数据资产会计：产品观与资本观

基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“数据资产价值创造机制研究”（G2023KY0604）。

摘要：随着数据逐渐成为重要的生产要素，其已经被纳入企业会计系统，实现入表并需进行信息披露，但数据资产会计的理论基础尚不成熟。因此，基于会计学原理和数据资产基本特征，在研究数据的权利属性、价值属性和关系属性基础上，提出并论证数据资产核算的产品观与资本观。产品观将以交易为目的的数据作为产品进行核算，适用于大多数数商业务；而资本观则将数据作为支撑企业长期发展的资本进行核算，适用于非数商业务。在现有会计准则下，数据资产的核算存在成本结转、计量偏差、隐形资产等问题，这些问题的解决需要进一步研究。产品观与资本观是会计学理论在数据生产要素领域的延伸，是数据资产会计理论体系的初步探索。

关键词：数据资产会计；产品观；资本观；会计准则

0 引言

随着信息技术推动数字经济快速发展，各行各业涌现大量数据。2022年，中国产生的数据量接近24ZB（1ZB≈10亿GB），占全球的比重达到10.5%，这得益于中国建设了世界上规模最大的数字基础设施。当前，数据在一定程度上能够帮助企业创新商业模式、实现精准营销，或者帮助企业降本增效，产生了一定效益。为了促进数据流通和价值创造，2022年12月19日，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》^[1]（以下簡称《数据二十条》）；2023年8月21日，财政部制定并印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》^[2]（以下简称《暂行规定》），自2024年1月1日起施行。这些措施标志着中国率先让数据资产“入表”，数据成为驱动社会发展的战略性生产要素。

目前数据资产进行会计核算的理论依据尚不成熟，核算方法还处于初级阶段，数据流通机制还不健全，海量数据还没有充分释放价值。本文旨在从理论与实践相结合的层面，研究企业对数据资产进行会计处理的理论基础和应遵循的原则，为深入探讨企业数据资产入表和信息披露提供参考，为进一步促进数据资产的社会流通提供理论支撑。

1 数据的会计属性

数字化环境下，数据已经成为企业等组织的一项常见资源。企业在生产经营过程中通过采集、加工、外部购入或组织间合作等多种方式，积累或获取了大量数据，其中有些数据在提升竞争力和创造价值方面发挥了重要作用。有用的数据是否可以成为真正的“数据资产”并列示在企业报表上？接下来从数据资源的会计属性进行深入分析。

1.1 权利属性

数据要成为“资产”，首先要在权利属性上与资产的概念保持一致。数据的权利归属一直在理论与实践领域有较大争论。与有形实物或传统的无形资产不同，绝大多数数据并非由单一主体创造，而是多主体、多流程共同形成的，如基于公民或用户信息的数据、已出售设备的运行数据、交通数据、医疗数据、大型实验室数据等，其所有权基本不可能在相关主体之间进行清晰“划分”。因此，研究数据的权利属性，需要基于新的逻辑架构。《数据二十条》创造性地提出“三权分置”的数据产权制度体系，明确建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权运行机制，故研究和实践数据的权利属性，要“淡化所有权，强调使用权”。

持有权在本质上是一定条件下对权利对象的直接支配或控制。数据资源持有权涉及数据的采集或获取、存储、使用、更新、共享和保护等方面的决策和操作。高富平^[3]发现，以数据持有者权为中心构建多元化数据分享体系已成为国际社会实现数据社会化配置和利用的趋势。数据持有权弱于所有权的权利，但为数据流转、数据处理和衍生数据权利奠定了基础，也是其他数据权利的来源。从会计属性看，依数据持有权确认资产还需要一个前提，即该持有权必须合法合规，包括数据获取和使用的合法合规。当前，根据相关数据安全法的要求，大多数企业在采集用户或公民数据时都提供了授权协议，明确了数据提供方和数据采集者、数据持有者的权利与义务。

