智慧公路建设中数据资产的确认与运用

龙雪梅

(云南省交通投资建设集团有限公司， 昆明 650228)

推动实施国家大数据战略、加快完善数字基础设施、推进数据资源整合和开放共享、保障数据安全、加快建设数字中国是国家重要的战略部署，为中国交通运输业的进一步发展指明了方向。大力推进新一代信息技术与交通运输业深度融合，以“数据链”为主线，完善交通运输数字基础设施建设，引领智慧交通，加快向数字化、网络化、智能化发展，已成为中国交通行业改革方向，也是中国建设“交通强国”的重要组成部分。

2012年以来，中国各省区市相继探索和建设智慧高速公路系统，公路智慧化已成必然趋势。智慧公路系统最大的特点是以信息的收集、处理、发布及分析为主线，以人车路环境的全面精准感知、智能决策为核心，运用多种信息传输设备为交通参与者提供个性化、多样化的服务。然而，智慧高速公路系统的构建，需要大数据支撑，其中对交通数据的采集、处理以及综合运用是关键。这就需要重新认识数据及数据资产在智慧高速公路建设中的作用，明确数据资产在交通运输行业以及公路经营企业中的地位和价值。

1 数据资产的概念和特征

数据是企业在日常活动中产生的，用于记录客观经济业务、反映经济事物的抽象符号，具有类型繁多、数量巨大的特点，在企业中表现为文字、数字、图形、语音、图像、视频等多种形态，可细分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。在过去，企业更多利用的是结构化数据，即按照规定格式要求提供的数据；对半结构化及非结构化数据(如音频、视频、场景等)利用不多，但后两类数据可能比结构化数据更能说明事物的本质，还原事物本相。大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术飞速发展改变了数据获取和使用方式，使半结构化数据、非结构化数据的利用成为现实。借助数字化处理，企业可以将以上两类数据转换为可以利用的数据。数字化就是对海量数据进行收集、筛选、挖掘、分析、利用和存储，其核心价值是用数据还原过去、总结规律、描述现实和规划未来[1]。如企业通过分析消费者的网络行为数据可以洞悉消费者的真实需求；通过社交媒体数据和消费者兴趣及需求信息对消费者进行准确细分和定位，挖掘潜在客户群体；以数据信息流为线索，对企业业务活动及流程进行数字化再造，可以优化业务流程；把数据纳入企业价值创造流程，挖掘数据背后所隐含的行业技术关联，可以为企业寻找新的价值创造方向和利润增长点。

企业所有的数据是否都是数据资产呢？很明显，数据要被确认为企业资产，首先应满足企业资产的确认条件。按照《企业会计准则——基本准则》，资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。数据要成为企业数据资产，应当是企业拥有或控制的，能给企业带来经济利益的数据集合，着重于可量化、可数据化的数据[2]；数据的开发必须是基于特定业务需求，只有那些能够满足生产经营需要的数据才能创造经济价值、转换成为资产[3]。因此，数据资产是在数据基础上衍生出的一种新型资产，它一般指以数据形式存在的，由企业拥有或控制的，通过处理后能兑现特定商业目的、为企业带来经济利益流入的资源，其本质上是一种战略性人造资源。近年来，人工智能、区块链、云计算、大数据等底层数字技术的日趋成熟和推广应用，打破了组织内外部的边界，放大了数据在商业活动中的作用，提升了数据创造财富的能力，进而提高了为企业带来未来经济利益流入的可能性；而随着无形资产估值技术的日渐成熟、各地大数据交易市场的建立健全以及数据交易机制的日益完善，无论是企业自行收集加工的数据，还是外部购买获取的数据，其成本或价值能够可靠地计量[4]。可见新一代信息技术的兴起以及市场机制的日益成熟为企业数据资产的确认提供了良好的外部环境和实现机制。

