数据资源会计处理方法对企业财务风险的影响及对策

王歆懿

【摘  要】经过长期研究讨论，数据资源被认为是一项新型资产并存在两种主要的会计处理方法：一是按照其持有目的、形成方式、业务模式以及预期消耗方式将其划分为存货或者无形资产；二是建立“数据资产”这一新的一级科目并按照数据资源的持有目的、形成方式、业务模式以及预期消耗方式将其分为“自用”“交易”两类，并于一级科目之下设立“自用”“交易”两个二级科目，分别采用历史成本法与公允价值模式进行初始与后续计量。这一新型会计要素纳入会计核算体系之后将影响企业的财务风险。论文就两种不同的会计处理方法对企业财务风险的影响进行分析并提出对策，以帮助企业在数据资源引入会计体系之后实现企业短期业绩、长期发展战略和数据资源的有效融合。

【关键词】数据资源；会计处理；财务风险

【中图分类号】F275；F233                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）01-0191-03

1 概念

1.1 数据资产

数据资产是由企业所拥有控制的能够为企业带来经济利益的数据资源，它通过现代计算机技术进行数据采集、挖掘与分析，围绕企业的生产经营活动与企业用户信息两个中心展开并形成对企业未来决策有用的数据信息实现企业价值增值，最终形成能够为企业带来价值或潜在价值的数据资产。数据资产价值得以实现的过程也是企业价值得以攀升的过程，数据资源为企业创造价值的方式与过程均说明数据资产具有明显的未来属性，其与未来的联系更加紧密。当前，针对数据资产会计处理方式有两种主流看法：一是將数据资产按照持有目的、获得方式、业务模式以及预期消耗方式对将其划分为无形资产或者存货；二是设置“数据资产”一级科目并在新的一级科目之下按照数据资产的持有目的将其划分为自用和交易两种类别并设置“自用”“交易”两个新的二级科目。

1.2 财务风险

财务风险一般是指企业筹措资金之后因为偿债能力、营运能力以及盈利能力不足从而导致企业没有充足的资金偿还企业贷款产生的利息，能够造成企业财务风险的因素很多，除去企业自身的盈利、营运以及偿债能力等内部因素，还有企业外部的行业环境、宏观经济状况以及技术市场变化等外部因素。现在当人们谈及财务风险时，通常会考虑企业的盈利能力、营运能力、偿债能力、现金流能力、经营管理能力、资本水平、资产质量、发展能力以及多元经营能力，这9个方面并非相互割裂、独立存在，而是一荣俱荣一损俱损的整体。数据资产这一新型资产的介入，必然会对企业生产经营业务活动的各个环节以及企业投资融资战略的每个层次造成冲击。数据资产的会计处理方式会从企业生产经营的成本源头介入，最终波及企业的资产效率、资本引入以及未来发展与扩张战略。因而我们不仅应当关注如何对数据资源作出合乎逻辑的会计处理，更应当关注每种会计处理方式下其对企业造成的财务影响与经济后果。

2 数据资产会计处理方法及其对企业财务风险的影响

2.1 归类为无形资产或者存货

2.1.1 划分为无形资产的数据资产

划分为无形资产的数据资产有企业内部使用与外购取得两种类别，前者初始计量时存在资本化问题，由于会计稳健性原则，无形资产的资本化条件非常苛刻，自用的数据资源往往在满足资本化条件时就已经消耗企业大量的研发费用，这些费用计入当期损益将会造成企业当期利润大幅下降甚至出现负数，与此同时，数据资产本身的账面价值也会被严重低估。无形资产后续摊销的计量模式不适合数据资产，相比于无形资产稳定的摊销与规律的价值变动计提方式，数据资产显然在价值波动上幅度更大、频率更高并且数据资产没有有形损耗，在资本化之后其价值可能不减反增，衡量与评估数据资产的重点在于其给企业带来的未来的价值而并非其过去发生的成本费用。以上问题将会严重影响企业的成本管理能力与盈利能力以及企业的资产质量评估与资产结构分析。数据资产开发与经营风险远高于一般无形资产，投入与产出存在极大不对称性，因而未来价值不确定性极高，当资本化标准不恰当或者过于严苛时会给企业带来现金流风险，最终影响企业的偿债能力导致企业破产。除此之外，由于数据资产存在价值波动频率高、幅度大的特征，增值或者贬值幅度大，并且使用时限差异大且不存在有形损耗，划分为无形资产的数据资产可能会让企业产生大量的摊销费用进而提高企业成本，不仅给企业的成本管理带来压力，还不利于企业的资产管理和资产结构分析。企业无法准确判断数据资产的资产质量与相对应的资本投入水平，无法精准及时评估投产效应与企业发展能力，进而企业无法制定出具有前瞻性的多元经营战略。

