數據資產會計處理研究

劉月

摘要：在當今大數據、人工智能、云計算服務等高科技迅猛發展的形勢下，各類數據在企業經營發展中的重要性和價值日益凸顯，對數據資產的計量和會計確認成了當務之急。文章首先對數據資產概念進行界定，找出數據資產的共性特征，并根據不同特征進行分類研究；結合資產幾種定義對數據資產的會計確認和計量問題進行研究；結合研究成果對規范數據資產提出建議，以期提高會計信息的相關性。

關鍵詞：大數據；數據資產；會計計量；計量屬性

一、研究背景

《2021中國大數據產業發展白皮書》顯示，2021年我國大數據產業規模已經達到8000億元，預計2023年將突破12000億元，數據產業已經成為一個新興產業，而數據資產則已經成為市場化配置的關鍵要素，研究數據資產已經迫在眉睫。為了鼓勵數據資產價值進行變現，2021年11月25日上海數據交易所在成立，在掛牌當日就完成了20個數據產品的交易。上海數據交易所的成立將為數據交易積累豐富的經驗，為今后解決數據資產確權難、定價難、互信難、入場難、監管難等關鍵共性難題提供解決方案，同時數據資產也將助力科技創新的發展。由此可見，對數據資產進行研究具有非常重要的現實意義。

數據已影響到人們工作生活的方方面面。在目前的市場環境下，數據資產對企業的重要性不言而喻，已成為企業參與市場競爭的重要籌碼。研究發現，合理利用合適的數據分析來輔助企業進行決策，比不會利用數據進行決策的企業，生產率平均可以提高6.5%。2011年，Facebook的賬面資產為66億美元，而市場對它的估值卻是1040億美元，巨大的差額來源于市場對公司擁有的數據價值的認可，投資者心中已產生了對數據的價值判斷。這些價值如果不記入會計報表內，將會直接影響會計報表的相關性。由此可見，對數據進行資產化，可以增加數據資產的流動性，有利于資源要素的合理配置。對企業而言，數據資產化有助于充分挖掘數據的價值，將數據資產納入會計計量的范疇，有助于提升會計報表的質量，幫助企業科學制訂經營決策，改善企業的經營績效。

在互聯網時代，數據可以被及時存儲與傳輸，越來越多的企業經營者通過挖掘大數據背后的價值發現了新的商機，數據資產較其他資產而言具有更加明顯的時效性，當數據資產不再為企業創造價值時，就有必要對數據資產進行處置。由此可見，數據資產也具有生命周期，如果要將其反應在會計報表中的話，有必要為其設置專門的科目進行核算。如果數據資產的價值難以準確計量，可以對數據資產的價值進行會計披露，因此，計量與披露兩種方式都同樣重要。隨著大數據交易平臺的不斷發展和完善，數據資產在計量上將有更多的參照模型，而數據資產的挖掘與交易過程本身都將為企業創造更多的財富。數據資產的交易過程也是促進數據這一要素資源流動的過程，從宏觀上說，將為國家的資源的優化配置貢獻力量。核算是做好數據資產管理的基礎，將數據資產納入會計報表具有深遠的影響，因此本文將研究對于數據資產如何進行更好的計量。通過比較不同核算方式的利弊，提出如何對數據資產進行核算的建議。總之，數據資產作為企業發展和經營過程中最具潛力、最具價值的資源，將其納入財務報表必將促進其流動性提高，讓市場自動優化配置這樣的數據資產，這將是一場偉大的變革，必將給企業的會計工作乃至整個會計行業帶來重要的改變。

二、數據資產的概念和分類

（一）數據資產的概念

中國信息通信研究院發布的《數據資產管理實踐白皮書（4.0）》對數據資產做了如下定義：企業擁有和控制的，能夠為企業帶來經濟利益的，以物理或電子方式記錄的數據資源。從會計方面看，資產是指由企業過去的交易或事項形成的、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。數據資產應同時滿足以下三個特征。