数据加工使用权和数据产品经营权是《数据二十条》针对数据明确的一种权利，前者的权利范围是数据处理者使用数据和获取收益的权利，后者的权利范围是数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利。在数据产业领域，大致可以分为两类数据权利主体：一类是以为其他主体提供数据服务为主要业务的主体，即数据商（以下简称“数商”，此类业务被称为数商业务），构成数据流通领域的核心；另一类是将数据用于生产经营为主的主体，这些非数商主体往往是自有数据或外购数据的终端消费者。当然，也存在非数商企业将自用数据出售或授权其他主体使用的场景，但并不构成主要业务，否则就转变为数商企业了。

最新的《企业会计准则——基本准则》指出，资产由企业拥有或控制，是指企业享有某项资源的所有权，或者虽然不享有某项资源的所有权，但该资源能被企业所控制。而控制权的判定主要有以下两个依据：一是企业是否有权获得因使用该资产所产生的几乎全部经济利益；二是企业是否有权主导资产的使用。事实上，根据《数据二十条》，除拥有所有权的数据外，企业通过合法合规方式获取拥有持有权、加工使用权和产品经营权的数据，均享有与“控制权”相当的权益，即在依法享有的权限内，通过许可授权、使用、转让、出售等方式实现“谁投入、谁贡献、谁受益”。数据加工使用权强调对数据加以利用从而为企业创造价值的权利，拥有数据产品经营权可以依法许可他人使用数据或数据衍生产品，在促进数据要素流通复用的同时，为企业创造价值。因此拥有“三权”的一项或多项权利都可以视同拥有控制权，但未获得授权而取得的历史数据另当别论。根据会计准则的精神，企业拥有“三权”的“数据”可以满足资产的权利属性。

1.2 价值属性

创造价值是企业持有、加工、使用或经营数据的本质目标，一项数据是否具有价值并能够为企业带来经济利益，是能否将其作为资产纳入会计系统的前提之一。事实上，并非所有数据都具有价值，数据的价值属性与数据的特征及生命周期相关。一般情况下，最初的原始数据往往不能被终端企业直接使用，这些数据相当于原材料，其价值密度较低。从原始数据到能够为特定场景下的企业所使用的数据产品，需要经过数据标注、数据清洗（部分没有价值的数据被淘汰）、脱敏脱密、标准化、传输及存储、集合汇聚等一系列环节，最终留下有用的数据，为企业使用或通过数据流通为其他企业所用。其中的每一个环节都需要人力、设备、能源等投入。因此，数据在其生命周期的每个阶段都投入了成本，凝结了一定价值。

数据最终为企业等组织或个人所使用并发挥作用、创造价值。数商企业处于数据生命周期前端，一方面付出成本获取数据，投入资源治理数据，另一方面将加工处理后的数据通过合法合规授权、转让数据产品方式流通到下一环节，获得相应收入，实现价值变现。非数商企业是数据的终端使用者，以外购或自行开发的方式获取数据，并在生产经营或投融资活动中使用数据，达到降本增效、提升管理水平、精确控制风险等目标，从而创造更多价值。例如，云南某企业发现某卷包机机组生产某固定牌号烟支的效率明显高于其他卷包机机组。根据这一现象，美林数据公司提出通过采集和分析数据，合理地将各类牌号的烟支与最适应生产该类牌号的卷包机进行匹配，从而优化排产，提高整体生产效率。服务团队采集数据后进行实际算法的设计与分析，最后确定了与各类牌号烟支最为匹配的卷包机，大大提高了生产效率。

1.3 关系属性

关系属性是资产权利属性的补充。根据最新的《企业会计准则——基本准则》，资产需由企业过去的交易或事项形成。关系属性中的“过去”主要是基于会计谨慎性的要求，确保企业预期在未来发生的交易或事项不形成资产，同时要求交易或事项已经基本完成才能够进行确认。

