企业数据资产的会计处理研究
2023-05-26刘港慧赵伟
刘港慧 赵伟
【摘 要】数字经济时代正处于蓬勃发展时期,数据已然成为企业重要生产要素。在全力促进数字经济与实体经济深度融合的背景下,激活数据要素价值显得格外重要。论文从数据资产的定义及特征出发,分析数据资产纳入会计核算体系的相关条件,给出不同数据资产类型的会计计量方法,进而提出数据资产列报及披露的相关要求,以望为数据资产制定会计准则提供一些参考。
【关键词】数据要素;数据资产;会计计量;列报及披露
【中图分类号】F275;F49 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2023)04-0188-03
1 引言
21世纪以来,全球进入数据时代蓬勃发展时期,“大智移云物区”技术已成为核心关键,最新技术使得人们生活方式以及商业模式都在进行天翻地覆的改变。在新的经济发展格局下,以数据为导向,实现资源的最优配置和再生,实现经济的高质量发展,将成为推动中国经济持续健康发展的新动力。在2020年,国务院正式对公众发布了这一消息,数据与劳动力、土地、资本、信息一起成为了生产要素。在释放数据要素潜力方面,国家一直坚持体系布局,倡导构建数据要素交易制度。在这个时代,把数据作为一个关键的生产要素,通过法律上的独特化,转化为公司的财产,是企业在竞争中取胜的一种重要方式。按照《企业会计准则》中对会计信息质量的要求,应当对其所掌控的数据资源进行及时的确认,既可促进新经济时代下的会计处理与信息披露,又可帮助企业更好地适应新的经营管理方式,为依法缴纳税款奠定基础。企业应当合理地对与数据资产有关的业务进行会计处理,并定期地对数据资产的信息进行列示,将更多对公司价值有重要影响的表外信息纳入财务报表中,从而提升财务报表的信息含量,有助于信息用户更好地评价公司的真实价值,并作出合理的投资决策。
2 数据资产概述
2.1 数据资产的定义
最早Richard E. Peters对数据资产的界定是指那些拥有明确的、已经被资本化或者被公司拥有并且能够带来长远利益的数据。近年来,我国学者对数据资产进行了深入的研究,张俊瑞等(2020)参照无形资产的定义,将数据资产界定为由企业拥有或控制的具有数据化形态的可识别非货币性资产。谭明军(2021)在比较了数据资产和数字资产和信息资产之后,将数据资产重新定义为:使用现代技术,对用户行为信息和公共信息合法获得的信息进行数据采集、数据挖掘和数据活动,最后产生的可以为公司提供有价值或潜在价值的数据资源。黄伟华(2022)认为数据资产是以电子形式存储于物理介质中的一种资源。2021年12月,中国信通研究院云计算与大数据研究所等单位联合发表的《数据资产管理实践白皮书(5.0版)》中,对“数据资产”的定义是:企业所有并掌握的,并以实物形式或电子形式记录下来的数据,如文档资料、电子数据等,为其提供了潜在的经济效益。
2.2 数据资产的特征
2.2.1 非实体性
数据资产是一种没有物理形态的、存储在一定的媒体中的一种资源,它不会因为使用而损耗、消耗,并且在存续期内可以被无限使用。这种存在形式便于以后对数据资源的抽取、分析、处理,更好地维护数据资产。
2.2.2 非货币性
数据资产属于非货币性资产,数据资产将来给企业带来的经济利益是不固定的。这与同样是数字经济的产物法定数字货币不同,数字货币一般指的是基于区块链技术的虚拟货币,仍然为货币性资产。
2.2.3 经济性
数据资产预期能为企业带来经济效益。经过加工处理、挖掘与分析相关信息形成的数据资产,可以有效地提高企业生产经营活动效率,同时对企业不同产品进行合理定价,让企业在市场竞争中获得优势,获取更高的利润。数据资产能否产生价值,不仅依赖于数据本身,更依赖于数据使用者能力。如何有效地利用数据挖掘技术,有效地提高数据资源的利用水平,已成为当前亟待解决的问题,这就造成了企业对数据资源的控制力和使用效率的差别。企业对数据资源进行处理整合,形成对自己有利的资产,其处理整合过程具有保密性,以及所形成的数据资产抽象化。
2.2.4 时效性
在数据时代,数据资源具有积累性,同时也会不断改变,例如,关于市场消费者的消费行为数据资源,影响因素较多且复杂,消费倾向在不断变化,1年前的用户行为趋向,消费者喜好等信息在今天对企业的运营影响已经不再重大。对于数据资源形成的数据资产而言,其具有較强的时效性,针对数据资产这一特征,在后续计量也应当有所考量。
2.2.5 风险性
