大數據資產的會計確認與計量研究

周 易

（山西工程職業學院，太原 030009）

0 引言

2020 年4 月9 日，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，指出要加快培育數據要素市場，將數據與土地、勞動力、資本和技術等傳統要素并列為要素之一，這是數據作為一種新型生產要素首次被寫入官方文件中［1］。2020 年5 月18 日，中共中央、國務院發布《關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見》，將加快培育發展數據要素市場，建立數據資源清單管理機制，發揮社會數據資源價值等問題納入“頂層設計”中［2］。數據作為生產要素，對經濟發展、社會生活和國家治理產生了根本性、全局性和革命性的影響，已成為國家基礎性的戰略資產，中國大數據產業的春天已經到來?！?020 年中國大數據產業生態地圖暨中國大數據產業發展白皮書》顯示，2019 年中國大數據產業規模達5 397 億元，同比增長23.1%，預計2020 年整體規模將達到 6 670.2 億元，到2022 年將突破萬億元［3］。大數據作為一項資產計入財務報告已經成為必然的趨勢，然而當前會計準則中尚無關于數據資產會計處理的相關規定。對于擁有大數據資源的企業，特別是一些大數據巨頭公司來說，大數據產生的價值不能在財務報表中體現，片面反映企業的財務狀況和經營成果，這樣可能導致投資者等信息使用者低估企業的經營業績，忽略數據潛在的價值優勢，降低決策的科學性［4］。只有對大數據資產進行確認，才能避免以上情況發生，從而實現會計目標。

1 大數據資產的確認

大數據是指規模超出典型數據庫軟件工具能夠獲取、存儲、管理和分析的數據集［5］。根據我國2014 年修訂的《企業會計準則——基本準則》，一項資源應當符合資產定義，同時滿足資產確認條件，才能被確認為資產。本文認為，大數據資源具備確認為“資產”要素的特征，具體原因如下文所述。

1.1 能夠被企業擁有或控制

大數據資源按照來源不同，主要可以分為2 大類：一類是由企業自己搜集、整理、挖掘與分析得到的，另一類是由企業外購得到的，這2 類數據的產權歸屬相對清楚。此外，還有一些數據是通過網絡爬蟲或黑客等手段獲取的，或是某些公司放在網上供人免費下載的，這類數據從法律角度來說在所有權上存在爭議，但企業對這些數據進行加工、清理與清洗等工作后，企業對這些脫敏數據便享有控制權。因此，由這些數據構成的大數據資產成為企業的一項資源，企業在法律允許的范圍內可以自由使用。

1.2 預期會給企業帶來經濟利益

大數據資產給企業的經營管理帶來價值的方式主要有2種：一種是通過交易數據直接獲取經濟利益；另一種是對源數據進行數據處理，提高數據的可靠性，為企業的生產經營決策提供信息，從而給企業帶來經濟利益，促進企業業績提升。大數據給企業帶來經濟利益的具體方式有：①出租或出售經過處理的大數據；②創新產品和服務，為企業提供新的利益增長點；③細分客戶群體，提供差異化的產品和服務；④發掘新的市場需求，拓寬業務邊界；⑤根據客戶偏好精準推薦；⑥在企業內部控制中運用大數據，提高企業經營中各個環節的數據化水平，提高決策準確度，進而降低風險、節約成本。

1.3 其成本或者價值能夠可靠計量

計量資產有投入價值和產出價值2 種價值基礎。其中，投入價值包括歷史成本和重置成本2 種計量屬性，產出價值包括可變現凈值、未來現金流量現值及公允價值3 種計量屬性。從投入角度思考，大數據資源的形成與無形資產、固定資產類似，都需要一定的成本，如數據的處理、存儲；大數據平臺的建設都需要大量人、財和物的投入，這些都不是一蹴而就的。從產出角度考慮，目前我國大數據產業正處于上升期，大量的大數據交易平臺涌現，如貴陽大數據交易所、浙江大數據交易中心等，大數據資產的市場價格或其價值也更易確定。因此，大數據資產的計量具有可行性。

綜上所述，大數據具備“資產”要素的條件，企業應當將大數據資源確認為一項資產，在財務報表中列示，而具體將大數據列示為哪種資產值得探討。部分學者認為大數據具備無形資產的特征，應當將大數據確認為無形資產。然而，大數據資產與無形資產相比還存在一定的區別，如無形資產的價值會隨時間推移而降低，而某些大數據是可以深度挖掘的，通過數據的不斷積累及數據處理技術的更新，其價值也會增加。因此，筆者認為應當將大數據單獨確認為一項資產進行會計處理，從而為報表使用者提供更有效的信息，凸顯企業擁有大數據資產的核心競爭力。

