数据资产相关问题的思考_从概念到实践_李琪琦.pdf

从字面上理解，数据资产确认和计量属于会计领域的研究范畴，但由于对数据价值的挖掘是数据资产化的关键，因此，其背后还隐藏对技术进一步发展的要求。在我国实施大数据战略背景下，无论是私营部门还是公共部门，对数据的收集、处理、储存、保护、利用以及后续可能大量进行的交易、流通均需要在技术层面、法律层面解决目前存在的问题和障碍。一、基本概念与内涵（一）数据和数据资产的基本概念数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻伴随着大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网等数字技术向经济社会各领域的渗透融合，数字经济成为继农业经济、工业经济后的新型发展形态。数字经济时代的一个重要特征就是数据成为驱动经济发展的生产要素1，人们对各类数据的利用程度以及数据在社会经济发展中的重要作用也越来越受到关注。2015年国务院印发的 促进大数据发展行动纲要 中强调要利用数据进行决策、管理和创新。由于对“数据”和“数据资产”还没有准确统一的定义，关于数据资产的研究探讨相对分散和浅显。抛开专业的定义，从一般视角看，人们认为具有商业价值的且被某一主体独占所有权的各类数据资源都应归属于数据资产。数据资产相关问题的思考：从概念到实践文 李琪琦 中国人民银行成都分行摘要 数据作为生产要素进入生产函数,标志着数据经济时代的来临,数据资源不仅具有巨大的商业价值,还有着重大的战略意义,明确数据资产概念、推动数据资产相关的具体操作也成为理论和实务界关注的焦点。本文在研究和阐述数据资产内涵的基础上,对数据资产确权、计量、入账和披露进行较为详细的分析和探讨,以期为数据资产从概念到实践的跨越提供一定的理论逻辑。关键词 数据资产 大数据 权属 会计计量 披露1.2019年11月26日,中央全面深化改革委员会第十一次会议审议通过的 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 中明确要“加快培育数据要素市场”。会计研究2023年第1期总第350期月刊12据资产是对数据资源的感知与获取、治理与挖掘，是价值发现和权益追溯的过程。数据资源到数据资产的转变是经济社会发展的结果，是数字经济时代的客观要求。朱扬勇等（2018年）认为，一个数据集应同时具备四个必要条件才能被认定为数据资产，包括权属、价值、成本或价值能够被可靠计量和可读取性。侯彦英（2021年）区分管理学意义上的数据资产和会计学意义上的数据资产，并进行具体分析，前者主要是对数据的整理和确权，后者还强调数据的价值创造。由上可知，数据资产是指由个人或企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理和电子方式记录的数字资源。（二）大数据与技术要求数字资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。维基百科中将大数据（Big Data）定义为“一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集”。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过主流软件工具，而需要采用新处理模式才能在合理的时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助相关主体进行决策目的的资讯。正如IBM公司所总结的，大数据一般具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、价值密度低和数据完整真实等特征，简称5V特征2。真正的大数据是从价值密度低的数据集中获取有价值的信息，而非仅仅把价值密度高的数据汇总集合起来。因此，大量存在的数据资源，需要通过新的技术手段抓取、汇总和利用其中所包含的信息。