1. 引言
2019年，中国共产党十九届四中全会提出了个全新的发展战略——数据，以改善效率和创造价值，探索如何有效利用和开发数据，成为当前一个重要的研究课题。在会计人才培养过程中，如何引导学生针对会计核算中出现的新事物新变化，进行创新性的探索和分析，是提高学生自主学习能力和创新能力的重要内容。尽管学术界与实践领域都认可数据资产的重要性，并就其财务估算提出了自己的观点，然而，由于各个领域的数据种类繁杂，其中的特性各异，以及各自的应用范围的有限，使得如何准确地进行数据资产的财务估算仍然是个棘手的课题。随着互联网的发展，数字化资源已经成为一种重要的经济工具，它的价值已经被广泛地承认，但是，由于它们没有被纳入财务报表的范畴，只能通过附加条款的形式来展示，因此，当前的财务报告很难准确地反映出它们的真正价值 [1] 。随着技术的发展，数字化资源已成为大型互联网公司的关键技术。然而，由于没有明确的规范，许多公司的财务报表往往只会把它们放到附注中，甚至只会被视为一种额外的开支，没有真正考虑到它们的价值。如果企业的财务报告缺乏数据资源，这将严重阻碍其发挥核心竞争力，导致其会计信息的不准确、不完整，从而使其核心竞争力无法得到充分发挥。通过进行精细的数据资产会计核算，以及相关的测算，可以更好地反映出大数据时代的特点，为快速增长的大型企业及学术界提供重要的参考。
随着数字经济的迅猛发展，数据通过采集、加工、存储、分析、流通环节，在数据要素市场中形成特定的供给与需求关系，促进市场经济提质增效。数据广泛渗透到生产、分配、交换和消费各个环节，赋能实体经济和扩展现代产业增长空间，促进传统产业改造并形成数字产业。本文通过会计计量理论与企业实践，从问题出发，对数据资产进行了定义，从不同方面阐述了数据资产的特征，并且明确了数据资产如何确认与计量；最后，基于当前的社会经济环境，本文在梳理现有文献的基础上，尝试对数据资产的确认与计量提出新的展望。
2. 数据的内涵
2.1. 数据的内涵
数据是一种可以被人们识别、抽象的信息，它描述了客观事物的特征、状态和相互关系，并将其转化为可供人们理解的形式。
除了广泛的概念，数字也被用于描述各种实际情况，比如文本、拼写、图案、影片、声音动画、地理坐标、气候变化、地理环境、气温、气压、温度、风速、温度、风向、气压、风力。
从物理性质上看，数据通常被定义为“可由计算机程序存储和使用的信息”。在经济学的视角，数据的本质是一种具有非竞争性和部分可排他性的、需要与其他资源协同发挥生产力促进作用、规模收益不确定的生产要素 [2] 。
2.2. 数据与信息的区分
信息与数据之间既有着一定程度的联系，同时也存在着一些细微的差别。数据既包括象征性的、抽象的、有序的实时的、准确的，也包括非常抽象的、无法直接理解的。它们构成了我们所知道的一切，并且彼此紧密相连。通过这些方法，我们才能更好地理解世界。数字代表着实际的东西，它们的特征可以通过分析、推断或者其他手段来获取：而信息则是通过这些特征来构建的，它们的特征可以通过语言、图像、文字等来描述，它们的结构可以通过语言来描述，它们的特征可以通过语言来传递。没有真正的价值，只有通过其他方式才能被用作有效的工具。
2.3. 数据的特征
1) 可复制性。现实中的数据是人类对某种具体事物的刻画，其本身存在客观性数据可以与被刻画的事物分离，在两者分离的情况下，仍然能够给人类带来利用价值。现实中，人类在交流和学习的过程中实现了对数据的传播，使得每个人的数据量之间存在交叉和增加。传统数据存储在人脑或纸质文本中，通过书写、印刷和阅读实现数据转移。伴随着信息技术的发展，计算机开始出现在人类的生活中，人类开始将数据储存在计算机中使其成为电子数据，拥有了电子形态的数据储存和转移的成本更加小，电子数据可以以几乎为零的边际成本任意增加数据副本，这有利于数据的传播、转移和使用，也给数据安全带来挑战，更是数据确权的难题所在。
