王静
摘 要：党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，加快发展数字经济，大数据被定义为国家极为重要的一种新型资源，“数据就是企业的资产”这一全新理念在社会层面达成了共识。很多企业为了能在未来的发展中占据主动权，纷纷挖掘数据资产，如何实现对数据资产的有效管理，已经成为学界的一项前沿课题。通过高速的数据流、数据湖和分布式储存等先进的数据储存技术，企业可以有效存储任何形式的原始数据，并经过加工后形成衍生数据，这些衍生数据就成为企业捕获价值的一种新经济资源。在满足资产确认条件的基本前提下，企业的数据资源已成为一项极为重要的资产。基于此，文章探讨数据资产的确认条件，分析数据资产会计核算的相关内容与问题，并结合当前企业数据资产的列报情况，提出相应的建议，旨在为全面提升企业会计质量提供参考。
关键词：企业；数据资产；会计核算；有效策略
随着信息技术的飞速发展、互联网的不断普及，企业能通过网络挖掘数据，从而创造商业价值。大数据时代，全球信息化发展进入新阶段，数据的作用已经从过去的辅助转向引领，从热点转向质点，大数据的商业价值逐渐被人们所熟知并被充分挖掘。智能化、云计算、大数据、移动互联网的快速普及实现了数据和人类生产生活的即时交汇与融合，全球数据呈现出爆发式的增长、链条式的集聚。相关研究报告显示，2021年大数据产业规模突破了1.3万亿元，大数据使用场景的不断丰富、大数据市场的规模化增长，为企业充分运用大数据技术来提高自身的生产力和核心竞争力提供了无限的可能。由于企业拥有的数据资源是在过去的交易或事项中形成的，并且现在由企业所掌控，因此数据资源具备资产的确认条件，但是目前我国企业对数据资产的会计核算还存在一些不足。本文深入剖析与研究企业数据资产的会计核算等相关问题，以期为企业数据资产日常核算提供借鉴。
一、数据、资产、数据资产
数据，《中华人民共和国数据安全法》定义为：是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。在信息技术尚未普及之前，数据通常被认为是可以用来进行统计分析、科学实验、技术研究等活动的数值，其最直接的表现形式就是数字，同时也可以是图像、声音、文字。数据的种类多种多样，根据表现形式方式划分，数据包括结构化、半结构化、非结构化等，具体例如图表、图片、视频、网页浏览记录、日志、财务系统、邮件等。按照《企业会计准则》对资产的定义，大数据具有资产属性。首先，不管数据是自身业务积累还是通过技术手段外部获取，都是大数据公司由过去的交易或事项取得。大数据公司可以对数据进行复制、删除、存储、更新、加工等一系列操作，公司可能不具备数据专属的所有权，但可以对数据的获取及使用情况有影响，进而表明可以控制数据。其次，大数据公司通过对数据的采集和加工处理后，进行出售或开发相关应用产品来获利，数据能为公司带来经济利益。因此，对于大数据公司而言，数据可以作为一项资产进行确认。
资产，在会计中，成为资产需要满足三个条件：一是由过去的交易、事项形成的;二是由企业拥有或控制的;三是预期会给企业带来经济利益的流入。同时，会计实践中还要求资产必须是可以用货币衡量的。在评估中，《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》对“数据资产”的定义是：数据资产是由特定主体拥有或控制，在未来会持续发挥作用，给企业带来直接或间接经济利益的数据资源。该数据资产定义没有引入“过去交易、事项形成”，其原因在于数据本身的形成过程中相应的交易、事项等内容比较难以界定。
数据资产，泛指一切具有归属权的、以数字形式存在的、可以通过交易为企业带来额外价值的虚拟资产。目前社会各界对数据资产的具体定义还没有形成一个确切的定论，但是可以肯定的是，数据资产具备数据和资产双重属性，并且是有一定价值的资源。因此，可以将数据资产定义为：企业通过购置或自主研发、被企业控制或拥有的，能够客观而真实地反映企业某一交易或事项的情况，并且能在未来带来预期经济利益的数据资源。按照会计准则中资产的确认条件，确认数字资产，进行会计核算。企业用数据产生处理和数据后期维护过程中产生的成本来核算其固有价值，根据市场供求影响和数字资产自身竞争力来核算其市场价格。
