互联网企业数据资产的会计处理与列报披露研究

肖文静 （郑州大数据发展有限公司 河南郑州 450000）

一、引言

随着智能终端时时处处监测和收集数据，每个人无时无刻都被贴上年龄、性别、收入、行为等数据标签，人人都是数据的来源和载体，丰沛的数据流量被互联网企业加以挖掘和营运，衍生出无限商机和价值。2020年4月，国家明确将“数据”列为五大生产要素之一，数据要素资产化已成为建设数字中国不可或缺的一部分。互联网行业上市公司近三年平均市净率高达5.71，重要原因之一便是数据资产带来的企业价值增值，但实践中仅有少数互联网企业在附注中提及数据要素或数据资源，作为重要战略资源的数据资产依然被排除在会计核算体系之外。

二、数据资产的确认

（一）数据资产的确认条件

学术界对于数据资产定义的探讨随着数字经济的革新而不断变化，但目前尚未达成明确统一的界定。本文结合现有理论成果及互联网企业实务，认为符合以下条件的数据资源可以确认为数据资产：

1.产生于企业内部经营或者外部交易活动。互联网企业数据可以从内部经营中挖掘产生，如电商平台根据用户搜索关键词、浏览网页、停留时间、购买评论记录等数据分析提取出用户的“可能喜欢”，实现精准营销，提高从流量到订单的转化率，降低运营成本。互联网公司也可从外部交易中获取所需数据，如贵阳大数据交易所可提供交通、气象、医疗等近40个行业的4 000余类数据交易；或直接向产业链上下游合作伙伴、中关村数海等数据供应商购入。

2.在合法合规的情况下由企业拥有或控制。会计准则对于资产的确认条件之一是由会计主体拥有或者控制，数据资产化同样不可避免地要克服资产确权的问题，没有明确权属的数据资产无法溯源质量问题、无法解决滥用问题，也无法进入会计主体报表。如果数据资源为多年积累的行业经验信息、内部信息化应用系统资料（如ERP、OA），资产确权无争议。但对于源自互联网、物联网等平台的用户数据（如个人地理位置、行为数据等）的产权则存在争议，有观点认为数据所有权应属于被记录主体。本文认为，此类合法收集和自身生成的平台用户数据可以归属于互联网企业，一方面，聚合后的数据才具备可利用的价值，个体数据要素无法产生经济价值，因而不具备资产特征；另一方面，即使企业不拥有资产，但可对投入技术、资本、人力等获得的数据资源行使控制权，仍符合会计准则对资产的定义。值得注意的是，由于数据资产权属现阶段在法律层面的模糊，互联网企业还要确保确权的合法合规，只有在保证消除法律风险的前提下，才能将数据资源作为资产。

3.能够为企业带来未来经济利益流入。数据资源的收益通过两种途径实现：其一，将数据产品作为标的直接租售，如电商平台向制造商租售销售数据、微信为抖音提供一键登录平台从而与抖音共享注册用户数据、金融APP向保险公司租售基于消费者行为和信用的数据库；其二，数据资源通过对互联网企业的价值驱动作用实现间接收益，如抖音基于平台用户浏览类别和点赞数据帮助合作广告商精准推送从而创造衍生收入、京东依托强大的算法优化配送效率和降低配送成本等。

4.价值可计量。数据资产目前尚无普适的定价标准和健全的交易机制，但其价值并非无法量化，基于经济实质可依其投入价值或产出价值估值。理论和实践中接受度较高的估值方法包括：（1）成本法：基于数据资产达到预定可使用状态前已发生的相关成本确定其价值，评估值=数据获取成本+数据开发成本，是对前期投入成本进行必要补偿的价值参考。（2）市场法：随着贵阳、深圳、北京等地数据交易所的建立和数据交易的日渐公开活跃，可参照同期同类数据资产的交易价格确定其价值，评估值=可比参照物市场价格×修正系数。（3）收益法：立足于数据资产未来产出效益的现值衡量其价值，评估值=∑[预期增量收益 i/（1+ 折现率）i]。

