大數據發(fā)展環(huán)境下數據要素的會計確認和計量

○南京審計大學 謝 宇

一、數據成為獨立生產要素的原因

全球知名咨詢公司麥肯錫曾提出：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來[1]?！睌祿梢詾槠鋼碛姓邉?chuàng)造價值，這些數據本身也是信息真實的反映。

一方面，從成本收益角度分析，如果將數據作為獨立的生產要素，經過會計核算計入企業(yè)的財務報表，可以幫助企業(yè)更加全面準確地評估企業(yè)資產價值、提升客戶的體驗獲取競爭優(yōu)勢、提高生產力，有利于企業(yè)更有效地決策，降低邊際成本。而且數據在其生命周期中可以通過重新分類整合獲得新的信息，除了通過使用信息增加收益，還可以交換信息。而數據處理所需要的成本相比之下并不高，數據處理的程序大多相似，一些設備損耗作為固定成本不會因此而增加，增加的大多是引進技術的費用，而技術的引進也會提高其他相關工作的效率，可以用來實現多個目標，所以企業(yè)對數據進行會計處理之后所帶來的收益會遠遠超過核算過程的成本。如果不對數據進行會計處理，會使報表使用者忽視數據信息的存在，加大信息不對稱；如果忽視數據要素的存在，那么無法真實地反映企業(yè)財務狀況，給企業(yè)帶來的損失也會超過核算數據要素的成本。因此將數據作為新的生產要素，會有利于企業(yè)的發(fā)展。

另一方面，生產要素是指生產某種商品時投入的各種經濟資源?，F代西方經濟學認為生產要素主要是指土地、資本、勞動力和企業(yè)家。隨著社會生產力的發(fā)展，技術、信息、管理等也成為了投入社會生產必不可缺的要素。而在現代企業(yè)的經濟活動中，銷售商品的企業(yè)需要通過數據來分析市場需求、消費者偏好，通過對這些因素的分析更合理地定價；互聯網公司需要通過用戶的瀏覽痕跡、訪問數據等來判斷用戶的消費傾向和需求，從而優(yōu)化服務，吸引更多用戶。企業(yè)發(fā)展離不開數據提供的信息，因此數據符合生產要素的定義，應該作為一項生產要素進行會計核算。

二、數據資源的獲取

企業(yè)獲得數據的方式一般有兩種，一種是主動獲取，另一種是被動獲取。主動獲取是指企業(yè)主動收集相關的數據，獲取的數據經過分析、整理、歸納得到的信息通常是有助于企業(yè)獲取利益的，比如通信運營商會收集手機用戶的相關使用信息，從而為其推薦更合適的手機套餐。被動獲取數據的企業(yè)，最典型的是像百度、谷歌這樣的互聯網綜合型公司，用戶通過搜索引擎搜索以及瀏覽的信息會被保存，同樣地經過分析這些數據，企業(yè)能夠獲取用戶感興趣的方面、向用戶推送相關內容。這些數據的力量不容小覷，在維克托·邁爾-舍恩伯格的《大數據時代》一書的開頭，介紹了大數據的產生變革了公共衛(wèi)生：谷歌公司保存的用戶搜索指令，不僅能夠預測冬季流感的傳播，也能具體到特定的地區(qū)和州；變革了商業(yè)：能夠預測機票價格的走勢及增減幅度，幫助消費者抓住最佳購票時機；變革了思維：幫助人們獲取新的認知、創(chuàng)造新的價值，甚至是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法[2]。