第一，數據資產的所有權或控制權清晰且無爭議。數據的產生和使用群體往往非常廣泛，究竟誰才是數據資產的所有者需要法律層面加以界定，而區塊鏈技術為人們確認數據資產的所有權提供了有力的技術支持。數據資產應具備被標識、被確認的技術條件，且在互聯網環境中形成所有權的確認機制。

第二，數據資產應易于識別并具有獨立性。數據應作為結果獨立存在，而不依賴于數據源，在此前提下，數據資產才具備應用和價值計量能力。

第三，數據資產應具備易于交易功能。企業依靠數據資產來獲取收益，因此數據資產除具備價值外，必須具備易于交易的功能，否則無法形成資產。

與其他類型資產相比，數據資產的時效性和個性化上存在較大不同。獲取的數據在某一時間段內具有較高價值，隨著時間流逝價值快速衰減；不同的數據使用者對同一數據的喜好程度差別較大，無法對同一數據進行普適性定價。因此，數據需要持續獲取，根據不同使用者的要求重新封裝、存儲和發布，并對數據安全性進行防護。這些都決定了數據資產將處于一個動態管理的過程中。數據資產具有以下特征。

第一，本質數據化。本質數據化是數據資產最基本的特征。企業通過對各類資源進行數據化，能夠更加高效和安全地儲存資源，同時也能對資源進行快速提取和分析，并能從多維度反映資源特征，助力企業經營決策和發展。

第二，可以被多人同時加工。在信息時代，數據的獲取是極其迅速的。根據既定規則對數據進行分類和初步分析后，篩選出符合規則的數據資源即完成了數據的初步加工，從而對企業的生產經營工作起到調整和完善的作用，幫助企業獲取更大的經濟利益。如電商企業能夠利用交易信息和瀏覽信息得出消費者的近期需求，提前進行分析和判斷，有針對性地向每一個消費者推送具有強相關性的商品或服務，促進消費增加。同時相關商品的成交也使企業的營業收入得到增加。如果沒有對既有數據進行加工和分析，那么除了通過交易產生的直接利潤的部分之外，企業很難獲得有助于決策的其他信息。所以一套能對數據進行加工處理的方法對企業來說就顯得尤為重要，其可以最大程度發揮出數據的價值。

第三，時效性強。在這個萬物互聯的時代，一個點的變化就會引發一系列點的反應和變化。以各種途徑獲取的數據信息是核爆式的增長，并不斷進行變化。因此，數據資產極其鮮明的一個特點就是具有強時效性，它只對某一個時間區間內的情況具有較為準確的反映，隨著時間的流逝，其準確性會越來越低甚至完全錯誤。這也是數據資產與實物資產的最大區別。

第四，迭代更新性。由于數據資產存在強時效性的特點，所以為了維持數據的價值或延緩數據價值衰減的速度，就要對其不斷迭代更新。具體而言，企業的信息管理平臺需要持續工作，實現對數據的持續采集、統計和更新，不斷修正過程信息，同時也要對平臺的安全和穩定性進行修復和提升。在這個過程中，企業還應對數據資產的安全性進行檢查和完善，避免其存在漏洞從而被數據使用者用于不好甚至是非法的目的。

第五，獨特性。每一個數據使用者對數據的需求都是個性化的，就像沒有兩個完全一樣的人。數據的經濟價值也因企而異，這與企業本身的經營發展密切相關。如對超市企業有用的交易數據，對汽配企業而言就不具有經濟價值。因此，數據資產具有自身的獨特性，帶有強烈的個性化色彩。

數據資產作為近期產生的新概念，很多地方還處于邊實踐邊探索的階段。現階段的定義比較抽象，同時由于數據的廣泛性，數據資產也會衍生出各種各樣的形態和應用，因此數據資產的定義也會處于一個動態的更新和補充完善的狀態中。

