数字经济时代的到来对于传统财务核算提出了挑战，数据资产如何识别、确认、披露成为企业亟须解决的难题。处理方式的选择，直接关系到企业财务报表的真实性和可读性，也影响到企业价值的重估。本文结合理论界的观点及实务操作经验梳理了数据资产的账务处理规范，同时也就潜在的风险点进行了提示。
近年来，伴随着“大智移云物链”技术的快速、迅猛发展及广泛应用，数字技术日益成为创新驱动发展的先导力量，引领全球开启了一次具有全局性、战略性、革命性意义的数字化转型浪潮。中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》提出了要“促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革”，并要求“释放商业数据价值潜能，加快建立数据产权制度，开展数据资产计价研究，建立数据要素按价值贡献参与分配机制”。
作为市场经济活动的直接参与者，各类性质的企业都必须充分认识数据这一生产要素的重要意义，及时转变思维，制定发展战略，以应对数字经济的机遇和挑战。而财务管理作为企业管理的中心，担负着识别业务价值、明确财务可实现性、降低财务风险的职责，如何定义企业的数据资产，并进行数据资产的识别、评估、计量、列报披露，并配合相关部门建立数据资产管理体系，是企业开展数据资产管理，进而推动数字化转型战略的基础和前提。
数据资产的内涵及特征
“数据资产”一词最早由理查德·彼得斯（RichardPeters）于1974年提出，最初是指政府债券、公司债券和实物债券一类的资产，与现在数据资产的内涵大相径庭。2009年托尼·费希尔（TonyFisher）在《数据资产》一书中指出数据是一种资产，企业要把数据作为企业资产来对待。2019年6月，中国信通院联合多家企业发布了《数据资产管理实践白皮书4.0》，其中将数据资产定义为：由企业拥有或控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以物理或者电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。根据《资产评估专家指引第9号－数据资产评估》的定义，数据资产是指由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。这个定义与会计准则关于“资产是指由企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”的说法一致，同时也说明了并非企业所有的数据资源都可以纳入财务会计的核算范围。
按照来源和经济利益的实现方式不同，“数据资产”可以进一步细分为“企业通过对外交易获取的数据资产”和“企业内部开发的数据资产”两类。鉴于目前数据资产公开交易市场尚不完善，前者主要是指企业从外部非公开活跃市场通过有偿交易获得的数据资产，亦可称为“交易型数据资产”；后者则主要是指企业内部通过包括大数据、云计算等数据挖掘技术从价值链各活动节点挖掘的数据资产，亦可称为“创效型数据资产”。两类数据资产对于企业提高生产效率、发掘市场机会、实现价值增值都具有重要作用，但是会计计量的难度和方式却截然不同。因此，恰当的对数据资产进行分类就显得尤为重要。
数据资产作为大数据时代（DataTime）的产物，其具有非实物性、依托性、多样性、可加工性和价值易动性等特征。非实物性即数据资产并没有直观可见的硬件物质载体，更多是虚拟数字化信息符号；依托性即数据本身并没有独立存在的物理状态，需要寄托在其他物理载体或者平台中；多样性即数据资产细分类型繁多且无所不包，涉及数字、文本、声音、影像和加密符号等各种形态；可加工性体现了数据资产作为一种人工加工制成品的属性，是其作为资产的使用价值；价值易动性是指数据资产的价值波动显著且没有规律，有些会随着时间的推移迅速失去价值，有的会因为使用者数量的增减而发生价值的剧烈变动。从会计核算角度分析，数据资产可以说兼具了无形资产和有形资产、流动资产和长期资产的特征，其核算复杂性可见一斑，在具体核算过程中，应秉持“实质重于形式”原则，盘点数据资产清单，逐项分析、确定持有目的和经济利益实现方式等属性，按照数据资产的主要特征进行恰当的分类，以保证财务数据的可比性。