2) 传播速度快。以前通过语言和学习来进行数据传播的时候，人类需要付出较多的时间成本和价值成本，需要双方沟通时间和地点进行传递，如此一来传播的速度大大降低。随着互联网时代和5G时代的迅速发展，几乎人人都有计算机和手机，人类通过手机上的各种交往平台将数据转化为文字、图像、语音等各种形式进行传播，互联网时代的拒绝传播几乎不需要考虑任何的时间成本，这大大缩短了数据传播的时间。
3) 较强的业务依附性
数据之所以可以作为资产，原因在于数据可以赋能企业业务。换言之，在数字经济时代，数据能为企业拓展业务、帮助管理者做出决策，进而提高决策质量、改善经营管理。数据本身没有价值，但是由于人为地进行收集、挖掘、清洗、脱敏、分析，可以将其作用于企业现有产品和业务，推进企业在“降本增效”方面表现的更好。企业将数据处理结果服务于自身，进而做出更为正确的经营决策、改进业务流程，体现了数据与业务较强的依附性。
数据因业务的存在而变得更有价值，业务的记录归集为数据，数据是业务的侧面反馈。数据在企业运行过程中记录了真实且完整的业务数据，无论数据正确与否都具有一定的价值。各大数据服务机构和交易平台在提供数据资产交易场所的同时，也会将特定数据打包进行售卖。但是面对不同行业、提供不同服务的企业，例如阿里巴巴的用户购物行为数据在国家电网中展现的价值就会大大折扣，这是数据业务依附性所导致的。行业不同、运用场景不同，企业对数据的需求也会各不相同。
4) 较大的信息价值波动
与传统资产不同的是，数据资产的价值会随着时间、市场、处理程度等的改变而随之波动。过去2年的淘宝用户消费数据的价值要远远高于10年前的同类数据这是由于数据的时效性导致的。数据资产随着时间的推移及宏观环境的变化，其价值波动也会变强。例如，人们在使用高德地图或者百度地图时，其所在的位置信息需要及时更新，高德地图或百度地图的后台收集到用户的位置数据后，需要进行实时处理才能将该数据发挥最大的价值。如若不然，延迟的位置信息和路况信息会让收集来的数据价值降为零。此外，很多学者认为数据资产可以类比无形资产进行会计处理，但是上文指出数据资产“边际成本极低”，且不会随着资产的使用而产生磨损，这是传统资产所不具备的特点。数据资产的价值更多取决于使用者的使用能力、使用效率和宏观环境的变化，随着企业收集资产规模变大、数据挖掘程度变深数据分析能力加强以及宏观环境的实时变化，数据资产的价值也会随之在数据量不发生变化的情况下，数据价值也可能会随时间推移而衰减，因此数据资产与实物资产价值随时间变动的原因是不同的。因此，数据资产价值波动性与时间、数量、需求和环境等因素具有密切关系，但并非简单的线性关系 [3] 。
3. 数据资产的内涵与特性
3.1. 数据资产的内涵
《企业会计准则》将负债界定为一种可以为公司创造经济收入的财务活动，而这种财务活动可以从公司过去的商务活动、财务报表等多个方面体现出来，它们可以为公司提供重大的财务收入，也可以为公司的发展提供重大的财务支持。根据《财务报表概念框架》(2018)，准则理事会把财产界定为：一种现存的、受到过去事件影响而导致的、具有可操纵性的财务实物。两者的核心内容一致，即资产概念包括三个要点；过去形成、主体控制和经济资源。数据一定是在过去形成的能够反映客观事物。收集和整理数据需要投入大量的成本，所以企业不会保留无用的数据企业持有的数据一般有带来经济利益流入的潜力但是数据带来的经济利益的多少、时间难以衡量。因为数据的特殊性。企业持有数据即代表控制。可以进行开发和使用。总而言之，数据资产是指企业通过合法手段获得的、具有开发和使用价值的信息。因此，数据资产包含两个主要方面 [4] 。