二、数据资产核算的主要环节
（一）数据资产的确认
数据本身不是资产，只有当数据具有使用价值、产权可以确定、成本价值可以衡量，其带来的利益很可能流入企业时，数据才可能成为数据资产。数据资产确认的难点在于数据资产交易产权的确认以及数据资产价值的确认。作为生产经营活动中的一项重要生产要素，数据资产的关键性特征是不具备实物形态。基于此，数据资产符合无形资产的定义，对其进行确认计量等工作，可以参照企业会计准则中的相关规定来完成。
（二）数据资产的计量
企业将资产的计量划分为初始计量、后续计量和处置三个阶段。按照企业会计准则中的有关规定，在对无形资产进行初始计量的时候，如果它是企业在市场上购买而得到的，那幺它应该将购买的价款、相关的税款以及其他能够直接归入该资产的其他支出，作为无形资产的入账成本和价值。
例如， A企业为推动生产和发展，从大数据交易平台购买了100万元的数据资产，这批数据资产在起到预期的效果之前，还产生了一些费用，主要是数据分析处理费、人工成本费用等共计30万元，则这项数据资产入账时，可以确定其价值为130万元。
数据资产持有期间的后续计量主要是指对数据资产价值的转移进行记录。在此过程中，必须准确而清晰地反映企业所持数据资产主要在哪个环节被动用。值得注意的是，在摊销数据资产的过程中，要确定数据资产的使用寿命，这就要求企业必须充分考虑信息时代大数据的时效性，一般数据资产使用寿命的确定时间不宜过长。笔者认为，企业可以根据数据资产的不同类型来确定其摊销年限。
处置数据资产，主要包括对数据资产的报废、出售、捐赠等，当数据资产并不再属于企业所有，减少甚至不能为企业带来切实的经济利益时，就应进行减值或者直接终止确认并转销。处置数据资产的价款应与账面价值的差额进行比较，并将这一差额作为数据资产处置的利得或者损失，分别将其计入营业外收入或营业外支出两个科目中。
（三）数据资产的信息披露
企业会计准则中明确要求，在企业的每个会计期间，都应该把公司的实际经营情况、财务状况等编制成一份财务报表，相应撰写财务会计报告，为信息的使用者提供系统、详细、真实的会计信息。数据资产在参与到企业正常运营中并可以为之创造价值的情况下，应当将有关的数据资产及产生现金流等数据记录到财务报表中，以期能更加真实、准确、完整地反映出企业会计期末资产的持有状况、质量及效益情况等。
三、企业数据资产核算难点
（一）较难界定纳入资产的数据范畴
纳入资产的数据须具备特定条件，但是目前数据的种类繁多、数量庞大，到现在为止，到底哪种数据能够被定义为“资产”，仍然有很大的争论。例如，企业生产经营活动中产生的数据是否可以为企业带来单独经济效益；如何正确区分企业在生产经营中产生的数据资产与其他费用，采用什幺方法对这些数据资产进行计量；企业通过自己研发的软件获取并整合的市场公开性数据，是否对其拥有所有权及控制权？
从上述可以看出，企业自身很难界定哪些数据可以作为资产进行列报。实际经营中企业会使用到各种数据。例如，制造企业获取的客户数据、生产经营中使用设备的参数等，这些数据体量较小，并且是企业自行研究的，很多企业通常将这些数据视为企业的资产进行处理。那幺在未来如何界定那些体量小、非典型、并未纳入传统数据库中的数据，以及是否能够全部进行统一核算，都值得商榷。
（二）对数据的评估定价存在一定的困难
与传统的资产不同，数据资产的评估定价还存在一定困难。如果只是按照传统的人力、水电费、折旧等物质投入来机械性地评估数据资产的价值，很可能会低估数据资产的价值。特别是企业自行生产的数据由于并未进行交易，很难确定其公允价值，要通过更严谨、科学的评估方法对其进行评估后才能入账。
成本法、市场法以及收益法是资产评估最常用的三种方法。数据资产属于新型的、多样化的资产，不论是哪一种资产评估方法，都具有很强的局限性，都无法科学而准确地评估数据资产的价值。
（三）对数据资产的后续计量还存在难度
