数字经济背景下数据资产会计确认与计量

数字经济背景下数据资产会计确认与计量

杨文芳

呼和浩特供电公司   内蒙古呼和浩特   010050

摘要：社会和企业的正常运转，离不开数据的支持，数据作为经济发展的“石油”，将在接下来的时间里打开一扇战略性的大门，有助于数字经济产业链的发展。因此，企业管理者特别是财务管理人员应高度重视数据资产管理工作，充分了解数据资产的定义及基本特性，正确认识数据资产科目的重要性，从资产确认、资产计量等角度出发，真实反映企业数据资产持有情况，努力打破数据交易壁垒，从而促进企业的高质量发展。基于此，本文主要分析了数字经济背景下数据资产会计确认与计量。

关键词：数据资产；会计确认；会计计量

中图分类号：F23文献标识码：A

引言

近年来受到社会各界的广泛关注。数据资产因其具有的数据性、增值性、非实物性等特点，为现代企业的生产经营带来了诸多便利，已经成为企业内部资产中的重要组成部分。不断完善数据资产的会计确认与计量方法，是会计准则与时俱进的体现，更是企业精细化管理、提升核心竞争力的必然要求。

1数据资产定义

数据是具有独特属性的生产要素。与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素相比，数据要素具有非耗尽性、非排他性、非均质性、无形性、可复制性、易变性等特点，是数字经济的核心要素，也推动了传统生产要素的数字化变革。数据资产是合法拥有或控制的能进行计量的资源。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》则基于会计准则适用范围的新视角，将企业的数据资源划分为两种：一是企业按照企业会计准则相关规定，确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源；二是企业合法拥有或控制、预期会给企业带来经济利益，但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源。

2数据资产的会计确认

2.1确认的原则与条件

数据资产应满足以下几个确认条件：一是经济利益流入。数据资产必须为企业带来经济利益，这是资产确认的基本前提。二是可控性。企业应控制数据资产的使用和处置。这意味着企业需要拥有对数据资产的所有权或使用权，并决定其使用方式和目的。三是可计量性。虽然数据资产的价值难以准确计量，但为会计确认的目的，企业需要采用合理的方法对数据资产进行估值。

2.2数据资产的确认

根据财政部发布的政策规定，明确提出了数据资源的定义条件，符合企业会计准则——无形资产、存货等政策文件的定义与条件的，应当在会计处理阶段被视为无形资产或存货，用于协调企业自身的运营体系，但在资产确认期间要做好其权属划分，避免出现资产所有权、使用权模糊问题。因此，企业的数据资产确认要从权属关系明晰角度入手，为数据资产市场机制推进打好基础。对于数据资产拥有者来说，数据循环应用频率越高，其能够创造边际报酬越多。例如，在股票、期货交易企业中，通常按照自我界定的方式来确认数据的所有权与使用权，也就是对数据本身采取加工、清晰、增值等多种条款操作，推进数据资产从使用权向所有权的转变。

3数据资产的会计计量

3.1初始计量

按照数据资产的相关政策要求，企业数据资源计量处理应参照《企业会计准则第1号——存货》《企业会计准则第6号——无形资产》，根据企业经营规模及资产类型的不同，合理选择公允价值法、历史成本法等方式。按照资产确认要求，其初始成本是企业在数据资产获取中所产生的必要且合理的耗费。企业内部经营活动过程中产生的数据资产，根据其在生命周期内发生的各项成本进行归集，这样做符合会计谨慎性原则，能够真实反映数据资产在开发过程中的实际耗费，避免企业利润操纵[1]。

3.2后续计量

在数字经济不断发展的当下，数据资产的价值也在不断变化，数据资产未来的价值具有较高的不确定性，对其未来现金流进行科学合理的推测具有一定的挑战性。另外，虽然数据资产取得成本与实际价值差别较大，但是考虑到无形资产和存货会计处理的规定，在后续计量过程中，本文认为应该继续采用成本法进行后续计量，为了使企业所反映的财务信息真实可靠，需要在每个会计期间对数据资产的价值进行重新认定，并对数据资产的摊销、减值、后续处置等加以处理。