（二）數據資產的分類

數據資產的生產過程可以劃分為三個階段：第一，數據標準化處理階段。將獲取的復雜信息進行標準化處理形成格式化數據，建立行業數據的標準體系。另外，需處理數據的安全性問題和所有權問題，例如將數據資產按重要程度來區分安全等級，合理控制數據的使用范圍；第二，對數據進行加工處理的階段。數據所有者對數據進行一些標簽設置、數據抽取、填充、排序和重新組合等操作以使雜亂無序的數據具備可用性；第三，數據包裝變現階段。這是針對數據的應用領域、授權方式或其實際用途來對數據的品質和價值進行評估并設置好訪問接口的過程，從而使包裝后的數據可以直接變現使用。了解數據資產的產生階段有助于對數據進行價值評估。

從會計計量原則上看，可以將數據資產分為三類：第一，廣義上講的數據資產，即企業對各類活動、行為和處置的物理或電子記載，可能存在產權不清晰和價值無法評估的問題；第二，管理學或統計學意義上的數據資產，數據的所有權和控制權不存在爭議，但要是不能評估價值，則無法應用在經營活動里；第三，會計學意義上的數據資產，所有權和控制權明晰無爭議，且能夠合理評估價值。必須具備會計學意義上的數據資產條件，才具有參與市場交易的條件。

數據資產的分類勢必會催生出一條完整的產業鏈，各階段都會涌現出一批專精企業。在市場競爭中不斷進行迭代，在細分領域的獨角獸帶領之下，能夠更好地促進數據資產產業的發展和規范。

三、數據資產的確認和計量

（一）數據資產的確認

企業擁有數據資產的所有權和控制權是確認數據資產的先決條件。數據資產的價值可以通過一定方式評估并能在未來對企業帶來經濟效益。

從所有權和控制權上看，數據資產較其他資產復雜許多，其所有權和控制權往往是相互分離的。所有權的形成取決于對產生數據的來源、采用何種收集數據的方式、標準化處理和數據篩選封裝、存儲和抵御外部攻擊的過程及形成數據資產的能力；數據資產的控制權則更多交由社會化的云服務共享平臺來實現。如此一來，數據資產的所有權和控制權相互依賴和制約。因此，對于數據資產的確認，不僅要承認數據資產所有權的唯一性，且這個唯一性應有專門的技術手段進行保護，而且還應考慮數據資產控制權的多樣性，打破傳統資產確認單一所有者的束縛，從而形成所有者、控制者根據規則和協議共有或共享的模式。例如，美國Facebook公司提出數據私有化行動，一方面，承認了用戶對數據的所有權，另一方面，利用激勵機制鼓勵用戶轉讓數據的控制權。相信在不久的未來，對數據資產產權的共享和共有會成為社會發展的常態。

由于數據資產具有時效性和巨大的個性化差異，且數量巨大，因此對數據資產的所有權和控制權進行清晰界定必須依靠互聯網技術的手段，一是對數據進行標識，二是對數據進行確權。數據標識應具有唯一性、不可逆性和不可篡改性；數據確權是清晰明確數據資產的所有權和控制權。數據資產所有權人在法律規定和保護范圍內具有對數據的占有、使用、收益和處置的權利。基于區塊鏈的加密算法和共識機制能夠對數據資產進行標識，工作量證明則提供了數據資產所有權或控制權證明的算法模型。

