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| 中国联通数据资源核算与价值评估 |
| 第765期 作者：□文/朱成美 时间：2025/11/16 10:27:02 浏览：52次 |
［提要］ 在数字化转型背景下，数据资源的重要性不言而喻。本文以中国联通为研究对象，探讨数据资源的确认、计量以及生命周期管理，以期为通讯行业数据资源核算提供理论与实践参考。
关键词：中国联通；数据资源；会计处理；价值评估
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2025年5月28日
随着数字技术的突飞猛进，数据资源已经成为除了土地、劳动力、资本、技术之外的第五大生产要素。2012年之前，我国对于数据资产的理解还处于萌芽阶段，人们只是简单的把数据进行归纳整理随后进行指标分析，只是把数据作为经营活动的附属品，并没有形成较为完整的系统和理论。2024年，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确了数据资源在会计中如何处理，其中有四种情况，分别为确认为无形资产、确认为存货、提供劳务情形以及出售未确认为资产的数据资源；同时指出数据资产要在资产负债表中进行列示，按规定在附注中进行披露。本文以中国联通为例，探讨在现有的背景下，数据资源在规划、采集、加工、流通使用到最后处置的全过程中的会计处理，并且提出数据资产存货，无形资产差异化入表模式，旨在为行业提供参考。
一、文献综述
数据资源一词最早出自Richard Peters（1974）年发表的著作中，其中指出数据资源应该是有形的政府债券等一系列实物资产，此时由于技术的限制，人们对于数据资源的认知仅仅停留在能为企业带来经济利益的实物资产的债券上。Veldkamp、Laura（2022）对数据资产的价值评估根据数据资产自身特性有针对性地提出六种方法。熊艳（2022）对于阿里巴巴的数据资源核算提出了以数据资源持有目的不同划分为存货和无形资产两类进行核算入表。罗枚（2023）把数据划分为数据资产，重点强调了数据能为企业带来经济利益这一特征，同时在论文当中提出了成本法、收益法、市场法三种基本价值评估方法。王世杰（2023）基于数据要素的特征和应用场景，对数据资产核算的计量、确认等进行了研究，认为数据资源在应用场景和特征上与无形资产有诸多不同，不宜将数据资产计入无形资产，而应单独设置“数据资产”账户进行核算。赵治纲、曾家瑜、刘奕忻（2024）从经济、财务、技术三个维度来探讨数据资源的相关特征，发现从经济角度来看，数据资源具有非消耗性和可复制性两大特征；从技术角度发现，数据资源价值的实现依赖于技术的可依托性；财务角度更加关注数据资源的核算方面，发现数据资源具有价值易变性和时效性。
二、中国联通数据资源的确认
中国联通集团成立于2009年。2012～2014年是中国联通数据集中与平台搭建阶段，2015～2017年是数据产品推出与合作探索阶段，2018～2023年是业务布局与能力提升阶段，2024年至今是数据要素创新与应用拓展阶段。在此情形下，可以确定中国联通的数据资产可以按照《企业数据资源相关会计处理暂行规定》进行处理。中国联通的数据资源是企业拥有且控制的，预期能为企业带来经济利益的流入，能够确认为企业的一项资产，同时根据文件要求按照存货和无形资产两大类进行核算入表。根据上述条件，中国联通的无形资产——数据资源依然满足：（1）该项数据资源的形成是由过去的建设行为导致的；（2）数据资源的原始数据都是由中国联通合法持有和获取的；（3）数据资源可脱离企业其他资产具有单独可辨认性。基于中国联通的企业数据资源性质的特殊性，其中存货的数据资源也额外满足：该数据资源由企业过去的生产、购买以及建设行为或者其他交易事项形成；企业对其拥有合法持有权或者可以加工使用权、数据经营权；并且与其相关的经济利益很可能流入企业。其成本和价值可以可靠计量；该数据资源的最终目的是出售。
综上所述，中国联通的数据资产是由公司独立出资完成收集、整理、清洗、开发、建设，企业合法持有且开发过程合法，能够认定对该项数据资源具有所有权和持有权。
三、中国联通数据资源核算
（一）数据资源各阶段的处理原则
1、规划阶段。在成本凝结阶段具体进行规划。任何主体所使用数据都具有相关的利益目的。在规划阶段，中国联通实施算网一体战略，明确数据需求，减少无效采集的机会成本。中国联通通过300+维度标签化实现数据要素市场化配置，使得数据服务收入年增速42%。并且筛选高价值数据来源，降低后期成本。在规划阶段的费用，因缺乏对象，所以直接费用化。数据资源的规划阶段不仅仅涉及战略层面的经营决策方针，同时也应该制定数据资源管理的具体计划，以及相关内部控制的活动。如，对作为存货的数据资源进行盘点，对无形资产数据资源进行价值测试。甚至，应该在数据资源达到预定可使用状态或者可销售状态之前，制定相应的数据资源管理规范，使数据资源能够按照预定的目标进行生产，以此来满足需要，最大限度地发挥数据资源的优势，创造更多的经济价值。
