数字经济时代数据资产会计确认与计量的探索
2022-04-13程竞
程 竞
数字经济时代数据资产会计确认与计量的探索
程竞
(安徽国际商务职业学院 财会金融学院,合肥 231131)
随着数字经济的发展,数据作为一项资源越来越多地参与到企业的生产经营中,发挥着越来越重要的作用,应当作为企业的资产在会计信息中进行确认和反映。在对比分析无形资产与数据资产的特点和相关核算方法后,提出应单独设置数据资产科目进行核算,并在后续计量中采用成本和公允价值混合应用的计量模式。
数字经济;数据资产;计量模式
一、引言
随着信息技术的变革和发展,人类社会逐步进入了数字经济时代。“发展数字经济意义重大,是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,党中央高度重视并将其上升为国家战略,从国家层面部署推动数字经济发展。”[1]
数字经济的高速发展带动了越来越多的传统产业开始转型数字化,一些新兴的数字经济产业也正扩大规模,走向产业化。数字经济企业通常会建立起将用户数据化并聚集、共享的虚拟平台,这些平台利用网络汇集了用户流、信息流、资金流和物流等这个时代最具有价值的资源,并加以开发和利用,衍生出无限的商机,获得了丰厚的回报。[2]这些数据资源可以通过参与企业运营等方式为企业创造远超实物资产的经济价值,慢慢成为企业中不可或缺的重要资产。对于这些依赖数据资产创造价值以及依靠出售数据资产获取利润的企业,不在会计信息中反应数据资产这一核心资产显然是不合理的,这将严重损害会计信息的相关性,使其使用价值降低。因此,企业有必要将拥有或控制的数据资源确认为资产,进行相应的会计处理,并定期在报表中呈现出来,以提高财务信息的相关性和财务报告的决策有用性。
二、数据资产的应用与研究现状
中国信息通信研究院2020年发布的《数据资产化:数据资产确认与会计计量研究报告》分析了中国A股市场企业年报关于数据资产的披露情况,数据资产的概念第一次出现在2011年的企业年报中,随后出现频次逐年提升。在2019年的上市公司年报中提及数据资产的企业已经上升至84家,说明越来越多的企业在组织、生产与运营中应用了数据资产,并关注数据资产的价值问题。[3]虽然提及数据资产的企业数量呈上升趋势,但是总量仍不足A股市场企业总量的3%,大量企业的数据尚未被有效开发。原因在于数据资产统一概念与界定尚未形成、核算方法还在探索讨论阶段,数据资产目前无法有效地进入企业财报。关于数据资产核算的研究,主要存在两种观点,一种观点认为数据资产无实物形态和非货币性,应属于无形资产范畴,核算时可以直接使用“无形资产”科目进行确认和计量;杨训(2016)认为数据资产是新型的无形资产,符合无形资产的定义,应当作为无形资产进行核算。[4]中国信通院(2020)指出在实践过程中符合可变现、可控制、可量化三大特征的数据资源应当视作数据资产,并建议在无形资产会计科目下设立固定“数据资产”二级科目,要求企业统一将数据资产放于此科目。[3]普华永道(2021)从数据资产的会计分类入手,认为数据资产具有非货币性、无实物形态,且有可能可辨认,还适用于无形资产分类,应该被分类为无形资产进行核算。[5]另一种观点则认为数据资产和无形资产在很多特性上有很大区别,应当单独设置“数据资产”科目进行核算。张俊瑞(2020)认为数据资产属于无形资产范畴,但是数据资产有较多独特性,不适合纳入无形资产会计核算体系,应单独设置“数据资产”一级科目进行会计处理和信息列报。[6]李诗(2021)认为数据资产具有区别于无形资产、固定资产会计核算体系的独特性,应新设一级科目“数据资产”进行核算。[7]
综上分析,本文将围绕数据资产的确认和计量等相关问题进行探讨,希望为未来数据资产的会计核算提供一些建议。
三、数据资产的确认
无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的可辨认非货币性资产。[8]作为企业的无形资产应该符合三项特征,即无实物形态、非货币性和可辨认。数据资产指的是“由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或者控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如:文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益”。[9]对比无形资产三项特征,首先,数据本身不具有实物形态,价值不受载体变化影响,符合无实物形态特征;其次,数据资产不是数字化货币。数字货币、虚拟货币、加密货币等均不在数据资产的范畴中,数据资产是非货币性的;最后,数据资产是能够从企业中分离并可以合法进行交易的,符合可辨认的标准。综上,数据资产基本符合无形资产定义中的相关特征,但是数据资产有其自身的特点,并不适合采用无形资产的核算方法。
