企業數據資產會計核算的著力點研究

王靜

摘 要：黨的二十大報告指出，要加快建設數字中國，加快發展數字經濟，大數據被定義為國家極為重要的一種新型資源，“數據就是企業的資產”這一全新理念在社會層面達成了共識。很多企業為了能在未來的發展中占據主動權，紛紛挖掘數據資產，如何實現對數據資產的有效管理，已經成為學界的一項前沿課題。通過高速的數據流、數據湖和分布式儲存等先進的數據儲存技術，企業可以有效存儲任何形式的原始數據，并經過加工后形成衍生數據，這些衍生數據就成為企業捕獲價值的一種新經濟資源。在滿足資產確認條件的基本前提下，企業的數據資源已成為一項極為重要的資產。基于此，文章探討數據資產的確認條件，分析數據資產會計核算的相關內容與問題，并結合當前企業數據資產的列報情況，提出相應的建議，旨在為全面提升企業會計質量提供參考。

關鍵詞：企業；數據資產；會計核算；有效策略

隨著信息技術的飛速發展、互聯網的不斷普及，企業能通過網絡挖掘數據，從而創造商業價值。大數據時代，全球信息化發展進入新階段，數據的作用已經從過去的輔助轉向引領，從熱點轉向質點，大數據的商業價值逐漸被人們所熟知并被充分挖掘。智能化、云計算、大數據、移動互聯網的快速普及實現了數據和人類生產生活的即時交匯與融合，全球數據呈現出爆發式的增長、鏈條式的集聚。相關研究報告顯示，2021年大數據產業規模突破了1.3萬億元，大數據使用場景的不斷豐富、大數據市場的規模化增長，為企業充分運用大數據技術來提高自身的生產力和核心競爭力提供了無限的可能。由于企業擁有的數據資源是在過去的交易或事項中形成的，并且現在由企業所掌控，因此數據資源具備資產的確認條件，但是目前我國企業對數據資產的會計核算還存在一些不足。本文深入剖析與研究企業數據資產的會計核算等相關問題，以期為企業數據資產日常核算提供借鑒。

一、數據、資產、數據資產

數據，《中華人民共和國數據安全法》定義為：是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄。在信息技術尚未普及之前，數據通常被認為是可以用來進行統計分析、科學實驗、技術研究等活動的數值，其最直接的表現形式就是數字，同時也可以是圖像、聲音、文字。數據的種類多種多樣，根據表現形式方式劃分，數據包括結構化、半結構化、非結構化等，具體例如圖表、圖片、視頻、網頁瀏覽記錄、日志、財務系統、郵件等。按照《企業會計準則》對資產的定義，大數據具有資產屬性。首先，不管數據是自身業務積累還是通過技術手段外部獲取，都是大數據公司由過去的交易或事項取得。大數據公司可以對數據進行復制、刪除、存儲、更新、加工等一系列操作，公司可能不具備數據專屬的所有權，但可以對數據的獲取及使用情況有影響，進而表明可以控制數據。其次，大數據公司通過對數據的采集和加工處理后，進行出售或開發相關應用產品來獲利，數據能為公司帶來經濟利益。因此，對于大數據公司而言，數據可以作為一項資產進行確認。

資產，在會計中，成為資產需要滿足三個條件：一是由過去的交易、事項形成的;二是由企業擁有或控制的;三是預期會給企業帶來經濟利益的流入。同時，會計實踐中還要求資產必須是可以用貨幣衡量的。在評估中，《資產評估專家指引第9號——數據資產評估》對“數據資產”的定義是：數據資產是由特定主體擁有或控制，在未來會持續發揮作用，給企業帶來直接或間接經濟利益的數據資源。該數據資產定義沒有引入“過去交易、事項形成”，其原因在于數據本身的形成過程中相應的交易、事項等內容比較難以界定。

數據資產，泛指一切具有歸屬權的、以數字形式存在的、可以通過交易為企業帶來額外價值的虛擬資產。目前社會各界對數據資產的具體定義還沒有形成一個確切的定論，但是可以肯定的是，數據資產具備數據和資產雙重屬性，并且是有一定價值的資源。因此，可以將數據資產定義為：企業通過購置或自主研發、被企業控制或擁有的，能夠客觀而真實地反映企業某一交易或事項的情況，并且能在未來帶來預期經濟利益的數據資源。按照會計準則中資產的確認條件，確認數字資產，進行會計核算。企業用數據產生處理和數據后期維護過程中產生的成本來核算其固有價值，根據市場供求影響和數字資產自身競爭力來核算其市場價格。

