[摘要]信息化時代背景下，數據資產在財務會計體系中的地位愈發重要，有效探索并解決當前數據資產化難題，是推進會計信息化的重要舉措。數據資產化是數據資產能夠得到有效開發和利用的先決條件，但缺乏對數據資產權屬的界定方法以及數據資產價值的計量方式，使得數據資產在財務系統中難以處理。同時，數據資產機密信息管理與會計信息披露要求之間出現的沖突也對會計監管造成了極大困難。據此，在系統分析的基礎上，研究認為：要加強對會計準則體系進行改革創新，并加快政府數據資產權屬規定出臺;通過利用區塊鏈技術為數據資產隱私保護提供支撐;發揮政府對數據資產的保護監督管理職能，營造數據流通安全法治環境。

　　[關鍵詞]數據資產;權屬;價值評估;核算

　　一、引言

　　在會計信息化和數字經濟迅速發展的背景下，我國正面臨著新一輪技術革命加速演進的局面，以“大智移云物”為代表的數字化革命逐漸滲透進企業生產和經濟活動的各個方面，影響了企業和行業的運作規律。我國當前正處于由經濟高速增長階段轉向經濟高質量發展階段的關鍵節點，數據資產地位也在日益提升。

　　會計師職稱論文：人工智能時代會計類大學生數字素養的培育探索

　　會計作為最古老、最廣泛的行業之一，一直隨著時代和社會的需求不斷演進，對數據價值的廣泛重視也必然催生與促進會計和財務管理的新發展，給傳統會計的處理帶來新的挑戰與機遇。在現行的數據資產管理流程中，數據資產化已然成為最重要的一個環節。我國數字經濟持續快速發展，據中國信息通信研究院最新發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書(2020年)》顯示，2019年我國數字經濟增加值規模達到了35.8萬億元，占GDP比重為36.2%，同比提升了1.4個百分點。

　　由此可見，數據逐漸成為驅動經濟社會發展的新要素、新引擎，傳統企業也紛紛踏上了自動化、智能化、數字化的轉型之路，尋求新的價值增長點。企業的數字化發展對相關領域制度建設提出了更高的要求，完善的制度是數據資產更好地促進經濟發展的基礎。黨的十九屆五中全會也提出了“發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，建立數據資源的產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用”的指導性建議。促進數據資產的入市、流通和運行，也是推進國家治理體系和治理能力現代化的重要舉措之一。

　　二、文獻綜述

　　(一)數據資產的發展

　　首先，當前國際上并未對數據資產的概念總結出統一的觀點。早在1974年，Peterson首次提出了數據資產包括持有的政府債券、公司債券和實物債券等資產[1]。數據資產由信息資產引申而來，Glazer(1993)認為信息本身就具有價值，可以參照會計上對資產的定義來判定信息是否可以作為企業資產，同時，研究還進一步分析了企業生產經營過程中的全部信息價值構成，提出全部信息價值可以分為公司-供應商信息價值、公司內部信息價值和公司-消費者信息價值[2]。

　　Moody和Walsh(1999)則創新性地提出了將信息資產的價值評估仿照有形資產價值來進行評估的設想，并且深入研究了如何評估信息資產的價值，并將其全部價值劃分為公司經營中搜集信息的成本、公司運營中管理信息的成本和提高信息質量的成本[3]。由數據概念的發展不難看出，不論數據資產如何發展，中外學者大都認同其包含著重要的經濟信息，即能夠為利益相關者帶來預期的經濟回報。

　　(二)我國數據資產化發展

　　自1979年在長春第一汽車制造廠開始試點以來，我國會計電算化歷經了40多年的發展[4]，會計的管理也逐漸邁向了信息化、智能化的階段。但是，在我國積極擴大生產規模，推動經濟增長的過程中，會計信息化雖然扮演著重要角色，卻也逐漸暴露出許多問題，例如管理效率低下、數據資產確認計量困難等。為解決這些問題，2005年開始，中興通訊等一批大型集團企業開始構建財務共享服務中心[5-6]，財務共享服務中心使得經濟規則、會計準則趨同，會計信息化的統一標準逐漸成為解決數據資產難題的可行手段。隨著數字經濟的不斷發展以及計算機性能提升和獲取難度的下降，互聯網、區塊鏈等新興技術取得突破性發展。這些技術所帶來的新的數據資產逐步成為了當前新興產業的主要資產[7]。

