数据资产的确认、计量和报告

黄世忠　叶丰滢　陈朝琳

【摘要】作为与土地、 劳动力、 资本和技术并列的五大生产要素之一， 数据如何通过会计的确认和计量程序入表反映为数据资产一直是困扰会计界的难点热点问题。本文基于商业模式的视角， 探讨数据资产的确认、 计量和报告问题， 首先概述数据应否入表反映以及如何入表反映的不同观点， 指出商业模式在确认、 计量和报告中所扮演的重要角色， 然后分析如何以商业模式为基础对数据资产进行确认、 计量和报告。本文的研究表明， 从商业模式的角度探讨数据资产的入表问题， 将商业模式贯穿于数据资产的确认、 计量和报告的各个环节， 有助于形成逻辑一致、 前后一贯的解决方案， 具有较为严谨的逻辑性和较高的操作性。

【关键词】数据；数据资源；数据资产；确认；计量；报告；商业模式

【中图分类号】F233      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）08-0003-5

一、 引言

人类社会的经济发展经历了从农业经济过渡到工业经济， 又从工业经济进化到数字经济的历史转变。2021年， 由数字产业化、 产业数字化、 数字化治理和数据价值化构成的数字经济经受了新冠疫情的考验， 继续保持良好的发展态势， 创造的GDP高达45.5万亿元， 占我国GDP总值的39.2%（中国信通院，2022）。预计“十四五”规划结束时， 数字经济占我国GDP的比重将达到一半以上。随着经济形态的转变， 企业创造价值的关键驱动因素也发生了深刻的变化。在农业经济时代， 驱动价值创造的关键生产要素是土地和劳动力； 在工业经济时代， 驱动价值创造的关键生产要素是资本和劳动力； 而在数字经济时代， 数据和智慧资本与土地、 劳动力、 资本一样， 成为驱动价值创造的关键生产要素。中共中央、 国务院2020年发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》， 将数据与土地、 劳动力、 资本、 技术并称为五大生产要素， 进一步彰显了数据在价值创造中的重要性。对于数字经济企业而言， 数据替代石油， 算力比肩电力， 算法就是办法。资产无形化、 数据价值化日益成为数字经济企业区别于其他企业的显著特征。

尽管数据已成为数字经济时代的重要生产要素之一， 是企业特别是数字经济企业保持核心竞争力和提升价值创造能力的关键驱动因素， 但由于现行会计准则对存在较大不确定性的自创无形资产采取比外购无形资产和有形资产更为严格的确认、 计量和报告标准， 导致数据等自创无形资产未能在企业的财务报表上得到反映， 不利于如实反映企业的财务状况、 经营业绩和现金流量， 会计信息的价值相关性呈现不断恶化的趋势①（Lev和Gu，2016；黄世忠，2018）。会计信息价值相关性的不断恶化致使投资者难以根据企业提供的会计信息进行有效决策， 也难以对企业管理层的受托责任进行有效评估， 甚至影響了中小数字经济企业的融资能力和融资成本。为企业创造价值的数据未能确认为数据资产， 已成为数字经济时代最突出的会计问题。破解这一问题， 将为数字经济的进一步发展奠定良好的制度基础。

会计是经济环境的产物， 经济环境的变迁需要会计进行与时俱进的改革和完善。进入数字经济时代， 如何对数据进行确认、 计量和报告从而使其转化为数据资产， 是会计界当前面临的最迫切问题。本文基于商业模式的视角， 系统探讨数据资产的确认、 计量和报告问题。为便于分析， 本文对数据、 数据资源和数据资产进行了区分， 其中： 数据泛指企业拥有、 控制或使用的各种形式的数据， 包括公有数据和私有数据； 数据资源是指企业拥有、 控制或使用的有助于其价值创造但尚未通过会计程序确认、 计量和报告的数字化资源； 数据资产是指企业拥有或控制的有助于其价值创造且经过会计程序确认、 计量和报告的数字化资产。

