数字经济时代下数据资产的会计核算研究

数字经济时代下数据资产的会计核算研究
发布时间：2022-01-18T08:02:13.830Z 来源：《学习与科普》2021年17期作者：吴茜[导读] 互联网的快速发展推动了“数字经济”的诞生。

当今社会，数据已经成为企业生产经营必不可少的部分。

天健会计师事务所（特殊普通合伙）重庆分所
摘要：互联网的快速发展推动了“数字经济”的诞生。

当今社会，数据已经成为企业生产经营必不可少的部分。

经济个体在日常获取信息的同时也在产生信息，通过对海量数据进行分析进行日常经营决策，对国民经济的发展有着重要作用。

但由于数据资产的特殊性，当前关于大数据资产的会计核算还不完善、本文通过对我国互联网时代下的数据资产会计核算的研究，为数据资产化的会计处理提供优化建议。

关键词：数字经济数据资产化会计核算
1引言
在技术快速发展的数字经济时代，大数据的经济价值在国民经济发展中得到了公众认可。

数字经济的本质就是通过对海量的数据资源进行分析，预测市场需求与趋势，进行资源优化配置，对企业的生产经营起着举足轻重的作用。

2020年我国提出将数据价值化，促进数据要素市场的发展，十九届四中全会将数据要素定义为第七大要素，体现了国家对于数据资源的重视。

通过对数据进行筛选清洗将其转化为对企业有经济价值的资源，也成为了企业重要的价值资产之一。

虽然当前对于数据资产化的问题已经达成了共识，但是在日常经营活动中，如何对企业的数据资产进行会计处理问题成为主要难点，通过对数据资产的会计核算问题研究，发现我国数据资产会计处理过程中存在界定范围不清晰、定价不准确、信息披露不完善等问题，并提出数字经济时代下我国企业数据资产会计处理的改进措施，进而推动数字经济的发展。

2我国数据资产会计处理存在的问题
2.1数据资产的界定范围不清晰
根据会计资产的含义，企业资产要满足过去一年发生的交易并且企业拥有控制权在之后能为企业带来经济价值。

简单来说，将数据纳入资产需要满足数据可计量、可变现的特点，然而，数据作为一种特殊的资源，由于种类繁多且数据量庞大，在界定的过程中存在很大的困难。

比如，企业对于一些公开的数据资源是否享有控制权会存在很大的争议，以及这些资源在之后是否会为企业带来经济价值也难以界定，这就需要专业的数据管理部门进行研究，对于一些后续进行加工更新的数据是否也应当以相同标准来衡量也是需要探讨的问题。

当前大多企业并没有设立专业的数据管理团队，在数据资产的会计处理上也较为随意，数据资产的会计处理存在着认定范围不明确，后续加工数据的度量没有明确规定等问题，这直接影响了数据资产会计的初始计量。