此外，在数据的交易、授权使用等商业活动中，还涉及到匿名处理、底层数据保护、防止非授权复制等系辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据的存储方式可以是纸质的或电子的，且在表现形式上多种多样，可以是标准化的数字、表格，也可以是非标准化的图像、音频、视频等。目前，对于数据的定义和概念，各类机构协会和理论界学者们有着不同的界定和表述。国际数据管理协会（DAMA International）认为数据是以文本、数字、图形、图像、声音和视频等格式对客观事实进行表现的形式，是信息的原始材料。因此，数据是信息的载体和表现形式，信息赋予数据含义、并依赖于数据进行表达。以往，数据的存在形式较为单一、分散，关联度和复制利用率不高，单个数据可能没有实际价值或者仅含有极少量的信息，这种情况下的数据仅能作为一种数据信息而存在。随着大数据时代的来临，对数据进行集约化加工处理、高度提炼和规范储存的需求日益增加，相关的技术手段也在不断更新进步，具有价值含量的海量数据积累到一定程度和规模就形成数据资源，但还未形成数据资产。而“数据资产”一词自1974年提出以来，至今仍集中于概念的讨论上，Fisher T.在 数据资产 中强调，企业应将数据视为资产，并且要巧妙地运用数据推助企业发展。数2.大数据的5V特征指：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实）。会计研究2023 年第 1 期总第 350 期月刊13权属的界定较为明确且部分还涉及国家战略层面的布局，而对于单纯的个人数据本身并无争议，关于个人数据的讨论多因企业的商业动机及交易行为而起，与商业数据存在大量交叉，因此本文中对数据资产的探讨主要集中于商业数据。明确数据所有权是进行数据资产化的先决条件，是对数据资产进行确认、计量的基础。信息科技高速发展背景下，大数据的产生往往具有附属性、有限排他性和泛主体化特征，其所有者的确认须在法律定义上予以明确，有的学者（杨亮，2019）认为参考物权添附理论对数据权属进行划分比较可行和合理，有利于在保证数据资产物尽其用的同时减少数据转让等行为的交易成本。在将商业数据具体细分为“原生数据”和“衍生数据”（杨立新等，2016）的情况下，史学智和阳镇（2021）认为，对于商业原生数据，企业可以经用户授权后在内部范围直接使用，也可以在对数据进行深度加工处理的前提下将输出信息提供给第三方，但无权直接开展数据转让等活动；而对于商业衍生数据，在进行不可复原的匿名化处理后，企业则有权力直接自用或转让数据。比如：电商平台的购物数据由购买方、电商及第三方支付平台的共同行为产生，每个主体都应该分享其所有权；而后期电商平台对原生数据进行挖掘、分类、加工处理后形成的数据，应属于电商平台所有，但前提是电商平台拥有原生数据后续处理的权力，这意味着电商平台理应为取得该权力而付出成本，获取原生数据剩余部分所有权的让渡。因此，有的学者（秦荣生，2020）进一步区分数据的所有者、管理者和使用者，认为数据管理者充当的是数据银行的角色，向数据所有者支付一定费用后，再通过向数据使用者让渡使用权而收取费用。（二）数据资产相关的法律规定数据的特性决定其存在形态的无形性、且易列技术要求和操作。数据资产从概念到实践的跨越，关键是要解决数据资产化进程中的技术问题。二、数据资产的权属及法律规定（一）数据资产的权属一般认为，数据资产的权属包括数据的所有权、使用权和个人数据权等。数据的所有权和使用权均是财产属性，由于数据生产的场景不同、且很多情况下系由多个主体的联动行为共同产生，实践中其所有权的确定较为困难。数据使用权是在所有权确定后才能行使或授权转让的权力，但因数据资产具有边际成本递减和边际收益递增双重特性，其复制成本极低，一般是不允许二次转授。因此，鉴于技术等方面的原因，数据的所有权一般是不能发生转移的，数据生产者和所有者通常是将使用权、转授权、分销权等进行授权。个人数据权是公民对指征其个性特征的数据所拥有的权力。由于某些数据涉及到肖像、身份等个人隐私，个人数据权受到的关注更多，这其中涉及的更多是人格权、而非财产权。