三、數據要素的確認

在我國財政部門修訂的《企業(yè)會計準則——基本準則》中，對資產的定義是：企業(yè)過去的交易或事項形成的、由企業(yè)擁有或控制的、預期將會使經濟利益流入企業(yè)的資源。資產的確認條件是：①與該資源有關的經濟利益很有可能流入企業(yè)；②該資源的成本或價值能可靠地計量。企業(yè)獲取的數據資源無論是主動獲取還是被動獲取，無論是外購的還是企業(yè)內部產生的，企業(yè)都對其擁有所有權，這些數據資源能夠為企業(yè)提供決策信息，為企業(yè)創(chuàng)造利潤；獲得的數據資源經過預處理、數據處理層的批處理和流處理或者圖計算后，通過不同的方法進行分析、挖掘，最終得到有利于企業(yè)的信息。數據要素創(chuàng)造的價值體現在以下三個方面：①數據信息能夠為企業(yè)增加收益。以商業(yè)企業(yè)為例，通過對獲取的大量信息的分析，通常企業(yè)能夠獲取一些消費者的偏好，有助于企業(yè)有針對性地開展業(yè)務，不僅可以提高消費者的體驗感，提升了企業(yè)的口碑，也為企業(yè)增加了收益；以金融企業(yè)為例，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息，可以了解到客戶的消費偏好并預測消費行為，從而有針對性地向其提供金融服務。②數據信息能夠提升企業(yè)的競爭力[3]。通過挖掘數據要素帶來的信息，企業(yè)能夠提供個性化服務。隨著物質資源的豐富以及文化社會的不斷發(fā)展，公眾越來越注重個性化服務，能夠為客戶提供精準服務的企業(yè)更深得客戶的喜愛。企業(yè)提供的服務和產品符合當下消費者的消費趨勢、迎合公眾的偏好、形成自身競爭優(yōu)勢有助于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。③數據資源可以降低企業(yè)的運營成本，信息獲取的成本降低。數據資源具有可共享、可復制、可重復利用的特點。充分利用數據信息幫助企業(yè)進行日常經營和決策，不僅提高了經濟運行效率，也節(jié)約了經濟運行成本。由此可見，數據應當作為企業(yè)的一項資產進行確認。

財務人員對相關事項進行會計處理時，應該滿足會計信息質量要求，即可靠性、相關性、可理解性、可比性、實質重于形式、重要性、謹慎性以及及時性。數據創(chuàng)造的價值可能遠遠超過我們所看到的，數據是可以重復利用的，它的價值不會隨著使用次數的增加而減少。在大數據時代，企業(yè)所擁有的數據為企業(yè)帶來的收益比重越來越大，與企業(yè)的經濟決策息息相關，如果在財務報表中沒有反映數據要素的存在，那么其使用者可能無法準確地對企業(yè)過去、現在以及未來的情況做出評價和預測，違背了會計信息質量要求中的相關性。另外，從表面上看，數據只是決策者做出判斷的輔助工具，為經營決策提供了相關信息，但是其重要性不可忽視：海量的數據經過篩選、計算和分析所得到的信息為企業(yè)創(chuàng)造的利潤不可估量，數據能夠幫助企業(yè)進行價格預測、偏好預測、時尚預測等等。因此，數據要素不能僅僅看作是企業(yè)的信息來源，而應該被當作是企業(yè)的資產，這一點符合會計信息實質重于形式和重要性的要求。

四、數據要素的初始計量

對數據要素進行計量時第一個需要解決的問題是確認它的初始計量金額。會計要素的計量屬性包括歷史成本、重置成本、可變現凈值、現值以及公允價值。在企業(yè)對會計要素進行計量時，通常使用歷史成本進行計量。數據資產將以存貨或無形資產的形式存在[4]，數據大多按照實際成本或公允價值進行初始計量，由于數據要素自身具備能夠創(chuàng)造價值的特殊性，一些觀點認為應當以其所創(chuàng)造的價值為基礎進行初始計量，以體現會計信息質量要求的謹慎性。