数据资产的风险是多种多样的,例如,数据通常与个人信息有关,若不能有效地保护数据的隐私,不但会给公司造成损失,还会导致公司被起诉。此外,因为数据资源会受到外界的干扰,所以数据资产的价值会有很大的变动,这就给公司造成了很大的风险。
2.3 数据资产的分类
2.3.1 自用型数据资产
对于这一类的数据资产,企业出于自身的生产和运营的需要而将其保留下来,大致可以划分为两类:一是利用符合数据资产确认条件的数据资源,将其应用到与公司有关的业务过程中,以减少运营成本和风险,从而为公司带来利润;二是运用数据资产对公司经营进行优化,成为公司经营管理的一种手段,从而使公司的经营效率得到提升,从而间接为公司创造经济利益。
2.3.2 交易型数据资产
对于此类数据资产,企业不是用于自己内部的经营决策,而是为了赚取收入和成本的差价。来源主要有两种:一种是企业自行研究开发形成数据资产;另一种是企业自外界购买数据资源进行加工处理满足数据资产确认条件。企业可对此类数据资产使用权进行出售,也可对其所有权进行出售。
3 数据资产纳入企业会计核算体系的条件
3.1 预期产生经济利益
资产的本质特性是它是否能够为企业提供经济收益,而在企业的经营过程中,数据资源是否能够产生经济收益,跟它的相关有用性有很大的关系。与此同时,企业对数据资源的使用方式也会对它产生很大的影响。如果有确切的证据证明,数据资源带来了经济效益,则应将其视为一种资产,并在随后的时间内加以衡量。
企业可以通过下列两种方法来使用数据资源:
一是企业通过对数据的分析,来支持自己的商业决策,并以此来推动商业的发展。企业管理层对公司的经营情况进行全面的了解,对公司的产品和运营进行改进,对用户的有效需求进行预测并对其进行指导,从而达到了精准营销的目的,并为其提供了消费信用等。在这样的模式中,企业可以利用数据资源来构建自己的竞争优势,从而获得额外的收益。因此,我们可以预测,在未来的商业活动中,将会有更多的财务收益流入。二是公司利用自己的数据资源、行业经验和计算能力,利用数据挖掘技术,从中提取出有价值的信息,为顾客提供咨询服务或行业解决方案,并对顾客收费。在这种方式下,企业可以利用数据资源,将其转化为经济收益,从而为公司创造更多的价值,为公司带来更多的经济利益流入。
3.2 企业有能力对数据资产进行再加工处理
在前文对数据资产的定义中,企业通过对数据资源的抽取和分析,将其转化为有价值的数据资产。所以,当企业拥有了对数据资产进行更新和再加工的能力,这是数据资产持续有价值的保证,也是将数据资产纳入会计核算的重要前提。
3.3 价值能被可靠计量
对资产的会计处理与会计确认之间有着不可分割的联系,会计确认主要分析的是这项经济交易对要素是否有影响,但是这并不足够,还需要对影响程度的多少作出判断,这就要求取得资源的成本可以用货币来衡量,否则,仅仅从定性的角度,缺少定量的角度,都不能满足会计处理的要求,不能对数据进行资本化处理。在获取数据方面,企业可以自行研究开发,因而会有人力、软硬件等方面的投入。同时,公司也可以向外部采购数据资源,但是这些资源也是要付出代价的。只有在能够可靠地衡量获取这种数据资源的费用时,才能将数据资产进行资本化处理。数据资产需要合理方法进行估值,这是数据资产纳入会计核算体系不可或缺的条件。对于数据资产的初始确认金额需要有恰当的确认方法,需要减值测试的数据资产也需要有合适的方法,可以根据数据资产的影响范围以及应用场景进一步衡量数据资产的价值。
4 数据资产的会计计量
4.1 自用型数据资产
对自用数据资产而言,它的存在所带来的收益与公司的生产运营密切相关。对这类数据资产,如果其获取途径是企业自行研究开发,则應以其资本化的研发成本为初始计量金额;另一种是从外部购买数据资源,当企业通过数据挖掘处理等过程,最终达到可利用的状态时,可将所支付的对价金额作为最初确认的金额。由于数据资产具有较强的时效性,当市场环境和消费者行为倾向发生改变时,数据资产的价值也会出现变动。按照决策有用观理论,会计信息需要真实、准确地反映出公司的资产状况,以及可能存在的风险和损失,既不能对资产或收益进行过高估计,也不能对负债和费用进行过低估计。后续计量则采用成本模式,对数据资产进行摊销或减值测试。刘雪莹(2022)认为在对数据资产的价值摊销时,可以以无形资产摊销的处理方法为参照,对于预期产生利益期限确定的数据资产,应该选择合适的摊销方法,展开合理的摊销。对于期限不确定的数据资产,应该在每一会计期末对其展开减值测试,将预期产生利益的折现与账面价值进行比较,当出现减值时,应该计提减值准备。但是,如果是为了更好地服务企业而展开的更新维护工作,如果是在更新范围较广、维护成本较高的情况下,那么在符合数据资产核算条件时,应该将其视为新的数据资产进行确认,在其他情况下,可以将其划为期间费用来进行确认。
