数字经济背景下中小企业数据资产的 确认、计量与核算研究

推进中国式现代化在数字时代的关键驱动力是构建数字中国。这一举措为塑造国家新的竞争优势提供了坚实后盾。2022年1月发布的《“十四五”数字经济发展规划》倡导市场主体对数据资产定价机制进行探索，并促进数据资产目录的建立，以期逐步健全数据定价体系。2023年8月，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了企业数据资源相关会计处理适用的准则，其中未公布数据资产会计处理的方法体系。本文探讨并完善了中小企业数据资产的会计确认、计量与核算体系，以期更好地服务于中小企业，体现数据要素价值，从而为数字经济发展和数字中国建设作出贡献。

在数字经济蓬勃发展的当下，数据信息已成为众多中小企业的核心资源。它不仅蕴含着丰富的商业机遇与潜在规律，更是企业不可或缺的宝贵资产。近年来，数据资产的计量与核算问题日益受到业界的广泛关注，是否应被正式纳入会计体系进行管理和报告，已成为学术界与实践领域热议的焦点。尽管社会各界对数据资产入表的呼声日益高涨，然而当前的国家会计准则尚未明确将数据资产纳入其中。中小企业在实际操作中也存在明显滞后，对数据资产核算的重要性认识不足。因此，一旦数据转化为可量化的数据资产，企业就有必要深入评估其价值，并进行合理的计量、核算及对外披露，以适应数字经济时代的发展需求。

一、数据资产相关概念界定

（一）数据

各学科领域对数据有着多样的界定。中国信息通信研究院（CAICT）将数据视作对客观事实的数字化记载或表达。强调其作为转化媒介，经处理后可成为具有特定含义的信息。相似地，国际数据协会（IDA）将资料定义为涵盖文字、图表、声音等多种形式的信息承载体。这两家权威机构的定义均已被国际标准采纳。概括来说，数据即是对事实、概念及指令的规范化表示。

数据的多样性源自其描述对象的广泛性与差异性。即便是同一事件，在不同时间与地点记录也会生成迥异的数据。尽管数据间存在这种差异性，但通过大量数据的计算与分析，人们能够揭示出隐藏的规律，这正是数据价值之所在。因此，要使数据得以有效利用，就需将其转化为数字化、资产化、可量化的形式，这是数据创造并释放价值的基础。

（二）数据资产

目前，关于数据资产的确切定义没有共同的认识。毋庸置疑的是，企业拥有或控制的数据首先需满足《企业会计准则》对资产的界定，下一步确认为数据资产。

本文中所探讨的数据资产，指的是企业实际拥有或能有效控制的资源。这些资源包括企业内部生成并采集的数据，经过资产化处理而形成；也包括企业通过外部合法合规途径获取的数据。本文主张，那些使用价值能持续一年及以上，并能真实反映企业及其相关经营活动或事项的数据集合，应被视为资产。这些数据资产有望为企业带来显著的经济收益。

（三）数据资产的会计确认与计量

数据资产在会计处理中涵盖两大关键环节：确认与计量。

会计确认环节主要是对数据进行评估筛选，将满足特定标准的数据整合进会计系统，以确保其得到正式记录及信息披露。此环节要求数据资产需满足会计要素的基本认定，如可定义、可计量、相关性和可靠性等标准。

计量流程分为两个阶段：初始计量与持续性的后续计量。初始计量指的是第一次将相关资产录入时的流程，后续计量则指的是资产价值发生变动时的处理流程。包括资产使用年限、摊销方法、计量属性选取等方面的内容。

二、中小企业数据资产的确认

（一）数据资产的确认原则

1.遵循企业会计准则资产确认原则

中小企业在处理数据资产时，必须严格遵循企业会计准则中的资产确认标准。这要求数据资产不仅要符合资产的基本定义，还需确保相关经济利益流入企业，且其成本或价值能可靠计量，方可作为资产入账。基于前文分析，中小企业数据资产已满足这些标准，其价值可准确计量，企业拥有控制权，并已融入企业价值创造过程，带来显著的经济利益。

