数据资产确认与计量

□文/赵雅婷

（西安石油大学经济管理学院 陕西·西安）

［提要］随着数字经济的不断发展，数字资源越来越受到大家的关注。数字资产作为现代化企业的重要资源，其价值也逐渐受到众多企业的重视，但由于目前我国对数据资产的研究较少，其价值的核算工作也尚未落实到企业工作中，在财务报表上未得到充分的披露。本文以数据资产的确认条件、计量方法和信息披露展开阐述，帮助数据资产走进企业。

国外的亚马逊、Facebook等国际企业已经通过收集、整理和处理数据挖掘出了数据价值，为企业在数字化经济竞争过程中抢占了巨大的市场份额，激励了越来越多的企业投入到数字资产化的过程中。在2014年，我国首个数字交易中心落成，在2017年的政府工作报告中已经提出要大力推进大数据战略，阿里巴巴、腾讯等企业也开始对数字产品展开交易。数据资源不断加速发展，但是目前我国还没有出台关于数据资产的相关准则，数据市场也处于起步阶段。

一、数据资产的确认

数据资产的重要性越发显现出来，可以帮助企业向高质量企业发展转变，打破原有的封闭式创新模型，将人才、资金和数据资源有效结合，将企业的生产流程向智能化、科学化、高效化转变，同时可以使交易价格更透明，有效地在生产、运输、销售等方面降低生产成本，因此将其资产化是非常有必要的。

2014年，我国财政部重新修订了基本准则，其中对资产的定义为：企业因过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期将会使经济利益流入企业。虽然数据资产在过去形成，但是数据资产的所有权和价值体现有着非常大的不确定性，使其很难符合资产的确认条件。一方面数据资产的所有权难以确定。如果认为负责收集数据的企业拥有或控制数据，那么来自于公共渠道的数据，如用户消费喜好、个人位置定位、个人账户信息等，这些数据的所有权可能存在争议，在法律形式和经济实质上的归属都有待进一步探讨。此外，因为数据可以被轻松复制，企业在外部购买获取的数据，看似拥有或者控制了，但实际上未必真正拥有。另一方面数据资产的价值体现也具有很大的不确定性。例如某些即时性数据，在数据获得的当下具有很大的时间价值，但是没有及时处理和运用，过段时间数据未必还有当前的价值。在现阶段失去价值的数据资源，在未来可能因为研究条件、研究方向、应用场景的不同而重新具有时间价值。

无形资产是指企业拥有或者控制的没有实务形态的可辨认非货币性资产。可以看出，数据资产具有资产的属性，也满足无形资产的特征，因此可以把无形资产作为参照，对数据资产进行确认。

目前，数据资产有两大来源：一是从企业外部获取；二是企业自主整理提取。从企业外部获取的数据资源，其成本能够可靠的计量，能为企业带来经济利益，符合无形资产的确认条件。而企业自主整理提取的数据资产，应当在符合法律法规的条件下，成本能够可靠地计量，企业拥有或控制的，在可以利用的条件下，能够给企业带来经济利益或者有潜在的经济利益，同时还必须经过加工和整理，不可以是原始数据简单采集；结合2019年《数据资产管理实践白皮书》数据资产除了需要满足以上几点外，还需要用物理或者电子方法被记录。

二、数据资产的计量

（一）数据资产初始计量。数据资产作为一种新型资产，也应该有适合的计量方式。目前，国内外学者关于数据资产的计量有三种常用的方法：历史成本法、公允价值计量法和未来现金流量现值法。

1、按数据的取得成本计量。对于从外部购买的数据资产，大多数企业采用历史成本法进行初始计量，外购的数据资产可以同外购的资产进行处理，其成本包含：购买的价格、购买时涉及的税费和直接归属于购买该资产的其他开销。对于企业自主研发的数据资产，按照历史成本法计量，企业无形之中还需要归集收集数据、加工数据和获取信息的相关成本，需要对研发费用进行分配，是属于研究阶段的费用支出，还是属于开发阶段的费用支出或资本化支出。

历史成本发的优点：简单易行，外部取得的数据资产可靠性较强，可以较为客观的反映实际交易情况，数据资产的交易价格由买卖双方互相协定，取得成本易于获取，在未来检查和审计时，成本易于归集，有据可查。内部产生的数据资产研究和开发成本易于获取，只需要合理区分，归属于应属区间是属于资本化支出还是费用化支出即可。