二、数据应否以及如何入表反映

围绕数据应否确认为数据资产以实现入表反映的目的， 存在着三种不同的观点， 即表内确认观、 表外披露观和无需确认观， 其背后的逻辑基础差异巨大（黄世忠，2020）。这三种不同的确认观也得到了欧洲财务报告咨询组（EFRAG）的印证。EFRAG在2021年发布的《关于无形资源的更好信息： 何种方法最佳（讨论稿）》中指出， 现行会计准则对自创无形资产（如数据资产、 品牌名号、 技术专利、 客户关系、 企业文化等）采取歧视性的严苛规定， 而当企业被收购兼并时， 其自创无形资产却往往能够得到并购方的确认（作为无形资产或商誉）， 这种对自创无形资产和外购无形资产区别对待的会计处理方法， 缺乏逻辑基础， 广受诟病， 导致内涵式发展的企业与外延式扩展的企业在会计信息方面缺乏可比性。EFRAG认为， 针对自创无形资产长期未能入表反映的问题， 有四种可供选择的解决方案： （1）确认所有的自创无形资产， 将自创无形资产的支出全部资本化； （2）设置确认门槛， 初始确认时达到规定门槛（支出已发生且可单独辨认、 主体有能力决定未来经济利益如何分摊）即可确认为自创无形资产； （3）持续评估（评估是否符合资产的定义和确认标准）， 符合条件即可确认为自创无形资产（具体分为三种情况： 一是不符合条件时， 先确认为费用， 待符合条件时转为自创无形资产； 二是一开始即确认为自创无形资产， 同时全额计提减值， 待符合条件时转回减值损失； 三是不符合条件时， 先计入其他综合收益， 待符合条件时再转为自创无形资产）； （4）不确认自创无形资产， 相关支出全部费用化（EFRAG， 2021）。

这四种解决方案各有利弊。第一种方案可以解决数字经济时代数据等自创无形资产得不到反映的问题， 但过于激进， 颠覆了现行财务报告概念框架所规定的确认和计量标准， 需要理论突破和标准重构。第二种方案属于渐进式的改革和完善， 既可部分解决数据等自创无形资产的入表反映问题， 又不会对现行财务报告概念框架产生颠覆性影响， 但若不对现行确认和计量标准进行适当修改放松， 仍将有很多自创无形资产无法入表反映。第三种方案最符合稳健性原则， 但具有“事后诸葛亮”的色彩， 需要根据“后见之明”对财务报表频繁进行调整， 有损会计信息的严肃性和权威性。第四种方案虽有利于维护现行会计准则的“尊严”， 但无法扭转自创无形资产得不到反映进而降低会计信息相关性的局面。

本文认为第二种方案最为可取， 可以解决数据等自创无形资产入表反映的问题。会计准则制定机构应当对自创无形资产和外购无形资产一视同仁， 所有数据， 不论是外购的还是自创的， 只要符合资产定义（包括无形资产定义）和确认标准， 均应确认为数据资产。为此， 我国应当尽快启动对《企业会计准则 —— 基本准则》的修订和完善， 根据国际会计准则理事会（IASB）对资产的最新定义， 相应修改我国的资产定义， 以利于企业特别是数字经济企业将数据等自创无形资产入表反映。此外， 还应当适当放宽无形资产的确认条件， 对于数据资产未来经济利益的不确定性， 可以在计量环节中通过调整未来现金流量的折现率等方式予以考虑， 而不应在确认环节因计量的不确定性就将数据资产排斥在外。

目前围绕数据资产如何确认、 计量和报告存在许多不同的观点， 各有其合理成分， 也存在一些不足。最大的不足是没有将数据资产的确认、 计量和报告与运用数据资产的商业模式密切结合在一起。本文认为， 商业模式可望为破解数据资产的确认、 计量和报告问题提供解决方案。