数据与传统意义上的资产具有不同特征，数据的时效性关系重大。企业使用的大量数据往往是持续不断获取并進行实时更新的，对于部分数据来说，在关系属性的确认中，不能明确表明“过去”——无论交易还是事项，都可能并未结束。中国信息通信研究院发布的《数据资产化：数据资产确认与会计计量报告》给出的数据资产定义中的关系属性为“企业在生产经营活动中产生或从外部渠道获取的”，这与“由企业过去的交易或事项形成的”这一表述不同。中国资产评估协会发布的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》给出的数据资产定义更是直接删除了对数据资产关系属性的要求。

关系属性对于确认数据资产而言是不是就失去了必要性？从会计的角度看，关系属性仍然是必要的，只是其含义需要延伸。随着数字经济深入发展，数据已经无处不在，但并非所有的数据都与价值创造活动相关。在可预见的空间范围和时间范围内与企业价值创造活动不相关的数据，不应确认为资产，关系属性仍然是确认数据资产的前提。在分析数据的关系属性时，要明确该项数据与企业生产经营或投融资活动的关系，淡化“过去”这一属性。因此，关系属性可以修订为：企业交易或事项形成的数据资源。

综上所述，满足会计属性的数据，可以确认为企业资产，并进入企业的会计系统，列示在财务报告中，从而进一步提升财务报告的价值，为利益相关者提供更充分的信息。

2 数据资产核算的产品观

数据是一种重要的生产要素，作为资产进入报表势在必行，但遵循怎样的理论基础核算入表，是一个需要深入探讨的主题。本文提出数据资产核算可以遵循“产品观”和“资本观”，在这两种观念下设计核算方法。

2.1 数据资产核算产品观的内涵

产品观的内涵是将数据作为企业的产品进行会计处理。在产品观下，企业数据的归宿是交易，即作为产品以合法合规的方式流转至其他主体，企业获取相应的收益。企业参与数据生命周期中的一个或几个环节，但并不一定是数据产品的最终使用者。在产品观下，数据资产核算的重点是数据产品的成本与收入。

2.2 依现有会计准则的核算方法

对于数商企业或一般企业的数商业务而言，在产品观下，持有数据目的是出售给其他市场主体。《暂行规定》指出，企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》（财会〔2006〕3号，以下简称“存货准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。存货准则要求，要确认数据为存货，应满足下述条件：一是与该存货有关的经济利益很可能流入企业；二是该存货的成本能够可靠地计量。按照存货准则确认的数据资产，依据存货准则进行初始计量、后续计量和数据产品交易的核算，《暂行规定》阐述了通过外购和数据加工取得存货的成本核算方式，即数据产品的采购价格和税费、加工过程支出，以及权属鉴定、评估、登记等其他直接相关支出均计入数据产品存货成本，数据交易时按照存货准则将其成本结转为当期损益，同时按照收入准则等规定确认相关收入。

2.3 有待进一步探讨的问题

数据产品是一种较为复杂的产品，《暂行规定》阐明了一般数据产品按照存货准则进行核算的原则和方法，但还有一些问题需要进一步研究。

一是数据产品存货成本结转存在特殊情况。普通实体存货随着销售而转让货物的所有权，基于货物的收益和风险也随之转移。但数据型存货具有可复制性，部分数据产品可能二次或多次出让使用权，而这些数据是以出售为目的的，存续期可能很短，因此按现有存货准则可以确认销售收入，但难以按既有准则结转数据产品存货成本。此种情况下数据产品存货与数据无形资产的界限存在模糊性。在现有准则下，这类数据产品如何核算仍然是一个未解决的问题。

二是数据产品存货无法单独存在的情况。随着数字经济的发展，数据类型越来越多样化，有些数据本身并不能发挥作用，而是与软件、技术等紧密结合，提供数据与服务的组合才能创造价值。现实数据交易中，此类数据产品多以“服务”的形式进行，在《暂行规定》实施后，类似数据产品可以进入会计系统成为表内资产。数据与服务捆绑后的核心和基础仍然是数据，且有相当多的场景需要持续的数据供给才能形成生产力。在这种情形下，按照既有准则核算的数据产品成本是不完备的，数据产品交易形成的收入与数据产品的成本难以匹配。