此外，企业在生产经营过程中产生的数据成本也难以与普通的运营成本区分，对于生产经营中使用的一些非典型小体量的数据资源是否应当纳入计量范围也是急需探讨的问题。

2.2数据资产的定价评估不明确
由于数据资产的特殊性，在对数据资产进行定价时与传统资产有很大的差异。

当前，无论是国际还是国内的会计法则都没有对数据资产的确认计量方法提出明确的规则。

针对传统的资产定价方式有成本法、收益法和市场法三种。

成本法是针对数据资产子在不同时期产生的直接成本进行估值，在直接成本的基础上附加预期利润进行定价。

这种方法的优点在于计量方法简单。

但是若数据资产没有足够的交易，其合理利润的估计也是很大的问题。

此外，若仅仅针对数据资产在获取过程中的人力、水电费等项目进行估价，会导致数据资产的价值被低估。

收益法是指通过预测未来现金流对其进行估值，即预计未来收益的现值。

在计算的过程中通常需要考虑未来收益、折现率以及到期年限。

但是在实际实施的过程中，数据资产的未来收益难以计量，且其折现率等指标也不明确。

市场法是通过市场中大量的交易信息来进行估值。

当前数据资产市场交易还不够完善，无论是交易规模还是交易频率都不足以支撑有效的市场信息，因此无法准确计量数据资产的公允价值。

因此，传统的计量方法并不适用于数据资产。

2.3数据资产的信息披露不完善
在互联网快速发展的时代，数据资源已经成为各个企业争取市场份额的利器。

通过对数据资源的挖掘清洗筛选，对消费群体精准定位，合理预测市场需求，降低运营成本。

同时，按需生产助力企业进行资源优化配置，合理布局以降低经营风险。

数据资产的价值不可低估，也逐渐成为各企业的核心竞争优势。

因此，及时准确地披露数据资产相关内容十分有必要。

当前，我国还没有指定关于数据资产的披露内容相关会计准则，因而企业在披露过程中没有明确的标准与规范，造成了信息披露不及时、不准确等问题。

当前绝大多数企业的财务报表中都没有列示数据资产，即使在附注也未有提及。

即使很少数的企业提及数据资产，但也只是对该项资产的获取、使用情况进行说明。

对于数据在进行加工与后续使用的潜在风险与不确定性没有披露。

数据资产涵盖的巨大价值没有在报告中体现，这造成了企业实际价值与账面价值的巨大差异，尤其是一些互联网公司，数据资产的披露问题导致其价值被低估。

此外，披露不完善的问题造成了信息不对称，投资者在进行决策时由于没有足够的信息，无法做出正确的决策，增大了投资风险。

3数据资产会计处理改进的建议
3.1健全数据资产准则法规
鉴于数据资产的特殊性，其在计量确认方面就存在很大的困难。

当前对于数据资产的会计处理还处于初步阶段，需要明确的法律法规对数据资产的会计处理进行辅助。

首先，应在法律上明确数据资产的具体概念，并明确指出数据资产的确认条件，完善相应规章制度，增强产权意识，明确数据资产产权，使企业在确认过程中有理可循。

同时，也要完善相应的市场规则，如市场准入规则，交易机制等，维护良好的市场交易秩序，营造健康的交易环境，促进数据资产交易市场的发展，有利于数据资产的高效配置。

最后，在对数据资产界定与计量进行明确规定的基础上，要致力于完善数据资产会计处理的准则，对具体的数据资产类别建立不同的划分标准。

此外，对不同企业的数据资产计量模型标准也要有相应的准则，保证会计信息的可比性。

合理规范数据资产的会计准则，有利于推动我国传统会计的转型与进步。

3.2推进数据资产市场化
数据资产是数字经济的产物，随着科技的高速发展，大数据已经成为公司生产经营的关键要素，也正在逐步发展成为公司的核心竞争力。

数据资产是近几年兴起的概念，相关市场交易机制还不完善，这使得数据资产的定价也成为难题。

因此，要积极推进数据资产的市场化，在实践中也有利于进一步完善相关的市场交易机制，同时，活跃的交易信息可以推进高效市场的建立，为数据资产的评估定价创造条件，也可以减缓信息不对称问题，降低交易风险，有助于数据资产资源的优化配置。

同时，要建立完善的交易平台，利用大数据完成数据资产的供需匹配，提高市场效率。

还要建立相应的数据资产风险评估体系，降低交易双方的风险。

3.3完善数据资产信息披露框架
数据资产作为企业的重要资源，在对其进行准确定义与计量的基础上，也要将这项特殊资产进行披露。

由于数据资产披露的相关会计准则没有明确规定，企业在披露过程中没有具体的参照标准，进而导致了企业数据资产披露的缺失与不完善。

当前绝大多数企业都没有对数据资产进行单独列示，少数企业只提及数据资产的获取情况而没有进一步说明。

相关部门应当倡导企业增强对数据资产会计信息披露的重视程度，在披露过程中注重信息披露质量，定性定量结合。

对企业数据资产披露内容也要有具体的指引，并加大对数据资产的研究力度，建立数据资产信息档案并录入数据库，对企业相关信息进行记录，方便利益相关者了解到企业的具体情况。