第一,企业内部产生的数据资产难以在无形资产的核算方法里确认。以常见的互联网电商平台企业为例,平台上有海量的用户数据,充分利用这些数据可以为企业带来大量的收益。经营良好的平台,其用户的数量会不断增加,且用户频繁地使用平台进行交易或其他活动会使平台上的数据量不断增加。这些内生的数据资源对企业的经营活动非常有价值,应该确认为资产。按照无形资产的核算要求,企业自行开发的无形资产应按其开发阶段发生的符合资本化条件的支出作为入账价值,不可以使用评估价值入账。但是,这些在企业经营过程中衍生出来的数据资产往往成本很低甚至是零成本,与其实际价值有较大差异,在无形资产的核算方法中往往难以确认。
第二,数据资产的增值无法在无形资产的核算方法里反映。数据资源本质是信息资源,信息资源的特点之一是越使用越有价值。高效合理的数据使用方式会使数据资产得到增值,比如,一些企业会利用平台中已有用户的数据,推广和开发其生态链产品,更加便捷、快速地涉足其他行业领域,以获得更为丰厚的收益。这样的数据资产会随着时间的推移和数据的广泛应用发生增值。按照准则要求,无形资产在使用期间需要计提摊销和相应减值准备,其价值是逐渐减少的。即便是不计提摊销也未出现减值的,也只是保持最初的成本价值,不会确认增值,因此,数据资产的增值是无法反映出来的。
第三,数据资产的信息相关性要求无法在无形资产的核算方法里体现。有些数据资产的持有目的是为了出售,其信息使用者更关注可以在预期交易中能够实现的价值流入,而并非过去交易形成的成本。同时,我国的数据交易市场也在不断扩张和发展中,2020年市场规模已达500亿元[3],初步具备从活跃市场获得相应公开报价的条件。因此,对以出售为目的的数据资产,从会计信息的相关性角度看,公允价值计量模式更为适合。对于无形资产而言,准则中规定的计量模式只有一种,即历史成本,无形资产没有像金融资产或投资性房地产等一样采用双重计量属性,所以数据资产的公允价值需求是无法在无形资产的核算方法中体现的。
综上所述,数据资产虽然符合无形资产定义中的三项特征,属于无形资产的范畴,但是其有自身的特点和核算要求,并不适合目前会计准则规定的无形资产核算方法,应当单独设置“数据资产”一级科目进行核算,并依据企业数据资产的特点和计量的需要设置明细科目。
四、数据资产核算科目的设置
计量方式的不同决定着科目设置的不同。为了保证会计信息的相关性,本文认为应该采用双重计量模式,即企业依据自身数据资产的持有目的和经营目标来决定采用成本模式计量或是采用公允价值模式计量。
企业准备长期持有使用而非出售的数据资产适合采用成本模式进行后续计量。在成本模式下,数据资产根据取得时的成本确定其初始价值,并根据数据资产的使用寿命选择合适的摊销方法在使用期内系统合理摊销其价值。使用寿命不确定的,持有期间可以不进行摊销,但需要在每一会计期末进行减值测试,发生减值的,应计提有关减值准备。对于日常经营活动中衍生出来的数据资产,如电商平台中由用户数以及使用频率增加带来的数据量,本文认为,符合数据资产认定条件的,可以尝试作为新增的数据资产予以确认。取得成本与实际价值差别较大的,可以参考市价或者采用相关估值模型进行科学估计,并将其合理价值作为新增数据资产的初始入账价值。
企业持有以备出售的数据资产,在具有活跃交易市场的情况下,适合采用公允价值模式进行后续计量。在公允价值模式下,数据资产在确定初始价值后需要在资产负债表日调整公允价值与账面价值的差额,并计入其他综合收益。数据规模的形成需要经过一定时间的积累,数据价值的形成也需要经过合理的整理和开发,因而可以认为数据资产的变现周期在一年或一个营业周期以上,其在资产划分中属于非流动资产。非流动资产的持有并非为短期获利,应当将公允价值的后续波动先计入其他综合收益,待出售或处置时再影响损益。如果公允价值出现大幅下跌的情况,为了避免对投资者产生误导,可以进行减值测试,并将相应的差额通过资产减值损失反映到损益中。
综上,数据资产应设置“数据资产”总账科目。如有需要经过整理加工后才能达到预定使用状态的数据资产,则加工过程中产生的费用应根据是否达到资本化条件来决定处理方式。数据资产核算的会计科目设置具体如表1所示。
表1 数据资产会计科目设置
五、数据资产的计量
(一)初始计量
数据资产按获取途径不同可以分为外购的数据资产和自行开发的数据资产。
1.外购数据资产。企业外购数据资产一般是从数据交易中心购买。交易中心一般有两种类型,一类是仅提供原始数据;另一类提供数据产品及相关服务。也就是说,外购的数据资产可以分为两种,即直接可以使用的和需要加工整理后才可以使用的。
(1)外购可以直接使用的数据资产的成本包括买价及相关交易费用等。购买时,可以做账务处理,借记“数据资产”,贷记“银行存款”等。
(2)外购需要加工才可以使用的数据资产,其成本应包括购买原始数据的价款、交易费用以及数据加工过程中符合资本化条件的加工支出。账务处理为,借记“数据加工支出——资本化支出”,贷记“银行存款”等,加工完成达到预定可使用状态时,借记“数据资产”,贷记“数据加工支出——资本化支出”。