数商企业是数据产业的重要参与者，也是数据流通的核心主体。大多数数商业务基于产品观进行会计核算，因此针对数商企业或数商业务出台数据资产核算的详细指南具有必要性和紧迫性，“数商会计”将成为数据资产会计的重要分支。

3 数据资产核算的资本观

3.1 数据资产核算资本观的内涵

资本观的内涵是数据作为企业赖以长期发展的资本进行会计处理。在资本观下，企业数据作为支持企业生产经营或投融资等活动的资产长期发挥作用，而不是产品观下短期内进行交易。企业的数据是否以资本观为原则进行核算，主要依据数据的持有目的和持有方式，而不管数据是外购还是自行开发形成。在资本观下，数据资产是一种长期资产，持续为企业带来经濟利益流入，其核算的重点是数据资产的成本与后续计量。

3.2 依现有会计准则的核算方法

在资本观下，无论数商企业还是一般企业，持有数据目的是在较长时期内持续为企业创造价值，其方式包括自行使用、出售、转移、授予许可、租赁或交换等。《暂行规定》指出，企业数据符合《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称“无形资产准则”）规定的定义和确认条件的，应当确认为无形资产。无形资产准则要求，只有没有实物形态的可辨认非货币性资产才能成为无形资产。可辨认意味着能够从企业中分离或划分出来，或者源自合同性权利或其他法定权利，而不管这些权利是否可以从企业或其他权利和义务中转移或分离，同时还要能够判断相关经济利益很可能流入企业，且成本能够可靠计量。

数据无形资产的成本核算与数据产品存货类似。对于通过外购取得的数据无形资产达到预定用途所发生的采购支出、加工过程支出及其他相关支出均计入成本。相关支出不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的，应当根据用途计入当期损益。企业利用内部数据或外购数据专门研发无形资产，应将研究阶段的支出计入当期损益，将满足无形资产确认条件的开发阶段支出予以资本化，从而形成数据无形资产。数据无形资产的后续计量也遵循现有无形资产准则进行，主要是合理进行摊销和期末减值测试，摊销年限的确定要充分考虑与数据资产相关联的业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。同样，数据资产进行减值测试时也要考虑各种因素的影响。

3.3 有待进一步探讨的问题

数据与传统无形资产具有一些共同特征，也存在重要差异，如数据资产的时效性比传统无形资产更强，数据资产还具有可复制性、用途多样、可再创等特征。《暂行规定》按照现有无形资产准则为一般的数据资产核算提供了指南，但在实际核算中可能遇到一些复杂问题。这些问题需要通过进一步的理论探讨和反复实践加以解决。

一是数据无形资产的摊销。大量的数据无形资产不以单独的数据包存在，而是持续更新，这样的数据无形资产很难像专利或专有技术等传统无形资产那样可以明确使用年限，从而进行摊销。还有一些数据虽然独立存在，但时效性强，导致其价值衰减曲线呈非线性特征，也难以按照年限进行摊销。对于摊销困难的数据无形资产，本文认为可以不按照传统规则进行摊销，而是定期进行减值测试，根据减值测试结果调整数据无形资产的价值。根据现有会计准则，未减值的数据资产账面价值可不做调整。

二是数据无形资产的计量偏差。根据《暂行规定》，数据无形资产按照实际发生的成本进行核算，但实际上大量数据资产的价值可能远远超过历史成本，其凝结的价值不仅包括资金支出的价值，而且包含大量智力价值。但除外购方式外，自行开发的数据无形资产若以评估价值入账，又失去了客观性和稳健性。计量偏差造成的影响，一方面是基于数据无形资产的收入与成本摊销可能严重不匹配；另一方面是数据无形资产价值低估导致无法充分发挥其作为“资本”的作用，如以数据无形资产作为抵押标的可以获得贷款。关于数据无形资产的计量属性，张俊瑞和危雁麟^[4]认为，交易用途的数据资产的初始计量应以公允价值进行。