二、數據資產核算的主要環節

（一）數據資產的確認

數據本身不是資產，只有當數據具有使用價值、產權可以確定、成本價值可以衡量，其帶來的利益很可能流入企業時，數據才可能成為數據資產。數據資產確認的難點在于數據資產交易產權的確認以及數據資產價值的確認。作為生產經營活動中的一項重要生產要素，數據資產的關鍵性特征是不具備實物形態。基于此，數據資產符合無形資產的定義，對其進行確認計量等工作，可以參照企業會計準則中的相關規定來完成。

（二）數據資產的計量

企業將資產的計量劃分為初始計量、后續計量和處置三個階段。按照企業會計準則中的有關規定，在對無形資產進行初始計量的時候，如果它是企業在市場上購買而得到的，那么它應該將購買的價款、相關的稅款以及其他能夠直接歸入該資產的其他支出，作為無形資產的入賬成本和價值。

例如， A企業為推動生產和發展，從大數據交易平臺購買了100萬元的數據資產，這批數據資產在起到預期的效果之前，還產生了一些費用，主要是數據分析處理費、人工成本費用等共計30萬元，則這項數據資產入賬時，可以確定其價值為130萬元。

數據資產持有期間的后續計量主要是指對數據資產價值的轉移進行記錄。在此過程中，必須準確而清晰地反映企業所持數據資產主要在哪個環節被動用。值得注意的是，在攤銷數據資產的過程中，要確定數據資產的使用壽命，這就要求企業必須充分考慮信息時代大數據的時效性，一般數據資產使用壽命的確定時間不宜過長。筆者認為，企業可以根據數據資產的不同類型來確定其攤銷年限。

處置數據資產，主要包括對數據資產的報廢、出售、捐贈等，當數據資產并不再屬于企業所有，減少甚至不能為企業帶來切實的經濟利益時，就應進行減值或者直接終止確認并轉銷。處置數據資產的價款應與賬面價值的差額進行比較，并將這一差額作為數據資產處置的利得或者損失，分別將其計入營業外收入或營業外支出兩個科目中。

（三）數據資產的信息披露

企業會計準則中明確要求，在企業的每個會計期間，都應該把公司的實際經營情況、財務狀況等編制成一份財務報表，相應撰寫財務會計報告，為信息的使用者提供系統、詳細、真實的會計信息。數據資產在參與到企業正常運營中并可以為之創造價值的情況下，應當將有關的數據資產及產生現金流等數據記錄到財務報表中，以期能更加真實、準確、完整地反映出企業會計期末資產的持有狀況、質量及效益情況等。

三、企業數據資產核算難點

（一）較難界定納入資產的數據范疇

納入資產的數據須具備特定條件，但是目前數據的種類繁多、數量龐大，到現在為止，到底哪種數據能夠被定義為“資產”，仍然有很大的爭論。例如，企業生產經營活動中產生的數據是否可以為企業帶來單獨經濟效益；如何正確區分企業在生產經營中產生的數據資產與其他費用，采用什么方法對這些數據資產進行計量；企業通過自己研發的軟件獲取并整合的市場公開性數據，是否對其擁有所有權及控制權？

從上述可以看出，企業自身很難界定哪些數據可以作為資產進行列報。實際經營中企業會使用到各種數據。例如，制造企業獲取的客戶數據、生產經營中使用設備的參數等，這些數據體量較小，并且是企業自行研究的，很多企業通常將這些數據視為企業的資產進行處理。那么在未來如何界定那些體量小、非典型、并未納入傳統數據庫中的數據，以及是否能夠全部進行統一核算，都值得商榷。

（二）對數據的評估定價存在一定的困難

與傳統的資產不同，數據資產的評估定價還存在一定困難。如果只是按照傳統的人力、水電費、折舊等物質投入來機械性地評估數據資產的價值，很可能會低估數據資產的價值。特別是企業自行生產的數據由于并未進行交易，很難確定其公允價值，要通過更嚴謹、科學的評估方法對其進行評估后才能入賬。

