摘要：在数字经济时代，数据资产已成为企业生存和发展的关键，也是企业实现数字化、智能化的基础。优质的数据资产是企业快速运行、推动企业价值实现的重要保障。在此背景下，有关数据资产的一系列会计处理问题也逐渐成为学术界关注的热点。文章在借鉴国内外相关研究成果的基础上，对数据资产的确认、计量、列报和披露进行了系统性的研究。

　　关键词：企业；数据资产；会计处理

　　引言

　　伴随着“大数据”和“数字化”的出现，数据资源已成为当今世界各国企业发展和竞争的新驱动力。我国在财政部的指导下，《关于加强数据资产管理的指导意见》于2024年正式发布，该意见旨在构建完善的数据资产管理制度，确保数据资产的安全、合规流通使用，并推动数据资产的合规化、标准化、增值化。意见强调了数据资产管理的总体要求、基本原则和总体目标，为数据资产的高效管理提供了明确的指导。2024年4月，国家发展改革委办公厅和国家数据局综合司联合印发了《数字经济2024年工作要点》，该文件从九个方面提出了支持数字经济高质量发展的具体举措，包括适度超前布局数字基础设施、加快构建数据基础制度、深入推进产业数字化转型等。这些措施的实施有助于夯实数字经济基础支撑，释放数字红利，推动高质量发展。自2024年1月1日起，为了规范企业数据资源的会计处理，确保财务信息的准确性和透明度，财政部正式颁布并实施了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，标志着企业在数据资源管理及其会计处理方面将遵循更为明确和统一的规范，这一规定使得数据资产的价值能够更加准确地体现在企业的财务报表中。这一变化标志着数据资产作为企业的核心资产之一，开始被正式纳入会计处理的范畴。因此，将数据资源正式确立为一项资产，并据此展开相应的会计操作已成为大势所趋。

　　一、文献综述

　　（一）数据资产概念界定

　　“数据资产”这一概念最早于1974年由Peterson（1974）提出，将企业持有的政府债券和企业债券称为“数据资产”[1]。基于数据资产的价值特征，Fisher（2009）在大数据时代提出了“数据是一种资产”这一概念[2]。Bughin等（2010）将数据资产看作是一种新的智慧资产，认为它可以给产品带来全新的效用[3]。中国信息通信研究院于2021年印发的《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》将数据资产界定为：企业所拥有或控制的、以实物或电子形式记载的、对企业产生未来经济收益的、具有一定价值的数据资源。从数据的合法性确认、数据的真实性等方面，实现了数据资源的数据资产化。2023年8月，财务部正式颁布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，该规定不仅将数据资产纳入了“存货”“无形资产”以及“开发支出”等会计项目之中，还明确规定了如何在资产负债表日准确地反映这些数据资源的账面价值。这一举措进一步强化了数据资产在企业财务报表中的重要地位，为企业提供了更为精确和全面的会计处理方式。

　　（二）数据资产的会计处理

　　李泽红等（2018）指出数据资产是建立在资产属性基础上的，它与无形资产有着相似的性质，如果一种非货币性数据资源没有具体的形式，但其可识别，则应将其作为“无形资产”来对待[4]。顾志昊等（2024）提出，与其它一般资产相同，外购资料资产应按正式启用前所发生的全部必需费用之和计算；在对自有数据资产进行初步测量的时候，在数据采集、处理、具象化、可应用化等一系列的数据增值活动中所产生的成本，都应当纳入到数据资源的价值之中[5]。对于数据资产的后续计量，可以参考已有的资产会计准则，包括摊销、减值、公允价值的增减变动以及资产处置等。陆小蒙（2024）认为对于数据资产摊销方法的选择，结合数据资产的特征，由于其时效性较强，且技术的更新迭代迅速，很多数据资产可能在短时间内便被市场淘汰，因此对数据资产的摊销采用加速摊销法较为合适，在数据资产使用效率较高的前几年加速摊销，摊销额计入当期损益[6]。李亮（2024）指出除了在“存货”和“无形资产”项下增加“数据资源”，还要在财务报表的说明中说明数据资产的来源、计量方法、估计残值、摊销年限和摊销方法、减值原因和减值检验方法，对于具有不确定性的数据资产，应公布它们的判定基础[7]。

　　二、数据资产的会计处理

　　（一）数据资产的确认

　　1.数据需要属于数据资源的范畴，具有使用价值

　　数据资源是数据资产确认的基础条件之一。数据需要明确属于数据资源的范畴：数据资源是指企业拥有或控制的，以电子形式存在的，具有潜在经济价值的各类数据集合。

　　这些数据可以来自企业内部运营过程，也可以来自外部市场、客户、合作伙伴等渠道。它们包括但不限于客户数据、交易数据、市场数据、运营数据等。数据资源的关键在于其使用价值，只有具有使用价值的数据，才能为企业创造价值。使用价值体现在数据能够帮助企业优化决策、提高效率、降低成本、增强竞争力等方面。例如，客户数据可以用于精准营销和客户关系管理，交易数据可以用于分析市场趋势和制定销售策略，运营数据可以用于监控企业运行情况和改进运营流程等。