数据资产一般具有以下特征：①可数字化。数据资产源于数据，数据资产的最本质特征就是可数字化。通过对数据进行数字化处理，在有效解决数据储存基础上，还有助于数据的后续提取处理和解析利用。数据数字化需要具备数量基础，小规模数据往往缺乏数据挖掘的基础，在预测或统计方面缺乏挖掘潜力，其商业价值较低。而海量数据通过数字化处理则更能直观有效地将商业信息挖掘传递出来。②高价值性。大数据时代体现出的资源互通性为企业获取海量数据提供了必要条件。将生产经营过程中产生、获取的低价值密度数据通过归集、整理和分析等数字化手段形成数据资产，成为企业决策依据，用于调整和改进生产经营活动，从而创造更多利益。数据的应用场景决定了数据资产的价值，单一数据的应用场景是有条件有限度的，而多维度数据结合应用可能会产生一加一大于二的价值。③时效性。在互联网时代，数据呈现爆炸增长趋势，其时效性也会随着时间推移或使用场景的变化而不断改变，由此带来数据资产的价值也会持续波动。④非独占性。传统资产产权如果没有发生变更，很难重复被其他人所占用。然而数据资产却具有可复制性及非独占性的特点，数据即使在同一时间被多方使用也不会有任何损失，对其隐含的信息进行深度发掘和加工处理往往才是数据资产实际的使用价值，这些特点会使数据资产越使用越具有价值。⑤交互性。不同类型的数据资产在交互作用中，可能其价值会发生变化。一般而言，数据信息越丰富、越接近客观实际，企业就越有机会发掘出更多有价值的信息。

2 数据资产的确认

2.1 数据资产的确认条件

将数据确认为企业数据资产，除了由该企业拥有或控制外，还应同时满足以下条件：

1)与该资产有关的预期经济利益很可能流入企业。这是数据被确认为资产最为重要的条件。近年来，数据资产已经在传统交通运输业中迸发出新活力，并很可能已经带来相应经济利益的流入:①数据优化了产品结构，增加了汽车产品功能。如智能网联汽车集成了物理部件、智能部件和互联部件，使得汽车产品逐步具备了监测、控制、优化和自动等功能。②数据优化了汽车产品全生命周期过程。通过分析客户网络搜索查询数据，企业可以准确识别潜在客户群体，洞察其内在需求，根据其需求开发相应车型，提高产品研发及创新能力；通过实时分析产品运行状态数据，企业可以掌握产品性能，并有针对性改进产品设计，弥补产品缺陷，提高产品质量；通过推行以网络化、智能化和服务化为核心的模块化生产方式，进行大规模定制化生产[4]。③数据优化了制造资源的组织方式。利用开发创新平台，在平等互利基础上采用“众筹”方式，汇聚企业所需要的制造资源、技术资源和财务资源，通过价值链的重组、集成及优化，快速形成社会化网络制造和生产能力，快速开发和占领市场，提高资源利用效率。如德国“街头滑板”电动汽车的开发就是价值链重组的产物，以创新的商业模式重构了汽车生产流程，缩短了新产品的研发时间，有效地降低了成本。

2)数据的成本或价值能够可靠地计量。数据的获取、挖掘、筛选、提纯、分析需要投入大量的人力、物力和财力，不仅需要投入大量资金构建大数据云平台，更重要的是要引入先进的算法等数字处理方法和利用机器学习等技术，这需要投入巨额成本。同时，随着中国大数据交易市场的建立以及相关市场机制的完善，数据资产的价值确定也变得容易，其市场价值也容易获得，因此，数据资产的成本或价值计量不再是阻碍其确认为资产的因素。

3)可辨认性。所谓可辨认性，是指该资产能从企业其他资产中单独分离或辨识，能够单独加以确认、计量，可用于转移、交换、出售、租赁或者授予许可。尽管不少数据需要经过数字化过程进行处理，但也有数据已呈现可辨认特征，如中国知网(CIKN)、万德(WIND)、国泰安(CSMAR)、色诺芬(CCER)等数据库以及传统的市场调研及行业分析报等，均已具备可辨认的特征。