数据资产以非物质形态存在于企业数据库中，具有流通交易性。数据资产在企业间的交易活动愈发频繁，这意味着数据资产可从经营主体中剥离，同时能单独或与相关合同打包共同交易，符合无形资产的可辨认特征。数据资产具有非实物形态和可辨认性，本文将其归类为中小企业的无形资产。

2.满足可利用性原则

大数据的真正价值体现在对企业运营的实际助益上。未经利用的数据，无论规模如何其价值均无从体现，近乎无效。即便认识到其潜在价值，缺乏有效管理和深度挖掘，这些数据仍只是普通存在。数据根植于社会活动，带有强烈的社会属性。企业需掌控这些数据，经过整理、深度分析及高效运用，提炼出对企业成长有益的信息，方能使其转变为真正的数据财富。另外，从互联网与传感器获取的数据里，充斥着大量无价值信息，这不仅削弱了信息的整体价值，还增大了筛选的难度。故而，简单地将原始大数据等同于数据资产是不恰当的。应将数据清洗、整合分析后的成果或由此形成的数据资源视为数据资产，而非原始数据本身。

3.符合法律法规的规定

个人数据，尤其是客户和消费者的数据，具有高度的个人特性和敏感性。其收集过程往往触发被收集者的反感。此类数据在应用中是否侵犯隐私，已成为社会普遍关心的问题。因此，在识别和确认数据资产的过程中，应着重考虑与大数据及隐私保护紧密相关的法律层面问题。企业唯有在确保法律风险已消除的前提下，方能合理利用数据资源。此时，这些数据资源才被视为企业的合法资产。

（二）数据资产确认模型的构建与应用

通过对数据资产确认原则的研究，分析得出数据资产确认模型（如上图）。

该模型包含4个阶段。第一个是数据输入阶段，收集具有合理来源的数据并继续进入后续的确认流程；第二个是确认是否为资产阶段，主要判断输入的数据是否满足资产的确认原则；第三个是确认是否为数据资产的阶段：主要是在资产的基础上判断是否符合数据资产的确认原则，即数据是否具有可利用性、是否经过整理分析、是否符合法律法规要求；最后一个阶段是确认为数据资产，然后对该资产进行进一步的会计处理。

三、中小企业数据资产的计量

（一）数据资产计量属性的选择

计量标准有两种，包括投入价值与产出价值。投入价值关注获取资产时的费用，反映历史投入。产出价值则根据一项资产在将来为企业带来的经济利益流入来确定，体现资源价值随时间累积；鉴于产出价值侧重未来收益，虽存在可靠性及高估风险，但仍被视为数据资产计量的优选。

1.产出价值计量

未来现金流量现值能更精确地捕捉数据资产的“未来经济利益”特征。但受限于当前条件，资产收益预测面临挑战，需待时机成熟后应用。公允价值虽能体现资产自然增值，但受公开市场不完善限制。不过，随着国家数据市场的兴起，公允价值有望成为理想的计量属性。

2.投入价值计量

历史成本与重置成本各有优劣。中小企业数据资产虽看似业务副产品，实则蕴含技术、资本及人力投入。因此，计量时需考虑这些初始投资。由于数据资产量化难以及开发初期价值评估不确定，历史成本法为初始计量提供了可靠客观的会计信息。

然而，由于部分数据资产的成本难以明确划分，历史成本法在这一情况下不能精确地体现资产的真实价值。鉴于此，在后续计量过程中应被整合进一个公允价值调整体系。鉴于当前数据交易市场的实际情况，可采用估值模型来估算数据资产的价值，以此作为确定公允价值的基准，进而满足信息用户的需求。

