数据资产会计核算的现存问题及对策研究
徐振平
（郑州工业应用技术学院，河南郑州451100）
作者简介：徐振平（1995—），女，硕士，主要研究方向为财务会计。
    摘要：数字经济迅猛发展，数据资产的关键作用日益凸显，其会计核算问题成为理论界和实务界关注的焦点。财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》为数据资产会计核算提供了重要的规范依据，但实际执行中仍面临诸多挑战。本文深入剖析其确认与计量难点、评估的复杂性、财务报告披露不足以及所有权归属与安全隐私等问题，并提出相应的对策建议，旨在促进企业精准进行数据资产会计核算，推动数字经济健康可持续发展。
    关键词：数据资产；会计核算；暂行规定；问题与对策
    引言
    数字经济蓬勃兴起，信息技术飞速发展，数据已成为企业不可或缺的重要资源，深刻影响着企业的战略决策、运营管理与价值创造。数据资产作为新型资产形式，承载着企业未来经济利益预期，其会计核算的准确性与规范性对如实反映企业财务状况、经营成果和现金流量至关重要。2023年8月，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），为企业数据资产会计核算构建了初步框架与指引。这有助于推动企业将数据资源纳入财务报表体系，提升财务信息的完整性与可比性，既为国家数字经济战略实施提供数据支撑，又满足市场参与者对高质量财务信息的需求[1-2]。
    一、数据资产会计核算的理论基础
    （一）数据资产的定义与特征
    数据资产是企业拥有或控制的一种特殊资源，它以数据的形式存在，能够为企业带来未来经济利益。数据资产具有一系列鲜明的特征。第一，其无形性使其存储于电子介质中，管理和核算依赖专门信息技术手段，对企业信息技术基础设施及数据管理能力要求颇高。第二，可复制性虽使其便于共享应用，但也导致了数据产权保护与价值评估难题，企业难以有效管控数据传播使用，易引发侵权与滥用问题。第三，时效性在数据资产价值体现中起关键作用，受市场环境、技术更新、消费者行为等因素影响。第四，增值性为数据资产的核心特性。借助数据分析技术与算法，企业可从原始数据中挖掘有价值的信息知识，将其应用于生产经营活动，能够创造额外经济利益，从而实现价值增值。
    （二）数据资产作为会计要素的确认条件
    依据会计准则，资产确认需满足企业拥有或控制的、预期能够给企业带来未来经济利益、其成本或价值能够可靠地计量三个基本条件。对于数据资产，尽管《暂行规定》明确了其在无形资产或存货等资产类别中的确认标准，但实际操作仍存在诸多问题。首先，在企业拥有或控制方面，数据资产控制权界定复杂，尤其涉及多方数据来源与共享时，需综合考量数据采集合法性、处理自主性、使用权限范围等因素确定实际控制权。其次，未来经济利益流入判断不确定性强，其价值受数据质量特性、企业数据分析能力、市场应用场景、行业竞争态势等多种因素影响，目前缺乏统一标准规范，企业判断差异大，影响确认的准确性和一致性。最后，成本或价值可靠计量难度大，外购数据资源成本相对明确，内部自行开发数据资产成本分摊涉及多环节因素，且价值受多种因素影响波动频繁，准确评估与选择计量方法极具挑战。
    （三）数据资产会计核算的基本原则和方法
    会计核算遵循真实性、相关性、可靠性、一致性等基本原则。真实性要求核算数据资产依据的数据信息真实准确。相关性强调会计信息应与使用者决策需求相关，企业需充分披露数据资产对经营活动的影响及潜在价值。可靠性要求核算方法科学合理，结果稳定可重复。一致性要求企业不同会计期间核算方法保持一致，便于财务信息纵向比较。《暂行规定》规范了数据资产会计处理，初始计量依取得方式确定成本，外购数据资产成本包括购买价款、税费及使资产达预定用途相关费用，内部数据资源研究开发项目的支出按照不同阶段分别处理。