1) 认为数据是有价值的，是企业的一种资产识以适合更好使用或处理的某种形式表示或编码的事实。但是回归本研究出发点，也作为储存信息的载体而存在。大众意义上的“数据”一般是指某些现有信息或知析，并用于创建数据可视化，例如图形、表格或图像。数据被用来传递信息的同时，以及几乎所有其他形式的人类组织活动，这时数据被抓取、整理、测度、报告和分出结论时，“数据”会转化为“信息”。数据用于科学研究、企业管理、金融、治理“信息”二者经常被互换使用，但是二者具有不同的含义。在使用数据分析进而得关于一个或多个人或物体的一组定性或定量变量的值。在现实生活中，“数据”与据是单独的事实、统计数据或信息项，通常是数字。在更专业的意义上，数据是据？目前，在不同学术领域，对“数据”有着不同的含义。
2) 数据资产需要企业具有开发应用能力。数据不同于土地和资本与技术相似发挥作用需要相应的条件。数据资产强调企业拥有开发应用能力。数据作为信息和情报用于决策必须经过处理、分析、数据分析离不开工具和模型。利用数据开发虚拟产品和服务也需要相应的技术和能力。虽然具备海量的信息，但如果没有足够的计算资源，就无法充分利用这些信息，因此，计算资源、计算机程序、算法等都成了人工智能的关键组成部分。因此，数据资产需要特别强调企业的开发应用能力。
3.2. 数据资产的特性
1) 可数据化。可数据化是数据资产的本质特征，数据化是企业实现资源最大化利用的关键，它不仅使资源能够被存储在数据库中，而且还可以被有效地组织、处理、分析和利用，此外，数据还可以以各种形式呈现，更加直观、有效地传递信息。
2) 加工性。随着科技的飞速发展，大量的数据被迅速地收录、加工、处理，为企业的运作提供了强有力的支持，使它们能够更有效地掌握市场变化，更有效地预测市场趋势，更有效地控制市场，实现更有效的市场竞争，为企业的持续发展创造更多的价值，如各大平台的电商企业收集并整理交易信息对消费者购物偏好进行处理和分析，通过精心的数据处理，不仅能够使企业的营业收入获得显著的提升，还能够更好地帮助他们获取更多的客户、合作伙伴和市场机会。例如，通过精心的搜索、挖掘和归纳，我们能够更好地了解消费者的行为习惯，并且更好地满足他们的市场和竞争环境，这样才能让我们的企业在市场上取胜。为了更好地了解消费者的偏好和喜好，我们可以分析他们的浏览情况。并根据这些信息制定出更有效的营销策略。这样，我们就可以更好地满足消费者的需求并为公司带来更好的市场效果。
3) 时效性。随着科技的发展，信息的传播速度越来越快，数据也在不断变化。因此，数据资产的形态、内容和价值都会受到时间的影响，它们的变化可能会比实体资产更加迅速，甚至出现剧烈的波动。
4) 更新性。随着时间的推移，数据的价值也在不断变化。为了维护数据的价值，我们需要不断地更新它们。比如说，APP的更新，需要定期监测和反馈，以便修正存在的漏洞，让用户能够继续使用它，而不是被功能性更强、更加方便的APP所吸引。企业信息管理平台是数据资产的重要支撑，它可以实时监测、更新、修复数据，并且可以有效地改善数据的功能，从而有效地将其价值转移到客户身上。
5) 个性。各家公司都拥有独特的数字化财富，这些财富的经济价值取决于公司的战略、发展目标和主营业务。例如，拼多多和京东两家电子商店，前者专注于低端消费者，后专注于高端消费者。尽管它们拥有类似的财富，但它们的经济价值可能会随时间和地点变化。“个性”的独特性格显而易见。
4. 数据资产的确认与计量
4.1. 数据资产的确认
现有研究根据数据资产的特点，认为数据资产的确认和固定资产等具有实物形态的资产的确认存在着一定的差异，但如果把数据资产归为金融资产，数据资产又显然不满足金融资产所具有的货币性、流通性、风险不可控性等特点，数据资产具有较大“个性”其流通性较小，兵器数据资产的风险大部分都是时效性导致的，只要掌握好时间，其风险相对来说是可制的，因此数据资产不能归类为金融资产 [5] 。
