关于数据资产会计核算的研究

唐莉 李省思

关于数据资产会计核算的研究

唐莉 李省思

伴随着“互联网+”时代的到来，数据资源正逐渐显现日益增长的价值。数据将成为经济运行中根本性资源。发达国家高度重视大数据的战略意义。2012年以后密集出台了多项专门政策予以支持。美国联邦政府在2012年率先推出“大数据行动计划”，出资2亿美元对大数据进行研发。日本总务省在2012年推出了“活力ICT日本”，其中大数据应用是重中之重。英国政府在2013年向大数据技术领域注资1.89亿英镑进行研发。我国在2015年3月制定了“互联网+”行动计划，在11项重点行动里，有10项重点行动都强调了大数据应用。2015年8月，国务院制定了促进大数据发展行动纲要，明确提出了在未来10年里大数据发展和应用逐步实现的目标。IDC报告显示，全球大数据技术及服务市场复合年增长率（CAGR）将达31.7%，2016年收入将达238亿美元，其增速约为信息通信技术（ICT）市场整体增速的七倍之多。在广大现有和新兴细分市场中，大数据市场融合技术与服务，正形成迅猛的发展势头。显然，数据的商业价值已经得到了普遍认可，但是数据的会计属性、价值估值却陷入了会计核算的窘境，这对真实地反映经济业务、引导企业经营者决策是不利的，尤其是对于那些生产和利用大数据创造巨大价值的人也是不公平的。为此，笔者希望通过分析数据产生的背景、特点来解决大数据价值独立计量和会计核算这个问题。

一、数据资产化分析

Gartner 认为：“大数据是指数量大、变化快和多样化的信息资产，需要新的处理方式，从而强化决策、促进洞察力以及优化流程。”通常情况下，数据是通过观察、实验或计算得出的结果，包括数字、文字、图像及声音等等。数据是一种客观存在，大数据是其中的一种，随着计算机技术的发展和内在价值的发现而进入我们的视线。简单地说，当数据具有资产属性时，就可以成为数据资产。目前，学术界对于这一观点比较认可。李海英认为，大多数数据具有多重属性，资产性是其中之一；胡凌认为，数据本身对这类轻资公司（互联网公司）而言越来越重要，其价值可以得到二次或多次挖掘，逐渐成为一种宝贵资产；秦翯指出，“数据即资产”。大数据之父维克托.迈尔—舍恩伯格表示，数据列入企业资产负债表只是时间问题。那么，企业到底应不应该把数据归类为资产呢？解决问题的唯一办法就是回归企业资产的定义和特征，从根本上判断数据是否是资产。会计准则里明确指出，资产是指企业过去的交易或事项形成的由企业拥有或控制的资产，预期会给企业带来经济利益的资源。根据定义，资产具有以下几个特征：

1.资产预期会给企业带来经济利益

如果某一项目预期不能给企业带来经济利益，就不能将其确认为企业的资产；即使前期已经确认为资产的项目，也不能将其再确认为资产。数据作为大数据时代决定价值的资源无疑会给企业带来经济利益。根据各国咨询机构的分析，有效地使用大数据资源可以产生明显可计量的价值。例如，2013年美国健康护理利用大数据每年产出约3 000亿美元，年劳动生产率提高0.7%，GPS全球个人定位数据服务提供商收益1 000多亿美元，为终端用户提供高达7 000亿美元的价值。例如，“淘宝”已经在尝试让数据产生直接的经济效益。淘宝目前极具潜力的业务——淘宝魔方业务是基于淘宝网实时、全面、真实、海量的电子商务交易数据进行过滤、分析、挖掘并以直观、易读的形式展现出来，帮助品牌企业、中小卖家深入了解行业发展趋势、市场动态、品牌占有率和买家购物习惯，指导企业和卖家有依据地生产、研发并合理地营销。针对品牌企业和中小卖家不同的数据需求，数据魔方分别推出了专业版和标准版。专业版每年收费3 600元，标准版每年收费360元，销售情况良好。

2.资产应是企业拥有和控制的资源

通常判断某项目是否是企业资产时，所有权是考虑的首要因素。有些情况下，虽然企业对某些资产没有所有权，但能够控制这些资产，同样表明企业能够从这些资产中获取经济利益。以电商为例，淘宝每笔交易的信息都会被储存，这些信息包括了交易的产品名称、数量、价格以及买卖双方的具体信息和交易评价等等。这些海量的信息完全被淘宝所拥有和控制，在分析和使用过程中完全掌握主动权。在现行的法律体系下，企业通过自身的交易平台所获得的所有数据都归属于企业所有，所有权和控制权明确。

