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| 数据资产会计列报问题思考 |
| 第727期 作者：□文/徐素波 申越明 时间：2024/4/16 14:36:55 浏览：236次 |
［提要］ 中国经济正在开辟发展的新篇章，而数字经济作为经济发展的“增效剂”引起生产方式的极大变革，推动着数字要素的不断迭代，进而产生数字中台、数据资产的会计相关问题，尤其是数据资产会计处理方面。关于数据资产确认和计量问题，国内外专家学者各持己见，核心分歧表现在数据资产广义与狭义会计确认与计量问题。故本文在梳理现有专家学者关于数据资产会计问题研究理论成果基础上，提出会计信息质量视角下数据资产列报尚未解决的核心问题，进一步提出优化策略，以期为中国数据会计实务提供一定的实践指导。
关键词：数字经济；数据资产；数字中台；会计信息质量；列报
中图分类号：F275；F49 文献标识码：A
收录日期：2023年8月9日
随着大数据、区块链、人工智能、云计算和5G技术的普及，数字经济“增效剂” “催化剂”作用，打破原有传统规模经济思维，重塑经济生产模式，催生经济新的增长业态。经济活动衍生会计理论与实务，数字经济的飞速发展，使中国经济法律法规、政策规章以及会计准则面临着巨大挑战。数据资产作为数字经济的衍生品，如何科学且合理地进行会计处理仍处于探索阶段，涉及数据资产的法律法规、准则与标准体系依旧滞后，阻碍数字中台体系构建的发展进程，制约打破信息壁垒与保障数据可靠性和时效性的效能。当下，该领域的研究参照传统资产处理方式，集中于概念、特征、确认条件等方面，提出数据资产的概念、特征、分类、确认计量方式与价值评估模型。但是，中国数据资产会计问题仍面临缺乏高质量的理论支撑与高素质的数据会计人员等系列问题。
一、数据资产相关理论及其列报的必要性
（一）数据资产的概念。对于新事物的认知往往始于对概念的界定，数据资产作为数字时代特有的新兴概念，国内外专家学者对其理论研究仍处于动态“探索+实践”的阶段。目前，对于数据资产的定义主要划分为“数据资源”和“数据集”两个维度，这也是当下数据资产概念界定的两种主流观点。前者是从会计视角中资产的定义出发，认为数据资产是指由特定经济或自然主体持有控制的，能够为其带来未来经济利益流入的数据资源；后者是从资产的确认条件视角出发，将其定义为特定主体拥有数据权属、有价值、可计量与可读取的互联网网络中特定的数据集。综上，本文认为数据资产是指由特定经济或自然主体过去的交易或事项中形成的、由其持有或者控制的、预期能够带来经济利益流入的、不具备实物形态且可加工、可收益、可读取的非货币性软资产。
（二）数据资产列报的必要性
1、避免会计数据失真，优化中台应用环境。数据失真问题一直备受财务报表使用者关注，这是因为传统会计报表所反映的资产类项目都是基于历史成本进行计量的。随着数字时代的飞速发展，数据资产的价值愈发显著，进一步拓宽价值鸿沟，致使财务报表使用者，尤其是企业管理层决策降低对财务报告的依赖性。譬如，业财融合背后的内涵可以解读为财务与业务的脱轨，这无疑是会计领域的悲哀，数据失真就是其重要影响因素之一。就面临的问题，要加快数据资产计入会计报表的进度，从而助力数字中台体系良性运行。短期角度而言，就数据资产确认与计量标准尚未统一、权属问题尚未明晰等，可以基于无形资产和存货的列报准则，按照持有意图或创利方式将数据资产划归其二者下属明细科目。长期角度来看，应在会计报表非流动资产中新增数据资产科目，且设置资产类备抵科目，以实现会计信息质量的谨慎性目标。将数据资产引入会计报表不仅提高了数据相关性，而且为财务报表使用者经营与融投资决策提供更好的信息支撑。
2、准确评估企业价值，掌握潜在投资价值。作为企业价值评估方法之一的成本法，可以直观地从会计报表中获取企业价值计算所需的数据，其评估逻辑思路为将资产负债表化整为零，将调整后的资产价值扣减负债价值得到公允市场价值，进而进行投资决策。随着数据资产价值与企业资产价值关联性愈发显著，不将其引入资产负债表中将直接导致企业价值被低估，使企业丢失潜在的筹资机会。为保障企业价值评估客观性要求，我国要制定科学且合理的数据权属政策与法规，依托区块链技术将数据所有权、经营权与使用权三权分离；建立健全数据会计核算体系，大力支持数据资产表内外核算，创建“实践+探索”的双驱动引擎，保证财务数据的相关性和客观性，以期准确地评估企业价值，抓住潜在内外部投资机遇，盘活资产，助力企业可持续发展目标的实现。