　　區別于傳統的固定資產，數據資產能夠以較小的空間、海量的信息、便捷的傳輸等優點在企業的生產經營和管理決策等方面發揮重要的作用，也成為了高新技術產業和戰略新興產業最為重要的資產。但由于缺乏完善的監管機制和準則條款，新興業務也在不斷挑戰數據資產的合理應用，數據資產的管理也存在著明顯瑕疵。總體而言，一方面，數字經濟時代所帶來的海量數據具備極大的分析研究和商業價值，是未來時代關鍵的資源;另一方面，缺少主管部門的監管和約束，數據資產的可信性也值得商榷，錯誤的數據也可能導致企業的沒落[8]。

　　(三)數據資產的核算方法

　　現有關于數據資產核算計量的諸多研究大多是從企業的視角展開。例如，從企業層面對數據資產的資產屬性和數據資產的特征、數據資產價值評估以及定價機制、數據資產的核算確認等進行研究[9-11]。學術界普遍認為，數據資產目前仍然屬于無形資產的界定范圍之內，由于復制成本低廉、規模較大、信息含量大，其制造成本往往遠低于其真實價值。然而，無形資產適用的會計核算方法并不符合其價值的計量，因此，有學者認為對數據資產的計量應當取決于企業的商業模式[12]，也有學者提出，對數據資產的確認應當在符合資產的定義后方可進入賬戶體系，同時，對數據資產的計量應當將初始計量和后續計量同時加以考慮，而對數據資產的報告，則可以專設報表科目，歸類后進行[13]。

　　(四)數據資產化現存難題

　　1.數據資產權屬難以界定數據資源要成為數據資產的前提條件是數據的所有權必須明確，數據資產權屬無法明確將會導致極大的不確定性，同時也會降低數據資產的利用效果，使數據資產的經濟效益降低。學術界對于數據確權的討論形成了多種理論，其中具有代表性的有“新型人格權說”“知識產權說”“商業秘密說”“數據財產權說”等，但尚未達成共識。國家層面曾多次提出對數據確權的要求，但是相關立法進程卻較為緩慢[14]。

　　針對數據權屬難以界定、數據隱私容易泄露和數據交易困難的問題，郭兵(2017)提出了“個人數據銀行”的概念，通過專門機構對用戶的數據進行收集、清洗和整理，在保護個人數據產權和隱私權的前提下實現所有權和使用權的分離，實現個人數據的產權化和集中化，進而實現數據的資產化和商品化[15]。然而，韓海庭(2019)卻認為該方法并沒有在真正意義上解決“個人隱私保護”的問題，而且依靠市場積累平臺信用的成本相對較高，用戶個人的“收益權”難以得到絕對保障[16]。

　　穆勇等(2017)則認為，如何界定數據資產的權屬，關鍵在于確定數據提供者、數據收集者、三方平臺以及數據需求者之間的關系，可以通過相關利益的歸屬來界定[17]。2.數據資產難以準確評估價值在價值計量方面，國內外學者研究的主要是資產以及無形資產的價值評估，數據資產作為一種新型資產尚未被明確地劃入資產或無形資產的范圍，這就導致數據資產的價值評估方法難以得出統一定論。除了傳統的市場法、成本法與收益法被用來評估數據資產的價值外，還有學者將三種傳統方法結合進行數據資產價值的評估，如黃樂等(2018)提出平臺數據資產的價值評估模型[18]，左文進和劉麗君(2019)則通過引入大數據資產估價分解方法，評估數據資產的價值，該方法有效克服了無法反映大數據資產組合增值效應的問題[19]。