　　2.企业需合法拥有或控制数据资源

　　在确认数据资产时，企业需确保对数据资源的合法拥有或控制。这意味着数据的获取、利用和流通都应是合法的，符合相关法律法规和行业规定。企业应当建立健全的数据管理制度，确保数据的合规性和安全性。对于包含个人信息的数据资源，企业需特别关注数据保护和隐私权的保护。在获取和使用个人信息时，企业应获得相应的授权和同意，确保数据的合法性和合规性。此外，企业还应加强数据的安全防护，防止数据泄露和滥用。

　　3.数据资源预期能够给企业带来经济利益

　　数据资源预期能够为企业带来经济利益，并具备现金流入的潜力，是数据资产确认的重要条件之一。这种预期价值流入需要有明确的证据支持，如历史数据、市场调研、业务预测等。在评估数据资源的预期价值流入时，企业应综合考虑数据资源的数量、质量、使用频率、市场需求等多个因素。同时，企业还应关注数据资源的长期价值和潜在价值，而不仅仅是短期利益。通过有效的数据分析和利用，企业可以将数据资源转化为实际的业务成果和经济利益。

　　（二）数据资产的初始计量

　　在确认数据资产金额时，需要根据其来源（外购或自制）进行差异化的考量。对于外购的数据资产，若市场处于活跃状态且存在公开报价，则可将其作为公允价值的主要参考，直接依据这些公开价格来确定数据资产的公允价值，并据此设定其初始确认金额。然而，在市场交易不活跃或缺少公众参与的情况下，其公允价值应以购入时的实际费用为基础，这类开支包括但不限于购置价格、相关增值税和其它为实现预期用途而发生的直接费用，这些支出将作为设定数据资产初始确认金额的依据。

　　对于自制的数据资产，在研究阶段，所发生的所有支出均按照会计原则进行费用化处理，以确保准确反映企业在该阶段的研究成本。进入开发阶段后，对于发生的支出，若满足资本化条件，即与未来经济收益直接相关且金额可计量，则进行资本化处理；对于不满足资本化条件的支出，则继续按费用化处理。在具体会计实务中，研究阶段的支出将借记“管理费用”科目，以体现公司在研发活动中的费用投入。在开发过程中，若某项支出符合资本化的要求，应当将其记录为“研发支出-资本化支出”的借方增加；而对于不满足资本化条件，应予以费用化的支出，应相应增加“研发支出-费用化支出”的借方金额，这样的会计处理方式确保了研发成本的准确核算，以及资本和费用在财务报表中的正确反映。当数据资产的研发阶段告一段落，且该资产已达到预定使用状态时，需对研发支出进行相应的结转处理。具体而言，费用化部分的支出（“研发支出-费用化支出”）将转入“管理费用”科目，以继续体现其作为公司运营成本的性质；而资本化部分的支出（“研发支出-资本化支出”）则将转入“数据资产”科目，作为公司的无形资产在财务报表中列示，以反映公司在该资产上的投资及其预期的经济价值。

　　（三）数据资产的后续计量

　　1.数据资产摊销

　　数据资产作为一种新兴的资产形态，具有权限变动、时效性显著、技术迭代频繁、竞争态势多变以及场景适用性不固定等特性，使得其使用寿命的界定相较于传统的无形资产显得更为复杂。对于无法通过合同或法律条文来明确划定使用寿命期限的数据资产，需要依赖于对其预期经济利益的实现途径的深入分析，并参考同行业、同类型数据资产的状况合理推测其使用寿命。在数据资产摊销方法的选择上，鉴于数据资产具有强烈的时效性和技术快速迭代的特点，许多数据资产可能在短时间内便失去市场价值。因此，对于数据资产的摊销，选择加速摊销法显得尤为合适。这种方法在数据资产使用效率较高的初期阶段加速摊销，将摊销额计入当期的损益中。在具体会计实务中，可以在“管理费用”这个一级科目下设立“数据资产摊销”作为二级科目，用于记录数据资产的摊销情况。按照实际的摊销金额，将金额借记至“数据资产摊销”科目，同时贷记“累计摊销”科目，以确保会计记录的准确性和完整性。