3.3终止计量

该计量操作是数据资产计量中最后的环节，针对无使用价值的数据资产，企业要及时终止计量，根据数据资产的使用状态，如自用或交易等，结转并核销其账面价值；针对终止处置中所产生的数据清理销毁费用，或通过交易所得到的回收价款，应在银行贷款科目中准确计入；在资产的主动处置与回收情况下，将上述完成处理的差额在内部资产处置损益中准确记入；因服务器故障、储存硬件损坏或操作失误等因素导致的突发情况，应在被动回收的前提下，在非流动性资产报废等营业外支出科目中记入以上处理后差额，保证计量操作有效性。

4数据资产会计处理建议

4.1政府政策支撑

国家一直对数据资产高度重视，近年来密集出台了大量政策文件，有力推动了数据资产入表、流通、交易的进程，也取得了显著成效，数据产业正在蓬勃发展。产业要想长期健康发展，必要的理论研究非常重要，建议国家推出更多政策，对包括数据资产会计在内的数据资产领域开展重大理论研究、基础研究，既能促进相关学科突破创新，又能推动全社会实现高质量发展

[2]。

4.2完善数据资产管理体系

在将数据资产化确立为企业战略的前提下，企业还需要加强数据资产全生命周期管理，构建涵盖数据资源挖掘、识别、获取和数据资产开发、认定、确权、登记、评估、运营、交易流通、会计处理、风险管控等环节的数据资产管理体系和完善的规章制度，使得数据资产管理有章可循。同时，企业可以融合应用大数据、云计算、人工智能等技术，搭建数据资产管理平台，作为支撑数据资产管理体系运行的载体和技术工具，助力企业高效管理和运营数据资产。

4.3加强数据资产风险管控

第一，要持续跟踪监测与数据资产相关的政策变化，深入分析政策变化对企业数据资产管理的具体影响，精准识别、有效应对政策变化带来的机遇与挑战。第二，要重视数据安全和个人隐私保护，遵守相关法律法规，建立完善数据资产风险管控体系及风险审查、审计机制，加强数据资产的质量、数据算法的科学伦理等风险管控，确保数据资产管理业务操作符合标准规范，在合法合规前提下开展数据资产运营管理工作[3]。

4.4健全数据资产评估体系

随着数据资产日益成为企业重要的战略资源，企业还要定期进行数据资产的风险评估和审计，包括评估数据资产可能面临的安全威胁、合规风险和业务风险以及制定相应的风险缓解和应对措施。企业可以借助外部专业机构的力量，定期进行第三方安全和合规审计，确保数据治理体系的有效性和数据资产的合规性。数据资产评估之前，要明确评估的目标。评估范围应涵盖所有对企业有价值的数据资产，包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等。要明确数据的来源、类型、使用方式等，以便更准确地评估其价值。对于自主研发或购买的数据资产，采用成本法进行评估。如果存在活跃的数据资产交易市场，采用市场法进行评估。通过比较类似数据资产的市场价格，来估算目标数据资产的价值[4]。

结束语

随着信息技术的快速发展，数据在企业运营中所能发挥的作用越来越大，数据资产日益成为企业的重要资产管理方向。数据资产会计确认与计量的规范化和标准化，有助于激发企业对于数据资源的创新活力。企业可以更加积极地探索数据资源的潜在价值，推动数据资源的创新应用和发展。

参考文献

［1］中国信息通信研究院.数据资产化：数据资产确认与会计计量研究报告［R］.2020.

［2］秦荣生.企业数据资产的确认、计量与报告研究［J］.会计与经济研究，2020，34（06）：3-10.

［3］向浩.企业数据资产化：会计确认与会计核算问题探讨［J］.商业会计，2023，（03）：22-27.

［4］李琪琦.数据资产相关问题的思考：从概念到实践［J］.会计研究，2023，（01）：12-19