　　回顧已有研究不難看出，國內外學者針對數據資產的定義及核算展開了系統的研究，但針對這些問題的解決方法卻并沒有提出行之有效的對策。現有關于數據資產化的研究大部分聚焦于宏觀調控對數據資產的監管，對數據資產技術層面保護的關注依然不足。對此，本文以我國會計信息化下的數據資產化現狀為研究對象，考察數據資產的特性，擬提出宏觀視角下的解決方案，并依據相關特性提出相應技術層面的保護措施，豐富了對數據資產完善路徑和數據資產保護的相關研究文獻，對探討數據資產界定和計量等具有一定的研究意義。

　　三、我國會計信息化下數據資產化現狀

　　(一)數據資產要素的形成

　　黨的十九屆四中全會提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。”這是政府層面第一次將“數據”作為生產要素提出，體現了隨著工業經濟向數字經濟的轉型，數據對于生產經營的作用更加突顯。然而，在現行的會計核算體系中，數據卻并未被納入會計科目進行核算，其所帶來的價值也隨之被其他生產經營活動產生的價值所掩蓋，這就導致數據價值被忽視。數據資產概念的提出使得人們開始意識到數據作為新的生產要素，承載了產業運轉的規律，具有非常重要的潛在價值。

　　數據以及數據資源能夠通過經濟交易和會計事項等多種方式形成會計信息系統中的數據資產，而數據資產則是指符合會計準則中資產定義的數據和數據資源。因此，并非所有的數據都能夠在會計系統中得到資產化。從最開始的經濟事項到數據資源，再到最后的數據資產，在產生數據資產的過程中，企業首先需要在大數據、物聯網等技術的基礎上拓寬數據的采集渠道，以此獲得大量的企業內部和外部、經濟事項與非經濟事項、結構化和非結構化信息，從而構建體量巨大的數據庫;其次，根據企業管理決策的需求通過高級分析等技術對采集的數據進行清洗處理;最后，以可視化的方式形成數據資產。

　　由此可知，通過企業的反復分析與清洗，僅有小部分的數據庫數據能夠形成數據資產。對于數據資產在會計科目中的歸屬如何，觀點主要分為三類：第一類，將數據資產納入資產要素中進行核算;第二類，將數據資產納入無形資產要素進行核算;第三類，單列“數據資產要素”作為會計的第七大要素進行核算。就數據與資產的概念與特征而言，數據與資產都是由企業過去發生的事項所形成的，但數據一直處于動態的變化之中，持續更新的數據較之靜止的數據更有價值。同時，在數據的權屬方面我國尚未出臺明確的規定，數據獲取的成本也難以計量。

　　就數據與無形資產的概念與特征而言，數據雖不具有實物形態，卻也能夠作為企業的非貨幣性長期資產，但數據權屬難以確定，也難以與企業的日常經營活動區分開。數據作為一項資產進行會計處理時的存在狀態與處理模式都具有自身的特點，并不適于將其作為資產或無形資產進行會計處理，因此筆者更認同第三個觀點，即將數據資產作為一種新的會計要素納入會計計量與核算的范圍。

　　(二)數據資產確權

　　數據資產權利的歸屬是數據資產化應當解決的首要問題，同時也是數據資產成為會計要素進行確認計量的前提條件。基于實務中的需求，政府部門也數次明確了對數據確權的要求，如《“十三五”國家信息化規劃》提出要加快推動“數據權屬、數據管理”的立法;黨的十九大期間，習近平同志明確提出“制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度，完善數據產權保護制度”的要求。為響應這一號召，我國第一家數據確權服務平臺于2019年9月開始運營。該平臺由我國工業和信息化部授權批準，其職責是對數據的合法合規性進行保障，同時，對相應的數據資源提供服務的機構、數據流轉流程和應用規則進行審查記錄。

　　數據確權平臺的開設，一方面解決了政府部門和事業單位已有的數據資產管理問題，另一方面也解決了企業之間的數據融合問題，使得規范使用數據成為可能。雖然國內已經建立了數據資產確權服務平臺，但數據資產確權法律的缺位對個人數據的保護依舊具有重大影響。因此，政府還需出臺數據資產確權相關法律法規，明確企業在數據資產確權環節中應該擔當的角色與責任，以便數據資產確權實施更加順利。此外，數據資產確權的實施也不能完全依賴于權力化的法律規范，數據經濟的實質便是“算法定義經濟”，區塊鏈、物聯網等領域的數字技術應當與法律法規相結合，以達到相輔相成的目的。