2.1.2 划分为存货的数据资产

对于划分为存货的数据资源，如何全面准确地对存货成本进行初始确认以及适时迅速地确认存货减值准备是需要重新考虑的问题。数据资产并非一般存货，价值涨跌频率更为频繁，涉及的生产经营活动的范围更为广泛，与企业业务结合得也更为紧密，并且形式流程也更为复杂烦琐，因而成本的确认与划分难度更大，价值变动也更加难以监控。难以确认成本与价值频繁变动的存货会让企业存在成本管控风险与盈利压力，企业难以确定成本费用与数据资产价值的逻辑关系，进而无法准确定位数据资产的成本与价格，从而无法有效实现企业的盈利战略和提升利润水平，成本界定的障碍会进一步影响企业对资产的运营能力和运营效应的评估，企业无法确定生产数据资产的固定资产或者无形资产的损耗以及效应，无法掌握不良资产水平，进而对企业制定合理的资本引入与投资战略形成障碍。同时，企业无法利用数据资源与企业掌握的数据资产对企业当前的产品或者服务提供技术支撑，也很难根据企业所掌握的数据资源为企业描绘的产品或者服务蓝图中纳入数据资源和数据技术，企业最终难以形成具有足够特殊性、专业化的核心产品和服务，难以通过自身的竞争力征服消费者和市场。所有这些均会影响企业通过数据资源进行专业化的纵向发展，依靠产品强化其核心竞争力、提升企业在行业内的竞争力也无法使企业通过多元化扩张战略在企业上下游形成经济利益同盟，或者在其他行业实现业务拓展。可以说对数据资源成本把控的丧失不仅会危及企业现有的产品和服务，更会影响企业对消费者与客户的吸引和稳固，进而最终让企业失去对市场的把控和进一步拓展市场的机会。

2.2 设置“数据资产”新一级科目

2.2.1 自用的数据资产

设置“数据资产”这一新的一级科目，并按照持有目的、形成方式、业务模式以及预期消耗方式在一级科目之下设置“自用”“交易”两个二级科目。自用的数据资产采用成本模式计量，后期价值变动计入“资产减值准备”并对其进行摊销，这里的摊销方式与无形资产有所分别，需要充分考虑数据资产形成过程、企业生产经营活动以及业务模式的特征来制定合适的摊销方式，而并非完全照搬无形资产的摊销模式。值得注意的是，对于成本的确认方式，摊销的重新考虑以及价值波动的附加考量能够有效缓解企业成本管理的压力，重新确立数据资产介入后成本管理的新模式、摊销费用的进一步精确能够有效提升企业盈利能力和现金流水平，使企业现金流更加稳定从而降低企业财务风险。附带的价值波动考察能有效提升企业资产管理水平，进而为资本引入战略和未来的投资决策提供准确信息。但新型的摊销模式与成本确认方式也存在很大的不确定性，需要依靠会计人员成熟的会计判断以及从业经验的积累，但是数据资源的交易与事项属于新兴领域，行业内普遍缺少对其充分准确的认识，因而尽管现行初始计量模式对成本的确定以及后续计量中对摊销的革新已经在很大程度上考虑到数据资产这种新型资产的风险性以及不确定性，但在放松会计稳健性之后数据资产的计量与确认是否对企业财务造成滞后风险还有待商榷。

2.2.2 交易的数据资产

交易的数据资产在初始确认时采用公允价值模式计量，后续计量的方式可以采用公允价值模式也可以采用评估法进行计量。公允价值模式计量可以采用市价法、类比项目法以及估价法；评估法可以采用收益现值法、重置成本法、现行市值法以及清算价格法。交易的数据资产后续价值变动需要计入“资产减值损失”。根据现有对数据资产的认知，可以说采用评估法计量的合理性和准确性显然比公允价值更高并且符合逻辑。数据资源可以用来交易，但是其真正的价值体现在对企业生产经营效率的提升与资源配置的优化，最终实现企业价值飞升，其作用于企业的现在和未来，因而对于数据资产来说，重要的不是已经发生的成本而是未来将实现的收益，因而使用年限、未来现金流量以及折现率是确定其价值的关键，但是这3项指标都非常难以确定并且经常变动。尽管在公允价值计量模式下能够在一定程度上避免价值计量的信息滞后，但其精确程度显然不足以与评估法“抗衡”。尽管已经设立了新的一级科目，但计量模式的保守和会计稳健性的影响依然会导致对于数据资产价值计量的精确性不足，很大可能低估数据资产价值，进而影响企业对数据资产的研发管理、对数据产品的成本监控以及对数据资产盈利水平的监测与改进。所有这些问题将会影响企业对数据资产的管理、对企业资产结构与资产质量的分析检测与改善，进而影响企业对数据资产的投资战略与融资战略。数据资源已经变成行业环境中必不可少的因素，企业未来专业化发展与多元化经营都无法离开对数据资源的使用与数据资产的建设，因此，数据资产计量的保守与不精确影响的不仅是数据资产的管理，更是企业未来数据技术的发展。