（二）数据资产初始计量

进行数据资产初始计量时，可遵循《企业会计准则第6号——无形资产》的相关规定。具体而言，数据资产的成本应根据其来源分类与确认。

如果数据资产是直接从其他企业通过购买途径获得的，那么其成本应当包含买价、手续费以及那些必要的且能够资本化的支出；倘若数据资产是通过接受捐赠的形式获取，其成本应以收据上标明的价格为基础，再加上其他必要的支出进行核算；对于企业外购并打算用于研究和开发的数据资产，其成本应涵盖原始获取成本以及那些可以进行资本化的研究和开发费用；而对于由企业内部自行产生的数据资产，其成本则应当按照购置成本加上已经进行资本化处理的研究和开发成本进行入账操作。

（三）数据资产的后续计量

为了确保财务信息贴近现实、增强其实用价值，并达成后续计量的主要目的，应遵循会计的谨慎性原则。有必要在每个会计年度结束时，对数据资产的价值进行重新评估与认定。这一过程不仅有助于更准确地掌握数据资产在当前市场环境下的真实价值，还能够为后续的会计处理提供坚实的基础。

在完成年度价值重估后，在此基础上对数据资产的摊销、后续支出以及处置等事项进行更为合理、科学的处理。在摊销方面，根据重估后的价值来设定更为合理的摊销期限和摊销额；在后续支出方面，我们可以结合数据资产的最新价值来评估其维护、升级等所需费用的合理性；在资产处置方面，则能够依据重估价值来制定更为公正的转让、出售等策略。

四、数据资产的核算

本节通过研究数据服务企业QY公司数据资产的会计确认和计量处理，并应用前文所构建的模型，最终形成适用于中小企业数据资产会计处理的基本模型。

（一）QY公司简介

QY公司是一家专注于大数据技术的软件开发与数据服务提供商。成立于2018年9月，属于小微企业。经营范围涵盖信息系统集成服务、软件开发、大数据服务、互联网数据服务、物联网技术服务等多个领域。该公司未对产生的各类数据进行系统的会计确认和计量以及进一步的会计处理，从而未能全面体现数据价值和反映企业的资产负债情况。下一步，本节将根据前文研究探索适用于QY公司的数据资产核算模型，帮助QY公司及类似的中小企业系统全面地对数据资产进行会计处理，以此反映企业的真实价值，提升经营效益。

（二）QY公司数据资产的确认与初始计量

2022年1月，QY公司通过购买获得数据资产，根据实际成本支出，该交易被确认为数据资产，并进行了以下账务处理。

借：无形资产—数据资产

贷：库存现金、银行存款等

同年3月，公司利用内部研发资源产生了相关费用，这些费用均被确认为数据资产的一部分。

借：无形资产—数据资产—原始数据成本

贷：银行存款等

5月，公司开展了自主研发，并产生了相应的研发支出。

借：研发支出—数据资产研发支出—费用化支出—资本化支出

贷：银行存款、应付职工薪酬等

6 —12月底，财务部门将费用化的研发支出转入管理费用。

借：管理费用

贷：研发支出—数据资产研发支出—费用化支出

12月，QY公司完成了数据资产的研发，并达到预定使用状态。

借：无形资产—数据资产

贷：研发支出—数据资产研发支出—资本化支出

（三）QY公司数据资产的后续计量与会计处理

自2023年1月起，QY公司对数据资产进行月度摊销，账务处理如下。

借：管理费用、销售费用等

贷：累计摊销—无形资产—数据资产

6月，公司出售了部分数据资产，并在满足收入确认条件后进行了以下账务处理。

借：银行存款、应收账款等

贷：其他业务收入等

7月，公司决定报废并处置一项数据资产。

借：营业外支出

累计摊销—无形资产—数据资产

贷：无形资产—数据资产

结语：

本文对中小企业数据资产的会计核算体系研究还处于起步阶段。研究不够深入，适用性不强。通过初步探讨，完善了数据资产的确认流程和初始与后续计量方法。同时也优化了会计核算体系，为中小企业的利益相关者提供更客观全面的信息，从而提升企业经营效率和经济效益，为服务中小企业和区域经济高质量发展贡献绵薄之力。