必须由企业拥有或者控制。通过前文对数据确权方面的分析，企业对于公开的政府数据、未匿名化处理的个人数据仅享有用益权，而不享有所有权：但是对于商业数据，企业同时享有所有权和用益权。这里的拥有或控制不仅仅指拥有所有权，更是指企业享有用益权。具体来看，企业通过公开的政府数据或者未匿名化处理的个人数据，这部分数据因不具有排他性和合法性，企业并不能得到绝对的所有权，但是企业可以通过投入人力、物力、智力等成本使用这部分数据，进而带来流入企业自身的经济利益，企业在拥有用益权的同时亦可以认定企业拥有或控制该类数据 [6] 。对于商业数据而言，本研究按照是否进行处理划分为原生数据和衍生数据又在确权方面进一步将衍生数据二分为脱敏后可复原的衍生数据和不可复原的衍生数据。企业对于自行收集并加以利用的原生数据和脱敏后可复原的衍生数据享有用益权，可认定企业拥有或控制该类数据：企业对于脱敏后不可复原的衍生数据天然享有所有权和用益权，那么企业对其的控制权不证自明 [7] 。调查数据因为结果难以控制，其是否会带来收益存在不确定性，价值难以可靠计量，但若调查数据获得过程中的人财物等成本可以单独识别，则可以确定相应成本。第三方数据即数据服务商提供的数据一般需要通过交易获得数据产权的特殊需要特别注意，产权是一束权利，所有权处于核心地位，延伸出占有权、使用权、收益权、处分权等权能。
根据上述信息，只有满足资产确认条件的数据才能被认定为资产 [8] 。在这种情况下，最重要的是，这些数据能够为企业带来经济利益，例如改善企业的财务状况或提升企业的经营业绩。通过增加资产或减少负债，可以提高企业的净资产。然而，一些隐性的经济收益也会被发现，笔者认为，当数据资产满足以下几种条件时，它们就有可能成为一种经济收益：它们能够帮助企业改进其生产管理模式。与收入直接相关的是企业的产品，通过对数据分析利用来改善产品的生产环节，降低成本节约资源，从而为企业提供更大的利润空间。第二，企业运用数据资产可以提高自己在行业中的竞争力。较高的竞争力可以帮助企业更加快速的占领市场，也是能够提高企业竞争的动力，提高企业核心竞争力能巩固企业的盈利模式 [9] 。尽管短期内，企业的品牌影响力可以暂时改善，但是从长远的角度考虑，这将会对公司的发展起到至关重要的作用。第四，这些信息可以为公司的发展创造更多的财富，可以通过建立大型的信息交易平台、建立产业链联盟、进行信息共享和资源共享，以及将信息进行有效的传播。
4.2. 数据资产的计量
1) 数据资产的初始计量
在企业的经营管理过程中，五和对数据资产进行可靠地计量是一大难题。若是某一项数据资产能被企业计量它的本身价值，就可以将其纳入企业的账目中。必须由企业拥有或者控制。通过前文对数据确权方面的分析，企业对于公开的政府数据、未匿名化处理的个人数据仅享有用益权，而不享有所有权：但是对于商业数据，企业同时享有所有权和用益权。这里的拥有或控制不仅仅指拥有所有权，更是指企业享有用益权 [10] 。具体来看，企业通过公开的政府数据或者未匿名化处理的个人数据，这部分数据因不具有排他性和合法性，企业并不能得到绝对的所有权，但是企业可以通过投入人力、物力、智力等成本使用这部分数据，进而带来流入企业自身的经济利益，企业在拥有用益权的同时亦可以认定企业拥有或控制该类数据。对于商业数据而言，本研究按照是否进行处理划分为原生数据和衍生数据又在确权方面进一步将衍生数据二分为脱敏后可复原的衍生数据和不可复原的衍生数据。
2) 数据资产的后续计量与处置