    二、数据资产会计核算现存的主要问题
    （一）确认和计量仍存在难点
    尽管《暂行规定》为数据资产的确认和计量提供了一定规范，但企业实际操作仍面临诸多挑战。对于企业内部产生的数据资源，判断其是否满足无形资产确认条件存在难度，尤其是开发阶段支出资本化判断主观性强。不同企业因行业、业务模式和管理层判断标准差异，对数据资源开发支出性质理解不同，导致部分企业资本化与费用化处理不当，影响企业间会计核算一致性。如科技企业对研发数据算法支出处理各异，使得数据资产会计信息缺乏可比性。计量方面，数据资产成本构成复杂，内部开发数据资源成本分摊缺乏统一标准。
    （二）评估的复杂性未得到根本缓解
    《暂行规定》虽提供了框架，但数据资产价值评估的复杂性依然突出。影响数据资产的价值因素众多且相互交织，数据质量是重要评估因素之一，涵盖准确性、完整性、一致性、时效性等方面，然而目前缺乏统一衡量标准，不同企业评估方法和标准差异大，致使评估基础不统一。此外，数据量、应用场景、市场竞争状况等因素亦显著影响数据资产的价值。如大量低质量数据可能不如少量高质量数据有价值，相同数据在不同应用场景下价值不同，增加了评估难度。传统资产评估方法应用于数据资产存在局限：成本法难以体现潜在价值，主要关注历史成本，无法衡量未来收益；市场法因交易市场不成熟，缺乏可比交易案例和活跃的交易环境，企业难以获取可靠的市场参考价格；收益法虽考虑未来收益因素，但预测未来收益和确定折现率面临巨大挑战，数据资产未来收益受多种不确定因素影响，折现率确定缺乏明确标准和经验借鉴，进一步增加了收益法的评估难度。
    （三）财务报告披露有待进一步细化
    《暂行规定》对数据资产财务报告列示和披露虽然已提出要求，但仍需改进。资产负债表列示方面，仅在无形资产或存货科目下增设了“其中：数据资源”项目，已难满足信息使用者需求。随着数据资产在企业资产结构中比重增加，投资者等利益相关者期望获取更丰富的信息，如具体类别、来源渠道、应用领域、剩余使用寿命等，以深入分析评估企业数据资产构成和质量状况，但目前列示方式过于笼统，无法提供关键信息。披露内容上，企业对数据资产披露不充分，分类依据和计量方法选择理由、价值评估过程及关键假设、数据安全和隐私保护措施等重要信息常常披露不足或缺乏透明度。企业自愿披露部分虽有空间，但缺乏统一的强制标准和规范指引，企业随意性和选择性大，基于自身利益考量可能选择性披露，影响信息的可比性和有用性，进而影响投资者决策质量。
    （四）所有权归属、数据安全和隐私保护问题依然突出
    数据资产流转涉及多方主体，《暂行规定》未明确其所有权归属，给企业会计核算带来难题。在实际业务中，数据采集者、提供者等多方均会对数据流转产生影响。比如在物联网环境下，各相关方角色复杂，确定数据资产归属困难，不同主体利益诉求不同，易引发权属争议，这既影响企业有效管理和利用数据资产，也给企业进行会计核算带来一定难度，影响资产确认计量与财务信息质量。同时，数据安全和隐私保护形势严峻，数据泄露事故频发，这就要求企业在进行会计核算时，需投入资源构建安全防护体系，如采用加密技术。这虽能保障安全却增加了运营成本，并可能限制数据共享使用，影响价值实现。
    三、解决数据资产会计核算现存问题的对策建议
    （一）加强对《暂行规定》的解读与应用指导
    政府与监管机构需强化对《暂行规定》的宣传。可通过专题研讨会、线上课程与解读文件，助企业会计人员理解数据资产会计核算的内涵、范围与操作要求。针对执行中遇到的具体问题，应制定应用指南与进行案例分析，搭建会计核算咨询平台，在线答疑，鼓励企业反馈执行中的问题与经验，以便动态调整政策，契合市场与企业需求。同时，要加强对企业执行情况的监督检查，对违规核算企业依法处理，保障法规权威，促使企业规范数据资产会计核算，使《暂行规定》更好地在企业落地实施，为数据资产会计核算营造良好的制度遵循环境，减少核算差异与乱象，推动整个行业数据资产会计核算朝着标准化、规范化方向发展，增强企业财务信息质量与可信度，助力企业在数据资产相关业务决策与战略布局上有更可靠的会计信息依据。