商业模式创新是数字经济企业的显著特征之一。尽管学术界和实务界迄今尚未就商业模式的定义达成共识， 但从财务学的角度看， 商业模式是指企业获取营业收入、 经营利润和现金流量的主要方式。如何为客户创造价值、 如何向客户传递价值、如何在服务客户的过程中使股东获取价值， 是商业模式的核心要义。

商业模式由客户细分、 价值主张、 营销渠道、 客户关系、 收入来源、 核心资源、 关键活动、 合作伙伴和成本结构等九大要素所组成（Osterwalder和Pignue，2010）， 在会计中发挥着举足轻重的作用， 资产的分类确认、 计量及收入确认方法， 在很大程度上与商业模式有关。

首先， 商业模式决定着资产的分类方法。同样一项资产， 因运用该资产的商业模式不同， 可能被分类为不同的项目。以企业开发的房屋建筑物为例， 如果企业将通过出售该房屋建筑物获取营业收入、 营业利润和现金流量作为商业模式， 则该房屋建筑物应划分为存货； 如果企业将通过出租该房屋建筑物获取营业收入、 营业利润和现金流量作为商业模式， 则该房屋建筑物应划分为投资性房地产； 如果企业将通过自用该房屋建筑物间接创造营业收入、 营业利润和现金流量作为商业模式， 则该房屋建筑物应划分为固定资产。同样地， 金融资产是划分为以摊余成本计量的金融资产， 还是以公允价值计量且其变动计入损益（FVTPL）的金融资产， 或是以公允价值计量且其变动计入其他综合收益（FVOCI）的金融资产， 也离不开对持有这些金融资产的商业模式的分析和判断。可见， 报表要素的分类直接或间接地受到商业模式的影响， 甚至同一家企业的资产和负债也可能因运用这些资产和负债的商业模式存在差异而得出不同的分类结果。

其次， 商业模式决定着计量属性的选择。EFRAG将商业模式划分为四种类型， 并以这四种不同的商业模式解释其对计量属性选择和对计量结果变动采用差异化处理方式的逻辑依据， 如表1所示。

对于采用价值转换型商业模式的企业， 存货和固定资产等资产主要用于经营， 而不是为了出售， 历史成本理所当然成为首选的计量属性， 计量结果变动的会计处理遵循配比原则， 将其与当期确认的相关收入相配比， 据此编报的信息有助于评价企业投入产出的效率和效果。对于采用价差获利型商业模式的企业， 其购买的存货或其他金融资产， 目的是获得价格变动带来的收益， 采用公允价值计量且将其计量结果变动计入当期损益合乎商业逻辑， 据此编报的信息有助于评价企业价值管理和风险管理的效率和效果。对于采用长期投资型商业模式的企业， 其进行权益类的证券投资， 是为了实现长期战略目标或平衡资产组合， 公允价值计量虽然是恰当的计量属性， 但如果将每个资产负债表日的计量结果变动直接计入当期损益， 不仅与长期投资的初衷相悖， 而且缺乏经济意义， 将其计入其他综合收益更加科学合理， 据此编报的信息有助于评价企业战略管理的成效。对于采用负债驱动型商业模式的企业（如保险公司）， 其利用保费等负债性收入投资于有价证券， 只有赋予其公允价值选择权， 才可避免金融资产与金融负债由于采用不同计量属性而产生错配， 据此得出的信息有助于评价企业的资产负债组合是否有效。

最后， 商业模式决定着收入的确认方法。收入是按总额法确认还是按净额法确认， 与企业的商业模式密切相关。以电商企业为例， 阿里巴巴和拼多多主要采用的是平台型商业模式， 赚取商品推介费、 管理费、 服务费是它们获取营业收入、 营业利润和现金流量的主要方式， 它们为购销双方提供网络平台， 扮演着代理人的角色， 因而必须按净额法确认收入。而京东和亚马逊主要采用的是自营型商业模式， 获取产品买卖价差是它们获取营业收入、 营业利润和现金流量的主要方式， 扮演着主要责任人的角色， 因而按总额法确认收入。