　　2.数据资产减值

　　数据资产的价值受到时效性、竞争态势和应用场景等内外环境的多重影响，呈现出较大的波动性。因此，在数据资产的使用期间，需要密切关注其使用价值和市场价值的动态变化。一旦发现数据资产在资产负债表日存在减值迹象，应立即启动减值测试流程。若测试结果显示可收回金额低于账面价值，则表明该数据资产已发生减值。在此情况下，需要根据减值金额，在可回收数额与其账面价值之间的差异，将其记入“资产减值损失”的损益账户。在具体会计实务中，一旦确认数据资产出现减值，会计分录应如下记录。借记“资产减值损失”科目，同时贷记“数据资产减值准备”科目，并且计提的减值准备金额并不会直接用于日常业务开销，而是在未来数据资产进行处置时才会从“数据资产减值准备”科目中转出，并相应调整相关科目的余额。这样的处理方式确保了会计记录的准确性和一致性。

　　3.数据资产处置

　　数据资产的处置涵盖了当数据资产的权属发生变动或需要进行清理时的一系列业务活动，这些活动包括但不限于数据资产的出售和报废等处理方式。在数据资产出售的过程中，具体的会计处理流程如下。首先，借记“数据资产减值准备”和“累计摊销”等相关科目，以反映资产已计提的减值和累计摊销金额；其次，贷记“数据资产”以注销该资产在账面上的价值，并贷记“应交税费-应交增值税”以记录出售过程中可能产生的税费。如果在数据资产出售过程中，所获得的金额与原先借记和贷记的账目金额之间产生差额，那么这个差额将会被纳入营业外收支科目进行核算，以准确反映出售数据资产对当期损益的直接影响。而当数据资产预计无法再为企业带来任何经济利益流入时，这即意味着该资产已经失去了其原有的价值，此时就需要进行相应的报废处理。具体的账务处理为：将该资产的账面价值调整至零，并将由此产生的差额计入当期的损益中，同时，如果报废过程中产生的费用或损失超过了资产的账面价值，该差额将计入营业外支出，以反映报废数据资产对当期损益的进一步影响。

　　（四）数据资产列示与披露

　　企业应基于自身实际运营情况，并遵循重要性原则，在编制资产负债表时，于存货、无形资产、开发支出等科目中专门设置数据资产项目。这一设置旨在准确记录并反映企业数据资产的发生额和余额，以便对企业数据资产进行更为精准的管理和评估。除了在报表中直接体现数据资产项目外，企业还应在财务报表附注中详细披露已确认为无形资产或存货的数据资产情况。此外，对数据资产评估价值产生重大影响的其他信息，如数据资产的使用寿命、所采用的摊销方法以及是否发生减值等情况，也应一并进行披露，以确保信息的透明度和完整性。在当前数据驱动的时代背景下，数据资产的特殊性要求企业必须高度重视其安全管理。为防止数据资源在使用过程中出现泄密、违规使用等问题，企业应制定并执行严格的数据安全管理制度。同时，企业还应充分考虑因数据资产管理不善可能引发的负债风险，并对此类负债进行合理估计和披露，作为或有负债在财务报表中予以体现，以保障投资者的权益和企业的稳健运营。

　　三、结语

　　随着数字经济的蓬勃发展，数据资产在企业运营和价值创造中扮演着越来越重要的角色。数据资产不仅支撑着企业的日常运营，更是推动企业数字化转型和智能化升级的核心动力。因此，对数据资产进行准确、有效的会计处理，对于企业来说至关重要。本文在深入研究国内外相关文献的基础上，对数据资产的确认、计量、列报和披露等会计处理问题进行了系统性的探讨。认识到数据资产的确认需要明确是否具备价值创造能力、是否被拥有或者控制和是否具备安全性和可靠性等关键要素；在计量方面，应充分考虑数据资产的价值波动性，采用合适的评估方法；列报和披露时，应确保数据资产在财务报表中的清晰呈现，以便利益相关者能够准确理解企业的数据资产状况，提供充分、透明的信息，以满足内外部利益相关者的需求。期望通过本文的探讨，能够为利益相关者提供一个清晰的窗口，使他们能够深入了解企业的数据资产，从而基于准确的信息作出更为明智和科学的决策。

　参考文献：

　　[1]PETERSON R E.A cr oss section st udy of the demand for money：The United States，196 0-62[J].The Journal of Finance，1974，29（1）：73-88.

　　[2]FISHER T.The data asset：How smart companies govern their data for business success[M].New York：John Wiley&Sons，2009.

　　[3]BUGHIN J，CHUI M，MANYIKA J.Clouds，big data，and smart assets：Tentech-enabled business trends to watch[J].McKinsey Quarterly，2010，56（1）：75-86.

　　[4]李泽红，檀晓云.大数据资产会计确认、计量与报告[J].财会通讯，2018（10）：58-59+129.

　　[5]顾志昊，隋敏.数据资产如何确认与计量[J].中国外资，2024（3）：86-88.

　　[6]陆小蒙.数据资产会计处理及管理策略研究[J].财经界，2024（12）：120-122.

　　[7]李亮.企业数据资产计量探讨[J].新会计，2 02 4（4）：11-13.