3、优化权属资源配置，实现降本增效目标。我国企业正在谱写经济发展的新故事，发展迅速，往往对资源配置有着严格的要求，而信息不对称进一步激化了资源配置不合理的问题。须尽快制定出完善的数据资产权属确认机制，以保障经营数据的科学高效管理，提升资源优化配置与资源管理效率的水平。数据资产表内外列报与披露事项应用发展对我国会计体系建设有着极大的意义，保证会计信息质量的同时，兼顾资源配置与降本增效目标。但是，目前中国数据会计发展不够成熟，数据资产尚未清晰权属划分标准，影响数据资产列报事宜进程，影响企业经营管理的质量和效能，制约经济发展。因此，尽快实现数据资产列报是优化权属资源配置、实现降本增效目标的必经之路。
（三）会计信息质量视角下数据资产列报的要求。会计信息质量视角下数据资产列报的要求可以划分为四个维度：一是满足传统会计信息质量要求的同时，结合数据资产价值易变性、多样性、依托性和可塑性等特征进行延伸，达到优化信息应用环境的目标；二是通过数据资产对企业价值评估准确性的影响，强化企业信息管理谨慎性意识，从而掌握投融资机遇；三是通过信息不对称理论发掘资源配置的核心问题，将数据资产作为优化资源配置的重要引擎，为数字中台提供可靠的数据支撑，助力降本增效目标的实现；四是打破数据资产时效性、场景化、价值变现不确定性困境，以保障列报数据的可比性、客观性和相关性，强化数据资源的集约化管理。
二、会计信息质量视角下数据资产列报存在的问题
（一）产权权属不明确，难以评估价值。虽然国内外数据资产研究领域的专家学者对于其概念界定、特征属性、确认与计量问题展开诸多思考，但目前仍未盖棺定论，形成数据会计理论基础的统一标准。继《数据资产管理实践白皮书》《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》，我国对于数据资产的关注度早已上升至国家层面，但尚未建立健全数据资产权属确认政策法规、价值评估标准，仍沿用传统资产评估理论，其理论的滞后性、评估体系的低透明性、技术场景环境差异影响，严重制约数据资产入表时效性，甚至产生经济与会计发展时间错配的困境。
（二）会计体系不完善，缺少统一标准。基于会计学视角而言，经济发展产生经济问题，经济问题孕育会计理论。企业经营管理过程中所需会计体系不是一成不变的，体系完善来自于经济问题的驱动。数字时代必然孕育出一个全新的概念——数字会计或数据会计。然而，会计体系发展的滞后性无法为数据资产提供统一的核算标准，导致数据的不可比，降低数据的应用价值。当下，迫于数据资产纳入会计报表问题的压力，中国报表编制准则亟须在数据资产是纳入无形资产或存货核算范围还是新增一项非流动资产——数据资产两种方案之中做出抉择。这需要有充足的理论支撑、技术支撑，但目前二者都是不够完备的，对于推动数据资产列报工作无疑是巨大的阻碍。
（三）信息质量无保障，突显主观能动性。会计信息质量要求对于数据资产列报问题提出严格的参照标准，既要满足数据的可靠、相关、可比、易理解、重要、谨慎、时效和实质重于形式八项要求，也要按照数据资产的易变性、可塑性、多样性与依托性特征进行“画像”，在传统标准上新增数据资产列报信息专属质量要求。但是，目前我国的众多企业仍处于数字体系构建的初期，投入与产出是否正相关备受关注，加上技术、资金、人才三者的限制，难以发挥数据资产最大效用。即使数字体系较完善的企业，数据抓取、存储到使用的过程中极容易受到数据传递者主观思维的影响，造成数据失真。我国数据资产管理尚未形成标准的风险管理机制，也没有全面控制的制度体系，极难保障其真实性、可靠性和相关性，这与会计信息质量要求背道而驰，突显主观能动性，降低数字中台与数据资产管理效率。
三、会计信息质量视角下数据资产列报优化策略