考虑到商业模式对会计举足轻重的核心作用， 本文认为， 从商业模式的角度出发， 将商业模式贯穿于数据资产的确认、 计量和报告各个环节， 有助于形成逻辑一致、 前后一贯的解决方案， 具有较为严谨的逻辑性和较高的操作性。下文以商业模式为基础， 讨论数据资产的确认、 计量和报告。

三、 基于商业模式的数据资产确认

数据如果符合资产定义和确认标准， 就应通过会计程序确认为数据资产， 否则只能作为数据资源， 在表外披露。确认解决何时入账和反映为何资产的问题， 这些问题的解决取决于企业运用数据资产的商业模式。数据资产的商业模式大致可分为两大类： 外部出售与内部使用。以外部出售为商业模式的企業， 其数据资产的价值表现为交换价值（value in exchange）， 即通过交换创造价值。以内部使用为商业模式的企业， 其数据资产的价值表现为使用价值（value in use）， 即通过使用创造价值。其中， 外部出售商业模式又可进一步分为转移所有权和授予使用权两种。转移所有权的商业模式是指企业将数据资产的所有权转让给购买方， 授予使用权的商业模式是指企业在不转让所有权的前提下将数据资产的使用权授予购买方。本文认为， 在符合资产定义和确认标准的前提下， 特别是数据确权不存在法律障碍的情况下， 对于以外部出售为商业模式且转移所有权的数据资产， 企业可在数据达到可供出售状态时将获取或开发该数据的相关支出确认为存货； 对于以外部出售为商业模式但仅授予使用权的数据资产， 企业可在数据达到可供出售状态时将获取或开发该数据的相关支出确认为无形资产， 并在“无形资产”科目下单独设置“数据资产”二级科目； 对于以内部使用为商业模式的数据资产， 企业可在数据达到可供使用状态时将获取或开发该数据的相关支出确认为无形资产， 并在“无形资产”科目下单独设置“数据资产”二级科目。图1列示了不同商业模式下数据资产的会计确认流程。

四、 基于商业模式的数据资产计量

会计上的计量是指借助货币计量单位， 将经济活动形成的会计要素表述为统一的货币单位， 以便于汇总、 分解、 分析和比较。会计上的计量包括初始计量和后续计量。初始计量是指首次确认会计要素时选择适当的计量属性对会计要素的货币价值进行计量， 后续计量是指在首次确认会计要素后的会计期间内选择适当的计量属性对会计要素的价值变动进行再计量。商业模式不仅关系到初始计量和后续计量所选择的计量属性的恰当性， 而且关系到后续计量价值变动的处理方式。

就初始计量而言， 不论是以外部出售还是以内部使用为商业模式的数据资产， 均应当按获取或开发该数据资产的历史成本计量。此时， 数据资产的历史成本与公允价值没有本质的差异。就后续计量而言， 计量属性的选择理应与实现数据价值的商业模式联系在一起。对于以外部出售为商业模式且转移所有权并被确认为存货的数据资产， 应按“历史成本+减值测试”的方式进行后续计量， 如果减值测试表明已确认为存货的数据资产发生了减值， 则应计提存货跌价准备， 否则账面上的历史成本在终止确认前保持不变， 并在轉移数据资产的所有权时将账面上的历史成本结转至营业成本。对于以外部出售为商业模式但仅授予使用权并被确认为无形资产的数据资产， 应当按公允价值进行后续计量， 并将公允价值的变动计入当期损益。对于以内部使用为商业模式且被确认为无形资产的数据资产， 后续计量有两种方案可供选择： 一是按“历史成本②+减值测试”的方式进行后续计量； 二是按重估价值（重置成本或公允价值）进行后续计量， 并把重估价值的变动计入其他综合收益（OCI）或资本公积。图2列示了不同商业模式下数据资产的会计计量流程。