參照會計核算中對資產的計量方法，對數據資產也可以按照取得方式的不同進行區別對待。從數據資產的來源上看，可以分為三種方式。第一，為自建數據資產，它是指該數據資產由企業在經營活動中產生，產生和存儲均為同一方。這樣產生的數據資產最為常見，比如公司在日常可交易活動中獲取的用戶信息，例如淘寶通過平臺獲得的用戶購物習慣、購物偏好等。這些信息可以被加工后用于消費信貸。螞蟻微貸就是這樣的例子，通過分析用戶的購物習慣來判斷用戶的償債能力，實踐證明，采用這樣的信息放出的貸款的壞賬率要低于銀行逐級審批的壞賬率，這也充分體現了數據資產的價值。第二，為外購數據資產，它是指該數據資產的所有者通過市場交易，從其他方購買所得的數據資產。可以分為兩類，一類是通過外購后直接投入使用并給企業帶來經濟利益的數據資產，另一類是外購后再加工才能為企業帶來經濟利益的數據資產。以上海數據交易中心成交的首單為例，國家電網公司把在經營活動中獲取的客戶數據資料打包賣給了銀行，銀行再加工后用于為發放信用貸款提供參考。這是典型的購買后再加工所產生的數據資產。第三，為通過非法手段獲取得數據資產。這些非法手段包括使用爬蟲或者黑客等方式來獲取較為隱蔽的數據，這類方式取得的數據資產由于來源特殊，產權歸屬問題較為復雜，需要法律部門的介入，因此是否作為數據資產反應需要以法律依據為前提。

針對以上三種方式取得的數據資產，在會計計量上也有所不同。第一種通過自建方式取得的數據資產，可以參照自建固定資產的方式來計量。該數據資產的成本包括資產形成期間所產生的各項人力、物力等資源投入。如果將來市場中有公允價值的，可以按照公允價值進行調整，差額計入其他綜合收益。第二種通過外購或者外購后再加工取得的數據資產，由于這類資產擁有較為可靠的公允價值，因此可以直接將交易成本計入資產價值，后續產生的加工費用據實增加該數據資產價值。目前已經有很多這樣的數據交易平臺，比如貴陽大數據交易所、上海的數據交易中心，這些交易平臺不僅為數據資產如何計價提供了可靠的市場價格，還為后續數據資產模型的價值評估提供參考。貴陽大數據交易中心就將所有在平臺上交易的數據，通過標準化處理，包括清洗、分析建模，最后包裝成標準化的產品進行出售。針對這類有公允價值的數據資產，可以借鑒金融資產的確認與計量方式進行計量，在每個資產負債表日將公允價值的變動根據購買資產的目的不同分別計入當期損益或者其他綜合收益。第三種非法取得的數據資產，如果法律認定不具有所有權，應該將發生的成本費用計入當期損益。如果法律認定具有所有權，應該參照第一種方式取得的數據資產進行計量。

（二）數據資產的計量

會計計量的核心是選擇合理的計量屬性及計量單位。在《企業財務報告的確認和計量》中提出了歷史成本、重置成本、可變現凈值、未來現金流量現值、公允價值五種計量屬性。

在計量屬性上，需要充分考慮數據資產的特殊性，并結合數據資產的分類進行區別對待。

數據資產時效性強、價值波動大，歷史成本計量與重置成本計量均不合適。首先，數據資產在初期投入較大，但伴隨著技術的進步、市場的發展，后期的經濟利益流入可能會遠遠超出投入價值，用歷史成本和重置成本計量不能提供可靠的、真實的會計信息；其次，數據資產有著較強的時效性，在不同時點的價值會產生較大幅度的波動，且有的數據資產可以多次重復使用，需要實時關注數據資產的價值變化，對其賬面金額進行適當調整，用歷史成本和重置成本計量同樣不能提供可靠、真實的會計信息。

由此可見，數據資產的計量主要需要解決公允價值的問題，從目前來看，根據不同類型數據資產公允價值取得的難易程度，在會計計量上采用不同方案。

廣義的數據資產，因此該資產沒有得到管理，質量不高，造成應用不廣泛，站在會計的角度來說，不具有形成資產的條件，確認資產有悖于會計的謹慎原則，因此不做會計處理，其發生的費用直接計入當期損益。

管理學意義上的數據資產，由于擁有清晰的所有權和控制權，容易被識別，可以結合資產的具體特征采用不同的計量方式。若可以精準計算該數據資產帶來的未來收益，可以使用未來現金流量現值來計量，并增加所有者權益。如果這種方式無法合理確認數據資產價值的，根據會計的謹慎原則，不再確認數據資產價值。