　　(三)數據資產價值評估

　　1.市場法評估市場法主要是參考公開市場中與被評估數據資產相同或類似資產的公允價值的可比交易價值，結合能夠影響數據資產價值的因素，對目標資產價值進行修正從而對資產價值進行評估，被評估的數據資產價值較為客觀。市場法能夠正確評估數據資產價值的前提是數據資產必須處于活躍的公開交易市場，并且能夠在此市場中找到相同或者類似的數據資產的交易案例。但是，我國數據資產的發展尚處于初級階段，國內市場上的數據資產交易案例較少，數據資產的價值受交易事項的影響也較大，導致同樣的數據資產在不同的交易事項中體現的價值可能差異明顯，這就使得數據資產價值缺乏可比性，市場法的應用受到限制。

　　(四)數據資產核算

　　1.數據資產的確認會計確認是會計信息系統的核心環節，數據資產要成為財務報表要素之一首先要進行確認，以判定哪些數據資產應當進入會計信息系統進行記錄與披露。可定義性、可計量性、相關性和可靠性作為所有會計要素的確認標準，也應當適用于數據資產。在可定義性方面，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所已經在2019年給出了相關定義，但在會計領域尚未提出數據資產的公認定義。

　　可計量性是指數據資產應當具有可靠的計量屬性并能夠客觀地加以計量，這就要求前文提到的數據資產價值評估方法應當得到統一，以便能夠采用適當的計量屬性對數據資產的價值進行客觀計量。相關性和可靠性則要求對數據資產進行篩選，使得被確認的數據資產能夠導致相關經濟決策的差別，并且不偏不倚地如實反映企業的經濟活動。由于數據資產主要來源于企業外部的數據和企業自我開發的數據，對于第一類數據資產應當按照現行會計準則下企業從外部購入無形資產的確認要求進行確認，而對于第二類數據資產則在滿足會計要素確認基本標準的前提下，還應當滿足該數據資產能夠使用或具備可出售性的要求。

　　2.數據資產的計量數據資產進行確認的第二步是計量，而計量的明確要求是數據資產對應的具體金額在資產負債表與利潤表內列示時，必須運用會計特定的計量屬性對數據資產的價值變化進行計算與衡量。企業面臨的數據資產交易形式不同，數據資產所需要使用的計量屬性往往也會相應不同。進行初始計量時，對于企業自身使用的數據資產，相關利益者主要關注的是獲取數據資產所付出的成本能否取得更多的收益，即數據資產的獲取是否符合成本效益原則。

　　而對用于出售的數據資產，相關利益者則更加關注市場對于相關數據資產的需求與其所能夠帶來的未來收益。因此，數據資產價值至少應當包括數據資產采集與整理階段所耗費的人力資源、技術資源等。根據已有的數據資產價值評估方法，出售性數據資產的計量屬性可使用公允價值計量。由于數據資產無法確定使用壽命，且作為非實物資產不存在報廢的情況，因此，數據資產的后續計量程序主要有減值準備與期末數據資產價值變動。雖然數據資產能夠被不斷延用，但舊的數據資產總會受到新的數據資產價值的影響，受市場技術手段更新迭代的影響發生減值與價值變化。

　　四、我國會計信息化下數據資產化面臨的問題

　　(一)大數據定義標準的差異大數據的應用對國內外各個領域都產生了極大的影響，盡管“大數據是資產”這一觀點已得到學者的普遍認可，但學者們對于大數據的定義還存在爭議。有研究認為大數據是指在一定時間和空間范圍內，無法使用常規軟件工具進行搜集、管理、分析和處理的數據合集，通常需要采用新的處理方式才能產生更多效果的信息資產[21]，也有研究認為大數據是數據體量超過常規的數據工具存儲、管理和分析能力的數據集[22]。對大數據的定義不同導致了大數據特征的差異。

　　(二)數據資產權屬界定困難及數據保護力度不足考慮到與傳統資產的差異性，數據資產發展面臨著自身極易復制性、傳播高效性、篡改便利性的不利影響，導致數據資產本身權屬界定困難為阻礙了數據資產在會計信息系統中運行的重要因素。筆者在回顧實際的會計實務中發現，在數據資產的流通過程中，往往會出現數據主權定義不明、多單位交互影響的現象。