数据资产计量属性的选择直接关系到数据资产贷方科目的选择。对于按历史成本计量的数据资产， 不论是以外部出售为商业模式且转移所有权并被确认为存货的， 还是以内部使用为商业模式并被确认为无形资产的， 直接贷记货币资金或应付款项等获取或开发数据的支出即可。对于按公允价值计量的数据资产， 尚需区分企业实现数据价值的商业模式来确定贷方科目。对于以外部出售为商业模式但仅授予使用权并被确认为无形资产的数据资产， 可供选择的贷方科目包括资本公积、 其他综合收益和递延收益。考虑到数据资产的不可折耗性， 选择资本公积或其他综合收益作为贷方科目更合乎逻辑。对于以内部使用为商业模式并被确认为无形资产的数据资产， 资本公积或其他综合收益则是比较合理的贷方科目。

五、 基于商业模式的数据资产报告

有价值的数据如果符合资产定义和确认标准， 应确认为数据资产， 否则就只能当作数据资源。不论是哪一种情况， 都应当以适当的方式对数据资产或数据资源进行报告。报告的方式既可以是通过表内反映和附注说明， 也可以是通过管理层评论等方式进行披露。为了提高数据资产或数据资源信息披露的相关性和可理解性， 报告方式的选择应契合数据资产或数据资源的商业模式。

对于以外部出售为商业模式且被确认为存货或无形资产的数据资产， 企业应当在报表附注中披露如下内容： （1）数据资产的价值实现方式； （2）数据资产所有权和使用权的确权情况； （3）数据资产所有权的转移方式或使用权的授予方式； （4）数据资产的会计确认标准和初始计量方法； （5）数据资产后续计量所涉及的方法、 假设和输入值来源； （6）数据资产的终止确认标准。

对于以内部使用为商业模式且被确认为无形资产的数据资产， 数字经济企业应当在报表附注中披露如下内容： （1）数据资产的应用场景； （2）数据所有权或使用权的确权情况； （3）数据资产的确认标准和初始计量方法； （4）数据资产后续计量的减值测试或重估方法； （5）数据资产的终止确认标准。

对于不符合资产定义和确认标准的数据资源， 数字经济企业应当披露如下内容： （1）未确认为数据资产的原因； （2）与这些数据资源相关的支出； （3）这些数据资源在价值创造中发挥的作用； （4）如何对这些数据资源进行管理。值得说明的是， IASB发布的《管理层评论》征求意见稿倾向于通过管理层评论披露有助于企业价值创造但不符合会计确认和计量标准的所有无形资源（IASB，2021）。

图3列示了不同商业模式下数据资产的报告流程。

六、 小结

本文的分析表明， 一方面， 进入数字经济时代后， 数据的重要性与日俱增， 已成为企业特别是数字经济企业创造价值的核心资产。对数据进行确认和计量使其转化为数据资产， 是数字经济时代最迫切的重大会计改革问题。将数据转换为数据资产， 有助于提升会计信息的相关性和如实反映这两大质量特征。另一方面， 由于数据具有许多不同于常规资产的特性， 将其确认、 计量和报告为数据资产面临不少挑战， 存在诸多问题， 尚需在理论层面和操作层面取得突破方能予以破解。从商业模式的角度探讨数据资产的确认、 计量和报告问题， 或许能够为有效破解数据资产入表反映寻找到新视角、 新路径、 新方法。本文认为， 将商业模式贯穿于数据资源的确认、 计量和报告各个环节， 有助于形成逻辑一致、 前后一贯的解决方案， 具有较为严谨的逻辑性和较高的操作性。