(一)按照數據的取得成本計量

1.計量方法

大數據公司所擁有的數據要素，無論是外部購買得到的還是內部產生的，都應當作為企業(yè)的存貨，按照歷史成本確認初始計量金額。對于企業(yè)外購的數據資產，其成本應該包括購買價款、相關稅費以及應當直接歸屬于該資產的其他支出。其中，如果購買價款超過正常信用條件延期支付，實質上具有融資性質的，數據要素作為無形資產的成本應該以購買價款的現值為基礎確定。合同約定價款與現值之間的差額，除部分資本化以外，應在信用期間內采用實際利率法進行攤銷，計入當期損益。

對于企業(yè)生產經營過程中產生的數據要素，如果企業(yè)對其進行收集、加工、獲取信息，也應當作為企業(yè)的無形資產進行計量。我們可以仿照內部研發(fā)的無形資產的計量方法。內部研發(fā)的無形資產的研發(fā)過程分為研究階段和開發(fā)階段。研究階段發(fā)生的支出全部費用化，而開發(fā)階段的支出進一步區(qū)分為資本化和費用化。相應地，數據要素的初步收集、篩選以及計算的步驟無法確定得到的信息是否能夠為企業(yè)帶來價值，因此可以類比無形資產的研發(fā)階段進行處理，即將這個階段的支出費用化計入當期損益，而數據后期的分析以及挖掘步驟可以類比無形資產的開發(fā)階段，將該階段的支出進一步區(qū)分資本化或者費用化。

2.優(yōu)點

用歷史成本進行計量的優(yōu)點主要在于數據要素的取得成本便于獲得，外購的數據要素直接按照購買價格進行計量，而內部產生的數據要素其研究成本和開發(fā)成本也比較容易獲得，計量簡便；另外，采用歷史成本計量，便于未來進行核查檢驗，資料容易取得，節(jié)約了計量成本。

3.缺點

第一個缺點是內部產生的數據要素在開發(fā)階段的費用支出難以辨別資本化還是費用化，因為沒有明確的標準，其中存在一定的主觀性，所以各個公司可能會產生不同的計量標準，不利于企業(yè)對過去以及現在的資本狀況進行評價，也不利于與同行業(yè)的對比，從而會影響到企業(yè)未來的經濟決策。

第二個缺點是違背了謹慎性原則。雖然資產大多數按照成本計量，但是數據要素具有特殊性，它可以創(chuàng)造價值，并且可以重復利用，其創(chuàng)造的價值可能遠超過其自身取得的成本，同時，歷史成本法沒有考慮市場的通貨膨脹或緊縮，因此用成本作為初始計量金額無法真實地體現數據要素自身的價值。

(二)按照公允價值計量

1.計量方法

按照公允價值計量是按照公開交易市場的報價對數據進行初始計量，現在我國會計準則實現國際趨同，滿足公允價值計量條件的都能以公允價值計量，且公允價值與市場聯系更為緊密[5]，通過市場上的一些大數據交易平臺，企業(yè)可以獲得數據在活躍市場的價值或者同類數據的公允價值。

2.優(yōu)點

對數據資產的計量更加準確，能與市場緊密聯系，對于外購數據或交換的數據資產便于獲得其公允價值，計量簡便。

3.缺點

目前大數據平臺并不完善，無法獲得所有數據的公允價值，而且對于企業(yè)被動獲取的數據，沒有經過大數據交易平臺獲取，很難得到公允價值，利用公允價值計量缺乏普適性。

(三)按照未來經濟流入現值計量

1.計量方法

對于非數據公司的企業(yè)，應當預計數據未來能夠為企業(yè)帶來的利益，將其折現為數據要素的入賬價值進行計量。在取得數據要素時，企業(yè)先對未來可能因此而流入的利潤進行預估，如果后期該企業(yè)通過對這些數據的分析預測客戶的消費偏好，向特定的消費人群進行產品的推廣及銷售，從而提高了邊際收益，為企業(yè)節(jié)約了成本，但并不是將所有的收益都計入到數據要素的價值中，而是計算該收益與沒有利用這些數據信息進行銷售所帶來的收益的差，然后折現作為數據要素的入賬價值，當然這些數據可能會被重復利用，計算方式是一樣的，最后將這些收益之和作為數據的入賬價值。如果實際帶來的經濟流入與企業(yè)預估有差異，那么作為會計估計變更處理。