历史成本法的缺点：数据资产较为灵活，数据具有可复制性，按照数据资产取得的实际成本计量，可能无法反映数据资产的真实价值，数据资产被充分利用所产生的价值通常高于其实际取得成本，往往存在价值被低估的情况发生，无法体现出数据资产产生的收益。同时，历史成本法没有考虑通货膨胀与通货紧缩的情况，数据资产的增值部分难以计量实际价值，会使数据资产价值被低估。此外，内部产生的数据资产由于没有明确的归属区间划分标准，对于资本化和费用化的支出具有一定的主观性，可能会影响企业未来的经营决策，而且部分数据资产属于衍生物，没有直接成本，间接成本在分担上不太容易估计。

2、按公允价值计量。对于企业从数据交易中心等第三方平台获取的数据资产，通常采用公允价值进行计量，通常有三种公允价值计量的方法：分别是市价法、类比法和估计法。对于可以从公开活跃市场获得交易价格的采用市价法计量；对于在公开市场不能获得数据资产的交易价格时可以采用类比法，参考类似项目的市场价格来获取该项数据资产的公允价值；对于目前不存在公开交易市场的数据资产，可以请专业人员采用合理的估计方法，对数据资产进行估计，采用估价法。

公允价值计量的优点：通过交易中心和其他三分交易平台直接取得，可以使数据资产与市场的联系更加紧密，计量更加准确，能够动态的反映数据资产的实时价值。

公允价值计量的缺点：对活跃市场依赖性较强，而数据资产处于形成过程中，目前交易中心和第三方数据平台还不够完善，数据资产的交易价格不够稳定，不存大量全面的数据资产交易价格，参考性较弱。同时，估计法具有较强的主观性，受到估值人员经验、估值方法的选择的影响，这些因素都会影响数据资产公允价值的确定。

3、按照未来现金流量现值计算。数据资产的价值用未来流入的现金流量的现值来计量也是一些专家学者建议使用的方法，重点关注该项资产投入后产出的收益。在使用这种方法时需要考虑资产预期收益的期限与折现率，这种方法可以真实、可靠地反映企业数据资产现状。

未来现金流量现值的优点：考虑了货币的时间价值，能够较为真实地反映数据资产的价值，可以帮助经营者做出正确的决策。

未来现金流量现值的缺点：数据资产在被取得时需要估计其入账价值，但是数据资产在被专业人员评估时，可能存在被泄露的风险。同时，由于需要估计未来现金流量现值，要求比较准确的估计，由于数据资产的价值是不断变动的，在未来几年内没有价值的数据资产，在未来十几年未必没有价值，因此对未来现金流量估计可能不太准确，受到一定的主观性限制，可能对公司的财务状况反映不够真实。此外，在不同的交易背景下数据处理方向也会有所不同，不同的交易方向也影响了数据资产的未来流量现值。

（二）数据资产后续计量。对于数据资产来说，后续计量也是非常重要的一环，是对数据资产初始计量的进一步完善，方便公司更好的管理数据资产，主要涉及数据资产的使用寿命确定、摊销方法确定、数据资产的减值和处理。

1、数据资产的使用寿命确定。同无形资产一样，数据资产的寿命也可以分为使用寿命确定和使用寿命不确定的两种。例如，已经从地球上消失的动植物的数据资料、极端天气的数据资料和珍贵文物的数据资料、生物化石数据资料等这些珍贵的数据资料，这些数据资料因为具有一定的独特性和罕见性，他们的价值与时间不是呈反比例关系；相反，随着时间越久，未来的研究价值和经济价值会越高。因此，这种特殊的数据资产可以被认为是应用寿命不确定的。

企业在外购买的数据资产，其寿命主要取决于买卖双方购买时约定的使用期限，同时还受到外部社会环境、可替代的新的数据资产和法律法规的规定等方面影响。当外部社会环境变化，消费者喜好发生改变时，原有的数据资料可能仅需要研究人员重新分析形成新的数据资产；但也可能原先数据资产失去其价值，需要工作人员重新对数据进行收集和分析。对于企业自己收集分析形成的数据资产，如果其他竞争者用新的技术手段挖掘出新的数据资产替代品，也可能会大大加速企业当前使用的数据资产折旧，缩短资产寿命。对于企业收集的来自于公众的数据资料，也存在可能因为国家保护隐私等新政策的出台而被迫停止使用，使数据资产寿命终止，同时也不存在残值。