3.资产是企业过去的交易和事项形成的

企业所获取的数据主要来源于企业平台获得的交易、查询、物流信息。这些信息经过企业专业技术处理，就形成了企业有价值的数据资源。“互联网+”时代数据的产生是爆发式增长。这些数据是伴随着过去行为形成的，是客观存在的，而且是数量巨大的。以谷歌为例，谷歌公司每天要处理的数据是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍，如此巨大的数据量带给谷歌公司超强的竞争力。从上述分析中可以判断数据资源符合资产的定义，满足资产的特征，应当将数据资源作为资产分析其价值并进行合理地计量。

二、数据资产的特点

毫无疑问，大数据可以作为企业的一项资产，但大数据真的可以与资产画上等号吗？在大数据已获得高度重视的今天，仍然有很多企业对数据资产的认识存在误区。从财务层面理解，资产是企业拥有和控制的，能够以货币计量，并能够为企业带来经济利益的资源。因此，数据资产可以被定义为企业拥有或控制，并能够为企业带来经济利益的数据资源。即该数据必须为企业拥有或控制，能够为企业带来收益，且能够以货币计量的大数据才能被认定为数据资产。鉴于大数据的4V特点，数据体量巨大、处理速度快、数据类型繁多及价值密度低，笔者认为数据资产应该具备自身的特点。

1.数据资产价值模式多样化

数据资产可以为企业直接或间接带来现金和现金等价物等货币型收益；也可能是某种信息资源，为企业各种决策提供理论依据。但是不管是哪一种模式，数据资产的价值体现在企业经营的各个方面和环节。

2.数据资产载体多元化

数据资产可以是物理形式的，如书本、备忘录、档案、表格、照片及记录等；可以是电子形式的文件，如数据库、日志、各种电子表格、录音录像及程序等；也可以是依附于其他资产的数据资源。

3.数据资产客观存在性

数据资产是一种客观存在，它的产生与存在可以是合法的，也可以是不合法的。在“互联网+”时代，数据共享，资源共享，数据资产是应运而生的产物。

4.数据资产无形化

数据资产通常不具有实物形态，它的存在有赖于实物载体，如计算机硬盘、移动硬盘、存储器等等。大数据通过数据挖掘成为资产后，虽然以抽象的形态存储于介质中，但资产价值与存储的介质无关，因而不能将其物化于某一项实物性态的资产之上。

三、数据资产核算

数据资产与其他类型的资产的核算一样，在会计核算时都经过确认、计量、记录及报告等环节。通过会计核算，及时地为会计信息使用者提供数据资产的变动情况，为其决策提供理论依据。

（一）数据资产的确认

无形资产是指企业拥有或控制的没有实物性态的可辨认的非货币性资产。无形资产有广义和狭义之分，广义的无形资产包括货币资金、应收账款、金融资产、著作权、专利权、非专利技术及商标权等等；狭义的无形资产一般指著作权、专利权、商标权及非专利技术等。通常教材中列示的无形资产是狭义的概念。结合无形资产的内容与大数据资产的特点，从目前大数据资产的发展和应用情况看，大数据在具有资产属性的基础上，也满足无形资产的一些特点：如没有实物性态、可辨认、非货币性以及不确定性等。因此，本文将数据资产的核算参照无形资产进行。

数据资产的取得来源主要有两个方面：一是从外部取得；二是自主开发。对于企业通过合同购买或其他法律权利取得的数据资产，参照企业外购无形资产时的条件进行确认。对于企业自身通过平台所获取的非外购的数据资产，根据新准则要求，满足以下条件时，应将该数据资产确认为数据资产：（1）从技术上讲，完成该数据资产以使其能够使用或出售具有可行性；（2）数据资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该数据资产生产的产品存在市场或在内部使用时，具有实用价值。

（二）数据资产的计量

1.数据资产的初始计量

数据资产由于没有实物形态，在数据资产计量时可以参照无形资产的计量方法。在现实生活中，以有形资产为基础运用投入价值是可行的。而在“互联网+”时代，数据资产的取得边际收入价值较少，虽然获取数据资产时有原始投入价值，但随着时间推移或维护发展而使实际的未来经济利益流入远远超过了投入价值，因而不再适用于以投入价值计价。随着数据挖掘技术的进步，数据资产的增值性呈明显上升趋势，数据使互联网企业产品的附加值迅速提高。在数据资产确认并予以计量时，还应对其进行定期评估，根据评估值来调整账面价值，以真实反映数据资产的价值。