因为数据资产的特殊性,随着时代的发展、科技的进化,数据资产的形成手段会透明化,逐渐不独特,无法给企业运营带来商业价值,或者是企业可以将自用的数据资产在估量其价值最大时重分类为销售型,以获取此数据资产最大收益,使得企业不必承受时间的风险。
4.2 交易型数据资产
就交易型数据资产而言,公司为了获利而持有。对这一类型的数据资产,其获取途径一种是企业自行研发,其初始计量方法与自用数据资产一致;第二种情况是从外部购买数据资源,当企业通过数据挖掘、分析处理等过程,最终达到可出售的状态时,就会将所支付的对价金额作为最初确认的金额。后续计量采取公允价值模式,将数据资产的公允价值与账面价值之间的差额,记入“其他综合收益”科目。数据资产的形成过程,是经过了很长一段时间的数据资源积累,并进行了对数据资源的挖掘、处理和分析。对于数据资产,它的变现周期可以被理解为一个营业周期以上,它是一种非流动资产。所以,将此类数据资产的公允价值与账面价值的差额计入其他综合收益,在出售时将待售期间其他综合收益金额转至损益类科目。如果公允价值发生了很大的变化,那么就应该对其进行减值测试,对其进行深入的研究,从而对其的价值变化的原因进行深入的分析,从而对其进行计提减值准备,或者对其进行更新优化,以适应市场的需要。
5 数据资产的列报及披露
5.1 单独设置“数据资产”披露
对于数据资产的信息披露,张俊瑞和危雁麟(2021)认为在资产类单独设置“数据资产”科目进行列示更为合理,在资产负债表中,将数据资产划分为以自用为目的的数据资产和以交易为目的的数据资产,两种类型的数据资产的账面价值合计金额作为数据资产项目的列报金额。以自用为目的的数据资产初始账面价值可以使用数据资源加工成本来衡量,包括人工成本以及技术成本,使用期间进行减值测试。以交易为目的的数据资产,期末账面价值为市场公允价值。程竞(2022)主张对于交易型数据资产计入“其他综合收益”科目的公允价值变动额,在利润表中可将此部分金额归类为其他综合收益下以后将重分类进损益的其他综合收益。
5.2 其他相关信息在附注中披露
附注是财务报表中不可缺少的一个重要部分,其在财务报表中的作用也日益突出,它对企业有关事项的信息进行了详尽的披露,是四表的一个重要补充,对有关事项进行了补充说明,让报表使用者对公司的经营情况有一个更加清楚的了解。
数据资产作为新时代的产物,经济发展离不开数據的支持,然而它对没有接触过此概念的外部投资者来说,是一种非常陌生的东西。因此,为了更好地为报表使用者提供服务,应该在附注中对数据资产的有关信息进行披露。按照数据资产的分类披露相关信息,自用型数据资产应当披露的信息包含但不限于:资产选用的摊销方法及选用依据、减值测试与否及测试方法、应用范围及场景。交易型数据资产应披露的相关信息包含但不限于:市场受众群体、销售定价依据。
6 结语
实际上,伴随着数字技术与数字经济的持续发展,数据资产在各种类型的企业中已经变得非常普遍。在数据时代,数据资产是一种可以给公司带来经济效益的资源,它的会计处理和信息列报的水平,可以更好地满足投资者对企业价值的信息需要。企业数据资产信息的存在和数量,不仅会对信息用户对公司价值的评估产生影响,还会成为一种能够为公司带来经济利益的资源,其会计计量和信息列报及披露程度同样会对投资者对企业价值的评估产生影响,所以在数据资产的会计处理方面,政府应当对其制定规范统一的制度来维持市场秩序,同时企业也应当不断学习,加强对新时代会计体系的研究,促进企业在市场经济中长期稳定发展。本文将数据资产纳入会计核算的条件和会计计量方法进行详细说明,对数据资产的列报信息进行规范,降低了市场中的信息不对称,提升了会计信息的质量,让信息使用者对数据资产的信息需要得到充分的满足,从而可以让外部投资者对公司的数据资产和运营情况有更多的了解,从而能够作出更正确的决策。从企业的角度来说,对数据资产会计处理进行规范,这对企业在数字经济时代能否实现可持续的经营有着重要影响,对企业实现更好的发展起到促进作用。
【参考文献】
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