2018年5月，欧盟发布的 通用数据保护条例 中规定，数据主体拥有的权利包括知情权、访问权、纠正权、被遗忘权（删除权）、限制处理权、反对权、拒绝权、自主决定权、数据携带权等。张玉屏（2021）从经济学角度进行分析，认为个人在使用企业的商品或服务过程中，被记录上传存储在企业系统中的个人数据产权应归属于企业，这样有利于实现规模经济和范围经济，且不会显著加大数据泄漏和垄断的风险。2021年12月21日，国务院办公厅印发 要素市场化配置综合改革试点总体方案 （国办发 2021 51号）中也提及要“探索完善个人信息授权使用制度”。目前，理论界较多是按照数据的生产主体将其划分为政府数据、商业数据和个人数据三大类。政府数据相对较为特殊、会计研究2023年第1期总第350期月刊14价、交易、结算、交付、安全保障等综合配套服务。另一方面可以积极运用已有的对商业秘密保护的法律规定，获取对数据的绝对控制权，确保数据权益的排他性和企业利益不受损。但该种方式下，一旦出现数据泄漏，其无限共享性特征将给企业带来无法逆转的负面后果。因此，数据的确权及权属保障都与科技技术的跟进和突破密不可分。三、数据资产的计量和确认基于市场经济条件下的货物服务可计量和可交易要求，数据资产化更多是指的数据资产会计确认和计量的过程，是将数据作为资产纳入资产负债表进行核算。根据 企业会计准则 对资产的定义3，资产的确认应具备“过去交易或事项形成”“拥有或控制”和“预期经济利益”三个基本要素条件。秦荣生（2020）认为，数据资产是企业由于过去事项而控制的现时数据资源，并且有潜力为企业产生经济利益。而陆建桥（2018）通过比较分析国际会计准则理事会（IASB）新框架4与旧框架中对“资产”定义，指出新框架淡化了“经济利益流入可能性”的标准，强调“是否有潜力导致经济利益流入主体”标准，将资产定义聚焦于主体控制的权利，认为资产的实质已由实物资产转变为权利。这一观点对于数据资产的确认具有重要意义。与传统资产相比，数据资产的投入难以实现相对固定比例的产出水平，经营风险较高（黄世忠，2019），给经济主体带来的未来经济利益流入具有很大的不确定性。一是能否实现经济利益的流入要依托技术的发展水平；二是经济利益流入于复制，需要在法律法规层面予以规范和保护。而我国现行法律法规尚未对数据产权归属进行明确的规定，民法典 网络安全法 个人信息安全规范 反不正当竞争法 关于禁止侵犯商业秘密行为的规定 中对个人信息、涉及商业秘密的交易数据和企业数据等提供了权力主张的依据，但没有针对数据权属的专门规定。中共中央、国务院2020年发布的 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见 中提及要“研究根据数据性质完善产权性质”，国办发 2021 51号中也强调要“探索 原始数据不出域、数据可用不可见的交易范式”。这些都表明数据权属确定的相关专项法律制度设计等事宜将被提上日程。从前文对数据资产权属关系的探讨来看，由于数据形成过程中具有多方主体参与、区分原生性与衍生性、区分公共产权与私有产权等特点，对数据资产的法律规定应遵从“分割、分类、分级”三原则进行细化和规范。（三）数据资产确权方式国办发 2021 51号文中强调要“发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系，稳妥开展数据资产化服务”。根据王融（2016）的分析，企业为确保对数据的直接使用权和收益权，可以从“知识产权”、“商业秘密”和“市场竞争合法权益”三个法学层面的权利主张来予以实现。一方面借鉴专利、商标等无形资产的权属确认方式，设立专门的数据资产权属登记管理机构，以注册登记的方式主张数据权属，授予唯一的权属标识符。比如：贵阳大数据交易所的商业模式就包括提供数据确权、定3.资产是指企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。4.此处指的是国际会计准则理事会（IASB）在2018年新修订的 财务报告概念框架。会计研究2023 年第 1 期总第 350 期月刊15以计量确认。