企业自有数据资产估值入表的逻辑与准则考量_曾雪云.pdf

Finance&Accounting财务与会计2023 0254 摘 要：本文基于产权理论分析企业自有数据资产估值入表的内在逻辑和现实困境以及数据资产的特征属性，强调数据资产是数字化有形资产，提出数据资产具有“一般属性 共有属性 专有属性”的属性层次；基于部分国际准则制定机构目前对数据资产估值入表的相关意见，提出数据资产分类、计量、列报和披露的相关建议。关键词：数据；数据产权观；数据资产估值入表；计量；列报中图分类号：F275 文献标志码：A 文章编号：1003-286X（2023）02-0054-03数据资产分类、计量、列报与披露问题的实质是关于企业数据资产的产权核算与权益实现问题，是如何建立数据资产用益权的问题，更是关系到经济社会发展大局的数据基础制度建设问题。若要推动经济发展与经济转型，就要从根本上理顺数据产权关系，赋予数据资产以权益属性，将其正式纳入资产负债表加以规范并建立专有的会计准则。本文拟对企业自有数据资产估值入表的内在逻辑与现实困境、数据资产的特征属性进行分析，进而对其分类、计量、列报与披露提出建议。一、企业自有数据资产估值入表的内在逻辑与现实困境（一）数据资产入表的内在逻辑一是数据资产入表管理的本质是数据的产权界定问题。依据现代产权理论，产权界定是市场资源有效配置的前提。从法理上来说，数据资产估值入表是对企业合法拥有其数据资源控制权的证成，是以会计的制度安排来表征企业持有数据资产物权的正当性。换言之，数据要素的流通与治理需要标识数据资产的产权归属，进而以受法律保护的方式主张数据资产的用益权。企业将自有数据资产估值入表，即确定了企业作为数据产权主体的正当性，以及数据资源参与权益分配的合法性。而且在数据产权清晰的前提下，企业可以创建新的业务模式，对数据资产进行加工、利用、运营管理，数据生产要素就能有序流通并参与到经济资源的配置过程中，进而增加经济效益，提升生产率，增进社会福祉福利。可见，企业自有数据资产估值入表，既有内在的产权基础，也有外在的促进经济社会发展的重要意义。二是劳动投入是数据资产化的前提，也是数据资产估值入表的物质基础。信息科学领域专家周宏仁（2016）认为，从经济和法律角度来看，数据是一种资产，这是因为数据由信息系统建设而产生的过程中需要资金、技术、设备和劳动力的大量投入。企业需要对数据进行分类、收集、整理才能形成数据资源，再加以规划和利用才能产生经济收益。数据从资源转变为具有变现能力的资产后，也就具备了估值入表的现实基础。三是企业数字化转型推动的自有企业自有数据资产估值入表的逻辑与准则考量曾雪云研究与探索基金项目：国家自然科学基金应急项目“我国数据要素市场体系的顶层设计”（72241422）作者简介：曾雪云，北京邮电大学经济管理学院教授。Finance&Accounting2023 02财务与会计55研究与探索数据资产化需要会计发挥价值管理职能。以中国移动为例，其通过挖掘9亿用户的通信信息，已建立起比较完备的数据开发架构和数据采集场域，通过整合用户位置数据、语音数据、流量数据、通话数据等形成数据湖，并与银行业、旅游业、服务业等建立业务联系，提供信用评价、旅游引流、招聘推荐等服务，由此创设了新的盈利模式。不难看出，中国移动的数据资产化正在推动其从运营商向数据商转型，这为数据资产估值入表提供了微观基础。（二）数据资产入表的现实困境一方面，数据资产尚属于难以计量的经济资源。原因在于：一是数据资产通常伴生于经营管理活动，难以识别数据资产的估值范围和边界，相关的成本耗费很难划分；二是当前尚未形成有效的数据交易机制和数据要素市场，导致数据资产评估很难采集参数，市场价值估计有很大现实困难；三是数据资产通用标准未能统一，难以实现聚合效应，导致开发成本高、收益不稳定，而且对入表后的数据资产难以实施实物管理和价值管理；四是数据资产分类管理缺乏可行方案，究竟归入无形资产、存货还是作为独立资产尚无定论。另一方面，数据资产能否以及如何资本化业界尚未达成共识。企业自有支出的资本化需要关联到多个会计期间，但人们往往习惯于将“多个会计期间”适用在固定资产和无形资产，倾向于认同长期资产能够产生稳定的经济效益，而对于新经济下的数据资产则存在较多质疑。此外，部分文献将数据资产解释为虚拟资产，使得数据资产的电子实物形态未能得到认可。二、企业自有数据资产的特征属性（一）数据资产具有物质形态不同于商誉是不可辨识的无形资产，也不同于商标类无形资产仅仅是物权的标识，数据是以电子数据集方式存在的有形资产，是可感知的文字、数字、图表、音视频等档案资料的合集，是新经济下最具标志性的资产类型。与人类历史上将数据记录于羊皮、竹篾、石刻、纸本之上相比，虽然数据存储介质不同，但其具备的可感知的实物形态始终未变。所谓可感知的，即可以读取、融合、计算。典型的数据资产是指运营商的位置数据、平台企业的用户数据、金融机构的信用数据等个人用户信息。这些数据大多具有日存量和日增量两个特征，会占据存储位置，需要运维成本，同实物资产一样有发生损毁、盗用的可能性。此外，数据资产还包括文化大数据、地理大数据、音视频大数据等各类非典型的数据资产。重要的是，数据资产也会发生经济价值减损，但并不能简单地类比于固定资产折旧和无形资产摊销，这是因为有的数据资产类似于生物资产，内在价值具有自生长性。