数据资产的会计处理原则探讨
按照现行会计核算体系的逻辑，数据资产的会计处理涉及如何“确认－计量－报告”三个环节。以下将按照这三个环节进行探讨：
（一）数据资产的确认
企业会计准则关于资产的确认条件是：与该资产有关的经济利益很可能流入企业，资产的成本或者价值能够可靠地计量。因此，数据资产只有在符合资产定义条件下，同时满足资产确认的两个条件，会计上才能予以确认。
从一定意义上讲，数据本身并不产生价值，数据资产的价值更多地体现在指导企业决策、降本增效等方面。具体而言，创效型数据资产是将从企业价值链各环节搜集的大量数据，通过数据挖掘技术进行加工整理，祛除无效冗余数据后沉淀下来的有价值的信息，能够起到支持决策、优化生产经营活动、带来经济利益的作用；同时，对于数据治理过程中形成的算法、模型以及最终的数据使用权能够单独辨认，付出的相关的成本能够单独归集或合理分摊，因此符合资产的两个确认条件。而对于交易型数据资产，作为企业从外部获取的数据资源，从市场交易的本质来看，其能够为企业带来经济利益，而购买价款、相关税费、进一步加工成本也相对容易获取，同样可以确认资产。
（二）数据资产的计量
资产的计量方式应考虑其形成方式、持有目的、业务模式以及与资产有关的经济利益的预期消耗方式等，数据资产亦不例外。应视数据资源是用于内部使用还是对外交易，适用不同的会计处理原则。
无论创效型数据资产还是交易型数据资产，如果持有的目的是供企业内部使用，建议应首先判断其符合资本化条件的时点，在此之前发生的相关成本予以费用化，直接计入当期损益，在此之后的相关成本予以资本化，计入无形资产，并按照《企业会计准则第6号－无形资产》的相关规定进行初始计量、后续计量、处置和报废等会计处理。如果数据资产的用途发生转变，即由自用改为出售，则应考虑将其重分类为存货，并按照《企业会计准则第1号－存货》的相关规定进行后续计量。
对于会计科目的设置，鉴于数据资产与其他资产在用途、特征的重大不同以及企业数字化转型战略下的重要性，建议分别在无形资产和存货会计科目下面设置“创效型数据资产”“交易型数据资产”两个二级科目予以区分。
当前数据要素市场尚处于起步阶段，可供参考的公开交易案例相对较少，同时数据资产具有价值易动性等特征，因此数据资产采用公允价值法、现值法计量均不具备可行性。出于谨慎性原则的考虑，可暂时按照历史成本计量，待未来条件成熟再逐步进行计量方式的转换。
（三）数据资产的列报
数据资产作为数字经济时代重要的战略资源、竞争资源，其及时、有效、规范的信息披露对于财务报表的完整性和投资者做出决策至关重要。对于数据资产的会计披露，目前理论界有并入“无形资产”列报、以“数据资产”单独列报、引入“第四张报表”等三类观点。基于上述分析，为降低对当前财务披露结构的影响，同时恰当地反映数据资产的价值，建议依照用途将数据资产按照无形资产、存货等传统会计要素的披露要求进行披露，同时为体现数据资产的重要性，应单独设置相应格式的“数据资产”报表，披露数据资产的获得方式、产权归属、估值依据、应用场景、经济利益实现方式等信息。在符合法律法规要求的前提下，披露的详细程度可结合具体场景由企业自行决定。
伴随着数字经济的蓬勃发展以及全球各国数字化战略的提出，数据要素作为第四类生产要素的重要性不言而喻，数据资产的识别、确认及计价直接关系到数字经济时代企业数据资源的开发、价值创造方式的改变以及企业价值的重估，也必将对传统的财务管理体系、会计核算体系带来冲击。但是目前无论是学术界还是实务界，对于数据资产的会计处理及信息披露都尚未达成共识，造成企业财务报表的可读性降低。本文按照财务会计的基本逻辑对数据资产的会计处理给出了倾向性意见，但是作为当前会计领域面临的难题，在论证过程中也依然存在一些需要进一步探讨的问题。比如内部研发形成的数据资产的估值问题，数据资产所有权、经营权与使用权划分问题以及信息披露的范围如何界定以降低信息泄密问题等。相信伴随着实务中案例的积累和理论界研究的深入，相关问题也能够得到有效解决。
（作者单位系中远海运财务服务中心）