2.2 数据资产确认账户

目前学术界对数据资产的处理持有3种不同的观点或方式：①不确认为资产，直接将其费用化。这是目前实务处理中运用最为广泛的方法，但这种简单化处理隐含诸多弊端：直接费用化削弱了数据资产在企业实际运营中的决策作用，不能科学反映企业的真实业绩与财务状况，无法清晰揭示企业核心竞争力的来源；由于自行建造或购入的数据资产前期投入过大，而后期的经济流入得不到真实体现，导致企业总体资产计量失真。②确认为无形资产。由于数据资产具备许多与无形资产相似的特性，如无形性、可辨认性、非货币性以及收益的不确定性等，故多数学者提出应将数据资产列为无形资产，作为无形资产的子科目进行核算。但也有学者[5]提出异议，认为数据资产在定义、反映内容、特点及核算上均与无形资产存在本质差别。数据在使用时可能会被新数据所取代而失去其价值，也可能会不断更新迭代被反复使用，数据资产在价值创造和使用期限上具有更多的不确定性。③建议新设“数据资产”科目进行核算。针对前两种方法存在的不足，专设科目首先可以解决费用化处理中资产计量失真问题，能对数据资产不断投入的建设成本和其潜在价值进行精准确认计量；其次数据资产的规模性、交互性和非独占性等特点决定了数据资产与无形资产大不相同，将其单独列报，既可以突出数据资产的特点，又可以彰显企业核心竞争力，为报表使用者提供更准确的信息[6]。

将数据资产列入资产负债表不是能否问题，而是早晚问题[7]。数字经济时代的到来决定了数据资产的重要程度，数据资产在经济生活中的作用不断增大，导致传统会计理论已不能准确真实地反映知识资本的增减变动，这也是新设“数据资产”科目的首要意义。这既是时代发展的需要,也是为了保证会计信息真实可靠的需要。

2.3 数据资产确认时点及计量方式

与传统资产一样，数据资产也分为外购和自主研发两种。外购数据资产可以在取得所有权或者获得实际控制权之日确认为数据资产，这与外购其他资产的确认时点一致。但企业自主研发的数据资产在确认时点的选择上则存在较大的特殊性，自主研发的数据资产会经历一个收集、筛选、分析处理、最终形成资产的过程，数据资产宜在经过一个完备的生产过程后才能被确认。如果在数据达到预定可使用状态的时点确认为资产，那么很多直接收集到的数据也可被确认为资产了，因为这些数据也具有使用价值，也能被确认为数据资产，但这并不符合数据资产的定义[5]。因此，这也对辨别数据的不同处理阶段、精准确定数据资产提出了更高要求。

结合数据资产的定义及确认条件，建议对数据资产采用公允价值进行计量。近年来，中国企业会计准则逐步与国际会计准则趋同，不断规范和提倡企业公允价值计量和披露，且公允价值与市场联系更为紧密，使会计收益更加真实、全面，有利于提高会计信息的决策有用性。同时，以公允价值方式进行计量，能综合考虑数据资产用于最佳用途所产生经济利益的能力，将资产价值与未来给企业带来的经济利益紧密联系。另外，考虑到数据资产创造价值的不确定性，对其计价采用公允价值而不是采用成本法，也是出于谨慎原则的考虑。

3 数据资产在智慧公路建设中的运用

近年来，国家系统布局新基建，持续加大投资与建设力度，加快完善数字基础设施。智慧公路作为新一代信息技术与传统高速公路深度融合的产物，是交通运输系统新基建的典型代表，也是未来公路交通发展的主导趋势。智慧公路着力在基础设施、决策管理、公众服务等重要领域实现全面感知，实现公路交通信息的强度整合、高度共享、深度应用。其中，数据以及数据资产起着重要的基础和支撑作用。

3.1 运用前提：构建数字化采集体系和数据共享平台

从全局来看，构建一个完备的数据采集信息系统是实现数据资产与智慧公路融合的基本前提。首先，以数据为关键要素，以业务为主线，列示数据资源清单，制定统一的数据采集、共享标准，促进行业规范化体系建设，推动交通基础设施全过程、全要素数字化。其次，依托现有的地理信息系统(GIS)，结合业务系统，开展GIS+ BIM(建筑信息模型)应用，建立数字化、结构化的数据基础库，实现多系统之间无缝的数据对接与业务协同，为构建智慧高速公路提供统一的信息基础，实现运营公路数字化。最后，全面整合高速公路基础数据，建设智慧高速云图，形成高速公路多维数据立体呈现的基础数据库。