2.優(yōu)點

體現了會計信息質量要求的謹慎性。由于數據要素具有持續(xù)創(chuàng)造價值的屬性，其所創(chuàng)造的價值可能遠高于其自身的取得成本，而且隨著數字經濟的發(fā)展，數據自身的價值在增加，因此通過數據要素創(chuàng)造的價值計量數據，能夠真實地反映其價值而不僅僅是賬面價值，更準確地核算資產價值、編制財務報表，為報表使用者提供更真實可靠的信息。

3.缺點

這種方式最大的缺點是數據創(chuàng)造的價值不易取得。由于數據資產在取得時就需要入賬，需要確定初始計量成本，而此時的入賬價值通常需要企業(yè)預估。如果根據同行的數據利用情況進行預估，數據使用的方式不同會產生價值計算的偏差。如果用歷史數據判斷數據創(chuàng)造的價值，會忽視通貨膨脹等發(fā)展問題，也會造成一些偏差。雖然預估的入賬價值在數據創(chuàng)造價值之后可以根據實際情況進行調整，但是依舊增加了核算成本。

五、數據要素的后續(xù)計量

對于外購的數據要素，如果后續(xù)為了獲得更多的或者另一個方面的信息資源而對數據要素進行進一步的分析、挖掘，在這個過程中發(fā)生的必要支出，符合資本化條件的計入數據資產的成本，其他支出費用化計入當期損益。數據資產的后續(xù)計量主要包含攤銷、減值以及處置。

(一)數據要素的攤銷

對于大多數無形資產而言，其使用壽命是合同規(guī)定或者法律規(guī)定的，沒有明確規(guī)定的就根據各方面因素判斷該資產能為企業(yè)帶來經濟流入的期限。而在這一點上，數據要素與無形資產不同，數據具有時效性，但是具體的時效不是規(guī)定好的，而是根據外界環(huán)境的變化和企業(yè)自身的發(fā)展確定的，可能有一些數據的時效幾天就會被新的數據替代，而有的數據時效則有幾年，因此確定數據的使用年限比較復雜。如果數據要素的使用壽命是可以確定的，應當進行攤銷，如果預期消耗方式無法可靠確定，使用加速法攤銷比直線法攤銷更合理，直線攤銷法會忽略資產的實際損耗，而且數據的損耗速度隨著經濟環(huán)境的變化和企業(yè)發(fā)展會逐漸加快，因此加速折舊法更加貼近數據資產的損耗方式。數據要素的攤銷金額一般計入“管理費用”、“生產成本”或“制造費用”。

(二)數據要素的減值

由于經濟環(huán)境的不斷變化、技術水平的不斷提高以及公司的不斷發(fā)展，數據要素的價值不會一成不變，為了能更準確地評估公司擁有的資產，數據要素也應當根據實際情況計提減值準備。將數據要素作為存貨的企業(yè)，在資產負債表日，數據要素應參照存貨的計提減值方式，按成本與可變現凈值孰低計量。而作為無形資產的數據要素應至少于每年年末進行減值測試，對比可回收金額以及數據要素的賬面價值，如果可回收金額低于賬面價值，即數據資產發(fā)生減值，計入資產減值損失。

(三)數據要素的處置

作為存貨的數據要素出售時，存貨跌價準備結轉至主營業(yè)務成本(或其他業(yè)務成本)。期末對企業(yè)的存貨進行清查盤點，存貨的盤盈和盤虧都通過“待處理財產損溢”科目進行核算，盤盈沖減管理費用，盤虧計入“管理費用”或“營業(yè)外支出”科目。

企業(yè)將作為無形資產的數據要素出售時，也應當參照無形資產的處置方式，將所取得的價款與數據要素賬面價值及相關稅費的差額計入資產處置損益。另外，數據要素由于自身的特殊性，其處置方式除了出售以外，也可能用于交換信息，應按照非貨幣性資產的會計處理原則進行計量。