    （二）完善数据资产评估体系
    行业协会、专业评估机构应联合各方，研究制定数据资产评估准则与方法。要结合数据资产特点，明确评估各要素，构建科学指标体系，综合考量数据质量、应用场景、市场竞争等对价值的影响，比如评估数据质量时需有具体衡量标准。同时，要强化对评估机构及其从业人员的管理与培训。要提高机构准入门槛，要求其有丰富实践经验与专业团队。还要对从业人员开展多学科知识培训，提升其综合素质与业务能力。此外，还应鼓励评估机构开展技术创新，引入大数据分析、人工智能算法等先进技术与工具，提高评估效率与质量。建立健全数据资产评估体系，能为数据资产会计核算提供可靠的价值计量依据，从而规范数据资产评估工作，使其结果更准确可靠，让数据资产在会计核算中有合理的价值参照，推动数据资产相关业务在准确价值衡量的基础上更好地开展与发展。
    （三）细化财务报告披露要求
    要优化财务报告披露制度。在资产负债表中，除“其中：数据资源”项目外，企业需按类别、来源、状态等维度，列示数据资产账面价值、累计摊销、减值准备、剩余使用寿命等，帮助投资者了解其构成与质量。利润表方面，企业要披露数据资产相关收入、成本、费用，如运营收入、摊销费用、减值损失及获取维护的研发支出、采购成本等，并深入分析业务利润变动、因数据资产应用导致的成本节约、收入增长或波动等，便于投资者评估盈利能力与价值创造能力。现金流量表应单独列示数据资产购置、开发、维护、处置等活动现金流量，区分经营、投资、筹资活动中的相关项目，如经营活动中数据采集等现金支出与运营收入现金流入，投资活动里购置、研发投入现金流量，筹资活动中数据资产质押融资现金流入等，让投资者知晓资金投入回报与运营效率。
    （四）明确所有权归属规则并加强数据安全管理
    立法机构应加速数据资产相关立法，明确所有权归属原则与规则。要考量各环节主体利益，平衡创新与安全。原始数据依来源与生成界定所有权，加工后的数据综合多因素确定归属，还要针对交易、共享场景建立详细的所有权转移与利益分配机制，避免核算混乱。企业需重视数据安全管理，健全数据安全管理体系，从数据的全生命周期（采集、存储、传输、使用、共享、销毁等）入手，实施全方位、多层次的安全控制措施。数据采集时要确保来源合法合规，告知数据提供者采集目的、使用范围和安保措施并获其授权；存储时要使用加密技术与访问权限管理；传输时使用安全可靠的传输协议；使用时要建立严格规范的数据使用审批流程；共享时要签安全协议，脱敏或加密传输。另外，还要定期深入评估数据安全风险，使用专业技术全面检测网络攻击、数据泄露、内部违规使用等风险，并及时制定应对策略。
    四、结论
    《暂行规定》的颁布实施为数据资产会计核算奠定了重要的制度基石，在推动数字经济蓬勃发展进程中发挥着重要推动作用。然而，当前数据资产会计核算仍存在诸多问题亟待解决，需要政府、行业协会、企业等各方协同合作、共同努力。通过切实加强对《暂行规定》的解读与应用指导、持续完善数据资产评估体系、不断细化财务报告披露要求以及明确所有权归属并强化数据安全管理等一系列措施，企业能够逐步有效提升数据资产会计核算水平，提高财务信息质量，增强市场信心，促进数字经济健康可持续发展。
参考文献
[1]宋书勇企业数据资产会计确认与计量问题研究[J]会计之友,2024(2):95-101
[2]刘迪更好落实《暂行规定》全面推动数据资产入表的思考[J]财务与会计,2024(15):47-49