数据资产的会计确认与计量研究.pdf
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1、随着数字技术的飞速进步,人们对于数字资源的重视程度在不断提升,企业对数据资产的重视程度也不断提高,数据资产的价值受到了前所未有的认可和重视。尽管我国在数据资产方面取得了一定的进展,但由于缺乏有效的研究和实施,数据资产的核算仍有待加强,本文着重以大数据企业的角度对数据资产的确认计量方法提出一些建议,从而使其在财务报表中的披露程度得到影响与改善,使得以数据资产作为核心竞争力的企业能够正确披露其价值,进一步提高企业的决策能力。关键词:数据资产;确认与计量;大数据企业 引言 2019 年 10 月,中共中央颁布中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决
2、定,明确指出,数据是实现社会主义现代化的关键因素,必须把它作为一种重要的生产力,纳入到国家治理体系的建设之中,以促进社会的可持续发展。根据 IDC 的报告,2020 年企业的数据量已经大幅增长,达到了 1PB。其中,企业内部数据中心的数据量达到了 297TB,而云端的数据量则达到了 221TB。预计在 2020至 2022年间,企业的数据总量将会继续增长,达到 42.2%的年均增长率,并在 2022年实现 2.02PB的目标。随着时代的发展,企业的数据处理和分析能力不断增强,数据资产变得越来越重要,并且可以帮助企业获取更多的商机。随着时代的进步,科技和大数据的快速发展使商业模式发生了巨变,使得
3、企业数据的价值得到了极大的提高。Pushpak 的研究表明,谷歌的社交媒体业务拥有大量的用户信息,而谷歌正是通过这些信息来提升其 90%的营业收入1。这说明,利用可以带来巨大价值的数据资源来进行企业资产核算是非常重要的。当前,学术界和实践界尚未就数据资产的会计计量方法达成共识。对于多数制造型企业而言,数据资-142-www.ivypub.org/msr 产的价值没有显示出太多重要性。但对于大数据企业而言,数据资产是企业的核心竞争力,企业主要通过数据资产进行获利。因此对大数据企业而言,数据资产的确认,计量定价等问题,显得愈发重要。虽然数据资产被视为大数据公司的核心竞争优势,但由于没有明确的规定,
4、许多公司没有把它们纳入财务报表,只是简单地把它们放到附注里,或者把它们当做一种费用来计入其他报表科目。从而严重阻碍了大数据公司的业务发展,削弱了企业的核心竞争力,也降低了企业的会计信息的可比性。通过进行数据资产的会计确认和计量研究,可以更加准确地反映出数据的价值,这对于快速发展的大数据企业以及相关的学术研究机构来说,都是非常重要的。1 数据资产的确认 随着技术的进步,数据资产的重要性日益凸显,它不仅可以推动企业走上高质量的发展道路,而且还可以改变传统的封闭式创新模式,让人力、物力、财力与数据资源有机融合,实现企业的智能化、科学化、高效化,并且让市场价格更加公开,从而大幅度降低生产、物流、销售等
5、环节的成本,因此,将这些数据资产进行有效的管理与利用,具有十分重要的意义。2014 年,财政部发布了一份全面的基本准则,明确定义资产:企业的过去的交易或事项所形成的、由企业拥有或控制的、可能带来经济收益的财务资产。然而,在数据资产形成之后,通常很难被认定为资产,因为数据资产的权属与价值存在非常大的不确定性,这成为其被认定为资产的阻碍。首先,数据资产的所有权仍然是一个未知的问题,从公开渠道获取的数据,例如用户的消费偏好、位置定位、账号信息等,其所有者的身份仍然是未知的,因此,必须通过合理的法律程序,对其归属问题进行深入的研究,才能够最终明确其真正的所有者。由于数据易于复制,即使企业从外部购买并掌
6、握了这些信息,他们也不一定能够完全掌握它们。其次,数据资产的价值存在不确定性,当前的即时性数据仍然具有重要的时间价值,如果进行及时处理和利用,它们就会发挥出最大的价值。而由于研究条件、研究方向、应用场景的变化,原本已经失去价值的数据资源也可能会重新拥有其独特的时间价值。无形资产是指企业拥有或者控制的没有实务形态的可辨认非货币性资产。数据资产在属性上满足资产的条件,也适用于无形资产的特征,因此在对数据资产进行确认时,可以利用无形资产的确认条件进行参照2。1.1 数据资产的特征 研究表明,数据资产拥有独特的特征,例如无形以及及时性。无形的特征意味着,即使它们的使用频率越来越高,也很少会被消耗掉,这
7、就给计量带来了更大的挑战。而及时的特征则意味着,它们能够在短期内为企业的决策提供重要的支持。而不同的数据具有的时效是不同的,例如,在购买软件中用户的消费偏好与习惯数据具有的时效通常较长,而一些实时记录的运动数据或交通数据则只在当日有效。然而,有些学者认为,数据的时效性不仅仅表现在它们的价值会随着时间的推移而减少,也可能会随着时间的推移而增加,这种变化是波动性的3。随着时间的推移,经济、技术发展水平、社会制度、人们的思想意识等都会发生变化,这些因素都可能影响数据资产的价值。1.2 数据资产的分类 数据资产可以根据用途分为两大类:第一类是企业通过内部自主产生而得到的数据资产,企业应当在合法合规的情
8、况下,通过自主整理获得数据资产,并且该数据资产能够得到可靠地计量、能够为企业带来预期的经济利益流入。同时,这些数据也应当是具有规律、经过适当加工整理的。第二类是企业从交易中得到的外部数据资源,其成本能够得到可靠计量,预期能为企业带来经济利益。-143-www.ivypub.org/msr 2 数据资产的计量 2.1 数据资产的初始计量 对于大数据企业来说,数据资产可以按照使用目的划分为两类:交易性质的数据资产和非商业性质的数据资产4。这两类数据资产的计量方式取决于它们所处的市场环境。如果这些数据资产处于公开活跃的交易状态,那么它们就应该按照公允价值来衡量。如果数据资产是用于企业自身或者没有公开
9、的交易市场,根据获得收益的稳定性,若能持续稳定产生收益,那么它的价值应该通过收益现值法来衡量。如果数据资产的收益不具有稳定性,那么它的价值就应该采用历史成本法来衡量。2.1.1应用公允价值计量 对于企业自行开发的以交易为目的,且存在于公开活跃的交易市场的数据资产,以及企业从外部交易购入的数据资产,都应采用公允价值法进行计量。采用公允价值计量方法,外购的交易型数据资产应当按照取得时的公允价值进行计量,而相关的费用则应当被计入当期损益;自行开发的以数据交易为目的的数据资产,在达到预计可使用状态后,也应当按照公允价值进行记录,其中的差额将被计入其他综合收益。为了使会计信息的相关性得到提升,建议在资产
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