會計學意義上的數據資產，得益于這類數據資產具有唯一標識，具備穩定使用價值或服務能力，如導航服務、精準客戶畫像、算法模型等；具備市場交易的條件，能夠單獨作為交易的標的物進行交易，對接受方可以形成價值；具有活躍的交易市場，可比較相同或相似條件下的交易行為來確定其價值。對于此類數據資產，應利用其易獲取公允價值的特性來進行計量。在具體會計處理上，可根據金融資產的會計處理方式，并考慮持有資產的目的，對公允價值的變動應計入當期損益或者其他綜合收益。

四、建議與對策

（一）確認環節

1. 出臺相關法律法規和行業規定、明確數據資產的產權規則

數據資產計量和管理前提是有相對完善的市場交易環境和制度規則，保證數據資產的安全并承認數據資產的“私有”。需要建立法律方面的配套措施和使用技術手段對數據資產進行保護。只有數據資產產權清晰才能進行交易，只有存在活躍的交易市場才能公允地對數據資產進行價值計量。

現階段，數據資產的所有權和使用權還沒有明確的界限。數據資產的轉讓，無法清晰界定是所有權還是全部的權利。出臺相關法律法規和行業規定的目的是保證和促進數據資產的公平交易和合理利用。楊永凱認為，數據的實控人應享有企業大數據的初始財產權，但必須對其財產權進行合理限制以防止個人隱私權被侵害。李剛提出推進數據要素化進程、鼓勵對有核心技術的平臺進行持續投入，向價值創造能力更強、研發投入更大的主體傾斜數據的確權。

數據資產的確權問題在國內外學者中進行了大量理論層面的討論。在實踐中，數據資產涉及開發權、所有權、使用權和收益權等一系列權益，紛繁復雜。數據資產公有和私有如何劃分還不得其法，也沒有深入人心，僅靠物理屬性方面的劃分還遠遠不夠。因此，研究數據資產產權的歸屬問題是當前的重中之重。

任何地方都不是法外之地。數據是企業、人的活動和行為的記錄，其中可能涉及到商業秘密和個人隱私等問題。行業技術標準和規范應對數據進行加工，去除涉及侵犯權益的部分，而只保留活動或行為的結果。法律法規應確保行業技術標準和規范能夠不折不扣地執行，大力懲處違反標準和規范的行為。

2. 堅持會計謹慎性原則、處理好財務報表的相關性與真實性的矛盾

在這個高速發展的信息時代，數據數量爆發式增長。沒有進行加工的數據本身并沒有價值，通過對數據進行分析而得出的趨勢、習慣和知識等才是數據資產的價值所在。相較于與其他資源而言，數據資源是采之不竭、用之不盡的。數據是否可以成為資產，決定于企業怎樣來利用它。不同的企業在使用同一數據資產時得到的開發結果會存在差異，這也說明了數據資產具有個性化的特點。

企業在處理不確定性事項時，應考慮到會計信息的穩健性，這有利于約束企業管理層，避免企業利益相關者的利益受到損失。但是，當數據資產的價值越來越大，數據資源的作用越來越重要的時候，基于謹慎原則的會計處理模式一定程度上使得報表的相關性受到影響。當兩個原則出現沖突時，需要會計人員進行權衡利弊，做出合理的判斷。這項工作對會計人員具有很大挑戰性，需要會計人員對數據資產的特性有全面和深入地了解。數據資產的存儲依賴于軟硬件設施，企業如果長期被大量無效數據資產占據，會消耗大量實物資源，造成低效或無效的研發投入和人力成本。在評估數據資產的價值時，應全面考慮經濟政策、行業標準、市場競爭和客戶需求等因素，在此過程中，會存在較多主觀因素，從而對會計信息的相關性和真實性產生影響。