数据资产的后续计量是在使用该数据资产的期间发生的相关事项，对于后续的内容应该包括减值准备的提取、数据资产更新以及数据资产的期末价值变动。对于后续计量的常见事项还有摊销、出租、报废等事项，但是数据资产与其他有形资产不同，不必进行以上的处置。理由如下：第一，数据资产由于具有更新性的特点，数据资产的使用时间是无法确定的，我们没有办法确定数据的寿命，因此不必对其进行摊销处理 [11] 。第二，数据资产与固定资产相比因其虚拟性，是一种非实物资产，而报废是针对具有实物形态的资产而言的，所以数据资产不存在报废的情况。第二，数据资产和无形资产相比有着一定的差别，并不存在具体的法律对数据资产的使用权和控制权进行保护，出租以后租入方就能对数据资产进行处置，数据的出租和出售没有本质差别，所以数据资产不存在出租的业务。无论是需经加工才能使用的数据资产，还是在后续使用中需要加工处理的数据资产，能否形成研发成果并不确定。因此，研究阶段支出应该全部费用化，计入当期损益。而开发阶段能够形成研发成果的可能性较大，因此，该阶段中满足资本化条件的支出可以转入资产成本中。那么关于如何拆分数据资产形成过程中的“研究阶段”与“开发阶段”呢?笔者认为数据在使用、分析前的积累与筛选是必经阶段，因此，在数据积累、筛选的过程可以看作数据资产的“研究阶段”，之后使用、分析数据阶段可以看作数据资产的“开发阶段”，具体账务处理可以类比“自行开发或经营活动中获取的数据”，按照不同阶段，将相关支出分别作费用化及资本化处理。此外，根据会计信息质量要求中的谨慎性原则，当企业无法区分后续支出属于哪一阶段的支出时，应当在费用发生时全部费用化。数据资产在后续处理过程中，企业需要对其能否资产化进行及时评估 [12] 。企业应预计该数据资产未来带来的经济价值能否超过其前期的初始投入和后续更新维护处理分析支出之和，若后续现金流入能够覆盖后续支出，则可以继续确认为一项资产：反之，则应终止确认为资产，并进行报废处理。在完备的系统中即使停电或缺乏维持性人工维护，数据依然能够完整保存，在电力恢复后依然可以使用，电力成本和维持性人工成本应该计入相应经营成本或管理费用，计入当期损益，而非数据资产成本。
5. 总结与展望
本文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。当前数据技术快速发展，潜藏在数据资产背后的巨大价值逐渐被挖掘，数字化技术的应用促使经济迅速发展，因此数据资源化、数据资产化的相关政策和措施急需跟上数字经济发展的步伐，同时数据资产的会计体系也需要适应经济社会的发展 [3] 。
互联网时代，数据已然成为企业发展中不可或缺的一项资产，对数据资产的核算是企业的必要工作，也是互联网浪潮中企业发展的必然趋势。会计确认上，多数研究将数据资产看作企业的无形资产进行核算和计量，笔者认为数据资产与无形资产在确认条件以及会计核算方法以及后续的计量等方面均有一定的差异，因此，企业应当在财务报表中单独设置“数据资产”科目来反映企业数据的情况。会计计量上，企业对数据资产的计量应当采用货币计量与非货币计量相结合的方式，并根据企业和行业不同的情况选择性地采用历史成本和公允价值进行计量。
随着大数据交易平台建设的不断推进，数据资产对企业的重要性有目共睹，企业对数据资产核算的方法也应不断更新改进，在未来的时代，数据资产有望成为企业最具价值的资源，更给会计领域带来翻天覆地的变化。随着互联网技术的发展，数据资产已经成为一种重要的财务资源，它的价值被业内和学术界广泛认可。
在大数据时代，数据资产对企业的发展显得尤为重要。企业想要发展，公司的财务管理需要将所有的数字和信息都纳入一个专门的账户中。这样，公司才能够准确地记录和核算所有的财务信息。同时，公司还需要通过多种不同的财务手段，如现金和无形财物等，来精准地衡量和管理这些财务信息。随着技术的发展，企业正在努力构建一个全面的、可靠的、基础的大数据交易系统，这使得数据资产的价值变得日益突出，因而，为了有效地利用这些宝贵的财务信息，企业必须持续地提升其财务管理的水准。随着科技的不断推动，数字化技术已经被证明是企业发展的关键因素，它不仅可以极大地提升企业的效率，也能够深刻地影响和推动会计行业的转型升级，因此，在这个全球化的时代，培育出多元化的专家已经刻不容缓。会给会计工作乃至会计领域带来重要的改变，进而新时代的复合型专业人才的培养将成为重中之重。