2 大數據資產的計量

2.1 大數據資產的初始計量

取得大數據資產主要有2 種方式：①企業自己通過搜集、整理、挖掘與分析取得大數據資產；②外購取得大數據資產。2 種方式取得大數據資產的會計處理并不一樣，相關分析如下文所述。

2.1.1 企業自己通過搜集、整理、挖掘與分析取得大數據資產

企業自制大數據資產是需要投入大量的人力、智力、財力和科學技術等進行搜集、整理、挖掘及分析取得的，整個研究開發過程復雜、技術含量高、形成資產周期長，類似無形資產的研究開發?；诖?，自制大數據資產的會計處理可以參照自制無形資產進行。自制大數據資產形成過程中，研究階段的支出應當在其發生時全部計入當期損益；開發階段的支出在滿足資本化條件時應計入大數據資產的成本，在不滿足資本化條件時應計入當期損益；無法區分研究階段和開發階段的支出應當在其發生時作為管理費用，全部計入當期損益。企業發生研發支出時，借方記“大數據資產研發支出——資本化支出”“大數據資產研發支出——費用化支出”科目，貸方記“庫存現金”“銀行存款”“應付職工薪酬”“累計折舊”“累計攤銷”等科目。期末時企業應將費用化的研發支出轉入當期損益，借方記“管理費用”科目，貸方記“大數據資產研發支出——費用化支出”科目。當大數據資產達到預定用途時，企業應當借方記“大數據資產”科目，貸方記“大數據資產研發支出——資本化支出”科目。

2.1.2 外購取得大數據資產

企業外購取得的大數據應當采用歷史成本法計量。外購大數據資產的成本具體包括購買價款、相關稅費（不包括可以抵扣的增值稅）以及直接歸屬于使大數據資產達到預定用途所發生的其他支出，如發生的專業服務費用、手續費等。購入時的會計處理如下：借方記“大數據資產”“應交稅費——應交增值稅（進項稅額）”科目，貸方記“庫存現金”“銀行存款”等科目。

2.2 大數據資產的后續計量

從理論上說，大數據資產的后續計量可以選擇成本模式或公允價值模式。但從實際角度考慮，現階段選擇成本模式更具有可靠性。這是由于大數據交易所的定價機制因大數據品種的不同而不同，且大數據價格在時效、品種、數量、完整度、深度及廣度等多個復雜因素的共同影響下實時波動。目前真正意義上的大數據交易市場環境在我國還不存在，因而公允的大數據資產價值也不存在，絕大部分在大數據交易平臺進行的交易價格是由買賣雙方談判協商確定的。當我國大數據交易市場環境真正形成時，會有活躍的大數據交易市場，企業能夠從大數據交易市場上獲得同類或類似大數據資產的市場價格及其他相關信息。對此，可采用成本模式計量或公允價值模式計量，2 種計量模式的賬務處理如下文所述。

2.2.1 采用成本模式計量

在成本模式計量下，大數據資產的后續計量主要包括大數據資產使用年限的確定、攤銷及減值等內容。結合目前大數據市場的發展情況，一部分大數據資產具有時效性，更新速度較快，會因時間的推移而導致價值降低，其使用壽命有限。對于這類大數據資產，相關工作人員應當估計其使用壽命并及時進行攤銷。攤銷時，借方記“銷售費用”“管理費用”“其他業務成本”等科目，貸方記“大數據資產累計攤銷”科目。還有一部分大數據屬于稀缺資源，如一些文物材料、氣象材料等，其價值會隨著時間的推移而增加；某些大數據通過不斷積累及數據處理技術的更新，其價值也會隨著時間的推移而增加。對于這部分大數據資產，因無法預見其給企業帶來經濟利益的期限，則可以視其為使用壽命不確定的大數據資產，不需要進行攤銷。在如今信息技術快速發展的時代，大數據資產的價值更易波動，特別是容易貶值。為增強會計信息的真實性和有效性，企業應當在每年年末進行減值測試，評估大數據資產的價值，經過測試發現大數據資產發生減值的，會計處理如下：借方記“資產減值損失”科目，貸方記“大數據資產減值準備”科目。

2.2.2 采用公允價值模式計量

未來當我國大數據資產有活躍的交易市場，存在確鑿證據表明大數據資產的公允價值能夠持續可靠取得時，企業對大數據資產的計量方式可以從成本模式計量變更為公允價值模式計量。這種變更應當作為會計政策變更處理，調整公允價值與賬面價值的差額，調整期初留存收益。變更時的會計處理如下：借方記“大數據資產——成本”“大數據資產累計攤銷”“大數據資產減值準備”科目，貸方記“大數據資產”“遞延所得稅負債”“盈余公積”“利潤分配——未分配利潤”科目；后續大數據資產公允價值變動時，借方記“大數據資產——公允價值變動”科目，貸方記“公允價值變動損益”科目。