其次，企业为了对数据确权、保证数据使用的排他性，避免被任意复制、转让和获取收益，需要归集形成数据资产所发生的成本费用，将数据资产纳入表内核算。再次在互联网或高科技企业的相关收并购活动中，进行企业估值时会将数据资源的价值纳入其中，并可能占比较大，此外企业还涉及数据的质押融资、证券化等行为，这些都是数据资本化的过程，而数据资产化与数据资本化本身就是相关联的，资本化本身就是资产化的延伸。（二）数据资产的计量方法1、历史成本法。该方法最为简便易行、客观可验证，是以取得数据资产的相关成本为依据，但前提是生成数据资产的相关成本能够单独归集或者可以通过可靠的标准对归属于某一数据资产的成本进行分摊计量。因此，对于专营数据资源的企业来说，一般适宜采用历史成本计量数据资产，既客观可靠、亦全面准确。2、公允价值法。在市场发展相对成熟、市场价格公开透明、同类资产较丰富的条件下，采用公允的多少还取决于数据与经济社会发展状况的关联度；三是数据的有用性还可能与时间的长短密切相关，短期内的价值不大，但放在一个更长的时间区段价值可能显著提升。因此，这里就有几个问题需要回答，比如：哪些数据应该资产化？数据资产确认的时点如何规范？数据资产的原始价值怎样归集确认？（一）数据资产化范围的确定在日常的生产生活和经济活动中会形成大量的数据信息，但并非所有的数据都要进行资产化，比如：体量上没有形成规模的数据、对主体而言不是特别重要的数据信息、在权属上难以界定的数据、甚至一些无价值的垃圾数据等。因此，数据资产化的范围会受到经济发展形态、技术手段进步、创新科技理念、市场主体行为等诸多因素的影响。根据前文对数据资产内涵的讨论和界定，首先，用于交易的数据前提是进行资产化，否则难以确定交易的价格，所以具有交易意向的数据就具备了资产化的必要条件、但还需要叠加单独的成本归集等系列充分条件方能予价值确认数据资产，能够较为真实的反映其价值。但由于数据资产的特性又决定其本身的特定性和不可替代性，多数情况下在市场上难以找到相似的、可替换的产品，这就会大大限制公允价值法的运用范围。值得一提的是，在交易背景下的数据资产价值确认，以双方协商一致的价格成交，则是较为典型的公允价值计量，此时价格的确认可能是参考市场价格或是通过估值获取。会计研究2023年第1期总第350期月刊16被集中费用化处理，这将严重拉低企业当期利润水平，最终使得外界难以合理的评估企业经营可持续性。2.外购数据资产。从外部单位或交易所购买的数据资产以其购买价格作为该数据资产的原始入账价值。数据价值评估与数据资产定价是一脉相承的，交易过程实际还涉及到数据资产卖出方对其价值进行评估、并确定价格。价值评估不仅要考虑数据生产本身花费的成本，还要参考数据的竞争力、数据后续的价值增长潜力等综合因素，与数据的完整性、稀缺性和需求度密切相关，因此会更多的采用公允价值法或现值法来确定交易价格。赵丽和李杰（2020）在采用收益现值法确定大数据资产价格区间的基础上，通过构建讨价还价模型，并利用反馈定价策略引导数据资产定价更为合理化。3.其他方式取得的数据资产。除了自生产和外购方式外，企业还可能通过战略合作、外部捐赠等渠道取得数据资产。企业以共享合作的方式取得的数据资产，应按照合同约定的价格或成本分担比例作为入账成本。接受捐赠取得的数据资产，应按照捐赠方提供的凭证上标明的金额加上支付的相关税费作为入账价值。（四）数据资产的性质认定及后续账务处理数据非常容易被复制，这决定了数据资产的流动性极好，具备流动资产的属性。同时，数据被复制或使用后，在数量方面并不会发生损耗、甚至会增加，可以长期存在于载体之中，且数据的价值更多取决于其体量的大小、通常具有一年以上的使用寿命，这些决定了数据资产又具备长期资产的属性。为此，数据资产是应该在确认当期计入成本、还是应该作为长期资产在一定期限内计提折旧或减值准备，需要根据实际情况予以判断。1.自生产数据资产。3、现值法。黄世忠（2020）曾提出运用超额收益折现法对智慧资本进行计量，参照此做法，可将数据资产带来的未来现金流量以一定的折现率折合为现值，作为其入账价值。