（二）数据资产的科目设置

关于数据资产通过何种会计科目记录，有观点认为，数据资产是数字经济时代的新型无形资产，应在“无形资产”科目下设置“数据资产”二级科目反映。但本文认为，数据资产虽然具备无形资产的一部分特征，但同时具备不同于无形资产的特性，如数据资产的初始价值可能源自历史成本、公允价值等，但无形资产的计量属性只有历史成本；数据资产价值会因数据挖掘开发技术的革新、时间空间环境的变化而发生较大波动，并非随时间和工作量而损耗摊销。因此，应单独设置“数据资产”一级科目确认和计量，并基于数据资产独有的特征和需要设置相应明细科目，如表1所示。

表1 数据资产科目设置

三、数据资产的计量

数据资产按照用途不同，可以分为自用资产和交易资产，两类资产适用不同的计量属性：自用数据资产服务于企业内部价值链，其获取成本能否换回足够回报是信息使用者关注的重点，往往不存在可比的同类交易价格，但其投入价值在企业内部有明确的信息资料记载，此类数据资产以历史成本作为计量属性，更能体现会计信息的可靠性；交易数据资产用于对外交易和共享，2021年我国数据交易市场规模已达1 500亿元，虽处于成长期，但基本可提供活跃的市场交易价格，此类数据资产适宜以公允价值作为计量属性，更能反映其自然增值特性。本文对数据资产初始计量和后续计量的构想如下：

（一）数据资产的初始计量

1.内部经营取得的数据资产。企业内部自行开发数据资产需经过采集清洗阶段和挖掘分析阶段，其初始计量成本主要为原始数据购置成本、硬件折旧与软件摊销、数据工程师人工成本等。采集清洗阶段，从海量原始数据要素中提炼有价值信息的复杂性和不确定性较大，此阶段支出常常费用化处理，期末转入当期损益；挖掘分析阶段类似于无形资产的开发阶段，符合资本化条件的支出应该予以资本化处理，在数据资产达到既定用途后转入“数据资产——自用资产”或“数据资产——交易资产——成本”科目。

2.外部交易取得的数据资产。外部交易取得的数据资产初始计量成本包括购买价款、相关税费、交易手续费、存储成本、传输费用、相关人工支出等。对于外购后直接达到可使用状态的数据资产，可直接确认为“数据资产——自用资产”或“数据资产——交易资产——成本”；对于外购后需要进一步挖掘分析处理的原始数据，最终转化为数据资产的风险和不确定性较小，可参照挖掘分析阶段资本化处理。

3.其他特殊方式取得的数据资产。以接受投资、债务重组、非货币性资产交换、并购等特殊方式取得的数据资产，应参照相关会计准则的规定进行会计处理。

数据资产的初始计量见表2。

表2 数据资产初始计量

（二）数据资产的后续计量

1.数据资产的后续支出。数据资产的业务附着属性，意味着其后续发挥经济价值时，需要伴随着互联网业务和交易场景的迭代而维护与更新。对于日常运维、存储等常规处理成本，不会对数据资产价值产生重大影响，可直接费用化计入当期损益；对于扩充数据容量、延长使用寿命、提升数据质量等使资产价值发生重大调整的事项，应当在升级时，将数据资产账面价值转入“数据资产——在建”，并将升级支出资本化归集于此科目，完工时将在建数据资产转入自用数据资产账面价值或交易数据资产成本，追加数据资产的账面价值。

2.自用数据资产的摊销和减值。以成本模式后续计量的自用数据资产，需要在预计使用期限内的期末计提摊销，摊销额计入备抵科目“数据资产累计摊销”，并在出现减值迹象时进行减值测试和计提减值准备，减值额记入备抵科目“数据资产减值准备”。

（1）摊销期限的确定。相较于传统资产，数据资产的可复制和高时效属性使得其经济使用寿命的确认更为复杂，可依次从以下方面考虑：当数据资产与所附着的产品或业务高度关联时，可参照产品的生命周期或业务合同周期估计其经济使用寿命；无明确附着物时，可参照行业内关于同类数据资产的保护及限制性规定或技术指引；上述两项均不具备条件时，可综合考虑数据资产能够产生经济利益的实质期限；存在充分证据表明确实无法确定期限的自用数据资产，可不计提摊销。

