大数据资产的会计确认与计量研究

周 易

（山西工程职业学院，太原 030009）

0 引言

2020 年4 月9 日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，指出要加快培育数据要素市场，将数据与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列为要素之一，这是数据作为一种新型生产要素首次被写入官方文件中［1］。2020 年5 月18 日，中共中央、国务院发布《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》，将加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，发挥社会数据资源价值等问题纳入“顶层设计”中［2］。数据作为生产要素，对经济发展、社会生活和国家治理产生了根本性、全局性和革命性的影响，已成为国家基础性的战略资产，中国大数据产业的春天已经到来。《2020 年中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》显示，2019 年中国大数据产业规模达5 397 亿元，同比增长23.1%，预计2020 年整体规模将达到 6 670.2 亿元，到2022 年将突破万亿元［3］。大数据作为一项资产计入财务报告已经成为必然的趋势，然而当前会计准则中尚无关于数据资产会计处理的相关规定。对于拥有大数据资源的企业，特别是一些大数据巨头公司来说，大数据产生的价值不能在财务报表中体现，片面反映企业的财务状况和经营成果，这样可能导致投资者等信息使用者低估企业的经营业绩，忽略数据潜在的价值优势，降低决策的科学性［4］。只有对大数据资产进行确认，才能避免以上情况发生，从而实现会计目标。

1 大数据资产的确认

大数据是指规模超出典型数据库软件工具能够获取、存储、管理和分析的数据集［5］。根据我国2014 年修订的《企业会计准则——基本准则》，一项资源应当符合资产定义，同时满足资产确认条件，才能被确认为资产。本文认为，大数据资源具备确认为“资产”要素的特征，具体原因如下文所述。

1.1 能够被企业拥有或控制

大数据资源按照来源不同，主要可以分为2 大类：一类是由企业自己搜集、整理、挖掘与分析得到的，另一类是由企业外购得到的，这2 类数据的产权归属相对清楚。此外，还有一些数据是通过网络爬虫或黑客等手段获取的，或是某些公司放在网上供人免费下载的，这类数据从法律角度来说在所有权上存在争议，但企业对这些数据进行加工、清理与清洗等工作后，企业对这些脱敏数据便享有控制权。因此，由这些数据构成的大数据资产成为企业的一项资源，企业在法律允许的范围内可以自由使用。

1.2 预期会给企业带来经济利益

大数据资产给企业的经营管理带来价值的方式主要有2种：一种是通过交易数据直接获取经济利益；另一种是对源数据进行数据处理，提高数据的可靠性，为企业的生产经营决策提供信息，从而给企业带来经济利益，促进企业业绩提升。大数据给企业带来经济利益的具体方式有：①出租或出售经过处理的大数据；②创新产品和服务，为企业提供新的利益增长点；③细分客户群体，提供差异化的产品和服务；④发掘新的市场需求，拓宽业务边界；⑤根据客户偏好精准推荐；⑥在企业内部控制中运用大数据，提高企业经营中各个环节的数据化水平，提高决策准确度，进而降低风险、节约成本。

1.3 其成本或者价值能够可靠计量

计量资产有投入价值和产出价值2 种价值基础。其中，投入价值包括历史成本和重置成本2 种计量属性，产出价值包括可变现净值、未来现金流量现值及公允价值3 种计量属性。从投入角度思考，大数据资源的形成与无形资产、固定资产类似，都需要一定的成本，如数据的处理、存储；大数据平台的建设都需要大量人、财和物的投入，这些都不是一蹴而就的。从产出角度考虑，目前我国大数据产业正处于上升期，大量的大数据交易平台涌现，如贵阳大数据交易所、浙江大数据交易中心等，大数据资产的市场价格或其价值也更易确定。因此，大数据资产的计量具有可行性。

综上所述，大数据具备“资产”要素的条件，企业应当将大数据资源确认为一项资产，在财务报表中列示，而具体将大数据列示为哪种资产值得探讨。部分学者认为大数据具备无形资产的特征，应当将大数据确认为无形资产。然而，大数据资产与无形资产相比还存在一定的区别，如无形资产的价值会随时间推移而降低，而某些大数据是可以深度挖掘的，通过数据的不断积累及数据处理技术的更新，其价值也会增加。因此，笔者认为应当将大数据单独确认为一项资产进行会计处理，从而为报表使用者提供更有效的信息，凸显企业拥有大数据资产的核心竞争力。

2 大数据资产的计量

2.1 大数据资产的初始计量

取得大数据资产主要有2 种方式：①企业自己通过搜集、整理、挖掘与分析取得大数据资产；②外购取得大数据资产。2 种方式取得大数据资产的会计处理并不一样，相关分析如下文所述。