2、数据资产的摊销方法。对于数据资产的摊销，目前学者们有两种声音：一部分学者认为有存续年限的数据资产通常是依据合同确定使用年限的。例如：某些项目产生的数据资产的价值和项目存续时间有关，当该项目结束，数据资产往往会失去其具体价值，但是总体价值未必会消失，且总体价值通常和时间因素关联紧密，数据资产的总体使用寿命较难确定，不适合做摊销的处理。另一部分学者认为企业数据资产价值确定后，可以在项目中应用，其价值也会在项目中转移到研究对象之中，所以为了真实反映数据资产的价值，应该合理摊销，可以用直线摊销法和加速摊销这两种方法。直线摊销法相对简单，不易出错，财务人员上手较快，但是存在不能较好地体现数据资产的实际价值和变化的问题，同时数据资产的价值具有较高的不确定性，采用直线法可能难以反映数据资产的真实价值。加速摊销法，在前期对数据资产计提摊销额较大，后期随着数据资产价值的减少对于的摊销额也逐渐减少，比较符合数据资产更新快、及时性强的特征。

3、数据资产的减值。经济的飞速发展，信息化水平不断提高，与其他类型的资产相比，数据资产的具体价值更容易迅速发生大幅度变化，较易出现贬值。出于会计信息谨慎性的考虑，当国家新政策的出台、行业研究新风向产生、数据资产处理技术升级，这些都会对企业数据资产盈利性产生巨大影响。如果不对数据资产定期计提减值，可能会使该资产的实际价值和账面价值产生较大的差距，让公司有虚增资产造假的嫌疑。

由于我国对数据资产的研究尚处于较早阶段，研究和评估方法还处于起步阶段，也没有完善的积极交易市场，所以建议企业采用专家评估的方法，定期请评估机构的专业人员对企业的数据资产进行评估计量，对此类资产的账面价值进行减值测试，结合专家意见评定数据资产当前可以收回的价值，与账面价值进行对比，当可以回收的价值低于数据资产现在的账面价值时，把两者之间的差额计入数据资产减值，对数据资产重新确定新的账面价值。

4、数据资产的处理。数据资产在该企业项目结束后，其打包的数据信息依然有价值，可以进行转让处理，为企业带来收入。而对已经失去价值的数据资产，预计转出也不能带来经济利益流入，依据规定公司需要对该项资产做终止处理。目前，对数据资产的处理大概可以分为两种情况：一种是在项目结束后仍然有价值的数据资产，可以以该数据资产出售时，实际收到的价格计入营业外收入，同时可以将数据资产相关账户的余额冲销，处置时产生的差异可以计入当期损益；第二种是确定对企业已经没有价值，也没有办法把数据信息打包处理，给企业带来经济利益流入，这种情况下需要对该项数据资产进行报废处理，终止数据资产的确认，同时需要把该项数据资产的账面价值转入营业外支出等科目。

三、数据资产的披露

目前，我国与数据资产相关的准则较少，各个企业也处于初级起步阶段，对数据资产的处理规范性较差，在确认方面疑义较多，且价值计量方面仍有一定的操作空间，可能会对企业外部的投资者、政府、社会公众造成一定的误导。所以，企业应该对自己的数据资产进行合理披露，展示企业拥有的数据资产的投资价值，如何运用该资产为企业创建收入，增加数据资产的可靠性。在披露框架的选择上，可以参考无形资产的报告框架，两者相似性较高，作为表外信息披露可靠性较高。

综上，数字化脚步不断加快，数字经济也不再局限于第三产业，第一产业的数字化农业，第二产业的数字工厂也在逐渐发展，在企业生产、经营、管理、销售等方面都在逐步运用。但是，目前我国学者和专家对数据资产的研究还处于初期阶段，我国众多企业的数据信息没有被充分挖掘，已挖掘出来的数字资源也不能简单的等同于数据资产，依然需要进行判断是否符合资产确认条件，能否给企业带来经济利益，再进行确认和计量。此外，虽然数据资产与无形资产有众多相似之处，但是数据资产具有可复制性，这是无形资产没有的特性，因此数据资产不能作为无形资产的一项进行核算。对数据资产高质量的确认与计量，可以帮助企业更好地解放数据资源的价值，对多方参与者有重大意义，同时也可以促进财务领域变革。