數據資產的出現必將加速會計的變革，現在越來越多的企業決策并不依賴會計報表。一方面，會計報表中大量資產以歷史成本進行計量，歷史成本一定程度上扭曲了資產的價值；另一方面，數據資產并沒有在資產負債表中列示，這必然使得會計報表的信息質量進一步失真。沒有把這類資產計入會計報表，很大程度上是因為價值難以準確計量，按照會計謹慎性原則，不可以以貨幣精確計量的資產不納入財務報表中列式，這樣的操作方式在數字時代到來以前具有一定可行性，可是當數據資產越來越重要的時候，必然影響到會計報表的相關性與真實性。

將數據資產納入財務報表不僅需要會計領域做相關研究，在法律方面也要對數據資產作出清晰界定。任何交易的前提是產權清晰，數據資產從產生到被利用會經過很多人再加工，究竟誰才擁有產權，值得法律方面好好研究。只有產權清晰了，交易行為才被保護，活躍的市場交易行為將為數據資產的計價帶來很好的參照。

2022年上海數據交易中心成立，數據資產如何定價、如何交易、權力如何保護，都還在摸索當中，但是中國畢竟邁出了這一步，相信在不久的未來一定會有成熟的計量模式，相信數據資產一定會走進財務報表中，提高財務報表的相關性，為企業的經營決策提供更好的支撐。

（二）計量環節

1. 加快建立數據資產標準化模型，推進數據資產市場化

數據資產是經濟政策和形勢、市場供需和技術手段相互作用形成的結果。建立數據資產標準化模型，可以促進數據的加工、流通和維護。實現數據資產的市場化，能夠在市場競爭和交易時不斷優化數據資產的評估、交易機制和風險評估，使得市場信息可以及時披露并受到多方關注，提升會計信息質量和會計信息決策的精準性。創建數據資產交易平臺，利用“數據+算法”的方法來精準匹配數據資產供需，及時感知市場信息，促進資源的優化和配置。全國已經成立了貴陽、上海數據交易所等數據交易機構，但對于如何進行交易定價尚在摸索階段。要實現活躍的市場交易，對數據資產在一定程度上進行標準化勢在必行。

2. 建立并完善數據資產會計準則、加強數據資產的風險管理

建立數據資產會計準則和制訂應用指南，明確數據資產的概念、體系等，制定對各類數據資產的會計確認準則。

數據資產面臨內部管理風險和外部市場風險。當前并未形成普遍適用的風險評估體系，對數據資產的風險管理還處于初始階段。應繼續研究探討數據資產的風險管理并形成適用的估值方法，推進數據資產的市場化。

（三）披露環節

可在資產負債表里增加“數據資產”項目，通過專用的計量方法，在報表附注中闡述清楚數據資產的使用情況，建立以表內列示、報表附注列明為主的數據資產信息列報模式。政府機構應結合我國企業和市場的實際情況，盡早建立完整的數據資產披露框架和詳細的披露規則。在政府出臺措施前，企業需要將定性和定量相結合進行披露。

在這個技術發展日新月異、經濟發展與日俱進的時代，出現了大量傳統財務報表無法涵蓋的“新資源”。數據資產被越來越多的企業進行披露，不僅凸顯了數據資產的重要性，也反映出傳統財務報表的局限性。在工業經濟時代，財務資本驅動了價值創造；在新經濟時代，財務資本則偏向于基礎性資本。無形的智慧資本正發揮著促進企業進行價值創造的作用。傳統財務報表體系注重于財務資本的計量和披露，而數據資產和智慧資本是當下應運而生的財務新要素。所以，必須加快推進傳統財務報表改革，提升財務報表的真實性和可靠性，以此反映相關會計信息。

五、結語

綜上所述，數據資產的會計確認和市場化交易是一個新興的研究領域，在實踐過程中，存在著很多紛繁復雜的情況，亟須政府部門出臺相關政策指導、行業出臺相關模型標準和技術規范。數據資產交易市場越來越繁榮，對數據資產的會計確認和計量提出了更高的要求。本文提出了一些想法和建議，希望可以為今后相關政策的制定和規則研究提供參考。

參考文獻：

李靜萍.數據資產核算研究[J].統計研究，2020（11）：3-14.

（作者單位：云南電網有限責任公司昆明供電局）