构建一个以分享和合作为主题的数据共享平台，是数据资产发挥作用的关键。在数据采集基础上，打通交通数据信息孤岛，大力强化数据整合，通过全面统筹管理，推动智慧公路数据的全面接入，实现数据高度共享，进一步构建高速公路数字共享平台。以大数据、物联网为抓手，积极引导和推动行业内跨部门协同，打通数字共享平台与各数据分中心(如养护、收费、设计、财务、服务区子系统等)交换接口，实现交通信息内部全方位的信息资源整合共享；构建跨行业、跨领域、跨部门的数字化交通标准协同发展的长效机制，促进交通专网、“公网”“天网”三网深度融合，推进北斗卫星增强定位系统、车联网、物联网、5G、卫星通信信息网络等部署应用，形成多网融合、多功能集成的交通信息通信网络。

3.2 运用目标：深度赋能，智慧发展

智慧公路的建设需要实现新一代信息技术深度赋能交通基础设施，实现数字化、智能化、车路协同、路网综合管理等多项功能，全面提升精准感知、精确分析、精细管理、精心服务等能力。其实施内容主要包括：①智慧设施：将高速公路传统基础设施、智能感知基础设施体系、通信网络传输体系综合统筹、融合建设，构建人车路协同综合感知体系，以超低时延、超大带宽、超高可靠标准实现高速公路交通数据的实时采集和传输，全方位支持自动驾驶，实时掌握动态交通信息。②智慧决策：改变传统的人工处理信息决策方式，依托大数据、云计算、边缘计算、物联网等新信息技术，构建一个智能管理、自动控制的智慧公路指挥管理中枢，以智能决策为核心，实现主动预测、快速响应、自动处理、智能反馈，全面提升智慧公路决策水平。③智慧管控：基于人车路协同综合感知体系，针对高速公路诸如路网监测、收费管理、养护管理、应急管理等主要管理功能，协调运营机构、交警、路政等多部门需求，构建面向不同对象的统一智慧云管理系统，以日常运营管理的智能化为目标，实现人、车、路的协同以及一体化运行监测、区域路网协同管理等智能应用。④智慧服务：借助新一代信息技术为公众提供高品质出行服务。通过人、车、路互联互通，实时联网发布跨区域交通信息及服务信息，持续提高公路信息服务质量，为高速公路使用者提供安全、便捷、舒适的通行服务。

3.3 运用定位：构建基于大数据的智慧公路综合决策支持系统

通过多源头、多渠道、实时获取海量交通基础数据，即时写入到智慧公路数字共享平台中，这为智慧交通信息系统提供了前所未有的大数据，也为交通信息决策提供了数据基础。通过数据捕获、智能解析、数据挖掘、数据可视化以及数据治理及分析等一系列数字化处理技术，将数据转换为条理清晰、脉络有序的数据资产，构建基于大数据的智慧公路综合决策支持系统：①面向智慧公路路网运行监测管理应用的需求，基于路网数据资源中心的支持，支撑路网规划、建设、运营、管理、养护等决策；②利用路面数据、桥梁数据、交通流量数据等以及人车路协同综合感知体系，开展路面、桥梁等基础设施的管理和评价，监测车辆的健康及运行状态，科学分析基础设施技术状况衰变规律，实现科学预警；③构建动态交通运行决策支持系统，支持对路网运行数据和交通流量数据进行关联分析，以便做出更有效、更精确、更快速的交通运行决策，提高公路交通资源的协调配置能力，保证交通顺畅，提高资源使用效率；④支持可视、可测、可控的智慧公路管理服务平台的建设，更好地接纳乘客的意见，不断优化服务，更好地满足人民群众高品质、个性化、智能化的出行需求。