六、數據資產的披露問題

對于企業(yè)所擁有的數據資產，除了進行合理有效的會計核算以外，也應當在資產負債表中予以列示，那么就需要認定數據資產為長期資產還是短期資產。對于作為無形資產確認的數據，前面提到它不同于其他資產，是可以重復利用的，通過重新篩選、清洗、整合能夠得到不同的信息，另外，為了方便使用、管理和監(jiān)督，數據通常會保存相當長的一段時間才會銷毀，因此數據應當認定為是長期資產。

此外，作為單獨的生產要素，數據資產的合理披露也不容忽視，披露時應考慮以下幾個方面：①企業(yè)應當在會計報表附注中反映各個報表中主要科目的數據、形成原因以及對財務狀況的影響等，數據作為一項資產也不例外，對于數據的獲取方式、確認條件、計量基礎、數據內容等都應當予以披露。②數據資產的披露也同樣應當遵循信息披露的原則：數據資產需要及時披露，披露的內容必須完整、準確且真實，否則無法達到披露的目的。錯誤、不完整、過時的信息都隱藏著風險，因為它們提供了不正確的信息[6]。③數據披露還需符合相關隱私和保密規(guī)定。進行信息披露時，應當做到保護利益相關者的隱私，在不損害相關者利益的前提下，得到這些數據信息的利益相關者的許可后再進行披露。

七、數據資產的管理問題

數據管理的整體驅動力是確保組織能從數據中獲得價值[6]，數據資產管理的實質是使得數據資產發(fā)生流動而產生更大的價值[7]。對于數據的管理，首先應當明確數據資產的所有權，然后要重視數據的安全儲存并規(guī)劃好如何有效利用使數據產生更大的價值。

(一)數據資產的所有權問題

對于企業(yè)所有的數據，大數據資產化是數據所有權建立的工具，是數據所有權明確的前提[8]。將數據確認為資產后，數據才具有了資產的屬性，才便于企業(yè)對數據資產核算以及后續(xù)管理。

(二)數據資產的安全問題

不同于其他資產的管理，數據資產沒有固定的形態(tài)，不會被消耗，即便沒有丟失也可能會被盜用，因而對數據的管理不僅要保證不會丟失，還要保證不會被拷貝、盜用或者誤用。首先，要對數據資產進行分類管理，按照風險等級、敏感程度等給予不同級別的保護措施。不要把所有敏感程度高的關鍵數據都放在一起。數據資產的分類不僅能夠方便使用者查找，也有利于降低損失的風險。其次，設好訪問權限。能夠接觸到數據的人越多，盜用的風險會越大，因此敏感程度、風險等級越高的數據，能夠訪問的人員應該越少，做好企業(yè)核心數據的保密工作對于一個企業(yè)的發(fā)展至關重要。第三，提高數據安全管理操作，建立數據管理系統(tǒng)，并對相關人員進行專業(yè)培訓。對于有權限訪問數據的人員，企業(yè)應當對其進行相應的技術培訓，防止操作不當導致的數據丟失或者損壞。

(三)數據資產的合理配置問題

如果不對數據資產進行合理的運營管理，由于時效性，數據的價值可能逐漸減少[7]。合理的運營管理能夠使數據資產通過重新整合和流通增值。重新整合是指將數據重新分類、清洗和分析，從不同角度提取數據所包含的信息，這也是數據能夠實現多個目標的原因。而關于數據資產的流通，是能更好地使數據增值的途徑。數據流通的方式有轉讓和交換。數據的轉讓使企業(yè)喪失了數據資產的所有權，但能夠直接使數據資產變現；數據資產的交換，使企業(yè)獲取了新的資源，可以通過新的資源獲取新的信息。另外，完善的數據管理體系也有助于數據的管理。