结合数据资产的特点，数据资产在计量时，不宜采用原始投入价值，笔者建议采用收益现值法。收益现值法是指通过估算被计量资产的未来预期收益并折现为现值的方法。该法是根据数据资产投入使用后预期收益来确认资产的价值。这种预期收益可以定义为利润的增加，销售额的扩大，或是成本的降低。这种方法完全区别于以投入价值为基础的历史成本法，主要关注数据资产使用后的产出收益。

2.数据资产的后续计量

（1）数据资产使用寿命的确定

新准则将无形资产划分为使用寿命有限的无形资产和使用寿命不确定的无形资产。使用寿命有限的无形资产应当在其使用寿命内系统合理地摊销，且摊销应当从无形资产达到可供使用状态时起，至无形资产停止确认时为止。使用寿命不确定的无形资产不予以摊销。因此，数据资产也可以区分为使用寿命确定的数据资产和使用寿命不确定的数据资产。对于使用寿命确定的数据资产，可以根据其数据资产的来源确定：（1）企业经营或者自主产生的大数据资产，其使用寿命为其不再有效为止；（2）企业合同购入或其他法定权利取得的数据资产，其使用寿命取决于合同性权利或其他法定权利规定的期限，合同或法定权利能够在到期时因续约等延续，且有证据表明企业续约不需要投入大额的成本，续约期应当计入使用期。（3）合同或法律没有规定使用寿命的，企业应当综合考虑各方面因素来判断数据资产为企业带来收益的期限。

企业至少应当于每年年终时，对使用寿命有限的数据资产的使用寿命进行复核，如果有证据表明其使用寿命不同于以前估计的，则应改变其摊销年限，并应按照会计估计变更进行处理。对于使用寿命不确定的数据资产，如果有证据表明其使用寿命是有限的，则应按照会计估计变更处理，并按照关于使用寿命有限的数据资产的处理原则进行处理。

（2）数据资产摊销方法的确定

可供企业选择的数据资产摊销方法很多，通常有直线法、产量法等。企业应根据从数据资产中获取的未来经济利益的预期实现方式来选择，并一致地运用于不同会计期间。如有特定产量限制的数据资产，应当采用产量法进行摊销；无法可靠确定经济利益的预期实现方式的，应当采用直线法摊销；持有待售的数据资产不进行摊销，按照账面价值与公允价值减去处置费用后的净额孰低进行计量。

（3）数据资产应摊销额与残值的确定

数据资产应摊销额为其初始价值扣除预计净残值后的金额。使用寿命有限的数据资产，其残值应当视为零，但下列情况除外：（1）有合同或其他法律文件表明在数据资产使用寿命结束时购买该数据资产的；（2）可以根据活跃市场得到预计残值信息，并且该市场在数据资产使用寿命结束时很可能存在的。

（三）数据资产的记录

会计记录是指对经过会计确认、会计计量的经济业务，采用一定方法记录下来的过程。在会计记录中，对于经过确认而可以进入会计信息系统处理的每项数据，要运用预先设计的账户和有关文字及金额，按复式记账规则的要求，在账簿上加以登记。因此，数据资产初始计量时，当企业外购取得数据资产时，借记“数据资产”，贷记“银行存款”等科目；当企业自行开发数据资源时，如果数据资源处于研究阶段时：借记“研发支出——费用化”，贷记“银行存款等”科目；当开发阶段时，借记“研发支出——资本化或费用化”，贷记“银行存款”等科目，并将费用化的研发支出转作“管理费用”，将资本化的研发支出转为“数据资产”。数据资产后续计量时，应将数据资产进行摊销，借记相关成本费用，贷记“累计摊销——数据资产”。

（四）数据资产的输出

目前，企业资产负债表上一般列有“无形资产”这一项目，反映无形资产的摊余价值，在现金流量表中仅设置了一项“处置固定资产、无形资产和其他长期资产而收到的现金”和“购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金”。显然，目前的报表并没有明确反映数据资产的变动情况，因而，并不能满足报表使用者对大数据资产信息的需要。为此，笔者建议，企业应在无形资产一栏下单独反映数据资产的余额，如果数据资产影响重大，应在附注中重点披露。知识经济时代，数据的更新日新月异，企业应当及时披露数据资产的价值变动情况及收益变动情况。

作者单位：重庆工商大学融智学院

1.康旗，韩勇，陈文静，刘亚琪.大数据资产化.信息通信技术.2015（6）

2.周飞.浅析财会行业如何在大数据时代进行创新发展.长春金融高等专科学校学报.2016（3）

3.杨训，周遊.数据资产核算可行性分析.合作经济与科技.2016（16）

4.崔吉峰，杨栋枢，王维佳，董媛媛.数据资产化管理研究及体系架构设计.微型电脑应用.2016（3）