3 对策

3.1 加强研发费用管理，建立适当的资本化标准

在企业内部自行开发数据资产时，应当按照企业的生产经营业务模式准确全面合理地预估研发费用，制定精确合理的研发费用预算。将研发费用实际发生额与预算标准进行比较，分析产生差额的原因并对研发费用加以合理控制。研发费用并非越低越好，而是需要适合企业现阶段的生产规模、业务要求以及技术革新。研发费用也并非一成不变，实际上研发费用的预算标准应当保持一个合理的变化频率以适应企业内部外部瞬息万变的环境。研发费用的管理与资本化标准息息相关，企业应当依据研发费用预算标准与企业生产经营和市场条件制定适当的资本化标准并对该标准加以说明，企业应当准确详细阐述市场客户以及业务模式等与资本化标准联系密切的因素，不断细化并修订数据资源、数据产品的费用信息，当企业对数据资源的成本进行罗列与核算时，不仅应当关注企业内部生产管理的各个环节，更应当聚焦企业外部行业、市场生产要素与生产模式的变革。如果企业对资本化标准进行修订，应当详细说明修订的原因以及修订后资本化标准的新依据。企业的会计人员应当科学量化对于数据资源的资本化标准会计估计，帮助企业内部技术研发部门与项目投融资负责人深刻理解数据资源资本化信息，以现有数据信息为未来的数据资源积累和数据资产研发提供更全面的信息支撑。

3.2 优化数据资产质量

企业应当检测数据资产的投资效益，关注数据资产的产能与使用状况。由于数据资产具有更新换代速度快、增值贬值频率高、价值波动频繁等特点，企业应当着重调查分析数据资产增值贬值等价值波动的原因，对数据资产的市场深入调查分析，获取与数据资产有关的客户信息。通过对影响数据资产价值与产能的内部外部因素以及定性和定量指标的综合分析，找出本企业所在的行业以及业务模式之下，数据资产呈现的特征以及未来本企业、本行业既定业务模式下对数据资产提出的要求。对于数据资产的管理不仅应当分析其过去存在的种种问题，更应当预测数据资产未来的发展趋势，只有这样才能有效提高数据资产质量，调整适合企业未来发展战略的数据资产结构，提升企业整体资产质量与资产管理水平。值得注意的是，企业现有的数据资源应当被企业充分利用，企业应当建立与自身生产经营活动与业务模式相适应的数据资源使用效率指标，并借此衡量数据资产的使用状况与效益。数据资产的价值并非孤立割裂的存在，而是其与其他资产资源的重新整合，企业需要找出合理科学的数据资产与其他资产重新整合的方式，借以实现企业资产质量的优化升级与提高。数据资产是企业能够在节省融资成本之后在企业内部实现资产质量再度提升的关键。

3.3 强化数据资源成本监控

数据资源参与企业生产经营每一个环节并与企业产品密切联系，如何合理确认并对数据资源的成本进行分摊，关系到企业对各类成本的把控和管理，以及对产品价格的确定和企业盈利能力的评估与提升。由于数据资源没有物理形态，参与生产经营环节但未产生有形损耗，对企业价值的贡献也并非产生直接的利润，而是通过提高企业生产经营效率、优化企业资源配置，间接实现企业价值增值。因而传统的成本计量方式无法全面准确估计数据资源发生的成本以及对应的经济价值，数据资源成本的监测需要按照其与生产经营活动以及业务模式的内在逻辑联系来进行判断。在选择合适的成本计量方式之后，企业需要依据经验和其他因素的现状与变化制定并修订数据资源的成本标准，将实际发生的成本与标准进行比较，分析总结差异产生的原因。差异并非总是负面存在，它提醒企业现有的标准可能已经不适应企业未来的发展轨迹或者现有环境中有某些企业没有意识到的因素发生变动。合理的成本监控对应企业的盈利目标与计划的制定，企业必须通过对数据资源成本的把控来实现企业的目标业绩。对成本的控制不仅涉及企业当期的利润，还需要管理者将目光放长远，在制定成本战略与标准时充分考虑到短期业务目标与长期发展战略和计划的平滑衔接过渡。

3.4 制定合理的数据资本引入战略

企业应当充分考察现阶段发展的规模与质量，从而制定适合现阶段的数据资本引入战略。企业应当高瞻远瞩，充分预见在该行业或者其他行业企业专业化发展与多元化经营的趋势并制定合理的发展战略。企业的资本引入战略与企业未来发展战略密不可分，企业的发展战略决定企业的资本引入战略。企业应当充分利用数据资本的投资环境与融资环境优势，在确定企业未来发展战略与方向的基础上，对企业业务扩展和纵向发展计划进行详细描述。在此基础上，确定企业如何运用数据资本进行专业化深入发展，与企业上下游经济利益相关者展开合作形成以产品或服务为中心的经济合作同盟，如何以数据资产为动力在新的行业开疆拓土实现企业的多元化发展，以适应未来行业不可预测的变化，规避企业过度沉湎于专业化发展而造成的系统风险。

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