（二）数据的资产属性具有层次性如图1所示，数据资产具有“一般属性共有属性专有属性”的资产属性层次。首先，数据要素估值入表需要符合资产的一般属性特征：一是会计主体拥有控制权，二是有与过去事项相关的成本费用支出，三是满足权益主体唯一性。一项尚未标识产权主体的数据资源具有非竞争性特征，可以无限次复制和为多个主体备份和持有。但标识产权后的数据资产普遍遵循“可用不可见”和“可见不出域”原则，这既是数据保护的需要，同时也是出于数据控制权的考量。其次，需满足共有属性。这是数据资源普遍具备的可感知物理属性和可存取性。最后，需满足专有属性，包括非消耗性、非竞争性、可流通性、可读取性、可融合性和价值不确定性。其中前五个都是数据资源的特征性所在，如可流通性是开放API接口连接交易的基础，可读取性是采用隐私计算和联邦计算并按数据流量计费的基础，非竞争性是嵌入零知识证明以防范数据套图1 数据资产属性的层次观Finance&Accounting财务与会计2023 0256 利和权利滥用的基础。专有属性不是判定数据资产估值入表的依据，但却是数据资产分类、管理、交易的依据。三、企业自有数据资产估值入表的准则考量（一）国际准则制定机构的相关意见目前国际上对数据资产的确认、计量及列报尚没有成熟方案。笔者以为，数据作为数字经济时代下的新型资产不适合直接套用现行准则，而是需要制定专门的数据资产相关准则。鉴于现行准则体系比较完备，因而当前也可以在现行概念框架下予以规范。国际会计准则理事会（IASB）现阶段还没有专门针对数据资产的准则规范，只是尝试自2023年开始修订 国际会计准则第38号无形资产（以下简称IAS38）以增进对经济转型的适应性。为评价内部产生的无形资产是否符合标准，IAS38规定企业应将无形资产的形成过程分为研究阶段和开发阶段分别进行确认。这些规定也适用于数据开发费用的资本化。欧 洲 财 务 报 告 咨 询 小 组（EFRAG）也认为，除新产品开发成本外，实体内部产生的无形资产通常不会在财务报表中确认为资产，但随着新技术、数字化、软件解决方案及其在服务经济发展中所带来的商业变化，内部产生的无形资产将对实体业绩发挥越来越重要的作用。因此，EFRAG提议在财务报表或单独报表中进一步确认内部产生的无形资产，并试图改进其确认标准和计量要求。（二）数据资产的分类与计量数据资产的分类分级需要大量科学论证，但可初步分为两大类：一是由传统资产数字化而产生的数据资产，包括数字货币、数字存货、数字著作，在属性特征上接近于实物资产；二是数字经济下的专有资产，主要是常见的软件、算法、智能合约、存证等数字技术应用，在属性特征上接近于无形资产。此外，数据资产分类规则的制定既需与数据资产的特征属性相关，也需与企业使用该资产的业务模式相关。对于数据资产的计量，笔者认为应采用混合计量模式，并且会大量采用公允价值和估值技术。成本计量模式不大适用于数据资产的后续计量，原因在于数据资产的价值实现需要智能技术支持，算法技术、数据质量、可融合特征等复杂因素都会影响其经济价值，这些因素与成本模式计量范畴并不相关。此外，关于业界有观点认为可借鉴 企业会计准则第22号金融工具确认和计量 进行数据资产分类，笔者认为不具备现实基础。原因在于：一是当前数据资产不具有可类比于金融资产的现金流量特征；二是两者概念内涵不可比，数据资产是多种类资产集合，金融资产是单一类别；三是数据资产的采集、存取和流通具有场景依赖性和技术依赖性，而金融资产大多是标准化产品和标准化交易；四是国际电联在数据资产管理的标准制定中将数据视为存货进行生命周期管理，而非参考金融资产进行价值管理。（三）数据资产的披露与列报鉴于企业自有数据资产入表的条件尚不成熟，表外披露可以作为入表列报的替代方案。具体而言，一是考虑到数据资产与数字技术紧密相关，可在年报“管理层讨论与分析”中加以描述；二是鉴于数据资产已经能够产生经济效益，因而可考虑在财务报表附注中加以披露。虽然在财务报表附注中披露比“管理层讨论与分析”会产生更多的信息含量和更高的会计透明度，但不足在于：一是难以对企业自有数据资产的经济价值作出可靠估计；二是存在资产负债表与损益表的错配，不能解决大量收入来自表外资产而非表内资产的问题。综上，建议业界尽早启动数据资产准则的专项研究，将数据资产纳入资产负债表进行表内规范和会计核算，以增进会计在企业核算中的完整性，改进资产与收益的适配性，提升会计信息的价值相关性。责任编辑 李卓1周宏仁.信息化:从计算机科学到计算科学J.中国科学院院刊，2016，31（6）：591-598.2曾雪云.预期会计的理论基础与前景 未来现金流视角J.会计研究，2016，（7）：3-9.3曾雪云，徐雪宁.智能化与信息科技革命驱动的财务成本会计研究 中国会计学会财务成本分会2019学术年会综述J.会计研究，2020，（2）：191-193.4张俊 瑞，危 雁 麟，宋 晓悦.企业数据资产的会计处理及信息列报研究J.会计与经济研究，2020，34（3）：3-15.5Shapiro C，Varian H R.US government information policyJ.University of California，Berkeley，1997，30.主要参考文献研究与探索