2.自行开发数据资产。企业自行开发的数据资产一般需要经过采集、清洗、整理等阶段后才能给企业带来经济利益。当数据处于采集、清洗阶段时,处理的难度和风险都比较大,这个阶段的支出适合费用化处理。借记“数据加工支出——费用化支出”,贷记“银行存款”,期末转入“管理费用”科目。当数据处于整理阶段,符合资本化条件的支出就应该予以资本化,借记“数据加工支出——资本化支出”,贷记“银行存款”等,期末转入“数据资产”科目。
表2 数据资产后续计量所涉及的会计分录(不考虑相关税费)
(二)后续计量
1.采用成本模式计量的数据资产。成本模式计量的数据资产在确定初始价值后需要根据数据资产的使用寿命在使用期间对其进行摊销。如持有期间资产发生减值,则需计提减值准备。处置时,若出售,净损益计入“资产处置损益”科目;若直接报废,则净损失计入“营业外支出”科目。
2.采用公允价值模式计量的数据资产。公允价值模式计量的数据资产经确定初始价值后应当在资产负债表日以公允价值为基础调整账面价值,其差额计入其他综合收益。处置时,需要确认处置收入,结转相关成本。关于数据资产后续计量所涉及的会计分录具体如表2所示。
六、结论
随着数字经济的发展,数据作为一项资源越来越多地参与企业的生产经营活动,为企业在开拓市场、降低成本、赢得竞争、获取利润等方面创造了很多优势。数据资产早已成为企业不可或缺的重要资产,这一资产应当在会计信息中进行反映,以提高财务信息的相关性。关于数据资产的核算问题,本文对比分析了两个主流观点,即作为无形资产进行核算还是单独设置数据资产进行核算,通过详细分析无形资产的核算方法,认为不完全适合数据资产的核算要求,故赞同单独设置数据资产科目进行核算。在计量模式方面,本文认为数据资产在后续计量中应该采用双重计量模式,即企业依据自身数据资产的持有目的和经营目标来决定采用成本模式计量或是公允价值模式计量。成本计量模式,需要对资产进行摊销,期末进行减值测试,计提有关减值准备。公允价值计量模式,需要定期调整公允价值与账面价值的差额,并将其计入其他综合收益。在会计科目的设置和应用上,本文根据计量的特点和要求,设置了相关会计科目,并详细列举了在具体会计业务分录中的应用。
在数字经济蓬勃发展的今天,数据资产越来越广泛地应用,已成为企业的一项重要资产。规范数据资产的会计处理显得非常必要。本文通过研究数据资产的特点探索性地提出了数据资产的会计处理方法,希望为今后数据资产相关会计问题的研究提供一些参考。
[1]光明网.不断做强做优做大我国数字经济.[EB/OL].[2022-01-16].http://m.gmw.cn/baijia/2022-01/16/35450383.html.
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[6]张俊瑞,危雁麟,宋晓悦.企业数据资产的会计处理及信息列报研究[J].会计与经济研究,2020(3):3-15.
[7]李诗,李可亦,田雪,等.A环卫公司数据资产的会计确认、计量与披露[J].财务与会计,2021(7):67-70.
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Exploration of Accounting Confirmation and Measurement of Data Assets in the Digital Economy Era
Cheng Jing
With the development of the digital economy, data is increasingly involved in the production and operation of enterprises. It should be recognized and reflected in accounting information as an enterprise’s assets. After comparing and analyzing the characteristics and related accounting methods of intangible assets and data assets, the article proposed that data assets should be separately set up for accounting, and the measurement mode of mixed application of cost and fair value should be adopted in subsequent measurement.
Digital economy; Data assets; Measurement mode
2022-02-24
安徽省质量工程项目(2018jxtd120);安徽省高校优秀拔尖人才培育项目(2021039);安徽省高校人文社科研究项目(2020XJSK08)
程竞(1983- ),女,安徽合肥人,安徽国际商务职业学院财会金融学院副教授,硕士。
10.13685/j.cnki.abc. 000614
F275;F49
A
1671-9255(2022)01-0044-04