地， 借鑒“第四張報表”的構想， 比較了僅在資產負債表中列報數據資產、在“第四張報表”中列報數據資產、通過資產負債表和“第四張報表”混合列報數據資產三種方案。

長期來看， 企業將數據資源確認為資產已成為必然趨勢， 構建“第四張報表”以補充提供數據資產關鍵信息同樣有必要。 因此， 企業提供表內數據資產信息， 更有可能采用在資產負債表中“非流動資產”大類下增設“數據資產”項目和通過 “第四張報表”完善信息供給兼顧的列報方式， 同時還應充分運用表外文本信息做好補充說明， 從而有效地提高數據資產信息的供給效率。

【 注 釋 】

① 資料來源：新華網（原載于《經濟參考報》，http：//www.xinhuanet.com/fortune/2018-07/05/c_1123081752.htm）。

② 資料來源：上海新聞網（http：//www.sh.chinanews.com.cn/cjxw/2016-12-26/16598.shtml）。

③ 資料來源：德勤官方網站（https：//www2.deloitte.com/cn/zh/pages/risk/articles/deloitte-4th-report-version-2-0.html）。

④ 資料來源：德勤官方網站（https：//www2.deloitte.com/cn/zh/pages/risk/articles/deloitte-4th-report-channels.html;https：//www2.deloitte.com/cn/zh/pages/risk/articles/deloitte-4th-report-banking-annual-report.html）。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] Lev B.. Sharpening the intangibles edge[ J].Harvard Business Review，2004（6）：109 ～ 116.

[2] Edmans A.. Does the stock market fully value intangibles？ Employee satisfaction and equity prices[ J].Journal of Financial Economics，2011（3）：621 ～ 640.

[3] Warren J. D.， Moffitt K. C.， Byrnes P.. How big data will change accounting[ J].Accounting Horizons，2015（2）：397 ～ 407.

[4] 肖蘭華，馬曉青.高新技術企業無形資產會計核算之改進[ J].財會月刊，2015（32）：38 ～ 40.

[5] 張俊瑞，危雁麟，宋曉悅.企業數據資產的會計處理及信息列報研究[ J].會計與經濟研究，2020（3）：3 ～ 15.

[6] 于玉林.宏觀視角下無形資產的創新與發展研究[ J].會計與經濟研究，2016（2）：67 ～ 84.

[7] Nielson C. C.. An empirical examination of switching cost investments in business-to-business marketing relationships[ J].Journal of Business & Industrial Marketing，1996（6）：38.

[8] 徐翔，趙墨非.數據資本與經濟增長路徑[ J].經濟研究，2020（10）：38 ～ 54.

[9] 余應敏.確認大數據資產 助推新經濟發展[ J].財會月刊，2020（23）：52 ～ 55.

[10] 譚明軍.論數據資產的概念發展與理論框架[ J].財會月刊，2021（10）：87 ～ 93.

[11] 雷珉.論新公共管理與高校治理模式的轉變[ J].行政法學研究， 2006（2）：20 ～ 23+92.

[12] Wataya E.， Shaw R.. Measuring the value and the role of soft assets in smart city development[ J].Cities，2019（94）：106 ～ 115.

[13] Munter P.. Accounting and reporting issues for "soft assets"[ J].Journal of Corporate Accounting & Finance，1996（4）：53 ～ 59.

[14] 田五星，戴雙雙.論互聯網經濟環境下的企業“第四張報表”[ J].會計之友，2018（13）：122 ～ 124.