三是按照现有会计准则无法确认和计量数据资产时，可能形成大量“数据隐形资产”。《暂行规定》指出，“企业出售未确认为资产的数据资源，应当按照收入准则等规定确认相关收入”。对于企业而言，部分数据无法按照现有会计准则以存货或无形资产方式确认为资产，但能够为其他企业使用，因而可以出售，数据将形成“隐形资产”。隐形资产的大量存在削弱了财务报告的价值，降低了会计信息的作用。要避免企业出现大量“数据隐形资产”，就要进一步创新资产的计量属性，明晰数据资产确认的原则和方法。

4 数据资产的信息披露

数据资产一旦被确认和计量，就需要在报表中列示，在财务报告中披露。《暂行规定》指出，企业应详细披露涵盖形成数据资产的原始数据的类型、规模、来源、权属和质量等信息，披露数据产品应用、定价、交易和服务计费方式，以真实展现数据资产在业务中的价值，并且要揭示数据资产重大交易的影响和风险，以利于利益相关者了解数据资产的潜在价值。

当前，数据资产要按照现有会计准则，分别以存货和无形资产两种类型进行信息披露。对于确认为无形资产的数据，要根据其使用寿命确定披露摊销情况或披露不能摊销的依据，重要的数据资产要单独披露。当核算方法改变时，要及时披露会计变更信息。由于数据资产权属确定复杂，且对数据价值产生重要影响，必须披露数据资产的权属是否受限和用于担保的数据资产相关信息。对于自行研发的数据资产，要披露研发中的费用化和资本化金额，对于生产经营中产生的数据，如各类必要的报表、记录表等，虽然也对组织创造价值产生作用，但不属于专门开发，不宜列为数据资产进行处理。其他如资产减值和持有待售的数据资产等信息，也要依现有会计准则进行披露。

对于企业确认为存货的数据资产，应披露可变现净值的确定依据、存货跌价准备的计提方法、当期计提的存货跌价准备金额、当期转回的存货跌价准备金额，以及计提和转回的有关情况。对于重要的单项数据产品存货，应单独披露其内容、账面价值和可变现净值。企业应披露所有权或使用权受到限制的数据产品存货，以及用于担保的数据产品存货的账面价值等情况。特别指出的是，数据产品存货如何应用可变现净值的计量属性进行后续计量和信息披露，需要认真思考并加以充分论证。

事实上，数据资产对于普通投资者而言仍然是新生事物，对数据资产价值、风险等方面的判断需要专业知识。从信息披露的视角看，财务报告应尽可能增加关于数据资产信息的可读性，使得投资者能够较为充分地理解数据资产相关信息的内在含义并做出合理的判断。

5 关于产品观与资本观的深入讨论

对于数据资产的会计核算，遵循产品观和资本观，能够较为科学地反映数据资产在企业价值创造活动中发挥作用的本质。依据数据生命周期，数据产业大致可以分为3个领域：数据生产、数据流通和数据应用。其中，数据生产又包括数据采集和数据加工。数据在每个阶段的特征不同，会计处理的方式也应遵循不同的理论基础。

在数据生产阶段，数据采集相当于数据农场，获取的原始数据相当于数据的原材料，原始数据的来源多种多样，可能来自包括非营利组织在内的公共服务部门、包括数商企业在内的商业企业、工业制造企业及数字化的第一产业等。原始数据可以自行加工，也可以流通到数商企业进行加工处理。数据加工相当于数据工厂，目的是生成可用的数据产品。根据会计准则的精神，数据在生产阶段的核算可依据持有目的分别遵循产品观和资本观，即以流通为主要目的的数据生产过程，按照产品生产进行核算；以长期持有为自身主体创造价值为目的的数据生产过程，按照资本观的方法核算。