（一）出台数据资产相关政策法规，强化权属管理。对于数据资产政策与法规的体系构建，我国略晚于西方发达国家。结合我国国情，借鉴国外先进政策与法规基础，秉承“取其精华，去其糟粕”与“实践+探索”的原则，形成具有中国特色的社会主义数据资产管理政策与法规，将数据资产的所有权、使用权与支配权划分细则具体化，清晰经济主体资产权属，以期实现数据资产的有法可依、有规可循。在此过程中，以政府、企业实践为主，以理论探索为辅，不断发现问题、解决问题，不断完善数据资产的管理体系，促进其良性发展。
（二）建立完善数据资产会计准则，规定标准细则。对数据资产进行“画像”，将其编写在中国会计准则及应用指南中，明确概念、特征、体系、价值评估等问题，制定科学且合理有效的会计核算标准。解决数据资产对象、记录科目以及记录标准问题。一是明确数据资产概念，建立数据资产评估模型，按照统一的标准对拥有的数据进行收集、整理、清洗、描述与分析，将其价值表现为货币形态，从而达到数据资产列报在表的目标。二是新增数据资产会计明细科目进行日常会计实务的记录工作，设置数据资产-原值、数据资产-累计摊销、数据资产-减值准备、数据资产-公允价值变动、数据资产-净值等会计核算科目，结合数数资产应用场景、使用用途，制定对应的会计处理准则与规范，以保障数据资产列报的可靠性和及时性。三是解决获取数据资产支付对价的来源问题，本文将数据资产取得方式粗略地划分为自取与外购两种方式，前者取得方式导致权益中未分配利润的减少，用资本积累支付对价；后者取得方式关注成本确认问题，数据资产既可能导致负债的增加，亦会降低利润表中成本列示的数额，若涉及利润表，还需遵守收入准则相关要求。
本文构思的数据资产会计明细科目如图1所示。（图1）
（三）秉承会计信息质量红线原则，增强披露意识。鉴于数据资产表内列报的滞后性，保障外部财务报表使用者对企业价值评估的准确性，严格执行会计信息质量要求，积极对外披露数据资产的基本情况。一是建立健全表外数据资产披露框架，结合各类企业的共性与个性，借鉴价值链计分板与无形资源报告框架披露架构，构建具有企业自身特色的对外信息披露框架。二是引入德勤事务所提出的“第四张报表”，对数据资产单独进行对外披露，以保障信息的及时性、相关性和可靠性；完备协调技术、人才与资金资源能力，重点关注同一商业圈中共生企业。三是完善数据资产披露体系，构建评价指标，实现不同行业、企业之间形成横向与纵向的双轨可比，坚守会计信息质量要求的红线，强化企业信息披露意识，避免内外部主观能动性的影响，以期实现数据资产的可视化、可计量、可比性目标。四是提高未确认资产的数据资源表外披露管理水平，充分发挥表外其他增量数据资源披露对于准确性的补充作用。
综上，数据会计作为数字时代必然的产物，导致数据与会计的深度融合。中国数据资产价值评估、数据资产会计核算问题仍处于试点探索阶段，以贵州数据交易所、上海数据交易所为起点，呈现以点带面的布局。盘活数据资产，实现数据资产价值准确评估，完备构建数字中台的基础性工作，最终为财务报告使用者服务。因此，数据资产列报问题越来越重要，对其展开系列思考与研究迫在眉睫。本文首先明确数据资产的概念及列报的必要性，在此分析基础上，基于会计信息质量视角思考数据资产会计处理的要求；其次，探讨数据资产表内外列报尚存在的核心问题，主要针对数据会计核算体系、价值评估模型存在的系列问题；最后，基于存在的问题，提出出台数据资产相关政策法规，强化权属管理；建立完善数据资产会计准则，规定标准细则；秉承会计信息质量红线原则，增强披露意识三项举措，以期为中国企业进行数据资产列报与披露提供实践参考。
（作者单位：黑龙江八一农垦大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］孙永尧，杨家钰.数据资产会计问题研究［J］.会计之友，2022.688（16）.
［2］中国信通院.数据资产管理实践白皮书（3.0版）［R/OL］.2018-12-17.
［3］朱扬勇，叶雅珍.从数据的属性看数据资产［J］.大数据，2018.04（06）.
［4］陈晋军，陈菡，池文磊.数据资产价值核算机制研究——以国网福建电力数据资产为例［J］.财务与会计，2022.668（20）.
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