2、采集加工阶段。在采集与加工阶段，通过技术投入，获取原始数据，并进行标签化，提升数据价值密度。数据资源的生成主要是通过一定的技术投入，使原始数据成为可利用并释放价值的数据。在数据资源达到预定可使用状态的过程中，会耗费企业大量的资金成本、时间成本，使得数据资源无限接近可使用状态。这一阶段的成本可以按照具体的分配对象进行“归集”。数据资源生产阶段又可以分为原始数据采集阶段和原始数据加工阶段。根据价值密度理论，未经清洗的原始数据价值密度普遍较低，干扰信息较多，生产阶段就是剔除干扰信息，提升价值密度的一个动态过程。在数据资源生产阶段要注意使数据资源来源合规、内容合法、加工合规，以免给企业后期带来罚款等不确定支出。中国联通的Hadoop+Spark架构实现日均10PB数据的实时处理，数据可用率达98.92%；加工阶段剔除冗余信息，使工业设备数据价值密度提升40%。并且外购数据按历史成本计量，自研数据资本化为无形资产。在流通与使用阶段通过数商合作实现数据流通，并通过动态评估维持数据价值。中国联通构建“通信+产业+位置”三维数据资产矩阵，与政务、工业领域合作，数据服务收入年增速达42%；使用阶段对元景大模型采用现值法评估，每年调整其账面价值。
3、数据流通阶段。数据资源的流通主要是对于企业经营性数据资源。数据资源流通是数据实现市场化的过程，也是企业实现数据价值的一个过程。数据流通阶段，企业需要建立完整的数据基础设施，需要培育大量的数商主体，实现数据流通过程透明但内容不可见，全程可控但成本可计量，保障数据安全，防范数据泄露风险。
4、数据资源后续计量阶段。企业自行开发数据资源达到预定可使用状态，开始进入数据资产的使用阶段。这一阶段对于数据资源的管理主要是针对无形资产数据资源，该项数据资源的主要管理方式是根据数据资源的实际应用场景，把数据资源的功能在各部门之间进行协调，定期对相关数据资源进行价值测试。如果发生价值减值，应当按照无形资产会计准则进行累计摊销；如果该项数据资源的价值不变，依照会计谨慎性原则不做任何会计处理。
5、数据资源的处置阶段。应当基于数据资源时效性和价值易变性特征，在数据资源未能给企业带来经济利益的流入，或者经济利益微小可以忽略不计时，该数据资源不再符合重要性原则，应当予以处置。在处置时，不应全部销毁，仍需留存数据原稿。假如企业将该项数据资源出售，则需在对方取得该项数据资源的控制权时，将所有数据原稿彻底销毁，以免引发法律纠纷。
（二）中国联通数据资源核算分录
1、存货——数据资源入表。中国联通公司将以持有、增值、转让为目的的数据资源划分为存货——数据资源，且在后期的核算当中分为外购的数据资源与自行加工的数据资源。两种数据资源获取成本都可以进行可靠的计量，所以计量属性应该选择历史成本法。用外购方式取得存货的数据资产，其采购成本包括相关价款、相关税费、保险费、数据权属鉴证和质量评估、安全管理及其他费用都可归属于存货的采购成本费用。
自行生产的数据资源相关会计分录如下：
借：库存商品——数据资源
应交税费——应交增值税（进项税额）
贷：银行存款
外购的数据资源会计分录如下：
借：原材料
贷：银行存款
在进一步加工时：
借：生产成本——数据资源
贷：原材料（数据资源）
应付职工薪酬
制造费用
生产完成后分录如下：
借：库存商品——数据资源
贷：生产成本（数据资源）
2、无形资产——数据资源入表。中国联通公司所开发的元景大模型，符合该项数据资源是单独可辨认、成本能够可靠计量且未来的经济利益可以流入企业的确认条件。并且元景大模型在后续使用中证明了该项数据资源在技术上具有可行性，可以按照无形资产——数据资源进行入表。中国联通旗下的众多数据模型，皆是由中国联通独立出资开发，成本能够可靠计量，在后期的会计核算当中，应该采用历史成本法来确定该项数据资源的入账价值。在无形资产——数据资源达到预定可使用状态前，分为研究阶段与开发阶段，研究阶段发生的支出费用化处理，开发阶段发生的支出中可以归集于无形资产——数据资源成本的进行资本化，反之则费用化。
其具体的会计分录为：
在数据资产各阶段发生支出时：
借：研发支出——费用化支出——数据资源
研发支出——资本化支出——数据资源
贷：银行存款
在期末结算费用化支出时：
借：研发费用
贷：研发支出——费用化支出
达到预定使用状态后：
借：无形资产——数据资源
贷：银行存款
四、中国联通数据资源价值评估方法