2.1.1 企业自己通过搜集、整理、挖掘与分析取得大数据资产

企业自制大数据资产是需要投入大量的人力、智力、财力和科学技术等进行搜集、整理、挖掘及分析取得的，整个研究开发过程复杂、技术含量高、形成资产周期长，类似无形资产的研究开发。基于此，自制大数据资产的会计处理可以参照自制无形资产进行。自制大数据资产形成过程中，研究阶段的支出应当在其发生时全部计入当期损益；开发阶段的支出在满足资本化条件时应计入大数据资产的成本，在不满足资本化条件时应计入当期损益；无法区分研究阶段和开发阶段的支出应当在其发生时作为管理费用，全部计入当期损益。企业发生研发支出时，借方记“大数据资产研发支出——资本化支出”“大数据资产研发支出——费用化支出”科目，贷方记“库存现金”“银行存款”“应付职工薪酬”“累计折旧”“累计摊销”等科目。期末时企业应将费用化的研发支出转入当期损益，借方记“管理费用”科目，贷方记“大数据资产研发支出——费用化支出”科目。当大数据资产达到预定用途时，企业应当借方记“大数据资产”科目，贷方记“大数据资产研发支出——资本化支出”科目。

2.1.2 外购取得大数据资产

企业外购取得的大数据应当采用历史成本法计量。外购大数据资产的成本具体包括购买价款、相关税费（不包括可以抵扣的增值税）以及直接归属于使大数据资产达到预定用途所发生的其他支出，如发生的专业服务费用、手续费等。购入时的会计处理如下：借方记“大数据资产”“应交税费——应交增值税（进项税额）”科目，贷方记“库存现金”“银行存款”等科目。

2.2 大数据资产的后续计量

从理论上说，大数据资产的后续计量可以选择成本模式或公允价值模式。但从实际角度考虑，现阶段选择成本模式更具有可靠性。这是由于大数据交易所的定价机制因大数据品种的不同而不同，且大数据价格在时效、品种、数量、完整度、深度及广度等多个复杂因素的共同影响下实时波动。目前真正意义上的大数据交易市场环境在我国还不存在，因而公允的大数据资产价值也不存在，绝大部分在大数据交易平台进行的交易价格是由买卖双方谈判协商确定的。当我国大数据交易市场环境真正形成时，会有活跃的大数据交易市场，企业能够从大数据交易市场上获得同类或类似大数据资产的市场价格及其他相关信息。对此，可采用成本模式计量或公允价值模式计量，2 种计量模式的账务处理如下文所述。

2.2.1 采用成本模式计量

在成本模式计量下，大数据资产的后续计量主要包括大数据资产使用年限的确定、摊销及减值等内容。结合目前大数据市场的发展情况，一部分大数据资产具有时效性，更新速度较快，会因时间的推移而导致价值降低，其使用寿命有限。对于这类大数据资产，相关工作人员应当估计其使用寿命并及时进行摊销。摊销时，借方记“销售费用”“管理费用”“其他业务成本”等科目，贷方记“大数据资产累计摊销”科目。还有一部分大数据属于稀缺资源，如一些文物材料、气象材料等，其价值会随着时间的推移而增加；某些大数据通过不断积累及数据处理技术的更新，其价值也会随着时间的推移而增加。对于这部分大数据资产，因无法预见其给企业带来经济利益的期限，则可以视其为使用寿命不确定的大数据资产，不需要进行摊销。在如今信息技术快速发展的时代，大数据资产的价值更易波动，特别是容易贬值。为增强会计信息的真实性和有效性，企业应当在每年年末进行减值测试，评估大数据资产的价值，经过测试发现大数据资产发生减值的，会计处理如下：借方记“资产减值损失”科目，贷方记“大数据资产减值准备”科目。

2.2.2 采用公允价值模式计量

未来当我国大数据资产有活跃的交易市场，存在确凿证据表明大数据资产的公允价值能够持续可靠取得时，企业对大数据资产的计量方式可以从成本模式计量变更为公允价值模式计量。这种变更应当作为会计政策变更处理，调整公允价值与账面价值的差额，调整期初留存收益。变更时的会计处理如下：借方记“大数据资产——成本”“大数据资产累计摊销”“大数据资产减值准备”科目，贷方记“大数据资产”“递延所得税负债”“盈余公积”“利润分配——未分配利润”科目；后续大数据资产公允价值变动时，借方记“大数据资产——公允价值变动”科目，贷方记“公允价值变动损益”科目。