在没有活跃市场情形下，通过现值法计量数据资产可以较为真实的反映其现时价值，但弊端是数据资产未来产生的价值具有高度不确定性（赵博雅等，2021），对未来现金流入额和数据使用时间的预测本身就带有一定主观性，特别是数据资产的未来经济利益流入会因技术进步、同业竞争等因素发生较大变化。（三）数据资产入账价值确认1.自生产数据资产。通常情况下，数据的生产需要投入大量的人力成本、硬件设备和软件资源，并按照需求进行采集、聚合、整理、分析、重组、展示和输出。自生产的数据资产通常以历史成本法进行计量。由于许多数据的形成内嵌于日常工作中，并非专项工作成果，因此，单独核算数据资产需要汇集哪些成本，是值得探讨的问题。（1）用于企业内部决策的自生产数据资产。通过分析挖掘企业内部业务管理系统信息以供内部决策使用所形成的数据资产，在进行会计核算时，可以选择采取直接法或间接法予以价值确认。直接法是将为完成该分析挖掘工作所单独投入的人力、技术、设备、办公等费用成本作为数据资产的入账价值；间接法是通过将总体成本投入剔除能够明确归集成本的有形资产入账价值后的剩余部分作为数据资产的入账价值。（2）专门从事数据研发、生产、销售企业的自生产数据资产。以数据资产作为主营业务产品的企业，应根据研发的不同阶段，将进行数据研发所投入的资金、人力、技术、设备等成本采用费用化或资本化方式进行核算。但值得一提的是，如果数据资产的资本化标准过高，可能导致大量研发投入在某一期间会计研究2023 年第 1 期总第 350 期月刊17应进行账务处理。3.其他方式取得的数据资产。通过战略合作、外部捐赠等渠道获取的数据资产，应根据其实际用途和具体情况，参照自生产和外购数据资产进行后续账务处理。四、数据资产相关信息披露会计信息披露包括表内和表外两种方式。张俊瑞等（2020）指出，应根据数据资产的用途设置会计科目、在资产负债表单列“数据资产”项目，并在附注中披露数据资产详细使用情况，构建表内核算列示、报表附注披露和定期报告文本披露相结合的数据资产信息列报模式。本文认为，对于符合资产化条件的数据，在前文已论述具体的账务处理方法，可以纳入表内核算、并相应的在会计报表及附注中进行列报和披露，做到定量和定性相结合；而对于企业拥有的、但尚不符合表内资产化条件的数据资源，可以选择更加灵活多样的形式向外部信息使用者提供决策相关的信息，包括：企业拥有的数据资源类型（1）用于企业内部决策的自生产数据资产。考虑到该类数据资产主要是用于企业内部、亦非企业的主营业务，其价值的波动对于企业整体的影响不大，可以采取折旧的方式在一定期限内予以平均摊销。（2）专门从事数据研发、生产、销售企业的自生产数据资产。考虑到生产该类数据资产的主要目的是用于交易、获取收益，且属于企业的主营业务，可参照对存货的管理和核算方式，定期根据其价值变化计提减值准备。此外，鉴于数据资产增值的无限性（赵博雅等，2021），在适当的时候可以对稳定可验证的增值部分进行再次确认计量，并入原入账价值。2.外购数据资产。根据购入数据资产的价格和用途来确定是费用化处理或是资本化处理。如果数据资产的总价较低，可根据用途计入当期管理费用或财务费用；若数据资产的购买价格较高、且其用途是对企业经营活动的辅助，则按照一定年限对数据资产计提折旧；若数据资产购价较高、且其用途是针对这些数据的再次研发和升级挖掘，则可以参照自生产数据资产，将购入的数据作为一种投入成本进行处理，后续再综合最终产品的用途等因素相会计研究2023年第1期总第350期月刊18信息披露，均是为了客观全面的向利益相关者提供决策相关的信息，降低内外部信息不对称程度，以帮助其做出合理的判断和决策。因此，在信息披露过程中要避免利用数据资产粉饰利润、提供不实表外数据、夸大数据资源价值等行为的发生。和规模，获取、挖掘、分析数据资源的技术和人力方面支撑以及由此产生的数据资源控制程度与运用效率，数据资源的主要运用方向和领域，基于这些数据资源运用可能为企业带来的直接或间接的经济利益等。总之，无论是在表内还是表外进行数据资产相关1侯彦英，2021，数据资产会计确认与要素市场化配置，会计之友 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