数据流通相当于数据市场，即在中介组织服务下，数据产品在供给主体和需求主体之间进行流通交易，遵循产品观进行核算是合理的，即交易对象是具有商品性质的数据产品。这里的数据产品可能是数据本身，也可能是数据或数据权利与专项服务捆绑的资产组，具体可能以合同约定方式进行交易。有些非数商企业的数据产品既长期自用，又以使用权或许可权等方式对外交易。如果这种数商业务较多，则企业成立法人组织进行独立核算更为合适。市场交易之后，数据最终为企业开展经营管理等业务所使用，并在使用中释放价值。数据的终端使用一般遵循资本观进行核算，但仅限于为企业在短期内创造价值的数据产品，产品支出也可以直接费用化。

数据资产会计的产品观与资本观，是会计基本理论在数据生产要素领域的延伸。根据数据生命周期的场景，数据资产分别遵循产品观和资本观核算，主要体现了权责发生制、实质重于形式、收入和费用配比等基本的会计原则。产品观体现了企业以经营数据为主营业务获取收益，其投入产出均在生产经营周期内完成，能够科学地反映年度内或生产经营周期内的主营业务情况。资本观体现了企业以数据资产为“资本”支撑主营业务或其他业务的情况，数据资产在本质上是提升企业竞争力的“数据資本”，而非交易的对象。坐拥有价值的数据资产，相当于拥有源源不断产生收益的资本，遵循资本观进行核算恰能体现企业的实力。

6 数据资产会计的未来展望

数据资产作为数字经济时代特有的生产要素，必将在社会经济发展中发挥越来越重要的作用，将数据资产纳入会计学的理论研究和管理实践范畴，紧迫而必要。《暂行规定》走出了将数据资产纳入报表的第一步，具有突破性意义，但一些重要问题仍然需要理论界与实务界不断探索。

一是数据资产的计量属性。价值属性方面，大部分数据资产与传统资产存在显著差异，依照现有会计准则进行计量可能存在明显偏差，不利于数据资产的核算和管理。企业实践表明，数据资产价值的释放与应用场景存在密切联系，而与数据资产的历史成本并不存在必然关系。因此，数据资产是否能够突破传统的计量方式，基于应用场景进行价值评估并形成一种新的计量属性，需要深入研究。

二是数据资产的核算方式。既有会计准则解决了当前部分数据资产的入表核算问题，但尚有一些场景并未覆盖。未来也会出现更多场景可能不适用已有会计准则，特别是非数商业务的核算。随着数字经济的发展，针对数据资产的核算和信息披露制定专门的会计准则，是一个需要长期探讨的问题。

三是数据资产会计的理论体系建设。当前，数据资产的实践走在前面，但相关理论体系建设仍然处于初级阶段。随着数据生产、数据流通的繁荣，数据产业将出现高速发展，基于会计学的基本原理和数据资产的实践经验，建立数据资产会计的理论体系，将是会计学界面临的一项重要挑战。

7 结语

中国拥有全球规模最大的数字基础设施，有力推动了数据产业的发展，也为会计学领域在数据资产会计方向实现创新突破带来挑战和机遇。展望未来，数据资产会计将会成为会计学的一个崭新分支，为推动管理学特别是会计学科发展做出重要贡献。

参考文献

[1]新华社.中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见[EB/OL].（2022-12-19）[2023-12-10].https：//www.gov.cn/zhengce/2022-12/19/content_5732695.htm.

[2] 财政部.关于印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知：财会[2023]11号[A/OL].（2023-08-01）[2023-12-10].https：//kjs.mof.gov.cn/zhengcefabu/202308/t20230821_3903354.htm.

[3] 高富平.论数据持有者权：构建数据流通利用秩序的新范式[J].中外法学，2023（5）：307-327.

[4]张俊瑞，危雁麟. 企业数据资产的会计处理及信息列报研究[J].会计与经济研究，2020（5）：3-15.

收稿日期：2023-12-10

作者简介：

金帆，男，1972年生，博士研究生，副教授，主要研究方向：数字经济、公司财务。