（2）摊销方法的选择。数据资产在经济寿命初期往往具有更强的时效性和更高的经济价值，随着竞争对手不断挖掘更优质的同类数据、数据资源提取和加工技术更高效、目标客户群体选择偏好和消费结构改变等，数据资产贬值的频率和速度将加快。本文认为，对自用数据资产应采用加速摊销法，如果数据资产提前淘汰则损失及风险较小，这同时也符合会计信息质量的谨慎性和可靠性要求。

（3）计提数据资产减值准备。当出现数据由隐私转为公开、经营环境和法律环境发生重大不利变化等迹象时，应对数据资产是否减值进行测试。若可收回金额低于账面价值，说明该数据资产已发生减值，按照二者的差额计提减值准备，记入“数据资产减值准备”科目。此外，对于具有业务附着性的数据资产，应对与其共同产生现金流量的资产组进行减值测试，从资产组中剔除归属于其他资产的部分，最终确认数据资产的减值损失。

3.交易数据资产的公允价值变动和出售。

（1）公允价值变动。由于数据资产市场需求的波动性，以公允价值模式后续计量的交易数据资产应在每期期末以公允价值为基础调整账面价值，来反映市场对该项资产的估值和预期，从而提高会计信息的相关性和及时性，差额记入“公允价值变动损益”科目。

（2）出售。让渡交易数据资产复制后的副本可按实际价款，确认为“主营业务收入”，同时将相应账面价值、复制成本、储存费用及传输费用等结转入“主营业务成本”。

数据资产的后续计量见表3。

表3 数据资产后续计量

（三）数据资产的终止计量

已失去使用价值的数据资产应终止计量，将自用或交易数据资产的账面价值结转核销；处置过程中发生的安全清理销毁费用或收到的回收价款等，记入“银行存款”科目；主动处置回收的情形下，将上述处理后的差额记入“资产处置损益”，因储存硬件故障、云盘服务器损坏、操作失误误删等意外情况而被动处置回收的情形下，将上述处理后的差额记入“营业外支出——非流动资产报废”科目。

四、数据资产的列报与披露

对于满足确认条件的数据资产，应在财务报表非流动资产中以“数据资产”一级科目列报，为使利益相关者全面了解数据资产的真实价值，还应在附注中充分披露以下信息：

（一）数据资产的基本信息

影响数据资产价值定量的其他财务基本信息，如所属会计期间内数据资产的分类、计量属性，自用数据资产的预期使用年限及摊销方法、减值原因及测试方法，交易数据资产公允价值变动原因及评估方法等均应纳入附注披露范围。数据资产所附着的用户、产品、渠道是刻画其立体特性的三个维度，管理层有必要在附注中构建业务基本信息的披露框架（见下页表4），以便财务报告使用者全面理解此项新型资产的价值特性。

表4 数据资产关键指标披露

（二）数据资产的风险信息

数据资产具有高风险和不确定性属性，存在短期内价值膨胀和归零的可能性，基于会计信息的谨慎性原则，应当将其潜在风险信息充分告知财务报告使用者：数据资产是否存在所有权、使用权权属分歧或法律纠纷，对国家法律、行业规范以及个人隐私的遵守情况，为防止数据资产泄露所采取的安全保障措施，对于数据资产可能贬值的风险应对策略等。

（三）数据资产的技术信息

数据本身无法产生价值，数据资产的价值建立在成熟的技术基础之上，附注中应当披露数据资产所获得的技术支撑情况，如当前所依赖的挖掘存储及运维工具、数据资产的开发程度和效率、历年的研发资本及人力投入、持有的数据及数据开发专利数、人才储备情况等。

五、结语

本文对互联网行业数据资产确认计量和列报披露展开探索性的梳理，以期引起学术界和实务界更深入的讨论。对于互联网企业个体而言，数据资产入账入表可改善其在资本市场的信息不对称，使“数据变现”不再停留在口号；宏观层面，数据资产的统一规范，能够打破数据交易壁垒，而数据的激活和流动可大力促进国家产业转型。