中国联通数据资源的估值可以分为前置评估、动态评估、后置评估。数据资源的估值主要聚焦于动态评估，依据《数据资源价值评估指导意见》有三种基本方法：成本法、市场法、收益法。成本法的主要依据是，数据资源的成本主要来自于其获取过程中所发生的必要支出。评估值=重置成本-功能性贬值-经济性贬值。在数据资源贬值的状态下，因其没有实物，所以只要考虑经济与功能性贬值即可。在使用成本法评估数据资产时，要依据其有关的数据资源的历史资料并且结合企业的未来发展前景，通过估计企业数据资源需要的成本来明确中国联通数据资源的重置成本。但是，因为重置成本是根据市场状况决定的，是为了获取同一数据资源所要获得的对价，其确认并不容易。所以，最终数据资源在成本法下的评估值=数据资源总成本×（1+投资回报率）×数据使用。
收益法是指数据资源未来能为企业带来的净收益并且折现的评估方法，核心是对其未来能够带来的经济利益进行评估，主要是确定未来价值产生的收益。其基本公式为：
P=■■
式中，P为评估值，Ft为数据资源将来带来的第t个收益期的收益额，n为数据资源的剩余经济寿命期，t为年份，i为合理的折现率。
中国联通确定未来收益的方法主要有四种：直接收益预测、超额收益预测、增量收益预测、分成收益预测。有独立应用场景的可以采用直接收益预测，比如联通公司出售数据许可权的数据。超额收益指的是该项数据资源在可预见的将来可以带来超出预期的收益。数据资源的增量收益是基于未来此数据资源能够开辟新业务或者提高利润，减少费用。分成收益是指数据资源与其他资源结合，共同提升价值，比如中国联通的软件开发服务就属于此类。
市场法是指在比较成熟的市场上能够对一种资源进行比较，并对其进行调整，从而确定资源价值。其公式为：
P=■QiXi
式中，P为评估值，Q为参照价值，X为调整系数，i为被评估数据资源分解的若干序号，n为被评估数据资产的数据总数量（n≥1）。
用市场法进行价值评估时，对比同期交易实例调整是必然的。调整方法主要有四个，包括质量修正系数、供求修正系数、期日修正系数以及容量修正系数。质量修正系数是指在进行数据资源评估时，要考虑质量对数据资源的影响。供求修正系数主要明确数据资源的稀缺性、市场的需求及其他因素的影响。期日修正系数是指在进行数据资源价值评估时，综合考虑在交易时点的居民消费价格指数，以及在评估时点的指数差异对价值的影响。容量调整是指在进行数据资源价值评估时，考虑其容量的影响，一般情况下，容量越大，其价值越高。
综上所述，本文以中国联通为研究对象，系统探讨了数据资源从规划、采集加工、流通使用到处置的全生命周期会计处理路径，并创新性地提出差异化入表模式与动态价值评估机制，为通信行业及跨领域数据资产核算提供了理论框架与实践参考。
研究表明，数据资源作为新型生产要素，其会计计量需突破传统资产核算逻辑，通过全流程精细化管理和多维评估体系的构建，实现价值创造过程的精准反映。在规划阶段，企业需通过战略聚焦筛选高价值数据源，规划阶段的费用因缺乏资产对象直接费用化处理；采集加工阶段需区分外购与自研数据，分别采用历史成本法或公允价值法计量，通过技术投入提升数据价值密度，并以“研发支出——资本化/费用化”科目归集开发成本；流通阶段，依据交易模式差异，采用总额法或使用权许可收益确认规则，通过“数据资产重分类”科目实现资产属性转换；后续计量需结合动态评估机制，对数据资产进行定期减值测试，并基于现值法调整账面价值。中国联通的实践经验表明，通过构建“成本归集-价值分层-动态调整”的核算体系，能够有效应对数据资产时效性与价值波动性挑战。
研究提出“三级分类”入表框架：一是依据数据资源持有目的，将支撑核心业务的基础数据归入无形资产，可交易数据产品归入存货；二是根据数据开发深度，将原始数据列为原材料，加工后数据产品确认为库存商品；三是结合应用场景，对高价值衍生数据（如元景大模型）单独设置“无形资产——数据资产”科目。这种分类体系既符合《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对存货与无形资产的界定，又能体现数据资产的多维价值特征。
（作者单位：塔里木大学经济与管理学院）
主要参考文献：
［1］Veldkamp，Laura.Valuing data as an asset［J］.Review of Finance，2023.27（05）.
［2］熊艳，裴潇.企业数据资产会计核算研究——以阿里巴巴为例［J］.中国注册会计师，2022（03）.
［3］罗玫，李金璞，汤珂.企业数据资产化：会计确认与价值评估［J］.清华大学学报（哲学社会科学版），2023.38（05）.
［4］王世杰，刘喻丹.论数据资产的确认及计量［J］.财会月刊，2023.44（08）.
［5］赵治纲，曾家瑜，刘奕忻.企业数据资产价值特征和属性的系统探究［J］.会计之友，2024（20）.
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