由于数据资产具有很高的虚拟性，而且能够被无限地重复和分享，它与传统的财产有着很大的不同，尤其是在后续计量方面，更为困难。如数据资产的摊销、出售以及减值等。
例如，由于数据资产不会产生折旧和物理损耗问题，那幺实物资产的折旧年限也就不适用于数据资产；数据的减值要对其可变现净值进行评估，然而数据的使用者、操作方式以及需求并不相同，这就导致数据资产在市场上体现的价值不一样，很难对可变现净值进行估计，很难进行减值测试；不同的数据具有明显的差异性，后续的计量方法也具有多样性，有些数据经二次整理后仍保留较高的价值，然而有的数据具有一定的时效性，时效期一过，价值必会锐减，后续对数据资产的计量制定出统一的标准，还存在很大的难度。
四、企业数据资产会计核算的着力点分析
（一）科学设置会计科目，建立规范的数据确认标准
在企业会计准则中，如果要把数据当作资产类科目来对待，就必须对数据作出科学、完整、规范和准确的定义，并对哪些数据可以被列为企业的资产，哪些可以被直接列入当期损益中加以确定。凡是纳入资产的数据，应从不同方面制定统一的标准，如数据的估价、权属、应用、方向等，以便为实际操作提供指导。
例如，如果能够单独计量企业从外部获取的数据，并且也能够明确企业对这些数据享有控制权、使用权、所有权，那幺就应将这些数据记录到数据资产中；对于企业自主研发的数据，比如对基础数据资料进行整理、分析、分类以及筛选后所形成的系统性数据，融入过渡性的科目中，当确认这些数据产品能给帮助企业获得收益时，方可转换为数据资产。
（二）优化与完善评估方法，全面推动数据的准确入账
通过对数据资产价值的评估，可以使企业更准确地对数据资产进行会计核算。因此，各企业应进一步优化和完善数据资产的评估方法，使数据资产能够准确入账。对数据资产的整合评估与数据购买价格的合理性、自主开发数据成本的精确性、乃至减值测试的科学性都有直接的影响，这就要求企业必须进一步细化数据价值的评估方法，提高企业整体价值评估方法的科学性。
（三）进一步明确数据的类别，全面丰富数据的摊销方法
数据资产相对于传统资产，具有价值不确定性、多样性、无限复制性等特点，不同类型的数据在计提减值摊销时所采取的方法也不尽相同。所以，这就需要企业针对数据本身的情况、特点进行归类总结，并为不同的数据设置相应的摊销年限、减值测试方法等。
比如，对具有一定时效性的数据资产，可以采用加速摊销法，并在每年年末做一次减值测试，继而方便后续计量工作进行；对于诸如商业记录和顾客消费偏好这样的数据资产，我们可以根据企业的经营状况，制定适应与企业经营状况相适应的摊销时间。
（四）构建核算勾稽关系，尽快完善配套科目
目前，在财务报表中并没有设置专门针对数据资产的相关科目。随着数据时代的不断发展，数据作为资产正式纳入企业会计核算是大势所趋。因此，须尽快修订并完善企业财务会计报告制度，在财务报表中，设定可以反映数据资产变化的项目，可以使数据资产的变化更加明确、真实、规范地反映出来。
当前，数据资产对企业的管理运营有重大影响的时候，就必须在财务报表的附注中进行重点披露，以便让报表的使用者对企业数据价值的变动情况、收益情况等有一个全面、充分的认识。
结束语
现阶段，数据资产已经发展成为企业最重要的资产之一，企业经营者更加关注企业运营过程中产生的有效信息，将这些信息通过筛选、管理、模拟，最后化为己用，再用于服务大众，从而给企业带来收益。因此，在现有的条件下，如何对这些数据信息进行系统而完整的核算，是各企业必须高度关注的问题。本文从数据资产的内涵、数据资产核算环节进行剖析，最后提出了关于数据资产的会计核算的着力点，为未来的研究趋势和方向提供参考借鉴。
参考文献：
[1]李原，刘洋，李宝瑜.数据资产核算若干理论问题辨析[J].统计研究，2022，39（9）：19-28.
[2]赵博雅，雒京华.数据资产会计处理研究[J].上海立信会计金融学院学报，2021（3）：08.
[3]李静萍.数据资产核算研究[J].统计研究，2020（11）：43.
（作者单位：天职国际会计师事务所（特殊普通合伙）山东分所）