　　五、我國數據資產化發展的路徑

　　(一)推進會計準則體系改革創新，設立“數據資產”要素新建“數據資產”這一要素并將其納入會計核算體系之中，進一步明確數據資產要素披露的信息規定。首先，可以圍繞“大數據”及“數據資產”的具體會計概念、特征、確認條件、計量屬性、記錄方式以及如何在企業的財務報表中披露出來等主題，分別設立課題方向，鼓勵各部門、高校及學者進行研討，為會計準則體系改革提供理論基礎。其次，在企事業單位試行修改后的會計準則體系，并幫助會計人員熟悉準則。最后，持續跟進會計準則體系改革后的實際運用情況，根據企業運用“數據資產”要素核算出現的問題進行修改完善，聯合多方力量共同推進數據資產化的進程。

　　(二)加快出臺數據資產權屬規定，厘清數據所有權歸屬數據資產權屬界定困難的主要原因在于我國數據資產確權相關法律治理缺失，使得數據資產自產生至銷毀的生命周期內的各個環節都存在風險，而厘清數據資產提供者與服務者之間的關系能夠有效幫助界定數據資產權屬。政府應當出臺相關法律法規，明確數據資產的所有權和使用權的要求，完善數據確權平臺用以跟蹤數據資產自產生至銷毀的路徑，利用數字技術對數據資產的權屬進行界定。

　　(三)規范高效利用區塊鏈技術，保護數據資產隱私解決數據安全保護不足的思路是通過區塊鏈等非對稱加密技術運用確保數據資產安全。數據隱私安全保護主要體現在對鏈上用戶數據的獲取、告知和使用上。非對稱加密技術的核心要義是將非對稱加密算法運用于數據交互過程，即數據上鏈時使用公鑰進行加密，充分保證鏈上數據所有者的隱私安全。數據資產使用方必須獲取數據資產所有者提供的授權私鑰，才能解密獲取相關數據，以此確保數據所有者對數據資產絕對控制權，解決加密信息公開傳送與定點授權解密的管理問題，進而讓企業在數據資產迫切需要通過順暢、加速流轉實現價值變現和增值與必須落實最嚴格的數據隱私安全保護之間找到平衡。

　　(四)發揮數據保護監督管理職能，營造數據流通法治安全環境目前我國數據經濟的繁榮對數據資產市場準入、數據資源競爭、數據質量、用戶權益以及安全隱私等環節的法治保障提出了更高的要求，迫切需要盡快完善數據資產流通監督體系。為營造數據流通的法治安全環境，需要建立和完善與我國數字經濟發展相協調的數據流通監督管理體系，一方面，要設立專門的數據資產監督管理機構，在相對統一的標準下切實履行對數據使用者的數據流通活動的監督管理職能，更好地落實對數據主體合法權益的保護;另一方面，要完善配套的數據保護監督管理方面的行政法規與規章制度，填補數據流通共享的監督管理規則空白，為防范和解決數據資產保護與共享中存在的各類風險提供充分的法治支撐。

　　參考文獻：

　　[1]PetersonRE..ACrossSectionStudyofTheDemandforMoney:TheUnitedStates[J].JournalofFinance，2012，29(1):73-88.

　　[2]RashiGlazer..MeasuringtheValueofInformation:TheInformation-IntensiveOrganization[J].IBMSystemsJournal,1993,32(1):99-110.

　　[3]MoodyD,WalshP..MeasuringtheValueofInformation:AnAssetValuationApproach[A].ECIS，ProceedingoftheSeventhEuropeanConferenceonInformationSystems[C].Fredreiksberg:CopenhageBusinessSchool，1999.

　　[4]劉玉廷.論我國會計信息化發展戰略[J].會計研究，2009，(6):3-10.

　　[5]張瑞君,陳虎,張永冀.企業集團財務共享服務的流程再造關鍵因素研究——基于中興通訊集團管理實踐[J].會計研究，2010，(7):57-64+96.

　　作者：黃海