为了加强企业数据资源管理， 规范企业数据资源相关会计处理， 强化企业数字资源信息披露， 财政部于2022年12月发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》。本文的很多观点与该暂行规定不谋而合。这从另一个侧面印证了基于商业模式的视角有望解决长期困扰会计界的数据资产确认、 计量和报告难题。当然， 商业模式只是提供了一个新的视角， 要真正破解数据资产的确认、 计量和报告难题， 还需要其他配套的改革。会计准则制定机构有必要抛弃过时的稳健主义思想， 因应经济环境的变迁， 重新审视财务报告概念框架和会计准则， 适时修订资产和无形资产的定义， 放松自创无形资产确认和计量标准， 为财务报表如实反映包括数据资产在内的自创无形资产创造良好的制度环境。此外， 会计准则制定机构有必要根据数字经济时代企业智慧资本密集、 研究开发密集和股权激励密集的特点， 强化企业对智慧资本在价值创造中所发挥作用的信息披露， 允许企业特别是数字经济企业将具有资本支出属性的研究开发资本化为无形资产， 促使数字经济企业的经营业绩得到如实和准确的反映。

最后， 即便明确了数据资产的确认、 计量和报告路径， 其計量问题仍是巨大挑战。在这方面， 世界著名的数字技术咨询公司Gartner提出基于数据的商业模式并将数据的特性［如无限共享性（数据的使用不具排他性）、 价值递增性（数据越使用越有价值）、 非折耗性（数据的服务潜能不会因使用而耗损）、 整合性（数据越是与其他数据整合越有价值）、 准确性（数据越准确价值越高）和时效性（数据越及时越有价值）］有机地嵌入估值模型的计量体系极具参考意义。该计量体系根据不同商业模式设定差异化的估值目标， 将计量方法分为侧重于改善数据管理约束的计量方法和侧重于改善数据经济利益的计量方法两大类， 前者包括内含价值法、 商业价值法和业绩价值法， 后者包括成本价值法、 市场价值法和经济价值法（黄世忠，2020）， 这为数据资产的公允价值计量提供了切实可行的思路。

【 注 释 】

① Lev和Gu在《会计的终局与救赎之道》（The End of Accounting and the Path Forward for Investors and Managers）一书中指出，会计信息相关性日益下降，主要有三大原因：一是对无形资产令人费解的会计处理；二是会计不再以事实为依据；三是未记录的事件日益影响公司价值。其中，对无形资产令人费解的会计处理是指现行会计准则对外购无形资产采用比较宽松的确认和计量标准，而对自创无形资产（如数据资产和技术专利等）则采取十分严苛的确认和计量标准，导致大量的自创无形资产未能在财务报表上得到反映。对于数字经济企业而言，数据就属于未被确认、计量和报告的自创无形资产。

② 采用历史成本对内部使用的数据资产进行后续计量，显然会低估数据资产的真实价值。但诚如美国哥伦比亚大学Stephen Penman教授所指出的，别忘了还有利润表。在资产负债表上被低估的数据资产价值，最终在使用过程中通过提升效率等方式以增加的营业收入和营业利润在利润表上逐步得以体现。

【 主 要 参 考 文 献 】

黄世忠．旧标尺衡量不了新经济 —— 论会计信息相关性的恶化与救赎［ J］．当代会计评论，2018（4）：1 ～ 23．

黄世忠．信息资源的七大定律及其确认与计量［ J］．财会月刊，2020（4）：3 ～ 9．

中国信通院．中国数字经济发展报告［EB/OL］．www.caict.ac.cn，2022．

EFRAG. The Role of Business Model in Financial Statement （Research Bulletin）［EB/OL］．www.efrag.org，2013．

EFRAG. Better Information on Intangibles： Which Is the Best Way to Go［EB/OL］．www.efrag.org，2021．

IASB. IFRS Practice Statement Exposure Draft — Management Commentary［EB/OL］．www.ifra.org，2021．

Lev B.， Gu F.. The End of Accounting and the Path Forward for Investors and Managers［M］．New Jersey： John Wiley & Sons，2016．

Osterwalder A.， Pignue Y.. Business Model Generation［M］．New Jersey： Wiley，2010．

（责任编辑·校对： 陈晶  喻晨）

【基金项目】全国人大财经委“数字经济时代会计制度的改革研究”研究课题