成本法、市場法以及收益法是資產評估最常用的三種方法。數據資產屬于新型的、多樣化的資產，不論是哪一種資產評估方法，都具有很強的局限性，都無法科學而準確地評估數據資產的價值。

（三）對數據資產的后續計量還存在難度

由于數據資產具有很高的虛擬性，而且能夠被無限地重復和分享，它與傳統的財產有著很大的不同，尤其是在后續計量方面，更為困難。如數據資產的攤銷、出售以及減值等。

例如，由于數據資產不會產生折舊和物理損耗問題，那么實物資產的折舊年限也就不適用于數據資產；數據的減值要對其可變現凈值進行評估，然而數據的使用者、操作方式以及需求并不相同，這就導致數據資產在市場上體現的價值不一樣，很難對可變現凈值進行估計，很難進行減值測試；不同的數據具有明顯的差異性，后續的計量方法也具有多樣性，有些數據經二次整理后仍保留較高的價值，然而有的數據具有一定的時效性，時效期一過，價值必會銳減，后續對數據資產的計量制定出統一的標準，還存在很大的難度。

四、企業數據資產會計核算的著力點分析

（一）科學設置會計科目，建立規范的數據確認標準

在企業會計準則中，如果要把數據當作資產類科目來對待，就必須對數據作出科學、完整、規范和準確的定義，并對哪些數據可以被列為企業的資產，哪些可以被直接列入當期損益中加以確定。凡是納入資產的數據，應從不同方面制定統一的標準，如數據的估價、權屬、應用、方向等，以便為實際操作提供指導。

例如，如果能夠單獨計量企業從外部獲取的數據，并且也能夠明確企業對這些數據享有控制權、使用權、所有權，那么就應將這些數據記錄到數據資產中；對于企業自主研發的數據，比如對基礎數據資料進行整理、分析、分類以及篩選后所形成的系統性數據，融入過渡性的科目中，當確認這些數據產品能給幫助企業獲得收益時，方可轉換為數據資產。

（二）優化與完善評估方法，全面推動數據的準確入賬

通過對數據資產價值的評估，可以使企業更準確地對數據資產進行會計核算。因此，各企業應進一步優化和完善數據資產的評估方法，使數據資產能夠準確入賬。對數據資產的整合評估與數據購買價格的合理性、自主開發數據成本的精確性、乃至減值測試的科學性都有直接的影響，這就要求企業必須進一步細化數據價值的評估方法，提高企業整體價值評估方法的科學性。

（三）進一步明確數據的類別，全面豐富數據的攤銷方法

數據資產相對于傳統資產，具有價值不確定性、多樣性、無限復制性等特點，不同類型的數據在計提減值攤銷時所采取的方法也不盡相同。所以，這就需要企業針對數據本身的情況、特點進行歸類總結，并為不同的數據設置相應的攤銷年限、減值測試方法等。

比如，對具有一定時效性的數據資產，可以采用加速攤銷法，并在每年年末做一次減值測試，繼而方便后續計量工作進行；對于諸如商業記錄和顧客消費偏好這樣的數據資產，我們可以根據企業的經營狀況，制定適應與企業經營狀況相適應的攤銷時間。

（四）構建核算勾稽關系，盡快完善配套科目

目前，在財務報表中并沒有設置專門針對數據資產的相關科目。隨著數據時代的不斷發展，數據作為資產正式納入企業會計核算是大勢所趨。因此，須盡快修訂并完善企業財務會計報告制度，在財務報表中，設定可以反映數據資產變化的項目，可以使數據資產的變化更加明確、真實、規范地反映出來。

當前，數據資產對企業的管理運營有重大影響的時候，就必須在財務報表的附注中進行重點披露，以便讓報表的使用者對企業數據價值的變動情況、收益情況等有一個全面、充分的認識。

結束語

現階段，數據資產已經發展成為企業最重要的資產之一，企業經營者更加關注企業運營過程中產生的有效信息，將這些信息通過篩選、管理、模擬，最后化為己用，再用于服務大眾，從而給企業帶來收益。因此，在現有的條件下，如何對這些數據信息進行系統而完整的核算，是各企業必須高度關注的問題。本文從數據資產的內涵、數據資產核算環節進行剖析，最后提出了關于數據資產的會計核算的著力點，為未來的研究趨勢和方向提供參考借鑒。

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（作者單位：天職國際會計師事務所（特殊普通合伙）山東分所）